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[期刊] 上海金融  [作者] 邹欣  
本文以网络借贷为例,利用某网络借贷平台7459个借款人2015年5月至2017年1月的数据,对比了不同数据挖掘模型(决策树、随机森林、支持向量机和神经网络)与传统金融机构常用模型(Logistic和OLS)在预测违约风险上的差异,识别了能够影响借款人违约的主要因素。主要结论有:第一,随机森林预测借款人违约的效果是最好的;第二,"软信息"特征在判断借款人是否会违约时具有重要作用;第三,借款金额、利息金额、月利率、借款开始时间对借款人违约具有显著的正向作用,非一手账单率和主叫对象在通讯录中的比值对借款人违约具有显著的负向。
[期刊] 经济体制改革  [作者] 李思瑶  王积田  柳立超  
P2P网络借贷平台蓬勃发展,但其借款人违约现象不可忽视。对影响借款人违约风险的因素进行研究,有利于平台和投资者合理规避风险。本文以"人人贷"数据为样本,运用生存分析模型进行实证研究。结果表明,借款利率、借款期限对P2P网络借贷的违约风险有正向影响;借款人所处地理位置、收入、学历及信用评级有负向影响;借款金额、用途、借款人的性别、年龄、婚否、房贷和车贷情况没有显著影响,并针对P2P平台及投资者提出建议。
[期刊] 金融论坛  [作者] 缪莲英  陈金龙  
本文将推荐信任与小组关系、朋友关系共同作为社会资本的替代变量,分析其对借款者违约风险的制约机制,同时利用Prosper网络借贷平台的数据,实证检验社会资本对借款者违约风险的影响。研究结果表明,在P2P网络借贷中,社会资本的存在能够降低借款者违约风险,无论是通过加入小组,还是增加投资者中朋友的个数或借款列表被推荐的次数,都可以提高借款者的社会资本,充分发挥社会资本的甄别、监督以及社会惩罚作用,降低违约风险发生的可能性。P2P网络借贷平台可以通过增加借款者社会资本的机制设计,降低违约风险,最终降低行业整体的违约率。
[期刊] 西南金融  [作者] 李鑫  田秀娟  张智颖  
近年互联网金融异军突起,以P2P网络借贷为代表的新兴融资模式受到小微企业青睐,成为传统金融的重要补充。区别于以往对借贷资金成本的研究,本文分别以订单满标时间和单位借款金额订单满标时间为解释变量,考察小微企业借贷时间成本与违约风险的关系。研究发现单位借款金额订单满标时间相比订单满标时间能更好地识别借款人违约风险,可以成为放贷人做出投资决策的重要参考依据和P2P平台进行风险管控的重要指标。
[期刊] 经济问题  [作者] 阮素梅  何浩然  李敬明  
P2P网络借贷作为互联网金融的一项重要创新,对于解决个人和中小企业借贷问题发挥着不可忽视的作用。然而,其违约风险一直困扰着P2P平台的发展。从人人贷网站上抓取了30169个样本,然后对原数据集进行了预处理,特别是对不平衡数据集的处理。对处理后的数据集,运用决策树和支持向量机(SVM)算法,构建了平台中的借款人违约风险评估模型。最终证实了决策树和SVM模型能有效地预测借款人的违约概率。
[期刊] 经济问题  [作者] 阮素梅  何浩然  李敬明  
P2P网络借贷作为互联网金融的一项重要创新,对于解决个人和中小企业借贷问题发挥着不可忽视的作用。然而,其违约风险一直困扰着P2P平台的发展。从人人贷网站上抓取了30169个样本,然后对原数据集进行了预处理,特别是对不平衡数据集的处理。对处理后的数据集,运用决策树和支持向量机(SVM)算法,构建了平台中的借款人违约风险评估模型。最终证实了决策树和SVM模型能有效地预测借款人的违约概率。
[期刊] 会计之友  [作者] 安英博  程冬玲  
近年来,随着互联网经济的不断发展,P2P借贷业务日益扩张,但同时也暴露出各种问题,特别是违约造成的坏账问题给P2P网络借贷平台及其投资者带来了极大负面影响,所以构建合理的P2P借贷违约识别模型对控制平台风险、促进其持续发展具有重要的现实意义。文章以隆金宝为研究对象,探究决策树模型、支持向量机模型、神经网络模型、逻辑回归模型、Stacking模型对P2P借贷违约风险的识别效果,并进行评估与对比,从而选出最佳P2P借贷违约风险模型,进而帮助P2P网络借贷平台有效规避违约风险,实现其长远发展。
[期刊] 财贸研究  [作者] 阮素梅  周泽林  
