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[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] 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] 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] 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] 西南金融
[作者]
严复雷 李浩然
２０１４年以来，Ｐ２Ｐ网贷平台金融风险事件频发导致投资者受骗，并引发社会性问题。本文根据网贷之家的８７个平台样本，运用多元有序Ｌｏｇｉｔ模型回归分析影响Ｐ２Ｐ网贷平台信用风险的主要因素、选择判断其经营是否稳健的关键指标。实证结果表明：目前评价体系选择的网贷平台和网贷参与者两个维度的１２个指标中，人均借款额、平均利率、网贷平台活跃度、提现费率等指标是对网贷平台资信水平有着重要影响的指标，而安全系数、注册资本、平均借款周期、累计待还款比率、运营时间等解释作用不显著。因此，一些判断传统金融机构资信的关键指标在分析互联网金融时面临失效，而原来不太关注的指标却发挥显著作用，这对准确把握互联网金融风险具有．．．
[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] 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] 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]
窦新华 张玥 周方召
随着P2P网络借贷在我国的快速发展,网贷平台营运风险问题越发突出。而目前国内外对于P2P网贷平台营运风险的研究多以定性描述为主。利用中国474家网贷平台特征数据,采用因子分析法和Logistic回归方法,对不同P2P网贷平台的营运风险进行了量化评估,并进行了相应的得分排序;回归结果发现,违约风险集中度、借款额分散度、市场占比、投资风险集中度、资金净流入比和发展速度对于网贷平台的正常营运具有显著的积极影响。
[期刊] 经济研究
[作者]
李焰 高弋君 李珍妮 才子豪 王冰婷 杨宇轩
已有研究证明,在缺乏抵押机制的P2P网络借贷关系中,自愿性信息披露对投资人的决策会产生影响。但怎样的自愿性信息披露会影响投资人的投资决策?对个人经历、性格、品质等方面的叙述(即描述性信息)是否会对投资人决策产生影响?本文以手工收集的P2P网络借贷平台"拍拍贷"借款标的为研究样本,对描述性信息所包含的特征进行分析。实证结果发现,描述性信息会对投资人决策产生影响,提供更多描述性信息的借款人更容易成功借款;低信用等级的借款人倾向于提供更多的描述性信息;描述性信息中包含的不同特征对投资人决策的影响不同,表明自己是稳定的更有助于成功借款。
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
陈清 林峰润
借款人逾期现象是P2P网贷投资人面临的最大的风险,这种风险本质上是由信息不对称问题引发的。由于借贷双方是双向匿名的,借款人无法提供完整的客观信息,投资人必然更多地关注未经验证的主观信息,以此作为投资决策的依据。本文利用从拍拍贷网站平台抓取的样本数据,对描述性信息对借款人逾期率的影响做了探索性研究,并构建了借款人逾期率预测辅助模型,希望能帮助投资人识别高风险借款人以及网贷平台进行信用风险管理。
关键词：
描述性信息 逾期率 网络借贷
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
陈清 林峰润
借款人逾期现象是P2P网贷投资人面临的最大的风险,这种风险本质上是由信息不对称问题引发的。由于借贷双方是双向匿名的,借款人无法提供完整的客观信息,投资人必然更多地关注未经验证的主观信息,以此作为投资决策的依据。本文利用从拍拍贷网站平台抓取的样本数据,对描述性信息对借款人逾期率的影响做了探索性研究,并构建了借款人逾期率预测辅助模型,希望能帮助投资人识别高风险借款人以及网贷平台进行信用风险管理。
关键词：
描述性信息 逾期率 网络借贷
[期刊] 农村金融研究
[作者]
谭中明 姜苏航 谭璇
P2P网络借贷平台由于其自身运营模式的特殊性,聚集了互联网金融和传统金融的多重风险。论文通过分析P2P网贷平台信用风险的生成机理及影响因素,选取信用风险评测指标,以50家网络借贷平台为研究样本,运用因子分析法挖掘影响平台信用风险的潜在因子,并以各因子的方差贡献率为权重,得出各平台信用风险评测综合得分,据此析出P2P网贷平台信用风险的主要影响因素。最后指出,防范P2P网络借贷信用风险应进一步健全监管体制、建立开放共享的征信体系、加强平台风控机制和人才队伍建设。
关键词：
P2P网络借贷平台 信用风险 风险评测
[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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