基于大数据的P2P网络借贷平台风险评价
Statistics & Information Forum（2020）
Abstract
探讨中国P2P网络借贷平台风险评价体系的构建,并对其风险评价方法进行实证分析.在研究方法上运用网络爬虫技术爬取了评价体系的外部信息,结合内部信息对692家样本平台应用四种模型进行风险判别.结果 表明SVM和随机森林模型的测试集准确率更好.另外,随机森林模型结果显示评价体系的二级指标中风险防控信息排名第一,其次是评论信息,第三是交易信息;而从评价体系的三级指标来看,资金存管是判别P2P平台风险最重要的指标,其次是运营时间,平均利率指标位列第三,且重要性排名前10的三级指标均在样本问题和正常平台中具有显著的均值差异.研究综合运用了平台本身、网络舆情和第三方资讯网站信息对平台的风险情况进行判别,有益于投资者理性选择P2P平台,促进中国互联网金融的稳定发展.
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