【摘 要】
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近年来,互联网经济的日益扩张已经深刻的影响到了社会的各行各业,P2P网络借贷作为互联网经济的一种重要的模式也得到了迅猛发展,同时也面临着激烈的竞争。P2P网络借贷与传统的借贷模式相比,为出借人提供了新的投资途径,为借款人提供了新的融资手段,借款人能够更加快捷方便的获得需求的资金。并且P2P网络借贷的贷款门槛低、覆盖面广。但是由于互联网本身所具有的虚拟性和借贷双方信息不对称等问题的存在,导致借款人的
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近年来,互联网经济的日益扩张已经深刻的影响到了社会的各行各业,P2P网络借贷作为互联网经济的一种重要的模式也得到了迅猛发展,同时也面临着激烈的竞争。P2P网络借贷与传统的借贷模式相比,为出借人提供了新的投资途径,为借款人提供了新的融资手段,借款人能够更加快捷方便的获得需求的资金。并且P2P网络借贷的贷款门槛低、覆盖面广。但是由于互联网本身所具有的虚拟性和借贷双方信息不对称等问题的存在,导致借款人的信用风险增加,出借人不能够准确的判断该笔借款存在的风险的大小,进而阻碍了P2P网络借贷市场的正常发展。本文选择发展较为完善的美国P2P网络借贷平台的数据,运用多种模型对P2P网络借贷中借款人的信用风险进行预测研究,为出借人和P2P网络借贷平台在如何减小借款人可能存在的信用风险所带了损失提供一定的参考。本文选择美国P2P网络借贷平台Lending Club公司2017年的借贷记录数据,通过Logistic回归模型、Probit回归模型、线性判别分析和基于集成学习的随机森林模型对P2P网络借贷中借款人的信用风险进行实证研究。首先,通过相关文献的梳理,对P2P网络借贷的几种模式进行了介绍,阐述了研究P2P网络借贷的角度和方法。然后对这四种模型的基本理念进行了阐述,接下来对收集到的借款人借贷的原始数据集进行预处理,为后续的建模工作做准备,对预处理之后的数据集,分别运用四种模型对P2P网络借贷中借款人的信用风险进行风险评估和预测,最后根据相关评价指标等对这四种模型的预测分析效果进行相关的评价和总结。从研究的结果来看,运用随机森林模型对P2P网络借贷中借款人的信用风险的预测和评估的效果要好于其他模型。同时,本文的研究还可以对P2P网络借贷平台在借款人的信用风险评估的方法选择上提供一定的参考。并针对P2P网络借贷中的信用风险控制机制提供了相关建议,帮助出借人保障合法收益,并且促进P2P网络借贷市场健康、稳定的发展。
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于玉林，1934年生于湖北省建始县。现为天津财经大学教授，博士生导师，天津现代无形资产研究所所长，天津市无形资产研究会会长，《现代会计》主编，中国商业会计学会理事，享受国务院颁发