自2005年第一家P2P網(wǎng)絡借貸平臺Zopa在英國成立以來,P2P網(wǎng)絡借貸平臺在全球范圍內(nèi)得到了快速發(fā)展。許多P2P網(wǎng)絡借貸平臺也相繼成立,例如美國的Prosper、Kiva、德國的Auxmoney、日本的Aqush等。Lending club于2014年12月在美國成功上市,成為第一家上市的P2P網(wǎng)絡借貸平臺。2007年拍拍貸的成立標志著P2P網(wǎng)絡借貸平臺正式引入中國,并在“普惠金融”理念的帶動和國家積極的政策刺激下迅速發(fā)展,成為小額信貸市場重要的開拓創(chuàng)新力量。P2P網(wǎng)絡借貸作為互聯(lián)網(wǎng)金融的重要組成部分,在金融脫媒和金融去中心化中扮演著重要角色。P2P網(wǎng)絡借貸平臺自引進我國以來,在普惠金融和服務小微企業(yè)的背景下得到快速的發(fā)展,已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的一個重要趨勢。作為一種新型的“微金融機構”,P2P網(wǎng)絡借貸成為多層次資本市場的一部分,豐富了傳統(tǒng)金融行業(yè)。由于融資模式和融資渠道的不同,新興互聯(lián)網(wǎng)金融平臺與傳統(tǒng)金融模式相比,具有進入門檻低,操作簡單,投資方風險防控能力差的特點。其風險來源和傳播也呈現(xiàn)出新的特征,由基礎的互聯(lián)網(wǎng)金融衍生出來的P2P既是一種新的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品,也是一種風險防控...

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景與研究意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究目的和意義
    1.2 國內(nèi)外P2P網(wǎng)貸行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與風險控制
        1.2.1 國外P2P行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與風險控制
        1.2.2 國內(nèi)P2P網(wǎng)貸行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與風險控制
            1.2.2.1 發(fā)展現(xiàn)狀與借貸模式
            1.2.2.2 P2P網(wǎng)貸平臺風險控制
    1.3 國內(nèi)外在該方向的研究現(xiàn)狀及分析
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.3.3 有待進一步研究的問題
        1.3.4 國內(nèi)外文獻綜述
    1.4 研究思路及研究方法
        1.4.1 研究思路和內(nèi)容
        1.4.2 研究方法
第2章 相關理論分析
    2.1 機器學習技術的概念
    2.2 機器學習算法
        2.2.1 隨機森林
        2.2.2 GBDT與Xgboost
    2.3 P2P風控模式分析
        2.3.1 評分卡模型及WOE、IV原理
        2.3.2 以P2P為先導的大數(shù)據(jù)風控與傳統(tǒng)風控的比較
    2.4 本章小結
第3章 基于機器學習技術的P2P風控模型構建
    3.1 研究對象的選擇及分析
        3.1.1 研究對象的選擇
        3.1.2 研究對象的分析
    3.2 模型設定與建立
        3.2.1 清洗模型數(shù)據(jù)
        3.2.2 特征工程-參數(shù)調(diào)優(yōu)
        3.2.3 模型構建
        3.2.4 模型訓練和測試
    3.3 機器學習技術構建的模型與傳統(tǒng)風控模型的過程對比
    3.4 本章小結
第4章 風控模型的評估
    4.1 基于下采樣與過采樣的驗證策略
    4.2 策略對比與驗證效果
    4.3 本章小結
結論
參考文獻
附錄
    附件 1：程序源代碼
致謝



本文編號：3858136