P2P网络借贷平台风险度量模型研究

发布时间：2020-10-30 18:40

　　 P2P网络借贷平台借着“互联网+”时代的东风,得到了迅猛的发展。据统计,截止2019年6月1日,我国P2P网络借贷平台已经有6617家,全国P2P网贷行业累计交易额保守估计约为6.07万亿元。然而,由于互联网金融市场发展迅速、监管力度匮乏,据统计网站统计,因各种问题停业的问题平台已经累计达5703家,约占累计平台数量的86%。在网贷平台进入快速出清、国家政策支持鼓励互联网金融稳步发展的大背景下,投资者安全投资选择以及监管部门的监管策略都对网贷平台的风险度量有着急切的需求。本文旨在通过不同的机器学习算法利用所有历史已上线平台数据,拟合出可靠的网贷平台风险度量模型。本文首先针对爬虫所得的多维度、大容量的数据处理后,将爬取的“脏数据”转换为可供建模的标准化数据。最终经过数据处理过程,共得到以下九个可用于建模的变量:平均收益率、平台存在时长(年)、平台注册资本(万元)、提现分、站岗分、服务分、体验分、投资者是否推荐、平台是否支持自动投标。论文以“信用评分卡模型构建流程”作为研究基础,结合机器学习算法处理二分类问题的理论,使用python运用Logit、CART决策树、随机森林模型对平台风险与平台指标项进行拟合,对影响平台风险的特征变量(指标)进行分析,得出如下结论:平台投资收益率、用户是否推荐、平台提现分这三个特征变量在各模型中的重要性水平都位于前列,是影响平台风险大小的最重要因素;平台存在时长与平台注册资本对平台风险构成一定影响,并且模型结果显示平台存在时长与平台注册资本均与平台风险大小呈反比例关系;平台支持自动投标与否对平台风险不构成显著影响。本文实证研究结果对于投资者选择投资平台及监管部门评估平台风险具有重要的参考价值及借鉴意义,投资者及监管部门应全面了解平台基本信息,重点关注平台收益率、舆情信息即用户评价关键词(是否推荐)、平台现金流情况(提现分)指标。再运用经典的模型性能评价指标ROC-AUC曲线、PR曲线对模型预测结果检测发现模型均具有很好的预测性能,构建的模型具有一定的实用价值。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F724.6;F832.4
【部分图文】：

论文研究框架图

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本文编号：2862854