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《校园网贷的未来情况预测和分析》

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[摘要]校园网贷凭借其低门槛、方便贷的特点,在全国高校中迅速发展起来,但同时也对校园和社会带来了负面影响,校园网贷未来该何去何从,是个值得探究的问题.为预测校园贷今后的发展,根据样本数据,采用Logistics回归分析模型,选取性别,年龄,学历,借款金额等10个指标,分析其对校园贷影响的显著性和影响系数.结果表明,个人消费对大学生是否选择校园贷的影响最为显著,为 1%水平显著,回归系数达到2.093,是所有分析的因素中影响比例最大的

[关键词]应用数学；Logisitics回归分析模型；回归系数；校园网贷

中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）04-0397-01

0引言

校园贷[1]最早在2005年就已经出现在大学校园里了,互联网金融逐渐兴起,刺激了人们的消费,而全国高校学生消费需求旺盛,市场规模预计高达4000亿元[2],此时校园网贷应运而生,为在校大学生提供分期借贷业务,使校园信贷市场飞速发展.为了对校园贷的未来进行更科学的研究,通过建立的Logisitic回归分析模型,对当前大学生的消费结构进行分析,预测校园贷近5年的发展状况.

1基于Logisitic回归分析法的预测模型

1.1数据指标的选取与处理

通过查阅大学生校园贷现状分析调查报告,发现使用校园贷的主要客户中性别,年龄,学历,地区,专业存在显著性差异[3]；大学生逾期现象也随着借款金额,期限,呈不同的发展趋势.综合上述原因,选取性别,年龄,学历,所在地,借款金额,期限,用途,个人家庭情况,个人金融知识,个人消费10个指标[4],分别建立俩个Logistic回归模型[5],综合俩个模型可以全面的评估校园贷在未来的发展趋势.

通过大数据分析数据分析网,抽取220条大学生贷款信息,删除不完整信息,剩下200条有用信息,将150条信息做样本进行风险评估模型[6].

1.2模型的建立

设在一定时间逾期人数的概率为P,设10个自变量指标分别为 ,对着10个因数进行线性组合：

则Logistic多元非线性回归方程为

利用spss软件对因变量和自变量进行二元logistic回归分析,建立回归模型,得到适用于校园贷的Logisitic回归模型分别如下：

个人消费对大学生是否选择校园贷的影响最为显著,为 1%水平显著,回归系数[7]达到2.093,这说明随着个人消费的膨胀,大学生选择校园贷的几率明显增加.个人金融知识、个人征信意识也对大学生是否选择校园贷有显著影响,且系数均为负值,说明个人金融知识越多、个人征信意识越强,学生越不容易选择校园贷.

3结论

校园贷已经成为高校学生生活的一部分,其带来的影响是不可忽视的,对恶性事件的解决与遏制也是刻不容缓.经过Logisitic回归分析模型的预测,校园贷的发展主要与个人消费、个人金融知识和征信意识有关,如果学生的消费繼续膨胀,那么校园贷的市场规模也将继续扩大.

参考文献（References）

[1]包艳龙.“校园网贷”发展情况调查与分析[J].征信,2016,34（08）：73-75.

[2]曹凤岐,杨乐.银行信贷调配与区域经济增长[J].金融研究,2014（06）：50-66.

[3]马钊,周孝信,尚宇炜,周莉梅. 未来配电系统形态及发展趋势[J]. 中国电机工程学报,2015,35（06）：1289-1298.