「2020 New Futures 期货学术与实务交流研讨会」优秀论文摘要－多风险区间P2P贷款预测模型之配置

杨雅薇

本研究应用风险分群与XGBoost建模来优化P2P借贷利润模型，并从利润与违约两种面向的绩效指标分析最佳预测模型之配置组合。本研究实证资料为Lending Club从2007年至2013年共222,955笔贷款。相较于过去以一套模型预测所有P2P贷款样本的作法，我们发现先将借贷样本依传统信用评等进行分类，再依不同群特性各自建构预测模型的作法可以获得更佳的预测结果，且根据信用评分等级建构不同的对应预测模型可以让放款的总获利金额更大。

除此之外，我们也发现绩效目标的设定会影响预测模型的选择，如：以追求最小化错误放贷率的模型不一定能让获利金额最大化。因此投资者及平台需先确立目标，依照不同目标订定绩效准则来选择最佳之对应预测模型。本研究结果可提供投资者或平台针对所设定之绩效目标做最适模型配置的参考。

作者:*辅仁大学金融与国际企业学系助理教授 杨雅薇、辅仁大学金融与国际企业学系教授 高铭淞、资通电脑股份有限公司资料工程师 何韵仪

*通讯作者E-mail: [email protected]