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  本文選題：PP網(wǎng)絡借貸　切入點：平臺信譽　出處：《金融理論與實踐》2014年11期

【摘要】：P2P網(wǎng)絡借貸是一種新興的互聯(lián)網(wǎng)金融,平臺的信譽是影響投資者選擇平臺的主要影響因素之一。選取成交積分、人氣積分、營收積分、分散積分、杠桿積分、透明度、品牌、流動性、收益積分9個影響因素作為判別平臺等級預測的評價指標,同時對這9個評價指標做主成分分析,提取出3個主要成分,用Fisher判別法進行訓練預測,建立了基于主成分分析的網(wǎng)絡借貸平臺信譽等級預測的Fisher判別模型。通過對"網(wǎng)貸之家"公布的37組平臺數(shù)據(jù)作為訓練樣本數(shù)據(jù)集進行模型的訓練,12組數(shù)據(jù)作為該預測模型的測試數(shù)據(jù),進行網(wǎng)絡借貸平臺信譽等級的預測,同時通過其他預測模型預測結果的對比,驗證了Fisher判別法在網(wǎng)絡借貸平臺信譽等級的預測中具有較低的誤判率,其誤判率僅為1/12。
[Abstract]:P2P network lending is a new kind of Internet finance, and the credibility of the platform is one of the main factors that affect the investors' choice of the platform.Nine factors, such as transaction score, popularity score, revenue score, decentralized integral, leverage score, transparency, brand, liquidity and income integral, are selected as the evaluation index to judge the prediction of platform grade.At the same time, the nine evaluation indexes were analyzed by principal component analysis, three main components were extracted, and the Fisher discriminant method was used to train and predict, and the Fisher discriminant model of credit grade prediction of network lending platform based on principal component analysis was established.Through the training of 37 groups of platform data published by Internet loan House as the training sample data set, 12 groups of data are used as the test data of the prediction model, and the credit rating of the network lending platform is forecasted.At the same time, by comparing the results of other prediction models, it is verified that the Fisher discriminant method has a lower misjudgment rate in the credit grade prediction of network lending platform, and its misjudgment rate is only 1 / 12.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學工商管理學院;
【分類號】：F724.6;F832.4

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1703808