王佳歡 賈冀南

摘要：以P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)為研究對象，建立了P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評價(jià)體系，利用直覺模糊層次分析法對P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了綜合評價(jià)，最后實(shí)證分析結(jié)果證明，將直覺模糊層次分析法運(yùn)用在P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方面是可行的。

Abstract： Based on the personal credit risk of P2P online lending， this paper establishes a P2P online lending personal credit risk index evaluation system， and uses the intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process to comprehensively evaluate the P2P online lending personal credit risk. Finally， the empirical analysis proves that the intuition is blurred. The analytic hierarchy process is feasible in the P2P online loan personal credit risk assessment.

關(guān)鍵詞：個(gè)人信用;風(fēng)險(xiǎn)評價(jià);IFAHP

Key words： personal credit;risk assessment;IFAHP

中圖分類號：F724.6 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2019）07-0001-04

0 ?引言

P2P網(wǎng)貸是以互聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎(chǔ)，通過將資金需求者和貸款資金提供者聯(lián)系到一起，并分別實(shí)現(xiàn)融資和理財(cái)?shù)囊环N創(chuàng)新型金融模式。自2005年以來，以Zopa、Lending Club、Prosper等為代表的P2P貸款模式興起之后，迅速風(fēng)靡全球，截止到2018年10月，我國P2P網(wǎng)貸行業(yè)累計(jì)成交量已高達(dá)7.81萬億元。然而，由于我國的信用評價(jià)體系不夠完善，信用危機(jī)已成為整個(gè)網(wǎng)貸行業(yè)面臨最大的挑戰(zhàn)，而眾多網(wǎng)貸平臺缺乏專業(yè)的信用評估人員，無法對借款方進(jìn)行準(zhǔn)確而有效的評價(jià)。裴平（2017）以大數(shù)據(jù)征信為視角，構(gòu)建P2P借款人信用評價(jià)模型，并利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和Prosper多維度交易數(shù)據(jù)檢驗(yàn)P2P借款人信用評價(jià)模型的有效性[1]。賈湖（2016）在分析P2P網(wǎng)貸征信特征的基礎(chǔ)上，通過建立行業(yè)特征的個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，使用支持向量機(jī)和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評估[2]。于曉紅（2016）根據(jù)已有的非均衡少量樣本，分別采用隨機(jī)森林分類和回歸算法進(jìn)行建模討論了各個(gè)評價(jià)指標(biāo)的重要性及其與信用風(fēng)險(xiǎn)之間的非線性關(guān)系[3]。孫同陽（2015）通過構(gòu)建決策樹模型，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前P2P網(wǎng)貸平臺過度依賴線上認(rèn)證而忽視信用逾期行為，缺乏動(dòng)態(tài)信用評級所需要的要素，評級體系不具備欺詐識別和自動(dòng)糾錯(cuò)的相關(guān)機(jī)制[4]。對于P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用分析，以往方法只能從定性或者定量的方面進(jìn)行分析。然而，評價(jià)個(gè)人信用時(shí)，由于單個(gè)人自身的不確定，許多風(fēng)險(xiǎn)不能精確描述，故本文將直覺模糊層次分析法用于P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)問題，該方法以直覺模糊集理論為基礎(chǔ)，將定性定量相結(jié)合，進(jìn)而確定各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。

1 ?直覺模糊層次分析法概述

1.1 預(yù)備知識 ?直覺模糊層次分析法是通過將直覺模糊數(shù)層次分析法相結(jié)合的一種評價(jià)方法，它將直覺模糊集中隸屬度、非隸屬度、猶豫度思想應(yīng)用到模糊層次分析法中，有效地解決了模糊環(huán)境下猶豫不決和棄權(quán)的情況，可以進(jìn)一步提高評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

1.2.4 一致性檢驗(yàn) ?通過對典型矩陣A'和矩陣A對應(yīng)的特征矩陣A*的相容性指標(biāo)I（A'，A*）進(jìn)行分析，當(dāng)I（A'，A*）=1時(shí)，即認(rèn)為模糊判斷矩陣A具有一致性，直覺模糊判斷矩陣A的權(quán)重分配是合適的。

