基于机器学习理论的中国新金融业态风险预判与防范

摘要：

随着全球经济一体化进程加快,金融业随之出现许多新兴业态.P2P网络借贷作为数字新金融业态的重要组成部分,近年来风险频发,整个行业出现大量问题平台.文章以2015年12月的e租宝事件为研究窗口,通过收集到的正常平台与问题平台数据,将机器学习原理中的支持向量机算法引入到平台风险的预测中,发现支持向量机模型对平台风险的预判有较好效果.因此,需要建立完整有效的平台风险预判体系;利用大数据技术加强对相关特征平台的重点监测和预警;实行平台信息定期报告制度;提升风险源的精准甄别技术,构建遏制风险传染的有效路径.

关键词：新金融业态、风险预判、机器学习

所属期刊栏目：42

分类号：F830(金融、银行)

资助基金：国家社科基金重大项目“数字普惠金融的创新、风险与监管研究”18ZDA091;中国博士后科学基金第64批面上项目“现代经济体系下中国新金融业态风险及防控研究”2018M641037

在线出版日期：2020-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：114-121