【摘 要】
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P2P网络借贷是互联网金融发展下的产物,是一种个人对个人的个体借贷方式。与传统银行借贷相比,P2P借贷的门槛更低,在解决中小微企业贷款难的问题上发挥了重要作用。但是正因为其借贷门槛低,并且借助于互联网技术,因此在用户识别方面更加难以把控,信息不对称问题更加严峻。如何有效的解决网络贷款违约问题是我国网络借贷平台发展中的巨大挑战。本文基于美国Lending Club网络借贷平台（P2P平台）2007年
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P2P网络借贷是互联网金融发展下的产物,是一种个人对个人的个体借贷方式。与传统银行借贷相比,P2P借贷的门槛更低,在解决中小微企业贷款难的问题上发挥了重要作用。但是正因为其借贷门槛低,并且借助于互联网技术,因此在用户识别方面更加难以把控,信息不对称问题更加严峻。如何有效的解决网络贷款违约问题是我国网络借贷平台发展中的巨大挑战。本文基于美国Lending Club网络借贷平台（P2P平台）2007年至2015年数据,收集了借款人的基本信息、财务状况、交易信息以及交易的状态共78个变量,252970个样本,通过数据挖掘方法对数据特征进行探索分析,筛选出有效特征,分别建立逻辑回归模型、随机森林模型、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）与与逻辑回归融合模型对贷款违约率进行预测,并对上述三种算法进行比较。逻辑回归模型是解决二元分类问题非常有效的方法,以回归的思想做分类问题,模型的可解释性更强;随机森林模型通过建立多个分类树,经过投票抉择出样本最终所属类别,并给出特征的重要性;GBDT与传统的Boosting相比,它每一次计算都是为了减少上一次的方差,能够灵活处理各种类型的数据。在数据处理以及特征工程部分,本文对数据进行了缺失值处理、独热编码、特征筛选并通过主成分分析达到降维效果。实证结果表明,逻辑回归算法模型与GBDT融合学习可以有效地处理不均衡的P2P贷款数据,随机森林则在此类数据上表现欠佳。
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