校園網貸未來發展的預測

鄭家舜 劉彤 王亞磊

摘要：校園網貸憑借其低門檻、方便貸的特點，在全國高校中迅速發展起來，同時也給校園和社會帶來了負面影響。為預測校園貸今后的發展，根據樣本數據，采用Logistics回歸分析模型，分析其對校園貸影響的顯著性和影響系數。

關鍵詞：應用數學；Logisitics回歸分析模型；校園網貸

1 logistic回歸的基本模型

Logistic回歸屬于概率型非線性回歸，假設在自變量x1，x2，x3…，xn作用下，某事件發生和不發生的概率之比為p/1-p，記作“Ω”，取Ω的自然對數，得到Logistic函數。

Logit（p）=ln（odds）=ln（ p 1-p）（1）

稱為p的Logit變換，則Logistic回歸模型為：

Logit（p）=ln（ p 1-p）=β0+β1x1+β2 x1+…+βn xn（2）

2 數據指標的選取與處理

假設是否選擇校園貸為因變量Y1，定義選擇取1，不選擇取0。將客戶的好壞定義為因變量Y2，定義將定期還款，未發生逾期還款的客戶定義為好客戶，標記為1，否則定義為壞客戶，標記為0。選取以下10個指標，分別建立兩個Logistic回歸模型，綜合兩個模型可以全面的評估校園貸在未來的發展趨勢。各變量取值范圍和賦值內容見表1。

3 模型的建立

設在一定時間逾期人數的概率為P，設10個自變量指標分別為x1，x2，x3，x4，…x10，對著10個因數進行線性組合：

Y1=a+∑m i=1bi xi+ε（3）

則Logistic多元非線性回歸方程為：

（4）

4模型求解

利用spss軟件進行二元logistic回歸分析，建立回歸模型，得到適用校園貸的Logisitic回歸模行型分別如下：

Logit（p）=ln（ p 1-p）=0.875+0.041×P1+2.041×P2-1.153×P3-0.893×P4+0.025×P5-2.617×P6-0.647×P7-0.962×P8+2.093×P9-0.613×P10

Logit（p）=ln（ p 1-p）=0.795+0.037×P1+2.041×P2-3.817×P3-0.693×P4+0.021×P5+2.164×P9-0.637×P10

5結論

經過Logisitic回歸分析模型的預測，校園貸的發展主要與個人消費欲望、個人金融知識等有關，如果學生的消費欲望繼續膨脹，那么校園貸的市場規模也將繼續擴大。個人金融知識系數為負值。這說明個人金融知識越多學生越不容易選擇校園貸。

參考文獻：

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