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P2P网络借贷逾期预测模型建立与实证研究——以“人人贷”平台为例
P2P网络借贷是一种新型的互联网金融模式，其优点在于低门槛、高收益、方便快捷。但是，由于市场监管的不足和信息不对称等原因，P2P网络借贷市场上逾期的风险也日益突出。因此，建立一个有效的逾期预测模型对于P2P网络借贷平台来说具有重要意义。
本文以国内知名P2P网络借贷平台“人人贷”为例，建立逾期预测模型，并进行实证研究，为平台的风险控制和投资人的决策提供参考依据。
首先，搜集了“人人贷”平台上的借贷数据，包括借款人的个人信息、贷款金额、借款期限、贷款用途、信用评级、借款利率、逾期天数等信息。然后，将这些信息进行数据清洗和特征提取，并采用机器学习算法进行逾期预测建模。
在算法选择上，本文采用了逻辑回归、决策树、随机森林等常用的分类算法，并采用了交叉验证和网格搜索等技术对参数进行调优。最终，基于所有特征，采用随机森林算法建立的逾期预测模型在测试集上的准确率达到了78.5%，对于判断借款人是否逾期具有一定的预测能力。
进一步的实证研究表明，不同特征对逾期预测的影响程度不同。例如，在随机森林模型中，借款人的还款能力、借款人的历史信用记录、借款人的性别等特征对于逾期预测具有较大的影响。此外，本文还对不同逾期等级的数据进行了分析，以便更加具体地探究逾期行为的规律和原因。
综上所述，本文以“人人贷”平台为例，建立了一个基于机器学习算法的逾期预测模型，并进行了实证研究。研究结果表明，机器学习算法可以有效地预测借款人的逾期行为，为P2P网络借贷平台的风险控制提供了一种新的思路和方法。此外，本文还提出了一些建议，以进一步优化逾期预测模型的精度和可靠性。