《表2 模型回归结果：P2P网络信贷信用风险影响因素研究——基于借款人的信息特征》

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《P2P网络信贷信用风险影响因素研究——基于借款人的信息特征》

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根据统计理论，从表2的初步回归结果中可知，原模型中拟合较好的变量只有年利率和住房。认为出现上述拟合结果的原因可能由于自变量之间本身具有较强的相关性所致，所以现用对自变量进行相关性分析。根据相关性的指标及数据结果得出，项目期限与项目金额高度正相关，其r为0.7614。与年利率高度正相关，其r值为0.8382，所以有理由认为其之间具有一定的共线性。因此，对项目期限、项目金额、项目利率与正常还清率进行双变量相关性分析，从而得到项目期限与正常还清率相关性最低，所以对此变量进行剔除。其他变量筛选方法同上，最终剔除的变量有项目期限、购车状况。由于P2P网贷信用等级的评分是由此研究的其他自变量根据信用评级体系得到的，其与过多自变量有关，所以剔除信用等级。经过多次回归迭代，最终回归模型为：R=β+α1BP+α3BR+α7D+α9H+α11BN+ε，回归结果如表2所示。