【摘 要】
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P2P借贷中借款人违约风险较高,严重影响P2P借贷正常交易。为了研究P2P借贷中违约风险预警问题,基于“拍拍贷”的真实交易数据,建立Logistic回归、BP神经网络、支持向量机等机
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究规划基金项目《P2P网络借贷主体决策行为与风险防控策略研究》(15YJAZH066);国家社会科学基金重点项目《面向公共安全事件的网络社会治理机制研究》(14AZD045)
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P2P借贷中借款人违约风险较高,严重影响P2P借贷正常交易。为了研究P2P借贷中违约风险预警问题,基于“拍拍贷”的真实交易数据,建立Logistic回归、BP神经网络、支持向量机等机器学习模型,预测借款人违约概率,通过对比实验研究法,分析各机器学习模型的预警准确率。研究表明,机器学习预测借款人违约行为的准确率普遍高于传统回归模型,其中随机森林、神经网络及决策树算法的效果更佳。基于此,平台可通过建立相关机器学习模型,正确评价借款人信用,实现对借款人违约概率的科学预警,继而有效防范及降低P2P借贷交易中存在的违约风险,避免逆向选择和道德风险问题。
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