基于多元线性回归的P2P网贷市场收益率分析

发布时间：2020-08-22 03:07

【摘要】：在过去的研究中已经提出了P2P信用评分这种方法,但还没有人提出过通过利润进行评分的方法。通过使用利润评分的方法可以选出最有利润的借款人,这是客户的生命线价值。本文采用多元线性回归模型,分析了利润率对P2P网贷市场的影响。该模型主要基于如下四个变量:贷款目的、住房情况、信用记录与借款人负债情况。实验中所使用的原始数据来自于“Lending Club”数据集中2008年至2014年的P2P网贷记录。P2P网贷是一种新型的贷款形式,借方通常寻找那些以较低利率提供贷款资金的贷方,贷方则是寻找哪些违约概率为零或较低的借方。我们提出了使用每笔贷款的净现值作为盈利指标,每笔贷款的净现值指的是一段时间内现金流入与流出的价值差额,也可以获取到所有其它形式的还款信息,以提供更为清晰的分析依据。不同于以往只关注于P2P网贷中违约概率的研究,本文通过使用多元线性回归模型来研究P2P网贷预期的盈利能力。本研究表明一些具有高违约概率的客户可能是可以带来盈利的。提出了主要变量间关系的估计与统计学意义。实际上,如果贷款分配是由使用预测违约概率方法的信用评分系统所决定的,则风险最大的借方无法获得贷款,尽管它可能是有用的、盈利的。本研究结果表明了 P2P网贷盈利能力的主要因素是信用卡、债务合并与循环利用贷款。并且利润评分系统中使用本文方法可以显著提高p2p网贷市场的盈利能力。机器学习算法目前大量的运用在我们的日常生活当中。在利润评分系统中,线性回归算法可以处理分类与回归的任务。许多公司也开始使用线性回归算法来加速贷款流程。根据Jeremy Liew在美国银行中的文章所述,Zestcash和Global Analytics等公司通过在系统中运用机器学习与大数据技术使借方能够以较低的利率轻松、快速的获得贷款。本文所使用的回归分析是一种确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的统计分析方法,其广泛的应用于科学研究的各个领域。
【学位授予单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O212.1;F724.6;F832.4

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