P2P网络借贷风险对投资人决策的影响——基于因子分析法的实证研究

本文选取十大较有代表性的P2P网络借贷平台为例,对P2P网络借贷存在的风险进行研究,并对平台进行综合评价实证分析,探究借贷风险对投资人决策的影响.通过Z-SCORE方法对数据进行处理,利用聚类分析进行风险指标的选择,最后进行因子分析,得出P2P平台风险对比表.实证结果显示,拍拍贷的风险相对较大,开鑫贷、安心贷、微贷网、陆金所等的风险相对较小.由于P2P网络借贷风险对投资人决策产生较大影响,投资人可根据综合评价的结果进行投资理财平台的选择,理性选择P2P网络借贷平台.     

基于非线性组合模型的P2P网贷平台危机预警研究

针对P2P网贷平台现金流较大、利润率较低和财务数据获取困难的特点,构建基于平台交易真实数据的危机预警评价指标体系和组合预测模型.将传统的财务评价指标转换成网贷平台交易数据指标,运用邻域粗糙集属性约简的方法对采集的数据指标进行降噪和约减处理,再基于机器学习理论引入神经网络、支持向量机和Logit回归等模型对数据进行训练.通过分组进行单模型和组合模拟预测,提高了新的破产指标下各模型预测的准确率.     

P2P网络借贷体系下的小微企业融资模式及建议

采用Logistic回归模型分析P2P网络借贷融资的作用因子,研究表明,小微企业借贷数额、时限、信誉积分、借贷成功的数目和标的数额均对小微企业融资产生作用.为促进网络借贷的发展,需要采取确定网络借贷监管主体、完善网络借贷监管模式、建设小微企业信用机制、构建风险保障基金、构建黑名单互联体系以及提升信誉价值观念等措施.     

P2P网络借贷平台倒闭原因的实证分析

自2013年以来,P2P网络借贷平台倒闭趋势持续蔓延。本文基于中国111个问题P2P网络借贷平台数据,探讨这些平台的地域分布、注册资本和生存时间等方面的特征,并对P2P网络借贷平台出现问题的原因进行了实证分析,研究发现：平台经营经验、地区行业竞争程度对问题平台生存时间有显著正向影响,而平台注册资本对问题平台生存时间无显著影响。     

P2P网络借贷风险预警体系研究

新型网络金融诸如P2P网络借贷的出现,不仅仅是对金融的突破和困惑,也是对整个社会经济的巨大触动。它较之传统借贷模式能有效摆脱地域和实物传输的限制,在更大的范围为借款人提供高效、便捷的服务。但随着隐藏的问题诸如提现困难、违法经营乃至跑路等事件的不断暴露,以及在高利诱惑下出现的非理性异样膨胀,其中的风险也不可小视。本文立足于P2P借贷的实际,围绕预警防范这一主题,循着"预警设计—实证检验"的脉络,着重搜集相关网络借贷平台的公司数据,将其纳入独具网络借贷行业特色的指标因子,构建了层次指标的风险预警架构;进而通过使用主成分分析进行计分和广义回归分析测算平台风险概率等,加以相互印证,旨在探寻适度监管的预警路径。     

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网络借贷平台的羊群行为研究*--基于Logistic模型的实证分析

随着我国民间借贷日趋活跃,P2P网络借贷平台发展方兴未艾。对P2P网络借贷平台的羊群行为进行系统的实证研究具有现实意义。本文将影响P2P网络借贷平台后续投标的所有变量划分为4个维度,包括标的特征、信用特征、个人特征和往期借款,从这四个维度中选取了17个自变量构建Logistic回归模型,然后基于“拍拍贷”的1642条不同借款者的当前借款项目数据,利用Logistic回归方法分析了当前投标次数对获得后续投标可能性的影响。研究发现,当前投标次数能够对获得后续投标的可能性产生显著的正向影响,由此证明P2P网络借贷平台存在羊群行为。因此,需要从完善征信体系建设入手,降低P2P网络借贷平台的信息不对称性,避免羊群行为的盲目性给网络借贷平台资金安全带来的危害。     

P2P网络借贷平台风险预警研究

近年来,网贷平台因其脆弱的风控能力及较强的借贷风险正逐渐成为金融体系内不容忽视的风险诱发源头,因此建立风险预警机制对网贷平台风险进行监测,促进网贷平台行业良性发展显得尤为重要。本文以50家P2P网贷平台为样本构建了P2P网络借贷风险预警指标体系,利用主成分分析法测度风险综合值,并以BP神经网络为基础建立了网络借贷平台的风险预警模型,通过对比分析实际输出结果和期望输出结果来评价利用神经网络进行风险预警的准确率。最后有针对地提出P2P网络借贷风险预警的对策建议。     

