在建立逻辑回归模型时，因变量（也称为响应变量或目标变量）是我们试图预测或解释的变量。在你提供的数据中，我们要预测的是“是否放贷”这个问题，因此因变量应该是“是否放贷”。

正确答案是：A: 是否放贷

专业分析：
逻辑回归模型用于分类问题，特别适用于二分类问题（即因变量只有两个可能的取值）。在这个案例中，“是否放贷”是一个二分类问题，可以取值为“放贷”或“不放贷”。

为了建立这个模型，我们需要以下步骤：

1. **数据准备**：确保数据完整，没有缺失值，并进行必要的数据清洗和预处理。

2. **特征选择**：在你的数据集中，客户的年龄、学历、年收入、年支出、五年内是否有违约记录这些信息都可以作为特征变量（自变量）。这些特征将用于预测是否放贷。

3. **模型建立**：使用逻辑回归模型来拟合数据。逻辑回归模型的形式为：
\[
\text{logit}(P(Y=1)) = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \ldots + \beta_n X_n
\]
其中，\(P(Y=1)\) 是放贷的概率，\(X_1, X_2, \ldots, X_n\) 是特征变量，\(\beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_n\) 是模型参数。

4. **模型训练**：使用训练数据集来估计模型参数。

5. **模型评估**：使用测试数据集评估模型的性能，可以使用混淆矩阵、AUC-ROC曲线等指标。

6. **模型应用**：将训练好的模型应用于新数据，预测是否放贷。

通过上述步骤，你可以建立一个逻辑回归模型来预测客户是否会获得车贷。