【摘 要】
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随着互联网金融的蓬勃发展,带给人们的各式各样的新金融服务,P2P网络借贷是互联网金融最重要的载体之一,问世之后便受到市场追捧,但各大借贷平台在资质实力上的良莠不齐以及早期宽松的监管环境,给投资人权益和行业发展都带来了极大的挑战。针对P2P借贷平台频繁出现的暴雷问题,本文主要从P2P借贷平台风险定性和量化P2P借贷平台风险值大小两个方面进行分析,来实现对平台的风险预警作用。一方面,在借贷平台风险预警
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随着互联网金融的蓬勃发展,带给人们的各式各样的新金融服务,P2P网络借贷是互联网金融最重要的载体之一,问世之后便受到市场追捧,但各大借贷平台在资质实力上的良莠不齐以及早期宽松的监管环境,给投资人权益和行业发展都带来了极大的挑战。针对P2P借贷平台频繁出现的暴雷问题,本文主要从P2P借贷平台风险定性和量化P2P借贷平台风险值大小两个方面进行分析,来实现对平台的风险预警作用。一方面,在借贷平台风险预警定性分析上,从网贷之家采集的2725家借贷平台的数据,在预处理等相关准备工作之后获得借贷平台资质实力等相关特征,再结合NLP自然语言处理技术挖掘出平台“用户点评”文本数据这一特征构建P2P借贷平台风险预警分析模型,在建模实验分析上,选用单模型与分层模型集成框架Stacking进行对比实验,以此来对平台进行定性工作,即预测借贷平台是问题平台还是正常平台。另一方面,在借贷平台风险量化分析上,通过离散化借贷平台资质实力与用户点评等特征来量化平台风险值大小,提出一种改进的加权相似度方法,并结合实验中建立的风险评估特征矩阵来计算各大借贷平台的风险值大小。实验结果表明,在平台定性过程中,平台“用户点评”特征的加入能够有效提升模型的表现,并且在比较的三种NLP自然语言处理技术中基于Word2Vec的风险预警模型表现更好,在817个测试样本数据上准确率达到89.93%;在进行平台定性工作时,还比较了单模型与分层模型集成框架Stacking在测试样本数据上的表现,实验结果证实后者提升并不明显;而在量化平台风险值的过程中,结果表明基于Word2Vec的风险预警模型在问题借贷平台上的风险值要明显高于正常借贷平台,并且能够更加有效的挖掘出高风险的借贷平台。
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