P2P网贷违约风险及其传染性评估综述

P2P网贷违约风险是互联网金融风险管理的重点内容。本文从P2P网贷违约风险的内涵出发,从违约风险评估与管理两个方面进行综述。对P2P网贷的信用评级、违约风险模型、违约风险影响因素和违约风险传染性进行梳理和评述,归纳整理不同国家违约风险管理的经验,指出当前P2P网贷违约风险研究的不足和进一步探讨的方向。     

P2P网贷平台内部评级的问题及对策分析--以人人贷和拍拍贷为例

我国部分P2P网贷平台通过对借款人进行内部评级来控制借款人违约率,但评级中还有很多问题,内部评级制度仍需进一步完善。本文选择了P2P网贷平台中有代表性的人人贷和拍拍贷为例,对其评级现状和缺陷进行了深入分析,并借鉴美国Lending Club平台的评级经验,为我国P2P网贷平台完善内部评级制度提出了建议。     

P2P网贷行业信用体系建设的发展研究

信用评级在互联网金融发展过程中的作用越发突出。P2P网贷平台作为互联网金融企业的重要组成部分,平台信用体系建设是其发展的重要保障,本文通过对我国网贷平台信用体系建设过程中存在的共性问题进行分析并提出相应建议,力求促进我国网贷行业的健康发展。     

我国P2P网贷平台信用评级研究

目前,我国P2P网贷行业处于起步阶段,对于平台定量和定性指标的综合评价显得尤为重要.通过采用因子分析法和定性专家打分方法,构建定量指标与定性指标相结合的信用风险评级指标体系,并对我国60家P2P平台进行信用评级.研究表明:构建的P2P网贷平台信用风险评级体系具有一定的科学性与合理性,能够对网贷平台信用风险进行有效评价,可以为投资者提供参考、为监管提供依据.     

基于BP神经网络的网贷借款人信用评级研究

为解决我国P2P网贷平台借款人的信用评级问题,分析了影响借款人信用的主要因素,参照我国商业银行借贷信用评级方法和我国主要P2P网贷平台借款人的信用评级指标,用网络爬虫爬取"拍拍贷"的数据,采用BP神经网络构建P2P网贷平台借款人的信用评级模型,并用动量项法进行算法优化。运算结果表明,该模型可以准确评估借款人的信用风险等级,提升网贷平台的风险管理管理水平。     

基于层次分析法的我国P2P网络借贷平台信用评级研究

近年来,P2P网络借贷在我国不断发展壮大,与此同时,尤其是自2016年以来,P2P网贷行业问题频发,严重破坏了国家正常的经济秩序,影响了广大投资者的信心。在中国社会整体信用环境不佳,网贷行业尚未彻底规范的情况下,对P2P网络借贷平台进行信用评级意义非凡。本文运用层次分析法构建了P2P网络借贷平台信用评级模型。首先,筛选出4大类 共18个信用评级指标和30家P2P平台。在运用层次分析法确定指标权重后,将18个指标划分为定量指标与定性指标,分别采用模糊综合评价法与专家评分法计算指标得分,并得到评级 指标的总得分。在对平台进行排名后,运用Spearman相关性分析,将平台排名与第三方评级机构对这30家P2P平台的评级排名进行对比分析,验证了本文探索的信用评级模型的有效性和应用价值。     

P2P运营模式研究及其风险分析

近年来,我国的P2P网络借贷发展迅猛,但由于其监管政策和相关法规尚不完善,因此对P2P运作模式的研究及其风险分析是很有必要的。本文的研究方法是实证研究法,以美国大型的P2P网贷平台Lendingclub的数据为基础,使用Logistic模型对P2P借贷过程中的信用风险进行度量和分析。通过分析结果可以看出贷款收入比、贷款者住房情况、信用评级体系等指标对于产生违约行为的相关性较强,对于风险控制有很好的参考价值。     

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。     

基于投资者视角下的我国P2P网贷风险防控

风险防控问题从来都是P2P网贷平台的核心问题.本文通过P2P网贷发展的现状,对平台发生的风险进行剖析,引入经济学家大卫·多兰的贷款信用衍生模型,利用Eviews回归和博弈的方法,对投资者发生的风险做出分析,基于论证结果做出风险判断,最后提出建设性的意见,从源头上减少P2P网贷违约风险的发生.     

