大数据背景下互联网金融信用风险预测的实证分析

摘要

互联网金融作为一种与互联网技术相联系的新型金融业务模式，可以在一定程度上解决个人和中小企业融资难的问题，而大数据的产生与发展，使得互联网金融面临新的机遇和挑战。伴随着大数据的发展，互联网金融的数据来源更加广泛，与传统金融借贷相比，数据规模更大，直接利用预测传统金融借贷信用的方法对互联网金融信用风险进行预测对计算机的要求较高，并且难度较大。对大数据进行处理是预测互联网金融信用风险过程中亟需解决的问题之一。

本文将两步子抽样算法与回归模型结合，通过数值模拟和应用实证分析结合后的模型对互联网金融信用风险的预测效果。通过数值模拟对比基于两步子抽样算