【摘 要】
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近年来,随着互联网经济的不断发展,P2P借贷业务日益扩张,但同时也暴露出各种问题,特别是违约造成的坏账问题给P2P网络借贷平台及其投资者带来了极大负面影响,所以构建合理的P
【机 构】
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河北省高校智慧金融应用技术研发中心,河北金融学院
【基金项目】
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2016年河北省社会科学基金项目“大数据技术下互联网金融风险评价研究”(HB16YJ047)
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近年来,随着互联网经济的不断发展,P2P借贷业务日益扩张,但同时也暴露出各种问题,特别是违约造成的坏账问题给P2P网络借贷平台及其投资者带来了极大负面影响,所以构建合理的P2P借贷违约识别模型对控制平台风险、促进其持续发展具有重要的现实意义。文章以隆金宝为研究对象,探究决策树模型、支持向量机模型、神经网络模型、逻辑回归模型、Stacking模型对P2P借贷违约风险的识别效果,并进行评估与对比,从而选出最佳P2P借贷违约风险模型,进而帮助P2P网络借贷平台有效规避违约风险,实现其长远发展。
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