1.2.5 結(jié)果評價(jià) ?假設(shè)由P個(gè)評價(jià)人員對m個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合評價(jià)，用五級模糊隸屬度表示評價(jià)過程中的兩兩比較直覺模糊判斷標(biāo)度，分別用大寫羅馬數(shù)字“I、II、III、IV、V”來描述，且每一個(gè)迷糊區(qū)間賦予相應(yīng)的得分區(qū)間Vi，（i=1，2，…，5）。在評價(jià)過程中，在依據(jù)每一區(qū)間認(rèn)可的評價(jià)人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例換算成對應(yīng)的區(qū)間向量R，最后目標(biāo)得分區(qū)間Vi、區(qū)間向量R和對應(yīng)指標(biāo)權(quán)重的σ的加權(quán)值。

2 ?評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

本文通過結(jié)合我國傳統(tǒng)商業(yè)銀行和P2P網(wǎng)貸平臺借款人信用指標(biāo)體系建立情況，重點(diǎn)分析了互聯(lián)網(wǎng)信息特有的風(fēng)險(xiǎn)因素，全面研究了P2P網(wǎng)貸平臺借款人信用風(fēng)險(xiǎn)影響因子，對相應(yīng)的指標(biāo)進(jìn)行增加和刪除，最終根據(jù)借款人提供的個(gè)人真實(shí)信息，構(gòu)建了本文個(gè)人信用評價(jià)指標(biāo)體系，該指標(biāo)體系主要包括：個(gè)人基本信息、個(gè)人工作情況、個(gè)人經(jīng)濟(jì)情況、借款產(chǎn)品信息、歷史信用記錄、認(rèn)證情況和還款意愿七個(gè)方面。

3 ?實(shí)例分析

李某某，男，30歲，研究生學(xué)歷，已婚，現(xiàn)居住河北石家莊，居住5年?，F(xiàn)在為一所中學(xué)教師，目前已經(jīng)工作6年，其名下有一套90平米住房，沒有私家車，月平均收入5500元，并持有3萬元左右股票。近期李某想購買一臺高檔筆記本電腦，在該平臺上發(fā)布了借款信息，借款金額為20000元，借款期限12個(gè)月，借款利率9.8%。李某曾經(jīng)在該平臺借款過2次，并未出現(xiàn)逾期現(xiàn)象，且李某的芝麻信用得分為738，屬于信用極好。他在該平臺已通過身份認(rèn)證、工作認(rèn)證、收入認(rèn)證和實(shí)地認(rèn)證等，且央行征信報(bào)告信用良好，無不良信用記錄。手機(jī)套餐業(yè)務(wù)為每月38元，且并未出現(xiàn)手機(jī)費(fèi)和水電氣欠費(fèi)現(xiàn)象，互聯(lián)網(wǎng)上并未有違約記錄，每次互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)幾乎不評論，默認(rèn)為五星。

3.1 構(gòu)建P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，參見表1。

3.2 一級指標(biāo)權(quán)重確定（A-B） ?設(shè)專家對一級指標(biāo)相對于目標(biāo)層對的重要性進(jìn)行兩兩比較，得出直覺模糊判斷矩陣：（式（2））

通過對比可以發(fā)現(xiàn)84.32處于[80，90）之間，說明李某的個(gè)人信用等級處IV級，其個(gè)人信用整體水平相對良好，無論是從還款能力還是還款意愿方面都比較穩(wěn)定。但同時(shí)還應(yīng)注意的是，李某的個(gè)人信用離V級還是有一段距離，P2P網(wǎng)貸平臺如果對其放款，還應(yīng)對其進(jìn)行一定的風(fēng)險(xiǎn)防范。

4 ?結(jié)論

由于P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)具有較強(qiáng)的復(fù)雜性和不確定性，主觀評價(jià)法或者其他方法不能全面滿足P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的要求，因此本文通過利用直覺模糊層次分析法對P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)，實(shí)證結(jié)果表明該方法通過引入猶豫度，可以更好地對P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)。

參考文獻(xiàn)：

[1]裴平，郭永濟(jì).基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的P2P網(wǎng)貸借款人信用評價(jià)模型[J].中國經(jīng)濟(jì)問題，2017（02）：29-41.

[2]賈湖，張聞洲.P2P視角下的個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究[J].甘肅科學(xué)學(xué)報(bào)，2016，28（05）：130-134，147.

[3]于曉虹，樓文高.基于隨機(jī)森林的P2P網(wǎng)貸信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)、預(yù)警與實(shí)證研究[J].金融理論與實(shí)踐，2016（02）：53-58.

[4]孫同陽，謝朝陽.基于決策樹的P2P網(wǎng)貸信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2015（02）：81-82.

[5]徐澤水.直覺模糊信息集集成理論及應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2008.

[6]高紅云，王超，哈明虎.直覺模糊層次分析法[J].河北工程大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2011，28（04）：101-105.