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[期刊] 征信
[作者]
刘新海
在全球范围内，年轻消费者信贷市场具有很大的业务空间，但由于年轻消费者信用记录欠缺而发展缓慢。一些新兴Ｐ２Ｐ企业瞄准该市场，大胆尝试基于大数据的信用评估方法，其中美国的ＵＰｓｔａｒｔ公司就是非常典型的一家。ＵＰｓｔａｒｔ公司以其强大的智能数据管理和分析技术为基础，秉承风险投资理念，着眼于年轻消费者的未来潜力，这对刚刚起步的中国征信业和互联网金融具有一定的借鉴意义。
[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] 财会月刊
[作者]
宋丽平 张利坤 徐玮
Ｐ２Ｐ网络借贷是由互联网和Ｐ２Ｐ借贷相结合的一种新型金融服务模式。个人信用风险是指Ｐ２Ｐ网络借贷平台的借款人无法偿还贷款的风险，这是Ｐ２Ｐ网络借贷平台面临的主要风险。借款人自身的客观条件、还款能力、历史表现都会对Ｐ２Ｐ网络借贷个人信用风险产生重要影响。本文针对Ｐ２Ｐ网络借贷平台的特点，确定个人信用风险评估指标，并以平台借款人个人信用等级作为预测输出目标，创建ＢＰ神经网络模型，使贷款人和网贷平台能够更好地了解借款人的信用状况。
[期刊] 中国金融
[作者]
赵沁乐
近年来,随着互联网技术与金融的加速融合,P2P网络借贷已然成为当前互联网金融产业最流行最普遍的新兴业态。然而,P2P网络借贷行业背后的风险尤其是平台的信用风险日益凸显且愈发严重。我国平台信用风险产生的原因外部原因P2P行业的信息披露机制不健全。一方面,P2P平台作为优化资金配置的信息中介机构,本应尽可能全面客观地收集提供各参与方的信息,然而,在信息不
[期刊] 中国金融
[作者]
赵沁乐
近年来,随着互联网技术与金融的加速融合,P2P网络借贷已然成为当前互联网金融产业最流行最普遍的新兴业态。然而,P2P网络借贷行业背后的风险尤其是平台的信用风险日益凸显且愈发严重。我国平台信用风险产生的原因外部原因P2P行业的信息披露机制不健全。一方面,P2P平台作为优化资金配置的信息中介机构,本应尽可能全面客观地收集提供各参与方的信息,然而,在信息不
[期刊] 会计之友
[作者]
杜永红 石买红 史慧敏
随着互联网金融模式的不断创新，Ｐ２Ｐ网贷平台发展迅速，给个人及小微企业带来融资便利。Ｐ２Ｐ网贷平台有别于传统金融模式，其业务流程主要通过电子商务网络平台来完成，在借款人和出借人之间直接产生借贷关系，其业务在风险评估的规范性和准确性方面存在许多问题。文章在分析我国Ｐ２Ｐ网贷平台发展现状的基础上，提出以下风险防范措施：搭建大数据共享平台，完善征信体系；通过大数据进行风险评估，防范市场风险；构建大数据监测预警系统；加强信息化人才和ＩＴ审计人才的培养，降低操作风险。
关键词：
大数据 P2P网贷 风险评估
[期刊] 统计与决策
[作者]
傅彦铭 臧敦刚 戚名钰
文章根据P2P贷款数据高维度、非线性以及小样本等特点,选择了支持向量机方法来评估其信用风险,选取2012年1月1日至2014年4月30日的天度数据,实证结果发现:P2P网络贷款的信用风险主要由为数不多的关键属性来决定的;同时,运用支持向量机技术评估信用风险所得出的准确率为85.6%。
[期刊] 技术经济
[作者]
李淑锦 嵇晓佳
立足于P2P平台,利用P2P平台个人借款人的信息建立了一套系统的信用风险评估指标体系来甄别可能违约的借款人。基于LightGBM(一种基于决策树的Boosting模型)和Bagging提出一种新的LGB-BAG模型,有效结合了Boosting和Bagging的优势。结果表明,在决策树的个数增大到一定程度的时候,LGB-BAG的F_1均值(预测效果)要高于LightGBM和随机森林;并且LGB-BAG的F_1方差也要小于其余两种模型。LGB-BAG的F_1均值最高可达到0.71175,且LGB-BAG模型能够显著提高信用风险预测效率。
[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] 管理现代化
[作者]
牛贝贝 任金政 李晓涛 陈宝珍
文章将通过手机采集的借款人社交信息纳入个人信用风险评估中,分别利用Logistic回归和LightGBM算法进行了实证研究。实证结果表明:社交信息对违约风险具有显著影响;融入社交信息的个人信用风险评估模型表现更优。
关键词：
P2P网络借贷 违约预测 社交信息
[期刊] 武汉金融
[作者]
谢陈昕
本文对比分析了基于Logistic回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络的个人信用风险评估模型,并在此基础上提出了采用4种机器学习算法综合筛选重要变量再建立Logistic回归模型的两阶段组合模型。应用这一模型对"人人贷"平台借款人数据进行实证研究。结果表明:该模型相较于Logistic回归模型有着更高的精确度,克服了数据维度及定性变量数量的限制,而且提高了单一机器学习算法的指标解释能力,说明基于机器学习算法的Logistic回归模型对P2P网贷平台的借款人信用风险评估有更好的适应性。
[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] 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] 中国流通经济
[作者]
蒋先玲 张庆波 程健
近年来,P2P网络借贷市场成为我国金融领域的重灾区,各类问题层出不穷,不仅损害了投资者利益,而且严重扰乱了我国的金融秩序,深入研究P2P网络借贷市场存在的问题具有重要现实意义。P2P网络借贷市场是信息不对称最为严重的市场之一,对借款人信用风险进行识别是P2P网络借贷的关键环节。根据信用风险定价理论,借贷利率应该充分反映违约风险,通过检验借贷利率与违约风险之间的关系可以验证借贷市场信用风险识别机制的有效性。基于"人人贷"平台公开的历史交易数据对P2P网络借贷市场的信用风险识别问题进行实证研究,结果表明:借贷利率能部分反映借款人的信用风险,但在相同的利率水平下,其他指标与违约风险也存在显著性关系,表明相同的利率未对应相同的信用风险,平台的信用风险识别机制部分有效。进一步研究表明,在缺乏成熟、易用的个人征信产品的情况下,无论借款人、P2P平台,还是投资者,对信用风险影响因素的判断与实际情况都存在一定的偏差,工作经验丰富的借款人付出了过高的借贷成本,平台在判断收入对信用风险的影响方面出现了偏差,投资者则忽视了借款人学历的价值。建议打破个人征信数据壁垒,丰富个人征信产品,保护居民信用数据安全,以保障借贷市场的持续发展。
关键词：
P2P网络借贷 信用风险 个人征信报告
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