互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展催生了P2P借貸新型模式。這種模式下,借款者所需資金通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)借入,降低了借款者借入資金的門(mén)檻,提高了資金的使用效率,但也容易造成借款者違約情況的發(fā)生。因此,正確預(yù)測(cè)P2P借貸借款者違約情況,對(duì)P2P平臺(tái)的健康發(fā)展有重要的意義。本文詳細(xì)分析了國(guó)內(nèi)外學(xué)者在P2P借貸借款者違約預(yù)測(cè)方面的研究成果,探討了影響P2P借貸借款者違約的影響因素和預(yù)測(cè)方法。從P2P借貸市場(chǎng)環(huán)境角度和P2P借貸統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)層面深入分析影響P2P借貸借款者違約的成因,并歸納出類(lèi)型�？紤]到借款者的心理變化,將此因素加入到借款者違約影響因素中,構(gòu)建了借款者違約影響因素理論模型。據(jù)此,基于數(shù)據(jù)挖掘理論,研究了SVM、決策樹(shù)和邏輯回歸在P2P借貸違約預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用,為了得到更好的預(yù)測(cè)效果,提出了基于組合求權(quán)函數(shù)的P2P借貸違約組合預(yù)測(cè)模型。重點(diǎn)就以下問(wèn)題進(jìn)行了研究:（1）文章采取定性與定量相結(jié)合的方法對(duì)P2P借貸借款者違約的影響因素進(jìn)行分析。首先從理論層面分析借款者違約的影響因素,然后從數(shù)據(jù)層面分析借款者違約的影響因素。從定性和定量的角度出發(fā),所得結(jié)果更加具有科學(xué)性,彌補(bǔ)了只采用定量方法的單一性,更加具有強(qiáng)化力。... 

【文章來(lái)源】：山西財(cái)經(jīng)大學(xué)山西省

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.3分類(lèi)結(jié)構(gòu)圖

山西財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文21率成反比。目前，國(guó)外P2P平臺(tái)信用評(píng)分的數(shù)值主要是通過(guò)征信公司評(píng)分和自有平臺(tái)的評(píng)分，由于在我國(guó)尚未有健全的征信體系，故各個(gè)平臺(tái)有自身的評(píng)分準(zhǔn)則[56]�？梢�(jiàn)，信用評(píng)分會(huì)影響借款者違約的概率。所以，平臺(tái)在借出借款時(shí)應(yīng)充分考慮信用評(píng)分這一因素。圖3.2信用評(píng)分對(duì)違約的影響②債務(wù)收入比收入是一個(gè)人可以支配的經(jīng)濟(jì)資源，是衡量一個(gè)人經(jīng)濟(jì)狀況的重要性指標(biāo)。負(fù)債是一個(gè)人對(duì)外所欠的借款，會(huì)減少一個(gè)人所能支配的資源。債務(wù)收入比可以充分地衡量借款者支出能力的強(qiáng)弱以及還款能力的強(qiáng)弱。從圖3.3中可以看出，債務(wù)收入比與借款者違約概率成正比，即收入高、負(fù)債低，債務(wù)收入比低，違約概率低。圖3.3債務(wù)收入比對(duì)違約的影響③房屋房屋作為一個(gè)人的固定資產(chǎn)，在借款者借款時(shí)可以起到抵押的作用。所以，平臺(tái)更愿意借給有房屋的借款者，當(dāng)借款者違約時(shí)，平臺(tái)可以將房屋變賣(mài)受償。一般來(lái)說(shuō)，有抵押物品的借款違約率較低。圖3.4刻畫(huà)了借款者是否為房主對(duì)違約的影

山西財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文21率成反比。目前，國(guó)外P2P平臺(tái)信用評(píng)分的數(shù)值主要是通過(guò)征信公司評(píng)分和自有平臺(tái)的評(píng)分，由于在我國(guó)尚未有健全的征信體系，故各個(gè)平臺(tái)有自身的評(píng)分準(zhǔn)則[56]�？梢�(jiàn)，信用評(píng)分會(huì)影響借款者違約的概率。所以，平臺(tái)在借出借款時(shí)應(yīng)充分考慮信用評(píng)分這一因素。圖3.2信用評(píng)分對(duì)違約的影響②債務(wù)收入比收入是一個(gè)人可以支配的經(jīng)濟(jì)資源，是衡量一個(gè)人經(jīng)濟(jì)狀況的重要性指標(biāo)。負(fù)債是一個(gè)人對(duì)外所欠的借款，會(huì)減少一個(gè)人所能支配的資源。債務(wù)收入比可以充分地衡量借款者支出能力的強(qiáng)弱以及還款能力的強(qiáng)弱。從圖3.3中可以看出，債務(wù)收入比與借款者違約概率成正比，即收入高、負(fù)債低，債務(wù)收入比低，違約概率低。圖3.3債務(wù)收入比對(duì)違約的影響③房屋房屋作為一個(gè)人的固定資產(chǎn)，在借款者借款時(shí)可以起到抵押的作用。所以，平臺(tái)更愿意借給有房屋的借款者，當(dāng)借款者違約時(shí)，平臺(tái)可以將房屋變賣(mài)受償。一般來(lái)說(shuō)，有抵押物品的借款違約率較低。圖3.4刻畫(huà)了借款者是否為房主對(duì)違約的影

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)信貸借款人信用違約風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 鐘冉.遼寧大學(xué) 2018
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[5]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的P2P借貸違約風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型研究[D]. 王嘉琪.浙江工商大學(xué) 2018
[6]基于特征生成和歷史記錄的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[D]. 王朝暉.浙江大學(xué) 2018
[7]基于不平衡數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)算法研究[D]. 劉夢(mèng)依.蘭州理工大學(xué) 2017
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[9]社交數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的P2P借貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[D]. 王磊.浙江大學(xué) 2017
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本文編號(hào)：3570878