【摘 要】
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在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互
【机 构】
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东北财经大学统计学院,东北财经大学教务处
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“带有辅助信息的混合模型的统计推断和应用”(11701071),教育部人文社会科学研究项目“减排目标限定下中国碳排放权的省区分配:初值确定及动态调整研究”(18YJC910013),辽宁省社科规划项目“辽宁省互联网金融发展测度及其地区影响效应统计评估”(L18CTJ003)
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在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究对象,运用特征工程技术,将CatBoost算法应用于构建P2P违约预测模型,并对违约影响因素进行综合分析。结果表明,CatBoost算法的预测准确率达96%,对实际结果的拟合效果较好,并能够对模型出错所导致的损失成本进行有效控制。此外,综合分析违约影响因素发现,借款人的信用情况对借款
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