P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投資者意愿歸因分析.pdf

1、作為互聯(lián)網(wǎng)金融的代表，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸打破了傳統(tǒng)金融的地域、時間限制，是通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)小額貸款的創(chuàng)新型金融模式。在目前 P2P平臺借貸需求大卻成交率不高的背景下，本課題以人人貸為例，對 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中影響投資者行為的因素進(jìn)行分析。理論研究方面，本文對已有的理論和研究現(xiàn)狀綜述，概括出目前 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中投資者意愿的4個維度：個人信息，信用信息、借款信息以及社會資本，并描述目前4個維度下影響因素的研究現(xiàn)狀。在上述視角下以人人貸上搜集的90

2、00多條項目信息為例，為數(shù)據(jù)做維度的劃分和描述性分析，結(jié)合數(shù)據(jù)特征及初次借貸者和非初次借貸者的個體差異，分別對這兩個群體分析并作對比。本文的主要創(chuàng)新點(diǎn)在于：
　　（1）本課題將多分類器融合和遞進(jìn)式分類模型引入P2P借貸中。在模型分析上，本課題在傳統(tǒng)量化分析的基礎(chǔ)上，使用隨機(jī)森林組合分類模型和貝葉斯分類模型對數(shù)據(jù)擬合，并比較數(shù)據(jù)擬合效果，給出綜合性的影響因素及具體權(quán)重。
　?。?）本課題基于 ELM模型將文本描述納入風(fēng)險評估范

3、圍。本課題加入了文本描述這一屬性，創(chuàng)新性的將借款描述作為借款人借貸信息，加入模型預(yù)測中。在以往文獻(xiàn)中只對借款人提供的基本信息進(jìn)行分析，而在小微貸款中，借款人的借款描述全面性和真實性也會影響投資人的感知信任，進(jìn)而影響投資決策。
　　結(jié)果表明，隨機(jī)森林和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到理想的分類效果，并且投資者對初次借貸者和非初次借貸者投資意愿的影響因素確實存在差異。在輔助模型分析中，證實動態(tài)信息對個體加工能力的促進(jìn)作用，其中文本描述對初次借貸者和