R语言实战：个人贷款违约预测模型

一、项目背景

本项目使用R语言对银行的个人金融业务数据进行分析，以对个人贷款是否违约进行预测。帮助业务部门及时发现问题，以避免损失。

二、数据说明

本项目数据集来自《数据科学实战：Python篇》。数据集包含8个表：账户表accounts、信用卡表card、客户信息表clients、权限分配表disp、人口地区统计表district、贷款表loans、支付订单表order、交易表trans。此数据集数据较为丰富，通过分析这份数据可以获取与银行服务相关的业务知识。

• 账户表（Accounts）：4500条记录

• 信用卡表（card）：892条记录

• 顾客信息表（clients）：5369条记录

• 权限分配表（Disp）：5369条记录

• 地区表（district）：77条记录

• 贷款表（loans）：682条记录

• 订单表（order）：6471条记录

• 交易表（trans）：1056320条记录

各表间关系详见关系实体图（E-R图）：

三、数据处理

该项目问题是典型的二分类问题，被解释变量为二分类变量，因此选择分类模型中最常使用的算法逻辑回归构建模型。

用贷款（Loans）表中的还款状态（status）变量构建被解释变量（目标变量），还款状态（status）变量记录了客户的贷款偿还情况，其中A代表合同终止且正常还款，B代表合同终止但是未还款，C代表合同未结束且正常还款，D代表合同未结束但是已经拖欠贷款了。出现贷款拖欠则用1标识，如果始终没有出现违约，则设置为0。

#数据导入

loans<-read.csv("E:\\存档\\数据科学实战：Python篇\\案例\\loans.csv",header=TRUE,stringsAsFactors=F)

accounts<-read.csv("E:\\存档\\数据科学实战：Python篇\\案例\\accounts.csv",header=TRUE)

card<-read.csv("E:\\存档\\数据科学实战：Python篇\\案例\\card.csv",header=TRUE,stringsAsFactors=F)

clients<-read.csv("E:\\存档\\数据科学实战：Python篇\\案例\\clients.csv",header=TRUE,stringsAsFactors=F)

disp<-read.csv("E:\\存档\\数据科学实战：Python篇\\案例\\disp.csv",header=TRUE,stringsAsFactors=F)

district<-read.csv("E:\\存档\\数据科学实战：Python篇\\案例\\district.csv",header=TRUE,stringsAsFactors=F)

trans<-read.csv("E:\\存档\\数据科学实战：Python篇\\案例\\trans.csv",header=TRUE,stringsAsFactors=F)

order<-read.csv("E:\\存档\\数据科学实战：Python篇\\案例\\order.csv",header=TRUE,stringsAsFactors=F)



#数据处理

#数据类型转换

accounts$date<-as.Date(accounts$date)

card$issued<-as.Date(card$issued)

card$type<-as.factor(card$type)

clients$sex<-as.factor(clients$sex)

clients$birth_date<-as.Date(clients$birth_date)

disp$type<-as.factor(disp$type)

loans$date<-as.Date(loans$date)

loans$status<-as.factor(loans$status)

trans$date<-as.Date(trans$date)

#去除千分位和美元符号,然后转换成数值类型

library(stringr)

trans$amount<-gsub(",","",trans$amount)

trans$balance<-gsub(",","",trans$balance)

trans$amount<-as.numeric(str_sub(trans$amount,2,nchar(trans$amount)))

trans$balance<-as.numeric(str_sub(trans$balance,2,nchar(trans$balance)))



#构建被解释变量

head(loans)

str(loans)

loans$New_status[loans$status=='A']<-'0'

loans$New_status[loans$status=='B']<-'1'

loans$New_status[loans$status=='C']<-'2'

loans$New_status[loans$status=='D']<-'1'

loans$New_status<-as.factor(loans$New_status)