利用L1惩罚Logit模型,实证检验P2P网贷信用违约的关键影响因素;并利用混淆矩阵与ROC曲线等分类评价方法,检验模型的违约预测效果。研究发现:L1惩罚Logit模型具有很好的变量选择功能,可以有效地识别影响信用违约的关键因素,降低管理者的监管成本;L1惩罚Logit模型能够获得比普通Logit模型、支持向量机等更好的预测效果,既能够从总体上实现对信用违约状态的准确预测,又能够细致分析关键影响因素对违约概率造成的影响,有助于预测和控制信用风险的发生。
[期刊] 财会月刊  [作者] 李焰  王琳  张迎新  
使用P2P网络借贷平台拍拍贷2011年7月~2013年6月间的借款标数据,研究借款者的声誉资产对借款违约的抑制作用。研究发现:借款者的正面声誉越高,违约可能性越小,负面声誉则相反;对于出现违约的借款而言,借款者声誉和违约程度之间也存在相似的关系,且负面声誉的影响更为显著;声誉的这种资产效应对于信用等级较低和没有其他担保形式的借款者而言更加显著。这说明在以信用贷款为主的微型借贷中,借款者的声誉资产具有"抵押替代"的作用,能够有效降低借款的违约风险。结论对于理解声誉机制在微型借贷中的治理作用具有重要的理论和现实意义。
[期刊] 亚太经济  [作者] 林丽琼  
通过构建多元线性回归模型,使用240个民间借贷纠纷案件调查数据,检验地理距离、关系及其交互项对民间借贷违约风险的影响,结果表明:地理距离对违约风险有显著的正向影响,尤其在月利率小于2%的借贷中影响程度更大;关系对违约风险有显著的负向影响,而且在月利率高于等于2%和本金小于100万元的借贷中尤其显著;地理距离和关系对于降低利率小于2%和本金小于100万元借贷的违约风险具有相互作用,即随着借贷双方关系紧密性增强,地理距离对违约风险的正向影响程度相应减弱。
[期刊] 亚太经济  [作者] 林丽琼  
通过构建多元线性回归模型,使用240个民间借贷纠纷案件调查数据,检验地理距离、关系及其交互项对民间借贷违约风险的影响,结果表明:地理距离对违约风险有显著的正向影响,尤其在月利率小于2%的借贷中影响程度更大;关系对违约风险有显著的负向影响,而且在月利率高于等于2%和本金小于100万元的借贷中尤其显著;地理距离和关系对于降低利率小于2%和本金小于100万元借贷的违约风险具有相互作用,即随着借贷双方关系紧密性增强,地理距离对违约风险的正向影响程度相应减弱。
[期刊] 上海经济研究  [作者] 顾慧莹  姚铮  
准确预测违约风险是减少P2P网络借贷平台"跑路"现象的重要对策。该文使用WDW上海直营店的运营数据考察了借款人信息与其违约行为之间的关系,找到了借款人违约的关键因素并确认了其可信度。Logistic回归模型和cox回归模型的结果表明:外地户籍、已婚和历史违约记录与借款违约率和违约速率均正相关,揭示借款人特征信息具有一定个性趋势;债务收入比仅与借款违约率负相关而对违约速率不敏感,表明债务收入比无法准确预测违约动态;家人知晓借款和借款目的真实性与借款违约率和违约速率均负相关,说明软信息更能体现借款动机及偿还意愿;平台的信用评级指标与借款违约率和违约速率均存在非常显著的负相关关系,表明平台对借款人信...
[期刊] 经济问题  [作者] 周梅  
选取2009年度上市公司财务数据,对企业的关系型借贷对信贷违约的影响进行实证分析,结果表明,无论对于大型企业还是中小企业,关系型借贷不会带来更高的违约风险,企业违约与企业的流动性比率、应收账款周转率以及企业规模大小有关。流动性强的企业违约率低,应收账款周转速度越快,违约率越低,中小企业比大型企业更容易违约。
[期刊] 商业研究  [作者] 李杰  刘露  Chao-Hsien Chu  
借助于互联网信息技术的发展,P2P网络借贷推动了互联网金融以及普惠金融的发展,有关平台、出借人如何做出准确风险评估、防范借款人违约风险变得尤为重要。本文以融360平台提供的4738名借款人借贷数据为研究样本,运用Logistic回归模型分析借款人违约风险的关键因素,就违约借款人的具体特征以及其影响因素展开分析。研究结果表明:在还款能力方面,经济特征中借款人总收入、总支出、工资收入因素对借款人是否发生违约有显著影响;在还款意愿方面,性别、借款额度、借款金额以及拖欠金额对借款人违约风险产生显著影响;在线上浏览行为方面,借款人最少浏览网页数量和网站访问次数是P2P网络借贷借款人违约风险显著因素。因此,风险监管部门应建立关键信息共享机制,明确审查范围,落实审查重点,通过建立违约风险评估模型降低平台和出借人的经济损失,推动P2P网络借贷行业的健康发展。
[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。
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