P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)借著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的東風(fēng),得到了迅猛的發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計(jì),截止2019年6月1日,我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)已經(jīng)有6617家,全國(guó)P2P網(wǎng)貸行業(yè)累計(jì)交易額保守估計(jì)約為6.07萬(wàn)億元。然而,由于互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)發(fā)展迅速、監(jiān)管力度匱乏,據(jù)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站統(tǒng)計(jì),因各種問(wèn)題停業(yè)的問(wèn)題平臺(tái)已經(jīng)累計(jì)達(dá)5703家,約占累計(jì)平臺(tái)數(shù)量的86%。在網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)入快速出清、國(guó)家政策支持鼓勵(lì)互聯(lián)網(wǎng)金融穩(wěn)步發(fā)展的大背景下,投資者安全投資選擇以及監(jiān)管部門的監(jiān)管策略都對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)度量有著急切的需求。本文旨在通過(guò)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用所有歷史已上線平臺(tái)數(shù)據(jù),擬合出可靠的網(wǎng)貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)度量模型。本文首先針對(duì)爬蟲所得的多維度、大容量的數(shù)據(jù)處理后,將爬取的“臟數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)換為可供建模的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。最終經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理過(guò)程,共得到以下九個(gè)可用于建模的變量:平均收益率、平臺(tái)存在時(shí)長(zhǎng)(年)、平臺(tái)注冊(cè)資本(萬(wàn)元)、提現(xiàn)分、站崗分、服務(wù)分、體驗(yàn)分、投資者是否推薦、平臺(tái)是否支持自動(dòng)投標(biāo)。論文以“信用評(píng)分卡模型構(gòu)建流程”作為研究基礎(chǔ),結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理二分類問(wèn)題的理論,使用python運(yùn)用Logit、CART決策樹、隨機(jī)森林模型對(duì)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)與平臺(tái)指標(biāo)項(xiàng)進(jìn)行擬合,對(duì)影響平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的特征變量(指標(biāo))進(jìn)行分析,得出如下結(jié)論:平臺(tái)投資收益率、用戶是否推薦、平臺(tái)提現(xiàn)分這三個(gè)特征變量在各模型中的重要性水平都位于前列,是影響平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)大小的最重要因素;平臺(tái)存在時(shí)長(zhǎng)與平臺(tái)注冊(cè)資本對(duì)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成一定影響,并且模型結(jié)果顯示平臺(tái)存在時(shí)長(zhǎng)與平臺(tái)注冊(cè)資本均與平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)大小呈反比例關(guān)系;平臺(tái)支持自動(dòng)投標(biāo)與否對(duì)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)不構(gòu)成顯著影響。本文實(shí)證研究結(jié)果對(duì)于投資者選擇投資平臺(tái)及監(jiān)管部門評(píng)估平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)具有重要的參考價(jià)值及借鑒意義,投資者及監(jiān)管部門應(yīng)全面了解平臺(tái)基本信息,重點(diǎn)關(guān)注平臺(tái)收益率、輿情信息即用戶評(píng)價(jià)關(guān)鍵詞(是否推薦)、平臺(tái)現(xiàn)金流情況(提現(xiàn)分)指標(biāo)。再運(yùn)用經(jīng)典的模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)ROC-AUC曲線、PR曲線對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果檢測(cè)發(fā)現(xiàn)模型均具有很好的預(yù)測(cè)性能,構(gòu)建的模型具有一定的實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F724.6;F832.4
【部分圖文】：

論文研究框架圖

注冊(cè)資本箱線圖

其他數(shù)據(jù)箱線圖
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本文編號(hào)：2862854