贷款表（Loans）是该项目问题的核心数据表，每个贷款帐户只有一条记录，故将所有维度的信息归结到贷款表（LOANS）上。首先提取的自变量是客户基本信息：性别、年龄等。客户的人口信息保存在客户信息表（ClIENTS）中，但是该表是以客户为主键的，需要和权限分配表（DISP）相连接才可以获得账号级别的信息。然后提取借款人居住地情况，需要连接地区表（district）。第三步提取行为信息：账户平均余额、余额的标准差、变异系数、平均入账和平均支出的比例、贷存比等。

#构建自变量

#只有“所有者”才有权限进行贷款

data<-merge(loans,disp,by.x="account_id",by.y="account_id",all.x=TRUE)

data<-data[data$type=="所有者",]

data<-merge(data,clients,by.x="client_id",by.y="client_id",all.x=TRUE)

data<-merge(data,district,by.x="district_id",by.y="A1",all.x=TRUE)

head(data)

str(data)

#求交集

data_temp<-merge(loans,trans,by.x="account_id",by.y="account_id",all=FALSE)

str(data_temp)

#一年为窗口期来取交易行为数据，即保留贷款日期前365天至贷款前1天内的交易数据

data_temp<-data_temp[data_temp$date.x>data_temp$date.y&data_temp$date.x<data_temp$date.y+365,]

#计算每个贷款帐户贷款前一年的平均帐户余额（代表财富水平）、帐户余额的标准差（代表财富稳定情况）和变异系数（代表财富稳定情况的另一个指标）

mean<-aggregate(data_temp[,14], by = list(data_temp[,1]), mean)

sd<-aggregate(data_temp[,14], by = list(data_temp[,1]), sd)

names(mean)<-c("account_id","mean")

names(sd)<-c("account_id","sd")

data_temp1<-merge(mean,sd,by.x="account_id",by.y="account_id",all=TRUE)

data_temp1$cv<-data_temp1$sd/data_temp1$mean

head(data_temp1)

#计算平均入账和平均支出的比例。首先按照上一步时间窗口取数得到的数据集，按照每个帐户的“借-贷”类型分别汇总交易金额

amount<-aggregate(data_temp[,13], by = list(data_temp[,1],data_temp[,11]), sum)

names(amount)<-c("account_id","type","amount")

out<-amount[amount$type=="借",]

income<-amount[amount$type=="贷",]

names(out)<-c("account_id","type","out")

names(income)<-c("account_id","type","income")

data_temp2<-merge(income,out,by.x="account_id",by.y="account_id",all=TRUE)

#缺失值的处理，赋值0

data_temp2[is.na(data_temp2$out)==TRUE,5]<-0

data_temp2$r_out_in<-data_temp2$out/data_temp2$income

head(data_temp2)

#将计算平均帐户余额、帐户余额的标准差、变异系数、平均入账和平均支出的比例等变量与之前的data合并

data1<-merge(data,data_temp1,by.x="account_id",by.y="account_id",all=TRUE)

data1<-merge(data1,data_temp2,by.x="account_id",by.y="account_id",all=TRUE)

#计算贷存比、贷收比

data1$r_lb<-data1$amount/data1$mean

data1$r_lincome<-data1$amount/data1$income

#缺失值处理

#判断缺失值的个数

sapply(data1,function(x) sum(is.na(x)))

#缺失值作图

#install.packages("Amelia")

library(Amelia)

missmap(data1, main = "Missing values vs observed")

#缺失值用均值替代

data1$A12[is.na(data1$A12)] <- mean(data1$A12,na.rm=T)

data1$A15[is.na(data1$A15)] <- mean(data1$A15,na.rm=T)

四、构建逻辑回归模型

1）提取状态为C的用于预测。其它样本随机抽样，建立训练集与测试集

#逻辑回归

#提取状态为C的用于预测。其它样本随机抽样，建立训练集与测试集

data2<-data1[,c(6,7,10,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,28,30,31,32,33)]

data_model<-data2[data2$New_status!=2,]

for_predict<-data2[data2$New_status==2,]

n<-nrow(data_model)

rnd<-sample(n,n*.70)

train<-data_model[rnd,]

test<-data_model[-rnd,]