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。     

基于DEA方法的浙江省P2P网贷平台的事中监控效率评价研究

本文以2007-2015年以来浙江省成立的P2P网络借贷平台为样本,应用DEA模型对32家公布数据的P2P借贷平台进行评价,分别计算了这些平台的综合效率和纯技术效率,进行分组对比并利用后续的数据进行验证。实证结果显示,公布数据的P2P借贷平台相对状况较好;但大部分P2P借贷平台未能达到DEA有效的标准,有较大的效率提升空间;效率较低的P2P借贷平台出现问题的概率较高。     

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。     

基于社会网络分析的P2P网络借贷行为模式研究

本文基于"拍拍贷"平台的数据,通过社会网络分析(SNA)方法探讨了P2P网络借贷的行为模式,以提高P2P网络借贷平台的效率,降低管理成本,从根本上提高我国P2P网络借贷平台的质量。本文研究发现,P2P网络借贷中参与人的出借行为具有羊群效应;出借人每次出借金额较少;出借金额与不低于该出借金额的出借人数量呈幂律分布。因此,P2P网络借贷平台应针对出借人构建出借资金监测管理机制、通过构建出借人激励机制、提高小额出借人信任度、增强大额出借人黏度,从而提升P2P网络借贷平台效率,实现规模经济。     

P2P网贷平台借款人信用风险影响因素研究

本文分析影响P2P网络借贷借款人信用风险的影响因素,并且利用"新新贷"等P2P网贷平台上的数据做实证分析,结果发现,P2P网络借贷借款人的学历、婚姻、房产、车产、工作情况和提供的材料数量对借款人的信用风险均有显著的正向影响,婚姻和工作情况的影响较大。最后,针对P2P网贷平台借款人信用风险提出对策建议。     

基于社会网络分析的P2P网络借贷行为模式研究北大核心

本文基于"拍拍贷"平台的数据,通过社会网络分析(SNA)方法探讨了P2P网络借贷的行为模式,以提高P2P网络借贷平台的效率,降低管理成本,从根本上提高我国P2P网络借贷平台的质量。本文研究发现,P2P网络借贷中参与人的出借行为具有羊群效应;出借人每次出借金额较少;出借金额与不低于该出借金额的出借人数量呈幂律分布。因此,P2P网络借贷平台应针对出借人构建出借资金监测管理机制、通过构建出借人激励机制、提高小额出借人信任度、增强大额出借人黏度,从而提升P2P网络借贷平台效率,实现规模经济。     

我国P2P网络借贷平台及出借意愿影响分析——以拍拍贷为例

P2P网络借贷平台是一种新型的互联网金融模式,为个人及小微企业提供一种快捷、便利的融资渠道。本文介绍了我国P2P网络借贷平台,并以拍拍贷为例,应用其实际交易数据运用数理统计的方法,对影响投资者出借意愿的因素进行实证研究。研究结果对P2P借款者实现成功融资,以及P2P借贷平台健康持续的运营有一定的借鉴意义。     

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。     

基于结构方程模型的P2P网络平台借贷风险因素分析与评估模型设计

P2P网络借贷平台的持续健康发展对我国经济市场的稳定有重要影响。本文从系统功能域角度,分析了引起P2P网络借贷平台借贷过程中的主要风险因素,设计了一种基于结构方程的P2P网络平台借贷风险评估模型,利用访谈和问卷调查数据,对P2P网络平台借贷风险进行综合评估,检验了所建模型的可行性和合理性,对于P2P网络平台借贷风险管控的决策制定等具有一定的参考价值。     

国外P2P网络借贷平台的监管及对我国的启示

近年来,随着网络的普及和使用率的上升,P2P网络借贷作为新生事物的出现在一定程度上解决了个人及中小企业融资难的问题。但是,作为一种民间借贷形式,国内网络借贷平台目前处于监管“真空”状态,“谁来管,如何管”一直是多方争论的焦点。在借鉴美、英等国对P2P网络借贷的监管模式的同时,结合目前国内监管现状,对我国规范发展P2P网络借贷平台提出相应的政策建议。     

P2P网络借贷存在的风险及防范措施

P2P网络借贷作为一种创新的互联网金融模式,不仅为有借款需求的融资人提供多元化的融资渠道,而且为有投资需求的投资人提供民主化的投资途径,提高了整个社会的资金利用效率。自2007我国首家P2P网络借贷平台成立以来,P2P网络借贷行业呈现迅速增长的趋势,然而,在借贷关系中却存在来自借贷平台、投资人、融资人等多方面的风险。因此,为了能够保证尚未成熟的P2P网络借贷行业稳健发展,深入剖析P2P网络借贷中存在的风险,并有针对性的提出防范措施是非常必要的。