基于收益评价的P2P网络借贷投资决策方法研究

发布时间：2023-12-24 16:48

　　P2P网络借贷作为一种新兴模式,凭借其高收益的投资回报和多样性的投资选择,吸引了众多投资者的关注和参与。但是,信息不对称、法律监管不完善等问题使得P2P网贷的违约现象时有发生,给投资者带来了巨大的损失。对于投资者而言,最关注的就是如何对每笔贷款进行合理的评估并有效的投资使得投资收益最大。针对投资者收益最大化的投资目标要求,本文从投资者的收益角度考虑,对每笔贷款的收益进行合理评估,并根据投资者自身风险偏好建立投资组合决策模型,为投资者提供投资决策帮助支持,具有重要的理论和实践意义。本文首先提出基于Lasso-LightGBM的收益评价方法,即将投资者的收益作为目标变量,每笔贷款的借款信息作为解释变量,运用Lasso方法构建收益评价的指标体系,再运用LightGBM建立回归模型对每笔贷款的收益进行预测。随后,在收益预测的基础上,利用每笔贷款的预测收益和方差建立考虑投资者偏好的投资组合决策模型,即将投资投资金额分配问题转化为带约束的非线性优化问题,这个模型可以帮助投资者根据自身的风险偏好确定每笔贷款的投资份额和投资金额,合理分配资金。最后结合Lending club平台的数据进行实验研究,对...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 P2P网络借贷信用风险评价
        1.2.2 P2P网络借贷收益评价
        1.2.3 投资组合决策模型
        1.2.4 文献评述
    1.3 研究内容与章节安排
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 章节安排
第二章 相关概念与理论基础
    2.1 P2P网络借贷概述
        2.1.1 P2P网络借贷的概念及流程
        2.1.2 P2P网络借贷的特点
    2.2 P2P网络借贷中的投资收益和投资风险
        2.2.1 投资收益
        2.2.2 投资风险
    2.3 P2P网络借贷投资者的投资决策
        2.3.1 投资决策的概念
        2.3.2 P2P网络借贷中投资者的特点
        2.3.3 投资者风险偏好
    2.4 本章小结
第三章 基于Lasso-LightGBM的 P2P网络借贷收益预测模型
    3.1 基于Lasso-LightGBM的收益预测模型研究框架
    3.2 P2P网络借贷数据预处理
    3.3 P2P网络借贷收益预测指标体系
    3.4 Lasso-LightGBM方法
        3.4.1 Lasso方法
        3.4.2 LightGBM方法
        3.4.3 Lasso-LightGBM模型
    3.5 本章小结
第四章 考虑投资者风险偏好的投资组合模型
    4.1 研究框架
    4.2 Markowitz投资组合理论
    4.3 考虑投资者风险偏好的P2P网络借贷投资组合模型
    4.4 本章小结
第五章 实验设计与结果分析
    5.1 实验数据
    5.2 P2P网络借贷的收益预测实验
        5.2.1 实验设置
        5.2.2 实验结果与分析分析
    5.3 考虑投资者风险偏好的投资组合模型实验
        5.3.1 实验设置
        5.3.2 实验结果与分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 未来展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动以及成果情况



本文编号：3874917