本文選題：P2P網(wǎng)絡(luò)借貸 + 自動(dòng)投標(biāo)機(jī)制　； 參考：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來(lái),互聯(lián)網(wǎng)金融迅速發(fā)展,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為互聯(lián)網(wǎng)金融的典型模式之一,其對(duì)于資金借貸雙方具有重要意義,能夠有效促進(jìn)普惠金融的發(fā)展。然而,由于高度的信息不對(duì)稱,可能導(dǎo)致其中存在非理性羊群效應(yīng)、信用評(píng)價(jià)困難等問(wèn)題。國(guó)內(nèi)P2P平臺(tái)較多,為了滿足客戶的需求,自動(dòng)投標(biāo)機(jī)制極大地提高了交易效率,節(jié)約了交易時(shí)間,但是自動(dòng)投標(biāo)機(jī)制對(duì)羊群效應(yīng)的影響,尚無(wú)文獻(xiàn)研究。此外,雖然P2P網(wǎng)絡(luò)借貸能夠緩解資金供求雙方的矛盾,但是交易雙方高度的信息不對(duì)稱加大了貸款違約風(fēng)險(xiǎn),如何有效地進(jìn)行信用評(píng)價(jià)已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。故本文圍繞上述兩點(diǎn)展開(kāi)研究。第一,研究P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中自動(dòng)投標(biāo)機(jī)制對(duì)羊群效應(yīng)的影響。首先,收集拍拍貸平臺(tái)的交易信息,對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)行為模式進(jìn)行分析。其次,依據(jù)信息不對(duì)稱、羊群效應(yīng)等相關(guān)理論,對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中的羊群效應(yīng)及其影響機(jī)制開(kāi)展研究,并提出研究假設(shè)。最后,通過(guò)面板數(shù)據(jù)回歸,實(shí)證檢驗(yàn)了自動(dòng)投標(biāo)機(jī)制環(huán)境下的羊群效應(yīng)問(wèn)題。實(shí)證結(jié)果不僅表明P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中存在羊群效應(yīng),而且發(fā)現(xiàn)自動(dòng)投標(biāo)機(jī)制可以減弱羊群效應(yīng)。更進(jìn)一步,自動(dòng)投標(biāo)機(jī)制與借款金額、借款期限等變量類似,都表現(xiàn)為理性羊群效應(yīng)。第二,研究P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中的信用評(píng)價(jià)。首先,闡述了一個(gè)能夠在復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境下擅于處理分類問(wèn)題的XGBoost模型,并給出重要變量判斷方法。其次,在一個(gè)公開(kāi)的大規(guī)模信用卡違約數(shù)據(jù)集上,檢驗(yàn)XGBoost模型的性能并將其與Logistic回歸、Lasso-logistic回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等模型與方法進(jìn)行比較。最后,將其引入到P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用評(píng)價(jià)中,對(duì)拍拍貸網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)真實(shí)借貸數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明:在對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸大規(guī)模、非均衡數(shù)據(jù)進(jìn)行信用評(píng)價(jià)時(shí),XGBoost模型不僅能夠得到比已有模型更高的AUC值,而且能夠識(shí)別出關(guān)鍵變量。這些研究結(jié)果,為改善交易機(jī)制以促進(jìn)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸健康發(fā)展提供了決策參考,對(duì)于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸違約的預(yù)測(cè)與控制等都具有重要意義。
[Abstract]:In recent years, the rapid development of Internet banking, P2P networks borrowing as one of the typical model of Internet banking, the borrowing of funds both sides has important significance, can effectively promote the development of Inclusive Finance. However, due to high degree of information asymmetry, which may result in irrational herd effect, credit evaluation problem of domestic P2P platform more. And in order to meet the needs of customers, the automatic bid mechanism greatly improves the transaction efficiency, saving transaction time, but the effect of automatic bidding mechanism for the herd effect, there is no literature research. In addition, although the P2P network lending can alleviate the contradiction between supply and demand of funds, but the information asymmetry in both transactions increased loan default risk, how to credit evaluation effectively has become a hot research topic. This paper focuses on the above two research. First, research by P2P network The loan in automatic bidding mechanism influence on herding. Firstly, the transaction information collected a pat on the loan platform, the P2P network lending market behavior model is analyzed. Secondly, on the basis of information asymmetry, herding and other related theories of herding P2P network lending and the impact of development mechanism, and put forward the research hypothesis finally. And through the panel data regression, empirical test the herding problem of environmental automatic bidding mechanism. The empirical results not only show that the herding effect exists in the P2P network lending, but also found that automatic bidding mechanism can reduce the herd effect. Further, automatic bidding mechanism and the loan amount, loan period and other variables are similar, performance for rational herding second, the credit evaluation of P2P network lending. Firstly, elaborated a complex data environment in dealing with classification problems and XGBoost model. Are important variables to determine method. Secondly, the default data set a large-scale public credit card, the performance test of the XGBoost model and the Logistic regression, Lasso-logistic regression, decision tree, random forest model and comparison method. Finally, it will be introduced to the P2P network lending credit evaluation, empirical analysis the real lending data pat loan lending platform network. The empirical results show that: in a large network of P2P lending, credit evaluation of non equilibrium data, XGBoost model can not only get higher than the AUC value of the model, and to identify the key variables. The results of these studies, in order to improve the trading mechanism to promote the healthy development of the P2P network borrowing provides reference, is of great significance to the P2P network lending default prediction and control.

【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F724.6;F832.4

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本文編號(hào)：1771582