计算银行不良贷款率的sql
时间: 2023-12-07 07:02:51 浏览: 74
假设有一个名为loan的贷款表,其中包含以下列:loan_id、customer_id、loan_amount、repay_status(还款状态)。
则计算银行不良贷款率的SQL如下:
```
SELECT COUNT(*) AS bad_loan_count,
(SELECT COUNT(*) FROM loan) AS total_loan_count,
COUNT(*) / (SELECT COUNT(*) FROM loan) AS bad_loan_rate
FROM loan
WHERE repay_status = '未还款';
```
解释:
首先,使用COUNT函数计算出未还款贷款的数量,作为坏贷款数量(bad_loan_count)。
然后,使用子查询计算出总贷款数量(total_loan_count)。
最后,将坏贷款数量除以总贷款数量,得到不良贷款率(bad_loan_rate)。
相关问题
python不良贷款率
Python不良贷款率是指在金融领域中,用Python编程语言计算和分析不良贷款的比例或比率。不良贷款率是衡量银行或其他金融机构信贷质量的重要指标之一。
在Python中,可以使用各种数据分析和统计库来计算和分析不良贷款率。常用的库包括pandas、numpy和matplotlib等。以下是计算不良贷款率的一般步骤:
1. 数据准备:首先,需要获取相关的贷款数据,并将其导入Python环境中。可以使用pandas库来读取和处理数据。
2. 数据清洗:对于不良贷款率的计算,需要对数据进行清洗和预处理。这包括处理缺失值、异常值和重复值等。
3. 计算不良贷款数量:根据定义,不良贷款是指逾期90天以上未偿还的贷款。可以通过筛选出逾期90天以上的贷款记录来计算不良贷款数量。
4. 计算总贷款数量:需要计算总的贷款数量,包括不良贷款和正常贷款。
5. 计算不良贷款率:将不良贷款数量除以总贷款数量,即可得到不良贷款率。
6. 数据可视化:使用matplotlib等库可以将计算结果以图表的形式展示,更直观地呈现不良贷款率的变化趋势。
多元线性回归计算不良贷款
多元线性回归可以用来预测不良贷款率。多元线性回归模型需要收集多个预测变量和一个目标变量的数据,然后根据数据来建立模型。在这个模型中,预测变量会影响目标变量的数值。
对于预测不良贷款率,可以考虑以下的预测变量:贷款金额、贷款年限、借款人的信用评分、收入水平、职业种类等等,也可以考虑其他的与不良贷款率相关的因素。建立好多元线性回归模型后,就可以通过输入各个预测变量的数值来得到对应的不良贷款率的预测值。这样就可以对不良贷款风险进行评估和控制。
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