【摘 要】
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本文首次构建了基于非参数随机森林(Random Forest,RF)的住房贷款违约风险评估模型,利用某大型银行个人住房贷款数据,研究了借款人特征、贷款特征、房产特征和经济文化特征等
【机 构】
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厦门大学经济学院统计系,比利时鲁汶大学
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本文首次构建了基于非参数随机森林(Random Forest,RF)的住房贷款违约风险评估模型,利用某大型银行个人住房贷款数据,研究了借款人特征、贷款特征、房产特征和经济文化特征等因素对贷款违约的影响。实证研究发现已偿还比例、利率、贷款收入比、额度等是贷款违约最重要的影响因素,并且RF方法的预测准确率明显高于logistic模型等其他方法。此外,本文还研究了利率调整对贷款违约的影响,发现利率对违约率的影响是负方向的,且呈不对称性和非线性。
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