共查询到20条相似文献,搜索用时 343 毫秒
1.
2.
本文以Prosper网络借贷平台上2007年12月至2012年2月的交易数据为样本,从文本分析的视角对比研究利率形成机制变动前后借款陈述对借款成功率和实际借款利率的影响。实证表明:在利率竞拍模式下信用等级越低的借款人越倾向于提供借款陈述,借款陈述的迷雾指数和文本长度都与借款成功率呈现“倒U型”关系,并与实际借款利率存在线性正相关关系;其次,在固定利率模式下,借款利率与借款陈述长度存在显著的“U型”关系,与迷雾指数只表现出线性正相关关系;最后,在两种利率模式下借款人提供借款陈述都能降低借款成本,但是不一定能增加借款成功率,且信用等级较低的借款人提供借款陈述对借贷行为的影响更大。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
《济南金融》2017,(1)
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。 相似文献
5.
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. 相似文献
6.
7.
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。 相似文献
8.
9.
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。 相似文献
10.
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。 相似文献
11.
12.
13.
P2P网络借贷(Peer to Peer Lending)是近年来从国外引进的小额借贷创新业务.从2006年开始,P2P网络借贷市场在中国得到了很快的发展,然而其一直面临着借贷成功率较低的问题.论文采用人人贷平台的3148条交易数据对个人信息对借贷成功率的影响进行实证分析.实证结果表明,借款人的基本信息对借贷成交结果有着显著的影响,可在一定程度上提高借款人的借贷成功率. 相似文献
14.
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. 相似文献
15.
文章详细分析了人民币汇率、利率与货币政策的关系。从货币政策内外均衡的角度,市场可合理关注M2同比增速与外储同比增速的差以评估人民币汇率内生贬值压力及降准概率,年内再度降息的概率则较低。内外均衡中,需要格外注意的还是资金利率,资金利率或保持在1.2%~1.5%之间,建议关注美元对长端利率的影响。 相似文献
16.
17.
18.
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. 相似文献
19.
20.
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。 相似文献