【摘 要】
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为了研究信用卡逾期影响因素及行为预测,对已有的研究文献进行梳理,归纳信用卡逾期的影响因素及分析方法,以中国银联的信用卡数据作为样本,进行数据预处理后采用logistic回归
【机 构】
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南京工程学院经济与管理学院,中国农业银行无锡分行
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71471084);国家自然科学基金青年基金项目(71402071);江苏高校哲学社会科学基金项目(2018SJA0395);江苏省高校哲学社会科学优秀创新团队建设项目(2017ZSTD025)
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为了研究信用卡逾期影响因素及行为预测,对已有的研究文献进行梳理,归纳信用卡逾期的影响因素及分析方法,以中国银联的信用卡数据作为样本,进行数据预处理后采用logistic回归、随机森林模型展开研究。结果表明,异地交易信息、历史信贷行为、持卡最高等级信息是影响信用卡逾期行为的重要因素。在这两个模型的基础上建立信用卡用户动态监测系统,可以提升银行的信贷风险的控制能力。
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