文件名称：企业如何适应不断变化的世界？ Prosper Marketplace 案例-研究论文
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更新时间：2024-06-29 17:35:57
Peer-to-peer Lending Two-sided
在瞬息万变的世界中，旧数据的信息量不如最新数据。 这被称为统计学和机器学习中的概念漂移问题。 企业如何适应这样的环境？ 为了解决这个研究问题，我们提出了一种广义的显示偏好方法。 我们认为，通过观察一家公司的选择，我们可以揭示该公司使用过去数据做出商业决策的方式。 我们应用这种方法来研究在线 P2P 借贷平台 Prosper Marketplace 如何进行调整以解决概念漂移问题。 更具体地说，我们开发了一个双边市场模型，其中 Prosper 使用过去的数据和机器学习技术来评估借款人和贷方的偏好，然后按风险评级对他们的贷款进行分类并相应地设定利率以最大化她的预期利润. 通过观察 Prosper 随时间的选择，我们发现有证据表明 Prosper 可能会根据生成数据的经济环境与当前经济环境的接近程度为过去的数据点分配不同的权重。 在反事实中，我们证明 Prosper 可能没有以最佳方式使用过去的数据，如果使用我们研究中提出的 Ensemble Hidden Markov 模型，它可以将其收入提高 9.02%。