基于生存分析的P2P借贷平台借款人信用风险评估

发布时间：2020-08-12 06:07

【摘要】：P2P网络借贷服务行业作为一种典型的互联网金融模式,行业的稳定关系着国家互联网金融行业的安全和稳定。随着互联网金融的蓬勃发展,如何合理地评估中国P2P网贷服务行业中个人借款者的信用风险成为了一个重要议题。本文在大数据背景下,采用生存分析方法从动态的角度来评估P2P平台借款人的违约风险。生存分析方法提供了一个框架将宏观经济变量作为时间依存变量纳入到模型中,然而这些变量很难被纳入到传统的信用风险评估方法Logistic回归模型中来。首先,本文在理论分析的基础上,通过宏观和微观两个层面选取影响借款人违约率的指标来建立本文的信用风险评估指标体系,纳入了多个与中国个人借款者信用密切相关的宏观经济变量,包括广义货币供应量、居民消费价格指数、国房景气指数等;其次,通过COX PH生存分析方法评估P2P借贷平台上个人借款者的违约概率,并验证了 P2P平台借款人的违约率会随着宏观经济波动而变化这一假设;同时生存分析方法可以对随时间变化的宏观经济变量进行建模,这也就构成了压力测试的基础,因此本文最后运用离散时间生存分析模型针对P2P平台借款人的整体违约率进行压力测试。利用蒙特卡洛方法模拟极端的宏观经济情境,产生估计借款者违约概率的损失分布,并利用风险价值和预期缺口作为衡量指标对压力测试进行评估,从而改进了以往主观设定的压力情境生成方法。研究结果表明:(1)相比较传统的个人信用风险评估方法Logistic回归,生存分析方法通过纳入动态的宏观经济变量显著改善了模型对借款者违约率和第二类错误的预测精度;(2)宏观经济变量是P2P平台个人信用风险的重要影响因子,其中广义货币供应量、国房景气指数、消费者信心指数以及经济景气指数是相对比较重要的几个宏观经济指标;(3)在百分之一极端经济情境下P2P平台借款者的整体预期违约率为正常情况下的5.88倍,高于相应情况下发达国家零售借款者的整体违约水平。根据研究结论本文提出了进一步规范中国P2P网贷服务行业的对策建议,首先,结合传统的信用评估方法和生存分析方法来进一步完善国内零售信用评分系统;其次,将宏观经济指标纳入国内个人借款者的信用风险评估指标体系中;最后,以压力测试为工具定期对P2P平台借款者违约风险在极端情境下的表现进行评估和预警,可以有效防范借款者的违约风险。
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.4;F724.6
【图文】：

正态分布,算法,正态分布,模型

Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归作为目前信用风险评估研究中最为广泛采用的算法，其相对传统的信用风险评估算法有比较明显的优势。首先，无需事先假定数据的如Ｐｒｏｂｉｔ模型以及线性判别分析模型都需要事先假定数据满足正态分布的，但实际上许多情况下数据并不满足正态分布；其次，模型的可解释性强，深度学习中神经网络模型可以通过复杂的调参使得模型的预测精度很高，但型的训练过程类似于一个炓箱，对结果的解释性很差。但Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归是一的模型，这就意味着该模型纳入的只能是静态变量，不能对宏观经济变量间依存变量进行建模，无法从动态的角度研宄借款人违约风险的变化规律。逡逑．２邋ＢＰ神经网络逡逑ＢＰ神经网络算法是另一种被广泛采用的信用风险评估方法，该方法是一误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，包括输入层、隐藏层以及输部分结构，以模型预测值和真实值的误差均方差作为损失函数，并通过梯降算法计算损失函数的最小值，经过反复迭代训练得出模型的最优参数来对者的违约行为进行预测。逡逑

神经元,总输入,激活函数,函数

■ｆｅｓ邋入层逦0邋＊邋？邋＊邋（＾）邋■邋＊邋＊邋0逡逑工邋ｉ逦Ｘｉ逦ｘｄ逡逑图３．１邋ＢＰ神经网络算法逡逑在ＢＰ神经网络模型中，每个神经元的收到来自其他神经元的输出值，然逡逑后将这些输入值利用神经元之间的连接权重叫来计算当前神经元的总输入值，接逡逑着神经元会将总输入值和阈值０进行比较，并通过激活函数生成该神经元的输出，逡逑常用的激活函数包括Ｓｉｇｍｏｉｄ函数、Ｒｅｌｕ函数等。逡逑１５逡逑

平台,中国网,成交金额,硕士学位论文

杭州电子科技大学硕士学位论文逦逡逑务，截止２０１８年１２月，平台累积成交金额已经超过了邋７４８．５２亿元，逡逑８１．５１％，连续四年蝉联中国网贷评价体系最高级的Ｐ２Ｐ网络借贷平台。逡逑人人贷的借贷规模，目前平台的注册用户累积超过２６００万人，人均出逡逑８．５８万元，人均出借笔数１９．１９笔，其中出借笔数超过５０笔的投资者四分之一，累积出借笔数最多的人出借高达４８３０５笔，表明人人贷平台者的偏好。逡逑

【参考文献】