基于機(jī)器學(xué)習(xí)的某P2P平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-17 21:30
目前,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)呈現(xiàn)欣欣向榮的局面,借貸業(yè)務(wù)作為金融行業(yè)中的基礎(chǔ)業(yè)務(wù),其理念和方式也在不斷地推陳出新,隨著小額信貸市場中“普惠金融”理念的提出,P2P網(wǎng)絡(luò)信貸平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生,平臺(tái)提供極簡的借貸審核流程以及借款項(xiàng)目跟蹤記錄,為投資人和借款人提供便利的借貸通道,縮短了傳統(tǒng)借貸業(yè)務(wù)的辦理時(shí)間。但是,隨著P2P行業(yè)由成長擴(kuò)張階段轉(zhuǎn)為爆發(fā)增長階段,行業(yè)競爭日益激烈,不規(guī)范的行業(yè)運(yùn)營導(dǎo)致問題平臺(tái)不斷暴露,借款人違約率也持續(xù)升高,平臺(tái)經(jīng)營者遭受了巨大的損失。為了防止互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)發(fā)展的進(jìn)一步惡化,除了相應(yīng)監(jiān)管政策需要完善落實(shí),更應(yīng)該提高平臺(tái)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力,一項(xiàng)基礎(chǔ)而又重要的工作是建立并運(yùn)行一套低成本高效率的違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。本文首先介紹P2P行業(yè)發(fā)展背景及研究現(xiàn)狀,接著對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型的相關(guān)理論知識(shí)做了闡釋。然后本文運(yùn)用八爪魚爬蟲軟件采集了“人人貸”平臺(tái)開源借貸數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后,先對(duì)代表性變量與客戶違約率之間做統(tǒng)計(jì)分析,然后基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建決策樹、隨機(jī)森林、XGBoost三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型,評(píng)估各模型違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測能力,基于調(diào)參后XGBoost模型所得到的具有高精確度、高召回率的預(yù)測結(jié)果,結(jié)合St...
【文章來源】:云南大學(xué)云南省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1:債權(quán)轉(zhuǎn)讓模式示意圖??
圖1:債權(quán)轉(zhuǎn)讓模式示意圖??(2)推薦合作模式??推薦合作模式如圖2所示,平臺(tái)為第三方資金存管機(jī)構(gòu),投資人提前存入放??貸資金,達(dá)成標(biāo)的有效期、利率等相關(guān)事項(xiàng)借貸協(xié)議,平臺(tái)匹配合適借款人后,??兩天之內(nèi),平臺(tái)將通知交易雙方在線上簽訂協(xié)議,而第三方合作機(jī)構(gòu)主要在貸前??為投資人提供本息擔(dān)保以及借款人的貸款申請(qǐng),即合作機(jī)構(gòu)通過其內(nèi)部貸款風(fēng)險(xiǎn)??評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)對(duì)借款人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測評(píng),測評(píng)通過的客戶推薦給平臺(tái),并將優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目推??薦給平臺(tái),機(jī)構(gòu)收取信息中介費(fèi),平臺(tái)線上負(fù)責(zé)放貸流程中相關(guān)事宜。但該模式??中與平臺(tái)合作的第三方機(jī)構(gòu)并不簽訂長期合同,兩者的中介服務(wù)費(fèi)獨(dú)立,且最終??由投資人行使借款追索權(quán),故在該模式下,平臺(tái)與合作機(jī)構(gòu)之間需要有穩(wěn)定的信??用合作關(guān)系。??目—?—二次鳳S束核一?]??投資人一充值
