P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投資者意愿歸因分析.pdf

1、作為互聯(lián)網(wǎng)金融的代表，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸打破了傳統(tǒng)金融的地域、時(shí)間限制，是通過互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)小額貸款的創(chuàng)新型金融模式。在目前 P2P平臺(tái)借貸需求大卻成交率不高的背景下，本課題以人人貸為例，對(duì) P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中影響投資者行為的因素進(jìn)行分析。理論研究方面，本文對(duì)已有的理論和研究現(xiàn)狀綜述，概括出目前 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中投資者意愿的4個(gè)維度：個(gè)人信息，信用信息、借款信息以及社會(huì)資本，并描述目前4個(gè)維度下影響因素的研究現(xiàn)狀。在上述視角下以人人貸上搜集的90

2、00多條項(xiàng)目信息為例，為數(shù)據(jù)做維度的劃分和描述性分析，結(jié)合數(shù)據(jù)特征及初次借貸者和非初次借貸者的個(gè)體差異，分別對(duì)這兩個(gè)群體分析并作對(duì)比。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在于：
　?。?）本課題將多分類器融合和遞進(jìn)式分類模型引入P2P借貸中。在模型分析上，本課題在傳統(tǒng)量化分析的基礎(chǔ)上，使用隨機(jī)森林組合分類模型和貝葉斯分類模型對(duì)數(shù)據(jù)擬合，并比較數(shù)據(jù)擬合效果，給出綜合性的影響因素及具體權(quán)重。
　?。?）本課題基于 ELM模型將文本描述納入風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估范

3、圍。本課題加入了文本描述這一屬性，創(chuàng)新性的將借款描述作為借款人借貸信息，加入模型預(yù)測(cè)中。在以往文獻(xiàn)中只對(duì)借款人提供的基本信息進(jìn)行分析，而在小微貸款中，借款人的借款描述全面性和真實(shí)性也會(huì)影響投資人的感知信任，進(jìn)而影響投資決策。
　　結(jié)果表明，隨機(jī)森林和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到理想的分類效果，并且投資者對(duì)初次借貸者和非初次借貸者投資意愿的影響因素確實(shí)存在差異。在輔助模型分析中，證實(shí)動(dòng)態(tài)信息對(duì)個(gè)體加工能力的促進(jìn)作用，其中文本描述對(duì)初次借貸者和