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user: 3. 建立P2P网贷个人信用风险评估模型 3.1. P2P网络借款平台个人借款者信用风险评估指标选取 P2P网络借贷平台一般要求借款人提供的个人信息是其身份信息、职业状况、资产状况等个人基础情况，然后通过实地认证和视频认证等方式对借款人提供的信息进行认证，以保证其信息的真实性，根据认证后的信息对借款人信用等级进行评定，并将信息及信用评级结果公布在网站上，供资金出借人参考。故本文根据P2P网络借贷的特点、人人贷网站可观测的数据及传统商业银行个人信用评级指标选取原则，将借款人的基本资料归纳为人口特征、职业状况、收入财产、历史信用、操作认证等5个方面。 本文参考商业银行个人信用评级取值标准，结合P2P网络平台的特点，以及各个指标对于信用评级的重要性，对5个方面信用评估指标进行信用风险量化，指标选取及取值理由如下: (1) 人口特征。人口特征包括年龄，婚姻状况和文化程度。年龄：不同年龄阶段的借款人的违约率有较大差别。一般，35岁至50岁，工作较为稳定，经济状况良好，其违约率低；26~35岁的借款人，收入开始增加，但家庭负担开始增大，其违约率一般；低于25岁的借款者，收入不高，缺乏良好的消费习惯，大都没有储蓄能力，其违约风险高；而年龄大于50岁的借款人，收入水平开始下降，突发消费较多，其违约风险也相对较大。婚姻状况：已婚的借款人情况较为稳定，而离婚和未婚的借款人信用状况可能偏低；文化程度：一般而言，文化程度越高发生违约几率越低。 (2) 职业状况。职业状况包括单位类别，岗位类型和工作年限。单位类别：一般而言，政府机关职工收入水平稳定，违约的可能性越小，故其取值最高；企业规模越大，收入水平越稳定，违约率越小；岗位类型：岗位越高，收入水平越高，违约风险越小；工作年限：工作年限越长，收入水平越稳定，违约风险越小。 (3) 收入财产。收入：收入越高，违约的风险越小；房产：在我国，住房条件通常代表个人的经济能力，所以有房产的比无房产的违约风险小；车产：车也代表着个人的经济能力，所以有车的更不容易违约。 (4) 历史信用。历史信用主要通过成功还款次数和逾期还款次数反映。成功还款次数：成功还款次数越多，说明其信用惯性越好，越不容易违约；逾期还款次数：逾期笔数多，说明其历史信用不好，历史信用不好的借款者更容易违约。 (5) 操作认证。认证的种类越多，说明其信息更真实、完整，违约的可能性越小。 参考银行个人信用评级取值标准，结合P2P网络平台的特点，具体取值如表1，指标取值越高，信用级别越高，违约的可能性越小。 3.2. 数据收集与处理 3.2.1 数据收集 本文从人人贷网络交易平台交易数据中选取164名无违约记录的借款人信息和4名有违约记录的借款人信息，共168组数据作为P2P个人借款者信用风险评估的样本。样本选取截止时间是2015年9月10日。根据表1将个人信用指标中的定性指标转化为定量数据，转化后的168组个人信用指标定量数据见附件1。 3.2.2. 数据归一化处理 一般而言，神经网络的样本输入数值需要进行归一化处理。本文通过最大最小值法对个人信用指标定量数据进行归一化处理，即运用式(1)进行归一化，最大最小值法归一化是一种线性变换，不会造成信息的过多丢失。 (1) 3.2.3. 数据分析 对选取的数据关于各个指标做基本特征分析。简单统计分析结果见表2。 将表2中均值与极大值和极小值比较以及其他基本统计指标，可以看出本文选取的样本较有代表性。利用SPSS软件作出样本量化数据的频率分布直方图见图1。 从图1中可以看出，本文选取样本数据时，在结合实际网站情况下，也基本考虑了样本各个指标的分布情况，选取样本较具有代表性。 