P2P网络借贷近年来因其新颖的模式以及迅猛的发展态势,吸引了众多的关注。对于投资者而言,P2P网络借贷中收益的可观性以及投资选择的多样性是吸引其投资的重要因素。由于投资者往往不具备鉴别借款项目的专业知识,也难以构建复杂的投资组合,借款项目的评估与投资策略的构建问题成为了众多研究者研究的重要问题。本文从满足投资者收益需求的角度出发,对借款项目进行收益评估,同时不局限于评估单一借款项目,而是通过构建基于收益评估的投资组合模型,帮助投资者获得更稳定的收益。本文首先从收益评估的角度入手,运用在预测问题方面表现优异的随机森林算法,以借款项目信息作为解释变量,借款项目收益作为被解释变量,构建回归模型,对借款项目的收益进行预测。随后在收益评估的基础上,结合Markowitz的现代投资组合理论,构建均值-方差模型,将投资金额分配问题转化为带约束的非线性优化问题。运用该模型,投资者能够基于自身对收益的需求,在选取收益能力强的借款项目的同时,确定投资资金在项目间的分配方案,从而获得满足其收益需求的较为稳定的投资组合。本文选取Lending Club平台的借款项目数据对模型进行实验验证,数据分析结果显示,相比于平台广泛采用的等级机制以及传统的多元回归方法,随机森林在预测借款项目收益方面效果较好。在投资组合构建方面,与基于等级机制的投资组合相比,基于收益评估的投资组合模型能够满足投资者的收益需求,尤其是中高水平的收益需求,同时使得投资者获得更加稳定的收益。不同于以往研究中着重于对借款项目进行信用风险评估,本文关注到P2P网络借贷中投资者所具有的收益需求,以收益评估为切入点进行借款项目评估研究。同时,本文不仅限于研究单一项目的评估方法,而是尝试研究构建投资组合的方法,为投资者提供更具体的项目选择以及资金分配方案。当前,P2P网络借贷平台正逐步尝试开发帮助投资者投标的工具,而本文构建的基于收益评估的投资组合模型对于平台而言具有一定的参考价值。