基于BP神经网络的P2P网贷信用风险甄别研究——以拍拍贷为实例.pdf

《基于BP神经网络的P2P网贷信用风险甄别研究——以拍拍贷为实例》这篇论文探讨了如何利用BP神经网络模型预测P2P（个人对个人）网贷平台中的信用风险，以拍拍贷为例进行了深入研究。论文指出，P2P网贷平台的违约风险预警是一个亟待解决的问题，传统的Logistic回归等线性模型难以有效处理此类非线性问题。 论文首先选择了拍拍贷的实际交易数据，其中包括违约和非违约的贷款记录。由于数据不平衡，采取了欠采样方法来平衡违约与未违约的样本。接着，对连续变量进行了归一化处理，并将数据集划分为训练集和测试集。在指标体系构建上，论文考虑了32个关键指标，如借款金额、期限、信用评级、借款类型等，并通过BP神经网络模型评估了这些指标对违约概率的影响。 BP神经网络算法的核心是输入层、隐藏层和输出层，信息从输入层经过隐藏层再到输出层传播，若输出不符合预期，误差会反向传播以调整权重。通过反复迭代，直到误差达到预设阈值。在论文中，BP网络的输入层有66个神经元，对应66个财务指标，输出层有两个神经元，分别表示违约和不违约。为了优化模型，论文设置了单一隐藏层，以减少训练时间和局部最小误差的风险。通过训练确定了隐含层神经元的数量为9个。 实证分析表明，所构建的BP神经网络模型预测违约率的精度高达99.8%，并识别出影响违约的前十大指标，依次是当前到期期数、上次还款本金、当前还款期数、标当前逾期天数、待还本金、我的投资金额、总待还本金、历史成功借款次数、已还利息。这个模型不仅有助于预测违约，还可以为网贷平台提供信用评级服务。 BP神经网络在P2P网贷信用风险甄别中展现出强大的预测能力，为平台提供了有效的风险预警工具。借助机器学习算法，可以更准确地识别潜在的违约风险，从而帮助平台降低坏账率，提高风险管理水平。同时，这种方法对于整个P2P网贷行业的信用评估和风险管理具有重要的参考价值。