银行客户流失预测
程烁文

青海民族大学，青海西宁，810000；

摘要：本文主要研究了银行客户流失预测问题。为了探究客户流失的原因，本研究选取了年龄、性别、所处国家、姓氏作为核心解释变量，并控制了CreditScore、Tenure、Balance、NumOfProducts、HasCrCard、IsActiveMember、EstimatedSalary等冗余变量。使用Logistic回归和随机森林模型对客户流失进行因果推断，并在训练集上启用5折交叉验证。经过分析，年龄对银行客户流失的影响存在门槛效应,在50-60岁之前,年龄越大的客户越容易流失；而在50-60岁之后,年龄越大的客户粘性越大。本文还发现客户的性别以及所处国家(或者说所说的语言)对客户流失也有显著的异质性影响:女性客户比男性客户更容易流失,说德语的客户比说法语以及西班牙语的客户更容易流失。最后,本文研究发现,客户的姓氏对客户流失并无显著影响。本文利用logistic回归、随机森林模型,从多个角度验证了结论，并且还使用替换代理变量的方法使得logistic回归的结论通过了稳健性检验。综上所述，本文从多种角度对银行客户流失进行了因果推断，结果表明年龄、所处国家和性别等因素对客户流失具有重要影响。本研究可为银行客户流失预测提供参考，并对相关领域的研究有所贡献。

关键词：银行客户流失；logistic回归；机器学习；随机森林

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