作者：许彩艳; 陈鑫鹏; 王蕊; 王永瑜交易信息变量筛选
摘要：根据某商业银行提供的客户历史交易数据,首先基于8万条记录,628个变量的原始数据进行统计描述分析,筛选出有效数据集;其次利用Lasso估计,找到最优调节参数lambda,根据lambda与变量数目对应走势图,最终筛选出19个变量,并分别针对违约与不违约客户进行特征描述,再结合参数估计结果分析,发现男性的违约几率是女性的1.06倍;“6个月存款月日均金额”、“最近6个月活期存款月日均余额”、“最近6个月内账户贷方月均交易金额”、“3个月月平均本币新增余额”的发生额越大,客户越容易违约;而“负债总额”的取值越大,违约几率越低。最后建立Lasso-logistic模型,分析结果显示:训练集预测准确率为84.62%,测试集预测准确率为78.80%,模型外推效果良好。
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