【摘要】：P2P網貸在爆發(fā)式增長的同時,也面臨著重大的信用風險,個人信用評估是降低信用風險的重要方法。根據P2P網貸自身的特點,對影響P2P網貸借款人信用風險的因素進行分析,引入互聯(lián)網信息領域特有的風險因素,建立了P2P網貸個人信用風險評估指標體系。基于該指標體系,考慮P2P網貸中"軟信息"較多、"硬信息"缺失的特點,提出了基于BP神經網絡的信用評估模型。為了提高BP神經網絡的收斂速度和精度,將改進的果蠅優(yōu)化算法作為BP神經網絡的學習算法,對神經網絡的權重進行訓練。通過"人人貸"平臺收集的樣本數據進行實驗驗證。結果表明:改進果蠅神經網絡評估模型比傳統(tǒng)BP神經網絡模型有更強的學習能力和預測能力,是P2P網貸個人信用風險評估的有效方法。
[Abstract]:P2P network loan is facing great credit risk while it is exploding. Personal credit evaluation is an important method to reduce credit risk. According to the characteristics of P2P network loan, this paper analyzes the factors that affect the credit risk of P2P network loan borrowers, introduces the unique risk factors in the field of Internet information, and establishes the evaluation index system of P2P network loan individual credit risk. Based on this index system, considering the characteristics of "soft information" and "hard information" in P2P network loan, a credit evaluation model based on BP neural network is proposed. In order to improve the convergence speed and accuracy of the BP neural network, the improved Drosophila optimization algorithm is used as the learning algorithm of the BP neural network, and the weight of the neural network is trained. Through the "everyone loan" platform collected sample data for experimental verification. The results show that the improved evaluation model of Drosophila neural network has stronger learning ability and prediction ability than the traditional BP neural network model, and it is an effective method to evaluate the credit risk of individuals in P2P network.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學經濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金面上項目(71371097) 南京工業(yè)大學科研項目(ZKJ201531)
【分類號】：F724.6;F832.4

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本文編號：2397768