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Lending Club P2P借贷风险策略分析文中分析了LC贷款风险的相关影响因素，但不够量化、系统。

参考信用评分卡模型，对风险因素的量化分析可以采用WOE（Weight of Evidence）和IV（Information Value）评价。

结论和观点

对多个特征变量进行单因素IV分析：

• 对贷款不良率影响最大的因素是贷款评级grade，IV值高达0.32，grade主要体现了贷款人的信用评级，并考虑了单笔贷款的金额、期限等因素；
• 贷款人的经济状况也对不良率有较显著的影响，特征包括信用卡循环利用率、dti（相当于月度负债率）、住房持有状态；
• 其他因素对不良率的影响都不显著，职业年限、2年期的钱款、收入水平、贷款金额、信用记录长度；

可以看出，影响贷款风险的关键因素是信用水平+经济水平。通过IV值筛选出关键因素后，可以使用特征继续进行分类回归建模。

以上分析在总体样本上进行，如果对用户分层、分群，在群体内分析IV可能得到不一样的结论。

分析流程

关注的结果为贷款是否不良（Good/Bad），要分析各个特征变量对贷款是否不良的影响程度。

考虑数据集的特征，处理流程：

• 去除2015年的新贷款中的current
  考虑2015年新贷款的观察期不到1年，目前current状态的贷款是否会发展成bad loan不确定，因此排除。
• 去除null比例大于0.2的特征
• 对连续数值型特征分箱（bin），注意排除异常值对分箱的影响
• 选择特征计算WOE和IV值
• 评价各特征对贷款不良的影响
• 选择IV值高的特征进行建模（随机森林等方法，TODO）

单因子WOE、IV分析

以利率数据的处理为例。

• 利率的数值分布在5%-30%的区间内

  
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• 对利率数值分箱（bin），划分8个等级，各等级的数量分布如下

  
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• 对利率bin进行单因子分析

  
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• 累加各行的IV值，即得到总的IV=0.30

根据IV的定义，IV值判断变量预测能力的标准是：

• < 0.02: 无预测力
• 0.02 to 0.1: 弱
• 0.1 to 0.3: 中
• 0.3 to 0.5: 强
• > 0.5: 极高

可以看出贷款利率的水平对不良贷款风险的预测能力很强。

WOE、IV分析结果

选取15个特征进行分析，包括grade、term_num（分期数）、home_ownership（住房产权）、income_level（收入水平）等等。

计算所有变量的IV值，只保留IV>0.02的特征：

特征	IV值	语义
grade	0.32024	贷款评级（A-G）
interest_rate_level	0.30449	贷款利率水平
term_num	0.04447	分期数（36或60）
dti_level	0.03642	LC以外的还款数额，与月收入的比值
purpose	0.03164	贷款目的用途
revol_util_level	0.02671	信用卡贷款循环利用率
home_ownership	0.02301	住房状态（自有、租住、按揭、其他）

分析：

• 对贷款不良率影响最大的因素是贷款评级和贷款利率水平，由于贷款利率水平主要是评级决定的，因此实际的影响因素只有贷款信用评级
• 根据LC的规则，贷款分期数越多，评级就会下调，因此分期数的信息实际也反映在评级grade中；
• 信用卡循环利用率、dti（相当于月度负债率）、住房持有状态，都是表征借款人财务状况的指标；
• 其他一些看似相关度高的指标，如职业年限、2年期的钱款、收入水平、贷款金额、信用记录长度的IV值均小于0.02，即在统计意义上对贷款不良没有显著影响。

综上，可以得到一个直观的结论：贷款不良率主要由贷款人信用水平和经济收支状况相关，其余因素影响较小。