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年份: 2024(9579); 2023(13996); 2022(12334); 2021(11677); 2020(9853); 2019(23008); 2018(22809); 2017(44724); 2016(24004); 2015(27181); 2014(26989); 2013(26360); 2012(23685); 2011(21088); 2010(20912); 2009(18987); 2008(18042); 2007(15390); 2006(13109); 2005(10962)

作者: 王(67167); 张(55996); 李(55446); 刘(52777); 陈(35607); 杨(26896); 晓(25347); 赵(22185); 周(21295); 华(19789); 吴(19163); 文(18561); 林(17576); 明(17495); 伟(17407); 志(16901); 丽(16739); 孙(16737); 黄(15999); 徐(15957); 玉(13790); 平(13568); 军(13546); 朱(12837); 郭(12553); 红(12370); 胡(12361); 建(12219); 春(11236); 艳(11115)

学科: 济(93398); 经济(93300); 管理(68988); 业(65823); 企(56285); 企业(56285); 方法(49097); 数学(43083); 数学方法(42327); 农(23774); 财(22556); 中国(22047); 业经(21078); 学(19797); 地方(17549); 理论(17541); 贸(16623); 贸易(16616); 易(16166); 农业(15967); 技术(15511); 和(15278); 务(15209); 财务(15125); 财务管理(15093); 制(14589); 企业财务(14249); 环境(14169); 划(13007); 银(12256)

机构: 学院(331890); 大学(331829); 管理(137263); 济(126876); 经济(124118); 理学(120828); 理学院(119568); 管理学(117006); 管理学院(116422); 研究(101932); 中国(75810); 京(69107); 科学(65658); 财(55821); 农(52390); 业大(51441); 所(49323); 中心(48229); 财经(46405); 江(46380); 研究所(45618); 范(43029); 北京(42702); 师范(42606); 经(42408); 农业(41133); 州(38176); 经济学(37725); 院(37616); 技术(36111)

基金: 项目(239338); 科学(189189); 基金(174542); 研究(173026); 家(151882); 国家(150674); 科学基金(131276); 社会(107608); 社会科(102004); 社会科学(101976); 省(94305); 基金项目(93131); 自然(88119); 自然科(86164); 自然科学(86146); 自然科学基金(84552); 教育(81269); 划(79084); 资助(72591); 编号(71165); 成果(55488); 重点(53030); 部(52305); 创(50357); 发(49892); 课题(48012); 创新(46849); 科研(46274); 教育部(45219); 大学(45053)

期刊: 济(127513); 经济(127513); 研究(90044); 中国(55991); 学报(52644); 管理(48720); 科学(48200); 农(46322); 财(41695); 大学(40300); 学学(37993); 教育(37739); 农业(31939); 技术(31648); 融(26985); 金融(26985); 业经(22418); 财经(21466); 经济研究(20685); 图书(18294); 经(18183); 科技(16513); 问题(16399); 业(16382); 技术经济(16275); 理论(16225); 统计(15409); 版(15371); 实践(15101); 践(15101)

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基于超网络模型的P2P网贷集群化研究

[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。

关键词： P2P网贷集群超网络模型集群剩余风险管控

基于贝叶斯网络的P2P网贷借款人信用评价模型

[期刊] 中国经济问题 [作者] 裴平郭永济

本文以大数据征信为视角,认为空间维度上借款人多角度、多层次信息的交叉复现,以及时间维度上借款人社会活动信息的持续呈现能够更加准确地反映借款人信用状况,进而构建了基于贝叶斯网络(Bayesian network,BN)的P2P借款人信用评价模型。研究表明,贝叶斯网络为P2P借款人多维信息间的复杂关系提供了统一的表达方式;基于贝叶斯网络推理的样本内信用评价准确率高达87%,提高信用评价的概率值临界点能够显著增强信用评价模型的精准性;样本外信用评价准确率超过90%,增加训练数据集能明显提高信用评价模型的精准性;通过对比不同信息维度模型的评价准确率,也可验证所构建的P2P借款人信用评价模型是稳健的。

关键词： P2P网络借贷信用模型贝叶斯网络

基于贝叶斯网络的P2P网贷借款人信用评价模型

[期刊] 中国经济问题 [作者] 裴平郭永济

关键词： P2P网络借贷信用模型贝叶斯网络

中国P2P网贷的信任模型及实证研究

[期刊] 上海对外经贸大学学报 [作者] 郑迎飞陈晓静罗龙文

P2P网贷是近几年兴起的一种新型民间借贷模式,作为传统银行借贷的一个补充,P2P网贷的发展必须建立在投资者信任的基础上。该文首先基于P2P网贷的现状和信任理论建立P2P网贷的信任模型。然后遴选国内105家网贷平台的1072条网络借贷的数据进行实证研究,发现我国P2P网贷的投资者对网络借贷的信任首先是基于对平台的信任,其次才是对借款人的信任。平台的背景、资本实力、上线时间和抵押担保方式等均显著影响利率。借款人身份、借款期限、借款金额等对借款利率也产生影响。

