基于多個(gè)分類模型的P2P借款人信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究.pdf

1、近年來(lái)，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展迅速，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為其中的一種重要模式也得到了快速發(fā)展。區(qū)別于傳統(tǒng)的銀行借貸和民間借貸，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸打破了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)于融資對(duì)象、融資渠道和融資來(lái)源的壟斷，也解決了民間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)借貸面臨的受限于地域范圍，需求匹配難和風(fēng)險(xiǎn)高的缺點(diǎn)，使供求雙方可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)直接進(jìn)行對(duì)接，能夠充分利用社會(huì)閑置資金，促進(jìn)利率的市場(chǎng)化，提高社會(huì)資源配置效率。而如今P2P網(wǎng)貸正在從規(guī)范化向?qū)I(yè)化過(guò)渡，借貸資金的安全保障及借貸行為的風(fēng)

2、險(xiǎn)控制越來(lái)越被重視。
　　本文基于多個(gè)分類模型對(duì)P2P借款人信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究，首先對(duì)各個(gè)分類模型的理論進(jìn)行闡述;然后，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行細(xì)致的預(yù)處理，為后續(xù)建模工作做準(zhǔn)備;接著分別運(yùn)用邏輯回歸、隨機(jī)森林、GBDT及三者的模型組合對(duì)借貸行為做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè);最后就各模型對(duì)借款人的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估效果做相關(guān)的評(píng)價(jià)和總結(jié)。
　　本文基于美國(guó)最大的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸公司Lending Club近兩年的借貸數(shù)據(jù)進(jìn)行研究和分析，研究發(fā)現(xiàn)應(yīng)用集成學(xué)習(xí)