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基于LightGBM算法的P2P项目信用评级模型的设计及应用

摘  要:研究目标:在大数据和互联网金融发展的背景下,依据个人信用,有效控制P2P项目的违约率以保证相关金融项目或平台的良好运营。研究方法:本文基于美国P2P平台Lending Club的海量真实交易数据,采用“多观测”与“多维度”两种数据清洗方式,运用2016年微软亚洲研究院提出的机器学习算法Light...>>详细

【作  者】马晓君[1] 沙靖岚[1] 牛雪琪[1]

【作者单位】[1]东北财经大学统计学院 

【期  刊】《数量经济技术经济研究》 2018年第5期144-160,共17页

【关 键 词】P2P 信用评级 违约率控制 数据清洗 LightGBM算法 

【基金项目】本文获得国家社科基金项目“高维数据下企业信用评级方法的改进与应用研究”(17BTJ020)、国家自然科学基金项目(71772113)、2017年度辽宁省哲学社会科学规划基金项目(L17BTJ003)的资助。

【分 类 号】C812

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