互联网金融利率定价能否准确反映违约风险？——基于P2P网络借贷的实证检验北大核心

本文以P2P网络借贷平台——“人人贷”的历史数据为研究样本,从风险补偿的视角,研究互联网金融利率定价能否有效覆盖违约风险。研究结果表明:P2P产品的借款利率整体上低估了借款人的违约风险;投资者对借款订单信息、借款人个人信息以及信用评估信息存在不同的风险敏感性,对借款期限、借款金额、借款人的信用等级以及婚姻状况的风险敏感性较高,而对借款人的工作所属行业、工作时间、年龄、学历信息的风险敏感性较低;在不同的P2P细分市场中,由于投资者的风险敏感性有所不同,其对借款人所要求的风险溢价也有所差异,进而产生了部分细分市场中违约风险被低估或者高估的现象。上述研究结论表明,国内互联网金融的利率定价机制并不能够准确反映借款人的违约风险。为此,要反思国内互联网金融的定价和风险控制机制,从风险控制制度建设着手,推动互联网金融健康、有序发展。要完善互联网金融行业的信息披露制度,夯实利率定价准确反映风险的基础;要推动互联网金融平台优化对借款人的信用评估机制,引导投资者对信用评估信息给予关注和重视;要加强投资者风险教育,引导投资者对互联网金融产品的违约风险及其他风险进行有效识别和定价。     

基于BP神经网络的P2P网贷借款人信用风险评估研究

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款人。基于实证分析结果,文章进一步提出了规范网贷平台健康可持续发展的对策建议。     

P2P网络借贷的羊群行为及其信息驱动

我国互联网金融投资者面临的骗局和连锁风险,是否是互联网金融羊群行为的必然结果呢?如何建构互联网金融的监管制度,才能在不影响互联网金融融资效率前提下降低互联网金融的风险呢?在改进的MNL模型基础上,通过研究我国P2P网络借贷羊群行为的性质及其背后的信息驱动,回答上述问题。研究结果显示,我国P2P网络借贷市场上存在着理性的羊群行为;其背后的信息驱动因素依次为平台信息、项目信息和借款人信息。因此,我国网络借贷市场不会由于投资者羊群行为引发市场风险,互联网金融监管机制的重点在于,强化投资者保护、完善和统一P2P网络借贷平台的信用评估和披露制度。     

P2P去担保化不宜一刀切

目前P2P网贷行业存在较高的风险,一方面部分平台本身存在欺诈行为,明目张胆的卷款跑路,另一方面平台对借款人的信用审核能力不足,使得借款的坏账率攀升,都将导致出借人资金严重受损。因此,P2P平台要想获得出借人的信任,就必须设计一套抵抗风险的保障模式来保护出借人的利益。目前,P2P给投资者的保障方式一般有担保、抵押、质押、保险和风险保证金多种模式。其中担保模式受到的争议最大,最受社会关注。     

P2P借贷中投资者的理性意识与权衡行为——基于“人人贷”数据的实证分析北大核心CSSCISSCI

本文借助P2P平台"人人贷"的数据,通过期望效用理论来探究网络借贷投资者是否具有理性意识来对收益与风险进行权衡。实证结果表明,投资者会表现出对收益的追求和对风险的规避,且当收益与风险同时存在时,存在一个投资者偏好程度最强的利率水平。研究还发现,投资者偏好程度最强的水平利率会受到其他因素的影响。这些结果与期望效用理论所揭示的理性投资者会具有的行为表现相一致,从而说明P2P投资者是具有理性意识的,这保证了P2P借贷的投资者不属于完全非理性投资者,从而在一定程度上保证了P2P借贷能够发挥信息中介的作用以及提升资金供需匹配的效率,同时也有效防范了借款人的违约风险。     

借款人声誉与风险识别——来自P2P网络借贷的证据

P2P网络借贷和传统借贷都存在着信息不对称,借款人声誉作为一种信号缓解了信息不对称程度,提升了借贷效率。本文以借款人过往逾期次数与成功借款次数作为声誉变量,实证研究了借款人声誉对违约风险的识别效应,同时发现随着借款人还款能力的增加,这种风险识别效应也在增强,因此投资人和P2P平台可借助分析借款人声誉指标做出合理的投资和监控决策,降低P2P网络借贷风险,使得P2P网络借贷成为传统借贷的有力补充。     

