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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

汽车经销商融资业务信用风险传导机制研究

信用风险又称违约风险,是指借款人因故不愿或无力履行合同条件而构成违约,致使银行遭受损失的可能性。汽车供应链金融的信用风险与汽车供应链的运作紧密相关,一旦供应链条上的某一个节点出现问题,由此引起的风险会沿着产业链条向上下游相关企业传导和扩散,从而影响银行贷款资金的安全。以汽车经销商融资业务为例,建立汽车经销商融资业务信用风险传导模型,探讨汽车产业链上下游的价格变动可能引发的信用风险。     

加强对金融担保公司的监管

重视金融担保公司风险 金融担保公司是近年来兴起的专门从事为借款人融资提供担保的公司,属于新生事物。它在产生初期确实对促进部分中小企业融资起到了积极作用,但从目前看来,存在着相当多的弊端,具体体现在信用风险、市场风险和操作风险三个方面。     

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。     

福建省网络借贷平台信用风险预警研究

互联网化和科技化是金融行业未来的发展趋势。网络借贷作为互联网金融重要的业务模式之一,在满足私人部门投融资需求方面发挥了重要作用,已成为个人消费、小微企业经营在正规金融体系以外的重要融资渠道。本文在分析福建省网络借贷平台发展历程和信用风险的基础上,运用基于GA优化的SVM模型对平台信用风险进行仿真测试,取得了良好的预测效果,并通过灵敏度分析得到对平台运营状况的影响最为显著的几个因素。     

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网络借贷的羊群行为及其信息驱动

我国互联网金融投资者面临的骗局和连锁风险,是否是互联网金融羊群行为的必然结果呢?如何建构互联网金融的监管制度,才能在不影响互联网金融融资效率前提下降低互联网金融的风险呢?在改进的MNL模型基础上,通过研究我国P2P网络借贷羊群行为的性质及其背后的信息驱动,回答上述问题。研究结果显示,我国P2P网络借贷市场上存在着理性的羊群行为;其背后的信息驱动因素依次为平台信息、项目信息和借款人信息。因此,我国网络借贷市场不会由于投资者羊群行为引发市场风险,互联网金融监管机制的重点在于,强化投资者保护、完善和统一P2P网络借贷平台的信用评估和披露制度。     

互联网金融模式与普惠金融

本文将互联网金融分成网络融资、大数据金融模式、第三方支付模式三类,并分析了互联网金融与普惠金融的关系。同时,互联网金融在发展过程中存在诸如信用风险、流动性风险、资金安全风险、长尾风险、信息技术风险等问题。因此,为控制或减少互联网金融发展过程所带来的风险,相关部门应该构建必要的信息安全和信息披露机制,实施第三方资金托管机制,明确互联网金融的监管主体和相关法律法规适应性。     

BP神经网络模型在中小企业融资担保信用风险控制中的应用

鉴于融资担保机构在中小企业融资方面起到越来越重要的作用，构建中小企业风控模型势在必行。本文首先从构建中小企业风控模型指标从发，运用主成分分析法获得主成分得分，并以此得分作为风控模型的数据输入；其次运用python语言构建BP神经网络风控模型，使用网络搜索方法寻找最优模型参数；进一步运用交叉验证、混淆矩阵及ROC曲线评估模型性能，证实BP神经网络风控模型性能较优；最后介绍BP神经网络模型在中小企业融资担保信用风险控制中的实际应用。     

NFCS助互联网金融风控升级

正NFCS建设动因网络金融征信系统(NFCS,Net Finance Credit System)是全国首个基于互联网提供专业化服务的信息系统,其上线运行对于规范互联网金融业务、控制线上融资风险意义重大。NFCS的建设动因有三方面。第一,网络金融业务需要征信系统支撑。国外投资人投资互联网金融平台获得的平均回报通常高于银行利息,资金需求方通过平台融资的息费水平通常低于或与传统融资成本持平,互联网对流程的优化,使节约下来的中间成本造福了资金融通的两端。相对而言,国内网络金融企业(一些电商平台自建的融资平台可能除外)虽然也为草根投资人提供相对高回报的投资工具,但付出的代价却是借款人     

