基于決策樹模型的P2P信用風險評價

韓露露

【摘 要】 以p2p平臺的借款人信用風險為切入點對p2p全行業的信用風險進行研究。在研究的過程，采用了決策樹模型法、定性與定量結合法對平臺的信用風險進行分析。基于決策樹模型，以選定的借款人信息作為解釋變量，以是否逾期違約作為被解釋變量，利用spss Modeler軟件建立相應模型，做出相應解釋。

【關鍵詞】 p2p;信用風險 風險評價 決策樹模型

一、引言

“P2P”借貸平臺 即 peer-to-peer lending，是指幫助擁有資金并且有理財投資意愿的個人與有借款需求的人發生借貸關系的平臺。通過這個平臺，有閑置資金并且希望獲得增值的投資人成為放貸人，也稱投資人，有資金需求的一方成為借款人。P2P平臺在發展的過程中的確會蘊藏很多的風險，例如信用風險、信用管理風險、資產管理風險，法律和政策風險，市場風險，風控風險等。這些風險都會導致投資者被動承擔巨額經濟損失，制約平臺和行業的發展。其中信用風險是P2P最核心也最難控制的風險，而借款人的違約風險是 P2P 信貸最重要的風險之一，故本文就借款人的信用風險做重點研究。

二、文獻綜述

P2P 網貸模式源自2005 年英國，是一種借助互聯網信息平臺來實現借款人和投資人“點對點”的一種便捷的，去中介化的融資模式。Greiner（2009） ?立足于社會資本理論視角，強調了P2P 網貸交易中的信息不對稱問題， P2P 貸款模式中借款人和投資人之間信息不對稱問題更容易出現且程度更嚴重。Riza Emekter（2015）利用Fico評分系統對 Lending Club 的信用數據評估其信用風險與還款表現，發現信用等級，收入負債比對貸款違約行為產生重要影響，低信用等級有著較高的道德風險。

國內近年來對信用風險評估的研究受到了廣泛的關注，研究主要集中在對己有信用評估模型的應用、模型效果比較以及模型的組合與優化方面。王春峰，萬海暉（1998）等是國內最先將判別分析法應用到商業銀行信用風險評估中，并且通過實證證明了判別分析法的有效性。隨著人工智能方法的發展，國內學者將其運用到信用風險度量領域。李玉霜（2001）等將分類樹應用于解決從業人員在進行貸款分類過程中分析判斷能力欠缺的問題中，實證分析表明決策樹方法比線性判別分析方法準確率高。

三、數據來源與模型分析

由于P2P網絡借貸在我國起步晚，國家有關部門還沒有對平臺提出具體要求，平臺便沒有責任提供內部數據，同時也沒有相關部門做出權威數據檢測和公布。所以本文采取從官網上一一獲取。從人人貸官網獲取的借款數據減去無效的流標數據，對原始數據進行分離后整理，并且賦值轉化。經過一定的分析，本文選擇從用戶的性別、年齡、學歷、婚姻狀況、信用評級和收入狀況這六個方面選取出關于網絡借貸風險影響因素的解釋變量，以項目情況即是否存在逾期作為衡量是否存在信用風險的被解釋變量。

借助決策樹模型，抽取的樣本中借款人履約的樣本為586份，占總樣本的50.3%，借款人違約的樣本為579份為，占總樣本的49.7%。六個解釋變量中，最為重要、關聯度最高、權重最大的解釋變量是借款人的信用等級，學歷和收入情況次之，年齡、婚姻狀況、性別所占權重過小，敏感度過低，不參與決策樹的建立。當信用等級大于HR時（AA、A、B、C、D、E）無一違約樣本，履約率達到100%。當信用等級為HR時，有95.4%的借款人履約，90.6%違約。90.6%違約的借款人中，學歷在高中及以下的借款人違約率高達95.399%，大專及以上學歷借款人違約率為85.623%。其中，收入情況為2000—5000元的借款人違約率達到93.299%，收入在5000元以上的違約率為73.544%。

四、結論與建議

本文的結論如下：第一，，借款人的信用等級所占權重最大，占到了0.72。所以各P2P借貸平臺的信用等級評判體系應當不斷完善，嚴肅謹慎的對待借款人的信用等級評價。對于信用等級低的借款人謹慎放貸。第二，收入情況和學歷高低也影響借款人的信用風險，兩者均與信用風險成反比，學歷較高、收入情況越好則借款人的信用風險相對較低。政府部門應該設立專門的權威機構將個人信息進行專業采集收納入權威的征信系統，并適當將信息開放給各P2P平臺，加強信息共享，使整體行業信用風險降低，維持市場穩定和秩序。各P2P平臺之間也可以加強信息共享，完善征信系統，根據歷史逾約的情況建立擬合的模型，更加精準有效的設置信用等級的評價標準。

【參考文獻】

[1] Greiner; M.E，，& ?Wang， H. The role of social capital in ?people-to-people lending market places[C]. Proceedings of ICIS，2009.

[2] Fisher R. The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems. Annals of Eugenics. Eugenics，1936，7（2）：179-188

[3] 王春峰，萬海暉，張維.商業銀行信用風險評估及其實證研究.管理科學 學報，1998，01：70-74

[4] 李玉霜，張維.分類樹應用于商業銀行貸款5分類的探討[J].系統工程學報，2001，16（4）：282-288