【摘 要】
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P2P网络借贷随着近些年来互联网金融产业的不断发展,呈现出日益增长的趋势.其现在不仅在小微企业中流行,在其他领域的发展势头也是日益见长,比如医疗美容等领域.随着P2P网贷市场迅速发展的同时,自身存在的问题也渐渐凸显出来,其中核心内容是对网贷平台借款人是否会发生违约行为的风险评估.一旦借款人发生违约,不仅会侵犯到投资者的利益,且对网贷平台健康发展更是带来很大的影响,因此对网贷平台中借款人的信用进行评
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P2P网络借贷随着近些年来互联网金融产业的不断发展,呈现出日益增长的趋势.其现在不仅在小微企业中流行,在其他领域的发展势头也是日益见长,比如医疗美容等领域.随着P2P网贷市场迅速发展的同时,自身存在的问题也渐渐凸显出来,其中核心内容是对网贷平台借款人是否会发生违约行为的风险评估.一旦借款人发生违约,不仅会侵犯到投资者的利益,且对网贷平台健康发展更是带来很大的影响,因此对网贷平台中借款人的信用进行评估,显然成为P2P企业重视的焦点.本文基于美国几大的P2P借贷平台之一的Lending Club公司的2017年至2018年的两年的借款数据,通过不同算法进行数据建模,对比这几个模型的预测效果,得出不同算法之间的优劣,给国内的相关平台的提供一些方法支撑.本文首先对102960条样本数据进行预清洗、数据降维、数据不平衡处理及特征筛选等一系列数据预处理工作,得到14个特征,其次对这些特征先后进行逻辑回归、随机森林、XGBoost这三个单一模型的实证研究,再采用基于三个单一模型的并行的模型融合的方式进行实证研究,最后综合这四个模型的各自效果,对模型效果排名后计算得分,得到并行方式的融合模型的综合实证效果更好.通过实证研究发现利用模型融合的方式,进行违约预测效果更好.能为P2P企业信用风险管理贡献出一定的思路,具有一定的现实意义.
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