本文選題：P2P網(wǎng)貸　切入點(diǎn)：信用評(píng)價(jià)　出處：《首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：P2P網(wǎng)貸全稱(chēng)是P2P網(wǎng)絡(luò)借貸。P2P是英文單詞peer to peer的縮寫(xiě),是“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”或“個(gè)人對(duì)個(gè)人”的意思。P2P網(wǎng)貸是依托互聯(lián)網(wǎng)背景發(fā)展而來(lái)的一種新興的借貸模式。這種借貸交易沒(méi)有最低交易金額的限制,依托網(wǎng)絡(luò)就可以迅速完成,大大的節(jié)省了交易的時(shí)間成本。截止到2016年底,國(guó)內(nèi)已有四千多家P2P網(wǎng)絡(luò)信貸平臺(tái),其發(fā)展速度與規(guī)模都讓人驚嘆不已。這種準(zhǔn)入門(mén)檻低、無(wú)抵押無(wú)擔(dān)保、簡(jiǎn)單便捷的互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)模式,給了傳統(tǒng)金融行業(yè)很大的沖擊,但同時(shí)也滿足了特定人群的需求,解決了很多個(gè)人和小微企業(yè)貸款難和融資難的困境,還能讓更多的工薪階層參與到金融理財(cái)?shù)年?duì)伍中來(lái),合理的利用了社會(huì)資源,蘊(yùn)含著巨大的市場(chǎng)潛力。但在滿足廣大投資者與借款者需求的同時(shí),這種網(wǎng)絡(luò)信貸業(yè)務(wù),也隨著發(fā)展進(jìn)程慢慢的呈現(xiàn)出了很多隱藏的問(wèn)題。截至2016年年底,國(guó)內(nèi)出現(xiàn)問(wèn)題的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)已高達(dá)數(shù)百家,平臺(tái)倒閉與平臺(tái)責(zé)任人跑路的現(xiàn)象屢屢發(fā)生。由于P2P行業(yè)在國(guó)內(nèi)起步較晚,對(duì)借款者信用的評(píng)價(jià)與管理技術(shù)不成熟,尚未有對(duì)借款人信用進(jìn)行評(píng)價(jià)的有效方法。鑒于此,本文重點(diǎn)對(duì)平臺(tái)借款人信用評(píng)價(jià)的方法做了深入研究。文章首先對(duì)國(guó)內(nèi)外典型的P2P平臺(tái)運(yùn)營(yíng)模式與特點(diǎn)進(jìn)行了深入剖析與探討,借鑒國(guó)外較成熟的信用評(píng)價(jià)方法,并結(jié)合國(guó)內(nèi)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的特點(diǎn),建立了相應(yīng)的P2P借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。依托該指標(biāo)體系建立相應(yīng)的因子分析-支持向量回歸(FA-SVR)模型,然后借助libsvm軟件包對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練與優(yōu)化。該模型可以根據(jù)網(wǎng)貸平臺(tái)提供的借款人信息對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,平臺(tái)經(jīng)營(yíng)管理者可以以此為參考,對(duì)平臺(tái)借款人進(jìn)行有效的管理,對(duì)于投資者,該模型也可以幫助其較好的識(shí)別與選擇借款人資信情況較好的投資項(xiàng)目,在降低投資風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)獲得較好的收益。本文利用python爬蟲(chóng)技術(shù)抓取國(guó)內(nèi)具有代表性的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)——人人貸上的借款人相關(guān)信息。首先借助因子分析方法對(duì)借款人進(jìn)行粗略打分,之后用這些數(shù)據(jù)對(duì)支持向量回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練與優(yōu)化,并用部分借款人信息對(duì)模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率與實(shí)用性進(jìn)行了驗(yàn)證,同時(shí)借助gridregression函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化與改進(jìn)。結(jié)果表明經(jīng)過(guò)優(yōu)化的FA-SVR(因子分析-支持向量回歸)模型相對(duì)于未經(jīng)優(yōu)化的因子分析-支持向量回歸模型具有更好的收斂性和更高的預(yù)測(cè)能力,能更好地用來(lái)對(duì)借款人的信用進(jìn)行評(píng)價(jià),從而能夠?qū)2P網(wǎng)貸平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)很好的把控,對(duì)平臺(tái)投資者在投資項(xiàng)目的選擇上有了更好的參考。
[Abstract]:P2P network loan full name is P2P network loan. P2P is the abbreviation of the English word peer to peer. P2P loan is a new lending model developed from the background of the Internet. There is no limit on the minimum transaction amount, and the loan transaction can be completed quickly by relying on the network. By the end of 2016, there were more than 4,000 P2P network credit platforms in China, and their development speed and scale were amazing. This kind of low entry threshold, unsecured and unsecured, The simple and convenient Internet financial service model has given a great impact to the traditional financial industry, but at the same time it has also met the needs of specific groups of people, and solved the plight of many individuals and small and micro enterprises with difficult loans and financing. It can also allow more working class to participate in the financial management team, make rational use of social resources, and contain huge market potential. But while meeting the needs of investors and borrowers, this online credit business, With the development process, many hidden problems have emerged. By the end of 2016, there had been hundreds of P2P loan platforms in China. Due to the late start of P2P industry in China and the immature technology of evaluating and managing borrowers' credit, there is no effective method to evaluate borrower's credit. This paper focuses on the credit evaluation methods of platform borrowers. Firstly, this paper analyzes and discusses the typical P2P platform operation mode and characteristics at home and abroad, and draws lessons from the more mature foreign credit evaluation methods. Combining with the characteristics of domestic P2P network loan platform, the corresponding credit risk evaluation index system of P2P borrowers is established. Based on the index system, the corresponding factor analysis-support vector regression (FA-SVR) model is established. Then the model is trained and optimized with the help of libsvm software package. The model can evaluate the credit risk according to the information of the borrowers provided by the network loan platform, and the platform managers can use this model as a reference. For the investors, the model can also help them to identify and select the investment projects with better credit standing. In this paper, we use python crawler technology to capture the relevant information of borrowers on peer-to-peer lending, a representative P2P network loan platform in China. Firstly, we use factor analysis method to score the borrowers roughly. Then the support vector regression model is trained and optimized with these data, and the accuracy and practicability of the model prediction are verified with partial borrower information. The results show that the optimized FA-SVR( Factor Analysis-support Vector regression) model has better convergence than the unoptimized FA-SVRmodel. Sex and higher predictive power, It can be better used to evaluate the credit of the borrower, so it can control the operation risk of P2P network loan platform, and provide a better reference for the platform investors in the choice of investment projects.
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：F832.4;F724.6

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