[發明專利]多信息源融合的網絡借貸信用風險評估模型的建立方法

有效

• 申請號: 202110444878.4
• 申請日: 2021-04-24
• 公開（公告）號: CN113344692B
• 公開（公告）日: 2022-03-11
• 發明（設計）人: 郭艷紅;蔣帥;陳菲婷
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02
• 代理公司: 沈陽一諾君科知識產權代理事務所(普通合伙) 21266
• 代理人: 王建男

本發明公開了多信息源融合的網絡借貸信用風險評估模型的建立方法，包括以下步驟：第一步：根據借款人的信息源對貸款相似性進行度量；第二步：根據投資者的信息源對貸款相似性進行度量；第三步：最小逆序對融合的貸款相似性信息的整合。本發明通過實證得出當目標收益率水平持續增加時，基于相對熵約束的投資組合模型總是比經典的“均值?方差”投資組合模型獲得更高的投資收益；此外本發明提出的基于最小逆序對融合的貸款信用風險評估模型在不同的目標收益率水平下都能夠獲得最高的投資收益，進一步證明了基于多信息源融合的網絡借貸信用風險評估模型的穩健性，能夠幫助投資者獲得更高更穩定的投資收益。

技術領域

本發明涉及多信息源融合的網絡借貸信用風險評估模型的建立方法。

背景技術

隨著互聯網金融的繁榮，網絡借貸行業獲得了快速發展。網絡借貸作為傳統借貸方式的一種補充，使借貸雙方可以直接通過網絡平臺完成借貸交易，省去了傳統銀行借貸中復雜的審核交易流程。使資金能夠直接在借貸雙方之間流動，借款人可以有較低的借款利率，同時投資者可以獲得更高的投資收益。網絡借貸憑借這種低門檻、高收益的優勢，受到了很多中小企業和個人借貸者的關注，極大增強了市場中資金的流動效率，促進了互聯網金融的發展。

但是網絡借貸在高收益率的同時，往往存在著較高的信用風險。首先，由于網絡借貸屬于無抵押物的貸款，如果借款人違約，投資者將會被動承擔大部分的風險。其次，在網絡借貸中，投資者與貸款之間存在多對多的復雜借貸關系，并且網絡借貸中獨有的社交網絡關系也會影響借貸雙方的行為。最后，由于網絡的虛擬性以及征信不完善，使網絡借貸中存在嚴重的信息不對稱現象，進一步增加了投資風險。近年來出現的“P2P爆雷”和“網貸平臺跑路”等現象，使投資者蒙受了巨大損失，也嚴重危害了網絡借貸行業的發展和金融秩序的穩定。因此，迫切需要對網絡借貸的信用風險進行有效評估，以剔除劣質貸款，維護投資者權益和行業穩定。

在貸款信用風險評估的研究中，按照使用的信息源不同，方法可以大致分為兩類，基于借款人信息的方法和基于投資者信息的方法。在基于借款人信息的網絡借貸風險估計方法中，學者們利用借款人提供的貸款金額、貸款利率、就業情況以及借款人當前的欠款金額等信息，采用統計學、金融學以及機器學習等方法，對貸款進行評級分類或風險預測，以區分優劣貸款。此外，由于網絡借貸網站與傳統銀行不同，缺乏嚴格的資格審查能力，借款人的信息并不夠客觀、完備，因此需要尋找更為可靠真實的信息源來評估貸款風險，一些學者從投資者行為的角度切入，基于投資者與貸款之間的投資關系，通過對貸款中投資者的投資收益、風險偏好和投資經驗等因素的度量，從新的視角測度網絡借貸中貸款的信用風險。

以上的方法分別基于借款人和投資者信息源來評估貸款的信用風險，能夠從不同的角度揭示貸款的投資價值和風險狀況。但是僅僅通過單一信息源進行風險評估存在可信度和可靠性不強的限制，并且基于不同信息源的評估結果可能會存在差異，甚至同一信息源中不同模型的預測結果之間也會發生沖突，這些不一致性都將對投資者的投資決策造成一定的困難。因此，如何對不同信息源進行充分挖掘，并將其有效集成，成為急需解決的問題。

故而，現提出一種多信息源融合的網絡借貸信用風險評估模型的建立方法。

發明內容

本發明的目的是提供多信息源融合的網絡借貸信用風險評估模型的建立方法，解決了現有技術中現有的貸款信用風險評估方法利用的信息源單一，不能準確地對網絡借貸信用風險進行評估；以及不同信息源和模型的評估結果會發生沖突的問題。

為了實現上述目的，本發明采用了如下技術方案：

多信息源融合的網絡借貸信用風險評估模型的建立方法，包括以下步驟：

第一步：根據借款人的信息源對貸款相似性進行度量，具體包括以下步驟；