《表2 问题平台相关变量描述性统计分析》

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《基于机器学习理论的中国新金融业态风险预判与防范》

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注:此处的样本容量为58；其中成交量的单位为“万元”；利率的单位为“%”；期限的单位为“月”。信息披露程度是按照平台是否有官方Q群、客服电话、是否披露公司背景、创始人信息、管理层信息、平台运营情况、借款人/借款企业信息、借款资金用途八个标准取值（是取1，否则取0），而后

表1和表2分别列出了正常平台和问题平台部分指标2015年12月的描述性统计结果。可以看出，正常平台在吸引投资人数、借款人数方面拥有较大的优势，而利率反而略低于问题平台。此外，正常平台的投资期限要长于问题平台，信息披露方面也比问题平台做得更好。在对资金安全的保障方面，正常平台有风险准备金、资金托管、资金担保的比例要显著高于问题平台。这也表明，利率已不再是吸引投资人的主要因素，相对而言，投资者更加重视平台的信息披露和资金安全情况。从平台的背景来看，正常平台拥有风险投资和国资背景的比例也要略高于问题平台。因此，从初步的描述性统计结果来看，不论是在平台运营的动态指标还是平台背景的静态指标上，正常平台和问题平台都呈现出了较为显著的差异。因此，可以进一步将机器学习中的支持向量机算法运用在平台风险的预判中，检验风险预判模型的预测能力。