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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:北京航空航天大学数学与系统科学学院北京100191 北京航空航天大学数学信息与行为教育部重点实验室北京100191 北京航空航天大学大数据与脑机智能高精尖中心北京100191
出 版 物:《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期:2018年第44卷第12期
页 面:108-114页
学科分类:081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家自然科学基金重大项目(11290141) 国家自然科学基金(11401017 11671025)
主 题:互联网金融 典型相关分析 复杂网络 中心性 风险量化
摘 要:针对互联网金融平台上的借贷违约行为,结合典型相关分析模型与复杂网络特征提取方法,建立违约风险量化模型,并利用ROC曲线与AUC值对模型效果进行评价。将该模型应用于某互联网借贷平台实际交易数据中,并与决策树模型进行比较分析,结果表明,该模型能够有效反映用户违约特征与复杂网络特征的关联效应,其AUC值能达到0. 85左右,且具有更强的稳定性与鲁棒性。