P2P网络借贷平台融资效率及其影响因素分析——基于DEA-Tobit方法

具有高效的融资效率是P2P平台增强竞争力和保持良好运营的基础。从平台指标、标的指标、风险指标三个维度建立P2P平台融资效率影响因素指标体系,基于DEA-Tobit两步分析法,选取9家典型P2P平台的7 755条借款标的作为研究样本,运用DEA方法测度了P2P平台融资效率值,后建立Tobit模型实证分析融资效率的影响因素及程度。研究表明,我国P2P平台融资效率水平普遍较低;平台注册资本、运营时间、投资和借款总人数、借款用途、信用等级、正常还款次数这些因素对P2P平台融资效率产生正向影响;而借款期限、逾期还款次数等因素与P2P平台融资效率存在负向关系。     

P2P网贷信用风险机理与管理

信贷风险是我国P2P网络借贷运营过程中的主要风险,目前,我国P2P网络信贷风险管理技术较为落后,为我国P2P网络信贷建立一种科学有效的信贷风险评估方法,提高信贷风险管理水平迫在眉睫.本文从P2P网络借贷的风险机理出发,借鉴我国商业银行个人信贷风险评价模型,建立一套适合我国个人信用体系且具有可行性的P2P网络借贷平台中借款人信用风险评价模型,据此判断平台借款人的信用风险,降低投资者的财产损失.最后,本文提出增强P2P借款人信用风险评估的建议,以此促进网贷平台健康发展.     

地方政府债务风险非线性仿真预警系统的构建——基于粗糙集-BP神经网络方法集成的研究

在设计地方政府债务风险预警指标体系框架的基础上,吸收了粗糙集和BP神经网络等人工智能方法在数据处理上的优点,构建出基于粗糙集-BP神经网络集成的地方政府债务风险非线性仿真预警系统。选取我国2007～2009年东、中、西部地区9个县的27个样本数据,运用该非线性仿真预警系统进行了地方政府债务风险预警实证分析。研究结果表明,大部分样本地区的债务风险都处于"中警"及以上状态,地方政府债务风险普遍较高,同时,样本地区债务风险综合评价值是不断提高的,说明近年来我国地方政府债务风险呈现出不断上升的趋势。与单纯的BP神经网络仿真预警系统相比,该仿真预警系统不仅降低了BP神经网络的复杂性,节省了训练时间,而且具有更好的预警准确性和推广应用价值。     

基于BP神经网络的我国农产品市场风险预警研究

本文从影响农产品供给与需求的因素,以及自然、经济、政策与国际环境等影响农产品价格的因素等方面出发构建了我国农产品市场风险预警的指标体系,并以大豆为例,利用BP神经网络对大豆市场风险预警进行了实证分析,网络训练和验证结果表明BP神经网络很好地拟和、预测出了我国大豆市场风险水平,说明基于BP人工神经网络的农产品市场风险预警模型是切实可行的。     

基于改良CRITIC法的P2P平台信用风险影响指标研究

目的/意义P2P网贷的信用风险主要来自平台,因此有必要对平台的各项影响指标进行研究并分析各指标的权重,为P2P信用风险度量的深入研究做准备。方法/过程依据P2P平台信用风险的特殊性,从平台运营情况和平台基础实力两个方面建立P2P平台特有的指标体系,并以19家平台的数据为研究样本,再运用MATLAB软件进行改良的CRITIC赋权法运算得到各指标的相应权重,从而更为全面科学地对平台的信用风险进行研究,并提出了网贷专业集群化运行机制以降低风险。结果/结论最终研究结果与实际情况基本一致,P2P平台信用风险的各指标重要性排序中满标时间最为重要,因为平均满标时间可以反映平台受投资人欢迎的程度,而投资人对平台的信任很大程度上决定着一个平台的生死。注册时间的权重最小,这与P2P问题平台统计数据结果一致。由此可知,在研究平台信用风险时应依据权重进行度量,这才能使得度量更为准确可靠。     