试论P2P网贷平台发展面临的问题及对策

当前,P2P网贷平台的快速发展和出现的问题引发了社会的高度注。本文在借鉴相关文献的基础上,对P2P网贷平台的主要运营模式进行了分析,在此基础之上阐述了P2P网贷平台发展面临的主要问题,并提出了构建社会信用体系、提高P2P网贷平台的安全防护能力、制定法律法规以及健全监管体系等政策建议。     

淘金热or倒闭潮,P2P行业何去何从?

1月21日,一份来自大公信用数据有限公司的评级报告引起了整个P2P行业的躁动。这份报告对全国1395个P2P网贷平台进行评定筛选,发布了266个网贷平台"黑名单"和676个平台的"预警名单"。这一报告遭到了P2P网贷平台行业的质疑和声讨。且不论这份报告是否公平公正,有无"黑幕",但毋容置疑,目前P2P这个堪称     

我国P2P网络借贷平台风险评价——基于熵权法和CRITIC法

运用熵权法和CRITIC法对54家P2P网贷平台进行了风险测评,结果显示2015年5月—2016年5月网贷平台评级合格的仅1家,评级关注的22家,警示的20家,危险的11家,整个行业风险集中度偏高、形势严峻。不同评级的平台,面临的风险尽管不同,但在流动性风险和违约风险的管控方面却表现出一致的高水平,评级关注和警示的平台还在杠杆风险管控方面存在明显的优势。     

我国P2P网络借贷业务模式发展研究

P2P网贷平台如何通过业务模式的改进来降低借贷行为内生的信用风险是本文关注的重点。P2P网贷平台业务有无担保以及担保机制不同,其内生风险机制也不同。我国P2P网贷平台在发展过程中,业务模式逐步融入了"中国元素"。扩大信用评估数据来源范围、寻求线上与线下模式的平衡、采用个人信用评级方式是P2P网贷平台发展的方向,为适应集约化趋势,未来还应发展互联网金融产业集群。     

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网贷平台借款人信用风险评估研究

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。     

非整秩次秩和比法在P2P网贷平台风险评级中的应用

近年来,我国P2P网贷平台风险问题频发,不仅使投资人蒙受损失,也不利于整个网贷行业的健康发展。对网贷平台进行风险评级,有利于识别风险平台,为投资人与监管部门提供风险预警信息。本文选取网贷之家的平台数据,基于改进的CRITIC赋权法和非整秩次秩和比法,构建P2P网贷平台风险评级模型,以2019年上半年成交量前30名的平台作为评价对象进行实证分析,得到网贷平台的风险排名与评级结果,并提出降低风险的针对性建议。     

P2P网贷平台评级制度设计缺陷分析

P2P网络信贷使信贷的流程简便、信贷的灵活性提高以及信贷成本降低,旨在逐渐减少中间媒介对于信贷双方资金的干涉力度。但目前我国P2P网贷模式的实质无异于传统金融信贷,仍然存在第三方平台过度干涉借贷双方的活动、私自占用资金池等现象。如果没有完善的监管制度和评级制度,则网络信贷平台由于信息不对称易导致资源不能合理分配,甚至信贷双方易对平台失去信心而淡出P2P网贷市场。本文利用SAS分析软件拟合自相关并结合相关的经济理论,以国内某评级公司的评级为例,研究分析其对网贷平台评级的科学性和可行性,找出网贷平台评级存在的缺陷,最后针对这些缺陷为P2P网贷发展提供相关的建议。     

第三方评级对P2P平台成交规模的影响

本文使用2016年1月-2017年12月100家P2P平台数据,基于网贷之家和网贷天眼出具的评级报告,运用System-GMM方法研究第三方评级对P2P平台成交规模的影响。结果显示:第三方评级对P2P平台成交规模有市场约束作用,但只在政府监管下才有效力;网贷监管政策出台有助于评级结果更好地推动P2P平台的健康发展。     

中国P2P网络借贷中的制度信任研究

对于P2P网络借贷而言,信任是行业发展的基础。在P2P网贷中存在着不同类型的信任关系,其中投资人对P2P平台的信任受到一系列制度因素的影响。通过构建一个研究P2P网贷中制度信任的模型,并以中国P2P平台投资人用户为研究对象,分析了影响投资人与借贷平台间信任关系的制度因素。结果显示投资人对P2P平台审核与评级系统、违约风险保障的感知会对制度信任产生最为显著的影响,这表明在当前中国社会信任状况下,P2P网络借贷向纯粹线上中介的模式转型仍面临很大挑战。     

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。