P2P網(wǎng)絡借貸滿標概率預測研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)安全、第三方支付技術的日漸成熟、人們?nèi)粘Ｉ钪袑W(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)絡借貸作為典型的互聯(lián)網(wǎng)金融模式，為急需資金的個人和中小企業(yè)提供了融資渠道，其依靠第三方網(wǎng)絡平臺，為個人與個人之間提供了公開透明的小額信用交易的可能，也為實現(xiàn)金融脫媒和踐行普惠金融做出了有益貢獻。網(wǎng)絡借貸自2005年興起以來，在全球范圍內(nèi)發(fā)展迅速，但也面臨著借貸成功率較低、資金成本過高等問題。借款滿標是指借款人在網(wǎng)貸平臺規(guī)定的期限

2、內(nèi)其列表可得到足夠的出借人關注和投標，進而足額籌集到所需資金的狀態(tài)。本文通過對國內(nèi)外文獻的梳理和分析，試圖從借款人信息出發(fā)，探討投資人通過第三方網(wǎng)貸平臺進行投資決策的過程，為借款人提高借款滿標概率及投資者提高投資精度提供有益建議。借貸市場中的信息傳播方式及公開程度對金融機構的發(fā)展至關重要，在P2P網(wǎng)貸市場中交易雙方互不相識僅通過網(wǎng)絡產(chǎn)生聯(lián)系，因此借款人在關鍵信息方面通常更有優(yōu)勢，大量潛在真實信息常常由借款人掌握，投資人則處于信息劣勢，借

3、貸雙方存在著明顯的信息不對稱。本文將信息不對稱理論應用到網(wǎng)貸行業(yè)，從網(wǎng)絡貸款平臺運營現(xiàn)狀入手，審視網(wǎng)貸經(jīng)營模式，重現(xiàn)P2P網(wǎng)貸交易流程，以闡明借款人信息與借款滿標之間的關系，并構建借款滿標概率預測模型。
　　文中對國內(nèi)借貸網(wǎng)站—拍拍貸的借貸機制進行了著重介紹，作為首家純信用無擔保網(wǎng)貸平臺，拍拍貸從性質上講最接近P2P網(wǎng)絡借貸的本質，因此選擇該平臺作為研究主體，同時也從該平臺運用網(wǎng)絡爬蟲軟件選取實證分析的數(shù)據(jù)來源。文章首先對選取的數(shù)

4、據(jù)進行聚類分析，為了解不同特征的借款人使用平臺的效率，文章選取5個維度的指標，對全部樣本數(shù)據(jù)進行聚類分析，分析結果將8個信用等級的借款人分為四類。從而得出評估授信狀況相似的借款人行為模式是有差異的，而信用等級不同的借款人之間也會存在共性，也即信用等級部分反映了借款人的違約風險進而影響其借貸成功可能性。因此對于借款人的動態(tài)行為規(guī)律，只以信用等級來界定是有失偏頗的。因此挖掘出信用等級這一信號所不能顯示的信息，識別用戶在平臺的表現(xiàn)，可以找出借

5、款人中出現(xiàn)的不同的行為模式，同時為借款滿標概率的研究提供了契機。希望經(jīng)過借款滿標概率預測模型的構建，可以借助借款人在網(wǎng)貸平臺上披露的信息預測其借款滿標可能性。
　　接著，文章選取指標以構建借款滿標概率預測模型，經(jīng)過對樣本數(shù)據(jù)進行預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題，以使最終構建模型更加精確，在閱讀相關文獻后選擇使用主成分改進的邏輯回歸方法。這種方法的核心在于經(jīng)過變換可將原本

6、具有相關性的解釋變量綜合為少數(shù)幾個綜合指標，提取出的少數(shù)綜合指標能反映原來多個變量的信息。最終以借款人信息為自變量，以借貸滿標與否為因變量，依據(jù)抓取的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，用提取出的主成分代替原有全部解釋變量進行邏輯回歸，用二元邏輯回歸方法構建借款滿標概率預測模型，之后再對各提取出的主成分進行還原，來研究其他若干變量對滿標概率的作用方向和影響程度。為借款人提高借款滿標概率、投資人優(yōu)化投資決策提供參考。最后針對當前借款成功率較低，信用機制不