本文是一篇金融学论文研究，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。
第 1 章 绪论
1.1 研究背景
1983 年，穆罕默德?尤努斯成立了 Grameen Bank 银行，这个银行又被称为“乡村银行”，率先对当时的贫困人口发放贷款，这是人类历史上的首次小额贷款（国务院关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见(2010)[1]）。随着经济的发展，越来越多开展小额贷款业务的公司相继成立。在互联网浪潮的蓬勃发展之下，应时代要求，公司业务从单一的“线下”交易模式向“线上”模式拓展，逐渐发展成为传统银行不可忽视的竞争者。
互联网金融是建立在传统金融服务业的基础之上，利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网金融的每个参与者通过互联网这一虚拟网络进行交易，相比传统金融服务，具有高透明度、高参与度、低成本和较高的数据共享性等特点。
互联网金融的产生与发展使得传统金融的商业模式发生了转变，并推动了金融市场的深化改革，使得金融服务更加多元化。互联网金融在过去一段时间内创造出不凡的成绩，形成了以众筹、P2P 网贷、第三方支付以及大数据金融等创新模式为代表的新金融体系。
P2P 网贷（Peer to Peer Lending）是指个人和个人之间通过网络在线平台相互借贷的小额信贷的金融模式。2005 年第一家 P2P 网贷平台 Zopa 在英国成立，Zopa 通过拍卖的方式决定平台上的借贷利率，成交利率接近市场利率，实现了借贷双赢；随后，包括 Prosper,Lending Club 在内的一批 P2P 网贷平台在美国建立，其借贷利率决定方式由借款者信用记录决定，较 Zopa 拍卖的方式更为科学。
2007 年我国首家网贷平台——拍拍贷成立(2019)[2]，标志着我国网贷时代拉开序幕。网贷行业在经历不到 10 年的爆发式发展，P2P 网贷平台在我国的规模已经相当惊人，根据网贷之家网站的统计数据，截止 2019 年底，我国各类营运中的 P2P 网贷平台已经达到 6614 个，相较于 2012 年初的不到 200 家平台，由此可以看出，P2P 网贷平台在我国的发展速度之快。网贷行业在中国能够快速兴起有许多缘由，其中最主要的原因可以归结为传统金融机构借贷的高门槛和小额理财的巨大需求(2016)[3]。银行贷款主要面向大型企业、政府机构等风险低、贷款数额大的客户。由于银行贷款流程繁琐、借贷时间长，即使能够从银行借到足额的贷款，往往错过了最佳使用时间。众所周知，银行的理财门槛高，对于众多的普通老百姓来说，可选择的只有定期和活期存款，大量的闲散资金被搁置。而P2P 网贷的投资限制较少，有的平台为扩大用户甚至退出“1 元起投”的产品。在中国存款利率受到管制，央行一度多次降息降准，长期压低存款利率。P2P 网贷平台的利率相比于银行存款利率要高很多且产品期限多样，即使是短期产品，利率同样可观。在这样的大环境下，投资者将目光纷纷投向网贷行业这个新蓝海。
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1.2 研究目的及研究意义
1.2.1 研究目的
随着城镇居民收入的增加，投资理财需求变得越来越大。P2P 平台由于操作简单方便，得到了普遍的应用。由于 P2P 在中国发展时间较短，一方面技术发展不够成熟，另一方面，没有建立完善的法律法规。现存的 P2P 平台资质良莠不齐，存在不同的问题。本文希望通过 P2P 平台的风险偏好进行模型分析，使投资者在投资时能尽量规避那些风险较高的 P2P 网贷平台，降低投资风险。并且完善相关的法律法规，促进行业健康发展。
1.2.2 理论意义
对于监管部门而言，有效控制 P2P 网贷行业的风险，对其进行监管、规范是其首要任务；对于投资者而言，随着金融市场多样化发展、收入的积攒和投资理财意识的不断增强，投资借贷需求不断加大，如何进行最优投资是最关注的问题。互联网金融是新体制发展的一个主要方向，现有的研究多是从定性方面分析如何构建风险识别体系，以促使互联网金融公司更加健康的发展。本文从定量方面对 P2P 网贷平台风险进行研究，有助于投资者进行投资决策，为今后 P2P 网贷平台风险识别模型的量化分析提供了借鉴和参考，丰富了 P2P 网贷平台风险识别方面的理论基础。
1.2.3 现实意义
