本文選題：P2P網絡借貸 + 自動投標機制　； 參考：《合肥工業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,互聯(lián)網金融迅速發(fā)展,P2P網絡借貸作為互聯(lián)網金融的典型模式之一,其對于資金借貸雙方具有重要意義,能夠有效促進普惠金融的發(fā)展。然而,由于高度的信息不對稱,可能導致其中存在非理性羊群效應、信用評價困難等問題。國內P2P平臺較多,為了滿足客戶的需求,自動投標機制極大地提高了交易效率,節(jié)約了交易時間,但是自動投標機制對羊群效應的影響,尚無文獻研究。此外,雖然P2P網絡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稱加大了貸款違約風險,如何有效地進行信用評價已經成為研究的熱點。故本文圍繞上述兩點展開研究。第一,研究P2P網絡借貸中自動投標機制對羊群效應的影響。首先,收集拍拍貸平臺的交易信息,對P2P網絡借貸市場行為模式進行分析。其次,依據信息不對稱、羊群效應等相關理論,對P2P網絡借貸中的羊群效應及其影響機制開展研究,并提出研究假設。最后,通過面板數據回歸,實證檢驗了自動投標機制環(huán)境下的羊群效應問題。實證結果不僅表明P2P網絡借貸中存在羊群效應,而且發(fā)現(xiàn)自動投標機制可以減弱羊群效應。更進一步,自動投標機制與借款金額、借款期限等變量類似,都表現(xiàn)為理性羊群效應。第二,研究P2P網絡借貸中的信用評價。首先,闡述了一個能夠在復雜數據環(huán)境下擅于處理分類問題的XGBoost模型,并給出重要變量判斷方法。其次,在一個公開的大規(guī)模信用卡違約數據集上,檢驗XGBoost模型的性能并將其與Logistic回歸、Lasso-logistic回歸、決策樹、隨機森林等模型與方法進行比較。最后,將其引入到P2P網絡借貸信用評價中,對拍拍貸網絡借貸平臺真實借貸數據進行實證分析。實證結果表明:在對P2P網絡借貸大規(guī)模、非均衡數據進行信用評價時,XGBoost模型不僅能夠得到比已有模型更高的AUC值,而且能夠識別出關鍵變量。這些研究結果,為改善交易機制以促進P2P網絡借貸健康發(fā)展提供了決策參考,對于P2P網絡借貸違約的預測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.

【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F724.6;F832.4

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本文編號：1771582