互联网消费金融企业长短期放款量预测研究

针对互联网消费金融企业长短期放款量预测，可以采用时间序列分析、机器学习和深度学习等方法。

时间序列分析是基于历史数据的一种预测方法，可以通过分析时间序列数据的趋势、季节性和周期性等特征，来预测未来一段时间内的放款量。其中，常用的时间序列模型包括ARIMA、ARMA、VAR、ES等。

机器学习方法可以通过建立回归模型来预测未来的放款量。常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

深度学习方法可以通过建立神经网络模型来预测未来的放款量。常用的深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等。

在实际应用中，可以结合多种方法进行预测，比如将时间序列分析和机器学习方法相结合，或者将机器学习和深度学习方法相结合，以提高预测精度和稳定性。同时，需要注意数据预处理、特征选择、模型评估等问题，以确保预测结果的可靠性和有效性。