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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

基于P2P个人借贷平台的信用风险识别

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.     

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。     

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。     

我国P2P信用风险度量研究

互联网金融中以P2P借贷最具有代表性,其原理是依托互联网将零散的资金汇集起来用于投资。由于依托互联网的原因,P2P实际运营风险也很难进行度量及管控,主要体现为信用风险、流通性风险、技术风险以及市场风险等。本文利用CRITRI算法的基本思路来确定评价指标的两个客观权数,一是对比强度,二是评价指标之间的冲突性来建立P2P信用风险度量模型,并根据此模型对目前金融市场上的一些主要的针对中小企业的贷款P2P网贷平台进行了信用风险评价。     

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。     

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。     

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。