P2P借貸違約風(fēng)險(xiǎn)識別模型比較
發(fā)布時(shí)間:2022-02-09 05:24
近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,P2P借貸業(yè)務(wù)日益擴(kuò)張,但同時(shí)也暴露出各種問題,特別是違約造成的壞賬問題給P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺及其投資者帶來了極大負(fù)面影響,所以構(gòu)建合理的P2P借貸違約識別模型對控制平臺風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)其持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。文章以隆金寶為研究對象,探究決策樹模型、支持向量機(jī)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、邏輯回歸模型、Stacking模型對P2P借貸違約風(fēng)險(xiǎn)的識別效果,并進(jìn)行評估與對比,從而選出最佳P2P借貸違約風(fēng)險(xiǎn)模型,進(jìn)而幫助P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺有效規(guī)避違約風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)其長遠(yuǎn)發(fā)展。
【文章來源】:會計(jì)之友. 2019,(02)北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【文章目錄】:
一、引言
二、P2P借貸違約風(fēng)險(xiǎn)
(一) P2P借貸業(yè)務(wù)流程分析
(二) 借款人信用考察維度
(三) P2P借貸違約類型、特點(diǎn)及影響因素
三、數(shù)據(jù)集的收集和預(yù)處理
(一) 數(shù)據(jù)集基本情況說明及分割
1. 數(shù)據(jù)集來源
2. 數(shù)據(jù)集構(gòu)成
3. 數(shù)據(jù)集的分割
(二) 數(shù)據(jù)集清洗
1. 處理缺失值
2. 去除近零方差字段
3. 轉(zhuǎn)化字段
四、以數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)的P2P借貸違約風(fēng)險(xiǎn)模型及其預(yù)測效果
(一) 模型評估指標(biāo)說明
1. 混淆矩陣
2. 準(zhǔn)確度、查準(zhǔn)率、召回率與F1統(tǒng)計(jì)值
(二) 單一模型下P2P借貸違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測效果
1. 邏輯回歸模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測效果
2. 支持向量機(jī)模型 (SVM) 的預(yù)測效果
3. 決策樹類算法的預(yù)測效果
(三) Stacking集成學(xué)習(xí)方法下P2P借貸違約的預(yù)測效果
1. Sta c king集成學(xué)習(xí)方法
2. Sta c king集成學(xué)習(xí)方法下P2P借貸違約的預(yù)測效果
五、研究結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]P2P借貸中借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)評估——基于“人人貸”數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 阮素梅,何浩然,李敬明. 經(jīng)濟(jì)問題. 2017(12)
[2]P2P借貸中投資者的理性意識與權(quán)衡行為——基于“人人貸”數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 胡金焱,宋唯實(shí). 金融研究. 2017(07)
[3]大數(shù)據(jù)背景下互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究——基于廣義DEA模型及P2P網(wǎng)貸視角[J]. 呂喜明. 會計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究. 2017(04)
[4]新經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的風(fēng)險(xiǎn)甄別研究[J]. 范超,王磊,解明明. 統(tǒng)計(jì)研究. 2017(02)
[5]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的風(fēng)險(xiǎn)識別研究[J]. 葉青,李增泉,徐偉航. 會計(jì)研究. 2016(06)
[6]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺中借款人違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究——以WDW為例[J]. 顧慧瑩,姚錚. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2015(11)
[7]基于逆向選擇的互聯(lián)網(wǎng)金融P2P模式風(fēng)險(xiǎn)防范研究[J]. 王錦虹. 財(cái)經(jīng)問題研究. 2015(05)
[8]我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究——基于排序選擇模型的實(shí)證分析[J]. 肖曼君,歐緣媛,李穎. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2015(01)
本文編號:3616445
【文章來源】:會計(jì)之友. 2019,(02)北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【文章目錄】:
一、引言
二、P2P借貸違約風(fēng)險(xiǎn)
(一) P2P借貸業(yè)務(wù)流程分析
(二) 借款人信用考察維度
(三) P2P借貸違約類型、特點(diǎn)及影響因素
三、數(shù)據(jù)集的收集和預(yù)處理
(一) 數(shù)據(jù)集基本情況說明及分割
1. 數(shù)據(jù)集來源
2. 數(shù)據(jù)集構(gòu)成
3. 數(shù)據(jù)集的分割
(二) 數(shù)據(jù)集清洗
1. 處理缺失值
2. 去除近零方差字段
3. 轉(zhuǎn)化字段
四、以數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)的P2P借貸違約風(fēng)險(xiǎn)模型及其預(yù)測效果
(一) 模型評估指標(biāo)說明
1. 混淆矩陣
2. 準(zhǔn)確度、查準(zhǔn)率、召回率與F1統(tǒng)計(jì)值
(二) 單一模型下P2P借貸違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測效果
1. 邏輯回歸模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測效果
2. 支持向量機(jī)模型 (SVM) 的預(yù)測效果
3. 決策樹類算法的預(yù)測效果
(三) Stacking集成學(xué)習(xí)方法下P2P借貸違約的預(yù)測效果
1. Sta c king集成學(xué)習(xí)方法
2. Sta c king集成學(xué)習(xí)方法下P2P借貸違約的預(yù)測效果
五、研究結(jié)論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]P2P借貸中借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)評估——基于“人人貸”數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 阮素梅,何浩然,李敬明. 經(jīng)濟(jì)問題. 2017(12)
[2]P2P借貸中投資者的理性意識與權(quán)衡行為——基于“人人貸”數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 胡金焱,宋唯實(shí). 金融研究. 2017(07)
[3]大數(shù)據(jù)背景下互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究——基于廣義DEA模型及P2P網(wǎng)貸視角[J]. 呂喜明. 會計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究. 2017(04)
[4]新經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的風(fēng)險(xiǎn)甄別研究[J]. 范超,王磊,解明明. 統(tǒng)計(jì)研究. 2017(02)
[5]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的風(fēng)險(xiǎn)識別研究[J]. 葉青,李增泉,徐偉航. 會計(jì)研究. 2016(06)
[6]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺中借款人違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究——以WDW為例[J]. 顧慧瑩,姚錚. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2015(11)
[7]基于逆向選擇的互聯(lián)網(wǎng)金融P2P模式風(fēng)險(xiǎn)防范研究[J]. 王錦虹. 財(cái)經(jīng)問題研究. 2015(05)
[8]我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究——基于排序選擇模型的實(shí)證分析[J]. 肖曼君,歐緣媛,李穎. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2015(01)
本文編號:3616445
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