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第 3 章 P2P 行业发展及风险分类........................12
3.1 国内 P2P 行业发展历程.....................................12
3.2 国内 P2P 行业发展现状...............................13
第 4 章 P2P 平台信用风险识别实证分析.............................22
4.1 P2P 平台信用风险识别指标体系构建..........................22
4.1.1 P2P 平台信用风险识别指标选取原则........................22
4.1.2 P2P 平台信用风险识别指标体系.........................23
第 5 章 方案的合理性检验以及实施途径............................36
5.1 P2P 平台信用风险识别...................................36
5.1.1 P2P 平台信用风险指标的筛选...........................36
5.1.2 P2P 网络借贷平台信用风险特征分析.........................37
第 5 章 方案的合理性检验以及实施途径
5.1 P2P 平台信用风险识别
5.1.1 P2P 平台信用风险指标的筛选
通过上一章对三种模型的分析比较发现 C5.0 算法的分类性能较优,因此,本节将使用 C5.0 算法对 P2P 平台风险识别指标体系中的 25 个指标进行重要性排序后再筛选出主要解释变量来进行 P2P 平台风险度量。具体如表 5-1 和图 5-1 所示。
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第 6 章 结论与建议
6.1 研究结论
本文通过“八爪鱼”软件从“网贷之家”和“网贷天眼”等 P2P 平台第三方网站中爬取了关于 103 家 P2P 平台(其中 9 家问题平台和 94 家正常平台)的相关指标数据,这其中包含了 5 个一级指标和 25 个二级指标,涵盖 P2P 平台的基本情况、保障措施、用户点评、运营能力以及流动指标的相关数据,由于所收集的数据集是不平衡的,无法用来研究问题,因此通过人工合成数据技术中的SMOTE 算法进行样本平衡扩充,平衡后的数据集中一共 188 个样本,其中正常平台和问题平台均为 94 家。
通过模型比较,C5.0 模型在测试集的 P2P 平台风险预判的的第一类错误率、第二类错误率较低,分类正确率较高,在研究 P2P 平台风险识别该问题上,C5.0模型的预测准确率较高,模型拟合较优。最终选择 C5.0 模型进行特征变量选择。发现注册地、是否加入监管协会、平均借款期限、银行存管等 20 个指标是影响P2P 平台风险的较重要的指标,且舆情指标的重要性占比较大,也反映出本文的创新点是值得进一步深入研究的,通过因子分析进一步分析得出 103 家 P2P 平台风险综合得分,发现模型得出的问题平台得分较低,继而能够识别出问题平台,对投资者产生一定的参考作用,进一步验证了 C5.0 算法筛选出的指标体系较为精确,该模型用来识别 P2P 平台风险是合理的。
通过研究比较发现,问题平台的平台背景几乎都是民营系,民营系背景的P2P 平台风险较大,不如上市系以及国资系的背景强大,有保障,因此风险也相对较大,在注册地指标上,其注册地为一线城市的较少,大部分位居三、四线城市,且他们大部分都没有加入监管协会,这也是衡量 P2P 平台是否具有风险的一个重要因素,在舆情指标方面,投资者应该加强关注,尤其是重要性排名靠前的服务、体验、退出和提现这几个指标因素,服务和体验是投资者根据整个资金运转过程中的切身体会给出的评分,投资者在进行投资之前也对各平台相关情况有所了解,在一定程度上反映出该平台使用者对整个平台基本情况、保障措施以及运营能力和流动能力的综合评价。在流动性指标以及运营能力指标方面,问题平台的成交量、投资人数、借款人数不如正常平台多,投资者大都会选择风险较小的平台进行投资,平台待还余额较高,资金净流入较低也表示了平台的风险较大,前十大土豪待收金额占比和前十大借款人待还金额占比上,该数值较大的平台,表示资金掌握在少量人手中,导致其平台风险也较大,投资者在选择平台进行投资时,应该综合考虑以上因素后进行投资。
参考文献(略)