P2P网络借贷中社会资本对借款者违约风险的影响——以Prosper为例

本文将推荐信任与小组关系、朋友关系共同作为社会资本的替代变量,分析其对借款者违约风险的制约机制,同时利用Prosper网络借贷平台的数据,实证检验社会资本对借款者违约风险的影响。研究结果表明,在P2P网络借贷中,社会资本的存在能够降低借款者违约风险,无论是通过加入小组,还是增加投资者中朋友的个数或借款列表被推荐的次数,都可以提高借款者的社会资本,充分发挥社会资本的甄别、监督以及社会惩罚作用,降低违约风险发生的可能性。P2P网络借贷平台可以通过增加借款者社会资本的机制设计,降低违约风险,最终降低行业整体的违约率。     

P2P网络借贷违约行为影响因素实证研究——以“红岭创投”为例

P2P网络借贷存在违约风险,对违约风险的控制是P2P平台以及投资者所关心的问题。论文以"红岭创投"的交易数据为研究对象,选取借款者违约行为的9个特征因素建立Logit模型进行实证分析。结果显示,借款利率,借款期限、借款用途、提前还款次数和逾期还款次数对借款者的违约行为(违约率)有显著的正向影响,借款金额、信用积分、户口所在地和正常还款次数对借款者的违约行为(违约率)有显著负向影响,其中借款利率对借款者的违约行为影响程度最高。     

基于信息不对称视角的P2P产品竞争绩效研究

本文认为P2P网络借贷市场具有垄断竞争的市场特征,作为借贷产品的供给者,借款者的行为直接影响其产品的竞争绩效。基于信号传递和信号甄别模型的研究发现,在信息不对称的情况下,借款者需随产品潜在风险的增加而传递更具体的信息,从而提高投资者的综合评价。进一步研究表明,硬信息是投资者信息甄别的基础,但软信息将有助于提高产品竞争绩效。     

P2P网络借贷平台的羊群行为研究*--基于Logistic模型的实证分析

随着我国民间借贷日趋活跃,P2P网络借贷平台发展方兴未艾。对P2P网络借贷平台的羊群行为进行系统的实证研究具有现实意义。本文将影响P2P网络借贷平台后续投标的所有变量划分为4个维度,包括标的特征、信用特征、个人特征和往期借款,从这四个维度中选取了17个自变量构建Logistic回归模型,然后基于“拍拍贷”的1642条不同借款者的当前借款项目数据,利用Logistic回归方法分析了当前投标次数对获得后续投标可能性的影响。研究发现,当前投标次数能够对获得后续投标的可能性产生显著的正向影响,由此证明P2P网络借贷平台存在羊群行为。因此,需要从完善征信体系建设入手,降低P2P网络借贷平台的信息不对称性,避免羊群行为的盲目性给网络借贷平台资金安全带来的危害。     

基于因子分析的P2P网络借贷信用风险生成与传导路径研究

P2P网络借贷平台环境下,由于集中了越来越多"不规范"的借款者,导致信用风险不断衍生传导。本文以"人人贷"平台随机抓取的数据为基础,通过探索性和验证性的因子分析,探讨P2P网络借贷信用风险的生成与传导路径,指出P2P网络借贷信用风险主要通过标的风险和借款者违约风险生成,且二者之间的相互作用借助平台信用保护机制,最终传导至整个P2P网络借贷行业。最后,有针对性地提出了防范控制我国P2P网络借贷信用风险的对策。     

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.     

