本文選題：PP網(wǎng)貸　切入點(diǎn)：違約風(fēng)險(xiǎn)　出處：《投資研究》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文以logistic回歸、決策樹、支持向量機(jī)(SVM)作為初級(jí)學(xué)習(xí)器,以SVM作為次級(jí)學(xué)習(xí)器,構(gòu)建基于Stacking集成策略的評(píng)估模型來預(yù)測(cè)P2P網(wǎng)貸中借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)。構(gòu)建模型時(shí)采用10×10折嵌套交叉驗(yàn)證方法以克服交叉學(xué)習(xí)現(xiàn)象。通過爬蟲技術(shù)抓取人人貸的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)證研究結(jié)果表明,相較單一的logistic回歸、決策樹或者SVM模型,基于Stacking集成策略的預(yù)測(cè)模型能顯著降低一類錯(cuò)誤和二類錯(cuò)誤比例,提高預(yù)測(cè)正確率。本研究對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警具有應(yīng)用參考意義。
[Abstract]:In this paper, logistic regression, decision tree, support vector machine (SVM) are used as primary learner and SVM as secondary learner. An evaluation model based on Stacking integration strategy was constructed to predict the default risk of borrowers in P2P network loan. The 10 脳 10 fold nested cross validation method was used to overcome the cross-learning phenomenon. Peer-to-peer lending's cross was captured by crawler technique. Empirical research conducted by easy data shows that. Compared with a single logistic regression, decision tree or SVM model, the prediction model based on Stacking integration strategy can significantly reduce the proportion of a class of errors and two kinds of errors. This study can be used as a reference for early warning of default risk of P2P network loan platform.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的運(yùn)行機(jī)制、競(jìng)爭(zhēng)策略與監(jiān)管研究”(編號(hào):71572045) 上海市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)業(yè)生態(tài)化發(fā)展與生態(tài)圈構(gòu)建研究”(編號(hào):2015BJB010)資助
【分類號(hào)】：F724.6;F832.4

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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