基于K-S检验与距离相关分析的网络借贷信用评价指标体系构建

网络借贷作为一种新型互联网金融模式,提升了金融资源使用效率,缓解了小企业融资难的困局。构建合理的网络借贷信用评价指标体系,从而对网络借贷的潜在风险及时甄别与预防,对互联网金融健康持续发展意义重大。本文根据K-S检验与距离相关分析相结合,筛选对借款客户违约状态甄别能力强的指标,建立了网络借贷信用评价指标体系,通过P2P网络借贷(peer to peer lending,个人对个人借贷)平台LendingClub交易数据进行实证研究,结果表明:不仅借款金额、借款利率等借款标的特征对借贷者违约具有显著相关性,借款者年龄等个人特征、借款者年收入等财务特征以及借款者违约次数等信用特征均对借贷者违约风险产生显著影响。投资者在出借资金时,往往青睐于已婚、年龄适中、具有一定工作经历、历史违约次数较少的借款人。因此,风险监管部门应构建网络借贷违约风险评估模型,对P2P平台进行风险监测,同时建立关键信息共享机制,融合多源数据,明确审查范围,实现P2P网络借贷行业健康有序发展。     

P2P网络借贷平台特征对借款人借款利率的影响研究

随着P2P网络借贷行业的飞速发展,行业存在的问题也日益凸显,P2P平台诈骗、跑路、提现困难等问题频频出现,日渐成为P2P网络借贷行业的“新常态”.投资者不仅承担着来自直接借款人的违约风险,同时还承担着来自P2P网络借贷平台的各种风险.在投资过程中,投资者最先感受到的就是来自P2P平台的风险,平台的特征会影响投资者对于该平台的风险的判断,从而影响投资者对投放在该平台上的借款项目的预期收益率.本文旨在通过研究特定的平台特征对借款人的借款利率(也可称为投资人收益率)的影响,为借款人和投资人选择平台提供建议,同时为平台监管提供思路.     

北京市P2P网络借贷平台违约行为影响因素实证研究

P2P网络借贷平台在缓解小微企业融资约束问题中做出了巨大贡献,但与此而来的是P2P网络借贷平台日益增长的高违约率.本文运用Logistic回归模型,研究发现平台注册资本、平台存续时间、平均年化收益率、资金保障措施、平均借款期限等因素对北京市P2P网络借贷平台违约行为产生显著影响,并提出了增进北京市P2P网络借贷平台健康发展的对策建议.     

基于logistic模型的P2P网络借贷风险因素实证分析与对策

P2P网络借贷的风险类型有信用风险、流动性风险、技术风险和生态风险。利用logist ic模型,对P2P网络借贷的风险因素进行了实证分析,结果显示:P2P网络借贷的风险因素分别为:借款规模、使用利率、借款时间、信用分值。其中,借款规模对P2P网络借贷风险影响微弱;使用利率、借款时间对风险具有助长的作用;信用分值具有降低P2P网络借贷风险程度的作用,据此文章提出了防范P2P网络借贷风险的若干建议。     

基于BP神经网络的P2P网贷借款者的信用风险评估

近两年国内P2P网贷平台迅速发展,信用风险开始迅速突显,问题平台持续显现。文章通过对国内P2P网络贷款平台人人贷进行研究,建立了一种针对P2P网贷借款者的信用评估指标体系,用于评估借款者信用的优劣。通过BP神经网络算法进行仿真及优化,得到了优异的信用评估效果,同时利用传统Logist ic二元回归模型对相同数据进行检验,其预测准确率不及BP神经网络模型,证明BP神经网络模型更加适合P2P网络贷款平台进行信用风险评估。     

P2P网络借贷平台的道德建设研究

本文通过对P2P网络借贷平台文献梳理,利用图表分析得出当下我国P2P网络借贷平台的发展状况.总结出P2P网络借贷平台出现问题的原因,以及一系列的道德失范的表现.从而确立P2P网络借贷平台道德建设的重要性.为此提出了从道德观念、行业道德、制度建设以及信用建设方面进行重建.     

