本文關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡(luò)借貸的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估——以人人貸為例

  更多相關(guān)文章： PP網(wǎng)絡(luò)借貸 非平衡數(shù)據(jù) SMOTE算法 數(shù)據(jù)挖掘 隨機(jī)森林

【摘要】：在大數(shù)據(jù)時(shí)代,網(wǎng)貸平臺(tái)每天流動(dòng)著海量交易數(shù)據(jù)。為充分利用這些數(shù)據(jù)控制信用風(fēng)險(xiǎn),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法建立了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。由于網(wǎng)貸數(shù)據(jù)多為非平衡數(shù)據(jù),所以通過(guò)多次嘗試使用SMOTE算法進(jìn)行處理,提高了模型評(píng)估性能。研究發(fā)現(xiàn):隨機(jī)森林模型更適合用于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,其次是CART、ANN、C4.5。用戶的婚姻、房/車產(chǎn)(貸)等信息重要程度較低,而公司規(guī)模、工作時(shí)間等信息,歷史借款、信用評(píng)分等信用檔案信息在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中尤為重要。
【作者單位】： 暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： PP網(wǎng)絡(luò)借貸 非平衡數(shù)據(jù) SMOTE算法 數(shù)據(jù)挖掘 隨機(jī)森林
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目《帶Lévy跳的多因子市道輪換框架下的仿射利率結(jié)構(gòu)模型》(71471075) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目《基于市道輪換框架下帶Lévy跳的高頻數(shù)據(jù)的波動(dòng)率》(14YJAZH052) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目“暨南跨越計(jì)劃”《PMCMC算法在市道輪換框架下利率結(jié)構(gòu)模型中的應(yīng)用》(15JNKY003)
【分類號(hào)】：F832.4;F724.6
【正文快照】： 一、引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和民間借貸的興起,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為一種依托于互聯(lián)網(wǎng)的新型金融模式開始興起并迅速發(fā)展壯大�；ヂ�(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)利用搜索引擎、社交平臺(tái)、云計(jì)算等,搜集和記錄數(shù)據(jù),基于這些數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以提高金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控能力。用戶信息、歷史交易數(shù)據(jù)等的

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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3 海 燕;AMS信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估引入中國(guó)[N];中國(guó)商報(bào);2006年

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5 李良;緊縮政策下債券買點(diǎn)漸現(xiàn)[N];中國(guó)證券報(bào);2008年

6 證券時(shí)報(bào)記者　 徐濤;今年保險(xiǎn)資金投資需求超過(guò)6000億[N];證券時(shí)報(bào);2006年

7 本報(bào)駐比利時(shí)記者 張亮;美三大評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)惹惱歐盟[N];人民日?qǐng)?bào);2011年

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4 楊琴棋;我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2015年

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10 鄧大鵬;P2P網(wǎng)絡(luò)借貸動(dòng)態(tài)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究[D];上海交通大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：576128