【摘 要】
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互联网的发展给金融创新带来了更多的可能,P2P网贷作为一种具有代表性的互联网金融模式创新,其对连接社会闲置资本和发展普惠金融具有重大意义。但P2P网贷行业暴露出来的非法吸收存款,非常规经营和借款人信用风险问题一直以来都是监管的难点所在。如今监管政策更是以“退出和转型”为主,P2P网贷模式可能迎来大变局,通过转型该模式将向更加规范和健康金融业态发展。本文研究P2P网贷借款人违约风险对其未来的转型具有参考借鉴意义。本文主要从以下几个方面展开研究:
首先,构建P2P借贷关系复杂网络,结合借款人节点的信
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互联网的发展给金融创新带来了更多的可能,P2P网贷作为一种具有代表性的互联网金融模式创新,其对连接社会闲置资本和发展普惠金融具有重大意义。但P2P网贷行业暴露出来的非法吸收存款,非常规经营和借款人信用风险问题一直以来都是监管的难点所在。如今监管政策更是以“退出和转型”为主,P2P网贷模式可能迎来大变局,通过转型该模式将向更加规范和健康金融业态发展。本文研究P2P网贷借款人违约风险对其未来的转型具有参考借鉴意义。本文主要从以下几个方面展开研究:
首先,构建P2P借贷关系复杂网络,结合借款人节点的信用等级和违约情况,从网络整体视角和局部视角对网络结构特征和借款人行为特征进行分析。通过计算网络中每个节点的入度中心度、接近中心度、近距威望和中介中心度,及其与该节点所对应的借款人信用等级、借款信息特征的相关性,来解释借款人网络拓扑特征所代表的现实意义。
其次,实证研究借款人节点网络拓扑特征与违约的关系。结果表明:1)与借款人负债次数有关的入度中心度与借款人违约呈正相关;2)与传输流通效率有关的接近中心度、近距威望、中介中心度与借款人违约呈负相关。该结果符合借款人网络拓扑特征的现实意义解释。基于此构建了考虑网络拓扑特征的P2P借款人信用风险评估的指标体系。
最后,利用机器学习方法构建融合借款人网络拓扑特征的风险评估模型,并基于人人贷平台的数据进行了实证评测。实证结果表明,考虑了借款人网络拓扑特征时进行模型的训练和预测效果更好。另外,梯度提升决策树(GBDT)的预测效果最好。基于三个树模型的特征重要性计算,得到网络拓扑信息的重要性仅次于借款人的信用信息和借款信息,表明借款人网络拓扑特征对借款人的信用风险评估具有不可忽视的作用。
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