基于随机森林的P2P网贷信用风险评价、预警与实证研究

被引：49

作者：

于晓虹 ^{[1
]}

楼文高 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海商学院财经学院

[2] 上海商学院

来源：

金融理论与实践 | 2016年 / 02期

关键词：

随机森林; P2P网络借贷; 信用风险; 互联网金融; 样本;

D O I：

暂无

中图分类号：

F832.4 [信贷]; F724.6 [电子贸易、网上贸易];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

Peer to Peer(P2P)网络借贷是一种新兴的互联网金融模式。根据已有的非均衡少量样本,分别采用随机森林分类和回归算法进行建模,结果表明:模型对各级风险样本的识别正确率均达到了100%,具有很好的实用价值和预测能力,讨论了各个评价指标的重要性及其与信用风险之间的非线性关系,分析了现有的用神经网络建模文献存在的主要问题。研究结果为P2P网贷发展提供了理论依据和实践基础。

引用

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页数：6

共 16 条

[1] 基于BP神经网络的P2P信贷个人信用评价模型研究 [J].