2）逻辑回归建模

#使用向前逐步法进行逻辑回归建模

formula<-New_status~GDP+A4+A10+A11+A12+amount+duration+A13+A14+A15+a16+mean+sd+cv+income+out+r_out_in+r_lb+r_lincome

model<-glm(formula,data=train,family = binomial(link=logit)) 

forward_model<-step(model,direction="forward")

summary(forward_model)

#向后法

backward_model<-step(model,direction="backward")

summary(backward_model)

#逐步回归

both_model<-step(model,direction="both")

summary(both_model)

尝试使用向前法、向后法、逐步回归三种方法进行逻辑回归，部分结果如下：

> forward_model<-step(model,direction="forward")

Start:  AIC=155.4

New_status ~ GDP + A4 + A10 + A11 + A12 + amount + duration + 

    A13 + A14 + A15 + a16 + mean + sd + cv + income + out + r_out_in + 

    r_lb + r_lincome



> summary(forward_model)



Call:

glm(formula = New_status ~ GDP + A4 + A10 + A11 + A12 + amount + 

    duration + A13 + A14 + A15 + a16 + mean + sd + cv + income + 

    out + r_out_in + r_lb + r_lincome, family = binomial(link = logit), 

    data = train)



Deviance Residuals: 

    Min       1Q   Median       3Q      Max  

-2.0882  -0.4193  -0.2039   0.1940   2.8449  



Coefficients:

              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   

(Intercept)  5.548e+00  7.609e+00   0.729  0.46594   

GDP         -3.639e-05  4.170e-05  -0.873  0.38292   

A4           9.072e-06  9.688e-06   0.936  0.34910   

A10         -2.213e-02  2.285e-02  -0.968  0.33283   

A11         -2.585e-04  6.516e-04  -0.397  0.69162   

A12         -1.209e+00  9.801e-01  -1.233  0.21746   

amount       2.860e-06  7.312e-06   0.391  0.69566   

duration     6.456e-02  2.407e-02   2.682  0.00732 **

A13          7.894e-01  8.564e-01   0.922  0.35662   

A14         -4.568e-02  2.487e-02  -1.837  0.06628 . 

A15         -6.978e-02  2.396e-01  -0.291  0.77088   

a16          1.825e-01  2.513e-01   0.726  0.46755   

mean        -1.850e-04  1.313e-04  -1.410  0.15866   

sd           1.989e-04  2.759e-04   0.721  0.47098   

cv           5.356e+00  1.039e+01   0.515  0.60632   

income      -4.791e-06  6.459e-06  -0.742  0.45825   

out          9.703e-06  7.811e-06   1.242  0.21411   

r_out_in    -1.657e+00  2.653e+00  -0.624  0.53231   

r_lb        -5.178e-02  2.397e-01  -0.216  0.82899   

r_lincome    7.186e-01  7.040e-01   1.021  0.30734   

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1



(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)



    Null deviance: 235.64  on 194  degrees of freedom

Residual deviance: 115.40  on 175  degrees of freedom

AIC: 155.4



Number of Fisher Scoring iterations: 7



> summary(backward_model)



Call:

glm(formula = New_status ~ A12 + duration + A14 + a16 + mean + 

    sd + out + r_lincome, family = binomial(link = logit), data = train)



Deviance Residuals: 

    Min       1Q   Median       3Q      Max  

-1.9673  -0.4474  -0.2351   0.1689   2.7168  



Coefficients:

              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    

(Intercept)  4.080e+00  2.880e+00   1.417 0.156561    

A12         -3.257e-01  2.143e-01  -1.520 0.128574    

duration     6.168e-02  1.792e-02   3.442 0.000577 ***

A14         -4.490e-02  2.131e-02  -2.107 0.035145 *  

a16          5.511e-02  3.597e-02   1.532 0.125487    

mean        -2.357e-04  4.698e-05  -5.016 5.27e-07 ***

sd           3.473e-04  6.630e-05   5.239 1.62e-07 ***

out          3.161e-06  1.662e-06   1.902 0.057179 .  

