The Prediction Analysis of Peer-to-Peer Lending Platforms Default Risk Based on Comparative Models
المؤلفون المشاركون
Guo, Haifeng
Peng, Ke
Xu, Xiaolei
Tao, Shuai
Wu, Zhen
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper examines the determinants of platform default risk using machine learning methods, including comprehensive models, and thus compares these models’ predictive abilities.
To test platform’s default risk, this paper constructs three types of variables, which reflect a platform’s operating characteristics, customer feedback, and compliance capability.
We find that the abnormal return tends to trigger default risk significantly.
However, the default risk can be minimized if a platform has positive recommendations from customers and more transparent information disclosure or is affiliated as the member of the National Internet Finance Association of China.
Empirical results indicate that the CART model outperforms the Random Forests model and Logit regression in predicting platform default risk.
Our study sheds light on default risk prediction and thus can improve the government regulation ability.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Guo, Haifeng& Peng, Ke& Xu, Xiaolei& Tao, Shuai& Wu, Zhen. 2020. The Prediction Analysis of Peer-to-Peer Lending Platforms Default Risk Based on Comparative Models. Scientific Programming،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209152
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Guo, Haifeng…[et al.]. The Prediction Analysis of Peer-to-Peer Lending Platforms Default Risk Based on Comparative Models. Scientific Programming No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209152
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Guo, Haifeng& Peng, Ke& Xu, Xiaolei& Tao, Shuai& Wu, Zhen. The Prediction Analysis of Peer-to-Peer Lending Platforms Default Risk Based on Comparative Models. Scientific Programming. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209152
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209152
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