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[期刊] 金融理论与实践
[作者]
于晓虹 楼文高
Ｐｅｅｒ ｔｏ Ｐｅｅｒ（Ｐ２Ｐ）网络借贷是一种新兴的互联网金融模式。根据已有的非均衡少量样本，分别采用随机森林分类和回归算法进行建模，结果表明：模型对各级风险样本的识别正确率均达到了１００％，具有很好的实用价值和预测能力，讨论了各个评价指标的重要性及其与信用风险之间的非线性关系，分析了现有的用神经网络建模文献存在的主要问题。研究结果为Ｐ２Ｐ网贷发展提供了理论依据和实践基础。
[期刊] 浙江金融
[作者]
姚红心 王圆圆
信用风险识别是信贷的核心问题之一。近年来，Ｐ２Ｐ网贷异军突起，信用风险识别是其关键问题。本文以＂人人贷＂交易数据为样本，采用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型研究出借人的信用风险识别方式。研究表明，出借人分别从贷款特征、借款人基本特征与借款人信用特征等方面进行信用风险识别，借款人信用等级和是否有实地认证对出借人的投资意愿影响很大，贷款金额、期限与利率、满标次数、历史贷款表现和财务状况等贷款特征、借款人个体特征也具有重要影响。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
全颖 敬然
近年来,P2P网络借贷行业信用风险日益凸显,"倒闭潮""跑路潮"屡见不鲜,在造成出借人资金损失的同时,也影响了P2P网络借贷行业的健康发展。P2P网络借贷借款人信用风险的形成,一方面与网络借贷借款人违约有关,如借款人无力履约还款、借款人恶意违约;另一方面与网贷平台对借款人信用风险的防控能力较弱有关,如P2P网络借贷平台信贷管理流程不完善、未建立有效的P2P网络借贷借款人信用风险预警系统等。为更好地推动P2P网络借贷平台健康发展,对借款人信用风险早识别、早预警,并加以有效防范,可构建主要包括输入防范要素、风险预警、风险防范、预警结果输出四部分运行内容的P2P网络借贷借款人信用风险预警系统。该预警系统的运行可分为查找造成网络借贷借款人信用风险的各种原因、得出借款人当前信用风险状态、针对预警系统发出的预警信号采取适当措施防范借款人信用风险、通过危机处理产生成功或失败两种不同结果等四个步骤。而为保障P2P网络借贷借款人信用风险预警系统的顺利运行,还需要加强借款人贷后风险监控,建立借款人信用风险预警信息库,构建复合型、专家型信用风险防范管理人才队伍。
关键词：
P2P网络借贷 借款人 信用风险 预警
[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] 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] 投资研究
[作者]
丁岚 骆品亮
本文以logistic回归、决策树、支持向量机(SVM)作为初级学习器,以SVM作为次级学习器,构建基于Stacking集成策略的评估模型来预测P2P网贷中借款人的违约风险。构建模型时采用10×10折嵌套交叉验证方法以克服交叉学习现象。通过爬虫技术抓取人人贷的交易数据进行的实证研究结果表明,相较单一的logistic回归、决策树或者SVM模型,基于Stacking集成策略的预测模型能显著降低一类错误和二类错误比例,提高预测正确率。本研究对P2P网贷平台的违约风险预警具有应用参考意义。
[期刊] 投资研究
[作者]
丁岚 骆品亮
本文以logistic回归、决策树、支持向量机(SVM)作为初级学习器,以SVM作为次级学习器,构建基于Stacking集成策略的评估模型来预测P2P网贷中借款人的违约风险。构建模型时采用10×10折嵌套交叉验证方法以克服交叉学习现象。通过爬虫技术抓取人人贷的交易数据进行的实证研究结果表明,相较单一的logistic回归、决策树或者SVM模型,基于Stacking集成策略的预测模型能显著降低一类错误和二类错误比例,提高预测正确率。本研究对P2P网贷平台的违约风险预警具有应用参考意义。
