大学生互联网消费金融信用风险影响因素分析

互联网消费金融的快速发展,为当前的消费环节提供了极大的便利,但是相应的也带来了一定的信用风险。大学生互联网消费金融的比例不断加大,但是与之相比的是消费金融方面的信用指数不断降低。本文主要是从大学生互联网消费金融信用风险的影响因素分析入手,有针对性的提出了一些有效降低大学生互联网消费金融信用风险的方式。     

基于Logistic回归模型的个人小额贷款信用风险评估及应用

构建二分类 Logistic信用风险评估模型,运用光大银行某分行样本数据,评估商业银行互联网金融个人小额贷款信用风险。结果显示：客户性别、学历、年龄、收入、职业、属地等因素对个人小额贷款信用风险影响显著。其中,年龄、收入、学历等与客户信用等级呈正向关系,女性信用风险显著低于男性,持有信用卡、存贷比越低的客户其信用等级越高;一、二线城市客户的履约率普遍高于县地级市客户的履约率。鉴此,商业银行应对互联网金融个人小额贷款信用风险进行有效规避和分散。     

供应链金融中的信用风险传导机制及其仿真模拟

本文以应收账款融资模式为例,在分析供应链金融中信用风险传导因素与传导机制的基础上,利用强度模型对供应链金融中的信用风险进行度量,并运用SIR传染病模型对供应链金融中的信用风险传导机制进行仿真模拟.研究发现:在供应链金融中考虑企业间信用风险传导时,信用风险发生的概率与信用风险传导呈正相关关系;节点平均度越大的企业成为风险源时,信用风险的传导范围越广,且传导时间也越长;信用风险传导初期,高效的供应链风险预警能力对信用风险防控效果显著;强大的供应链风险处理能力能有效抑制信用风险传导范围并缩短传导时间.     

金融仓储业务信用风险综合评价探析

<正>信用风险是影响金融仓储发展的关键因素之一。客观、准确的甄别信用风险是保证金融仓储健康、可持续发展的前提。本文在对金融仓储信用风险概述的基础上,分析金融仓储信用风险的影响因素,同时结合信用风险影响因素,构建金融仓储信用风险评价指标体系,选用德尔菲法来确定各个指标的权重,并采用多层次灰色评价法对金融仓储信用风险进行评价。为保证评价指标体系与评价方法的可行性,并且结合具体的案例进行实证研究。     

国内互联网金融信用风险状况和发展路径浅析

目前国内互联网金融行业风险事件高发,从根本上是由于国内互联网金融企业无法提高风险控制水平降低信用风险事件发生;互联网金融特有的商业模式尚未形成,仍然以传统金融业模式经营各类金融业务,不能有效提高金融市场效率,服务实体经济.本文试图从金融业本质出发,探究影响国内互联网金融健康可持续发展问题和障碍,解释国内互联网金融行业风险事件高发的原因,探索互联网金融行业未来发展路径,以求对互联网金融行业健康可持续发展提供一定参考.     

互联网金融信息偏在的法律规制北大核心

由于不同投资者在信息成本投入方面有着显著差异,互联网金融市场存在信息偏在现象,即交易双方掌握的信息呈不对称状态。互联网金融交易本质上是信用风险的交易。由于互联网金融的时空间离和“去中介化”特征,加之交易主体的有限理性,互联网金融的信用风险在逐步累积。为了防范互联网金融信息偏在可能引发的金融脆弱、市场失灵、金融不公平等问题,有必要运用法律手段对信息偏在进行规制。为此,要遵循信息偏在内生信用风险的逻辑属性,以构建信息偏在规制制度与方法体系作为完善互联网金融市场环境的重点,并使信息工具的功能得以实现。基于目前互联网金融信息偏在规制理念与方式较为落后的实然状况,应当嵌入信用风险防控机制,完善互联网金融的市场准入与退出、投资者分类保护、信息披露以及“穿透式”监管等制度安排,以此保障和促进互联网金融市场的长期健康发展。     