探究P2P网络借贷的运行模式与风险控制

近年来,我国的P2P网络借贷平台的数量呈爆炸式增长,且成交金额也在逐年增长.由于P2P网络借贷平台具有融资门槛低、金额小、贷款期限较短等特点,因此在这种网络借贷模式的运行下具有监管风险、信用风险、法律风险及操作风险等,为了防范P2P网络借贷模式的风险问题,就应该加强对网络借贷的风险控制,本文就对P2P网络借贷的运行模式与风险控制两个方面进行着重分析.     

我国P2P网络借贷的风险与监管研究

2011年以来,我国P2P网络借贷行业以年均500％的速度爆发式增长.2013年,全年成交额超过2 000亿元.截至2014年6月末,我国P2P平台数量已达911家.自2006年我国P2P网络借贷诞生以来,演变出了一些具有中国特色的商业模式,不同模式风险各异,给投资人与监管者带来了较大挑战.本文就我国P2P网络借贷模式中的五种核心要素进行了比较分析,讨论了我国P2P网络借贷中的五类主要风险,并从征信体系、信息披露、产品信用评级行业以及自律标准等四个方面,对现有监管思路提出补充建议.     

网络上的民间金融

"为网店秋装做准备、希望支持!额度8000暂时用5000,谢谢!"——这是记者打开拍拍贷的网页,看到的一条借款请求。如果你在网络上看到这种借款请求,你会掏出钱来吗?令人惊讶的是,在这条借款请求之后,已经有了25个人借出了50到100元不等的款项,按照这个速度,这位网络上的借款者有望在一天之内借到自己需要的钱。让你能通过网络向陌生人借钱,这就是网络P2P贷款平台的魅力。网络P2P借贷平台算得上是一个新生事物,即     

P2P网络借贷中的典型问题及解决方法研究

近几年来,P2P网络借贷在中国悄然兴起并迅速发展,与此同时,也出现了许多潜在问题.本文选取P2P网络借贷在发展过程中遇到的几个典型问题进行研究分析,并针对各个问题给出了相应的解决办法——通过信号传递解决逆向选择问题;引入信用担保机构防范道德风险;针对羊群效应采取完善征信体系等措施.     

借款人描述性信息对投资人决策的影响——基于P2P网络借贷平台的分析

已有研究证明,在缺乏抵押机制的P2P网络借贷关系中,自愿性信息披露对投资人的决策会产生影响。但怎样的自愿性信息披露会影响投资人的投资决策?对个人经历、性格、品质等方面的叙述(即描述性信息)是否会对投资人决策产生影响?本文以手工收集的P2P网络借贷平台"拍拍贷"借款标的为研究样本,对描述性信息所包含的特征进行分析。实证结果发现,描述性信息会对投资人决策产生影响,提供更多描述性信息的借款人更容易成功借款;低信用等级的借款人倾向于提供更多的描述性信息;描述性信息中包含的不同特征对投资人决策的影响不同,表明自己是稳定的更有助于成功借款。     

基于P2P网络借贷模式分析辽宁中小企业融资成本的降低思路

随着信息技术的不断发展,互联网金融借贷也迅速兴起.P2P网络借贷,作为一种新兴的互联网金融工具,在当前民营经济的发展中,发挥着越来越重要的作用.尤其是对于中小型企业融资成本降低有着巨大的帮助.通过分析P2P借贷工具在中小企业经营发展中的特点,来进一步探究基于P2P网络借贷平台的中小企业融资成本降低思路.     

神经网络技术在P2P网贷中小企业信用评估中的应用

P2P网络借贷被认为是解决中小企业融资难问题的有效途径,但为规避中小企业的违约风险,中小企业信用评估问题的重要性不言而喻。首先,利用P2P平台——点融网的相关中小企业数据特征以及宏观经济指标,构建27个指标的中小企业信用风险评估指标体系;其次,利用Python技术收集点融网上中小企业的相关数据和宏观经济数据作为训练集和测试集样本,采用SMOTE算法解决训练集中样本的不均衡问题;最后,为达到分类降维的目的,用主成分因子分析方法对信用风险指标进行筛选。然后采用两种神经网络技术——多层感知器与径向基函数——来预测中小企业的违约概率。结果表明,多层感知器对于中小企业违约概率的预测能力较强,准确率达到100.00%,预测非违约中小企业违约风险的准确率仅为76.30%,而径向基函数预测正确率略胜一筹,达到92.50%,总体正确率为93.00%。     

