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[期刊] 财会通讯
[作者]
张强 张雪 陈志明
本文针对目前网贷行业问题平台高发的趋势，结合国内Ｐ２Ｐ网贷行业的实际情况，建立Ｐ２Ｐ网贷公司风险评价指标体系。笔者考虑各指标子系统之间的模糊性和随机性，采用正态云模型实现风险指标定性与定量之间的映射，得出流动性、安全性和收益性各子系统的风险情况。最后，对２０１４年１２月份全国时间加权成交量前１００名的Ｐ２Ｐ网贷公司进行综合的风险等级划分并进行风险分析，为监管部门和投资者决策提供参考。
[期刊] 财会月刊
[作者]
蒋致远 王力召
随着P2P网贷行业新规实施、合规整改的不断推进,P2P网贷行业洗牌不断加剧,行业风险逐渐凸显。为了防范P2P网贷平台风险,设计涵盖合规能力指标、流动能力指标、运营能力指标、风险管控指标以及背景实力指标5个一级指标的P2P网贷平台风险评价指标体系,并采用基于层次分析法和熵权法的主客观综合赋权法对评价指标进行赋权。采用灰色关联综合评价法对P2P网贷平台风险进行综合评价,结果发现:我国P2P网贷平台整体风险水平较高,平台之间风险水平差距较大,在新规实施、合规整改的背景下,问题平台集中爆发的可能性较高。
[期刊] 金融与经济
[作者]
严武 冯凌秉 蒋志慧 孔雯
本文利用大数据网络爬虫技术收集了网贷第三方网站平台的公开数据,利用机器学习模型对网贷平台的非法集资风险进行了预警研究,比较了传统机器学习方法(以逻辑回归和决策树模型为代表)与前沿机器学习模型(以随机森林模型和XGBoost模型为代表)在多个预测指标上的静态预警效能,并在动态预警框架下研究了网贷平台全生命周期内各模型的动态预警效果。研究表明,传统与前沿机器学习模型均表现出了优良的预警效果,传统模型的准确率略低于前沿模型,但决策树模型在重要检出率指标上的表现优于其他模型。在动态预警框架下,本文发现在平台全生命周期内,所采用机器学习模型的预警效果随时间的变化呈现波动上升并在2017年后缓慢下降的趋势。虽然该趋势与我国网贷行业的发展和监管现状相符,但也表明预警模型的使用者应积极寻找表外指标,进一步挖掘网贷平台的深层次指标以稳定预警效果。
关键词：
P2P网络借贷 风险 机器学习 动态预警
[期刊] 财会月刊
[作者]
王丹 张洪潮
Ｐ２Ｐ网络借贷作为互联网金融的重要发展模式之一，受到社会各界的关注，网贷平台信用风险等级则是投资者选择平台最重要的影响因素。本文参照企业与银行的信用风险等级评价指标分析框架，构建了定性指标与定量指标相结合的、具有中国特色的Ｐ２Ｐ网贷平台信用风险评级指标体系；在此基础上，运用层次分析法（ＡＨＰ）确定指标权重，构建基于模糊数学综合评价方法的定量指标评价模型和基于专家评分表的定性指标评价模型；最后，运用所构建的模型对我国具有代表性的３０家网贷平台进行信用风险评级。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
孙同阳 谢朝阳
本文旨在研究目前P2P网贷平台中存在的个人信用风险,寻找问题并提出相关的解决建议。文章通过实证分析的方法研究所引入自变量的重要性并构建决策树模型,最终发现目前P2P网贷平台的信用评级存在很大问题,过度依赖线上认证而忽视信用逾期行为,缺乏动态信用评级所需要的要素,评级体系不具备欺诈识别和自动纠错的相关机制。
关键词：
P2P网贷 信用风险 决策树
[期刊] 武汉金融
[作者]
徐梓原
本文基于569家网贷平台、3376个观测值的非平衡面板数据,聚焦平台问题的风险研究和风险特征识别,在构建"平台热度、借款情况、生存能力、投融资集中度"四维度指标体系的基础上,根据"延期兑付、提现困难、经侦介入"三类平台问题,设定了多类别多值的问题平台因变量,进而运用二值基础模型、多项LOGIT模型和双变量PROBIT模型,对网贷平台风险发生的可能性进行探讨,对风险特征进行深入识别和分析。结果发现,平台热度、借款期限、投资集中度等是网贷平台风险发生的负向因素,预期收益率、运营时间等是网贷平台风险的正向因素;投资集中度和借款集中度在提现困难问题上的反向作用体现了投资人和借款人不同利益诉求:投资集中度上升,提现困难问题发生的概率下降;借款集中度上升,提现困难问题发生的概率则会上升。
关键词：
P2P 网贷平台 风险特征 问题平台
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵成国 胡艾
Ｐ２Ｐ网贷体现了高度金融创新，也隐藏着很大金融风险。本文基于渠道行为理论和渠道对角线理论，分析Ｐ２Ｐ网贷平台和各参与者的权利、义务和责任，从而将我国Ｐ２Ｐ网贷模式划分为：信息匹配模式、担保模式、资金池模式和众筹模式，并从资金流和信息流角度研究Ｐ２Ｐ网贷各模式存在的内源渠道风险和外源渠道风险形成过程及影响因素，最后从环境、Ｐ２Ｐ网贷平台和渠道各成员角度提出了防范Ｐ２Ｐ网贷渠道风险的建议。
关键词：
P2P网贷 渠道理论 风险机制
[期刊] 金融经济学研究
[作者]
徐荣贞 王华敏
