基于机器学习模型的P2P网贷平台风险预警研究

doi:10.19622/j.cnki.cn36-1005/f.2019.09.003

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摘要本文利用大数据网络爬虫技术收集了网贷第三方网站平台的公开数据，利用机器学习模型对网贷平台的非法集资风险进行了预警研究，比较了传统机器学习方法（以逻辑回归和决策树模型为代表）与前沿机器学习模型（以随机森林模型和XGBoost模型为代表）在多个预测指标上的静态预警效能，并在动态预警框架下研究了网贷平台全生命周期内各模型的动态预警效果。研究表明，传统与前沿机器学习模型均表现出了优良的预警效果，传统模型的准确率略低于前沿模型，但决策树模型在重要检出率指标上的表现优于其他模型。在动态预警框架下，本文发现在平台全生命周期内，所采用机器学习模型的预警效果随时间的变化呈现波动上升并在2017年后缓慢下降的趋势。虽然该趋势与我国网贷行业的发展和监管现状相符，但也表明预警模型的使用者应积极寻找表外指标，进一步挖掘网贷平台的深层次指标以稳定预警效果。

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	严武
	冯凌秉
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关键词: P2P网络借贷风险机器学习动态预警

出版日期: 2019-09-25 发布日期: 2019-09-30 期的出版日期: 2019-09-25

中图分类号:

F832.5

基金资助: 本文为“江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心”重点招标课题“基于大数据的网络非法集资风险预警模型研究”阶段性成果。

作者简介: 严武（1958-），江西分宜人，江西财经大学金融学院，教授，博导，研究方向为公司金融与资本市场；冯凌秉（1988-），安徽合肥人，江西财经大学产业经济研究院，硕导，澳大利亚国立大学统计学博士，研究方向为金融计量；蒋志慧（1992-），江西九江人，江西财经大学金融学院，硕士研究生，研究方向为金融计量；孔雯（1994-），江西九江人，江西财经大学金融学院，博士研究生，研究方向为资本市场和金融风险管理。（江西南昌330013）

引用本文:

严武, 冯凌秉, 蒋志慧, 孔雯. 基于机器学习模型的P2P网贷平台风险预警研究[J]. 金融与经济, 2019, 0(9): 18-25.

链接本文:

http://jryjj.org.cn/CN/10.19622/j.cnki.cn36-1005/f.2019.09.003 或 http://jryjj.org.cn/CN/Y2019/V0/I9/18

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