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1、 機器學習算法在p2p網(wǎng)貸平臺風險評級中的應用 張蜀林+李萌萌【摘要】p2p網(wǎng)貸平臺的風險是巨大的,為了更好的研究平臺風險,本文分兩層進行:首先衡量網(wǎng)貸平臺的風險大?。黄浯卧u估平臺上借款人的信用風險。引入機器學習中的無監(jiān)督學習算法二分k-means聚類,對網(wǎng)貸平臺進行分類,分析各類平臺的指標表現(xiàn),確定各類別的等級,給出網(wǎng)貸平臺風險評級結(jié)果。進一步使用有監(jiān)督學習算法對網(wǎng)貸平臺的借款人信用風險進行研究,結(jié)果顯示adaboost算法效果最好?!娟P鍵詞】網(wǎng)貸平臺 機器學習 風險評級一、引言p2p網(wǎng)絡借貸作為互聯(lián)網(wǎng)金融的重要組成部分,在普惠金融的發(fā)展過
2、程中起重要作用。然而網(wǎng)貸平臺的風險是巨大的,最新數(shù)據(jù)顯示:問題平臺的占比接近50%,如表1所示,這直接影響著整個網(wǎng)貸行業(yè)的健康發(fā)展。據(jù)網(wǎng)貸之家發(fā)布報告顯示,截止2016年8月底,正常運營平臺數(shù)量為2235家,較半年期減少了114家;p2p網(wǎng)貸行業(yè)累計平臺數(shù)量達到了4213家,累計停業(yè)及問題平臺達到了1978家;8月單月停業(yè)及問題平臺共99家,其中問題平臺42家(跑路30家、提現(xiàn)困難12家),停業(yè)平臺57家(停業(yè)57家、轉(zhuǎn)型1家)。問題平臺的數(shù)量多,并且發(fā)生的頻率高,平均一天有3個平臺出現(xiàn)問題。那么,辨別網(wǎng)貸平臺的風險大小就顯得尤為重要。這不僅關乎投資者的收益,也在一定程度上決定著網(wǎng)貸行業(yè)的發(fā)展
3、前景。對于網(wǎng)貸平臺的風險評級,學者和機構(gòu)進行了大量的研究。主要分為兩個層次:一是網(wǎng)貸平臺的風險研究,通過分析網(wǎng)貸平臺的運營模式、盈利模式等,歸納總結(jié)其面臨的風險;二是網(wǎng)貸平臺的評級方法研究,主要是借鑒傳統(tǒng)的評級方法。對于網(wǎng)貸平臺的風險研究,學者從三個不同的視角和立場進行深入。第一,從平臺自身出發(fā),其面臨的風險主要分為內(nèi)部風險和外部風險(楊勝剛和周驥,2015),內(nèi)部風險有:信用風險、操作風險、運營風險、流動性風險;外部風險有:包括法律風險、市場風險。第二,站在投資者的角度,網(wǎng)貸平臺的信用風險,信息透明度、網(wǎng)貸平臺的背景、平臺的合規(guī)性、借款標的信息的真實性等是非常重要的(劉繪和沈慶劼,2014)
4、。第三,從金融中介視角看,網(wǎng)貸平臺面臨著中間賬戶風險(董裕平,2016),這會造成詐騙跑路、挪用資金、非法資金等問題的發(fā)生。對于網(wǎng)貸平臺風險評級,評級方法的選擇至關重要。鑒于p2p網(wǎng)絡借貸進入我國時間較短,對于網(wǎng)貸平臺的風險評估或者評級方法的研究不夠深入,很多借鑒資本市場信用評級的體系和標準,以定性方法為主,涉及的定量方法很少。國際上三大信用評級機構(gòu)對于網(wǎng)貸平臺的風險評級還未有詳細的研究,但是基于p2p網(wǎng)貸的發(fā)展需求,國內(nèi)的機構(gòu)和學者已有深入,可是并沒有形成完整的體系。對于網(wǎng)貸平臺的評級方法主要集中在層次分析法(唐嘉悅和郝蒙,2014;中國社會科學院金融研究,2015),專家打分法(大公國際,
5、2015;融360和中國人民大學,2015)和主成分分析法(理財魔方和中央財經(jīng)大學,2015;網(wǎng)貸之家,2015)等。還有將這些方法結(jié)合使用(王丹、張洪潮,2016),采用專家打分確定指標值,進而運用主成分分析確定權重。雖然各機構(gòu)使用的方法相近,但是評級結(jié)果的表現(xiàn)形式不盡相同。主要有黑名單或預警名單(大公國際,2015)、綜合指數(shù)排名(網(wǎng)貸之家,2015)和等級劃分(融360,2015)等。對于網(wǎng)貸平臺的評級,不同的評級機構(gòu)具有不同的評級結(jié)果,整個行業(yè)沒有統(tǒng)一的規(guī)范。p2p網(wǎng)貸平臺具有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和高效等特點,這使得當前的研究面臨著很多問題和挑戰(zhàn)。首先,針對網(wǎng)貸平臺借款人的200多個指標變量,三萬多條樣本的這些數(shù)據(jù)集,傳統(tǒng)的評級方法是否適用,取得的研究結(jié)果是否準確;其次,傳統(tǒng)的方法如何把握研究結(jié)果的客觀性;最后,現(xiàn)有的評級只是給出評價結(jié)果,對于影
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