我国互联网金融信用风险测量与防范

结合我国互联网金融的发展现状分析信用风险,对预期违约概率模型、信用计量模型和信用组合理论模型等经典的信用风险测量模型进行比较、发展和完善,提出应将法律制度与行业自律管理相结合、打造现代化的新型监管模式,从司法信用、商业信用、银行信用、设备和网络系统信用以及社会信用五个方面强化互联网金融信用风险防范。     

互联网金融交易对我国不良贷款的信用风险研究

在"互联网+"战略下,我国的互联网金融得到了快速发展。互联网金融作为一种新的金融运作模式,它不仅给传统金融市场提供了前所未有的机会,但同时也使得金融行业的信用安全遭受严峻的挑战。研究如何防范互联网金融带来的信用风险具有重要的现实意义。本文基于互联网金融信用风险这一视角,搜集了我国传统金融行业近13年的相关金融指标数据,采用Eviews8.0,根据虚拟变量法以及Chow检验对其进行了实证分析。实证分析表明,不良贷款和互联网金融交易高度相关。最后,给出了防范互联网信用风险的相关建议。     

基于机器学习的互联网金融机构信用风险识别

相比传统金融行业,由于网络空间的复杂性,互联网金融的信用风险往往更为显著,因此,预测信贷违约成为控制信用风险、保证相关金融业务或借贷平台正常运行的重要条件。本文基于互联网金融上市公司拍拍贷的大量真实交易数据,经过数据清洗和特征工程,对多种机器学习算法建立融合模型,提升了信用风险预测的准确性。同时,基于人工特征筛选和树模型信息增益的特性,发现用户网络行为特征相比个人信息特征在信用风险的识别中更为有效。最后,本文还针对互联网金融行业的信用风险提出了应对措施与建议。     

我国互联网金融风险及其防范研究

近年来,我国互联网金融飞速发展,但其蕴含的互联网和金融双重风险问题不容忽视。本文首先分析了互联网金融风险的特性,进而介绍了四类互联网金融的主要风险,包括信用风险、操作性风险、信息安全风险、法律法规风险等。最后为促进我国互联网金融健康、有序、可持续地发展。提出如下互联网金融风险防范及监督的对策:一是建立全面信用风险管理体系,二是多层面多角度控制操作风险,三是大力完善互联网金融的法律体系,四是完善互联网金融的监管体系。     

回归金融本质：互联网金融创新与“e租宝”案

互联网金融创新是"双创"的重要领域,"e 租宝"案例表明:互联网金融平台爆发式增长的同时积累了各类风险.互联网金融创新应回归金融本质,应用市场链理论可将互联网金融风险模块化为管理与技术的内控风险、超高利息承诺信用风险、低资产客户评估风险、监管生态风险、原始资本薄弱风险和模块间信息传递风险六个模块.互联网技术只是解决金融业务信息不对称的手段,应从金融本质视角出发结构化地防范互联网金融风险.     

互联网金融发展现状与风险防范研究

通过对互联网金融内涵、业务模式、发展现状和风险等多角度多方面的分析探讨,认为互联网金融的内涵主要涉及信息技术与金融的结合、普惠金融和长尾理论等概念,并且存在监管与法规风险、信息安全风险、信用风险、资金安全风险、流动性风险以及特殊风险等.因此,为维护互联网金融体系稳健运行,其监管思路应体现包容性、开放性和适应性,坚持鼓励与规范并重、培育与防险并举,构建包括法制建设、市场自律和外部监管“三位一体”的完整体系.     

