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基于Group-Lasso-Logistic的网络信贷违约预测研究
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作者 李气芳 周诗妮 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2026年第1期177-180,共4页
针对网络信贷问题,基于某信贷平台数据构建Group-Lasso-Logistic模型,探讨影响贷款申请人违约的因素,并与全变量Logistic模型、逐步回归Logistic模型、Lasso-Logistic模型进行对比分析。研究发现:Group-Lasso-Logistic模型的评价性能最... 针对网络信贷问题,基于某信贷平台数据构建Group-Lasso-Logistic模型,探讨影响贷款申请人违约的因素,并与全变量Logistic模型、逐步回归Logistic模型、Lasso-Logistic模型进行对比分析。研究发现:Group-Lasso-Logistic模型的评价性能最好,且模型最简洁;贷款金额、贷款利率、分期付款金额以及贷款申请状态对贷款申请人违约风险起正向作用;年收入以及贷款人信用档案中当前的信用总额对贷款申请人违约风险起反向作用;贷款人在登记时所提供的房屋所有权状况为1以及验证状态为1或2这类人更容易发生违约;Group-Lasso-Logistic模型具有稳健性,且不同地区之间存在异质性。 展开更多
关键词 网络信贷 group-lasso-logistic 稳健性 异质性
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