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摘要:
P2P网络借贷被认为是解决中小企业融资难问题的有效途径,但为规避中小企业的违约风险,中小企业信用评估问题的重要性不言而喻.首先,利用P2P平台——点融网的相关中小企业数据特征以及宏观经济指标,构建27个指标的中小企业信用风险评估指标体系;其次,利用Python技术收集点融网上中小企业的相关数据和宏观经济数据作为训练集和测试集样本,采用SMOTE算法解决训练集中样本的不均衡问题;最后,为达到分类降维的目的,用主成分因子分析方法对信用风险指标进行筛选.然后采用两种神经网络技术——多层感知器与径向基函数——来预测中小企业的违约概率.结果 表明,多层感知器对于中小企业违约概率的预测能力较强,准确率达到100.00%,预测非违约中小企业违约风险的准确率仅为76.30%,而径向基函数预测正确率略胜一筹,达到92.50%,总体正确率为93.00%.
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文献信息
篇名 神经网络技术在P2P网贷中小企业信用评估中的应用
来源期刊 生产力研究 学科 经济
关键词 P2P网络借贷 SMOTE算法 主成分因子分析 多层感知器 径向基函数
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 本刊特稿
研究方向 页码范围 14-22
页数 9页 分类号 F830.56
字数 10408字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-2768.2019.05.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李淑锦 杭州电子科技大学经济学院 32 159 6.0 12.0
2 潘雨虹 杭州电子科技大学经济学院 3 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
P2P网络借贷
SMOTE算法
主成分因子分析
多层感知器
径向基函数
研究起点
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研究分支
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相关学者/机构
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生产力研究
月刊
1004-2768
14-1145/F
16开
山西省太原市水西关街26号(山西经济日报社6层)
22-102
1986
chi
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17598
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