基于产业生态平台的供应链金融模式研究:理论分析与案例实证

随着传统产业的数字化转型和金融科技的发展,供应链金融正在向互联网供应链金融转型,提炼互联网供应链金融的典型运作模式,分析其缓解小微企业融资难题的内在机理,对于加快传统供应链金融转型升级,缓解小微企业融资难题具有重要意义。本文分析了互联网供应链金融缓解小微企业融资难题的理论机制,并以山东高速信联科技股份有限公司基于“车支付”生态圈构建的供应链金融模式进行案例实证。研究发现,产业生态平台基础和金融科技赋能是互联网供应链金融活动的两大典型特征,极大降低了供应链金融的交易成本和风险,带来了零边际成本和规模报酬的递增,使得基于产业生态平台的供应链金融能够在商业可持续前提下,有效缓解海量小微客户融资难题。     

互联网金融利率定价能否准确反映违约风险？——基于P2P网络借贷的实证检验北大核心

本文以P2P网络借贷平台——“人人贷”的历史数据为研究样本,从风险补偿的视角,研究互联网金融利率定价能否有效覆盖违约风险。研究结果表明:P2P产品的借款利率整体上低估了借款人的违约风险;投资者对借款订单信息、借款人个人信息以及信用评估信息存在不同的风险敏感性,对借款期限、借款金额、借款人的信用等级以及婚姻状况的风险敏感性较高,而对借款人的工作所属行业、工作时间、年龄、学历信息的风险敏感性较低;在不同的P2P细分市场中,由于投资者的风险敏感性有所不同,其对借款人所要求的风险溢价也有所差异,进而产生了部分细分市场中违约风险被低估或者高估的现象。上述研究结论表明,国内互联网金融的利率定价机制并不能够准确反映借款人的违约风险。为此,要反思国内互联网金融的定价和风险控制机制,从风险控制制度建设着手,推动互联网金融健康、有序发展。要完善互联网金融行业的信息披露制度,夯实利率定价准确反映风险的基础;要推动互联网金融平台优化对借款人的信用评估机制,引导投资者对信用评估信息给予关注和重视;要加强投资者风险教育,引导投资者对互联网金融产品的违约风险及其他风险进行有效识别和定价。     

我国P2P网络借贷信用风险下投资者利益保护研究——基于人人贷的数据分析

作为一种新兴的借贷模式,P2P网络借贷兼具互联网思维和普惠金融理念,自传入我国至今已成长为一股不可小觑的金融力量。而在P2P网络借贷中存在的借款人信用风险,严重危害了投资人的利益。国内P2P网络借贷平台为缓解此现象也进行了借款人信息披露机制,但通过对"人人贷"的实证研究发现,其标的信息中的大部分信息并不足以为投资者提供有效的风险判断。     

基于关联网络的制造业债券信用风险传染路径研究

制造业债券市场是实体经济的重要融资平台,但也存在着潜在的信用风险传染问题,防范化解其信用风险对于维护实体经济和金融市场的稳定至关重要。本文以2018—2022年制造业发债主体为研究样本,采用KMV模型来度量信用风险,利用关联规则算法构建风险关联网络,探索债券信用风险传染路径,借助SIRS传染病模型进行多情景模拟分析。结果表明,制造业债券发行主体信用风险关联网络具有小世界与无标度特征;制造业企业具有产业集聚特点,关键节点大部分位于广东和江苏,且以工业机械、机动车零配件和基础化工行业为主;救助政策在降低风险方面发挥关键作用,免疫政策对易感企业有显著影响。上述结论可以为政府在制造业债券风险防范方面的相关工作提供政策参考。     

回归金融本质：互联网金融创新与“e租宝”案

互联网金融创新是"双创"的重要领域,"e 租宝"案例表明:互联网金融平台爆发式增长的同时积累了各类风险.互联网金融创新应回归金融本质,应用市场链理论可将互联网金融风险模块化为管理与技术的内控风险、超高利息承诺信用风险、低资产客户评估风险、监管生态风险、原始资本薄弱风险和模块间信息传递风险六个模块.互联网技术只是解决金融业务信息不对称的手段,应从金融本质视角出发结构化地防范互联网金融风险.