基于决策树的P2P网贷平台信用评级体系研究

发布时间：2017-08-22 22:32

  本文关键词：基于决策树的P2P网贷平台信用评级体系研究

  更多相关文章： 信用评级体系 PP 可解释性 违约率 交易数据 数据集 信用分数 信用风险评估 训练数据 笔数

【摘要】：P2P网络信贷经历了爆炸性增长、政府介入调控和出台行业管理规范等阶段,依然存在着违约率偏高、信用评级体系不完善等问题。论文主要设计并实现了基于决策树模型的P2P网贷平台信用评级体系,同时采用数万条真实P2P网贷历史交易数据进行实证分析,验证了决策树模型在解释贷款违约原因、划分信用等级以及降低违约率等方面具有适用性强、精确度高、可解释性强的优势,为未来P2P网贷平台信用评级体系的设计和实现提供了参考依据。
【作者单位】： 中国社会科学院研究生院;美国摩根大通银行;
【关键词】： 信用评级体系;PP;可解释性;违约率;交易数据;数据集;信用分数;信用风险评估;训练数据;笔数;
【分类号】：F832.4;F724.6
【正文快照】： P2P网贷对风险控制和信用评级的需求比传统金融机构要高很多,而信用评级体系的完善将是平台长期存在的核心竞争力。在征信体系不完善和缺乏诚信环境的大背景下,通过机器学习大数据技术,对借款者进行科学准确的信用评级,对降低平台违约率、促进P2P网贷行业稳定发展具有重要作用

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本文编号：721462