【摘 要】
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P2P网络借贷是通过互联网平台实现的直接借贷,意在公平、公正、公开的互联网背景下,降低金融门槛,让更多人共享金融服务,对于扩大社会融资、加速“金融脱媒”、改善金融资源配置效率、提高金融普惠程度都大有裨益。但由于互联网环境的不确定性和虚拟性,P2P网络借贷平台的信用风险被进一步放大,相比较传统的借贷模式,P2P网络借贷模式面临更大的信用问题和借贷违约风险。而如何在评价P2P网络借贷平台借款人的信用风
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P2P网络借贷是通过互联网平台实现的直接借贷,意在公平、公正、公开的互联网背景下,降低金融门槛,让更多人共享金融服务,对于扩大社会融资、加速“金融脱媒”、改善金融资源配置效率、提高金融普惠程度都大有裨益。但由于互联网环境的不确定性和虚拟性,P2P网络借贷平台的信用风险被进一步放大,相比较传统的借贷模式,P2P网络借贷模式面临更大的信用问题和借贷违约风险。而如何在评价P2P网络借贷平台借款人的信用风险的基础上进行借贷双方的匹配成为当前P2P网络借贷平台重点关注的问题。所以,P2P网络借贷平台的重点在于控制风险,把不易跑路、信用状况良好的借款人筛选出来,并和出借人进行有效匹配,才有助于提高P2P网络借贷平台的匹配效率。P2P网络借贷平台中的出借人与借款人的匹配模式与商业银行中的银企匹配关系并不是完全一致,而目前针对P2P平台出借人与借款人匹配关系的相关研究还相对较少。因此,本文将针对P2P平台借贷双方匹配模型的特点,围绕P2P网络借贷平台借款人信用评价属性特征选择模型、借款人的违约概率测算模型、出借人与借款人的匹配模型展开相关研究。本文主要完成了以下三个方面的研究工作:（1）建立基于Logistic回归的信用属性特征选择模型,解决有效判别借款人违约状态的属性特征选择问题。构造属性特征与违约状态之间的Logistic回归模型,利用属性特征回归系数的Wald统计量检验该属性的违约判别能力,删除违约鉴别能力弱的属性特征,保证了保留的所有属性特征都是违约判别能力强的属性特征。（2）利用随机森林-Logistic回归建立借款人违约概率测算模型,解决借款人的违约概率测算问题。首先,建立基于随机森林模型的借款人违约判别模型,通过对比分析决策树、随机森林、支持向量机、BP神经网络等四种机器学习方法在同一样本下的违约判别能力,选择违约判别能力最优的随机森林模型建立借款人违约判别模型;其次,考虑到随机森林模型无法确定借款人违约概率的特点,在随机森林违约判别结果的基础上,建立基于Logistic回归的借款人违约概率测算模型,解决P2P平台借款人违约概率的测算问题。（3）在考虑借款人违约概率的基础上,通过双边匹配方法建立出借人与借款人的匹配模型,解决P2P平台出借人与借款人的最优匹配问题。首先,根据借款人的各属性特征实际值与出借人对借款人各属性特征的最低可接受值的差值,构建出借人对借款人的满意度函数,根据出借人的各属性特征实际值与借款人对出借人各属性特征的最低可接受值的差值,构建借款人对出借人的满意度函数,根据收益最大化构建P2P平台的满意度函数;然后,根据三个满意度函数构造借贷双方最优匹配模型的目标函数,以出借人匹配对象的数量限制、借款人匹配对象的数量限制为约束条件,建立借贷双方最优匹配模型,保证了 P2P借贷平台的匹配可以满足出借人相关信息要求,降低出借人的投资风险,提高P2P借贷平台的收益;最后,通过算例验证了借款人与出借人最优匹配模型的有效性。本文的研究为考虑借款人违约概率的P2P平台借贷双方匹配模型相关研究奠定了基础,具体的应用研究体现了本文对于实践的指导意义,为将来扩展研究其它借贷双方匹配类型提供了思路和方法。
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