网络借贷中的信用风险评估及投资决策

本书针对网络小微借贷“信息不完备、众筹、高风险”的特点，综合运用统计学、群体智慧、信息融合与投资组合理论，挖掘并融合贷款信息和投资者群体行为等多源信息，构建多信息融合的网络小微借贷风险评估与投资决策模型，辅助投资者投资决策。具体的，从贷款信息角度，借鉴核回归带宽优化的数学框架，构建基于核权重的风险评估模型，提高小微借贷的风险评估精度；从投资者群体行为信息的角度，引入群体智慧及协同过滤理论，挖掘并量化投资者群体行为特征，以一个新的视角评估网络小微借贷风险。

   第1章 引言 1

1.1 网络借贷投资决策研究时代背景 1

1.2 主要内容 2

1.3 本书的意义 4

1.4 本书的特色 5

1.5 内容结构 6

第2章 相关概念及综述 8

2.1 网络借贷的实践发展 8

2.2 网络借贷市场的运营分析 18

2.3 P2P行业发展趋势 27

2.4 网络借贷的理论回顾 30

第3章 风险评估与投资决策相关理论方法 33

3.1 P2P网络借贷评级体系 33

3.2 基于信用风险模型的贷款评价 35

3.3 现代投资组合理论下的投资决策 37

第4章 数据描述 39

4.1 Bid——投标数据集 39

4.2 Credit Profile——信用档案数据集 41

4.3 Group——小组数据集 45

4.4 Listing——贷款申请数据集 46

4.5 Loan——贷款数据集 51

4.6 Loan Performance——贷款偿还数据集 53

4.7 Marketplace——市场数据集 53

4.8 Member——成员数据集 54

第5章 投资者构成分析 55

5.1群体智慧 55

5.2 基于投资者构成分析的投资决策模型 61

5.3 投资者信度分析及投资决策 72

第6章 基于核回归的P2P网络借贷投资风险模型 82

6.1 参数回归的方法 82

6.2 非参数回归的方法 85

6.3 基于instance-oriented的信用风险评估模型的构建 91

6.4 投资决策模型 95

6.5 投资决策程序 96

6.6 实证研究 98

6.7 数值实例 105

6.8 总结 111

第7章 基于多信息源贷款评估模型 113

7.1 多源信息融合技术的发展 113

7.2 多核融合的方法 114

7.3 基于二部网络的借贷信息分析 116

7.4 基于多信息源事前融合的网络借贷投资决策模型 118

7.5 基于多信息源事中融合的网络借贷投资决策模型 124

7.6 研究结论 131

第8章 结论和未来研究工作 132

8.1 结论 132

8.2 未来研究工作 133

参考文献 134