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P2P网贷个人信用风险评估模型研究——基于混合果蝇神经网络的方法

2017-11-06分类号:F724.6;F832.4

【作者】吴斌  叶菁菁  董敏  
【部门】南京工业大学经济与管理学院  
【摘要】P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果
【关键词】P2P网贷  信用风险评估  BP神经网络  果蝇优化算法
【基金】国家自然科学基金面上项目(71371097);; 南京工业大学科研项目(ZKJ201531)
【所属期刊栏目】会计之友
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