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user: 3. 基于RBF神经网络的互联网金融风险预警算例 3.1. 指标的选取及指标体系的建立 依据信用风险预警指标选取的原则，为保证所选取的指标具有适用性、全面性、可理解性、公平性、合法性等原则，结合RBF神经网络模型研究的需求，本文将选取以下几个因素作为研究指标，其中与平台相关的指标：(X1)运营时间、(X2)注册资本；与借贷人相关的指标：(X3)投资人数、(X4)借款人数；与资金相关的指标：(X5)人均借款金额、(X6)人均投资金额、(X7)资金净流入、(X8)平均借款周期、(X9)待还余额占比。具体情况如表1所示。 Table 1 Credit risk evaluation index system of Internet Financial Platfor 指标分类 指标名称 内容解释 与平台相关的指标 运营时间(X1) 平台从成立之日至今的运营总时间。 注册资本(X2) 平台成立时的注册资金总数。 与借贷人相关的指标 投资人数(X3) 在该平台投资的总人数。 借款人数(X4) 在该平台借款的人数。 与资金有关的指标 人均借款金额(X5) 平均每个借款人的借款金额。 人均投资金额(X6) 平均每个投资人的投资金额。 资金净流入(X7) 资金净流入 = 月新增借款总金额 − 月还款总金额。 平均借款周期(X8) 借款人平均的借款周期。 待还余额占比(X9) 待还余额占借款总数的比例。 表1. 互联网金融平台信用风险评估指标体系表 为了结果的准确性，本文所选取的9个指标均为定量指标，其中待还余额占比这一指标是经过网贷之家所公布的待还余额这一指标通过对数据的预处理得到的，其余指标的数据均为网贷之家所公布的截止2019年10月底的真实数据。 3.2. 数据的获取和预处理 由于P2P网贷平台已经全部清零，为了研究的有效性以及客观性，本文所选取的研究数据截止于2019年10月30日。本文通过爬虫软件客观地获取了“网贷之家”“网贷天眼”等第三方网站所公开发布的一手数据。获取过程主要分为以下几个步骤。 1) 分析所要解决的问题确定所要选择的指标，本文所选取的9个指标是通过对数据指标确立原则的研究所确立。其中，平台性质这一指标作为输出结果，预先对其就行编码，健康平台的输出值为0，问题平台的输出值为1，以便最终输出结果作比较。 2) 通过爬虫软件从第三方网站获取数据通过爬虫软件获取数据之后，整理为Excel表格。获取的数据均为第三方网站网贷之家及网贷天眼所公布的真实有效数据。 3) 数据的预处理检查数据完整性、一致性，筛选有效数据。为了保证数据的完整性，所选取的80家健康平台的数据是来自于第三方网站排名靠前的数据，50家问题平台的数据是出现问题前一个月的各项指标的数据。最终，将数据分为训练和测试两组数据，为了训练结果的准确性，选取60组健康平台、40组问题平台的数据对神经网络进行训练，其余20组健康平台、10组问题平台的数据用来做测试。如表2、表3所示。 Table 2 100 network loan platform training data statistic 序号 平台 运营时间(月) 注册资本(万元) 资金净流入(万元) 人均投资金额 (万元) 人均借款金额 (万元) 平均借款期限(月) 待还余额占比 借款人数 (人) 投资人数 (人) 平台性质 1 微贷网 101 12809 −14973.46 3.9 4.17 5.13 0.36 113，617 121，413 0 2 爱钱进 66 50000 −2842.42 0.89 0.32 13.47 0.15 1，324，806 474，981 0 3 麻袋财富 59 11000 219.27 5.56 0.65 13.83 0.30 531，811 62，568 0 …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 59 油界贷 42 1000 0 7.01 63.75 12 0.04 20 182 0 60 威阳普惠 39 6000 −30.82 1.55 12.21 26.1 0.07 102 801 0 61 众金在线 35 1000 −466 4.83 21.1 10.80 10.80 3367 2506 1 62 德州贷 22 400 159 59.61 4.29 2.88 2.88 8508 1851 1 …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 98 泓润恒业 21 1000 −179 24.18 10.02 7.42 7.42 3 1 1 99 龙江易贷 11 500 −48 1.61 1.82 1.38 1.38 6 1 1 100 利商贷 18 500 −292 14.24 8.89 3.47 3.47 9 1 1 表2. 100家网贷平台训练数据统计 数据来源：网贷之家2019年10月30日的数据。 