r语言银行贷款拖欠率

根据提供的引用内容，可以使用R语言来计算银行贷款的拖欠率。具体步骤如下：

1. 首先，根据贷款表中的还款状态变量（status）构建目标变量。将A代表合同终止且正常还款，B代表合同终止但未还款，C代表合同未结束且正常还款，D代表合同未结束且已拖欠贷款的情况，将贷款拖欠用1表示，没有违约则用0表示。

2. 接下来，根据模型结果进行回归分析。根据模型结果可知，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。

3. 使用回归模型计算拖欠率。根据回归模型的系数，将每个变量的值乘以对应的系数，然后将所有结果相加，得到一个拖欠率的预测值。

4. 最后，根据预测值进行分类。将预测值大于等于0.5的样本标记为拖欠，小于0.5的样本标记为未拖欠。

下面是一个使用R语言计算银行贷款拖欠率的示例代码：

# 构建目标变量
loans$status <- ifelse(loans$status %in% c("A", "C"), 0, 1)

# 回归分析
model <- glm(status ~ r_lincome + sd + duration + mean + A14, data = loans, family = binomial)
summary(model)

# 计算拖欠率
predict_values <- predict(model, type = "response")
default_rate <- mean(predict_values)

# 分类
predictions <- ifelse(predict_values >= 0.5, "拖欠", "未拖欠")

请注意，以上代码仅为示例，具体的数据处理和模型选择需要根据实际情况进行调整。