基于机器学习技术的P2P风控模型研究

发布时间：2023-10-29 13:06

　　自2005年第一家P2P网络借贷平台Zopa在英国成立以来,P2P网络借贷平台在全球范围内得到了快速发展。许多P2P网络借贷平台也相继成立,例如美国的Prosper、Kiva、德国的Auxmoney、日本的Aqush等。Lending club于2014年12月在美国成功上市,成为第一家上市的P2P网络借贷平台。2007年拍拍贷的成立标志着P2P网络借贷平台正式引入中国,并在“普惠金融”理念的带动和国家积极的政策刺激下迅速发展,成为小额信贷市场重要的开拓创新力量。P2P网络借贷作为互联网金融的重要组成部分,在金融脱媒和金融去中心化中扮演着重要角色。P2P网络借贷平台自引进我国以来,在普惠金融和服务小微企业的背景下得到快速的发展,已经成为互联网金融发展的一个重要趋势。作为一种新型的“微金融机构”,P2P网络借贷成为多层次资本市场的一部分,丰富了传统金融行业。由于融资模式和融资渠道的不同,新兴互联网金融平台与传统金融模式相比,具有进入门槛低,操作简单,投资方风险防控能力差的特点。其风险来源和传播也呈现出新的特征,由基础的互联网金融衍生出来的P2P既是一种新的互联网金融产品,也是一种风险防控...

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 选题背景与研究意义
        1.1.1 选题背景
        1.1.2 研究目的和意义
    1.2 国内外P2P网贷行业发展现状与风险控制
        1.2.1 国外P2P行业发展现状与风险控制
        1.2.2 国内P2P网贷行业发展现状与风险控制
            1.2.2.1 发展现状与借贷模式
            1.2.2.2 P2P网贷平台风险控制
    1.3 国内外在该方向的研究现状及分析
        1.3.1 国外研究现状
        1.3.2 国内研究现状
        1.3.3 有待进一步研究的问题
        1.3.4 国内外文献综述
    1.4 研究思路及研究方法
        1.4.1 研究思路和内容
        1.4.2 研究方法
第2章 相关理论分析
    2.1 机器学习技术的概念
    2.2 机器学习算法
        2.2.1 随机森林
        2.2.2 GBDT与Xgboost
    2.3 P2P风控模式分析
        2.3.1 评分卡模型及WOE、IV原理
        2.3.2 以P2P为先导的大数据风控与传统风控的比较
    2.4 本章小结
第3章 基于机器学习技术的P2P风控模型构建
    3.1 研究对象的选择及分析
        3.1.1 研究对象的选择
        3.1.2 研究对象的分析
    3.2 模型设定与建立
        3.2.1 清洗模型数据
        3.2.2 特征工程-参数调优
        3.2.3 模型构建
        3.2.4 模型训练和测试
    3.3 机器学习技术构建的模型与传统风控模型的过程对比
    3.4 本章小结
第4章 风控模型的评估
    4.1 基于下采样与过采样的验证策略
    4.2 策略对比与验证效果
    4.3 本章小结
结论
参考文献
附录
    附件 1：程序源代码
致谢



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