文献类型：期刊文章

作　　者：丁岚[1] 骆品亮[1]

机构地区：[1]复旦大学管理学院产业经济学系

出　　处：《投资研究》

基　　金：国家自然科学基金项目"P2P网络借贷平台的运行机制;竞争策略与监管研究"(编号:71572045);上海市哲学社会科学规划项目"互联网金融产业生态化发展与生态圈构建研究"(编号:2015BJB010)资助

年　　份：2017

卷　　号：36

期　　号：4

起止页码：41-54

语　　种：中文

收录情况：CSSCI、CSSCI_E2017_2018、NSSD、RWSKHX、普通刊

摘　　要：本文以logistic回归、决策树、支持向量机(SVM)作为初级学习器,以SVM作为次级学习器,构建基于Stacking集成策略的评估模型来预测P2P网贷中借款人的违约风险。构建模型时采用10×10折嵌套交叉验证方法以克服交叉学习现象。通过爬虫技术抓取人人贷的交易数据进行的实证研究结果表明,相较单一的logistic回归、决策树或者SVM模型,基于Stacking集成策略的预测模型能显著降低一类错误和二类错误比例,提高预测正确率。本研究对P2P网贷平台的违约风险预警具有应用参考意义。

关 键 词：P2P网贷  违约风险 Stacking集成策略  嵌套交叉验证  

分 类 号：F724.6] F832.4