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[期刊] 统计研究
[作者]
周先波 欧阳梦倩
本文探讨P2P投资者在经验积累过程中能否通过学习提高甄别违约风险的能力,并分析其中的传导机制。将投资者对借款标的特征的选择作为其学习结果的代表变量,构建了投资经验通过学习行为影响甄别违约风险能力的理论框架。基于"人人贷"2010-2016年的数据,本文利用中介效应分析方法比较了投资经验对甄别违约风险能力的影响效应在剔除学习效应前后的差异性。结果发现:①投资者投资经验对其甄别违约风险的能力具有正向但边际递减的总影响,且在投资经验均值处为促进作用;②投资经验通过影响学习结果,进而对投资者甄别违约风险的能力产生间接影响;③在分离出经由学习的间接影响后,投资经验对甄别违约风险能力具有负向且边际递增的直接效应,且在投资经验均值处为抑制作用。该直接效应被学习的间接影响遮盖,导致总效应与直接效应呈相反的变化趋势,说明学习行为改变了投资经验影响甄别违约风险能力的非线性形式,从经验学习中投资者可以实现甄别违约风险能力的提升。本文研究对投资者改善投资能力,对监管者规范网络借贷平台信息披露机制、制定投资者教育与保护政策,对P2P网络借贷平台构建良好的平台投资环境,均具有指导意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
师应来 张冰洁 姜昊
文章通过文本挖掘与机器学习的方法研究P2P网贷平台的风险甄别问题。在我国500家P2P网贷平台的基本信息基础上,利用网络爬虫爬取了5万余条用户评论,通过文本挖掘技术计算平台的情感得分,完善了识别风险的因素,选取Logistic模型、SVM、随机森林模型甄别平台风险。结果表明:在对网贷平台进行风险甄别的过程中,SVM、随机森林非线性模型比广义线性模型预测效果更优。
关键词：
网络爬虫 文本挖掘 支持向量机 随机森林
[期刊] 统计研究
[作者]
范超 王磊 解明明
国内P2P网贷平台存在的问题及风险令人触目惊心,本研究旨在探索P2P网络借贷这一重要新经济业态的风险甄别问题。本文在我国444家P2P平台基本信息与交易信息基础上,通过网络爬虫获取了30万余条网民评论和新闻数据,利用文本挖掘技术提取了重要的外部信息,综合使用11种统计模型评估变量的重要性并讨论其经济意义。研究表明:1平台风险与基本信息、交易信息和外部信息间存在复杂的非线性关系,SVM、树类模型等非线性模型对预判P2P平台风险更加有效;2网民评论、关注度等基于互联网的非结构化信息,以及平均利率波动、资金净流入波动、未来待还金额波动等信息对甄别风险具有重要的作用;3根据拍拍贷的案例,小额、超短期、男性借款人具有更高的违约风险;4基于线性模式的传统风险指数构建方法并不适用于甄别P2P平台风险。有关部门应从完善法律法规、加大信息披露力度、发布风险预警综合指数等对P2P行业进行监管。
关键词：
P2P网络借贷 大数据 文本挖掘
[期刊] 统计研究
[作者]
范超 王磊 解明明
国内P2P网贷平台存在的问题及风险令人触目惊心,本研究旨在探索P2P网络借贷这一重要新经济业态的风险甄别问题。本文在我国444家P2P平台基本信息与交易信息基础上,通过网络爬虫获取了30万余条网民评论和新闻数据,利用文本挖掘技术提取了重要的外部信息,综合使用11种统计模型评估变量的重要性并讨论其经济意义。研究表明:1平台风险与基本信息、交易信息和外部信息间存在复杂的非线性关系,SVM、树类模型等非线性模型对预判P2P平台风险更加有效;2网民评论、关注度等基于互联网的非结构化信息,以及平均利率波动、资金净流
关键词：
P2P网络借贷 大数据 文本挖掘
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
周菁 赵子健 赵旭
互联网金融的发展促进了我国Ｐ２Ｐ行业的快速发展，但目前Ｐ２Ｐ行业违约率较高且违规现象频出。本文对借款人信用等级制度抑制逆向选择的有效性以及借贷利率可能造成的道德风险进行实证分析，结果发现Ｐ２Ｐ平台借款人违约风险与借款人信用等级呈显著负相关，而与借贷利率呈显著正相关。此外，违约风险也受到借款人年龄、学历、房产情况因素的影响，但信用认证机制并未在反映违约风险方面发挥实质性作用。据此，提出针对违约风险控制的相关建议以及Ｐ２Ｐ平台健康运行的具体对策。
