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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马晓君 沙靖岚 牛雪琪
研究目标:在大数据和互联网金融发展的背景下,依据个人信用,有效控制P2P项目的违约率以保证相关金融项目或平台的良好运营。研究方法:本文基于美国P2P平台Lending Club的海量真实交易数据,采用"多观测"与"多维度"两种数据清洗方式,运用2016年微软亚洲研究院提出的机器学习算法LightGBM,兼顾权威性和创新性地对平台内贷款项目的违约风险进行预测,并对不同数据清洗方法的结果进行比较。研究发现:基于多观测的LightGBM算法的预测结果最好,比Lending Club平台历史交易数据算的平均履约率提升了1.28个百分点,可减少约1.17亿美元的违约借款。研究创新:运用不同的数据清洗方式和较为前沿的机器学习算法(LightGBM)预测违约率。研究价值:在LightGBM算法得出违约率影响因素的结果基础上,可以明确Lending Club及广大P2P平台的改进内容和各国在该领域内发展完善的方向。
[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] 金融发展研究
[作者]
刘传哲 马达亮 夏雨霏
本文借鉴了传统信用评分方法,提出了适用于P2P网络借贷环境的动态异质集成分类模型DSHE。该模型能够实现对冗余特征变量的筛选,具有一定的高维数据处理能力;其异质集成结构与动态筛选策略能够实现基础模型权重的自适应调整,从而提高信用评估性能。使用UCI数据库中的数据和网贷真实数据进行实证分析,结果表明,异质集成模型整体表现较优;DSHE模型在预测准确率上表现突出,在4个评价指标下的平均秩优于Logistic回归等对比模型。
关键词：
信用评分 动态异质集成 P2P网络借贷
[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] 浙江金融
[作者]
王海峰 张晓妮 石宝峰
运用模糊聚类与模糊识别相结合的方法,建立了P2P网贷客户信用评估模型,并结合"人人贷"平台746个借款样本进行了实证。通过测算新网贷客户与九个等级贷款客户中心向量之间的贴近度,确定了最大贴近度值对应的信用等级,即新网贷客户所属的信用级别,弥补了现有研究无法准确预测P2P网贷新客户信用等级的不足;运用熵权法求解了评价指标的权重,得出"X5信用记录"和"X3工作状况"是影响P2P网贷客户信用风险的关键准则。
[期刊] 浙江金融
[作者]
王海峰 张晓妮 石宝峰
运用模糊聚类与模糊识别相结合的方法,建立了P2P网贷客户信用评估模型,并结合"人人贷"平台746个借款样本进行了实证。通过测算新网贷客户与九个等级贷款客户中心向量之间的贴近度,确定了最大贴近度值对应的信用等级,即新网贷客户所属的信用级别,弥补了现有研究无法准确预测P2P网贷新客户信用等级的不足;运用熵权法求解了评价指标的权重,得出"X5信用记录"和"X3工作状况"是影响P2P网贷客户信用风险的关键准则。
[期刊] 商业研究
[作者]
吴庆田 张静文
随着P2P网贷市场逐步步入健康成长期,如何提高自身运营效率以求在竞争中脱颖而出尤为重要。本文采用分层DEA-CCR方法对P2P网贷平台的运营效率进行评级,运用Tobit模型分析影响平台运营效率的具体因素。结果显示:我国的网贷行业平台的运营效率普遍偏低,运营能力还有待提高,存在投入冗余和产出不足等现象,国资系平台并没有充分利用其优势,借款利率与平台运营效率之间存在"U"型关系,网贷平台的品牌积分和背景对运营效率存在不显著的负向影响;在P2P网贷市场不存在品牌效应,品牌声誉未能起到增加广大投资者信任的作用,也不能反映平台的真实运营效率水平;借款期限和平台安全系数的增加有利于促进平台运营效率的提高,平台安全系数越大、监督方越多,平台的运营效率越会随其增加而提高;杠杆积分和透明度积分对运营效率具有负向影响,信息的披露并没有起到促成交易的作用;由于网贷平台的信息披露还没有达到统一规范有效的程度,披露的信息没有足够吸引投资者的注意力。因此,银监会应加强信息披露指引落地,构建使平台的信息披露能起到应有促进作用的制度模式;国资系平台应充分利用自身强大资本实力和体制红利,促进自身运营能力的提高。
[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] 情报理论与实践
[作者]
王玙 刘东苏 李慧
本文针对传统C/S数字图书馆模型的不足,提出一种基于语义的P2P数字图书馆模型。该模型把节点共享资源按其语义组织起来,具有相同语义资源的节点在逻辑上组成一个P2P网络,与该语义相关的查询在这个语义网络中最有可能得到快速准确的结果。
关键词：
数字图书馆 模糊检索 马尔可夫聚类
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨蓬勃 王学勤 王雪萍
文章在B-S期权定价模型的基础上,通过实证分析得出P2P平台分别对借款人和投资者利率定价的理论值。结果发现:实物期权理论在P2P网络借贷行业定价研究中具有适用性;根据实物期权理论模型实证结果得出的P2P平台手续费的收费标准与实际收费水平相一致。因此,投资者通过实物期权定价方法得出的期权价值可以作为其在P2P平台进行投资的标准。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王琴英 王诗雨 刘聪
文章从P2P网络借贷平台出现的风险事件出发，将问题平台的风险分类为平台运营风险、平台诈骗风险和平台信用风险。根据网上爬取的大样本数据，利用Relief F算法筛选平台风险来源的属性约简指标，统计分析平台风险的显著特征。通过设计随机森林模型，识别与预测三类平台风险；利用无序多分类Logit模型，估计三类风险发生的机会比。结果表明，风险平台具有预期收益率与借贷金额明显偏高，但资金来源不足，且借贷风险集中度较低的共同特征；提高平台流量、扩大前十大客户投资规模，能有效降低平台发生运营风险和诈骗风险的可能，而降低前十大借款人待还金额占比将减少平台信用风险的发生。
[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
[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;
关键词：
P2P网络借贷 信用模型 贝叶斯网络
[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。
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