風(fēng)險(xiǎn)大幅增大,且P2N模式下的單筆標(biāo)的金額普遍過100萬,資金集中,風(fēng)險(xiǎn)??散度差,合作機(jī)構(gòu)違約風(fēng)險(xiǎn)事件頻發(fā),且平臺(tái)本身開發(fā)的資產(chǎn)較少,P2N平臺(tái)??發(fā)展受局限,且合作機(jī)構(gòu)一般發(fā)展較為成熟,P2P作為新興發(fā)展行業(yè),容易淪??合作機(jī)構(gòu)的信息發(fā)布代理商,無法縱向發(fā)展,且市場風(fēng)險(xiǎn)承受能力弱,因此P2N??式的發(fā)展一直存在爭議。??.?2?P2P信貸平臺(tái)行業(yè)現(xiàn)狀分析??本節(jié)將從平臺(tái)運(yùn)營數(shù)量、發(fā)展類型、業(yè)務(wù)成交量、行業(yè)人氣指數(shù)、問題平臺(tái)??型幾個(gè)方面對(duì)P2P信貸平臺(tái)的行業(yè)現(xiàn)狀進(jìn)行分析。整體上看,截止2019年1月,??據(jù)網(wǎng)貸之家網(wǎng)站(www.wdzj.com)數(shù)據(jù),我國P2P平臺(tái)運(yùn)營數(shù)量累計(jì)6451家,??比增長9%,正常運(yùn)營數(shù)量1018家,累計(jì)問題平臺(tái)2680家,同比上升36%。??.?2.?1平臺(tái)數(shù)量分析??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)誘因和嚴(yán)重程度的識(shí)別——基于z值評(píng)分模型[J]. 吳珂,謝晉雯. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2018(22)
[2]我國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)風(fēng)控現(xiàn)狀及三重風(fēng)控體系探索[J]. 張恩典,左逸,周瑩. 金融經(jīng)濟(jì). 2017(04)
[3]淺析互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行的影響[J]. 徐穎. 時(shí)代金融. 2015(26)
[4]互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)控制以P2P網(wǎng)貸平臺(tái)為視角[J]. 董妍. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2015(03)
[5]數(shù)據(jù)挖掘模型在小企業(yè)主信用評(píng)分領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 王磊,范超,解明明. 統(tǒng)計(jì)研究. 2014(10)
[6]基于博弈論的商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 李燕梅. 特區(qū)經(jīng)濟(jì). 2013(08)
[7]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)防范[J]. 艾金娣. 中國金融. 2012(14)
[8]基于多分類器組合的個(gè)人信用評(píng)估模型[J]. 向暉,楊勝剛. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2011(03)
[9]基于信息融合的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究[J]. 郭英見,吳沖. 金融研究. 2009(01)
[10]基于支持向量機(jī)的信用評(píng)估模型及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 肖文兵,費(fèi)奇,萬虎. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2007(05)
博士論文
[1]隨機(jī)森林算法優(yōu)化研究[D]. 曹正鳳.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2014
[2]基于集成學(xué)習(xí)的高光譜遙感影像分類[D]. 夏俊士.中國礦業(yè)大學(xué) 2013
碩士論文
[1]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
[2]P2P模式中投資者權(quán)利保護(hù)制度研究[D]. 陶秋樹.華東政法大學(xué) 2016
[3]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 譚嘉玲.長沙理工大學(xué) 2015
[4]我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)控制體系的構(gòu)建研究[D]. 黃迪.浙江工商大學(xué) 2014
[5]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的VoIP流量識(shí)別技術(shù)研究[D]. 張峰.華中師范大學(xué) 2013
[6]決策樹算法改進(jìn)及其在銀行個(gè)人客戶評(píng)級(jí)中的應(yīng)用[D]. 趙國強(qiáng).暨南大學(xué) 2011
[7]一種改進(jìn)的決策樹算法研究與應(yīng)用[D]. 孫怡哲.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2010
本文編號(hào):3348536
【文章來源】:云南大學(xué)云南省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1:債權(quán)轉(zhuǎn)讓模式示意圖??