Table 1 P2P network lending platform for personal credit evaluation index valu 指标分类 具体指标 指标取值 人口 特征 1、年龄 25岁以下 26~35岁 35~50岁 50岁以上 - 2 4 6 4 - 2、婚姻 已婚 未婚 离异 - - 6 4 2 - - 3、学历 研究生及以上 本科 大专 高中 初中及以下 9 7 5 3 1 职 业 1、单位类别 政府机关 500人以上 100~500人 10~100人 10人以下 7 5 4 3 2 2、岗位类型 法人 股东及高管 一般管理人员 一般员工 - 7 5 3 1 - 3、工作年限 5年以上 3-5年 1-3年 1年以下 - 5 4 3 2 - 收 入 及 财 产 1、收入 50，000以上 20000~50，000 10000~20，000 5000~10，000 5000以下 10 8 6 4 2 2、房产 有房无贷 有房有贷 无房产 - - 10 5 1 - - 3、车产 有车无贷 有车有贷 无车 - - 6 3 1 - - 历史 信用 1、成功还款次数 10次以上 5~10次 1~5次 0次 - 7 5 3 1 - 2、逾期还款次数 0次 1~3次 3~6次 6次以上 - 10 7 4 1 - 操作 认证 认证种类 8个以上 6~7个 4~5个 2~3个 2个以下 9 7 5 3 1 表1. P2P网络借贷平台个人信用评估指标数值化 Table 2 Simple statistical analysis of sample dat 年龄 婚姻情况 文化程度 单位类别 岗位类型 工作年限 收入范围 住宅状况 是否购车 成功还款次数 逾期还清 网站评级量化 均值 4.35 4.48 5.42 3.42 3.07 3.12 4.25 4.14 2.20 2.64 9.93 2.73 众数 4 6 5 2 1 2 2 1 1 3 10 4 标准差 1.219 1.544 1.636 1.686 2.267 1.213 2.277 3.679 2.049 0.799 0.459 1.261 极小值 2 1 3 0 0 2 2 0 1 1 7 1 极大值 6 6 9 7 13 10 10 10 6 5 10 4 表2. 样本数据简单统计分析 图1. 样本量化数据的频率分布直方图 3.3. 模型的构建 本文采用三层神经网络模拟P2P网络借贷平台个人信用风险评估过程，如图2所示。 输入层节点数为12，分别为年龄、婚姻状况、文化程度、单位类别、岗位类型、工作年限、收入范围、住房状况、车产状况、成功借款次数、逾期还清次数、操作认证。 输出层为P2P平台个人借款者信用等级，虽然人人贷将信用评级结果分为AA、A、B、C、D、E、HR共七类，但只有A、D、E、HR这四个信用等级有较多的借款者，所以模型输出层只取四个信用等级。输出层节点数为1，取值分别为4，3，2，1，分别对应四个信用等级，信用等级A取值为4，信用等级最高，其违约的可能性越小，取值为3的信用等级次之，信用等级HR取值为1，等级最低，最有可能违约，不能及时还款。 隐层节点数一般先根据黄金分割法确定节点数大致范围，再经过试验确定最优隐层节点数。 3.4. 模型仿真 3.4.1. 训练过程与结果 在仿真过程中，用168条数据中前150条数据作为训练数据，并进行拟合，训练数据中含有147个违约借款人和3个无违约记录的借款；将第151至168条数据作为测试数据，其中违约借款人样本为1个，无违约记录的借款人样本为17个。使用train函数来训练创建的BP神经网络，设置训练步长为500，逾期误差目标是0.001，经试验，最优隐层节点数为6。 由图3可以看出，经过500次迭代后，达到预期误差目标0.001。BP神经网络模型训练时间较短， 图2. 神经网络拓扑结构 图3. 训练运算结果图 模型较优。 模型训练运算结果拟合图见图4。由图4可以看出，BP神经网络模型在训练过程中的误差较小，拟合情况良好。 3.4.2. 仿真过程与结果 训练及拟合完成后，对经过训练生成的祌经网络模型的预测结果进行验证。 