【摘 要】
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目前国内仍缺乏对P2P平台的有效监管,在网贷行业加速洗牌的进程下,及时有效地进行风险预测显得尤为重要.在以往的研究中,文本挖掘得到了广泛的运用,但不少研究更多关注的是平
【机 构】
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江苏大学管理学院 江苏镇江212000
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目前国内仍缺乏对P2P平台的有效监管,在网贷行业加速洗牌的进程下,及时有效地进行风险预测显得尤为重要.在以往的研究中,文本挖掘得到了广泛的运用,但不少研究更多关注的是平台的基本信息,该类信息大多来源于平台自身的披露,无法识别信息的真伪,存在信息不对称情况,因此,本文利用文本挖掘,引入用户口碑这一变量,在总结归纳平台所面临的风险问题的基础上,融入平台软信息,选择不同维度、不同指标,利用神经网络分类方法,进行P2P信贷平台风险预测.通过网贷之家真实数据加以神经网络、随机森林为基准方法进行比较试验表明,文章提出的神经网络方法能够弥补网贷行业数据不透明、质量参差不齐的问题,可以更加准确地在早期进行P2P信贷平台风险预测.
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