摘要：现实中P2P网贷平台可信用户和违约用户的样本分布具有非均衡性,且投资者对分类错误持有不同接受程度.本文通过使用双边权重误差测量方法和映射距离选择正负样本误差项的隶属度,构建了基于非均衡模糊近似支持向量机（DFPSVM）的P2P网贷借款人信用风险评估模型.然后,提出了借款人信用评分及评级方法.最后,借助人人贷平台借款人信用信息进行了实证分析,结果表明所构建的模型与其他模型相比具有更好的适应能力和较高的分类准确度,能有效减少样本非均衡性对分类结果的影响,显著增加负类样本分类的准确率.获得的人人贷平台借款人的信用得分、信用等级及违约率分布能够为平台控制违约风险及投资者决策提供帮助.

关键词：p2p网贷 信用风险评估 模糊近似支持向量机 非均衡样本 

单位：华南理工大学工商管理学院; 广州510640