《表4 变量说明：基于L1惩罚Logit模型的P2P网络借贷信用违约识别与预测》

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《基于L1惩罚Logit模型的P2P网络借贷信用违约识别与预测》

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本文的实证研究数据来源于科赛网（http://www.kesci.com）提供的拍拍贷公开脱敏数据，样本区间为2010年2月—2015年6月。原始数据中部分变量的数据缺失比例很高，这里删除了缺失比例超过10%的变量。经过数据清洗（删除缺失数据、数据匹配等），得到有效样本量9913。表4列出了所有14个变量，其中:账户状态（status）为响应变量，取值为结清（212）、正常（246）、逾期（9455），占比分别为2.14%、2.48%和95.38%；其余13个变量为解释变量。