个性化P2P借贷投资推荐：考虑朋友关系与预期效用

本文主要探讨了在P2P借贷市场中，如何通过考虑投资者的朋友关系和预期效用来实现个性化的投资推荐。P2P借贷作为一种在线金融模式，其投资决策对于投资者而言是一项复杂任务，尤其在面临众多投资项目和风险评估时。传统的投资推荐方法往往基于借贷项目的违约风险预测和投资组合优化，但这些方法忽视了投资者的风险偏好和社交网络对投资决策的影响。 首先，研究者利用Prosper平台的历史数据构建了一个P2P关联网络模型，通过对借贷项目和投资者的特性进行概念特征提取，形成了一个概念模型。这个模型不仅考虑了项目的信用风险，还捕捉到了投资者之间的朋友关系，从而能够更好地理解和预测投资者的投资行为，增强推荐的准确性。 其次，文章引入了预期效用理论，强调了投资者个人的风险偏好在投资决策中的核心作用。投资推荐不再仅仅依赖历史交易数据，而是结合了投资者的主观风险承受能力和他们所处的社交网络，以形成个性化的投资组合。这种方法旨在提供更符合投资者实际需求的建议，提升投资满意度和经济绩效。 通过实证研究，该方法在Prosper平台上展现了优于传统推荐方法的效果。它能更有效地分配投资金额，根据投资者的具体情况（如风险偏好和朋友圈的影响）给出更适合的投资项目。此外，通过与基准模型的对比分析，证明了考虑投资者朋友关系和预期效用的个性化推荐策略在提高推荐效果方面的有效性。 总结来说，这篇文章的核心贡献在于提出了一种新颖的P2P借贷投资推荐方法，它不仅关注项目本身的信用风险，还充分考虑了投资者的社会网络和风险偏好，这为投资者提供了更个性化、更精准的投资指导，有望推动P2P借贷市场的健康发展。