【摘 要】
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针对互联网金融平台上的借贷违约行为,结合典型相关分析模型与复杂网络特征提取方法,建立违约风险量化模型,并利用ROC曲线与AUC值对模型效果进行评价。将该模型应用于某互联
【机 构】
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北京航空航天大学数学与系统科学学院,北京航空航天大学数学信息与行为教育部重点实验室,北京航空航天大学大数据与脑机智能高精尖中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(11290141),国家自然科学基金(11401017,11671025)
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针对互联网金融平台上的借贷违约行为,结合典型相关分析模型与复杂网络特征提取方法,建立违约风险量化模型,并利用ROC曲线与AUC值对模型效果进行评价。将该模型应用于某互联网借贷平台实际交易数据中,并与决策树模型进行比较分析,结果表明,该模型能够有效反映用户违约特征与复杂网络特征的关联效应,其AUC值能达到0.85左右,且具有更强的稳定性与鲁棒性。
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