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[期刊] 北京工商大学学报(社会科学版)
[作者]
张正平 胡亚男 胡夏露
作为一种新型小额信贷模式,P2P网络借贷平台近年来的快速发展为小微企业和低收入人群创造了新的融资渠道,但P2P平台借款人融资可得性不高的问题一直困扰其可持续发展,并成为学界关注的热点之一。基于此,文章利用国际知名P2P平台Prosper的真实交易数据,构建结构方程模型实证检验了借款人融资可得性的影响因素。结果发现,在P2P平台上,借款人的社会资本和财务因素对借款人融资可得性皆有显著影响,其中,朋友的投标、小组成员的身份对借款人社会资本的可信度有显著影响;借款人的信用评级、撇账对财务因素的可信度产生显著影响。上述实证结论对我国P2P的发展有重要启示。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
苏亚 成春林
准确评估借款人信用风险是提高P2P网贷平台风控能力、降低网贷行业问题平台数量的重要措施。本文基于"人人贷"平台交易数据,综合考察借款人"硬信息"和"软信息"与其违约行为之间的关系。二元Logit回归模型的实证结果表明:在借款人"硬信息"指标中,借款人年龄、借款金额、借款利率、逾期次数对违约行为有显著正向影响,学历、信用等级对违约行为有显著负向影响,而是否拥有房产、是否已购车、工作时间对违约行为没有显著影响;借款人"软信息"指标即描述性文本中的"拼写错误"对违约行为有显著正向影响。研究结果表明借款人"软信息"虽然不可直接证实,但同样具有价值,网贷平台应该多维度地量化借款人的信用评价。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
苏亚 成春林
准确评估借款人信用风险是提高P2P网贷平台风控能力、降低网贷行业问题平台数量的重要措施。本文基于"人人贷"平台交易数据,综合考察借款人"硬信息"和"软信息"与其违约行为之间的关系。二元Logit回归模型的实证结果表明:在借款人"硬信息"指标中,借款人年龄、借款金额、借款利率、逾期次数对违约行为有显著正向影响,学历、信用等级对违约行为有显著负向影响,而是否拥有房产、是否已购车、工作时间对违约行为没有显著影响;借款人"软信息"指标即描述性文本中的"拼写错误"对违约行为有显著正向影响。研究结果表明借款人"软信息
[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] 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] 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] 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。
关键词：
P2P网络借贷 网络爬虫 数据挖掘
[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。
关键词：
P2P网络借贷 网络爬虫 数据挖掘
[期刊] 征信
[作者]
刘鹏翔
参考商业银行评估个人信用风险的指标,采用多元线性回归模型对拍拍贷平台上的借款人信用风险进行分析,并对所选指标进行回归得出借款人信用风险的主要影响因素。基于我国P2P网贷平台发展现状,提出如下对策建议:加强征信管理和服务,建立统一规范的信用评分系统,建立资金保证池保障客户安全,加大网贷平台信用信息保护力度等。
关键词：
P2P 借款人信用风险 多元线性回归模型
[期刊] 征信
[作者]
刘鹏翔
参考商业银行评估个人信用风险的指标,采用多元线性回归模型对拍拍贷平台上的借款人信用风险进行分析,并对所选指标进行回归得出借款人信用风险的主要影响因素。基于我国P2P网贷平台发展现状,提出如下对策建议:加强征信管理和服务,建立统一规范的信用评分系统,建立资金保证池保障客户安全,加大网贷平台信用信息保护力度等。
关键词：
P2P 借款人信用风险 多元线性回归模型
[期刊] 软科学
[作者]
谭中明 谢坤 彭耀鹏
基于借款人决策行为视角,通过Logistic条件回归方程式,筛选出对主体行为决策具有显著影响的特征变量,依此构建基于梯度提升决策树(GBDT)的P2P网贷借款人信用风险评测模型。模型精度和稳定性检验结果表明,建立在集成学习基础上的GBDT模型能较好拟合网络信用环境下借款人信用风险评测,并能对样本借款人的决策行为做出准确预判。
[期刊] 经济理论与经济管理
[作者]
裴平 蔡越
２０１３年后，中国的Ｐ２Ｐ网络借贷（简称Ｐ２Ｐ网贷）异军突起，在激活金融要素和拓展投融资渠道的同时，也面临着不少理论与实践问题。本文将群组制度视为重要的社会资本，并以此为理论视角，对世界上规模最大的Ｐ２Ｐ网贷平台ＰｒｏｓＰｅｒ．ｃｏｍ１超过１２．６万个借款标的进行实证检验，得出的主要结论是：加入群组，特别是加入借款标的经过群组组长审阅和信誉评分较高的群组，不仅能提高借款人获得贷款的成功率，而且能降低借款人的借款利率。本文认为，ＰｒｏｓＰｅｒ．ｃｏｍ的群组制度能够为中国Ｐ２Ｐ网贷平台健康发展提供有益的启示与借鉴。
关键词：
P2P网贷 群组制度 社会资本
[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．．．
关键词：
违约风险 P2P网络借贷平台 信用评级
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