游 运，万常选，江腾蛟

1.江西财经大学 信息管理学院，南昌330013

2.东华理工大学 理学院，南昌330013

3.江西财经大学 数据与知识工程江西省高校重点实验室，南昌330013

P2P借贷是基于因特网的一种新型金融模式，该平台将拥有闲散资金的社会成员与资金的需求方联系起来，不仅为中小企业融资和小额借贷提供了一个新的解决方案，也为社会成员提供了一种新的投资途径。对于潜在的投资者来说，其决策的一个首要问题就是如何准确预测P2P借贷市场中各投资项目的违约风险，而预测特征的选择则是这一首要问题的重要研究内容，将直接影响项目违约风险预测的有效性。在传统金融市场的信用风险评估模型中，一般是以项目的财务信息为预测指标进行预测。然而，在P2P 网络借贷市场中，信息的不完全与非对称等信息问题相较于传统的金融市场更加尖锐，平台借款人财务信息的不完全或信息质量较低，将极大地影响项目风险预测的有效性，导致投资者在市场交易过程中面临较大的投资风险。如何利用平台可获得的信息发掘具有项目违约风险预测价值的有效特征并将其合理引入预测模型，对提升P2P借贷项目违约风险预测效果，帮助投资者规避投资风险至关重要。

当前部分研究表明平台社会网络关系（如朋友关系）可有效反映借款人及其项目的当前状态，在一定程度上降低由于市场信息不对称所带来的投资风险[1-2]。文献[3]分析了P2P 借贷市场在线社会网络——朋友网络，讨论了朋友网络中的管道效应、棱镜效应和羊群效应及其对第三方投资者投标行为的影响。……