Data-Driven Robust Credit Portfolio Optimization for Investment Decisions in P2P Lending
المؤلفون المشاركون
Ding, Shijie
Peng, Xiankun
Chi, Guotai
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Peer-to-Peer (P2P) lending has attracted increasing attention recently.
As an emerging micro-finance platform, P2P lending plays roles in removing intermediaries, reducing transaction costs, and increasing the benefits of both borrowers and lenders.
However, for the P2P lending investment, there are two major challenges, the deficiency of loans’ historical observations about the certain borrower and the ambiguity problem of estimated loans’ distribution.
In order to solve the difficulties, this paper proposes a data-driven robust model of portfolio optimization with relative entropy constraints based on an “instance-based” credit risk assessment framework.
The model exploits a nonparametric kernel approach to estimate P2P loans’ expected return and risk under the condition that the historical data of the same borrower is unavailable.
Furthermore, we construct a robust mean–variance optimization problem based on relative entropy method for P2P loan investment decision.
Using the real-world dataset from a notable P2P lending platform, Prosper, we validate the proposed model.
Empirical results reveal that our model provides better investment performances than the existing model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chi, Guotai& Ding, Shijie& Peng, Xiankun. 2019. Data-Driven Robust Credit Portfolio Optimization for Investment Decisions in P2P Lending. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194555
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chi, Guotai…[et al.]. Data-Driven Robust Credit Portfolio Optimization for Investment Decisions in P2P Lending. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194555
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chi, Guotai& Ding, Shijie& Peng, Xiankun. Data-Driven Robust Credit Portfolio Optimization for Investment Decisions in P2P Lending. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194555
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194555
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر