- 1、本文档共16页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
P2P 网络借贷双方的决策参考模型构建 ——以拍拍贷为例
北京邮电大学 张梦洋 王艺婷 许悦
摘 要:低借款成功率、高借贷成本和高信用风险是我国 P2P(Peer-to-Peer)网络借贷平台所面临 的主要问题。为了改善上述问题,本文以拍拍贷网站为研究对象,从借贷双方角度分别构建决策参 考模型。从借入者的角度,基于二元 logistic 回归方法,构建满标预测模型,帮助借入者调整借款 标的信息以便更好获得借出者响应,提高满标概率。实证结果表明,该模型训练集综合判断正确率 达到 96%,验证集的综合判断正确率达到 95.5%。从借出者角度考虑,等级并不能反映同级用户的 异质性。因此通过逐步判别分析法,对借入者信用进行二次分类,帮助借出者分辨同级中的高质量 用户,降低投资风险。实例结果表明原分级制度下 26.3%的低等级用户可视为高质量的新生用户, 且判别函数显著成立。
关键词:P2P 网络借贷,二元 logistic 回归,逐步判别分析,决策参考模型
目录:
1
引言...................................................................................................................................................
2
2
文献综述...........................................................................................................................................
2
3
研究对象与样本数据.......................................................................................................................
3
3.1
拍拍贷网站介绍与运营机制 ................................................................................................
3
3.2
数据搜集与变量选取............................................................................................................
3
3.3
定性分析................................................................................................................................
4
(1)描述性分析................................................................................................................
4
(2)多元对应分析............................................................................................................
5
4
基于二元 logistic 回归的满标预测模型—借入者决策模型.........................................................
7
4.1
模型选取................................................................................................................................
7
4.2
相关性检验............................................................................................................................
8
4.3
模型构建..............................................................................................................................
文档评论(0)