标题
  • 标题
  • 作者
  • 关键词

互联网金融背景下“软信息”对于违约行为的影响——基于Logit模型

2017-03-10分类号:F832.4;F724.6

【作者】王琴英  由林青  王佳佳  卫士加  
【部门】北京工商大学经济学院  北京工商大学中国食品安全研究中心  
【摘要】互联网金融背景下,网络平台积累了越来越多的用户行为信息,而且这些信息与借款人提供的传统信息之间存在较大差异。如何有效地利用这些信息来降低借款人与投资人之间信息的不对称,对于提高风险控制水平、预判违约行为发生的可能性具有重要意义。借助拍拍贷平台提供的海量数据,从"软信息"的角度出发,探索其与借款人违约行为的关系。实证分析结果表明:当借款人在申请借款时修改信息的数目高于12项时,违约的机会概率会提高;当借款人在贷款成交之前修改内容的天数越多、修改时距离成交的日期越近时,违约的机会概率相应会越高。而当借款人最近3个月在社交网络存在去欧洲或者美国旅游的信息,或者填写借款信息的完整程度较高时,相应的违约机会概率则较低。
【关键词】互联网金融  违约  软信息  Logit模型
【基金】国家社科基金重大项目:粮食安全目标下市场起决定作用的粮食价格形成机制研究(14ZDA034); 北京市社科基金项目:北京文化创意产业发展效应研究(15JGA031);北京市社科基金项目:北京市出租车市场管制下的租金耗散与管制改革(14JGB029); 2016年研究生科研能力提升计划项目资助
【所属期刊栏目】金融理论与实践
文献传递