关键词： P2P网贷网贷平台信任模型

中国P2P网贷的信任模型及实证研究

[期刊] 上海对外经贸大学学报 [作者] 郑迎飞陈晓静罗龙文

关键词： P2P网贷网贷平台信任模型

基于机器学习模型的P2P网贷平台风险预警研究

[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

基于DCC-GARCH模型的P2P网贷利率溢出效应研究

[期刊] 金融发展研究 [作者] 徐云松

P2P网贷利率作为互联网金融市场价格体系核心,其溢出效应在很大程度上反映了互联网金融发展演进影响下的宏观经济运行状态。本文在系统回顾P2P网贷利率微观机制与宏观效应文献基础上,通过Granger因果关系检验并构建多元DCC-GARCH模型,实证分析了我国P2P网贷利率与正规金融市场利率的动态关联关系。研究发现:首先,P2P网贷利率波动具有聚集性特征,相对较高的利率水平并未明显改善非金融企业部门的融资困境;其次,Shibor基准利率对于P2P网贷利率与中债国债利率都具有引导作用,然而与中债国债利率存在双向溢出效应,且动态相关性更强,与P2P网贷利率仅存在单向溢出效应;第三,P2P网贷利率与中债国债利率动态关系不显著,表明我国正规金融市场与非正规金融市场之间仍然存在着结构失衡与人为分割;最后,本文从健全外部监管体制、完善内部运营机制两个层面提出针对性建议。

关键词： P2P网贷利率溢出效应 Granger因果关系检验 DCC-GARCH模型

P2P网贷个人信用风险评估模型研究——基于混合果蝇神经网络的方法

[期刊] 会计之友 [作者] 吴斌叶菁菁董敏

P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果

关键词： P2P网贷信用风险评估 BP神经网络果蝇优化算法

P2P网贷个人信用风险评估模型研究——基于混合果蝇神经网络的方法

[期刊] 会计之友 [作者] 吴斌叶菁菁董敏

关键词： P2P网贷信用风险评估 BP神经网络果蝇优化算法

P2P网络借贷平台的羊群行为研究——基于Logistic模型的实证分析

[期刊] 南方金融 [作者] 谈超孙本芝王冀宁

随着我国民间借贷日趋活跃,P2P网络借贷平台发展方兴未艾。对P2P网络借贷平台的羊群行为进行系统的实证研究具有现实意义。本文将影响P2P网络借贷平台后续投标的所有变量划分为4个维度,包括标的特征、信用特征、个人特征和往期借款,从这四个维度中选取了17个自变量构建Logistic回归模型,然后基于"拍拍贷"的1642条不同借款者的当前借款项目数据,利用Logistic回归方法分析了当前投标次数对获得后续投标可能性的影响。研究发现,当前投标次数能够对获得后续投标的可能性产生显著的正向影响,由此证明P2P网络借贷平台存在羊群行为。因此,需要从完善征信体系建设入手,降低P2P网络借贷平台的信息不对称性...

关键词：民间借贷网络借贷平台羊群行为 P2P借贷 Logistic回归分析

P2P网络借贷市场利率主导权偏离程度的研究——基于双边随机前沿模型

[期刊] 数理统计与管理 [作者] 任燕燕徐美娟王越

近年来P2P网络借贷作为一种典型的互联网金融模式获得了跳跃式的发展,由于借贷双方信息不对称,导致我国P2P网贷市场利率普遍偏高。本文利用双边随机前沿分析(SFA)方法对我国P2P网贷市场借贷双方利率主导权力进行测算,并对借贷双方的主导权力对贷款利率的影响效应进行定量分析,同时对借款者个体特征对借贷双方利率主导权力的影响进行比较分析。实证结果表明,出借方拥有明显的主导权力,随着学历、年龄、收入、信用等级的增高,借款人地位将有所改善。

关键词： P2P网络借贷双边随机前沿利率主导权

P2P网络借贷市场利率主导权偏离程度的研究——基于双边随机前沿模型

[期刊] 数理统计与管理 [作者] 任燕燕徐美娟王越

关键词： P2P网络借贷双边随机前沿利率主导权

社交朋友网络资本与P2P网贷行为选择研究

[期刊] 上海金融 [作者] 李思明肖忠意

本文研究Ｐ２Ｐ网贷市场中社交朋友网络资本对借贷结果和违约风险的影响，并利用拍拍贷平台数据进行实证分析。结果表明，借款人在网贷市场中的社交朋友网络资本的质量越高，其借款成功的可能性越大、支付的利率越低且违约的可能性越低。因此，投资人可以根据借款人社交朋友网络资本的质量来判断其信用水平；网贷平台可以通过鼓励用户之间建立高质量的社会网络来缓解市场中的信用信息不对称，从而提高交易效率、降低信用违约风险。

关键词： P2P网贷社会资本信息不对称拍拍贷

基于网络外部性的P2P网贷价值共创及利益分配研究

[期刊] 会计之友 [作者] 吴庆田张德康

近年来,发生倒闭、跑路、提现困难等问题的网贷平台数量激增,除了政府监管的缺失之外,网贷价值创造及分配机制的不合理也是造成这一现象的原因之一。针对网贷各方如何参与价值共创以及进行利益分配这一焦点问题,文章构建了P2P网贷的价值网模型并从中识别出核心利益相关者,再从网贷平台双边市场的网络外部性出发构建了P2P网贷的价值共创模型,在此基础上运用Shapley值法求出网贷平台、借款人和投资人各自分配到的利益和网贷平台的合理借贷利率。

关键词： P2P网贷网络外部性价值共创 Shapley值法利益分配

P2P网贷平台的风险特征研究——基于多项LOGIT模型和双变量PROBIT模型

[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

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