本文關(guān)鍵詞： 互聯(lián)網(wǎng)金融 P2P借貸 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 GBDT 社交　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：P2P借貸作為互聯(lián)網(wǎng)金融的新興形式,已經(jīng)成為個(gè)人理財(cái)?shù)囊粋�(gè)重要選擇,但是P2P借貸普遍存在違約問題。針對(duì)這一問題,現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型往往只利用借貸的標(biāo)的信息和借貸人本身信息來(lái)降低違約風(fēng)險(xiǎn)。然而不同的借款人之間并不是獨(dú)立的,因此我們引入了社交的概念(Social),并使用增強(qiáng)學(xué)習(xí)模型中一類較好的分類器GBDT模型(Gradient Boosting Decision Tree),提出了社交數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的P2P借貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型(GBDT-SOC)。首先,我們通過(guò)對(duì)P2P借貸數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)社交因素與借貸人違約之間的潛在關(guān)系;分別對(duì)借貸人基于朋友信息的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)聯(lián)系和基于群組信息的群體間聯(lián)系建立了相應(yīng)的社交影響力模型。然后我們進(jìn)行特征選取和特征的重新構(gòu)建,并在這些特征上使用GBDT模型進(jìn)行建模,并將我們建立的社交影響力模型與GBDT模型結(jié)合,構(gòu)建本文的GBDT-SOC模型,對(duì)模型進(jìn)行線性回歸。最后利用梯度下降法訓(xùn)練參數(shù),得到對(duì)借貸的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。本文在P2P借貸平臺(tái)Prosper的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行結(jié)果分析和對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于傳統(tǒng)的P2P借貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,本文在Prosper數(shù)據(jù)集模型顯著地提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。
[Abstract]:P2P lending, as a new form of Internet finance, has become an important choice of personal finance, but P2P lending generally exists default problem. The existing risk assessment models often use only the information of the subject matter of the loan and the information of the borrower to reduce the default risk. However, different borrowers are not independent. So we introduced the concept of social society. A better classifier, GBDT model, is used in the enhanced learning model. A social-data-driven P2P lending risk assessment model is proposed. Firstly, we use the statistics of P2P lending data. Discover the potential relationship between social factors and borrowers' default; The corresponding social influence model is established for the point-to-point connection of the borrower based on the friend information and the inter-group connection based on the group information respectively. Then we carry on the feature selection and the feature reconstruction. Based on these features, we use GBDT model to model, and combine our social influence model with GBDT model to construct the GBDT-SOC model of this paper. The linear regression of the model is carried out. Finally, the gradient descent method is used to train the parameters. The result of risk assessment is obtained. The results are analyzed and compared on the data set of P2P lending platform Prosper. The experimental results show that. Compared with the traditional P2P loan risk assessment model, this paper significantly improves the accuracy of risk prediction in the Prosper data set model.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F713.36;F831.2

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本文編號(hào)：1458070