借款描述对互联网金融信用风险的影响研究

基于互联网金融提供的客户借款描述,通过潜在语义分析挖掘借款描述文本内容的主题,运用二元分位数回归分析借款描述对互联网金融信用风险的影响。实证结果表明,借款描述中有关情感表达、个人信用和借款目的的描述与违约情况呈负相关,有关财务情况的描述与违约情况呈正相关。     

我国P2P网络借贷信用风险影响因素研究——基于排序选择模型的实证分析

P2P(peer-to-peer)网络借贷是一种借助网络平台,由个人与个人间互为借贷双方的小额借贷交易。它作为互联网与民间借贷相结合的新兴金融模式,具有较高的信用风险。采用排序选择模型,基于 ex-celVBA 数据挖掘技术截取多个 P2P 网站数据,对平台信用风险的影响因素进行实证分析,结果表明：个人特征、信用变量、历史表现、借款信息分别对网络借贷信用风险存在正向影响,由此发现网站提供的信息对投资者避免信用风险没有起到实质作用。     

金融科技、监管政策与P2P平台风险 ——基于信用风险和流动性风险视角

基于理论分析提出金融科技、国家监管政策与P2P行业的信用风险与流动性风险的研究假说,构建P2P平台的金融科技发展指数,用面板数据模型进行实证分析.研究结果表明:金融科技的发展降低了P2P平台流动性风险,但显著提高了P2P平台的信用风险;监管政策降低了P2P平台的信用风险和流动性风险,但由于政策实施的滞后性,影响效果不够显著;监管政策的实施有助于金融科技对P2P平台风险的抑制.根据研究结论对P2P平台未来发展提出了对策建议.     

互联网金融生态圈内融资信用风险仿真评测研究

本文从互联网金融生态圈内借款人的信用风险角度出发,通过融资主体信用风险评测指标体系,依据人人贷平台数据,建立自组织竞争型神经网络预测模型和BP神经网络模型都能适用于互联网金融生态圈内融资主体平台借款人信用风险评估,具有较强的风险预测评估能力。综合运用这两类模型,能对互联网金融生态圈内融资主体可能出现的违约情况进行预警,有效防范风险,增强互联网金融生态圈的信用等级。     

互联网金融的风险防范对策研究

随着互联网金融逐渐深入社会,在大众关注互联网金融行业的便捷效应时,应考虑到其存在的法律风险、信用风险、技术风险和犯罪风险等。本文通过梳理互联网金融风险的类型和特征,分析了其风险问题的成因;接着参考了美国和欧盟的互联网金融风险防范经验;最后结合我国实际,提出尽快完善相关法律法规以明确监管机制,同时加快信用体系建设,强化信用风险管理,加强技术保障网络安全,在最大程度上降低互联网金融的风险因素。     

我国商业银行不良贷款率宏观环境影响因素分析

在不断变化的外部宏观环境下,银行业整体经营环境发生了较大变化,不仅受到互联网金融等新型业务形态的冲击与挑战,还面临着信用风险成本的增加.主要表现之一就是不良贷款率剧增.本文从宏观的金融生态环境等方面分析了影响我国商业银行不良贷款率的外部宏观环境因素,以期对加强信贷监管、降低不良贷款率等提供帮助.     

对商业银行网络信贷业务发展的研究

近年来,随着网络金融的快速发展,网络信贷业务逐渐引起商业银行重视.与传统信贷业务不同的是,网络信贷业务渠道由实地转向了虚拟的互联网,银行经营的地域较以前拓宽了,可以跨地市乃至跨省份经营.这不仅改变了传统银行信贷业务的经营模式,还增加了信用风险识别和操作风险控制的难度.且对于不同的贷款对象,互联网的虚拟性带来的风险影响是不尽相同的.本文试从网络贷款对象类型入手,对网络银行信贷业务的风险进行分析,对商业银行如何健康发展网络信贷业务提出建议.     

大学生网络贷款信用风险调查与思考

大学生已经成为互联网贷款市场的一个重要参与者,其贷款行为背后包含的信用风险不容忽视.通过问卷的形式对郑州市5所高校的在校大学生调查统计分析发现,大学生网络贷款参与度高且逾期情况时有发生;对自身偿债能力、信用风险及逾期后果认知不足.这种情况的原因是不健康的消费心理行为、网贷平台的低门槛与高推广、行业环境宽松与家庭监管不力.应把控舆论方向,营造健康的互联网信贷环境;改善校园文化,切断不良网贷入校渠道;加强家庭教育,培养正确理财观.