大数据背景下网络借贷的信用风险评估——以人人贷为例

发布时间：2017-07-26 11:19

  本文关键词：大数据背景下网络借贷的信用风险评估——以人人贷为例

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【摘要】：在大数据时代,网贷平台每天流动着海量交易数据。为充分利用这些数据控制信用风险,运用数据挖掘算法建立了信用风险评估模型。由于网贷数据多为非平衡数据,所以通过多次尝试使用SMOTE算法进行处理,提高了模型评估性能。研究发现:随机森林模型更适合用于信用风险评估,其次是CART、ANN、C4.5。用户的婚姻、房/车产(贷)等信息重要程度较低,而公司规模、工作时间等信息,历史借款、信用评分等信用档案信息在信用风险评估中尤为重要。
【作者单位】： 暨南大学经济学院;
【关键词】： PP网络借贷 非平衡数据 SMOTE算法 数据挖掘 随机森林
【基金】：国家自然科学基金面上项目《带Lévy跳的多因子市道轮换框架下的仿射利率结构模型》(71471075) 教育部人文社会科学研究一般项目《基于市道轮换框架下带Lévy跳的高频数据的波动率》(14YJAZH052) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“暨南跨越计划”《PMCMC算法在市道轮换框架下利率结构模型中的应用》(15JNKY003)
【分类号】：F832.4;F724.6
【正文快照】： 一、引言随着互联网的发展和民间借贷的兴起,P2P网络借贷作为一种依托于互联网的新型金融模式开始兴起并迅速发展壮大。互联网金融平台利用搜索引擎、社交平台、云计算等,搜集和记录数据,基于这些数据,运用数据挖掘技术可以提高金融风险监控能力。用户信息、历史交易数据等的

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本文编号：576128