借贷市场能准确识别学历的价值吗?——来自P2P平台的经验证据北大核心CSSCISSCI

尽管借贷企业历来看重借款人的学历水平,但对学历与借贷的深入探讨却较为缺乏。借助新颖的P2P数据,本文从两个方面提出假说并展开研究:从借款者违约结果方面,高学历借款者是否违约概率较低;从投资者投资决策方面,投资者是否更愿意借钱给高学历借款者。实证结果表明,高学历借款者如约还款概率更高,高等教育年限增强了借款人的自我约束能力,但是,投资者却并未亲睐高学历借款人,在通过教育程度识别信用风险的行为上存在偏差。     

社交朋友网络资本与P2P网贷行为选择研究

本文研究P2P网贷市场中社交朋友网络资本对借贷结果和违约风险的影响,并利用拍拍贷平台数据进行实证分析。结果表明,借款人在网贷市场中的社交朋友网络资本的质量越高,其借款成功的可能性越大、支付的利率越低且违约的可能性越低。因此,投资人可以根据借款人社交朋友网络资本的质量来判断其信用水平;网贷平台可以通过鼓励用户之间建立高质量的社会网络来缓解市场中的信用信息不对称,从而提高交易效率、降低信用违约风险。     

P2P借贷与去担保化

P2P借贷担保一直是行业热门话题,对于酝酿中的监管政策到底是否允许P2P借贷提供担保曾多次引起争议.从6月份开始,这个争论进一步升温,触发事件包括陆金所的去担保化姿态、部分担保公司倒闭和最近央行官员的表态. 我国早期的P2P借贷平台师法英国的Zopa、美国的Lending Club和Prosper,发放的多是信用贷款,同样不提供担保.大约从2010年开始,部分平台开始以本金/本息保障的形式加强投资者保护,随后有些平台引入第三方担保,其中最为著名的就是2012年3月上线运营的陆金所.到目前为止,绝大部分P2P借贷平台要么只发放抵押/质押借款,要么与担保机构合作,要么拥有自己的本金/本息保障措施.让投资人完全承担违约风险的平台几乎已经不存在了.     

公开竞标的贷款定价方式对P2P借贷平台的优化作用

P2P借贷是一种金融创新模式,将互联网技术与民间借贷相结合。互联网信贷的巨大需求推动P2P借贷平台的爆发式发展,而P2P借贷发展核心的两个问题是信用评级和风险定价。由于我国未完全实现利率市场化,P2P平台采用的是量化借款人信息的方式计算贷款利率。信息不对称导致P2P平台的贷款利率不能充分反映借款人风险,同时造成信誉良好的借款人不能获得低成本的贷款。文章利用拍卖机制模型对公开竞标的贷款定价方式进行探究,认为公开竞标方式可以改善信息披露,降低借款人的成本,借款人和投资人在公开竞标的贷款定价方式下都可以获得灵活的选择空间,从而提高借贷成功的比例。     

P2P行业乱象下的投资人行为分析

本文以针对网贷行业的专项整治拉开序幕的2016年为分界点,对网贷投资者的认知与行为进行分析。行业整顿之前,投资者盲目追求高额收益,易受平台华丽包装诱惑,投机心理较强;2016年之后,投资者虽开始真正投资,但大多未能正确识别幸存平台性质,投资过程中忽略产品信息,对长期投资平台放松警惕。在监管政策加速网络借贷平台规范化的同时,P2P投资者应正确认识收益回报,谨慎对待平台包装,拒绝侥幸心理,仔细区别幸存平台,认真判断产品风险以及持续关注投资对象,从而提高自身风险防范能力。     

基于因子分析的P2P网络借贷信用风险生成与传导路径研究

P2P网络借贷平台环境下,由于集中了越来越多"不规范"的借款者,导致信用风险不断衍生传导。本文以"人人贷"平台随机抓取的数据为基础,通过探索性和验证性的因子分析,探讨P2P网络借贷信用风险的生成与传导路径,指出P2P网络借贷信用风险主要通过标的风险和借款者违约风险生成,且二者之间的相互作用借助平台信用保护机制,最终传导至整个P2P网络借贷行业。最后,有针对性地提出了防范控制我国P2P网络借贷信用风险的对策。     

P2P网络借贷：履约机制、运作模式与风险控制

近两年来,P2P网贷平台接连发生倒闭或跑路现象,引发投资者对P2P网贷平台的信任危机,但在平台技术层出不穷、平台模式不断更新的背景下,监管部门很难对这个新兴、跨界经营的企业进行系统管理。本文基于契约理论,分析了P2P网络借贷交易过程的履约机制,以及国内P2P网贷平台的三种运作模式和潜在风险点,并从行业自律和行业监管两个角度提出了相应的风险控制策略,对于监管当局针对P2P网络借贷活动制定有效监管政策具有一定的借鉴意义。     

