文献类型：期刊文章

作　　者：傅彦铭[1,2] 臧敦刚[3] 戚名钰[4]

机构地区：[1]四川大学理论经济学博士后流动站,成都610064 [2]广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004 [3]四川农业大学经济管理学院,成都611130 [4]中国科学技术大学软件学院,合肥230000

出　　处：《统计与决策》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61262072)

年　　份：2014

卷　　号：30

期　　号：21

起止页码：162-165

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSSCI、CSSCI2014_2016、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文章根据P2P贷款数据高维度、非线性以及小样本等特点,选择了支持向量机方法来评估其信用风险,选取2012年1月1日至2014年4月30日的天度数据,实证结果发现:P2P网络贷款的信用风险主要由为数不多的关键属性来决定的;同时,运用支持向量机技术评估信用风险所得出的准确率为85.6%。

关 键 词：P2P网络贷款  信用风险评估 支持向量机 神经网络  

分 类 号：F830.589[金融学类]