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J-GLOBAL ID：201702261597115254   整理番号：17A1430851

ピア・ツー・ピア融資におけるローン評価に対するコスト重視のブーストツリー【Powered by NICT】

Cost-sensitive boosted tree for loan evaluation in peer-to-peer lending

著者 (3件)： Xia Yufei (School of Management, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu 221116, PR China) ,  Liu Chuanzhe (School of Management, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu 221116, PR China) ,  Liu Nana (School of Management, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu 221116, PR China)
資料名： Electronic Commerce Research and Applications  (Electronic Commerce Research and Applications)
巻： 24  ページ： 30-49  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1256A  ISSN： 1567-4223  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ローン評価は,ピアツーピア(P2P)貸出市場における信用リスク評価のための有効なツールである。しかし,最も伝統的なローン評価モデルのは,バランスのとれた誤分類コスト,コストモデリング手法を調査するためのビジネス現実と葉機会から離れたを仮定している。さらに,P2P貸出の特別な特性を考慮した数少ない既往研究。本論文では,潜在的デフォルト貸出を識別する能力を向上させるために高費用効率性学習と極端な勾配ブースティング(XGBoost)を組み込むことによって高費用効率性強化ツリーローン評価モデルを提案した。,ナレーション経験のない投資家のための意思決定支援システムとして提案されているポートフォリオ最適化問題を整数線形計画にポートフォリオ配分モデル。既存の研究,精度ベース計量によりモデルを評価主にと異なり,本研究では,リターンの年間率(ARR)に基づいて期待される収益性を測定し,異なる除去率でARRを反映した新しい計量(ARR曲線)を提案した。二実世界P2P貸出データセットを調べ,説明データ解析を説明変数は,デフォルトと収益の確率を予測する上で異なることを示した。実験結果がARR曲線下面積は利益の観点からモデルの評価におけるかなりの指標ではないことを明らかにした。従来コスト非感受性モデルは負の収益をもたらすかもしれない,一方で提案したローン評価とポートフォリオ配分モデルは収益性の観点から二データセット上で行う方法である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ解析 ,  *ポートフォリオ ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  意思決定支援システム ,  学習 ,  感受性 ,  整数線形計画法
準シソーラス用語： 除去率 ,  採算性 ,  ポートフォリオ最適化 ,  投資家 ,  ブースティング ,  評価モデル ,  ピアツーピア ,  *融資 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コスト重視学習 ,  P2P貸出 ,  ローン評価 ,  極端な勾配ブースティング ,  ポートフォリオ配分

分類 (4件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  エネルギー政策・エネルギー制度  (LA01040K) ,  利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 融資 ,  評価 ,  重視