[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] 当代财经
[作者]
李霖魁 张成虎
P2P网络借贷的特点在于其所服务的借款人数量众多、单个借款合约金额较小、不要求借款人提供实物抵押品等,因此传统模式下的资信审核与抵押品约束机制无法有效适用于P2P网络借贷模式,导致其可能会面临更为严重的逆向选择和信贷配给问题。将借款人社会资本引入到P2P网络借贷模式中,凭借社会资本在该模式下具有认知、声誉、惩罚、资本关联和平台机制等特点,在网络化的信贷模式下易于收集和分析,能够传递有效的信用价值信息,从而有助于促进P2P网络借贷平台风险评估系统的建立和完善。并且,通过构建P2P网络借贷市场均衡模型,发现借
[期刊] 当代财经
[作者]
李霖魁 张成虎
P2P网络借贷的特点在于其所服务的借款人数量众多、单个借款合约金额较小、不要求借款人提供实物抵押品等,因此传统模式下的资信审核与抵押品约束机制无法有效适用于P2P网络借贷模式,导致其可能会面临更为严重的逆向选择和信贷配给问题。将借款人社会资本引入到P2P网络借贷模式中,凭借社会资本在该模式下具有认知、声誉、惩罚、资本关联和平台机制等特点,在网络化的信贷模式下易于收集和分析,能够传递有效的信用价值信息,从而有助于促进P2P网络借贷平台风险评估系统的建立和完善。并且,通过构建P2P网络借贷市场均衡模型,发现借款人社会资本通过对借款人行为产生有力约束从而能起到虚拟抵押品的功能,有助于平台信贷合约的合理设计和有效执行,使得信用风险在平台层面的有效识别和借款人层面的主动分离形成联动效应。
[期刊] 会计之友
[作者]
安英博 程冬玲
近年来,随着互联网经济的不断发展,P2P借贷业务日益扩张,但同时也暴露出各种问题,特别是违约造成的坏账问题给P2P网络借贷平台及其投资者带来了极大负面影响,所以构建合理的P2P借贷违约识别模型对控制平台风险、促进其持续发展具有重要的现实意义。文章以隆金宝为研究对象,探究决策树模型、支持向量机模型、神经网络模型、逻辑回归模型、Stacking模型对P2P借贷违约风险的识别效果,并进行评估与对比,从而选出最佳P2P借贷违约风险模型,进而帮助P2P网络借贷平台有效规避违约风险,实现其长远发展。
关键词：
P2P借贷 违约风险 数据挖掘
[期刊] 财会月刊
[作者]
张宁静 顾新 杨铖
基于美国Lending Club网贷平台,通过探究P2P校园网络贷款真实数据,运用数据挖掘Adaboost算法识别借款人违约风险重要因素指标。结果显示:除借款利率外,社会信用、社会关系资本和还款行为都是影响借款违约风险的重要指标。在此基础上,提出了校园贷款家校知情、社会信用信息共享、加强大学生信用意识培养等降低校园贷款个人违约风险的建议,以期减少校园贷款借款人违约风险。
[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] 特区经济
[作者]
马瑞
本文基于广东省925家P2P网贷平台数据,运用Logistic模型对网贷平台违约风险的影响因素进行实证研究。结果表明:P2P网贷问题平台的出现受到多个因素的影响,其中平台的平均收益率水平显著正向影响,平台注册资本、存续年限、用户评价等显著负向影响,而平台的注册地对平台问题的出现没有显著影响。因此投资者在选择平台时,不仅要关注收益率水平,还要考虑平台的注册资本、存续时间、用户评价等因素,减少风险的发生。
关键词：
P2P网贷 违约风险 问题平台
[期刊] 西南金融
[作者]
李鑫 田秀娟 张智颖
近年互联网金融异军突起,以P2P网络借贷为代表的新兴融资模式受到小微企业青睐,成为传统金融的重要补充。区别于以往对借贷资金成本的研究,本文分别以订单满标时间和单位借款金额订单满标时间为解释变量,考察小微企业借贷时间成本与违约风险的关系。研究发现单位借款金额订单满标时间相比订单满标时间能更好地识别借款人违约风险,可以成为放贷人做出投资决策的重要参考依据和P2P平台进行风险管控的重要指标。
[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
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