基于Logistic的P2P网络贷款信用风险测度研究

发布时间：2017-05-20 08:03

  本文关键词：基于Logistic的P2P网络贷款信用风险测度研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：P2P网络贷款是一种基于互联网思想并独立于正规金融体系之外的借贷交易模式。截止到2015年3月底我国P2P网络贷款平台的运营数量已经达到1728家,累计成交量已达到5000亿元。平台的过快增长,有效监管的缺乏,是导致P2P网贷平台风险事件频发和问题平台增多的重要因素。加之国内经济结构持续深入调整,经济增速下滑,受经济下行压力增大的影响,P2P网贷行业的信用风险暴露持续上升。P2P网络贷款平台靠经营风险获取利润,因此风险管理技术是P2P网贷平台的核心竞争力,也是今后一段时间内一直贯穿在P2P网贷行业发展的主线。本文从P2P网络贷款产生信用风险的原因入手,并简单介绍了信用风险度量模型,结合P2P网贷的实际情况,选取Logistic回归模型对P2P网络贷款信用风险度量和预测。借款人的违约率大小主要受借款人自身状况和贷款状况的影响,故文中选取借款人学历、年龄、贷款金额、贷款利率等指标并通过主成分分析,将解释变量的个数减小到4个。通过Logistic模型实证分析,得出具体表达式,模型结果显示,借款人的违约概率与学历的高低等因素成反比和贷款金额、期限等四个指标都与借款人的违约风险成正比,符合实际情况,然后样本内数据组和样本外数据组也分别验证了模型较高的预测准确率,说明采用Logistic回归模型对P2P网络贷款信用风险进行度量是可行和可靠的。
【关键词】：P2P网络贷款 信用风险 Logistic回归模型
【学位授予单位】：安徽财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F724.6;F832.4
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-14
• 第一节 选题背景和研究意义8-10
• 一、选题背景8-9
• 二、研究意义9-10
• 第二节 论文的结构框架10-11
• 第三节 文献回顾及分析11-13
• 一、国外相关理论11-12
• 二、国内相关理论12-13
• 三、国内外文献评述13
• 第四节 文章的研究方法和主要创新点13-14
• 第二章 P2P网络贷款概述及信用风险分析14-20
• 第一节 P2P网络贷款的概述14-18
• 一、运营模式14-15
• 二、运作模式的特征15-16
• 三、P2P网络贷款行业发展现状16-17
• 四、P2P网络贷款行业的外部环境17-18
• 第二节 P2P网络贷款的信用风险分析18-20
• 一、信用风险的概念18
• 二、产生信用风险的原因18-20
• 第三章 P2P网络贷款信用风险的度量20-25
• 第一节 传统的信用风险度量20-23
• 一、专家分析法20
• 二、信用评分法20-21
• 三、Logistic回归法21-23
• 四、神经网络分析法23
• 第二节 基于数学工具的现代风险度量模型23-24
• 一、KMV模型23
• 二、Credit Risk+模型23-24
• 三、Credit Metrics模型24
• 第三节 本章小结24-25
• 第四章 Logistic在信用风险度量中的实证分析——以人人贷为例25-37
• 第一节 人人贷的平台介绍25-26
• 第二节 指标的选取和数据的搜集26-28
• 一、指标的选取26-28
• 二、指标数据的搜集28
• 第三节 主成分分析28-33
• 一、相关性检验和多重共线性判定28-29
• 二、KMO和Bartlett球形检验29-30
• 三、主成分分析30
• 四、确定因子载荷矩阵30-33
• 第四节 构建Logistic模型33-35
• 一、求取主成分F的表达式及数值33
• 二、建立Logistic模型33-35
• 第五节 模型的检验35-36
• 第六节 实证结果分析36-37
• 第五章 结论与建议37-39
• 第一节 结论分析37
• 第二节 不足之处37-38
• 第三节 建议38-39
• 参考文献39-41
• 致谢41

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 郭阳;;中国P2P小额贷款发展现状研究[J];上海金融;2012年12期

  本文关键词：基于Logistic的P2P网络贷款信用风险测度研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：381004