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。     

基于BP神经网络的P2P网贷个人信用风险评估

针对我国日益凸显的P2P网络借贷业务的信用风险控制问题,构建一个有效的P2P网贷借款人的信用风险评估模型,以促进我国P2P网贷行业的可持续发展。通过文献资料收集及分析,选取对借款人信用具有影响的指标并量化,建立P2P网贷借款人的信用评估指标体系,构建基于BP神经网络的信用风险评估模型,通过人人贷平台的相关数据进行仿真,验证模型的有效性。仿真结果表明,该模型适用于P2P网贷借款人信用风险评估。     

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。     

P2P网贷平台借款人信用风险的影响因素分析——以拍拍贷平台为例

参考商业银行评估个人信用风险的指标,采用多元线性回归模型对拍拍贷平台上的借款人信用风险进行分析,并对所选指标进行回归得出借款人信用风险的主要影响因素.基于我国P2P网贷平台发展现状,提出如下对策建议:加强征信管理和服务,建立统一规范的信用评分系统,建立资金保证池保障客户安全,加大网贷平台信用信息保护力度等.     

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。     

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。     

安徽P2P网贷平台风险管控研究——基于金融科技视角

本文基于金融科技视角,对安徽P2P网贷平台风险面临的运营风险、信用风险、政策风险、流动性风险和技术风险进行了探讨,对网贷平台关联方如何识别风险进行了研究,进而分析了安徽P2P网贷平台风险控制不力的原因,最后为促进安徽P2P网贷平台健康稳定发展提出可行的风险管控措施。     

P2P网贷借款人信用风险模糊综合评价——基于模糊数学理论的视角

依托于互联网金融的P2P网贷是推进金融创新、实现普惠金融的有效途径之一,因其便捷性、低门槛而成为时下最受欢迎的小额融资方式,但其信用风险防控面临着巨大挑战。首先提出了基于五标度法计算指标权重的层次分析法,结合模糊数学的综合评价方法,建立了P2P网贷平台借款人信用风险模糊综合评价模型。然后,依据某P2P平台的交易数据,该模型评价结果的准确性达到了83%,为P2P网贷平台精准定位借款人提供一个有价值的决策支撑参考。     

P2P网贷平台发展影响因素研究

近年来,P2P网络借贷在中国迅猛发展,吸引了越来越多学者的关注。本文运用多元线性回归的方法,对P2P网贷平台发展影响因素进行研究。研究表明:平台的成交量、平台的投资人数、平台的风控能力、平台的透明度都是影响平台的发展水平的重要因素;平台的投资人数对P2P网贷平台发展的影响最大,次之是平台透明度,平台成交量以及平台风控能力对P2P网贷平台发展的影响相对较小。     

我国P2P网贷平台竞争力评价研究

基于资源基础论和企业能力理论,结合网贷平台特点,从资源和能力两个维度构建网贷平台竞争力评价体系,同时借鉴柯布道格拉斯生产函数,建立网贷平台竞争力评价模型,运用层次分析法和熵权法对其进行测算,基于2015年30家网贷平台数据进行实证分析,进而揭示当前影响网贷平台核心竞争力的因素。[]P2P     

基于股东背景的P2P网贷平台成交规模研究

本文在对我国P2P网贷平台按照股东背景进行聚类分析的基础上,对影响不同聚类网贷平台成交规模的相关因素进行了实证研究。研究发现,不同聚类中P2P网贷平台成交规模的影响因素具有一定的差异性,即存在个体效应。网贷平台待偿余额、净投资者数量、累计停业平台数量与所有聚类网贷平台成交规模存在一定的正相关性,而平台借款期限、综合收益率水平、平台数量显著负向影响平台成交量。     

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网贷信用风险评测、形成机理与传导——一个文献综述

潜藏于P2P网贷市场中的信用风险,一直是制约网贷行业安全、有效运营的内在阻力。本文通过系统梳理和总结近年来中外学界在P2P网贷信用风险生成机理与传导、评测指标体系以及风险评测模型等方面的研究文献,指出当前P2P网贷信用风险研究领域存在的不足,对未来可进一步深入探究的方向做出展望。     

网贷模式的信用风险探析征信视角下 P2P

近年来,我国 P2P 网络贷款作为互联网金融创新模式获得爆发式增长,但同时在信息不对称、征信主体权益保护等方面存在的信用风险问题也日益突出。为促进 P2P 网络贷款等互联网金融的发展,应加强征信管理与服务,将 P2P 网贷平台纳入征信管理范畴,强化 P2P 网贷平台信用管理和平台资金流动监管,加大网贷平台信用信息保护力度。     

P2P网络借贷平台信用风险的生成、影响和评测

P2P网络借贷平台由于其自身运营模式的特殊性,聚集了互联网金融和传统金融的多重风险。论文通过分析P2P网贷平台信用风险的生成机理及影响因素,选取信用风险评测指标,以50家网络借贷平台为研究样本,运用因子分析法挖掘影响平台信用风险的潜在因子,并以各因子的方差贡献率为权重,得出各平台信用风险评测综合得分,据此析出P2P网贷平台信用风险的主要影响因素。最后指出,防范P2P网络借贷信用风险应进一步健全监管体制、建立开放共享的征信体系、加强平台风控机制和人才队伍建设。     

机器学习算法在P2P网贷平台风险评级中的应用

P2P网贷平台的风险是巨大的,为了更好的研究平台风险,本文分两层进行:首先衡量网贷平台的风险大小;其次评估平台上借款人的信用风险。引入机器学习中的无监督学习算法二分k-means聚类,对网贷平台进行分类,分析各类平台的指标表现,确定各类别的等级,给出网贷平台风险评级结果。进一步使用有监督学习算法对网贷平台的借款人信用风险进行研究,结果显示Ada Boost算法效果最好。     

P2P网贷与征信系统关系研究

互联网时代行为轨迹的可追溯和低廉的交易成本,在大数据技术下催生了P2P网贷,并形成直接金融、间接金融和互联网渠道三大业态.作为信用信息共享的征信系统,在P2P网贷信用风险识别、评估和管理过程中,可发挥贷前参考、威慑和事后督促、惩戒激励作用.分类推动P2P网贷纳入征信系统,是扩大信贷服务人群、提升信贷和征信服务水平的有效途径.     

大学生P2P网贷使用意愿的影响因素分析

以改进后的计划行为理论为基础,利用武汉市6所高校大学生P2P网贷使用意愿情况问卷调查所获得的数据,采用结构方程模型对大学生P2P网贷使用意愿的影响因素进行分析.结果表明,大学生每个月的资金短缺程度、P2P网贷风险的大小以及大学生对P2P网贷的了解程度是影响大学生P2P网贷使用意愿的三个主要因素.建议大学生理性使用P2P网贷产品,高校对大学生普及P2P网贷知识,P2P网贷平台加强自身的运营管理,监管部门制定完善的法律制度,以促进P2P网贷行业的健康发展,进而为大学生理性使用P2P网贷营造良好的环境.