發(fā)布時(shí)間：2020-09-15 11:43

　　 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為一種新型的普惠金融模式起源于歐美,在發(fā)展初期,由于實(shí)際數(shù)據(jù)的匱乏,學(xué)者們的將研究集中于金融服務(wù)、平臺(tái)運(yùn)營模式的介紹,直到美國P2P平臺(tái)Prosper對(duì)外公開平臺(tái)交易數(shù)據(jù),學(xué)術(shù)界才有了豐富的研究資源,開始把目光放在P2P面對(duì)的最主要的風(fēng)險(xiǎn)問題--信貸違約問題。我國P2P行業(yè)起步較晚,仍需借鑒歐美國家的發(fā)展經(jīng)驗(yàn),目前國內(nèi)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的研究還停留在較淺層面,主要集中在P2P平臺(tái)運(yùn)營模式,行業(yè)監(jiān)管和信貸違約的影響因素等等,鮮有通過數(shù)據(jù)挖掘方法建立個(gè)人信貸違約預(yù)警模型的研究。本文選擇使用已經(jīng)進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展期的美國P2P市場的網(wǎng)站數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,以期為投資者和P2P平臺(tái)在如何有效規(guī)避信貸違約問題上提供一定的參考。本研究的主要目的是預(yù)測一筆貸款是否會(huì)違約,將個(gè)人信貸違約問題看作了一個(gè)二分類問題,選取了集成學(xué)習(xí)中以bagging算法為基礎(chǔ)的隨機(jī)森林算法建立預(yù)警模型,并以CART算法作為基學(xué)習(xí)器。使用的數(shù)據(jù)來源于美國P2P網(wǎng)站Prosper提供的2005-2014年的真實(shí)交易數(shù)據(jù),共含有113,937個(gè)實(shí)例,81個(gè)屬性。由于本研究關(guān)注的是已完成的貸款和違約貸款的區(qū)別,因此刪除了數(shù)據(jù)集中貸款狀態(tài)為進(jìn)行中、銷賬和取消的數(shù)據(jù),最終使用的數(shù)據(jù)集中違約貸款的比例約為10.8%。在分析了個(gè)人信貸違約形成的原因之后,從借款者基本信息、借款者經(jīng)濟(jì)信息、借款者信用歷史和借款信息四個(gè)方面結(jié)合Prosper的實(shí)證數(shù)據(jù)分析個(gè)人信貸違約的影響因素,結(jié)果表明借款者的地理位置、工作類型、月收入和負(fù)債收入比,借款的原因和利率都對(duì)借款者是否會(huì)違約影響,特別的,借款者的拖欠賬目數(shù)對(duì)違約的影響很大。在此基礎(chǔ)上,通過特征選擇方法,刪除了識(shí)別能力差、和違約無因果關(guān)系的、重要性較低的變量,最終選取了24個(gè)指標(biāo)組成個(gè)人信貸違約評(píng)價(jià)體系。以此評(píng)價(jià)體系在Prosper真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)證結(jié)果表明,隨機(jī)森林分類器與CART,LDA和LR分類器相比,獲得了最高的查全率,說明隨機(jī)森林的優(yōu)勢在于能夠正確預(yù)測樣本中的違約用戶,更適合于個(gè)人信貸違約預(yù)警問題。此外,在個(gè)人信貸違約問題中,存在著嚴(yán)重的數(shù)據(jù)不均衡問題,從Prosper公布的數(shù)據(jù)來看,其貸款違約率保持在10%左右的較低水平,為了解決這個(gè)問題,使用加權(quán)隨機(jī)森林(WRF)算法給予少數(shù)類更大的權(quán)重,增加其分類錯(cuò)誤的代價(jià)。結(jié)果表明WRF算法將查全率提高到了62%,并且獲得了最高的AUC分?jǐn)?shù)和袋外分?jǐn)?shù),證明該模型不僅能正確預(yù)測違約用戶,還有很高的泛化能力,可以在一定程度上幫助投資者進(jìn)行投資決策,保護(hù)投資者的根本利益,使P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場健康、穩(wěn)定發(fā)展。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F832.4
【部分圖文】：

對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較發(fā)達(dá)的東部地區(qū)來說，借款者對(duì)資金的運(yùn)轉(zhuǎn)和利用能力一般較高，相對(duì)的，其還款能力較強(qiáng)，該地區(qū)發(fā)生違約風(fēng)險(xiǎn)也就更小。圖 3.1 給出了Prosper 數(shù)據(jù)集中不同地區(qū)的違約分布。可以看出，SC 州的違約率只有 3.9%。而 RI 州是其 4 倍，達(dá)到了 16.1%。

2. 借款者經(jīng)濟(jì)信息①工作狀況。包括工作類型和工作時(shí)長等因素。它們可以側(cè)面反映出借款者的收入穩(wěn)定性和收入水平。從圖 3.2 來看，工作類型和工作時(shí)長與違約的相關(guān)性似乎比較低，這一點(diǎn)將在 3.3 節(jié)中進(jìn)一步檢驗(yàn)。有趣的是，工作類型為其他（other）的借款者，其違約率比沒有工作（not employed）的人還要高。

圖3.3月收入和負(fù)債收入比對(duì)違約的影響

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