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[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] 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] 经济体制改革
[作者]
李思瑶 王积田 柳立超
Ｐ２Ｐ网络借贷平台蓬勃发展，但其借款人违约现象不可忽视。对影响借款人违约风险的因素进行研究，有利于平台和投资者合理规避风险。本文以＂人人贷＂数据为样本，运用生存分析模型进行实证研究。结果表明，借款利率、借款期限对Ｐ２Ｐ网络借贷的违约风险有正向影响；借款人所处地理位置、收入、学历及信用评级有负向影响；借款金额、用途、借款人的性别、年龄、婚否、房贷和车贷情况没有显著影响，并针对Ｐ２Ｐ平台及投资者提出建议。
关键词：
P2P网络借贷 违约风险 生存分析
[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] 金融研究
[作者]
封思贤 那晋领
本文主要通过行为资产定价理论和"人人贷"2014—2018年的数据,研究网络借贷(P2P)借款人定价偏差的影响因素及其与被动违约风险之间的关系。定价偏差是将P2P借贷利率分解为效率部分和无效率部分,并通过成本随机前沿模型得到。结果表明:借款人定价存在显著偏差且在不同群体间有所差异;借款人的粉饰行为未能起到减小定价偏差的作用,甚至会起到反效果;当借款人的声誉成本高于还款成本时,此时的违约主要表现为被动违约;即使借款人主观还款意愿强烈,但定价偏差越大,借款人剩余收入就越吃紧,还款过程中逾期次数和欠债比例增加的可能性就越大,进而引发被动违约风险。
[期刊] 财经论丛
[作者]
王浩名 马树才
以P2P贷款中借款人违约风险概率和风险溢价作为研究对象,采用Logit模型实证分析个人特征信息对违约风险概率的影响;通过Cox比例风险模型实证分析贷款期限与违约风险的关系;同时计算和比较了不同信用等级借款人的理论贷款利率和实际贷款利率所形成的风险溢价。研究发现,借款人的信用等级、FICO分数等级、负债与收入比、旋转线利用率对违约风险概率产生影响;同时贷款期限较长也会带来较高的违约风险;信用等级较低的借款人支付的实际利率低于理论利率,而信用等级较高的借款人支付的实际利率高于理论利率,且贷款人更容易形成向较高信用等级借款人增加额外风险溢价的偏好。
关键词：
违约风险 理论利率 信用等级 风险溢价
[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
[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] 金融论坛
[作者]
缪莲英 陈金龙
本文将推荐信任与小组关系、朋友关系共同作为社会资本的替代变量,分析其对借款者违约风险的制约机制,同时利用Prosper网络借贷平台的数据,实证检验社会资本对借款者违约风险的影响。研究结果表明,在P2P网络借贷中,社会资本的存在能够降低借款者违约风险,无论是通过加入小组,还是增加投资者中朋友的个数或借款列表被推荐的次数,都可以提高借款者的社会资本,充分发挥社会资本的甄别、监督以及社会惩罚作用,降低违约风险发生的可能性。P2P网络借贷平台可以通过增加借款者社会资本的机制设计,降低违约风险,最终降低行业整体的违约率。
[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] 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。
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