审计信息驱动的P2P借款人GBDT-SVM信用风险评估模型实证研究

本文主要探讨了在P2P在线借贷行业中，如何通过考虑审计信息来改进借款人信用风险的评估。作者首先构建了一个全面的信用风险评估指标体系，涵盖了借款人的基本信息、工作信息、信用历史、资产状况、贷款记录以及审计证明等多维度数据。这些信息对于精确评估借款人的偿债能力和信用信誉至关重要。 核心研究方法是采用集成学习中的梯度提升决策树（GBDT）和支持向量机（SVM）相结合的模型。GBDT作为一种强大的机器学习算法，通过迭代地训练弱分类器并将其组合成一个强分类器，能够处理非线性问题和高维数据。而SVM则擅长处理小样本、非线性分类问题，其核函数的选择可以灵活适应不同的数据特性。 实证研究部分，作者选取了一个P2P借贷平台的实际数据集，将新提出的GBDT-SVM模型与其他四种常用的信用风险评估模型（逻辑回归、人工神经网络、单纯SVM和聚类算法）进行了对比分析。结果显示，审计认证信息的引入显著提高了模型的预测性能，这表明审计信息对于降低信用风险评估误差具有重要作用。 论文的实验结果表明，GBDT-SVM模型在预测准确性和稳定性方面表现优秀，能够更有效地识别出潜在的信用风险较高或较低的借款人，从而帮助平台制定更为精准的风险管理策略。此外，研究还揭示了审计信息在现代金融科技背景下对信用评估的重要补充作用，这对于整个P2P借贷行业的健康发展具有指导意义。 本文的研究不仅提供了实用的信用风险评估工具，也为P2P借贷平台在处理大量复杂数据时如何结合多种信息源提升评估效率和精度提供了有价值的经验。这一研究成果对于金融机构、监管机构以及P2P平台来说，具有很高的参考价值和实际应用价值。