P2P网络借贷研究文献综述

与传统的银行贷款相比,P2P网络借贷从其诞生之日起就伴随着各种争议。目前,P2P网络借贷是一个相对较新的研究领域。文章首先叙述了当前主要P2P在线平台的运营模式,此外从"硬因素"和"软因素"两方面来分别阐述它们对贷款成功率的影响,由此得出了借贷双方信息不对称、网络安全风险和借新账还旧账等P2P网络借贷的三大风险。最终,在总结已有的研究成果的基础上,提出了自己对P2P网络借贷未来发展和研究方向的见解。     

我国地方政府性债务风险预警研究 ——基于BP神经网络的分析

通过地方经济发展指标、地方政府收支指标、地方公共风险指标和地方政府债务指标四个方面构建预警指标体系.基于BP神经网络模型对我国2016年的地方政府性债务风险进行非线性预警研究,因子综合得分表明2009年到2015年我国地方政府性债务风险处于相当不稳定的状态.BP神经网络预测结果则显示,2016年我国地方政府性债务风险处于高度风险区间,说明地方政府性债务风险性较大,应采取措施尽快完善地方政府债务风险预警体系.     

基于BP神经网络的中小企业贷款风险预警机制研究

本文基于前向三层BP神经网络，选取20个上市中小企业作为样本，12个财务指标作为输入层得到与期望输出值误差较小的实际预测结果，建立科学的风险预警系统，为商业银行向中小企业贷款提供依据。     

P2P网贷平台风险与平台特征——来自中国54家平台的经验证据

使用改进的CRITIC法对我国54家P2P网贷平台风险进行评价,发现2015年5月—2016年8月样本平台风险得分和风险评级均处于严峻的低水平状态。通过横纵向差异比较,可以得出不同特征的平台在风险得分上存在一定的对应关系,进一步的面板模型检验显示:股东背景、注册资本和运营时间对风险得分有正向影响,平均收益率则是负向作用。     

基于征信视角的P2P行业风险防范研究

近年来,作为互联网金融的主要业务模式P2P由于面临征信困境而出现多起风险事件.我国要从现有的征信数据基础出发,设计出针对P2P行业的征信服务体系;要从完善征信数据体系、提升征信业的服务水平、健全和完善失信惩戒机制和加强对P2P行业征信业务监管四个方面出发,助推P2P行业构建完善的风险防范体系.     

我国P2P网络借贷的风险和监管问题探讨

P2P网络借贷有参与广泛、交易方式灵活且高效、风险性和收益率双高等特点,但同时面临诸多风险：法律法规不健全使P2P网贷平台的合法性难以得到确认,对P2P网络借贷统计监控不足可能引发宏观政策执行效果被削弱的风险,信息不对称和统一信用评级体系的缺乏可能诱发信用风险,P2P网贷平台挪用中间账户资金可能引发操作风险,P2P网贷平台的担保机制容易触发流动性风险。为防范风险,助力P2P网络借贷健康有序发展,应明确P2P网贷平台的法律地位和监管主体,确立保持适当容忍度的监管原则,并确定P2P网贷平台的具体监管内容。     

P2P平台违约风险控制模式研究

透过影响P2P平台违约损失的违约率、违约敞口以及违约损失率三大因素,总结了P2P平台违约的CPD模式(控制违约率)、CRE模式(控制风险敞口)、CLGD模式(控制违约损失率)以及综合风险控制法四种风险控制模式,并研究了这些违约风险控制模式在我国P2P平台的运用,最后提出了完善我国P2P平台违约风险控制模式的建议。     

我国P2P网络借贷的风险与监管研究

P2P网络借贷在给我国金融市场注入活力的同时,许多问题也逐渐显现出来。本文分析了我国P2P网贷平台存在的法律风险、信用风险、操作风险、流动性风险和信息技术风险,提出了明确P2P网贷平台的法律地位,确立监管模式和监管主体,确定具体监管内容等监管建议,以促进P2P网络借贷的稳步发展。     

我国地方政府债务风险预警系统研究

鉴于我国当前地方政府债务的严峻形势,对其构建行之有效的风险预警系统具有很强的现实意义.本文融合了灰色关联分析(GCA)和BP神经网络的优势,构建出基于GCA-BP神经网络的地方政府债务风险预警系统.选取我国30个省市区的2015年数据作为研究样本,对各省市区债务风险状况进行研究.结果显示我国地方政府债务风险总体可控.最后从预警体系、债务信息披露体系、政府支出结构和科学设定政府债务限额四个方面给出针对性的政策建议.     

