花呗消费与花呗违约相关性的研究
发布时间：2021-01-14 08:21
近年来,花呗消费产品受到在校大学生的青睐,花呗使大学生的消费行为、消费方式发生改变。在花呗提前消费这种模式下,到期还款出现一系列问题,最终导致花呗违约现象的发生。运用典型相关分析方法,构建了花呗消费组与花呗违约组的典型相关模型,借助于R软件,从定量的角度判别两组变量之间的相关作用程度。
【文章来源】：齐齐哈尔大学学报(自然科学版). 2020,36(05)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
花呗消费组的箱线图
饰?.5%，分9期费率为6.5%，分12期费率为8.8%。即使发生过逾期现象的大学生对逾期利率的认知也未必能够这么准确。这种对逾期利率的认知的模糊，很难对大学生起到警示作用。3花呗消费与花呗违约相关性研究本文运用典型相关分析[8]方法，构建了花呗消费组与花呗违约组的典型相关模型，借助于R软件，从定量的角度判别两组变量之间的相关作用程度。首先将收集到的数据读入R中，对数据进行做正态离差标准化，把标准化后的数据进行典型相关分析，计算出了花呗消费与花呗违约两组变量相互之间一一对应的样本相关系数。图4花呗消费与花呗违约的样本相关系数从图4可以看得出，花呗消费金额指标3x和花呗使用频率指标2x与花呗违约指标的相关程度比较大，芝麻信用分指标4x次之。而花呗违约这组变量中的花呗还款时间1y与花呗消费指标相关程度比较大，花呗违约次数2y次之。根据R运行结果，在标准化变量的典型变量的系数中，来自花呗消费指标和花呗违约指标的第一典型变量1U，1V分别如下：112341123450.031930.021660.061630.030960.0543470.0349020.0024760.0076840.022080UxxxxVyyyyy从标准化的线性关系来看，在花呗消费这组变量中，花呗使用频率2x与花呗消费金额3x的系数为正值，花呗可使用额度1x和芝麻信用4x的系数为负值，所以U1主要代表的是花呗使用频率和花呗消费金额两个指标。在花呗违约这组变量中，花呗还款时间1y与花呗还款方式2y的系数为正值，其余项的系数为负值，说明V1主要代表的是花呗还款时间与花呗还款方式这两个指标。表2花呗还款方式花呗还款方式占比/%生活费奖助学金兼职76.333.8615.94向其他借贷平台借
·64·齐齐哈尔大学学报（自然科学版）2020年图5第一典型变量(U1,V1)采用典型相关分析得到第一典型变量，根据典型变量具体数据进行可视化展示如图5所示：分布是接近一条向上的斜直线。所以，推断花呗消费组与花呗违约组存在正相关性。大学生使用花呗的频率越高，一次次地累加，自然而然花呗的消费金额就越来越高，花呗消费金额越高导致花呗还款时间会推迟，如花呗到期未还，则会出现花呗逾期利息或偿还花呗违约金的现象。如果花呗消费金额不多，且花呗还款来源方式多样，花呗到期还款就很容易。反之，如果花呗消费金额很多，还款来源又较少，则更容易出现花呗逾期还款或者违约。总而言之：大学生使用花呗的频率越高，消费金额越多出现违约现象的可能性越高，这点与实际情况还是比较符合的。但是大学生过高的使用花呗消费金额会助长大学生冲动消费，盲目消费等不理性的行为出现。4结束语从大学生群体出发，首先应当树立正确地消费观，花呗这种消费信贷产品使得大学生日常生活消费更加方便快捷，但这种提前消费的模式，会使得大学生不知不觉地过度地消费。大学生花呗还款经济来源主要是父母所给生活费用，过度消费不仅会加重自己和父母的生活负担，也会对自己将来的消费行为和信用行为产生一定的影响，徒增自己的生活压力。因此大学生应当理性消，合理评估自己的消费能力和还款能力，切忌为了攀比追求高质量生活盲目消费，消费超出自身的能力范围的一些昂贵的东西。其次大学生应该加强关于信贷产品的学习，通过调查发现，大学生对花呗逾期利率的认知情况很模糊，只有极少数学生详细了解具体逾期利率和分期还款情况，有些大学生甚至发生了违约现象仍然不知具体利率。这说明大学生对信贷产品了解的不够，应当多多学习信贷产品的具体细则，通
【参考文献】：
期刊论文
[1]大学生蚂蚁花呗消费信贷产品信用风险调查[J]. 陈纯,史福厚. 征信. 2019(10)
[2]哈尔滨市大学生使用“蚂蚁花呗”的现状研究[J]. 王岚,田泽华,肖萌,芦敏,姚梦琦. 中国商论. 2019(17)
[3]互联网消费金融运营探析——以蚂蚁花呗为例[J]. 陶镜竹. 现代经济信息. 2019(17)
[4]大学生网络借款平台业务风险防控分析——以蚂蚁花呗为例[J]. 任可. 财富时代. 2019(07)
[5]浅谈互联网金融风险防范与监管——以蚂蚁花呗为例[J]. 陈晴,黄曾裕. 现代经济信息. 2019(11)
[6]“蚂蚁花呗”对大学生消费行为的影响[J]. 高照,胡梓旺. 纳税. 2019(11)
[7]金融市场与金融中介互动发展的典型相关分析[J]. 肖新成,姚永红. 山东工商学院学报. 2008(06)
