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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Seung Hyun Kim (Yonsei University) Dong Won Lee (Yonsei University) Bong Ju Jeong (Yonsei University) Kyong Joo Oh (Yonsei University)
저널정보
계명대학교 자연과학연구소 Quantitative Bio-Science Quantitative Bio-Science Vol.38 No.1
발행연도
2019.5
수록면
63 - 71 (9page)

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P2P loans-a typical example of modern financial markets combining finance and technology-have been growing over time in terms of their size and speed. In Korea, the market size of P2P loans is not large, and cases of delinquency are relatively few. However, in the U.S., several studies have predicted loan overdue in the P2P loan market, which is a developed financial market. Many studies had previously predicted the possibility of delinquency in these P2P loans by building a single model through artificial intelligence methodologies. However, this study used a methodology based on artificial intelligence and the self-organizing map, which finds a cluster of data on similar customers, and confirms that its predictive power is greater than that of the delinquency prediction method relying on only artificial intelligence. This study aimed to conduct empirical research on borrowers’ past dues in 2015 by randomizing customer data from Lending Club.
#Artificial neural networks #Cluster analysis #Decision tree #Lending Club #Logistic regression #P2P lending #Self-organizing map

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Data Analysis
4. Proposed Model
5. Empirical Study
6. Conclusion
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Rajkamal I / 2009 / Screening in new credit markets: can individual lenders infer borrower credit worthiness in Peer-to-Peer lending / AFA 2011 Denver Meet Paper google schola Wu J / 2016 / Loan Default Prediction Using Lending Club Data google schola Carlos SC / 2016 / The use of profit scoring as an alternative to credit scoring systems in peer-to-peer (P2P) lending / Stud Comput Intell 89:113~122 google schola 서윤범 / 2018 / Predicting Bitcoin Market Trend with Deep Learning Models / Quantitative Bio-Science 37(1):65~71 Crossref 박종학 / 2017 / An Investment Strategy Using Genetic Algorithm to Maximize Downside Risk-Adjusted Returns for Long-Term Investors / Quantitative Bio-Science 36(2):111~117 Crossref

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