基于数据挖掘的我国p2p网络借贷违约预测模型研究

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1、乂连禮＾大華ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ损王等恆巧交ＭＡＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ鑛基于数据挖掘的我国Ｐ２Ｐ网络借贷违约预测模型研究学科专业＿企＿业＿管理作者姓名刻達霊指导教师＿＿＿＾广＿暂＿＿副教援＿１１３＿＿＿＿马皆＿＾＆月＿＿＿目答辩日期＿＿硕±学位论文基于数据疫掘的我国Ｐ２Ｐ网络借贷违约预测模型研究ＴｈｅＲｅｓｅａｉｘｈｏｆＣｈｉｎｅｓｅＰ２ＰｌｅｎｄｉｎｇＤ

2、ｅ化ｕｌｔＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌＢａｓｅｄＯｎＤａｔａＭｉｎｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ作者姓名：刘違霎学科、专业：企业管理２：１３１１０６７学号指导教师：范广哲２０完成日期：１６年４月夫連巧义乂＃ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ作者郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行研究，工作所。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外取得的成果，本论文不包含其他个人或集体已经发表的硏

3、究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果一工作的同志对本。与我同硏究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：朵诗ｇ據辉蛾的成围片ｆ减扛巧後左旅叛劍相键却命作者签《：心年＾月么日：訓巧日期是大连理工大学硕±学位论文摘要近年来随着互联网＋思维的广泛传播，深入到社会各行各业，互联网给金融产业带来了巨大的变革，在此基础上诞生的Ｐ２Ｐ网络借贷平台也面临着由初始的蓬勃发展转向－激烈竞争的局

4、面ｅｅｒｔｏ－。Ｐ２Ｐ网络借贷（Ｐｐｅｅｒ）允许个人通过平台面向广大公众进行借一贷，该笔借贷般为无担保贷款，并且无需银行等金融机构的介入。Ｐ２Ｐ平台由于其自身特性，在借款方和出借方的借贷过程中不需要第Ｈ方机构如银行的加入，防控平台风险主要依靠的是个人信用评级制度，然而我国目前还没有明确的法律监管措施，平台对借款方的信用信息收集成本高，公民征信体系不健全。由于信息的不对称，借款人对自身借款的用途、还款意愿、偿还能力等都千分清楚，而出借方却不完全拥有借款人的全部信息，这种情况下产

5、生的道德风险和良币驱逐现象都十分普遍，导致借款方违约欺诈现象频发。出借方无法准确判断该笔借贷存在的风险大小，对平台，最终可能会导致Ｐ２Ｐ市场运行效率低下，长此Ｗ往Ｐ２Ｐ行业发展势必受到严．无法信任重的阻碍。截止２０１５年底，Ｐ２Ｐ问题平台达到８％家。，涉及资金超过８０亿元本研巧通过引入数据挖掘算法，使用人工非平衡数据对几种经典的数据挖掘算法进行性能的对比，最终选择随机森林算法构建模型。随机森林模型能够将借款方的相关信一息全部加入解释变量中，化处理而不需要对变量进行编码，归，进

6、行交叉检验及精炼，可Ｗ避免删除隐藏的有效信息。研究收集了国内某龙贷Ｐ２Ｐ网络借贷平台１３万条数据，１２２如４条有Ｐ２Ｐ网络经过数据的预处理最终获得效数据，使用随机森林算法构建了借贷借款方违约行为预测模型。通过Ｄｉｓｔ指标对模型进行优化，从研巧的结果上看，预测模型对测试集的预测结果表明了模型具有良好的性能，其中模型的准确率达到０．９７８，７００２ＡＵＣ值化８０３一。可Ｗ为我国的Ｐ２Ｐ网络查全率为化，为借贷风险控制提供定的参考价值。关键词：Ｐ２Ｐ网络借货；信息不对称：数据

7、挖掘非平衡数据：违约预测模型：－－？Ｉ基于数据挖掘的我国Ｐ２Ｐ网络借贷预测模型研究ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｈｉｎｅｓｅＰ巧ｌｅｎｄｉｎｇＤｅｆａｕｌｔＰｒｅ山ｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌＢａｓｅｄＯｎＤａｔａｎｎ：ＭｉｉｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＡｂｓｔｒａｃｔＡｌｏｎｇｗｉｔｈｔｈｅＩｎｔｅｒｎ巧＋ｔｈｉｎｋｉｎｗｈｉｃｈｉｎｃｒｅａｓｉ打ｇｌｓｐｒｅａｄｗｉｄｅｌｉｎｒｅｃｅｎｔｅａｒｓｏｇｙｙｙ，呂ｄｅｅｐｉｎ化出ｅ

8、ｓｏｃｉａｌｆｒｏｍａｌｌａｓｐｅｃｔｓｏｆｌｉｆｅ，出ｅＩ打ｔｅｍｅｔｈａｓｂｒｏｕｇｈｔｇｒｅａｔｃｈａｎｇｅｓ化ｔｈｅｆｉｎａｎｃｉａｌｉｎｄｕｓｔｒｙ．ＴｈｅＰ２Ｐｌｅｎｄｉｎｇｐｌａｔｆｂｒｍｃｏｍｅｓｆｒｏｍ化ｅｂｏｏｍｉｎｇａｔ出ｅｂｅｇｉｎｎｉｎｇａｎｄｎｏｗ拉ｃ－－ｉ打ｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏ打ｏｆｆｉｅｒｃｅｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ．Ｐ２ＰｌｅｎｄｉｎｇＰｅｅｒｔｏｅｅｒａｌｌｏｗ