ABSTRACT: Effective assessment of borrower credit risk is the greatest challenge for peer-to-peer (P2P) lenders, especially in the Chinese market, where borrowers lack widely recognized credit scores. In this study, based on credit data from 2012 to 2015 from the website Renrendai.com, a logit model was used to assess borrower credit risk and predict the probability of default in every out-of-sample listing. The predicted probability of default was then compared with the actual default observation of default. The empirical results show that the logit model can evaluate the credit risk of P2P borrowers, and the model reduces the default rate to 9.5%, compared with the total sample default rate of 16.5%.
《在线P2P借贷中的信用风险评估》
摘要：在P2P（peer-to-peer）借贷领域，尤其是中国市场，对借款人信用风险的有效评估是最大的挑战，因为大部分借款人缺乏广泛认可的信用评分。本研究利用2012年至2015年来自Renrendai.com网站的信用数据，通过构建逻辑回归模型来评估借款人的信用风险，并预测每个样本外的违约概率。将预测的违约概率与实际违约观察值进行比较，结果显示，逻辑回归模型能够有效评估P2P借款人的信用风险，模型将违约率降低至9.5%，而全样本的违约率为16.5%。
关键词：信用风险识别、信用评分、P2P借贷
传统商业银行由于具备专业的信贷评估技能和充足的数据，一直主导着信贷市场的运作。因此，诸如逻辑分析、概率分析、线性规划、K近邻算法、遗传算法以及人工神经网络等众多统计模型和优化技术被广泛应用于信用风险评估与建模任务中。近年来，随着在线P2P借贷平台的兴起，它满足了多样化金融服务需求，提供了更高投资回报和更低投资成本，同时也降低了信用风险评估的成本。在P2P平台上，借款人向贷款人提供信息，贷款人通过对这些信息的筛选来决定是否发放贷款，这大大降低了信用风险评估的人力成本。
本研究中的逻辑回归模型是一种广泛应用的二元分类方法，可以预测出一个事件发生的概率，例如借款人违约的可能性。在P2P借贷场景中，模型通过分析借款人的各种特征，如收入水平、就业状况、借款历史、贷款利率、借款金额等，来预测其违约的概率。逻辑回归的优势在于它能够处理非线性的关系，并且易于理解和解释结果。
实证结果显示，基于Renrendai.com数据的逻辑回归模型在预测P2P借贷违约方面表现出色，显著降低了违约率。这表明，即使在缺乏传统信用评分的情况下，也可以通过分析借款人提供的公开信息来评估其信用风险。然而，需要注意的是，任何模型都有其局限性，可能无法完全捕捉所有影响违约的变量，因此模型预测的结果应结合其他风险管理手段共同使用。
此外，为了进一步提升模型的准确性和鲁棒性，未来的研究可以考虑引入更多的变量，如社交网络数据、行为数据，甚至使用机器学习和深度学习方法，以捕捉更复杂的风险模式。同时，监管政策的演变和市场环境的变化也可能影响模型的有效性，需要定期更新和调整模型参数。
这篇研究揭示了在P2P借贷环境中，利用统计模型特别是逻辑回归模型评估信用风险的有效性。通过这种方法，可以提高贷款决策的准确性和效率，降低坏账损失，从而为P2P借贷平台的健康发展提供重要支持。
