P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是將資金聚集起來借貸給有資金需求人群的一種商業(yè)模型,通過互聯(lián)網(wǎng)的方式進(jìn)行借貸,其致力的客群為傳統(tǒng)金融無法觸及的用戶。2007年中國首家P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)拍拍貸在上海成立,2013年起,網(wǎng)絡(luò)借貸借勢互聯(lián)網(wǎng)金融的興起獲得了快速發(fā)展,2016年中國網(wǎng)絡(luò)信貸用戶達(dá)到1.6億人,P2P交易規(guī)模達(dá)到14955.1億元。然而P2P網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)務(wù)的幾何式增長并不能代表P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的成熟,作為一種信貸業(yè)務(wù),P2P網(wǎng)絡(luò)借貸公司規(guī)模普遍較小,其風(fēng)險(xiǎn)管理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于商業(yè)銀行,因而其面對的最大風(fēng)險(xiǎn)就在于信用風(fēng)險(xiǎn)。個(gè)人信用評估實(shí)質(zhì)上可以看作為一個(gè)二分類問題,本文以個(gè)人信用評估方法作為研究對象,針對尋常的欠抽樣方法會(huì)造成數(shù)據(jù)信息的缺失的問題,本文提出基于boosting的欠抽樣方法與基于支持向量機(jī)模型獲得的支持向量樣本進(jìn)行過抽樣產(chǎn)生新樣本數(shù)據(jù)的方法相結(jié)合,對不平衡數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,結(jié)果表明該方法對不平衡樣本進(jìn)行處理后,模型的ROC曲線面積、預(yù)測召回率均有明顯提升,且該方法在嚴(yán)重不均衡的數(shù)據(jù)上具有更明顯的優(yōu)勢。其次,本文以lending club網(wǎng)站數(shù)據(jù)為例,通過分析網(wǎng)站用戶基本信息得到違約用戶的基本畫... 

【文章來源】：暨南大學(xué)廣東省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：39 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1.緒論
    1.1 研究背景分析
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)
2.信用評估模型基本理論
    2.1 邏輯回歸模型
    2.2 支持向量機(jī)
    2.3 隨機(jī)森林
    2.4 Gradient Boosting
3.數(shù)據(jù)預(yù)處理與不均衡樣本處理
    3.1 樣本數(shù)據(jù)選擇
    3.2 不均衡樣本處理
4.實(shí)證分析
    4.1 用戶畫像分析
    4.2 模型構(gòu)建與效果評估
總結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝



本文編號：3270569