【摘要】：1972年穆罕曼德·尤努斯創(chuàng)辦影子銀行,小額貸款模式就此誕生,2005年,Zopa在英國的成立標志著P2P小額網貸業(yè)務的誕生,2007年,中國第一家P2P網貸平臺拍拍貸成立,P2P網貸在中國開始了發(fā)展,之后,國內互聯網和金融業(yè)的繁榮使得P2P網貸在國內一直保持著較快地發(fā)展。由于相關的監(jiān)管部門對P2P網貸的發(fā)展持鼓勵的態(tài)度,為了提供一個較為寬松的發(fā)展環(huán)境,所以一直沒有出臺統(tǒng)一的管理標準和科學完整的信用評估體系來幫助監(jiān)管。到目前為止,P2P網貸整個行業(yè)已經達到了一個非常大的規(guī)模,截至2017年3月末,中國共有P2P網貸公司8665家,貸款余額9377億元。由于其行業(yè)本身的特殊性,在這種體量下一旦出現風險事件,不僅會對合作商業(yè)銀行產生巨大的經濟損失,也會造成惡劣的社會影響。因此需要一個評估體系,通過科學全面地評估各貸款平臺的綜合實力,提高行業(yè)的信息透明度,降低風險。目前雖然已經有的第三方機構提供相應的綜合評估體系,但是有主觀性較強,說服力不夠的缺點。本文將P2P網貸行業(yè)信用評級體系分成對P2P網貸公司的綜合能力評級和對貸款客戶的信用評級兩部分。P2P網貸公司的綜合能力,由公司財產、盈利能力、資金周轉情況、平臺運營情況、人氣五個指標來計算,每個指標又由相應的下一級指標來計算�；谒械闹笜�,采用熵權TOPSIS和熵權PROMETHEE方法,得到對每家P2P網貸公司的綜合能力打分,根據打分情況對貸款公司進行排名,并分析排名結果和影響因素。貸款客戶的信用評級主要使用的是數據挖掘的方法,對于初次貸款或者由于其他原因公司沒有其賬戶記錄的貸款者,基于其個人信息,建立數據挖掘模型,評估其信用狀況;對于已經有賬號的貸款者,在建立模型的過程中,可以加入從其賬戶活動記錄中提取出的特征數據,建立模型,評估其違約風險,對比分析各模型效果的不同和客戶賬戶活動信息在違約預測中的作用。在構建的體系評估結果中可以看到,對網貸公司的評估中,使用熵權TOPSIS和熵權PROMETHEE法得到的排名結果中,前十名重合度較高,說明網貸行業(yè)中排名靠前的幾家公司綜合實力較其他公司有很大的優(yōu)勢,而對排名結果影響較大的因素有:平均預期收益率、平均借款時間、運營時間,針對本研究選用的數據,熵權TOPSIS和熵權PROMETHEE法的評估結果更具有前瞻性,即使用熵權TOPSIS和熵權PROMETHEE法的結果可以預測下個月各貸款公司的排名變化;對客戶的評估中,使用支持向量機、樸素貝葉斯、邏輯回歸、分類回歸樹四種模型,其中支持向量機的結果是最好的,基于脫敏數據的模型準確率65%左右,其他幾種模型準確率也在55%以上,加入描述客戶活動信息的數據后,模型的準確度,特異度,靈敏度大部分有提升,其中邏輯回歸的特異度提升最為明顯,提升量為7個百分點。
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F832.4;F724.6
【圖文】：

論文框架

[20]，如圖 2-1。圖2-1 改革開放后中國征信發(fā)展的四個階段Fig.2-1 Four stages of credit development in our country after the reform and opening-up20 世紀 80 年代后期開始，改革開放的順利進行使得我國的經濟開始了飛速的發(fā)展，隨著與外國市場的不斷交流，很多國外的經驗被傳到了國內，其中包括

【參考文獻】

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本文編號：2730451