借款描述对P2P借贷行为的影响研究

以人人贷平台上的交易记录为样本,研究借款描述对P2P借贷行为的影响。结果发现,借款人对借款描述的字数越多,越不容易获得借款,并且借款利率越高。这是因为,借款描述的字数虽多,但未能体现借款人的信用,无法增加出借人的信任和降低交易风险,因此,借款描述的字数越多,反而更不容易成功获得借款且借款成本较高。如想提高借款成功率和降低借款成本,借款人更应注重借款描述的质量而不是数量。     

我国P2P平台网贷成功率影响因素的实证分析——以人人贷平台为例

以已有研究文献为基础,本文进一步定性分析了可能影响我国P2P网络借贷成功率的因素,并以人人贷平台交易数据为例,从项目因素、个人因素及其他因素三方面选取了16个变量,运用二元logistic模型进行统计分析。结果表明:标的总额、还款期限、年龄、工作阶层、借款人信用等级和借款人成功借款数量均与网络借贷成功率呈正相关,其中借款人成功借款数量对成功率的影响效果最显著。     

利率市场化背景下P2P网贷利率决定机制——基于“拍拍贷”经验数据的实证分析

本文在阐述利率市场化对P2P网贷行业影响的同时,重点探究了在利率市场化背景下P2P网贷利率的决定机制,并以“拍拍贷”历史经验数据为例,采用实证研究的方法.研究发现:影响网贷利率的因素主要是信用等级、借款金额、借款期限、借款人之前是否有过网贷成功的案例.网贷利率随着信用等级的降低而提高,随借款金额的增加而降低,随借款期限的延长而上升,且与借款人之前是否有过网贷成功案例有关.     

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.     

货币政策如何支持大众创业——基于P2P网贷平台创业者借款的研究

本文以"人人贷"2015年8月25日前后的2个月的借款人信息作为研究样本,通过FGLS和Probit模型实证研究降准降息的货币政策对网络借贷平台上创业者的借款利率和借款成功率的影响。实证结果表明,实施降准降息的货币政策后,创业者在P2P网贷市场上的借款利率显著降低,借款成功率虽然显著上升,但结果并不稳健。东部地区的创业者借款利率更低,女性创业者借款利率更低,信用评级依然是影响借款利率的重要因素,对借款人依旧存在身份歧视。     

P2P网络借贷成功率影响因素分析——以拍拍贷为例

本文以中国最大的P2P网络借贷网站拍拍贷为例,采用二元logistic回归模型建立网络借贷模型,研究影响借贷成功率的因素,并进行蒙特卡洛模拟。研究结果表明:借款利率、借款人历史失败次数对借款成功率有负的影响,而借款金额、借款人历史成功次数、信用积分、审核项目数对借款结果有正的影响。同时,借款人的性别、住宅情况也对借款结果有影响。在金融市场化改革过程中,与传统金融相比,P2P网络借贷除应重视模式创新之外,更要充分运用大数据的优势进行有效的信用评估和风险评估,从而为征信体系建设和借贷双方服务提供有利条件。     

女性在P2P借款时比男性更受青睐吗?

本文构建了P2P借贷平台上投资者对借款者信赖度的影响因素模型,并利用宜人贷提供的100个样本和Eviews7.2,采用逐步线性回归的方法,着重探讨性别因素和投资者信赖度之间的关系,实证检验结果表明,在宜人贷平台上女性在借款时的确比男性更受青睐,除此之外利率水平、房产情况、婚姻状况、学历水平、年收入均与投资者的信赖度之间均存在显著的正相关关系.     

“P2P+保险”模式对借贷双方行为的影响——基于演化博弈论的分析

随着P2P网贷行业"去担保化"政策的出台,平台自主担保、第三方担保等模式逐渐退出该行业,保险成为P2P平台化解市场风险的管理手段之一。本文基于演化博弈理论构建了信用信息共享机制以及保险参与机制下P2P借贷双方两大群体之间博弈的复制动态模型,分析不同条件下的演化稳定状态,即保险的介入是否有效约束借款人违约行为,以及能否促进投资者投资积极性。研究表明,借款利率以及信用信息共享水平直接影响借贷双方策略选择,借款人缴纳保费的政策可有效约束借款人违约行为,保险公司风险分担比例越大越能有效激励投资者投资积极性,在满足一定参数条件下,借贷双方博弈演化稳定于(放贷,守约),从而为监管部门引入保险机制提供一定理论依据。     

