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[期刊] 财会通讯
[作者]
吴庆田 杨思妮
本文基于"网贷之家"的P2P网贷平台成交数据,研究了P2P网贷平台的借款利率对借款人筹资效率的影响,并且引入中介效应模型,研究了借款利率通过借款金额影响筹资效率的作用机制。研究表明:整体看来借款利率对筹资效率存在负向影响,进一步地,这种影响在低利率区间保持不变,但在中高利率区间,借款利率对筹资效率则产生正向影响。另外,实证结果还表明P2P网贷借款金额在借款利率对筹资效率的影响中发挥了中介作用,且这种作用只表现在中高利率区间。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
全颖 敬然
近年来,P2P网络借贷行业信用风险日益凸显,"倒闭潮""跑路潮"屡见不鲜,在造成出借人资金损失的同时,也影响了P2P网络借贷行业的健康发展。P2P网络借贷借款人信用风险的形成,一方面与网络借贷借款人违约有关,如借款人无力履约还款、借款人恶意违约;另一方面与网贷平台对借款人信用风险的防控能力较弱有关,如P2P网络借贷平台信贷管理流程不完善、未建立有效的P2P网络借贷借款人信用风险预警系统等。为更好地推动P2P网络借贷平台健康发展,对借款人信用风险早识别、早预警,并加以有效防范,可构建主要包括输入防范要素、风险预警、风险防范、预警结果输出四部分运行内容的P2P网络借贷借款人信用风险预警系统。该预警系统的运行可分为查找造成网络借贷借款人信用风险的各种原因、得出借款人当前信用风险状态、针对预警系统发出的预警信号采取适当措施防范借款人信用风险、通过危机处理产生成功或失败两种不同结果等四个步骤。而为保障P2P网络借贷借款人信用风险预警系统的顺利运行,还需要加强借款人贷后风险监控,建立借款人信用风险预警信息库,构建复合型、专家型信用风险防范管理人才队伍。
关键词：
P2P网络借贷 借款人 信用风险 预警
[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] 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] 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] 金融理论与实践
[作者]
雷舰
P2P网贷"爆雷潮"引发P2P行业动荡,基于此背景,选取人人贷网贷平台作为研究对象,采取爬虫技术对相关公开数据进行定性和定量分析,使用因子分析法以及Logistic回归对人人贷客户的相关信息进行定量分析,构建P2P网贷借款人违约概率的计量模型,最后从投资者和平台两个层面提出合理有效的建议。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
肖会敏 侯宇 崔春生
评估借款人信用是P2P网贷公司控制风险的重要步骤,对于网贷公司的正常运行有着极其重要的意义。论文参考商业银行信用指标体系并根据P2P网贷自身特点,建立了P2P网贷借款人的信用评估指标体系。根据建立的指标体系构建相应的BP神经网络模型,并利用一步正切法进行优化。然后选取具有代表性的P2P网贷平台的相关数据,对该模型进行训练和仿真,证明了该模型对P2P网贷平台的风险控制起到一定的作用。
关键词：
P2P网贷 BP神经网络 信用评估
[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] 金融与经济
[作者]
一、P2P网络借款定义P2P网络借款,又称网贷,是指个人通过网络平台相互借贷,贷款方在P2P网站上发布贷款需求,投资人则通过网站将资金借给贷款方。P2P网络贷款具有方便、快捷、门槛低、收益高的特点。而提供P2P网络贷款的中介机构被称为P2P网络借款平台,有资金需求的借款人与有闲置资金的投资人,在
[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。
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