【摘 要】
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近年来,P2P网络借贷作为一种新型互联网借贷模式在我国得到了迅猛发展,但问题频发,尤其是2018年下半年行业风险集中爆发,P2P平台的安全性成为各界关注的焦点。因此,如何识别P
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近年来,P2P网络借贷作为一种新型互联网借贷模式在我国得到了迅猛发展,但问题频发,尤其是2018年下半年行业风险集中爆发,P2P平台的安全性成为各界关注的焦点。因此,如何识别P2P平台安全风险,评估P2P平台的运营效率,对P2P网贷行业健康发展具有重要意义。本文从P2P平台的总体安全性和经营效率考虑,利用Random Uniform Forests(rUF)算法构建P2P网贷平台风险识别模型,基于rUF算法变量重要性理论对影响P2P平台风险识别的主要因素进行深入分析;然后利用DEA方法定量评价我国P2P平台的运营效率,区分相对有效和无效的P2P平台。研究表明:①相较于单一的传统机器学习算法,集成学习算法对甄别P2P平台风险更加有效。②平台运营时间、实缴资本、参考利率、平台关注人数、网民对平台的总体印象等对P2P平台的风险识别具有重要影响。平台参考利率与高风险平台具有很强的相关关系,平台保障模式对高风险平台和低风险平台影响都不大。③我国P2P网贷平台的总体运营水平不高,大部分平台的技术效率水平偏低,从而影响了其综合效率水平。本研究有利于帮助投资者做出合理的投资决策,降低因信息不对称带来的风险和损失;也有利于平台自身加强行业自律,实现健康持续运营。
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