基于Lasso-Logistic模型的P2P网络借贷信用风险度量

摘要

P2P是一种新型的互联网借贷模式,以其高效、便利性迅速扩张。信息的不对称,使得P2P网络借贷具有较高的风险。准确度量借款人的信用风险是P2P网贷平台维护正常经营、降低信用风险以及保护投资者利益的重要对策。本文引入Lasso算法并与Logistic模型相结合,根据"人人贷"平台上的借贷数据,建立信用风险度量模型。通过实证发现:信用等级、年龄、受教育程度、逾期次数以及成功借款笔数对信用风险有显著的影响,且Lasso-Logistic模型有较高的预测准确率。