【摘 要】
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2018年6月起发生的P2P网络借贷行业大规模平台倒闭事件引发社会各界关注,识别P2P网络借贷平台的信用风险成为热点问题。构建P2P平台信用风险指标体系,选取当时具有代表性的正
【机 构】
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河北工业大学经济管理学院,南开大学商学院
【基金项目】
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天津市社科规划项目(TJGL15-010)
论文部分内容阅读
2018年6月起发生的P2P网络借贷行业大规模平台倒闭事件引发社会各界关注,识别P2P网络借贷平台的信用风险成为热点问题。构建P2P平台信用风险指标体系,选取当时具有代表性的正常和倒闭平台的指标数据引入二元Logistic回归模型,识别出平台收益率、分散度、流动性和平台业务成就因子对P2P平台产生信用风险有显著的影响作用,最终通过训练BP神经网络得出4个因子识别平台信用风险准确率达到90%。以此为出借人甄选平台提供建议,为网贷行业健康发展提供参考。
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