借款人声誉与风险识别——来自P2P网络借贷的证据

P2P网络借贷和传统借贷都存在着信息不对称,借款人声誉作为一种信号缓解了信息不对称程度,提升了借贷效率。本文以借款人过往逾期次数与成功借款次数作为声誉变量,实证研究了借款人声誉对违约风险的识别效应,同时发现随着借款人还款能力的增加,这种风险识别效应也在增强,因此投资人和P2P平台可借助分析借款人声誉指标做出合理的投资和监控决策,降低P2P网络借贷风险,使得P2P网络借贷成为传统借贷的有力补充。     

对当前我国P2P网络借贷平台发展的思考

P2P网络借贷作为互联网金融的一部分,近几年在我国取得了很快的发展。本文介绍了我国P2P网络借贷平台的发展现状,并分别从投资者、借款者和整个金融市场三个角度认识到平台发展的巨大优势,随后分析了我国P2P网贷存在的问题和不足,最后,分别站在投资者、借款者、平台经营者、P2P行业和政府五个角度针对存在的问题给出了一些建议。     

“P2P+保险”模式对借贷双方行为的影响——基于演化博弈论的分析

随着P2P网贷行业"去担保化"政策的出台,平台自主担保、第三方担保等模式逐渐退出该行业,保险成为P2P平台化解市场风险的管理手段之一。本文基于演化博弈理论构建了信用信息共享机制以及保险参与机制下P2P借贷双方两大群体之间博弈的复制动态模型,分析不同条件下的演化稳定状态,即保险的介入是否有效约束借款人违约行为,以及能否促进投资者投资积极性。研究表明,借款利率以及信用信息共享水平直接影响借贷双方策略选择,借款人缴纳保费的政策可有效约束借款人违约行为,保险公司风险分担比例越大越能有效激励投资者投资积极性,在满足一定参数条件下,借贷双方博弈演化稳定于(放贷,守约),从而为监管部门引入保险机制提供一定理论依据。     

哪些信息描述会影响网络借贷——基于P2P信息描述的研究评述

P2P网络借贷是新兴互联网金融领域的一项重大创新,借贷交易中的描述性信息在P2P借贷中起着重要的作用。本文对国内外P2P信息描述的文献进行了梳理,从借款人基本信息中的硬信息、软信息以及借款人信息描述等方面进行了总结,最后对P2P信息描述的未来研究提出了展望。     

P2P网络借贷成功率影响因素分析——以拍拍贷为例

本文以中国最大的P2P网络借贷网站拍拍贷为例,采用二元logistic回归模型建立网络借贷模型,研究影响借贷成功率的因素,并进行蒙特卡洛模拟。研究结果表明:借款利率、借款人历史失败次数对借款成功率有负的影响,而借款金额、借款人历史成功次数、信用积分、审核项目数对借款结果有正的影响。同时,借款人的性别、住宅情况也对借款结果有影响。在金融市场化改革过程中,与传统金融相比,P2P网络借贷除应重视模式创新之外,更要充分运用大数据的优势进行有效的信用评估和风险评估,从而为征信体系建设和借贷双方服务提供有利条件。     

借款描述对P2P借贷行为的影响研究

以人人贷平台上的交易记录为样本,研究借款描述对P2P借贷行为的影响。结果发现,借款人对借款描述的字数越多,越不容易获得借款,并且借款利率越高。这是因为,借款描述的字数虽多,但未能体现借款人的信用,无法增加出借人的信任和降低交易风险,因此,借款描述的字数越多,反而更不容易成功获得借款且借款成本较高。如想提高借款成功率和降低借款成本,借款人更应注重借款描述的质量而不是数量。     

借贷市场能准确识别学历的价值吗?——来自P2P平台的经验证据北大核心CSSCISSCI

尽管借贷企业历来看重借款人的学历水平,但对学历与借贷的深入探讨却较为缺乏。借助新颖的P2P数据,本文从两个方面提出假说并展开研究:从借款者违约结果方面,高学历借款者是否违约概率较低;从投资者投资决策方面,投资者是否更愿意借钱给高学历借款者。实证结果表明,高学历借款者如约还款概率更高,高等教育年限增强了借款人的自我约束能力,但是,投资者却并未亲睐高学历借款人,在通过教育程度识别信用风险的行为上存在偏差。     

