【摘 要】
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为分析金融科技中信息不对称给网络借贷带来的信用风险,本文选取中国P2P平台上852家借款企业的真实交易数据,引入LDA主题模型从借款项目描述中提取软信息特征;运用机器学习模型对比分析软信息在信用风险预测方面的表现;通过Logit回归进一步检验软信息特征与借款企业违约概率之间关系,研究其对信用风险预测能力.实证研究结果表明:软信息能够显著提高借款企业信用风险预测的效果,并且能够有效地筛选出违约企业的关键特征.
【机 构】
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安徽农业大学经济技术学院,安徽合肥,230013;合肥工业大学管理学院,安徽合肥,230009
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为分析金融科技中信息不对称给网络借贷带来的信用风险,本文选取中国P2P平台上852家借款企业的真实交易数据,引入LDA主题模型从借款项目描述中提取软信息特征;运用机器学习模型对比分析软信息在信用风险预测方面的表现;通过Logit回归进一步检验软信息特征与借款企业违约概率之间关系,研究其对信用风险预测能力.实证研究结果表明:软信息能够显著提高借款企业信用风险预测的效果,并且能够有效地筛选出违约企业的关键特征.
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