[期刊] 财会月刊
[作者]
谭中明 刘媛媛
P2P网贷市场各主体产生的信用风险具有特定的生成演化机制。先采用博弈树对P2P网贷主体的信用风险生成演化进行理论分析,再基于"有限理性"的"最优反应动态"机制,建立P2P网贷过程的得益函数,对信用风险生成机理进行博弈仿真实验。研究表明,P2P网贷市场信用风险生成主体主要是借款人和P2P平台,生成大小与P2P平台年化收益率设定成正比,而与借款人通过网贷所得收益、借款人违约惩罚以及借款人长期守信所获奖励成反比。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
霍江林 刘素荣
借款人信用风险评估缺失是造成P2P网贷问题平台频出的重要原因之一。本文从分析网贷平台借款人的信用风险着手,筛选网贷平台借款人信用风险的影响因素,建立网贷平台借款人信用风险评估指标体系,并构建基于人工神经网络的信用风险评估模型,进而选取部分P2P网贷平台所披露的137组借款人信息进行实证测试,发现测试结果与实际情形基本一致,借款人信用风险评估指标和模型能满足网贷平台对借款人信用风险评估的需要。
[期刊] 武汉金融
[作者]
李昕 戴一成
近年来我国P2P网络借贷业务快速发展,然而行业内的信用风险也日益凸显,持续性的平台倒闭以及借款人违约等事件屡见不鲜,因而对网贷信用风险的事前有效评估将直接关乎我国网贷行业的未来可持续发展。本文根据网贷业务特点,筛选出对网贷借款人行为具有影响的特征指标,建立网贷借款人信用风险评估指标体系,构建基于BP神经网络的信用风险评估模型,选取拍拍贷和人人贷的借款人交易数据进行训练仿真。实证结果表明BP神经网络模型能较好拟合网络信用环境下对网贷借款人信用风险的评估,模型具备较高的预测准确率,适用于平台和投资者甄选优质借
关键词：
P2P网络借贷 信用风险 BP神经网络
[期刊] 财会月刊
[作者]
张璐
本文在对国内P2P平台分类的基础上分析了P2P中存在的信用风险,并通过梳理国外网络借贷平台信用风险的防控措施,提出相应的政策建议以供参考。
关键词：
P2P 网络借贷 信用风险 网贷平台
[期刊] 征信
[作者]
王嵩青 田芸 沈霞
近年来,我国P2P网络贷款作为互联网金融创新模式获得爆发式增长,但同时在信息不对称、征信主体权益保护等方面存在的信用风险问题也日益突出。为促进P2P网络贷款等互联网金融的发展,应加强征信管理与服务,将P2P网贷平台纳入征信管理范畴,强化P2P网贷平台信用管理和平台资金流动监管,加大网贷平台信用信息保护力度。
[期刊] 西南金融
[作者]
严复雷 李浩然
２０１４年以来，Ｐ２Ｐ网贷平台金融风险事件频发导致投资者受骗，并引发社会性问题。本文根据网贷之家的８７个平台样本，运用多元有序Ｌｏｇｉｔ模型回归分析影响Ｐ２Ｐ网贷平台信用风险的主要因素、选择判断其经营是否稳健的关键指标。实证结果表明：目前评价体系选择的网贷平台和网贷参与者两个维度的１２个指标中，人均借款额、平均利率、网贷平台活跃度、提现费率等指标是对网贷平台资信水平有着重要影响的指标，而安全系数、注册资本、平均借款周期、累计待还款比率、运营时间等解释作用不显著。因此，一些判断传统金融机构资信的关键指标在分析互联网金融时面临失效，而原来不太关注的指标却发挥显著作用，这对准确把握互联网金融风险具有．．．
[期刊] 征信
[作者]
沈良辉 陈莹
在总结美国P2P网贷行业运营模式基础上,从信息公开制度、借款人身份真实性审核机制、内部风险评估体系等方面分析其信用风险管理的主要经验,结合我国P2P网贷行业存在的问题,提出加强P2P网贷行业信用风险管理的若干政策建议。
关键词：
P2P网贷 信用风险 运营模式 管理经验
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