为了国家经济的持续发展和社会的和谐稳定，政府应该加大对互联网金融市场准入机制的监管，同时，投资者也要树立正确的投资观念，提高自身辨别问题平台进行投资的能力。由此本文设计建立 P2P 网贷平台的风险识别模型，利用C5.0 决策树为代表的数据挖掘方法，根据对象特征的不同和样本数量的多少，可针对性的选择准确性最高、适用性最好的算法，本文所用的数据挖掘方法基于R 语言实现，相较于基于 STATA、Python 等工具，R 作为最大的开源平台，有大量提升算法的程序包可供使用，且实现过程简便，计算速度快，便于比较多种提升算法的准确性，以得到最优模型。在得到模型后，通过输入相同结构的测试平台数据，可输出对测试平台的信用风险分类结果，达到一定程度上的风险预测功能。一方面为在 P2P 网贷平台的投资者提供平台的风险识别报告与决策参考，另一方面可以让平台管理者提前预知风险，及时调整经营过程中的战略规划，使之安全的进行生产运营，提高我国 P2P 平台的整体质量。
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第 2 章 文献综述
2.1 P2P 网贷兴起与特征的研究
P2P 网贷是在小额贷款的基础上发展起来的，小额贷款最早起源于孟加拉国，上世纪 70 年代，孟加拉国经济学家穆罕默德?尤努斯教授创办了格莱珉银行，小额贷款模式开始形成并逐渐发挥优势，由于小额贷款模式对经济做出了突出贡献，尤努斯也因此摘得 2006 年“诺贝尔和平奖”桂冠。随着经济的发展、互联网普及以及信息技术的迅速进步，小额信贷的主要模式逐渐由“网下”向“网上”发展，这种“线上”的小额信贷催生了 P2P 网络借贷平台。2005 年，Zopa 作为全球第一家 P2P 网络借贷平台诞生于英国。由于其在借贷方面表现出来的独特优势，P2P 网贷平台开始陆续出现在世界各地。美国的第一家 P2P 网贷平台 Prosper在 2006 年 2 月成立，德国的第一家 P2P 网贷平台 Smava 于 2007 年 2 月成立，我国第一家 P2P 网贷平台是 2007 年 8 月在上海成立的拍拍贷。
刘丽丽，(2013)[4]提出 P2P 网络借贷作为一种新型借贷模式，与传统民间借贷的本质区别是 P2P 借贷具有网络化的形式。马运全，(2012)[2]提出与传统的线下借贷相比，P2P 网络借贷具有一些自身的特征，主要有以下几点：第一、参与主体广。P2P 网络借贷的参与主体涉及了社会各阶层，任何有投资需求和借款需求的个体都可以成为 P2P 网络借贷的主体，P2P 网络借贷主要的服务人群包括个体工商户、工薪阶层等中低收入者以及创业者，以帮助他们实现创业、资金临时周转等需要为主要目的。钮明，、(2012)[5]提出，第二、准入门槛低。P2P 网络借贷被称为“人人贷”，其准入条件非常宽松，有几千甚至几百元的资金或者需求就可以通过网络进行交易，任何人有闲余资金都可以拿来进行投资成为出借人，有资金需求的个体也很容易成为借款人。温小霓、蔡瑞媛，(2014)[7]提出，第三、交易效率高。P2P 网络借贷的进行主要依据出借人对借款人信用的考察、评估，然后通过网络进行投资决策，交易过程十分方便快捷，因此交易效率要比传统借贷更胜一筹。马运全，(2012)[5]提出，第四、交易信息透明。
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2.2 P2P 网贷平台信用风险识别的研究
2.2.1 国外研究状况及水平
国外学者认为 P2P 网贷平台的风险主要来自于两个方面：信息不对称和缺乏担保。Freedman 和 Jin(2008)[8]认为，由于网络的虚拟性导致借贷双方无法真实了解对方的信息，因而借款人为达到借款的目的可能会提供虚假的信息，因此P2P 网络借贷中的信息不对称会对 P2P 网贷平台带来风险。后来 Freedman 和Jin(2011)[9]利用 Prosper 网贷平台的数据信息，证实了 P2P 网贷平台存在信息不对称的问题。Lee 等(2012)[10]发现信息不对称会引起羊群行为的出现，导致出借人投资的低效率、低收益，并且提出借贷过程中的道德风险也应引起广大投资者的重视。P2P 网络借贷面临的另一方面风险是缺乏担保，Lee 等(2012)[10]指出，P2P 网络借贷的交易金额一般都比较少，多数情况下不需要提供担保，这种仅依靠信用而没有担保的模式给 P2P 网贷平台带来一定的风险。Bruett 等(2007)[11]认为 P2P 网络借贷可以满足那些不能够在银行进行贷款、信用评级达不到正规金融机构要求的投资人的资金需求，据 Slavin(2007)[12]的预测，通过 P2P 网贷进行投资将成为人们将资金运用在传统储蓄及投资之外的一种方式。Klafft(2008)[13]认为 P2P 网贷减少了其操作成本，创建了一种新的金
