基于人人贷的借贷成功影响因素分析及投资决策推荐

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近几年P2P网络借贷迅速崛起,已经是人们进行资产配置的重要选择。P2P网络平台的诞生,实现了资金出借者与资金需求者的直接交易,相对于传统融资来说投资渠道更为便捷,为出借者带来更高收益。但是面对网络上众多的借款标的,资金出借者如何通过已有信息判断出借资金的标的是否能够成功。同时在出借成功的前提下,如何能够有效的评价出借资金的标的收益与风险,在标的之间进行选择获取期望收益,这更值得我们关注。目前关于P2P网络借贷的探讨焦点主要汇集在借贷行为及政府对网络平台监管层面上,缺乏站在资金出借者角度判断出借标的的借贷成功率,测算收益与风险,为其提供决策意见的研究。本文站在资金出借者角度,试图为其寻找有效方式来测算出借标的的借贷成功概率并进行有效投资。因此,本文首先通过逻辑回归模型构建借贷成功的影响因素模型,基于人人贷平台历史数据的借款属性,研究影响借贷成功的因素。其次在测算出借标的借贷成功概率的基础上运用数学上的核权重模型,通过相似性度量,对于新出借标的与历史成功的出借标的的相似性赋予权重,得到新的出借标的的收益与风险,最后运用马科维茨投资组合理论,求出基于人人贷平台上的投资组合,对具有不同风险偏好下的资金出借者推荐标的组合。实证结果表明,在影响借贷成功的因素中,资金出借者的关注焦点在于标的金额、利率、期限、成功次数和流标次数等,并通过ROC曲线度量预测精度,模型拟合较好。因此资金出借者可以通过借款属性信息,对打算出借资金的借款标的有直观的判断,判断其是否能够出借成功。其次在核权重模型下通过不断测试选取最优带宽、将线性回归收益率预测模型与核权重模型的评估效果进行分析比较,并对基于传统信贷分级模型及聚类后的分级模型对投资组合的测度,表明核权重下的模型具有良好的适用性。最后,针对不同风险偏好的资金出借者,给出效用最大化的投资方案,并引入无风险利率,给他们更加多元化的选择。
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