聚类支持向量机在P2P网络借贷违约预测中的应用

摘要：

P2P网贷非专业参与者及非理性投资加剧了信用风险,也使信用数据中存在大量的奇异点及噪声.为有效缓解非典型性样本对违约预测的干扰,引入并改进了聚类支持向量机这一混合模型,减少了聚类阶段初始聚类核心及聚类数主观选择对模型精度的影响,从而进一步提高模型判别能力,并引入了误判成本作为衡量模型优劣的依据.实验结果表明:与其他对照模型相比,聚类支持向量机模型可显著提高分类效果,降低误判成本,具有较高的使用价值.

关键词： P2P网络借贷 聚类支持向量机 违约预测 信用风险

作者: 夏雨霏 刘传哲 徐嘉辰

作者单位: 中国矿业大学管理学院 江苏 徐州 221116 西南财经大学金融系 四川 成都 611130

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届(2015)中国管理学年会

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 1-8

在线出版日期: 2015-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）