大数据背景下我国P2P网络借贷风险及其防范

随着大数据时代的到来,作为互联网金融当中最热门最活跃的领域,我国P2P网络借贷发展迅猛,然而这两年却频发平台倒闭、老板“跑路”、资金链断裂等事件,风险暴露越来越明显。目前我国P2P网络借贷面临着信用风险、信息技术风险、法律和操作风险及市场风险等诸多不稳定因素,应利用大数据的优势建立有效的数据搜集及分析系统,加强相关人才培养和法律法规建设,借鉴国外先进经验,建立合理有效的P2P网络借贷风险防范机制。     

P2B网络借贷融资模式研究

P2B网络借贷融资模式可以充分利用丰富的民间资金解决中小企业融资难题,而且相比 P2P 网络借贷模式风险更小。由于P2B网络借贷融资模式是一种刚刚兴起的网络借贷模式,所以法律身份的“合法”问题尚未解决,由此所引发的监管风险、平台风控风险等依然较大,应该从政府、P2B 网络借贷平台、中小企业融资方三个角度采取措施加以解决。     

企业执行风险预警的智能化研究

风险管理是企业管理的基础内容，企业竞争能力的一个重要方面就是对风险的预警和控制能力。传统的风险预警大多是依靠预先设定的风险指标体系定期进行人力评估，这样的评估是基于某一时点的静态数据和信息，评价指标和方法体系更新较慢，无法有效地把握企业风险的动态变化。我们在界定企业风险预警流程的基础上，提出利用神经网络、遗传算法和数据挖掘等现代信息技术，构建执行风险预警智能化系统的理论框架，探讨对企业执行风险实现动态化跟踪预警的智能化方案。     

P2P网络借贷平台资金托管问题研究

线上线下相结合的无抵押无担保纯平台模式是P2P网络借贷发展的必然趋势,亦是解决我国P2P平台乱象、从根本上确保其可持续发展的必要举措。我国很多P2P网络借贷平台都在各自官网上将"资金由第三方托管"、"委托第三方机构对用户账户进行资金管理"、"通过第三方支付平台进行资金交易"等作为增加投资者信心的"标配",但实际上却存在诸多失实、甚至欺诈之处。文章以P2P网络借贷平台资金托管问题为视角,在梳理相关研究的基础上分析当前商业银行和第三方支付机构托管P2P网络借贷平台资金存在的问题,提出优化托管体系的对策主张。     

我国P2P网络贷款现状、风险和防控建议

近两年来,随着第三方支付逐渐普及,互联网金融发展迅猛,P2P网络贷款是互联网金融中备受关注的一个版块,各大P2P网络贷款平台不断创新,百家争鸣,弥补了传统商业银行贷款征信审查慢、贷款期限长、企业资质高要求高、中小企业贷款难的短板,丰富了我国的金融市场。然而由于国家尚且没有针对P2P网贷建立完善规范的法律法规,P2P网络贷款平台良莠不齐,小平台倒闭、卷款跑路的事情时有发生,对行业信誉造成了很大的打击,严重影响我国金融市场的正常发展。本文结合我国P2P网贷的发展现状,对P2P网络贷款的风险因素进行了深入分析,并从政府角度、P2P网络贷款平台角度、行业角度、投资者角度分别给出了防控建议,对P2P网络贷款平台的健康发展具有重要的现实意义。     

P2P网络贷款风险防范研究

P2P网络借贷作为一种互联网与民间借贷相结合的新兴金融模式,在便捷个人信贷、拓宽个人投资方式的同时,也引发出相对较高的信用风险,如何能够对P2P网络借贷的信用风险进行有效的控制已逐渐成为影响P2P网络借贷发展的关键。本文通过调查问卷,并建立二元Logistic模型,对P2P网络借贷风险进行度量,得出P2P网络贷款违约率的平均值。最后提出了改进信用评级体系、加强贷款信用全面审查工作和提高信贷人员综合素质,避免判断失误的防控信用风险的对策及建议。