基于大数据的电商网贷动态信用评级模型研究——来自“拍拍贷”的经验数据

• 作者: 杨洋洋 谢雪梅
• 来源期刊: 征信
• 学科: 经济
• 关键词: 电商网贷 动态信用评级 “拍拍贷” 指标体系 违约鉴别 信用风险
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 信用评级
• 页码范围: 30-38,53
• 页数: 10页
• 分类号: F832.479|F724.6
• 字数: 9061字
• 语种: 中文

摘要

以“拍拍贷”网贷平台的电商借贷者数据为样本,以违约鉴别能力为准则,采用神经网络判别法和相关分析法对指标进行筛选,构建电商网贷的信用评级指标体系.同时,基于各指标的违约贡献率和AHP方法,采用主观和客观相结合的组合赋权法确定各指标的权重系数.在此基础上,基于时间帧测度电商网贷者的近期信用和长期信用,构建电商网贷动态信用评级模型.该信用评级模型可根据近期信用动态调整长期信用,及时更新用户的信用状况.研究表明,构建的电商网贷信用评级指标体系违约鉴别能力强,历史信息的重要度超过了借款信息、认证信息和个人信息,长期信用将违约样本的信用等级降低,有效降低了信用风险.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢雪梅	北京邮电大学经济管理学院	36	182	5.0	12.0
2	杨洋洋	北京邮电大学经济管理学院	8	10	1.0	2.0