120 浏览在金融科技论文中，使用线性回归模型时，所选用的变量（即自变量/解释变量和因变量/被解释变量）通常依据具体研究主题而定。以下是几个金融科技常见研究场景中线性回归模型中常用的变量类型，我按不同研究方向分类说明，并以段落形式详细展开：
一、信用评分与风险控制方向
在用户信用评分或违约风险预测研究中，线性回归模型常以信用评分或用户违约概率作为因变量，常用的自变量包括用户的个人信息和金融行为特征：
因变量：
用户信用评分（如银行内部评分、第三方平台评分）
用户贷款违约率（用违约为1、不违约为0的形式也可用于Logistic回归）
常用自变量：
年龄、性别、婚姻状况、学历
收入水平、资产总额、负债比率
信用卡使用率（已用额度/总额度）
贷款笔数、历史逾期次数
工作年限、单位性质（企业/事业单位/个体户）
信用报告中查询次数（硬查询/软查询）
这些变量能够帮助建模信用行为与信用结果之间的线性关系，并为贷款审核、金融风控提供量化依据。
二、金融产品推荐与用户行为分析
在线上银行或理财平台研究用户行为并进行产品推荐时，线性回归常用于预测用户购买意愿、点击率、理财金额等因变量。
因变量：
用户点击某一理财产品的概率
实际投资金额
产品购买转化率
常用自变量：
用户年龄段、性别、所在城市
历史浏览行为（访问次数、停留时长）
账户活跃度（近7天登录次数）
用户偏好标签（风险偏好型、保守型）
平台推送频率
产品年化收益率、产品评级、期限
是否参与促销活动、领取优惠券等行为变量
通过这些变量，可以对用户行为进行建模，优化金融产品推荐策略，提升用户体验和转化率。
三、股价或资产回报建模
在资本市场相关研究中，线性回归常用于预测股票收益率、基金表现等财务指标，模型结构多采用因变量为收益率，自变量为相关财务指标或市场变量。
因变量：
股票收益率（如未来7天收益）
股票价格涨跌幅
基金单位净值增长率
常用自变量：
市盈率（P/E）、市净率（P/B）、股息率
企业营收增长率、净利润增长率
杠杆率（总负债/总资产）
行业指数涨跌、宏观经济指标（如GDP增速、CPI）
技术指标：移动平均（MA）、相对强弱指数（RSI）、布林带（Bollinger Bands）
投资者情绪指标（如新闻情绪得分）
这些变量结合后，能够较好捕捉市场走势与个股表现的关系，适用于量化投资建模。
四、金融欺诈与异常检测研究
在金融欺诈检测场景中，尽管更常用的是分类模型，但线性回归亦可用于分析欺诈概率或异常行为得分与各类特征之间的线性关系。
因变量：
欺诈概率分数（通常由反欺诈系统生成）
可疑行为得分（如频繁交易次数）
常用自变量：
每日交易金额总数
每笔交易金额标准差
单位时间内交易频次（如1小时内的交易次数）
异常IP/设备登录次数
账户所在地与设备定位差异
账户创建时长、近期信息变更频率
这些变量能帮助量化可疑行为特征与欺诈风险之间的相关性，作为反欺诈系统前期模型开发的基础。
五、个人财务健康分析
在分析用户财务状况的论文中，线性回归模型常用于建立财务健康得分或储蓄能力等与个人行为和背景之间的关系模型。
因变量：
储蓄率（储蓄/收入）
个人财务健康评分（如CFPB框架下的得分）
常用自变量：
每月收入、每月支出、固定支出占比
信用卡还款比率
投资理财比例
负债占资产比
紧急备用金覆盖月数
这些变量能帮助理解影响用户理财行为的关键因素，用于金融教育、产品匹配等研究方向。