输入测试数据151至168条验证数据后，目标输出结果与模型输出结果对比见表3，其中目标输出为网站对个人借款者的评级，模型输出结果为BP神经网络仿真结果。表3为部分借款人目标输出与模型输出结果。 模型仿真结果四舍五入得到评级输出结果，将评级输出结果与目标输出结果对比，模型识别的准确率为83.3%。由表3和模型识别率可以看出，模型根据150个借款人数据进行训练和学习后，在模型预测的输出结果和目标输出结果基本一致。由此可见根据BP网络的算法思想建立的P2P网络信贷借款人信用风险评估模型，通过人人贷网络借贷平台个人基础信息和信用历史数据的训练和学习，调整模型权值和阈值，确定输入层和输出层的关系，从而使模型具备了对P2P网贷个人借款者信用风险的预测评估能力，且评估的准确率较高。 3.4.3. 数据缺失的仿真结果验证 由于P2P网贷平台的信息是由借款人自主录入的且未有强制性，可能会存在借款人部分信息缺失，或者借款人故意隐瞒或欺骗导致部分信息错误的情况，因此在对P2P网贷平台个人借款者评估信用风险时，会存在部分缺失或无效信息。BP神经网络模型特点之一就是在部分数据缺失的情况下，依然能够通过之前训练结果给出较为准确的评级结果。本文分别剔除151至168条数据中输入层的12个指标后，对模型的预测结果进行验证。在信息缺失的情况下，目标输出与模型输出结果对比见表4。 从表4信息缺失情况下模型输出结果与目标输出结果对比情况来看，在年龄信息、婚姻状况、文化程度、工作年限、住房状况和车产状况缺失的情况下，虽相较于信息完整的模型输出结果有一些差距， 图4. 训练运算结果拟合图 Table 3 Comparison between target output and model outpu 借款人151 借款人152 借款人157 借款人158 借款人164 借款人165 借款人167 目标输出 1 1 4 4 2 2 3 仿真结果 1.1855 1.8193 3.7178 3.7700 1.7006 1.6197 2.4467 评级输出 1 2 4 4 2 2 2 表3. 目标输出与模型输出结果对比表 Table 4 Comparison between target output and model output in data missing situatio 借款人151 借款人157 借款人158 借款人164 借款人168 模型识别率 目标输出 1 4 4 2 3 3 评级输出 1 4 4 2 2 83.333% 年龄信息缺失的评级输出 1 4 3 2 2 77.778% 婚姻状况缺失的评级输出 1 4 4 2 2 77.778% 文化程度缺失的评级输出 1 4 4 1 3 72.222% 单位类别缺失的评级输出 1 4 3 2 3 66.667% 岗位类型缺失的评级输出 1 4 4 2 2 66.667% 工作年限缺失的评级输出 1 4 4 2 3 77.778% 收入范围缺失的评级输出 1 4 4 1 4 66.667% 住房状况缺失的评级输出 1 4 4 2 2 72.222% 车产状况缺失的评级输出 1 4 4 2 3 72.222% 成功借款次数缺失评级输出 1 3 4 2 2 50.000% 逾期还款次数缺失评级输出 1 4 4 1 2 55.556% 操作认证信息缺失评级输出 1 4 2 1 2 55.556% 表4. 目标输出与模型输出、数据缺失情况结果对比表 但整体模型输出结果与目标输出仍基本一致；在单位类别、岗位类型和收入范围信息缺失的情况下，模型输出结果与目标输出结果有较大的差距；在成功借款次数、逾期还款次数、操作认证信息缺失的情况下，模型输出结果与目标输出结果差别大，但未出现逆转性结果，即信用风险较低的借款人不会被判断为信用风险较高借款人。故仍可以作为对P2P网络信贷中借款人信用风险评价的依据。由此可见，在信息模糊缺失的情况下，BP神经网络模型仍具备对P2P网络信贷借款人信用的预测评估能力，且评估的准确率仍然较高。