【摘 要】
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随着中国电商行业蓬勃发展,网络信贷逐渐成为小微企业的融资新渠道,深入分析与挖掘网络数据价值,是有效缓解小微企业融资难、风控难的重要途径,因此具有深远的社会实际意义。
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随着中国电商行业蓬勃发展,网络信贷逐渐成为小微企业的融资新渠道,深入分析与挖掘网络数据价值,是有效缓解小微企业融资难、风控难的重要途径,因此具有深远的社会实际意义。本文聚焦于互联网平台下的小微企业信用风险模型开发,并围绕信用评价体系构建、变量变换方法、特征选择等方面积极创新,探索出一条行之有效的解决办法。首先,将最优化方法引入到变量分组,最大程度提升单变量预测能力的同时,确保了数据结果业务合理性。其次,在此基础上将最优化变量分组法与Lasso-Logistic相结合,有效解决了互联网高维数据下的特征选择难题,从而实现了模型效果与模型效率的同步提升。最后,结合互联网真实信贷数据进行了实证对比分析,进一步检验了研究结论的有效性、可靠性。
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