Peer to Peer(P2P)網(wǎng)絡(luò)借貸是一種新興的互聯(lián)網(wǎng)金融模式。根據(jù)已有的非均衡少量樣本,分別采用隨機森林分類和回歸算法進行建模,結(jié)果表明:模型對各級風(fēng)險樣本的識別正確率均達到了100%,具有很好的實用價值和預(yù)測能力,討論了各個評價指標(biāo)的重要性及其與信用風(fēng)險之間的非線性關(guān)系,分析了現(xiàn)有的用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模文獻存在的主要問題。研究結(jié)果為P2P網(wǎng)貸發(fā)展提供了理論依據(jù)和實踐基礎(chǔ)。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、建立P2P網(wǎng)貸個人信用評價指標(biāo)體系
三、隨機森林建模原理
四、建立P2P網(wǎng)貸個人信用風(fēng)險評價與預(yù)警的RF模型
    (一)建立基于隨機森林回歸的模型及其結(jié)果判定
    (二)建立基于隨機森林分類模型及其結(jié)果判定
五、結(jié)果與討論
    (一)文獻[10]所列92 位借貸人的信用風(fēng)險評價結(jié)果
    (二)分析各個評價指標(biāo)與個人信用(模型輸出值)之間的非線性關(guān)系
    (三)數(shù)據(jù)缺失對隨機森林模型結(jié)果的影響——模型的魯棒性分析
    (四)文獻[10]建模過程存在的原理性錯誤及其結(jié)果的不確定性分析
    (五)合理選取P2P借貸人有效降低風(fēng)險
六、結(jié)束語



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