【摘要】：在過去的研究中已經(jīng)提出了P2P信用評分這種方法,但還沒有人提出過通過利潤進行評分的方法。通過使用利潤評分的方法可以選出最有利潤的借款人,這是客戶的生命線價值。本文采用多元線性回歸模型,分析了利潤率對P2P網(wǎng)貸市場的影響。該模型主要基于如下四個變量:貸款目的、住房情況、信用記錄與借款人負債情況。實驗中所使用的原始數(shù)據(jù)來自于“Lending Club”數(shù)據(jù)集中2008年至2014年的P2P網(wǎng)貸記錄。P2P網(wǎng)貸是一種新型的貸款形式,借方通常尋找那些以較低利率提供貸款資金的貸方,貸方則是尋找哪些違約概率為零或較低的借方。我們提出了使用每筆貸款的凈現(xiàn)值作為盈利指標,每筆貸款的凈現(xiàn)值指的是一段時間內(nèi)現(xiàn)金流入與流出的價值差額,也可以獲取到所有其它形式的還款信息,以提供更為清晰的分析依據(jù)。不同于以往只關(guān)注于P2P網(wǎng)貸中違約概率的研究,本文通過使用多元線性回歸模型來研究P2P網(wǎng)貸預(yù)期的盈利能力。本研究表明一些具有高違約概率的客戶可能是可以帶來盈利的。提出了主要變量間關(guān)系的估計與統(tǒng)計學(xué)意義。實際上,如果貸款分配是由使用預(yù)測違約概率方法的信用評分系統(tǒng)所決定的,則風(fēng)險最大的借方無法獲得貸款,盡管它可能是有用的、盈利的。本研究結(jié)果表明了 P2P網(wǎng)貸盈利能力的主要因素是信用卡、債務(wù)合并與循環(huán)利用貸款。并且利潤評分系統(tǒng)中使用本文方法可以顯著提高p2p網(wǎng)貸市場的盈利能力。機器學(xué)習(xí)算法目前大量的運用在我們的日常生活當中。在利潤評分系統(tǒng)中,線性回歸算法可以處理分類與回歸的任務(wù)。許多公司也開始使用線性回歸算法來加速貸款流程。根據(jù)Jeremy Liew在美國銀行中的文章所述,Zestcash和Global Analytics等公司通過在系統(tǒng)中運用機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)使借方能夠以較低的利率輕松、快速的獲得貸款。本文所使用的回歸分析是一種確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的統(tǒng)計分析方法,其廣泛的應(yīng)用于科學(xué)研究的各個領(lǐng)域。
【學(xué)位授予單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O212.1;F724.6;F832.4

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本文編號：2800188