我国P2P网贷信用风险研究

P2P网贷的兴起,开辟了解决小微企业融资难的新路径,然而在P2P网贷的发展过程中,P2P网贷平台跑路等一系列问题时有发生。本文通过对P2P网贷现状及运营模式的阐述,分析P2P网贷所存在的信用风险,最终提出相应的解决措施。本文的发现,有益促进P2P网贷行业的长期发展。     

基于平台增信的P2P网贷平台信用风险

随着互联网时代更迭加速,P2 P网贷行业的发展不容小觑,行业发展速度与行业规范程度的不相匹配让行业有了自成一派的商业发展手段,为了提高平台信用值,部分平台提出了担保机制,但是增信方式的多样化与不规范化使得P2 P网贷平台定位发生异化.本文利用采用增信方式的589家平台数据,采用Probit模型研究了各种增信方式对平台信...     

P2P网贷平台借款人信用风险评价指标体系的研究

本文以P2P网贷平台为例,分析我国网贷领域存在的问题和风险,研究网贷中借款人这一主体的信用风险,结合传统借贷领域个人信用风险指标的选取,建立我国P2P网贷借款人信用风险评价指标体系,提出完善P2P借款人信用风险评估的意见。     

P2P网贷平台的信用风险现实化控制机制初探——以征信机制为视角

随着互联网的快速发展,金融活动开始在互联网领域滥觞和发展。P2P网贷平台为中小企业融资以及个人贷款和投资提供了机会,P2P平台是市场主体在市场活动中的资金融通。但是P2P网贷平台的发展过程中已经暴露了很多风险,特别是信用风险。征信机制的作用是预防信用风险,而我国征信制度还不完善,文章将从P2P网贷平台的征信机制出发,谈谈P2P平台的信用风险现实化控制。     

大数据在控制P2P网贷风险上的应用

从2007年零起步,中国P2P网贷行业在野蛮生长中不断壮大,但随着P2P网贷平台倒闭、跑路事件频发,其中的风险问题也不断暴露,而大数据的运用能有效预测出借款人的信用风险。本文探究了利用个人基本资料、社交网络情况、电子商务平台数据、资金情况等大数据来对借款者进行信用评估,从而有效降低P2P网贷平台的风险。     

P2P网贷基金信用风险防范研究

从借款人违约、网贷平台圈钱跑路、网贷基金平台未能保障投资者的资金安全三个方面阐述债权转让模式下网贷基金面临的信用风险,梳理P2P网贷基金的控制现状,结合国外网贷基金信用风险防范措施,提出P2P网贷基金风险防范建议。     

P2P网贷平台风险管理与控制分析

首先可以肯定P2P在解决中小企业及个人融资困难过程中产生的积极作用,但同时也要正视P2P在发展过程中的问题,频繁出现的P2P网贷公司跑路和倒闭现象,总结出关键需要治理的问题分三个方面即信用风险、操作风险、流动风险,进一步提出有效管控风险的措施。     

P2P网贷商业模式分析

P2P网贷行业作为依托于互联网的新式金融服务行业,凭借着行业进入门槛低、便利快捷等优势,在中国得到迅猛的发展。本文分析了P2P网贷行业的发展状况以及国内P2P网贷行业的几种商业模式,然后对P2P网贷中的宜信模式进行了分析,最后对这种模式发展提出了建议。     

101家问题P2P网贷公司分析

自2006年我国首家P2P网络借贷公司成立以来,P2P网贷公司数量快速增长,由于缺少定位及监管,其行业风险频频发生。通过对2013年全年及2014年前5个月的101家问题P2P网贷公司进行的分析表明:我国P2P网贷公司还存在经营和技术风险、借助网贷平台进行诈骗或资金自融等问题,出现了卷款逃跑、逾期提现、倒闭等现象,致使投资者遭受巨大损失,对互联网金融也造成了负面影响。我国政府应加快设立完善的监管和征信体系,并加强网络安全,从而促使P2P网络信贷公司能快速健康发展,真正发挥其普惠金融的作用。     

我国P2P网贷平台的风险问题分析——以“人人贷”为例

文章对人人贷公司存在的风险进行了分析,从环境风险、信用风险和管理风险三方面展开。     

中国P2P网贷风险的监管问题研究

现阶段随着我国社会经济发展和人民可支配收入的增加,不同消费群体对金融服务消费的规模也在不断扩大,资金需求和周转需求也呈上升趋势,这为P2P网贷的发展营造了巨大的发展机遇。同时,P2P网贷也为个人和中小企业提供了较好的融资渠道,有效地缓解了个人和企业资金困难的问题,为中小企业的发展提供了充足的资金保障。因此,其发展对于我国经济而言是有着重要的促进作用。但是我国P2P网贷平台发展也存在着很多限制性因素,主要表现为P2P网贷行业缺乏规范,未建立健全行业法律法规体系,并且未对互联网金融行业进行有效的监管,最终导致"诈骗""跑路""提现困难""倒闭""非法集资"这样的问题高频率出现,这对P2P网贷行业的健康可持续发展产生了巨大的负面影响。基于此,本文则主要立足中国P2P网贷风险的监管问题进行分析研究,重点分析目前中国P2P网贷风险监管的现状、问题及相应的改进对策。     

