Exploring the Performance of Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to Predict Good Borrowers in P2P Lending

프란시스 조셉 코스텔로; 이건창

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자료유형: 학술저널

저자정보: 프란시스 조셉 코스텔로 이건창

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제17권 제9호

발행연도: 2019.1

수록면: 71 - 78 (8page)

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This study aims to identify good borrowers within the context of P2P lending. P2P lending is a growing platform that allows individuals to lend and borrow money from each other. Inherent in any loans is credit risk of borrowers and needs to be considered before any lending. Specifically in the context of P2P lending, traditional models fall short and thus this study aimed to rectify this as well as explore the problem of class imbalances seen within credit risk data sets. This study implemented an over-sampling technique known as Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). To test our approach, we implemented five benchmarking classifiers such as support vector machines, logistic regression, k-nearest neighbor, random forest, and deep neural network. The data sample used was retrieved from the publicly available LendingClub dataset. The proposed SMOTE revealed significantly improved results in comparison with the benchmarking classifiers. These results should help actors engaged within P2P lending to make better informed decisions when selecting potential borrowers eliminating the higher risks present in P2P lending.

#P2P 대부 #대출자 예측 신용위험평가 #빅데이터 #분류 #합성 소수집단 오버샘플링 기법

참고문헌 (27)

참고문헌 신청

Hongke Zhao / 2017 / P2P Lending Survey / ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 8(6):1~28

Carlos Serrano-Cinca / 2016 / The use of profit scoring as an alternative to credit scoring systems in peer-to-peer (P2P) lending / Decision Support Systems 89:113~122

Milad Malekipirbazari / 2015 / Risk assessment in social lending via random forests / Expert Systems with Applications 42(10):4621~4631

Riza Emekter / 2014 / Evaluating credit risk and loan performance in online Peer-to-Peer (P2P) lending / Applied Economics 47(1):54~70

Yanhong Guo / 2016 / Instance-based credit risk assessment for investment decisions in P2P lending / European Journal of Operational Research 249(2):417~426

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프란시스 조셉 코스텔로

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이건창

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