Resumen

Todavía no existe un enfoque eficaz para superar el problema de la evaluación crediticia de los estudiantes chinos. A falta de un sistema fiable de evaluación del crédito de los estudiantes, los universitarios sólo pueden solicitarlo a través de plataformas de préstamos en línea entre pares (P2P), ya que las instituciones financieras chinas suelen rechazar las solicitudes de préstamos de los estudiantes. La falta de registros financieros de los estudiantes dificulta que las instituciones financieras y los bancos evalúen rutinariamente el estado crediticio de los estudiantes y les asignen préstamos. Por lo tanto, este trabajo intentó beneficiarse de los datos del comportamiento diario diversificado de los estudiantes universitarios, y también se utilizaron los algoritmos de regresión logística (LR) y de árbol de decisión de refuerzo de gradiente (GBDT) para desarrollar modelos de evaluación crediticia robustos para los estudiantes universitarios, en los que la validación de los modelos propuestos fue evaluada por una plataforma de préstamos P2P en tiempo real. En este estudio, se utilizó como índice el comportamiento de los estudiantes en la devolución de libros a la biblioteca universitaria. Con 17838 muestras de entrenamiento, los modelos propuestos tuvieron un buen rendimiento, mientras que el modelo basado en GBDT superó en la identificación de "malos prestatarios". Sobre la base de los modelos propuestos, se estableció y desarrolló una plataforma de préstamo entre pares autofinanciada en una universidad china durante diez meses, y los resultados obtenidos demostraron que la adopción de estos modelos de evaluación del crédito puede reducir eficazmente el índice de morosidad.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:estudiantes universitarios, modelo propuesto, modelo de evaluación crediticia, estudiantes, plataforma de préstamos p2p, datos de comportamiento diario, falta de estudiantes, tiempo de préstamos p2p, plataforma de préstamos entre iguales, instituciones financieras chinas
• Keywords:university students, proposed model, credit evaluation model, students, p2p lending platform, daily behavior data, lack of students, time p2p lending, peer loan platform, chinese financial institutions