借款软信息对投资决策的影响——基于P2P网贷的实证研究

在P2P借贷机制中,充足且有效的信息是借贷双方在借贷过程中作出决策的主要依据。针对P2P借贷中特有的借款软信息会对投资者的决策产生的影响,论文利用拍拍贷6000条历史交易数据进行建模分析,发现信用等级越低的借款者越倾向体现借款软信息。因此,P2P平台要提高借款成功率,必须注重对借款者软信息的挖掘和机制设计。     

P2P网络借贷平台的利率定价合理吗?——基于“人人贷”的经验证据北大核心CSSCI

本文基于"人人贷"平台的历史数据,研究P2P网络借贷平台的利率定价,结果表明:仅有12.18%的贷款项目利率定价基本合理;高信用等级贷款项目利率大多被高估,低信用等级贷款项目利率大多被低估;利率被低估的借款人所属行业大多为低端服务业及其它聘用人员流动性较强的服务行业,利率被高估的借款人所属行业则大多属于农业、制造业等劳动密集型产业,而其他行业理论利率与真实利率差异不大。     

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。     

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。     

言之有物:网络借贷中语言有用吗?——来自人人贷借款描述的经验证据

本文以“人人贷”平台的388522条借款标的为样本,基于借款描述文本构造P2P网络借贷词典,并探究文本中六种类型词语比重对网络借贷行为的影响,实证结果表明:首先,各类词语比重发出的信号对贷款人的投资决策有显著影响,积极类词语和金融类词语比重与借款成功率呈正相关,消极类词语比重、强语气词语比重和弱语气词语比重均与借款成功率呈负相关关系;其次,不同年龄层次和不同收入水平的借款人提供的描述性文本中词语信号对贷款人行为的影响存在较大差异,而性别差异和学历高低基本不影响词语信号作用的发挥;最后,各类词语比重发出的质量信号是部分有效的,金融类词语比重发出的信号有效且被投资者正确识别,强语气词语比重发出的信号同样有效却未被投资者准确识别,其他类别词语比重不是有效质量信号。     

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。     

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。     

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。     

P2P网络借贷平台经营行为的法律分析与监管研究

从法律关系上看,P2P网络借贷平台本身的经营行为与P2P网络借贷行为的法律性质大不相同的两个法律行为。通过深入剖析各主要类型P2P网络借贷平台的经营行为发现,P2P网络借贷平台的资金流向、单笔借款金额和对应出借人的数量,以及P2P网络借贷平台是否采取必要措施防范借款人从事非法集资等,都会涉及触犯非法集资底线的问题。其中,对债权转让型P2P和保本型P2P网络借贷平台的经营行为,不能直接等同于非法集资;但如果其经营模式选择不当,就会涉嫌非法集资或非法从事金融业务。为有效解决各类P2P网络借贷平台的合法性问题,可以从改善资金托管方式、限制借款金额和出借人数量、强化债权转让管理、规范平台保证责任、赋予P2P网络借贷平台部分业务合法性等方面,加强对P2P网络借贷平台的行为监管。     

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。     

有限理性下P2P网络借贷的泡沫迹象分析

中国P2P网络借贷不仅存在着风险评估体系不健全等一系列问题,在运行的过程中也呈现出泡沫经济迹象和网络市场虚拟运行等影响市场失灵的经济问题。为此,通过比较庞氏骗局模式和P2P平台交易模式之间的关系,初步推断目前P2P网络借贷市场存在的套利行为和暗箱操作问题。结果表明,P2P网络借贷引发泡沫经济的根本原因是投资利率与借款利率之间非均衡性,所以有必要从政策的角度出发修正市场行为,并将泡沫挤出市场。     

房价上涨对P2P网络借贷成本的影响分析——来自“人人贷”的经验证据

本文利用中国P2P行业代表企业“人人贷”网络贷款平台的交易数据和中国70个大中城市的房价数据,实证研究了房价上涨对P2P网络借贷市场上的借款利率所产生的影响。实证结果表明,房价上涨显著增加了P2P借贷市场上的借款利率。进一步分析发现,房价上涨对P2P借贷市场上生产经营类、买房类和其他消费类借款项目的借款利率均具有显著的正向影响,且这一增加效应在生产经营类和买房类借款项目中体现得更为明显。此外,基于异质性的分析还发现,相比于一二线城市,房价上涨对三四线城市借款项目的借款利率影响更大。本文的研究发现,房价上涨对新兴互联网信贷市场的影响机制存在,这为相关部门制定房价调控和互联网金融监管政策提供了参考和补充。