基于核的p2p信贷风险评估模型研究

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1、华中科技大学硕士学位论文贷还是商业贷款领域，均存在多种风险评估方法，这些方法的思想本质是相同的，即寻找与违约相关的因素，如借款者的经济实力、贷款用途等；然后将这些因素综合考虑通过加权计算得出贷款违约的概率。一些评估方法是根据概率设定一个阈值将贷款分为“优质贷款”和“不良贷款”，用于是否予以贷款的决策审批[2]。另外一些方法则是将其通过一定的转换，以信用分的形式展现，供专业人士参考。然而这些方法对P2P借贷中的投资者并不适用。与传统借贷不同，P2P借贷中的投资者和贷款之间是多对多的关系，投资者可以将资金分散到不同的贷款中，通过多种贷款组合，期望以较小的风险获得期望的收

2、益。传统借贷的风险评估方法都是围绕如何预测单笔贷款的违约概率进行的，违约概率应用到贷款组合中并无实际意义。投资者的资金有限，如何在不同的贷款之间分配资金到达减小风险的目的，对大多没有专业知识的投资者是非常大的挑战。正因如此，本研究从P2P借贷的特点出发，为其中的风险赋予新的数学描述，可同时用于单笔贷款和贷款组合中，并介绍了相应的模型，即基于核的P2P信贷风险评估模型。该模型可以有效地评估贷款组合的风险和收益，且应用于组合优化中，可针对投资者的风险偏好，提供量化的投资建议[67]。但是基于核的风险评估模型以贷款违约预测模型为基础，违约概率预测的准确度对其评估结果影响较

3、大；利用核回归对相似贷款进行加权，带宽的选取亦十分重要。研究贷款违约预测模型对基于核的信贷风险模型的影响，以及带宽对评估结果的影响，能为基于核的信贷风险评估模型更有效的评估风险提供依据；在此基础上进行的组合优化能更有效地帮助投资者解决贷款选择和资金分配的难题，减少因评估不准确带来的损失。1.3国内外研究现状1.3.1P2P借贷的研究现状P2P借贷作为一种基于网络平台的新型借贷模式，主要由3个部分组成：借款者、投资者以及由他们构成的交易市场。对P2P借贷的研究也是围绕这3个方面进2华中科技大学硕士学位论文行的，下面分别予以介绍。从市场的角度，社会互动、社会资本、信托、

4、名誉、信息经济都得到了广泛的研究。Hulme和Wright从多个方面对民间借贷进行了深度剖析[3]；Alexandris和Bachmann等对民间借贷的基本特征进行了综述[4]，并分析了潜在的问题，给出了改善措施；Herrero度量了社会互动对资金风险评估的影响[5]；Galloway研究了P2P借贷在社区发展中获得利益及潜在的挑战，并给出了部分挑战的应对措施以帮助这个新兴产业发展[30]；Wang和Sonenshein等人向P2P借贷市场中引入了社会资本的角色[31]；Xu等人比较了社会资本在不同群体和文化的P2P借贷市场中产生的影响[35]；Zhang和Fang

5、提出了基于任务取向的社交网络中信任最大化问题[36]，同时，基于中国的P2P借贷市场分析信任因子[37]；Collier和Hampshire为社区声誉系统的设计和评估提出了理论框架[38]；Bohme和Potzsch指出了在线民间借贷中经济利益与私人目标的冲突[39]；Lin等人检验在线社交网络能否缓和在线市场的信息不对称问题[49]；Lin研究了网络指标是否影响及如何影响P2P市场中的金融交易，以及偿款记录是否影响这类的信贷可靠性[50]。P2P借贷市场的参与者可以粗略的分为两组：借款者和投资者。借款者的共同的目标是贷款得到投资，研究者期望从借款者提供的所有信息中

6、寻找影响贷款成功申请的因素。从借款者的角度，Ryan等研究发现重要的决定因素可划分为个人/社会信息和金融信息[51]；Jing和Rong提出了基于智能体的借款者推荐系统[52]；Larrimore等分析了贷款申请中措词的影响，为借款者提高贷款申请的说服力提供了建议[53]；另一方面，Herzenstein等人研究发现借款者的财政实力和提出贷款申请所付出的努力是贷款能否成功的主要决定因素[54]；文献[55,56]提出的决策支持系统可以帮助借款者优化他们的决策。从投资者的角度，研究者调查了投资者的投资决策行为和投标行为。Garman等研究发现投资者搜寻贷款申请的过程是

7、投资行为的重要构成[57]；Lyer和Klafft分别研究了投资者如何利用Prosper网络平台上的传统和非传统信息推断借款者的实际信用分[58,59]；Krumme和Herrero-Lopez检验了投资者的行为并发现很多借贷交易是次优的决策[60]；Sonenshein等人检验了投资者资助借款者是否会受到社会账户的影3华中科技大学硕士学位论文响[61]。Ceyhan等研究了P2P贷款竞拍网站上投标行为的动态特征[62]，并建立了基于投标动态进程的模型；Puro等定义并鉴定了现实生活中小型拍卖的投标策略[63]，他们研究发现投标者使用多种不同的投标策略，投标行为