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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박소희 (공주대학교) 최대선 (공주대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.2
발행연도
2019.2
수록면
174 - 183 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2019.46.2.174

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최근 온라인플랫폼을 통해 개인끼리의 대출 및 투자가 가능한 P2P대출 이용자가 급증하고 있다. 그러나 P2P대출은 투자자가 금전적 위험을 직접 부담하기 때문에 보다 신중한 투자판단으로 상품이 마감하면서 투자에 실패하기도 한다. 본 논문은 P2P대출 투자 상품에 대한 마감 시간 정보 제공을 위해 투자 상품이 일정 시점으로부터 마감까지 얼마나 걸리는지를 예측한다. 마감 시간을 예측하기 위하여 실제 P2P상품에 대한 투자정보를 기반으로 시계열 데이터와 Step 데이터로 변환하고 기계학습 알고리즘을 사용하여 회귀, 분류, 시계열 예측 모델을 생성하였다. 성능평가 결과 시계열 데이터 기반 모델은 Multi-layer Perceptron 회귀모델과 분류모델이 0.725, 0.703로 가장 높은 성능을 보였으며 Step 데이터 기반 모델 또한 Multi-layer Perceptron 회귀모델과 분류모델이 0.782, 0.651로 가장 높은 성능을 보였다.
#P2P 대출 #투자정보 #기계학습 #시계열 분석 #P2P lending #investment information #machine learning #time series analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. P2P대출 투자 상품의 마감 시간 예측
4. 예측 모델 성능평가
5. 결론
References

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
What is P2P Finance?, The Korea P2P Finance Association, accessed Sep, http://p2plending.or.kr/ p2pfinance/ The National Assembly Research Service, "Current Status of p2p Loans and Future Tasks," NARS Analysis of issues, Vol. 6, May 2018. google schola NamuWiki, "P2P financial," NamuWiki. Last modified Aug., 2018, https://namu.wiki/w/P2P%EA%B8%88%EC %9C%B5 Wikipedia, "Peer-to-peer lending," Wikipedia. Last modified Aug., 2018, https://en.wikipedia.org/wiki/ Peer-to-peer_lending The Financial Supervisory Commission, "P2P lending Guideline," Feb, 2018, The Financial Supervisory Commission. google schola

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