P2P网络借贷个人信用风险评估.pdf

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1、P2P网络借贷个人信用风险评估赵骥琪2015年6月中图分类号：O213.9UDC分类号：519.2P2P网络借贷个人信用风险评估作者姓名赵骥琪学院名称数学与统计学院指导教师杨国孝教授答辩委员会主席田玉斌教授申请学位理学硕士学科专业应用统计学学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年6月Personalcreditriskassessmentofthepeer-to-peerlendingCandidateName：JiqiZhaoSchoolorDepartment:Mathematicsandstatist

2、icsFacultyMentor:Prof.GuoXiaoYangChair,ThesisCommittee：Prof.YuBingTianDegreeApplied:MasterofscienceMajor：AppliedstatisticsDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：June，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中

3、不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要近年来，随着互联网金融在国内的快速发展，众多的互联网金融业务模式开始崛起，并通过网络的力量被迅速普及和推广,在加剧了金融市场竞争的同时也改善了资本配置的效率。互联网技术与金融业务的日益融合，推动了以P2P为代表的金融创新的出现，并表现出强劲的发展态势。但在快速发展的同时

4、也存在着如信用风险、市场风险、操作风险和政策风险等多种风险，而信用风险即违约率是P2P网贷行业所面临的最主要风险。由于目前大多数P2P网络平台尚未建立自己的信用风险评估模型，这将会直接威胁到P2P网络平台的安全及生存。本文首先分析了在P2P网贷中产生信用风险的原因；其次分析了常用的个人信用风险评估方法，通过比较得出Logistics回归模型更适合衡量P2P网贷信用风险；再次对Logistics回归进行了系统地阐述；最后根据网贷客户的实际数据进行实证研究。本文实证部分的数据集分为训练样本集和测试样本集，首先通过训练

5、样本得出客户的性别，年龄、资产、身份信息、储蓄卡支出金额、信用卡支出金额、信用卡收入金额、按时还款还贷情况、以及客户相关联的邮箱数量等信息对客户的违约情况有密切的联系；此外通过分类表及ROC曲线发现模型的预测准确性达到了70%左右。用同样的方法对测试样本集根据筛选出来的八个个变量进行回代预测，得到预测准确性为71.2%，与训练样本集接近，进一步说明了模型的稳健性，该模型能很好的预测客户的违约情况。关键字：P2P网贷;个人信用风险;Logistics回归模型;ROC曲线I北京理工大学硕士学位论文AbstractIn

6、recentyears,withtherapiddevelopmentofInternetfinancialinthedomestic,manyoftheInternetfinancialbusinessmodelbegantorise,throughthepowerofnetwork,makeitbepopularizationandpromotionquickly.contributedtothefinancialmarketcompetitionaswellastoimprovetheefficiencyo

7、fcapitalallocation.ThecombinationofInternettechnologyandfinancialbusiness,promotedbythepresenceoftheP2Plending.Withtherapiddevelopment，P2Plendingfacingthecreditrisk,marketrisk,operationriskandpolicyriskandotherrisks.CreditriskisthemostimportantriskfacedbyP2Pl

8、ending,andmostoftheP2Pnetworkplatformforthepresenthasnotyetsetuptheirowncreditriskevaluationmodel.ThiswilldirectlythreatensthesafetyandsurvivaloftheP2Pnetworkplatform.Thispaperfirstanalyz