浅谈P2P网络借贷平台的资金监管

P2P网络借贷平台（以下简称“P2P平台”）是近年来蓬勃发展的一种点对点资金借贷平台,其主要经营模式为：一些机构或个人在互联网上建立中介平台,融资人在平台上发放借款标的,出借人进行竞标并向融资人发放贷款。P2P网络借贷属于民间借贷的一种创新形式,这种借贷形式以互联网为媒介,促进了资金双方的信息透明度,提高了资金融通的效率,已逐渐成为我国资金融通的一个重要补充形式。     

房价上涨对P2P网络借贷成本的影响分析——来自“人人贷”的经验证据

本文利用中国P2P行业代表企业“人人贷”网络贷款平台的交易数据和中国70个大中城市的房价数据,实证研究了房价上涨对P2P网络借贷市场上的借款利率所产生的影响。实证结果表明,房价上涨显著增加了P2P借贷市场上的借款利率。进一步分析发现,房价上涨对P2P借贷市场上生产经营类、买房类和其他消费类借款项目的借款利率均具有显著的正向影响,且这一增加效应在生产经营类和买房类借款项目中体现得更为明显。此外,基于异质性的分析还发现,相比于一二线城市,房价上涨对三四线城市借款项目的借款利率影响更大。本文的研究发现,房价上涨对新兴互联网信贷市场的影响机制存在,这为相关部门制定房价调控和互联网金融监管政策提供了参考和补充。     

女性在P2P借款时比男性更受青睐吗?

本文构建了P2P借贷平台上投资者对借款者信赖度的影响因素模型,并利用宜人贷提供的100个样本和Eviews7.2,采用逐步线性回归的方法,着重探讨性别因素和投资者信赖度之间的关系,实证检验结果表明,在宜人贷平台上女性在借款时的确比男性更受青睐,除此之外利率水平、房产情况、婚姻状况、学历水平、年收入均与投资者的信赖度之间均存在显著的正相关关系.     

P2P网络借贷平台探析

P2P网络借贷,即通过网络进行借贷,意味着通过网络平台,借款者和放款者可以在线完成网络交易。所有的程序包括审核、会计、清算、申报等,都可以通过网络完成,满足了人们获取资本的便捷要求。在这篇论文中,我们详尽地介绍P2P网络借贷的基础概念、发展状况和积极意义。在分析其业务过程中的潜在风险后,结合国外成熟体系和成功经验,提出改善P2P行业发展的建议,以便让该行业在未来有更好的发展。     

我国P2P网络借贷信用风险影响因素研究——基于排序选择模型的实证分析

P2P(peer-to-peer)网络借贷是一种借助网络平台,由个人与个人间互为借贷双方的小额借贷交易。它作为互联网与民间借贷相结合的新兴金融模式,具有较高的信用风险。采用排序选择模型,基于 ex-celVBA 数据挖掘技术截取多个 P2P 网站数据,对平台信用风险的影响因素进行实证分析,结果表明：个人特征、信用变量、历史表现、借款信息分别对网络借贷信用风险存在正向影响,由此发现网站提供的信息对投资者避免信用风险没有起到实质作用。     

P2P网络借贷平台探析

P2P网络借贷,即通过网络进行借贷,意味着通过网络平台,借款者和放款者可以在线完成网络交易。所有的程序包括审核、会计、清算、申报等,都可以通过网络完成,满足了人们获取资本的便捷要求。在这篇论文中,我们详尽地介绍P2P网络借贷的基础概念、发展状况和积极意义。在分析其业务过程中的潜在风险后,结合国外成熟体系和成功经验,提出改善P2P行业发展的建议,以便让该行业在未来有更好的发展。     

我国P2P网络借贷平台及出借意愿影响分析——以拍拍贷为例

P2P网络借贷平台是一种新型的互联网金融模式,为个人及小微企业提供一种快捷、便利的融资渠道。本文介绍了我国P2P网络借贷平台,并以拍拍贷为例,应用其实际交易数据运用数理统计的方法,对影响投资者出借意愿的因素进行实证研究。研究结果对P2P借款者实现成功融资,以及P2P借贷平台健康持续的运营有一定的借鉴意义。