P2P網(wǎng)絡(luò)借貸滿標(biāo)概率預(yù)測(cè)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)安全、第三方支付技術(shù)的日漸成熟、人們?nèi)粘Ｉ钪袑?duì)網(wǎng)上交易信任的增加，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)迅速發(fā)展。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為典型的互聯(lián)網(wǎng)金融模式，為急需資金的個(gè)人和中小企業(yè)提供了融資渠道，其依靠第三方網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，為個(gè)人與個(gè)人之間提供了公開(kāi)透明的小額信用交易的可能，也為實(shí)現(xiàn)金融脫媒和踐行普惠金融做出了有益貢獻(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)借貸自2005年興起以來(lái)，在全球范圍內(nèi)發(fā)展迅速，但也面臨著借貸成功率較低、資金成本過(guò)高等問(wèn)題。借款滿標(biāo)是指借款人在網(wǎng)貸平臺(tái)規(guī)定的期限

2、內(nèi)其列表可得到足夠的出借人關(guān)注和投標(biāo)，進(jìn)而足額籌集到所需資金的狀態(tài)。本文通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的梳理和分析，試圖從借款人信息出發(fā)，探討投資人通過(guò)第三方網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)行投資決策的過(guò)程，為借款人提高借款滿標(biāo)概率及投資者提高投資精度提供有益建議。借貸市場(chǎng)中的信息傳播方式及公開(kāi)程度對(duì)金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展至關(guān)重要，在P2P網(wǎng)貸市場(chǎng)中交易雙方互不相識(shí)僅通過(guò)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生聯(lián)系，因此借款人在關(guān)鍵信息方面通常更有優(yōu)勢(shì)，大量潛在真實(shí)信息常常由借款人掌握，投資人則處于信息劣勢(shì)，借

3、貸雙方存在著明顯的信息不對(duì)稱。本文將信息不對(duì)稱理論應(yīng)用到網(wǎng)貸行業(yè)，從網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀入手，審視網(wǎng)貸經(jīng)營(yíng)模式，重現(xiàn)P2P網(wǎng)貸交易流程，以闡明借款人信息與借款滿標(biāo)之間的關(guān)系，并構(gòu)建借款滿標(biāo)概率預(yù)測(cè)模型。
　　文中對(duì)國(guó)內(nèi)借貸網(wǎng)站—拍拍貸的借貸機(jī)制進(jìn)行了著重介紹，作為首家純信用無(wú)擔(dān)保網(wǎng)貸平臺(tái)，拍拍貸從性質(zhì)上講最接近P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的本質(zhì)，因此選擇該平臺(tái)作為研究主體，同時(shí)也從該平臺(tái)運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)軟件選取實(shí)證分析的數(shù)據(jù)來(lái)源。文章首先對(duì)選取的數(shù)

4、據(jù)進(jìn)行聚類分析，為了解不同特征的借款人使用平臺(tái)的效率，文章選取5個(gè)維度的指標(biāo)，對(duì)全部樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，分析結(jié)果將8個(gè)信用等級(jí)的借款人分為四類。從而得出評(píng)估授信狀況相似的借款人行為模式是有差異的，而信用等級(jí)不同的借款人之間也會(huì)存在共性，也即信用等級(jí)部分反映了借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而影響其借貸成功可能性。因此對(duì)于借款人的動(dòng)態(tài)行為規(guī)律，只以信用等級(jí)來(lái)界定是有失偏頗的。因此挖掘出信用等級(jí)這一信號(hào)所不能顯示的信息，識(shí)別用戶在平臺(tái)的表現(xiàn)，可以找出借

5、款人中出現(xiàn)的不同的行為模式，同時(shí)為借款滿標(biāo)概率的研究提供了契機(jī)。希望經(jīng)過(guò)借款滿標(biāo)概率預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建，可以借助借款人在網(wǎng)貸平臺(tái)上披露的信息預(yù)測(cè)其借款滿標(biāo)可能性。
　　接著，文章選取指標(biāo)以構(gòu)建借款滿標(biāo)概率預(yù)測(cè)模型，經(jīng)過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及多重共線性診斷，得出自變量之間存在多重共線性。本文為解決解釋變量間存在的多重共線性問(wèn)題，以使最終構(gòu)建模型更加精確，在閱讀相關(guān)文獻(xiàn)后選擇使用主成分改進(jìn)的邏輯回歸方法。這種方法的核心在于經(jīng)過(guò)變換可將原本

6、具有相關(guān)性的解釋變量綜合為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)，提取出的少數(shù)綜合指標(biāo)能反映原來(lái)多個(gè)變量的信息。最終以借款人信息為自變量，以借貸滿標(biāo)與否為因變量，依據(jù)抓取的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，用提取出的主成分代替原有全部解釋變量進(jìn)行邏輯回歸，用二元邏輯回歸方法構(gòu)建借款滿標(biāo)概率預(yù)測(cè)模型，之后再對(duì)各提取出的主成分進(jìn)行還原，來(lái)研究其他若干變量對(duì)滿標(biāo)概率的作用方向和影響程度。為借款人提高借款滿標(biāo)概率、投資人優(yōu)化投資決策提供參考。最后針對(duì)當(dāng)前借款成功率較低，信用機(jī)制不