摘要：近年来，P2P网络借贷平台凭借其高收益、低门槛与操作简便三大特点在中国呈现爆发式的发展。因此，P2P平台自身信用风险管控成为十分重要的问题。本文以P2P人人贷平台2015年对外公开的借款人数据为样本，从平台借款人主体的信用风险角度出发，通过建立借款人基本信息、职业信息、收入情况及借款产品的基本信息等指标体系，结合我国商业银行个人信用风险评估体系和实际情况筛选出最终建模指标。利用Logistic回归分析等统计方法，构建借款人信用风险评估模型，提高平台对借款人偿债能力判别的准确度，对完善P2P平台借款人信用评估体系提出改进意见。研究发现，借款人的性别、教育程度、婚姻状况、居住地、月还本息与月收入占比和借款产品的标的类型对违约风险会产生不同程度的影响。

关键词：P2P平台；借款人；信用风险；Logistic回归

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摘要

Abstract

1 引言-1

2 P2P网络借贷理论及风险分析-2

2.1 P2P网络借贷理论-2

2.1.1 P2P网络借贷理论含义-2

2.1.2 P2P网络借贷理论角色及相互关系-2

2.2 P2P网络借贷风险分析-3

2.2.1 基本风险-3

2.2.2 特定风险-3

2.3 P2P借款人信用风险-4

2.3.1 个人信用-4

2.3.2 信用风险-4

3 文献综述-4

4 数据处理及探索性数据分析-5

4.1 数据处理-5

4.2 备选指标选取及分类-6

4.3 探索性数据分析-7

5 借款人信用风险评估模型应用-10

5.1 模型建立-10

5.1.1 woe值代替原值计算-10

5.1.2 逐步回归-12

5.1.3 Logistic回归-12

5.2 模型检验-15

5.3 借款人信用风险评估模型在实际中的应用-16

6 结论和建议-16

6.1 研究结论-16

6.2 建议-17

参考文献-18