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《基于決策樹與Logistic回歸的P2P網貸平臺信用風險評價比較分析》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在工程資料-天天文庫。
1、基于決策樹與Logistic回歸的P2P網貸平臺信用風險評價比較分析余華銀雷雅慧安徽財經大學統(tǒng)計與數學學院摘要：P2P網貸行業(yè)在屮國發(fā)展迅速，其背后的風險不容忽視。文章旨在研究P2P網貸平臺存在的信用風險，參考銀行對中小企業(yè)的信用風險評價方法以及國內相關文獻的評價指標，構建了P2P網貸平臺信用風險評價指標體系。運用兩種決策樹模型和Logistic回歸對529家網貸平臺進行了實證分析，建立了網貸平臺的信用風險評價模型。結果表明，3種模型都具有較好的信用風險預測能力，其中決策樹的預測能力更優(yōu)，具有更好的應用前景。關鍵詞：P2P網貸平臺;決策樹;Logistic;信用風險;作者
2、簡介：余華銀(1962-)，男，安徽全椒人，教授，主要從事金融與投資統(tǒng)計研究。收稿日期：2017-07-11基金：安徽省哲學社會科學規(guī)劃項目(AHSKY2015D53)ComparativeAnalysisonCreditRiskEvaluationofP2PNetworkLoanPlatformBasedonDecisionTreeandLogisticRegressionYUHuayinLEIYahuiInstituteofStatisticsandAppliedMa/thematics,AnhuiFinanceandEconomicsUniversity;Abstr
3、act：P2PnetworkloanindustrygrowsrapidlyinChina,andthecreditriskproblemsoftheplatformareincreasinglyapparent.ThispaperaimstoexplorethecreditriskproblemsofP2Pnetworkloanplatform,andconstruetsanevaluationindexsystembydrawingreferencesfrombanks'creditriskevaluationonsmallandmiddlcsizcdcntcrpri
4、scsandevaluationindexesindomesticrelatedliterature.Empiricalanalysison529networkloanplatformsismadebyusingthetwodecisiontreemodelsandLogisticregressionandthecreditriskmodelisestablished.TheresuItsshowthatthethreemodelshavestrongabilitytopredictcreditrisks,andamongwhichtheeffeetofdecisiont
5、reeissuperior,havingbetterapplicationprospect.Keyword：P2Pnetworkloanplatfonn;decisiontree;Logistic;creditrisk;Received：2017-07-11長期以來，我國屮小企業(yè)和個人貸款難度高、大眾小額理財的需求量大，在這種背景下，近年來P2P網貸的優(yōu)勢H益突出，在國內得到了迅速發(fā)展。P2P網貸融入互聯(lián)網技術，給民間借貸帶來了新思維，受到了借貸雙方的普遍歡迎，成為互聯(lián)網金融領域的代表模式之一。然而，我國投資者普遍風險意識較弱、投資缺乏理性，很容易被網貸華麗的“包裝”所迷
6、惑。近些年，P2P在國內日益蓬勃發(fā)展，看似欣欣向榮的表彖下，其潛在的風險也口益顯現。2016年，全年出現因經營不善、攜款跑路、黑客攻擊等原因使網站無法止常運營而停業(yè)的平臺就有一千余家?？梢姡脚_的信用風險是投資者甄選平臺的重要依據，因此，選用恰當的方法對平臺進行信用風險評價是網貸領域研究的焦點。國內外學者以網貸平臺真實數據為基礎，對信用風險領域展開了研究。孫同陽和謝朝陽從網貸個人信用風險角度，運用決策樹模型進行實證分析，發(fā)現網貸平臺對個人信用風險評級方而存在嚴重問題山。王丹和張洪潮參考了傳統(tǒng)金融機構對小微企業(yè)信用評價方法，運用AHP和模糊數學綜合評價法對網貸平臺進行了信用
7、評級②。嚴復雷和李浩然利用Logit模型對87家網貸平臺進行回歸分析,得出了對網貸平臺信用風險有著重要影響的指標RL潘爽和魏建國運用信號傳遞模型探索了分散網貸平臺信用風險的有效方式趙1。董梁和胡明雅對新進的借款人進行研究，以借款人年齡、借款用途、收入等指標為依據，運用Logistic回歸模型建立了信用風險評價模型。實證分析結果表明，擴大評價指標類型和加大對平臺的審核力度是防范借款人信用風險的有效方法[5]oLaura等人對P2P借款者在貸款時的描述性語言展開了研究，并使用LI-WC軟件對20萬余個借款請求進行了分析。借款請求中
