P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中的數(shù)據(jù)分析與決策模型研究.pdf

1、P2P(Person-to-Person)網(wǎng)絡(luò)借貸是近年來(lái)出現(xiàn)的新興事物。在網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)上，借貸雙方不需要以銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)為中介，直接通過(guò)交易無(wú)擔(dān)保借貸。美國(guó)最大P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)Prosper.com，其超過(guò)120萬(wàn)的會(huì)員及將近30億美元交易量為投資分析提供了充分的數(shù)據(jù)。本文針對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的特點(diǎn)，從借款人的角度分析借款用途對(duì)借款成功率的影響，并建立貝葉斯模型和二部投資網(wǎng)絡(luò)模型幫助投資者進(jìn)行投資決策。本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:

2、
　　從借款人的角度出發(fā)，研究網(wǎng)絡(luò)借貸中借款用途對(duì)借貸成功率的影響，以單一變量原則建立數(shù)學(xué)模型，并使用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，回歸實(shí)證研究表明:同等條件下，學(xué)生借款比其它種借款成功率低3.4％，分析其原因發(fā)現(xiàn)學(xué)生還款率并不比其它的低，因此對(duì)學(xué)生存在直覺(jué)歧視。通過(guò)類(lèi)似的方法，本文還發(fā)現(xiàn)用于汽車(chē)或者其它方面的債務(wù)更容易借到錢(qián)。同時(shí)，實(shí)證研究還得出了其它若干因素，如借款金額、利率等對(duì)借款成功率的影響。
　　從投資者的角度出發(fā)，研究

3、借款人的屬性（信用評(píng)分、是否有住房、債務(wù)收入比）及借款項(xiàng)目的屬性（借款金額、利率、借款用途、每月還款金額、投標(biāo)數(shù)目）對(duì)還款率的影響。首先利用一年前的數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過(guò)計(jì)算兩兩屬性之間的互信息得出它們之間的關(guān)聯(lián)程度，利用Prim最大生成樹(shù)算法建立無(wú)向圖，最后選任意頂點(diǎn)作為根節(jié)點(diǎn)并將目標(biāo)節(jié)點(diǎn)作為每個(gè)節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)，建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。再利用此貝葉斯模型對(duì)一年以后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際還款情況進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:貝葉斯模型預(yù)

4、測(cè)還款概率較高的借貸，實(shí)際還款概率確實(shí)比較高，特別是，預(yù)測(cè)概率高于90％的借款，實(shí)際還款率達(dá)到了100％。因此，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)綜合考慮借款人及借款本身的各個(gè)屬性，能夠幫助投資者做出正確的決策。
　　P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中，投資人和借款項(xiàng)目形成了一個(gè)多對(duì)多的二部圖網(wǎng)絡(luò)，投資者和借款項(xiàng)目分別是二部圖兩邊的頂點(diǎn)，每條邊的權(quán)值為投標(biāo)金額。本文建立了基于該二部圖的評(píng)分模型，先利用已知狀態(tài)的借款項(xiàng)目對(duì)投資人進(jìn)行評(píng)分，再用投資人對(duì)未知狀態(tài)的借款項(xiàng)