r_lincome    1.001e+00  4.895e-01   2.046 0.040764 *  

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1



(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)



    Null deviance: 235.64  on 194  degrees of freedom

Residual deviance: 119.49  on 186  degrees of freedom

AIC: 137.49



Number of Fisher Scoring iterations: 7



> summary(both_model)



Call:

glm(formula = New_status ~ A12 + duration + A14 + a16 + mean + 

    sd + out + r_lincome, family = binomial(link = logit), data = train)



Deviance Residuals: 

    Min       1Q   Median       3Q      Max  

-1.9673  -0.4474  -0.2351   0.1689   2.7168  



Coefficients:

              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    

(Intercept)  4.080e+00  2.880e+00   1.417 0.156561    

A12         -3.257e-01  2.143e-01  -1.520 0.128574    

duration     6.168e-02  1.792e-02   3.442 0.000577 ***

A14         -4.490e-02  2.131e-02  -2.107 0.035145 *  

a16          5.511e-02  3.597e-02   1.532 0.125487    

mean        -2.357e-04  4.698e-05  -5.016 5.27e-07 ***

sd           3.473e-04  6.630e-05   5.239 1.62e-07 ***

out          3.161e-06  1.662e-06   1.902 0.057179 .  

r_lincome    1.001e+00  4.895e-01   2.046 0.040764 *  

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1



(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)



    Null deviance: 235.64  on 194  degrees of freedom

Residual deviance: 119.49  on 186  degrees of freedom

AIC: 137.49



Number of Fisher Scoring iterations: 7

从模型结果可知，三种方法的模型结果基本保持一致，其中申请贷款前一年的贷收比（r_lincome）、存款余额的标准差（sd）、贷款期限（duration）与违约正相关。存款余额的均值（mean）、贷款者当地1000人中有多少企业家（A14）与违约负相关。以上这些回归系数的正负号均符合预期，而且均显著。

五、模型评估

使用测试数据进行模型效果评估。此项目选取了逐步逻辑回归模型，且计算了准确率和ROC曲线下面积（AUC）。

#用测试集做模型评估

pre<-predict(both_model,test,type="response")

#在预测数据集中，概率大于0.5,违约，概率小于0.5，不违约

test$pre_New_status<-ifelse(predict(both_model,test,type="response")>0.5,1,0)

table(test$New_status,test$pre_New_status)

#准确率计算

sum_diag<-sum(diag(table(test$New_status,test$pre_New_status)))

sum<-sum(table(test$New_status,test$pre_New_status))

accuracy<-sum_diag/sum

accuracy

#ROC曲线评估

library(pROC)

library(sjmisc)

roc_curve<-roc(test$New_status~pre)

x<-1-roc_curve$specificities

y<-roc_curve$sensitivities

plot(x=x,y=y,xlim=c(0,1),ylim=c(0,1),xlab = '1-specificity',ylab = 'Sensitivity',main='ROC Curve',type='l',lwd=2.5)

abline(a=0,b=1,col='gray')

auc<-roc_curve$auc

text(0.5,0.4,paste('AUC:',round(auc,digits = 2)),col='blue')

可以看到模型的准确率为0.87，模型的ROC曲线非常接近左上角，其曲线下面积（AUC）为0.9，这说明模型的分类能力较强。

六、模型预测及应用

在这个项目中，贷款状态为C的帐户是尚没有出现违约的合同未到期客户。我们可以通过该模型得到每笔贷款的违约预测概率。根据概率可以知道这些贷款客户中有些人的违约可能性较高，需要业务人员重点关注。一旦发现问题时，可以及时处理，挽回损失。

#预测

for_predict$predict<-predict(both_model,for_predict,type="response")

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