Table 3 30 network loan platform test data statistic 序号 平台 运营时间(月) 注册资本(万元) 资金净流入(万元) 人均投资金额 (万元) 人均借款金额 (万元) 平均借款期限(月) 待还余额占比 借款人数(人) 投资人数(人) 平台性质 1 民贷天下 58 20000 −318.7 1.09 16.38 0.10 1.12 8879 9163 0 2 友金服 61 5000 −102.08 0.22 32.82 0.01 16.71 595 45184 0 3 地标金融 73 10000 0 6.93 2.92 0.31 3300 3 1428 0 …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 19 自由财富 64 2000 −450 2.24 3.14 0.25 58.75 48 1258 0 20 融资易 62 10000 −190 6.84 3.39 0.21 43.97 61 392 0 21 日融财富 17 10000 20 48.52 1.26 1.26 2.18 2958 1164 1 22 兴飞财富 18 2000 −129 12.56 4.28 4.28 6.23 69584 11468 1 …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 28 财神在线 24 1000 −29 41.58 0.26 0.26 4.55 8396 161 1 29 鼎玉财富 20 1000 7 26.96 0.97 0.97 6.26 53905 1702 1 30 开开贷 65 1000 −49 10.35 3.18 3.18 11.93 936 914 1 表3. 30家网贷平台测试数据统计 数据来源：网贷之家2019年10月30日的数据。 由于各种数据的单位不一致，而且不同数据网站的所采用的数据单位不相同，所以神经网络方法在录入数据和划分出训练集和测试集之后需要对数据进行归一化处理。 归一化代码如下： [p_train， ps_input] = mapminmax(P_train，0，1); [t_train， ps_output] = mapminmax(T_train，0，1); 换算成数学公式如下。 Y = ( X − M I N ) / ( M A X − M I N ) (1) X是原始样本数据，Y是数据X的映射， M I N 代表此类数据的最小值， M A X 代表此类数据最大值，通过这种归一化将各种数据之间的差异最小化。通过0代表无关，1代表相关。从而各种数据都在[0，1]这个区间中，然后可以训练神经网络来实现对数据的预测。 3.3. 算例分析 采用RBF神经网络预测方法进行风险预警研究，将训练集的数据进行归一化后导入到RBF神经网络开始训练，进行算例验证，RBF神经网络的训练过程如图2所示。 图2. RBF神经网络训练过程图 RBF神经网络训练效果，如图3所示。 图3. RBF神经网络训练效果图 本模型中RBF神经网络共进行了26次迭代运算，精确度逐步提高，当迭代到第20次时达到最优值。其中与BP神经网络不同的一点是MATLAB软件中RBF神经网络有ROC曲线图，如图4所示。 图4. RBF神经网络的ROC曲线图 受试者工作特征曲线简称ROC曲线，ROC曲线越靠近左上角试验的准确性就越高。从图4中可以看出训练的ROC曲逐渐趋近于1，代表所设计的RBF神经网络准确度高。 绘制出RBF神经网络的训练结果图代码如下所示。 figure; plot(1:N， dataY'， 'or'， 'MarkerSize'， 12); hold on; plot(1:N， predY， 'sg'， 'MarkerSize'， 12， 'MarkerFaceColor'， 'g'); legend({'真实值'， '预测值'}); title('RBF神经网络预测对比图'); saveas(gcf， '预测对比图.png'); 经过MATLAB软件绘制出结果后，RBF神经网络的结果成图如图5所示。 图5. 训练结果图 可以看出训练的效果很好前60个健康平台的数据只有2个高于0.5，后40个问题平台中也有2个低于0.5。故模型准确概率为96%，如图7所示，可以直接看出每次的训练的准确度。由于数据太多不容易直观看出训练的效果，采取一个近似化处理。将预测的似然值小于0.5的结果归为0类，将预测的似然值大于等于0.5的结果归为1类。如图6所示。 图6. 近似化后的训练效果图 这样可以直观的看出训练模型的准确概率达到了96%，更便于观察出预测的结果。本模型采取问题平台的信用风险输出是1，健康平台的信用风险输出是0。当输入一个未知的网贷平台数据时，如果输出的值为1，代表该平台的信用不好，投资者需要慎重选择，如果输出为0，代表该平台的信用风险较小，可以选择。为了进一步探究该模型的准确性，本文选取30组数据作为测试集，进行验证。 如图7所示，30组数据中选取的20家健康平台数据只有1组高于0.5，10家问题平台的数据只有1组低于0.5，故测试结果准确率达到93.33%。 图7. 测试结果图 3.4. 算例结果分析 本文中，RBF神经网络的训练数据包括100个平台数据(60个健康平台和40个问题平台)，测试数据包括30个平台数据(20个健康平台和10个问题平台)，其结果输出为0代表健康平台，输出为1代表问题平台。为了对平台有良好的风险预测功能，本文所选取的健康平台数据均来自网贷之家、网贷天眼等网站排名靠前的平台。当我们输入一个未知的互联网金融行业中网贷平台数据时，如果输出值为1，代表该平台的信用不好，投资者、贷款者需要慎重选择，如果输出为0，代表该平台的信用风险较小，可以选择。 利用本文中所使用的数据，进行BP神经网络进行验证时，训练结果迭代到第10次达到了最优值，误差较小。由于神经网络算法属于黑箱操作，我们不能用肉眼直接观察到计算过程，所以为了结果的准确性，通常要求当样本数量大于300，但是结合我们现有的BP神经网络算法研究，本文优化后的RBF神经网络算法利用130个样本数据达到了一个理想的结果，其中RBF 神经网络基于BP神经网络的模型的优点是结构更简单，可调参数比较多，可调性范围比较大。RBF神经网络模型可以自主增加隐含层神经元的个数，自主性更高，比较适合于高精度的预测。