P2P平台满标影响因素研究—以人人贷为例

• 作者: 刘梦玲
• 来源期刊: 数据挖掘
• 学科: 经济
• 关键词: P2P LOGISTIC模型 决策树 误判率
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 54-59
• 页数: 6页
• 分类号: F2

摘要

本文选取以人人贷为例的P2P平台上5718条标的信息记录,以能反映标的状况的变量作为因变量,以借出信用分、借款金额等5个变量作为自变量,建立Logistic回归模型以帮助借款人对借款成功(满标)概率进行预测,最终模型预测的正确率达到93.7%。此外,以标的状况为因变量的决策树分类的结果显示误判率为0.05,综合两种方法最终得出信用等级、借出信用分数和以往逾期次数对标的状态影响最大,而标的类型的影响不显著。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘梦玲	上海财经大学浙江学院	2	13	1.0	2.0