拍拍贷贷款逾期分析

爱卡网小编 · 发表于 2022-9-24 15:11:00

一、背景介绍
P2P（peer to peer lending）是网络贷款平台，是P2P借款与网络贷款结合的金融信息服务网址。P2P做为中介平台，借款人在行业派发借款标，投资者开展竞投向借款人发放贷款的举动。它伴随着网络金融发展和民间借款的崛起而发展起来一种新的金融模式，那也是将来金融服务发展趋向。P2P本身有许多方式，海外有Kiva、Zopa、Lending Club等主要代表企业，拷贝到中国也变成及贷、人人贷、平安普惠、红岭等几种方式。文中选用及贷个人信用标底真实的业务数据做为剖析数据。
及贷成立时间2007年6月，公司总部上海市，是国内首个P2P网贷平台。2017年11月10日，及贷在美国纽约证券交易所推出。
二、了解数据信息
本信息来自：
拍拍贷官网：
所给出的数据包括了交易量时间从2015年1月1日到2017年1月30日的328553支个人信用标。数据包括LC.csv（标底特点表数据）和LP.csv（标底还款协议和借款记录表）数据信息。实际字段名如下所示：
LC (Loan Characteristics) 标底特点表：
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LP (Loan Periodic) 标底还款协议和借款记录表：
[img]https://pic3.zhimg.com/v2-ae6e3c7cf3b三、数据预处理
异常值解决
对于出现异常数据处理方法，可以采用的办法有删除异常数据信息。本数据信息比较标准，不用进行修复。删除重复值
LC数据信息集中化，listingID字段名为唯一标识，因而查验序号是否存在重复值，检查时注意到并没有重复值。LP数据不用该处理缺失值解决搜索缺失值方式：①先向信息进行都选，应用Ctrl G对空值开展精准定位；②应用筛选功能，查验每个字段是否存在空值或缺失值。缺失值处理的 4 种操作步骤：
①根据人力手动式补齐（精准定位空值，录入数据然后按「Ctrl Enter」批量填充）
②删掉缺乏的数据信息
③用均值替代缺失值
④用统计分析模型计算出值去替代缺失值
最先，我要挑选序号整列，看右下方的数字统计，共1048576行。随后，挑选和分析有关的字段名列，先后点一下编号查询个数，结论不会有缺口值。
四、剖析目地
1、掌握借款客户的肖像，例如借款人基本上信息、验证信息、借款信息和个人信用信息的分布特征；
2、剖析历史逾期因素，例如历史贷款逾期和借款人基本上信息、验证信息、借款信息、个人信用信息的相关性。
五、分析思路
具体分析思路如图所示，将分别从借款人基本上信息、验证信息、借款信息、个人信用信息四个方面深入分析：
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六、剖析具体内容
1、借款用户画像
基本上信息-年纪/胎儿性别
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从上述两张图能够得知，及贷借款人男士客户要显著超过女性客户，占全部借款人客户的三分之二。但在年龄分布来看，及贷借款人主要在17到36这个年纪人群，占有率大约为86.33%，47之上贷款客户偏少。总体来说，借款人的年龄遍布通常是较年轻男士人群。
借款信息-借款额度/借款年利率/借款限期

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在其中均值借款年利率 = SUM（借款额度*借款年利率）/SUM（借款额度）
从本图得知，均值借款总金额4423.82元，最少借款总金额100元，较大借款总金额50万余元，归属于小额贷款；由第二列得知，均值借款利率为20.6%，归属于低利率借款；由均值借款期为10.21年，最少借款期为1年，最多借款期为24年，归属于短期借贷。

验证信息 - 方式验证状况
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从图中我们不难发现，借款人最主要的验证方式是手机验证，其次学历学位认证，而且6个渠道中贴近40%的消费者是一项都没有验证，一项认证有40.66%，二项及两项以上总计为19.23%，完成认证客户为0。可以看出及贷借款平台中借款人验证信息比较严重缺少。

个人信用信息 - 原始评级
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根据原始评级的每一个级别归纳平均银行贷款利率
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最先，原始评级表示是顾客的个人信用状况，评级越大的顾客，个人信用就越好，逾期概率比较小，原始评级从高到低分别为A-F。从第一张图可以看出，借款人比较多的是原始评级为C、D，占有率大约为81.14%。从借款利率和原始评级之间的关系看来，原始评级与借款年利率成反比，其实就是评级越大的借款人借款年利率越小。

2、历史逾期因素
胎儿性别与历史逾期相关性
测算历史逾期率 = 历史贷款逾期期次 / (历史正常的还款日数历史贷款逾期期次)
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从图中可以看到，男性历史逾期率总数比女性多，该状况可能是由于男士借款总数比女性多，正常还款日数及贷款逾期期次也要比女性得多；但在历史逾期率上，女性的历史逾期率远高于男士。

年纪与历史逾期相关性
[img]https://pic2.zhimg.com/v2-fa从图可以看出，27-36年龄层历史逾期率最大，17-26、37-46年龄层次是、历史逾期率较低，很有可能的原因是因为17-26年龄层次借款额度比较小，还贷难度系数也比较小，故贷款逾期概率小，而27-36岁年龄阶段群体正处在工作增长期，对资金需求量较充沛，造成债务偏重，进而影响正常的还贷。

原始评级和历史逾期关联
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以上如图所示，非常明显伴随着原始评级的降低，历史逾期率随着升高。

七、结论与建议
汇总：
（1）借款客户以男人为主导，大约为女性客户的二倍，且借款人年纪都集中在17-36岁左右；
（2）借款人均值借款总金额4423.82元，均值借款利率为20.6%，均值借款期为10.21年，得知该系统的借款特征是小额贷款、利息高、短期内；
（3）及贷客户加v认证信息比较严重缺少，服务平台需在用户认证层面下大力气；
（4）该系统借款人客户的原始评级都集中在C、D，这俩评级处在中心位置，借款人信誉情况垂直居中，服务平台欠缺高品质个人信用顾客；
（5）男士借款人比较多与女性借款人，可是女性历史逾期率高过男士历史逾期率；
（6）27-36年龄层次客户历史逾期率及历史贷款逾期数最大；
（7）原始评级和历史逾期率呈负相关关系，伴随着原始评级的减少，历史逾期率上升；
提议：
（1）因为女性的历史逾期率高过男士，在贷款审批时要强化对女性借款人审批幅度；
（2）27-36人群历史逾期率最大，需要对这类人群的贷款审批严苛来减少逾期率；
（3）原始评级和逾期贷款率呈成反比，评级越大贷款逾期很有可能行越小，故可以稍微放开评级强的客户审核规定，或是给与这种客户更高贷款额度或低费率去吸引、存留高评级客户。