【摘 要】
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近年来,P2P网络平台"爆雷"事件频发,除平台恶意"携款跑路"外,绝大多数平台倒闭的原因在于部分借款人违约而导致平台现金流不足,进而出现提现困难、严重挤兑。本文借助人人贷
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近年来,P2P网络平台"爆雷"事件频发,除平台恶意"携款跑路"外,绝大多数平台倒闭的原因在于部分借款人违约而导致平台现金流不足,进而出现提现困难、严重挤兑。本文借助人人贷网络借贷平台的数据,利用广义交叉验证、随机森林等机器学习算法对借贷客户特征变量进行筛选,并建立融入证据权重的Logistic信用评分卡模型,根据客户贷前所提交的个人信息对客户进行信用评分,进而预测客户借款到期时的违约情况。实证结果表明,该模型的预测准确率明显高于样本期间的平台评级,且模型通过了稳定性
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