硕士论文
[1]关于大学生使用蚂蚁花呗满意度及影响因素的调查研究[D]. 刘寅乐.江西财经大学 2019
本文编号：2976561
【文章来源】：齐齐哈尔大学学报(自然科学版). 2020,36(05)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
花呗消费组的箱线图
饰?.5%，分9期费率为6.5%，分12期费率为8.8%。即使发生过逾期现象的大学生对逾期利率的认知也未必能够这么准确。这种对逾期利率的认知的模糊，很难对大学生起到警示作用。3花呗消费与花呗违约相关性研究本文运用典型相关分析[8]方法，构建了花呗消费组与花呗违约组的典型相关模型，借助于R软件，从定量的角度判别两组变量之间的相关作用程度。首先将收集到的数据读入R中，对数据进行做正态离差标准化，把标准化后的数据进行典型相关分析，计算出了花呗消费与花呗违约两组变量相互之间一一对应的样本相关系数。图4花呗消费与花呗违约的样本相关系数从图4可以看得出，花呗消费金额指标3x和花呗使用频率指标2x与花呗违约指标的相关程度比较大，芝麻信用分指标4x次之。而花呗违约这组变量中的花呗还款时间1y与花呗消费指标相关程度比较大，花呗违约次数2y次之。根据R运行结果，在标准化变量的典型变量的系数中，来自花呗消费指标和花呗违约指标的第一典型变量1U，1V分别如下：112341123450.031930.021660.061630.030960.0543470.0349020.0024760.0076840.022080UxxxxVyyyyy从标准化的线性关系来看，在花呗消费这组变量中，花呗使用频率2x与花呗消费金额3x的系数为正值，花呗可使用额度1x和芝麻信用4x的系数为负值，所以U1主要代表的是花呗使用频率和花呗消费金额两个指标。在花呗违约这组变量中，花呗还款时间1y与花呗还款方式2y的系数为正值，其余项的系数为负值，说明V1主要代表的是花呗还款时间与花呗还款方式这两个指标。表2花呗还款方式花呗还款方式占比/%生活费奖助学金兼职76.333.8615.94向其他借贷平台借
·64·齐齐哈尔大学学报（自然科学版）2020年图5第一典型变量(U1,V1)采用典型相关分析得到第一典型变量，根据典型变量具体数据进行可视化展示如图5所示：分布是接近一条向上的斜直线。所以，推断花呗消费组与花呗违约组存在正相关性。大学生使用花呗的频率越高，一次次地累加，自然而然花呗的消费金额就越来越高，花呗消费金额越高导致花呗还款时间会推迟，如花呗到期未还，则会出现花呗逾期利息或偿还花呗违约金的现象。如果花呗消费金额不多，且花呗还款来源方式多样，花呗到期还款就很容易。反之，如果花呗消费金额很多，还款来源又较少，则更容易出现花呗逾期还款或者违约。总而言之：大学生使用花呗的频率越高，消费金额越多出现违约现象的可能性越高，这点与实际情况还是比较符合的。但是大学生过高的使用花呗消费金额会助长大学生冲动消费，盲目消费等不理性的行为出现。4结束语从大学生群体出发，首先应当树立正确地消费观，花呗这种消费信贷产品使得大学生日常生活消费更加方便快捷，但这种提前消费的模式，会使得大学生不知不觉地过度地消费。大学生花呗还款经济来源主要是父母所给生活费用，过度消费不仅会加重自己和父母的生活负担，也会对自己将来的消费行为和信用行为产生一定的影响，徒增自己的生活压力。因此大学生应当理性消，合理评估自己的消费能力和还款能力，切忌为了攀比追求高质量生活盲目消费，消费超出自身的能力范围的一些昂贵的东西。其次大学生应该加强关于信贷产品的学习，通过调查发现，大学生对花呗逾期利率的认知情况很模糊，只有极少数学生详细了解具体逾期利率和分期还款情况，有些大学生甚至发生了违约现象仍然不知具体利率。这说明大学生对信贷产品了解的不够，应当多多学习信贷产品的具体细则，通
【参考文献】：
期刊论文
[1]大学生蚂蚁花呗消费信贷产品信用风险调查[J]. 陈纯,史福厚. 征信. 2019(10)
[2]哈尔滨市大学生使用“蚂蚁花呗”的现状研究[J]. 王岚,田泽华,肖萌,芦敏,姚梦琦. 中国商论. 2019(17)
[3]互联网消费金融运营探析——以蚂蚁花呗为例[J]. 陶镜竹. 现代经济信息. 2019(17)
[4]大学生网络借款平台业务风险防控分析——以蚂蚁花呗为例[J]. 任可. 财富时代. 2019(07)
[5]浅谈互联网金融风险防范与监管——以蚂蚁花呗为例[J]. 陈晴,黄曾裕. 现代经济信息. 2019(11)
[6]“蚂蚁花呗”对大学生消费行为的影响[J]. 高照,胡梓旺. 纳税. 2019(11)
[7]金融市场与金融中介互动发展的典型相关分析[J]. 肖新成,姚永红. 山东工商学院学报. 2008(06)
硕士论文
[1]关于大学生使用蚂蚁花呗满意度及影响因素的调查研究[D]. 刘寅乐.江西财经大学 2019
本文编号：2976561
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