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。     

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。     

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。     

福建省P2P网贷平台信用风险影响因素及对策

P2P网络借贷是传统小额信贷在互联网上的延伸,是以小微企业及个体为服务对象的新兴行业。准入门槛低、管理制度存在漏洞、监管体系不够完善等原因导致P2P网贷平台具有较高的信用风险。内部控制、平台信用度、平台流动性、平台对借款人的管理均会对平台的信用风险产生重要影响。本文针对以上影响因素,确定平台信用风险的评估指标,采用客观赋权法中的CRITIC赋权法,基于福建省6个样本网贷平台数据,对福建省网贷平台信用风险的影响因素进行评估和分析,并提出政策建议。     

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.     

P2P网贷借款人违约行为影响因素的实证研究

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。     

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。     

P2P网贷平台借款人信用风险评估模型适应性研究

本文对比分析了基于Logistic回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络的个人信用风险评估模型,并在此基础上提出了采用4种机器学习算法综合筛选重要变量再建立Logistic回归模型的两阶段组合模型。应用这一模型对"人人贷"平台借款人数据进行实证研究。结果表明:该模型相较于Logistic回归模型有着更高的精确度,克服了数据维度及定性变量数量的限制,而且提高了单一机器学习算法的指标解释能力,说明基于机器学习算法的Logistic回归模型对P2P网贷平台的借款人信用风险评估有更好的适应性。     

翼龙贷网络借贷平台借款人信用风险评估

近年来,众多的互联网金融业务模式通过网络的力量被迅速普及和推广,在加剧了金融市场竞争的同时,也提高了资产配置的效率。随着P2P网贷平台的接连上线,虽然解决了部分小微企业融资难的问题,但随之而来的信用风险、市场风险、操作风险和政策风险等多种风险,正面临着日趋严峻考验。本研究以翼龙贷网络借贷平台为对象,研究其借款人的基本信息、借款行为、资产及信用状况等,通过信息增益技术对可能影响信用风险的相关影响因子进行筛选,然后基于Logistic回归建立借款人的信用风险评估模型,以提高平台对借款人偿债能力判别的准确度。     

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.     

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。     

我国P2P网络借贷发展现状及其监管思考

P2P网络借贷,是指帮助投资者与借款人实现直接借贷行为的中介服务行业。发展P2P网络借贷对缓解我国小微企业及个人融资难问题具有非常重要的意义。自2007年“拍拍贷”网贷平台成立以来,我国网络借贷平台数量日益增长,对小额贷款领域贡献明显,但同时由于监管的缺位,一些P2P网络借贷平台不规范操作引发的风险给整个行业发展带来一定的隐患。通过对我国现阶段P2P网贷平台运行模式、发展规模等现状进行梳理总结,发现网贷平台发展良莠不齐,存在借款利率过高和监管不力等问题,为此提出了加快制定相应规章制度、加强监管、完善平台信息公布和加强平台内外部合作等规范P2P网络借贷的政策建议。     

社交朋友网络资本与P2P网贷行为选择研究

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。     

正视P2P网贷风险

P2P网贷是一种个人对个人的网络贷款形式。简单地说,投资者通过P2P网贷平台将钱贷款给借款人,投资者赚取高额的利息,而作为中介方的P2P网贷平台,获取一部分的利息收入和管理费用。     

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     

互联网信贷信用风险分析

近年来,网络信息技术与金融业的创新融合,推动了我国网络信贷行业的飞速发展,随之而来的网贷风险也受到了监管层和投资者的广泛关注。在互联网信贷模式的交易过程中,无论是借款人引发的信用风险,还是P2P平台自身原因产生的信用风险,都会造成投资者经济上的损失。本文通过分析我国网贷平台信用风险的主要类型,讨论了建立征信体系以防范行业风险的必要性,提出我国要进一步加强网贷平台监管、完善相关法律法规,促进互联网信贷行业的健康发展。     

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。