【摘 要】
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随着互联网技术在全球范围的迅速普及,互联网金融行业迅速崛起,给人们的生产生活带来了重大改变。P2P网贷作为互联网金融中的重要一员,因其门槛低、操作简单、放款迅速等特点,深受广大自然投资人的喜爱。但国内P2P行业由于前期监管不足且缺乏严格的行业规范等原因,导致各种问题层出不穷,最终于2020年彻底清退出中国市场。值此时机,国内各大头部平台将战略方向转移至贷款缺口严重的东南亚各国。印度尼西亚作为一个发
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随着互联网技术在全球范围的迅速普及,互联网金融行业迅速崛起,给人们的生产生活带来了重大改变。P2P网贷作为互联网金融中的重要一员,因其门槛低、操作简单、放款迅速等特点,深受广大自然投资人的喜爱。但国内P2P行业由于前期监管不足且缺乏严格的行业规范等原因,导致各种问题层出不穷,最终于2020年彻底清退出中国市场。值此时机,国内各大头部平台将战略方向转移至贷款缺口严重的东南亚各国。印度尼西亚作为一个发展中国家,有着极大的贷款缺口,成为各大平台发展的重要市场之一。但随着印尼信贷市场需求的快速增长,国内政策不断调整导致客群变化、利率降低以及风险增大等问题不断出现,使得各平台放款成本不断增高,在这样的背景下,为了实现降本增效,如何精确量化用户违约风险成为目前各平台亟待解决的问题。针对该问题,本文通过对目前学术界以及实业界最常用的算法进行了理论上的分析对比,并最终选择LGBM算法建立P2P借款人的违约预测模型。本文首先对Logistic模型、决策树模型以及传统的集成学习方法进行了理论上的研究,对其优势与弊端进行了简单的对比分析,并引出了本文最终用到的LightGBM模型。本文以印尼某P2P头部平台2021年4月至8月交易数据为例,经过数据预处理、WOE编码、变量Ⅳ值对比分析对变量进行降维,并初步训练模型得到了不错的结果;再进一步通过相关性分析及变量重要性对比分析进一步对数据降维,再次训练模型,在模型准确性未降低的前提下,极大的提高了模型的训练速度。同时由于本文通过给测试集与训练集结果设置阈值的方式引入了一个新的惩罚项,使得模型具有了很强的泛化能力。本文的实证结果表明,LightGBM模型通过对以往机器学习算法的改进,提高了模型处理数据的多样性及处理能力,不仅可以保证模型预测精度也能大幅提高模型的运行速度,因此在数据复杂且高维的P2P违约预测场景中,LightGBM模型十分适用。
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