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12.12.2019 | Methodologies and Application | Ausgabe 15/2020

Soft Computing 15/2020

Design of comprehensive evaluation index system for P2P credit risk of “three rural” borrowers

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 15/2020
Autoren:
Congjun Rao, Hui Lin, Ming Liu
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

In the emerging peer-to-peer (P2P) lending industry, risks such as credit risk and default risk will bring huge losses to online lending platforms and investors. Therefore, it is necessary to design a reasonable evaluation index system of credit risk to scientifically evaluate the risk level of borrowers. This paper studies the design of comprehensive evaluation index system for P2P credit risk of “three rural” (i.e., agriculture, rural areas and farmers) borrowers. Concretely, we construct the feature set for P2P credit risk of “three rural” borrowers. Based on the traditional index system, we add the static indexes specific to the agriculture-related borrowers and the dynamic indexes reflect the Internet as the preliminary indexes of the feature set and select the borrowers data of the “Pterosaur loan” platform as the research sample. Then, 35 borrower credit features are extracted as a feature set of credit risk. Then, we present a two-stage feature selection method based on filter and wrapper to select the main features from 35 initial borrower credit features. In the stage of filter, three filter methods are used to calculate the importance of the unbalanced features. In the stage of wrapper, a Lasso-logistic method is proposed to filter the feature subset through heuristic search algorithm. In the end, 21 main independent features are selected according to the classification accuracy, which constitute the evaluation index system of credit risk of “three rural” borrowers.

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