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基于Stacking集成策略的P2P网贷违约风险预警研究

2017-04-10分类号:F724.6;F832.4

【作者】丁岚  骆品亮  
【部门】复旦大学管理学院产业经济学系  
【摘要】本文以logistic回归、决策树、支持向量机(SVM)作为初级学习器,以SVM作为次级学习器,构建基于Stacking集成策略的评估模型来预测P2P网贷中借款人的违约风险。构建模型时采用10×10折嵌套交叉验证方法以克服交叉学习现象。通过爬虫技术抓取人人贷的交易数据进行的实证研究结果表明,相较单一的logistic回归、决策树或者SVM模型,基于Stacking集成策略的预测模型能显著降低一类错误和二类错误比例,提高预测正确率。本研究对P2P网贷平台的违约风险预警具有应用参考意义。
【关键词】P2P网贷  违约风险  Stacking集成策略  嵌套交叉验证
【基金】国家自然科学基金项目“P2P网络借贷平台的运行机制、竞争策略与监管研究”(编号:71572045); 上海市哲学社会科学规划项目“互联网金融产业生态化发展与生态圈构建研究”(编号:2015BJB010)资助
【所属期刊栏目】投资研究
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