群组制度对P2P网贷平台借款成功率和借款利率的影响*——基于Prospercom样本数据的实证检验

2013年后,中国的P2P网络借贷（简称P2P网贷）异军突起,在激活金融要素和拓展投融资渠道的同时,也面临着不少理论与实践问题。本文将群组制度视为重要的社会资本,并以此为理论视角,对世界上规模最大的P2P网贷平台Prospercom①超过126万个借款标的进行实证检验,得出的主要结论是：加入群组,特别是加入借款标的经过群组组长审阅和信誉评分较高的群组,不仅能提高借款人获得贷款的成功率,而且能降低借款人的借款利率。本文认为,Prospercom的群组制度能够为中国P2P网贷平台健康发展提供有益的启示与借鉴。     

P2P网络借贷的风险与监管模式研究

2013年以来,我国P2P网络借贷平台发展速度较快,有效助推了普惠金融的发展,拓宽了中小企业的融资渠道,但P2P网络借贷平台暴露出平台机构风险、融资者风险、投资人风险和监管者风险等一系列风险。当前,在鼓励P2P网络借贷平台创新发展的同时,更重要的是坚持加强引导、规范和监管理念,采用"行业自律+监管"模式,尽快引入资金第三方存管和平台"去担保"对我国P2P网络借贷平台进行有效监管。     

基于因子分析法的我国P2P网络借贷平台风险评级研究

随着P2P网络借贷行业的发展,P2P运营平台的风险也日益显现.国内学者大多数采用定性分析的方法研究P2P网络借贷平台的风险,定量分析也主要从从借款方的信用风险入手,定量对P2P网络借贷平台整体风险评级的较少.因此,通过选取P2P网络借贷平台中的9个评级指标,运用因子分析法,对平台综合打分及风险评级,从而对平台风险防范提出一些建议.     

大数据时代P2P网络借贷中个人信息安全面临的威胁及其对策

在大数据时代,P2P网络借贷作为互联网金融的一部分,其平台数量呈井喷式增长.P2P网络借贷的出现无疑方便了人们对资金的需求,提高了个人资金的利用率,但P2P网络借贷中个人信息面临着滥用与泄露的严重威胁.本文介绍了P2P网络借贷的发展及借贷流程,从投资人和借款人的安全意识、P2P网络借贷平台的内控与系统、黑客攻击、法律法规等方面分析了P2P网络借贷中个人信息安全面临的威胁,并提出了相应的对策,为政府决策提供参考,以促进P2P网络借贷健康、可持续发展.     

P2P网络借贷平台长效监管机制的建立

随着互联网金融的迅猛发展,我国以P2P网络借贷为代表的互联网金融新形态也引发了越来越多人的关注.在互联网金融从严监管的大背景下,面对P2P网络借贷平台频频发生的跑路诈骗等事件,在严厉打击互联网金融违法活动的同时,也根据互联网金融市场新时期发展的新要求,建立长效监管机制,完善P2P网络借贷平台的监管体系,发挥其积极作用,共同促进互联网金融的健康发展.P2P网络借贷是一种直接的融资模式,其以互联网为媒介,在融资的过程中打破了传统的融资方式,采用通过第三方支付平台,脱离银行等金融机构的手段将资金贷给需求的主体.这种直接、快捷的网贷模式受到了大众的青睐,提高了资金的使用效率,推动了市场的繁荣和进步,但与此同时也给网络金融监管带来了巨大的挑战.     

P2P网络借贷市场对资本市场的风险溢出效应

构建Copula-GARCH模型,并利用2013—2016年中国P2P网络借贷市场、股票市场和债券市场的日收益率数据,实证研究了P2P网络借贷市场对资本市场的风险溢出效应。结果显示:P2P网络借贷市场与股票市场之间存在"跷跷板"效应,与债券市场之间呈现出较弱的联动效应;P2P网络借贷市场与股票市场和债券市场的上、下尾部相关性均很弱,风险溢出效应不显著。结论表明:在确保金融系统稳定的同时,中国可以适度发展P2P网络借贷行业。     

P2P网络借贷平台的经营特点及风险分析

P2P是互联网金融行业的应用代表,其发展至今,已经渐渐由最初的混杂状态慢慢变得规范起来,2015年P2P网络借贷行业仍然处于成长期.本文以我国P2P网络借贷平台的发展现状为基础,简要分析其经营的特征和所面临的主要风险.