P2P网贷借款人违约行为影响因素的实证研究

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。     

我国P2P网络借贷信用风险下投资者利益保护研究——基于人人贷的数据分析

作为一种新兴的借贷模式,P2P网络借贷兼具互联网思维和普惠金融理念,自传入我国至今已成长为一股不可小觑的金融力量。而在P2P网络借贷中存在的借款人信用风险,严重危害了投资人的利益。国内P2P网络借贷平台为缓解此现象也进行了借款人信息披露机制,但通过对"人人贷"的实证研究发现,其标的信息中的大部分信息并不足以为投资者提供有效的风险判断。     

我国P2P网络借贷发展现状及其监管思考

P2P网络借贷,是指帮助投资者与借款人实现直接借贷行为的中介服务行业。发展P2P网络借贷对缓解我国小微企业及个人融资难问题具有非常重要的意义。自2007年“拍拍贷”网贷平台成立以来,我国网络借贷平台数量日益增长,对小额贷款领域贡献明显,但同时由于监管的缺位,一些P2P网络借贷平台不规范操作引发的风险给整个行业发展带来一定的隐患。通过对我国现阶段P2P网贷平台运行模式、发展规模等现状进行梳理总结,发现网贷平台发展良莠不齐,存在借款利率过高和监管不力等问题,为此提出了加快制定相应规章制度、加强监管、完善平台信息公布和加强平台内外部合作等规范P2P网络借贷的政策建议。     

互联网消费金融中征信体系的作用——基于借贷双方信息不对称下的重复博弈分析

互联网消费金融的发展改变了传统的消费模式,贷款人和借款人之间的信息不对称却带来了极大的违约风险。将贷款人和借款人借贷行为纳入重复博弈的框架,构建了无征信体系下的有限次和无限次重复博弈模型,分析重复博弈次数对均衡结果的影响,得出"冷酷战略"成为子博弈精炼纳什均衡的条件。引入征信体系后,通过借贷双方静态博弈分析,得出信用博弈混合策略均衡结果,据此,提出建设全面共享的征信体系的必要性和重要意义。     

P2P网贷平台资金杠杆率对平台成交量的非线性影响研究

以2017年6月-2018年7月期间我国18家P2P网络借贷平台为研究样本,考察了P2P网络借贷平台资金杠杆对其成交量影响及其作用机制。通过单因素方差分析及面板门槛模型回归发现,第一,P2P网络借贷平台兼具风险属性以及人气属性。对于成交量大、信誉高、安全性强的“大平台”,高资金杠杆率所展现的,是其具有较高的人气属性;对于规模较低的“小平台”,高资金杠杆率展现的则是其高风险属性。第二,“暴雷潮”期间,“小平台”的资金杠杆率与成交量呈负相关关系,即投资者更倾向于投资“低杠杆”的“小平台”。第三,在市场环境不同的阶段,投资者对低杠杆平台的偏好程度不同。本研究为之后对于P2P风险以及P2P投资者行为的研究拓展新的研究方向,同时为政府及相关部门对P2P行业制定相关监管政策提供参考。     

我国P2P网络借贷风险及对策分析

近年来P2P网络借贷平台出现的问题较多,带来了较为恶劣的经济影响。文章先分析我国P2P网络借贷平台的特点,然后从我国有代表性的P2P网络借贷平台入手,分析其风险,如P2P网络借贷平台风险、借款人风险以及法律风险等,最后基于P2P借贷平台的角度提出有效的风险控制方法及措施。     

基于P2P个人借贷平台的信用风险识别

P2P网络借贷信用风险对投资人的放贷决策有明显的干扰作用,能否有效识别来自借款人的信用风险,成为P2P网络借贷平台未来发展的关键.本文以P2P网络借贷平台拍拍贷2016年2月和3月发布的借款标的数据为样本,运用Probit模型,对P2P网络借贷的信用风险进行识别.研究结果表明:投资者能够识别来自借款人的信用风险.信用等级越高,风险越低,利率越高,风险越低;男性的信用风险要高于女性,而借款人是否婚配对于识别其信用风险有很大帮助;手机认证和户口认证在识别信用风险方面有同样的功效,央行征信认证报告有助于降低风险.