基于BP神经网络的P2P网贷信用风险甄别研究——以拍拍贷为实例

本文基于"拍拍贷"网贷平台公布的贷款人违约数据,运用了BP神经网络模型来预测P2P网贷平台贷款人违约率。其模型预测精度达到了99.8%。并且模型得出影响P2P平台借款人是否违约的前十大指标,按照其重要程度分别为:当前到期期数、上次还款本金、当前还款期数、标当前逾期天数、待还本金、我的投资金额、总待还本金、历史成功借款次数、已还利息。同时,通过建立BP神经网络模型,网贷平台可以实现对贷款人信用的评级和违约预测。     

我国P2P网贷行业发展的新趋势

P2P是peer to peer(个人对个人)的缩写,运营模式是模仿了尤努斯教授创办的格莱珉银行,P2P网贷平台实现了金融脱媒,不依赖于传统金融机构。借贷双方通过互联网平台直接建立借贷关系。P2P网贷平台不同于传统银行业的间接融资,也不同于资本市场的直接融资,而是一种借助互联网技术实现资金流通和信息中介等业务的新型金融模式。     

基于博弈论的P2P网贷平台行为分析

近年来,以P2P网贷平台为典型代表的互联网金融蓬勃发展,P2P网贷平台完全依托互联网,在虚拟的网络借贷平台上即能完成投融资交易,丰富并完善了我国金融行业融资模式。本文从博弈论的视角,分析了信息不对称对借款人和贷款人双方借贷行为的影响,运用不完全信息静态博弈和不完全信息动态博弈两种博弈模式进行研究,研究结果表明,信息不对称会加大P2P网贷平台借款人的违约分险。     

我国P2P网贷行业发展浅析

近年来,随着互联网技术不断发展,我国P2P网络借贷行业迅速扩张,先后经历了市场导入期、快速扩张期、野蛮生长期和稳定发展期四个阶段。目前我国P2P网贷平台数量和交易金额快速增长,信用风险不断暴露,行业竞争加剧,网贷平均期限较短,平台质量参差不齐。未来行业发展趋势表现为:地域集中度进一步增强,投资者队伍逐渐多元化,建立以信用评级为核心的大数据风险控制体系,网络贷款行业市场细分,政府监管进一步加强。     

我国P2P网络信贷信用风险影响因素分析

针对P2P网贷公司的业务特点,提出客户信用风险的影响因素,并采用层次分析法建立评价模型,按照特定流程对网络信贷信用风险进行仿真模拟分析。根据分析结果选择信用风险较小的公司,可以使P2P网贷公司避免盲目选择贷款项目和公司,从而降低违约率,保证自身运营和资产的安全。     

基于博弈论模型的P2P网贷平台监管对策研究

随着互联网技术的发展,P2P网贷平台规模日益扩大。由于缺乏监管、恶意失信和经营有问题,P2P网贷平台问题频发,在社会上造成了严重的负面影响。本文列举了P2P网贷平台的问题表现并分析其原因。通过博弈论模型构建P2P网贷平台和监管机构博弈的支付矩阵,分析P2P网贷平台和监管机构的稳定均衡策略,研究表明,要使得P2P网贷平台合规经营,监管机构应建立P2P网贷平台信用监管制度和保证金制度。     

基于互联网金融的P2P网贷市场SWOT分析

近年来我国互联网金融P2P网贷业务发展较快,通过对P2P网贷业务的SWOT分析,探讨P2P网贷业务在未来金融业竞争中可能存在的操作风险、流动性风险和信用风险,并提出相应解决措施,以促进P2P网贷业务尽快适应金融市场发展、适时制定经营策略、调整营销模式和完善竞争战略。     

我国P2P网贷平台问题及监管研究

本文通过对3206家P2P网贷平台进行信息统计,根据统计结果并结合相关数据列举出P2P网贷平台的问题。发现平台发布的投资标的利率越高越容易出现问题:利率小于8%的平台出现问题的概率为15%,在8%~12%利率段上平台出现问题的概率为23.8%,13%~16%利率段的问题概率为29.3%,17%~20%利率段的问题概率为61.4%,大于20%利率段的问题概率为83.3%,并且发现借款人和平台经营者存在违约和跑路的现象。本文使用Eviews软件建立一个计量经济模型分析利率和问题概率之间的关系,模型结果显示,平台发布的投资标的最高利率每提高1%,平台出现问题的概率平均增加近4.4%,并且建立了两个博弈论模型,结合我国目前征信环境和法律背景,分析得出借款人和平台经营者的确有违约和跑路的动机。最后根据分析结果对我国P2P网贷行业的监管问题进行探讨。     

中国P2P网贷违约特征实证研究

P2P网贷是互联网在金融和民间借贷领域的创新,近几年,网贷业务在国内呈爆发式增长,但由于其自发性,在我国社会信用体系不完善的环境下,屡屡造成借款人借款到期不按时还款的违约事件。本文从6家平台数千个违约人员的数据中,通过建立网贷违约人特征模型,引入虚拟变量,将非数值变量设置为虚拟变量,利用普通最小二乘法（OLS）进行回归分析。研究表明,网贷违约者的违约金额与违约者借款期数和网贷平台相关,尽管性别和地区在网贷违约中有一定的差异,但实证表明,违约金额、与违约人的性别和居住区域相关性不显著,修正了一些研究认为违约与平台无关和区域有关的观点。