网络借贷借款人决策辅助模型

J4 ›› 2012, Vol. 30 ›› Issue (6): 591-597.

网络借贷借款人决策辅助模型

陈冬宇^1,2, 李伟军¹, 丁婕¹

1. 西南财经大学经济信息工程学院, 成都 611130； 2. 福州大学管理学院, 福州 350108

收稿日期:2012-06-04 出版日期:2012-11-23 发布日期:2013-06-05
作者简介:陈冬宇（1981—）, 男, 浙江嵊州人, 西南财经大学副教授, 主要从事信息管理、网络金融的研究, （Tel）86-18046101090(E-mail)Chendongyu0125@gmail.com。
基金资助:
教育部社科研究基金资助项目（10YJCZH007）；国家社会科学重点基金资助项目（11AZD077）；西南财经大学创新人才培养基金资助项目(2011YJSKT18)

Borrower Decision Support Model for Online Lending

CHEN Dong-yu^1,2, LI Wei-jun¹, DING Jie¹

1. School of Economics Information Engineering, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu 611130, China;2. School of Management, Fuzhou University, Fuzhou |350108, China

Received:2012-06-04 Online:2012-11-23 Published:2013-06-05

摘要/Abstract

摘要：

为了辅助网络借贷借款人进行有效决策, 将逻辑回归算法应用于网络借贷成功满标率的研究。在对PPdai平台的借贷数据进行Logistic回归的基础上, 构建了一个决策辅助工具, 通过在不同借贷指标下对借贷成功满标的预测, 帮助借款人选择自己的借贷标准, 以便更成功地获得贷款。实验结果表明, 该预测模型训练集综合预测率达到89.6%, 验证集综合预测率为85.8%, 说明该模型是有效的。

关键词: 网络借贷, Logistic模型, 决策辅助

Abstract:

In order to assist an effective decision for the online lending borrower, we apply Logistic regression in to calculate the probability for the securing a loan. Based on the Logistic regression of the data from PPdai.com, we build new kinds of tools for decision makers to help the borrower to quantify her strategic options to get loans. In the train
ing set of the prediction model, the comprehensive prediction rate reached 89.6% and the comprehensive prediction rate in validation set is 85.8%. Such result indicates that our model is valid.

Key words: online lending, Logistic model, decision support

中图分类号:

TP393.4

陈冬宇, 李伟军, 丁婕. 网络借贷借款人决策辅助模型[J]. J4, 2012, 30(6): 591-597.

CHEN Dong-yu, LI Wei-jun, DING Jie. Borrower Decision Support Model for Online Lending[J]. J4, 2012, 30(6): 591-597.