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網(wǎng)絡(luò)平臺借入,降低了借款者借入資金的門檻,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P2P借貸借款者違約情況,對P2P平臺的健康發(fā)展有重要的意義。本文詳細分析了國內(nèi)外學(xué)者在P2P借貸借款者違約預(yù)測方面的研究成果,探討了影響P2P借貸借款者違約的影響因素和預(yù)測方法。從P2P借貸市場環(huán)境角度和P2P借貸統(tǒng)計數(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、決策樹和邏輯回歸在P2P借貸違約預(yù)測方面的應(yīng)用,為了得到更好的預(yù)測效果,提出了基于組合求權(quán)函數(shù)的P2P借貸違約組合預(yù)測模型。重點就以下問題進行了研究:（1）文章采取定性與定量相結(jié)合的方法對P2P借貸借款者違約的影響因素進行分析。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,彌補了只采用定量方法的單一性,更加具有強化力。... 

【文章來源】：山西財經(jīng)大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.3分類結(jié)構(gòu)圖

山西財經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文21率成反比。目前，國外P2P平臺信用評分的數(shù)值主要是通過征信公司評分和自有平臺的評分，由于在我國尚未有健全的征信體系，故各個平臺有自身的評分準則[56]。可見，信用評分會影響借款者違約的概率。所以，平臺在借出借款時應(yīng)充分考慮信用評分這一因素。圖3.2信用評分對違約的影響②債務(wù)收入比收入是一個人可以支配的經(jīng)濟資源，是衡量一個人經(jīng)濟狀況的重要性指標。負債是一個人對外所欠的借款，會減少一個人所能支配的資源。債務(wù)收入比可以充分地衡量借款者支出能力的強弱以及還款能力的強弱。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、負債低，債務(wù)收入比低，違約概率低。圖3.3債務(wù)收入比對違約的影響③房屋房屋作為一個人的固定資產(chǎn)，在借款者借款時可以起到抵押的作用。所以，平臺更愿意借給有房屋的借款者，當借款者違約時，平臺可以將房屋變賣受償。一般來說，有抵押物品的借款違約率較低。圖3.4刻畫了借款者是否為房主對違約的影

山西財經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文21率成反比。目前，國外P2P平臺信用評分的數(shù)值主要是通過征信公司評分和自有平臺的評分，由于在我國尚未有健全的征信體系，故各個平臺有自身的評分準則[56]。可見，信用評分會影響借款者違約的概率。所以，平臺在借出借款時應(yīng)充分考慮信用評分這一因素。圖3.2信用評分對違約的影響②債務(wù)收入比收入是一個人可以支配的經(jīng)濟資源，是衡量一個人經(jīng)濟狀況的重要性指標。負債是一個人對外所欠的借款，會減少一個人所能支配的資源。債務(wù)收入比可以充分地衡量借款者支出能力的強弱以及還款能力的強弱。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、負債低，債務(wù)收入比低，違約概率低。圖3.3債務(wù)收入比對違約的影響③房屋房屋作為一個人的固定資產(chǎn)，在借款者借款時可以起到抵押的作用。所以，平臺更愿意借給有房屋的借款者，當借款者違約時，平臺可以將房屋變賣受償。一般來說，有抵押物品的借款違約率較低。圖3.4刻畫了借款者是否為房主對違約的影

【參考文獻】：
期刊論文
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[8]Heider平衡理論在照顧者對癌癥病人疼痛管理態(tài)度影響中的應(yīng)用設(shè)想[J]. 婁方麗,田輝.  護理研究. 2017 (35)
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博士論文
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碩士論文
[1]基于SOR模型的社會化商務(wù)用戶行為實證研究[D]. 陳可鑫.杭州電子科技大學(xué) 2019
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的個人網(wǎng)絡(luò)信貸違約預(yù)警研究[D]. 薛媛.吉林大學(xué) 2018
[3]我國P2P網(wǎng)絡(luò)信貸借款人信用違約風(fēng)險研究[D]. 鐘冉.遼寧大學(xué) 2018
[4]基于SOR理論的消費者網(wǎng)購渠道選擇意愿研究[D]. 儲壇明.北京郵電大學(xué) 2018
[5]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的P2P借貸違約風(fēng)險識別模型研究[D]. 王嘉琪.浙江工商大學(xué) 2018
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[7]基于不平衡數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)挖掘分類算法研究[D]. 劉夢依.蘭州理工大學(xué) 2017
[8]基于SOR模型的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行為影響因素研究[D]. 汪學(xué)霞.蘇州大學(xué) 2017
[9]社交數(shù)據(jù)驅(qū)動的P2P借貸風(fēng)險評估模型[D]. 王磊.浙江大學(xué) 2017
[10]基于多分類器集成及半監(jiān)督學(xué)習(xí)的不平衡數(shù)據(jù)分類研究[D]. 項雪琰.山東師范大學(xué) 2016



本文編號：3570878