【摘 要】
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随着互联网金融的发展,P2P网贷平台规模急速扩大,网贷平台的跑路潮现象及借款人违约问题等也随之出现,这极大制约着网贷平台的健康发展。利用爬虫技术获取借款人信息,选取17
【机 构】
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福州外语外贸学院理工学院,福建江夏学院电子信息科学学院
【基金项目】
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福建省高校杰出青年科研人才培育计划项目(闽教科[2018]47号),2018年福建省中青年教师教育科研项目(JT180678),福建省高等学校学科(专业)带头人培养计划项目(闽教师[2018]60号)
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随着互联网金融的发展,P2P网贷平台规模急速扩大,网贷平台的跑路潮现象及借款人违约问题等也随之出现,这极大制约着网贷平台的健康发展。利用爬虫技术获取借款人信息,选取17个核心变量为解释变量、项目状态为目标变量,并通过交叉验证确定支持向量机模型的最优参数,建立最佳网贷借款人违约风险评估模型。实验结果表明,模型的稳定性和泛化能力较好,研究结果可为网贷平台风险预警和风险防控等方面提供决策支持,有助于促进网贷平台健康发展。
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