近年來(lái),P2P網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)"爆雷"事件頻發(fā),除平臺(tái)惡意"攜款跑路"外,絕大多數(shù)平臺(tái)倒閉的原因在于部分借款人違約而導(dǎo)致平臺(tái)現(xiàn)金流不足,進(jìn)而出現(xiàn)提現(xiàn)困難、嚴(yán)重?cái)D兌。本文借助人人貸網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的數(shù)據(jù),利用廣義交叉驗(yàn)證、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)借貸客戶特征變量進(jìn)行篩選,并建立融入證據(jù)權(quán)重的Logistic信用評(píng)分卡模型,根據(jù)客戶貸前所提交的個(gè)人信息對(duì)客戶進(jìn)行信用評(píng)分,進(jìn)而預(yù)測(cè)客戶借款到期時(shí)的違約情況。實(shí)證結(jié)果表明,該模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率明顯高于樣本期間的平臺(tái)評(píng)級(jí),且模型通過(guò)了穩(wěn)定性檢驗(yàn)。這一研究結(jié)論對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的健康發(fā)展與個(gè)人信用體系的構(gòu)建具有重要意義,同時(shí)對(duì)第三方評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的個(gè)人信用評(píng)估也有一定的參考價(jià)值。 

【文章來(lái)源】：武漢金融. 2020,(03)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【文章目錄】：
一、引言引言
二、文獻(xiàn)綜述
三、構(gòu)建融入證據(jù)權(quán)重的信用評(píng)分卡模型
    （一）特征變量選取
        1. 定量變量的篩選
        2. 定性變量的篩選
    （二）構(gòu)建融入證據(jù)權(quán)重的信用評(píng)分卡模型
        1. 定量變量的分段及WoE編碼
        2. 基于邏輯回歸的個(gè)人信用評(píng)分卡模型
四、網(wǎng)絡(luò)借貸信用評(píng)分卡與違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
    （一）數(shù)據(jù)選取
    （二）變量設(shè)置
        1. 被解釋變量
        2. 定量變量
        3. 定性變量
    （三）定量變量及定性變量篩選結(jié)果
        1. 定量變量的篩選
        2. 定性變量的篩選
    （四）網(wǎng)絡(luò)借貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)分卡
    （五）個(gè)人信用等級(jí)制定和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性比較
    （六）穩(wěn)健性檢驗(yàn)
五、結(jié)論與建議
    （一）構(gòu)建完整的個(gè)人信用評(píng)分體系，并規(guī)范發(fā)展第三方評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)
    （二）實(shí)現(xiàn)借貸利率的市場(chǎng)化
    （三）加強(qiáng)金融教育



本文編號(hào)：3521292