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基于L1惩罚Logit模型的P2P网络借贷信用违约识别与预测
被引量：
10
1
作者
阮素梅
周泽林
《财贸研究》
CSSCI
北大核心
2018年第2期54-63,共10页
利用L1惩罚Logit模型,实证检验P2P网贷信用违约的关键影响因素;并利用混淆矩阵与ROC曲线等分类评价方法,检验模型的违约预测效果。研究发现:L1惩罚Logit模型具有很好的变量选择功能,可以有效地识别影响信用违约的关键因素,降低管理者的...
利用L1惩罚Logit模型,实证检验P2P网贷信用违约的关键影响因素;并利用混淆矩阵与ROC曲线等分类评价方法,检验模型的违约预测效果。研究发现:L1惩罚Logit模型具有很好的变量选择功能,可以有效地识别影响信用违约的关键因素,降低管理者的监管成本;L1惩罚Logit模型能够获得比普通Logit模型、支持向量机等更好的预测效果,既能够从总体上实现对信用违约状态的准确预测,又能够细致分析关键影响因素对违约概率造成的影响,有助于预测和控制信用风险的发生。
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关键词
P2P网络借贷
信用风险
L1惩罚Logit模型
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职称材料
题名
基于L1惩罚Logit模型的P2P网络借贷信用违约识别与预测
被引量：
10
1
作者
阮素梅
周泽林
机构
安徽财经大学金融学院
安徽财经大学安徽经济社会发展研究院
出处
《财贸研究》
CSSCI
北大核心
2018年第2期54-63,共10页
基金
国家自然科学基金项目"面向交易和服务过程的民营中小型银行经营模式及相关政策研究"(71403001)
文摘
利用L1惩罚Logit模型,实证检验P2P网贷信用违约的关键影响因素;并利用混淆矩阵与ROC曲线等分类评价方法,检验模型的违约预测效果。研究发现:L1惩罚Logit模型具有很好的变量选择功能,可以有效地识别影响信用违约的关键因素,降低管理者的监管成本;L1惩罚Logit模型能够获得比普通Logit模型、支持向量机等更好的预测效果,既能够从总体上实现对信用违约状态的准确预测,又能够细致分析关键影响因素对违约概率造成的影响,有助于预测和控制信用风险的发生。
关键词
P2P网络借贷
信用风险
L1惩罚Logit模型
Keywords
online P2P lending
credit default risk
L1 penalized Logit model
分类号
F832.479 [经济管理—金融学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于L1惩罚Logit模型的P2P网络借贷信用违约识别与预测
阮素梅
周泽林
《财贸研究》
CSSCI
北大核心
2018
10
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