P2P网贷在中国呈现数量多、规模小的规模困境以及协作差、问题频发的监管困境。P2P网贷集群是通过互联网把网贷公司与技术先进的大数据公司、经验丰富的信用评级公司、资金雄厚的担保公司等在整个信息空间中跨区域跨行业的泛空间集聚,组成多个介于单一企业组织与完全市场化组织之间的"中间网络组织"。规范分析可以得出P2P网贷集群化可以有效解决规模问题和监管问题。基于超网络模型比较分析P2P网贷公司在规范集群状态和非规范状态在均衡条件下的交易利润,前者要高于后者,集群化能够产生集群剩余,P2P网贷集群化具有合理性。因此,可以通过P2P网贷集群化构建网贷行业有序发展的长效机制。
[期刊] 特区经济
[作者]
马瑞
本文基于广东省925家P2P网贷平台数据,运用Logistic模型对网贷平台违约风险的影响因素进行实证研究。结果表明:P2P网贷问题平台的出现受到多个因素的影响,其中平台的平均收益率水平显著正向影响,平台注册资本、存续年限、用户评价等显著负向影响,而平台的注册地对平台问题的出现没有显著影响。因此投资者在选择平台时,不仅要关注收益率水平,还要考虑平台的注册资本、存续时间、用户评价等因素,减少风险的发生。
关键词：
P2P网贷 违约风险 问题平台
[期刊] 财会月刊
[作者]
潘爽 魏建国
本文首先分析了引致P2P网贷平台信用风险的原因,然后以信号传递模型为基础,探讨了将信用中介角色剥离后第三方保险对P2P网贷平台信用风险管理的作用,研究了全额本金保障和部分本金保障机制下的分离均衡条件。研究结果表明,部分本金保障机制下的分离均衡状态可从借贷两方有效分散平台信用风险。最后,提出可采用部分本金保障机制、加强借款人资质审查及信息披露力度、完善征信制度建设等手段管理P2P网贷平台信用风险。
[期刊] 财会月刊
[作者]
潘爽 魏建国
本文首先分析了引致P2P网贷平台信用风险的原因,然后以信号传递模型为基础,探讨了将信用中介角色剥离后第三方保险对P2P网贷平台信用风险管理的作用,研究了全额本金保障和部分本金保障机制下的分离均衡条件。研究结果表明,部分本金保障机制下的分离均衡状态可从借贷两方有效分散平台信用风险。最后,提出可采用部分本金保障机制、加强借款人资质审查及信息披露力度、完善征信制度建设等手段管理P2P网贷平台信用风险。
[期刊] 财会通讯
[作者]
隋婷婷 张友棠 张雅倩
目前，Ｐ２Ｐ网贷行业即将迎来规范、监管、洗牌之年，将进入资金兑付高峰期，资金风险加剧，本文从Ｐ２Ｐ网贷平台的平台资金情况、投资人资金情况、借款人资金情况等视角，选取Ｐ２Ｐ网贷平台资金风险预警定位的１９个关键指标，构建基于三维视角的资金风险预警指数模型，对Ｐ２Ｐ网贷平台进行预警定位，为Ｐ２Ｐ网贷平台定位资金风险提供指引。
关键词：
P2P网贷平台 资金风险 指数建构
[期刊] 会计与经济研究
[作者]
吕喜明
互联网金融风险直接关系到互联网金融系统自身的经营和发展,对整个国家宏观经济的运行有着极其重要的影响。截至2017年2月,互联网借贷平台共有2335家,其中问题平台有55家,在监管不严、信用风险等多发情况下频繁发生平台跑路事件,所以对互联网金融风险进行科学评价显得尤为重要。本文以获得网贷之家评级认证的前百强P2P网贷平台风险管控为主要研究对象,从流动性风险、市场风险和信用风险三个维度构建评价指标体系,运用R型聚类分析对指标体系进行降维处理,得到了核心指标评价体系。在此基础上运用经典DEA模型(CCR及BCC)对其进行风控能力效率初评,根据设定的步长进行了优、良、中、差风控能力效率评级。并以优势平台为参考集,以非优势平台为评价集,运用新型广义DEA模型进行了"追赶效率"研究及投影分析,探究了非优势平台效率低下的症结所在及非优势平台向优势平台转变的可行性路径。
[期刊] 会计与经济研究
[作者]
吕喜明
互联网金融风险直接关系到互联网金融系统自身的经营和发展,对整个国家宏观经济的运行有着极其重要的影响。截至2017年2月,互联网借贷平台共有2335家,其中问题平台有55家,在监管不严、信用风险等多发情况下频繁发生平台跑路事件,所以对互联网金融风险进行科学评价显得尤为重要。本文以获得网贷之家评级认证的前百强P2P网贷平台风险管控为主要研究对象,从流动性风险、市场风险和信用风险三个维度构建评价指标体系,运用R型聚类分析对指标体系进行降维处理,得到了核心指标评价体系。在此基础上运用经典DEA模型(CCR及BCC
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
张颖 黄洁婷 贺正楚
针对P2P网贷平台现金流较大、利润率较低和财务数据获取困难的特点,构建基于平台交易真实数据的危机预警评价指标体系和组合预测模型。将传统的财务评价指标转换成网贷平台交易数据指标,运用邻域粗糙集属性约简的方法对采集的数据指标进行降噪和约减处理,再基于机器学习理论引入神经网络、支持向量机和Logit回归等模型对数据进行训练。通过分组进行单模型和组合模拟预测,提高了新的破产指标下各模型预测的准确率。
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