圖1:債權(quán)轉(zhuǎn)讓模式示意圖??(2)推薦合作模式??推薦合作模式如圖2所示,平臺(tái)為第三方資金存管機(jī)構(gòu),投資人提前存入放??貸資金,達(dá)成標(biāo)的有效期、利率等相關(guān)事項(xiàng)借貸協(xié)議,平臺(tái)匹配合適借款人后,??兩天之內(nèi),平臺(tái)將通知交易雙方在線上簽訂協(xié)議,而第三方合作機(jī)構(gòu)主要在貸前??為投資人提供本息擔(dān)保以及借款人的貸款申請(qǐng),即合作機(jī)構(gòu)通過其內(nèi)部貸款風(fēng)險(xiǎn)??評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)對(duì)借款人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測評(píng),測評(píng)通過的客戶推薦給平臺(tái),并將優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目推??薦給平臺(tái),機(jī)構(gòu)收取信息中介費(fèi),平臺(tái)線上負(fù)責(zé)放貸流程中相關(guān)事宜。但該模式??中與平臺(tái)合作的第三方機(jī)構(gòu)并不簽訂長期合同,兩者的中介服務(wù)費(fèi)獨(dú)立,且最終??由投資人行使借款追索權(quán),故在該模式下,平臺(tái)與合作機(jī)構(gòu)之間需要有穩(wěn)定的信??用合作關(guān)系。??目—?—二次鳳S束核一?]??投資人一充值
風(fēng)險(xiǎn)大幅增大,且P2N模式下的單筆標(biāo)的金額普遍過100萬,資金集中,風(fēng)險(xiǎn)??散度差,合作機(jī)構(gòu)違約風(fēng)險(xiǎn)事件頻發(fā),且平臺(tái)本身開發(fā)的資產(chǎn)較少,P2N平臺(tái)??發(fā)展受局限,且合作機(jī)構(gòu)一般發(fā)展較為成熟,P2P作為新興發(fā)展行業(yè),容易淪??合作機(jī)構(gòu)的信息發(fā)布代理商,無法縱向發(fā)展,且市場風(fēng)險(xiǎn)承受能力弱,因此P2N??式的發(fā)展一直存在爭議。??.?2?P2P信貸平臺(tái)行業(yè)現(xiàn)狀分析??本節(jié)將從平臺(tái)運(yùn)營數(shù)量、發(fā)展類型、業(yè)務(wù)成交量、行業(yè)人氣指數(shù)、問題平臺(tái)??型幾個(gè)方面對(duì)P2P信貸平臺(tái)的行業(yè)現(xiàn)狀進(jìn)行分析。整體上看,截止2019年1月,??據(jù)網(wǎng)貸之家網(wǎng)站(www.wdzj.com)數(shù)據(jù),我國P2P平臺(tái)運(yùn)營數(shù)量累計(jì)6451家,??比增長9%,正常運(yùn)營數(shù)量1018家,累計(jì)問題平臺(tái)2680家,同比上升36%。??.?2.?1平臺(tái)數(shù)量分析??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)誘因和嚴(yán)重程度的識(shí)別——基于z值評(píng)分模型[J]. 吳珂,謝晉雯. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2018(22)
[2]我國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)風(fēng)控現(xiàn)狀及三重風(fēng)控體系探索[J]. 張恩典,左逸,周瑩. 金融經(jīng)濟(jì). 2017(04)
[3]淺析互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行的影響[J]. 徐穎. 時(shí)代金融. 2015(26)
[4]互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)控制以P2P網(wǎng)貸平臺(tái)為視角[J]. 董妍. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2015(03)
[5]數(shù)據(jù)挖掘模型在小企業(yè)主信用評(píng)分領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 王磊,范超,解明明. 統(tǒng)計(jì)研究. 2014(10)
[6]基于博弈論的商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 李燕梅. 特區(qū)經(jīng)濟(jì). 2013(08)
[7]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)防范[J]. 艾金娣. 中國金融. 2012(14)
[8]基于多分類器組合的個(gè)人信用評(píng)估模型[J]. 向暉,楊勝剛. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2011(03)
[9]基于信息融合的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究[J]. 郭英見,吳沖. 金融研究. 2009(01)
[10]基于支持向量機(jī)的信用評(píng)估模型及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 肖文兵,費(fèi)奇,萬虎. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2007(05)
博士論文
[1]隨機(jī)森林算法優(yōu)化研究[D]. 曹正鳳.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2014
[2]基于集成學(xué)習(xí)的高光譜遙感影像分類[D]. 夏俊士.中國礦業(yè)大學(xué) 2013
碩士論文
[1]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
[2]P2P模式中投資者權(quán)利保護(hù)制度研究[D]. 陶秋樹.華東政法大學(xué) 2016
[3]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 譚嘉玲.長沙理工大學(xué) 2015
[4]我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)控制體系的構(gòu)建研究[D]. 黃迪.浙江工商大學(xué) 2014
[5]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的VoIP流量識(shí)別技術(shù)研究[D]. 張峰.華中師范大學(xué) 2013
[6]決策樹算法改進(jìn)及其在銀行個(gè)人客戶評(píng)級(jí)中的應(yīng)用[D]. 趙國強(qiáng).暨南大學(xué) 2011
[7]一種改進(jìn)的決策樹算法研究與應(yīng)用[D]. 孫怡哲.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2010
本文編號(hào):3348536
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