【摘 要】
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互联网金融新兴借贷模式——P2P网络借贷,由于其参与门槛低、交易手续方便以及无需担保抵押等优点,受到个人以及中小企业的青睐,并在我国得到快速发展。但在快速发展的同时,行业竞争愈发激烈加上整个行业监管细则暂时性缺失,涌现出大批问题平台,其中问题平台产生的主要原因之一是行业存在较高的借款人违约风险。借款人违约风险发生主要是受到借贷双方信息不对称性影响,为缓解借贷双方信息不对称性,本文将从非结构化信息入
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互联网金融新兴借贷模式——P2P网络借贷,由于其参与门槛低、交易手续方便以及无需担保抵押等优点,受到个人以及中小企业的青睐,并在我国得到快速发展。但在快速发展的同时,行业竞争愈发激烈加上整个行业监管细则暂时性缺失,涌现出大批问题平台,其中问题平台产生的主要原因之一是行业存在较高的借款人违约风险。借款人违约风险发生主要是受到借贷双方信息不对称性影响,为缓解借贷双方信息不对称性,本文将从非结构化信息入手,对借款描述展开研究。借款描述是P2P网络借贷中主要语言信息,是借款人补充信息的唯一途径,包含了借款人收入、借款目的、还款意愿等信息。本文将重点研究从借款描述中挖掘的文本变量与借款人违约行为的关系。本文以人人贷交易数据作为研究数据,主要从文本的文字特征、内容特征、情感特征三方面对借款描述进行挖掘,以LDA主题模型和文本情感分析技术为技术手段。其中通过LDA主题模型从借款描述中挖掘借款人本次借款目的,通过文本情感分析技术计算本次借款急迫程度。本文采用二元逻辑回归模型研究了挖掘出的文本变量对借款人违约行为的影响作用。为探讨文本变量对违约风险预测结果的提升作用以及评估变量重要程度,进一步采用了随机森林集成学习算法建立了预测模型。实证结果表明:(1)通过二元逻辑回归结果表明,文本变量对于借款人违约具有一定的预示作用。文本长度与借款人违约概率具有显著负相关关系;其次借款目的同样与借款人违约概率具有显著关系,不同的借款目的,具有不同的违约风险,其中用于“购车借款”的风险最高,其次是“投资创业”。(2)还款能力信息、还款意愿信息补充变量以及借款急迫度变量均未通过显著性检验,因此认为以上变量均对借款人违约行为不具有预示作用。(3)通过随机森林分类模型结果得知,添加文本变量后,模型精度得到2.3%的提升,其中伪阴性率(将高风险借款人判断为低风险的概率)降低近3%,文本变量能有效提升预测模型准确性。(4)通过对变量进行重要性评估,得出文本变量相对于借款人的人口属性(性别、年龄、学历等)具有更好的分类预测作用,其中文本长度特征重要性仅次于信用评级。综上所述,从借款描述中挖掘的文本变量,在识别借款人违约风险上显示出了较大的作用。以上研究结果有助于提升平台以及出借人识别借款人违约风险的能力,减小违约风险的发生,同时丰富了借款描述在P2P网络借贷领域的研究。
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