基于BP神经网络的P2P网贷市场信用风险评估

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3、铡鳓矧襄，㈡DOI：lO．39696．issn．1003—1154．2015．04．032苍-IBP神轻网治@P2PN铸布场伤用凤隆评估口李从刚，童中文-曹筱珏z(1．南京师范大学商学院，江苏南京210000；2．复旦大学数学科学学院，上海200433)[摘要]分析了P2P网贷平台的传统金融风险和信息科技风险，提出P2P网贷市场信用风险评估指标体系，设计了基于BP神经网络的风险评估模型，并用matlab软件进行仿真，运行结果验证了提出的评估模型的有效性、准确性和便捷性。[关键词]互联网金融；P2P网贷；信用风险评估；BP神经

4、网络[中图分类号]F830．49[文献标识码]A[文章编号]1003—1154{2015)04-0094-03一、引言P2P网贷(peertopeerlending)是个人对个人的借贷，资金供需信息直接在网上发布并匹配，供需双方直接交易．无需通过银行等传统金融机构⋯。P2P网贷弥补了正规金融机构的缺陷，借款人可以获得更好的融资条件。投资人可以获得更高的利息回报，这对于加大对我国小微企业的金融支持力度和打破金融抑制具有重要意义。然而．我国网贷市场目前尚处于“无行业标准、无进入门槛、无监管机构”的“三无”状态。网贷平台为了追逐利润而不顾风险控制，导致行业风险急剧上升。据网

5、贷之家统计，截止2014匀z年底，因恶意诈骗、经营不善等问题而倒闭、跑路的问题平台已累计近400家，已严重威胁到了金融市场的稳定。因此，对P2P网贷市场信用风险进行评估、构建保障金融安全的屏障．显得尤为迫切和重要。本文填补了该领域的空白．具有一定的理论和现实意义。国际上，一般将信用风险的评估转变为对企业财务状况的测度，根据财务状况影响因素建立综合指标体系来衡量企业的信用风险。因而，指标体系的构建和评估模型的确定是风险评估的关键[2]，常用的模型有统计方法和神经网络等。统计方法在运用时需要满足严格的假定条件，实践中却很难完全满足。神经网络克服了以上难点，它可以实现任意的

6、非线形映射并具有良好的泛化能力，通过训练往往可以获得较高的预测精度。其中，BP网络是应用最广泛的一类．在风险评估问题中大量运用，并显示了巨大的优越性。TamE31采用BP网络用美国德克萨斯州银行样本预测银行破产风险，发现BP网络在预测精度上要优于DA法、Logit法和近邻法等其他方法。本文利用BP(ErrorBackPropagation)神经网络评估P2P网贷平台的信用风险。’二、P2P网贷市场信用风险评估指标体系(一)P2P网贷平台及其风险互联网金融本质上还是金融，因此传统金融机构金融风险的分析框架仍然适用于P2P网贷平台。在我国．P2P网贷主要有担保模式和债权转

7、让模式。前者提供本息担保，职能类似于传统金融机构；后者先借款给资金需求者，然后再把债权转让给投资者，并通过债权金额和期限的拆分来更好地满足投资者需求。网贷平台实际上承担了大量的传统金融风险，如本息担保、拆标会分别产生与贷款有关的信用风险和与期限、流动性转换产生的流动性风险。此外，由于金融的互联网化和互联网企业对金融领域的扩张。信息科技风险变得日益突出⋯。信息科技风险是指信息科技在商业银行运用过程中，由于自然因素、人为因素、技术漏洞和管理缺陷产生的操作、法律和声誉等风险。相对于传统金融风险，信息科技风险有如下特征：风险成因复杂、不确定性突出、外部性特点显著、损失难以计量

8、和影响范围广[5]。(二)指标体系对传统金融风险的评估，本文将借鉴国际通行[基金项目]国家社会科学基金青年项目(12CJYl08)；江苏省创新经济研究基地支持．囡管理现代化的骆驼评级法．利用资本充足性、资产质量、管理水平、盈利状况和流动性这五项指标评估。其中，资本充足性是指平台相对于业务规模的资本充足程度；资产质量是指平台对外贷款的质量；盈利状况是指平台的盈利水平：流动性是指平台满足投资者提现和借款人正常贷款需求的能力；管理水平主要考察平台管理者水平、员工素质等定性因素，一般认为，前四个指标综合反映了管理水平。至于信息科技风险的评估，阎庆民等[51构建了以“目标”和“

9、过程控制”为导向的信息科技风险监管指标体系．用于对信息科技风险的评估。然而，P2P网贷信息透明度还不高，很多数据的获取存在很大困难．考虑到指标体系建立的可操作性原则。本文将选取反映平台股东背景、品牌价值和管理能力等综合实力的一组指标来衡量平台的信息科技风险。因为由定义可知，自然因素、人为因素、技术漏洞和管理缺陷是信息科技风险的主要来源。根据经验，平台的股东背景越强、品牌价值越高、管理越优秀。其人才、技术和管理优势就越明显．信息科技风险就越小。P2P网贷市场信用风险评估的三级指标体系如表1所示。表1P2P网贷市场信用风险评估的指标体系一级指标二级指标三