P2P网络借贷借款人信用风险研究

发布时间：2017-03-16 15:06

  本文关键词：P2P网络借贷借款人信用风险研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着社会科技的进步,我国信息产业不断繁荣发展,而依托于互联网的P2P网络借贷得以迅速发展。据统计,截至2015年8月,我国共有P2P网络借贷公司3109家,与2013年底的638家相比翻了5倍。随着网络环境的进一步优化以及公众对网络借贷认知度的不断提高,我国P2P网络信贷行业仍有极大的发展空间。然而,目前我国P2P网络借贷信用风险问题突出,大部分平台缺乏专业的风险管理人员,对借款人信用的审核大都限于借款人上传的资料,信用评级很大部分依赖风控人员和审核人员的主观判断,这远远不能满足投资者对其资金安全的要求。因此,如何对借款人的信用风险进行合理客观的评价,为借款人的信用风险的预测建立一套有效的信用评估方法,提高借款人的信用风险管理水平迫在眉睫。本文首先从我国互联网金融迅猛发展的大背景出发,分析了我国P2P网络借贷发展现状。从P2P网络信用风险的特征、成因入手,揭示了P2P网络信用风险的生成机理。其次,梳理了国内外主要的信用风险评估方法及信用风险评价模型,选择适合P2P网络信用风险评估的logistic模型。再次,本文以拍拍贷公司为例,进行实证研究,通过决策树模型对存在违约行为的借款人特征进行分析,以此为基础,结合logistic模型找出违约行为的关键影响因素,构建借款人信用风险的评价方法,通过样本测试,验证模型的信用评价情况。最后,对我国P2P网络借贷风险的控制提供具体的政策建议。本文的特色在于选取国内新兴的P2P网络借贷这一金融模式的借款人信用风险为研究对象。目前国内缺乏针对P2P网络借贷信用风险评估和控制的研究,对借款人信用风险评估和控制的研究更为少见。另外,结合决策树模型和logistic模型找出借款人违约行为的关键影响因素,使得借款人信用风险的预测模型同时包含决策树及logistic模型的解释能力,结果将更加准确。
【关键词】：P2P网络借贷 信用风险 决策树模型 logistic模型
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F832.4
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 绪论12-34
• 1.1 研究背景12-21
• 1.1.1 互联网金融的发展12-14
• 1.1.2 P2P网络借贷的发展14-19
• 1.1.3 我国P2P网络借贷信用风险问题突出19-21
• 1.2 选题的意义21-23
• 1.2.1 理论意义21-22
• 1.2.2 现实意义22-23
• 1.3 文献综述23-31
• 1.3.1 P2P网络借贷领域借款人研究综述23-27
• 1.3.2 P2P信用风险评价方法研究综述27-30
• 1.3.4 研究评述30-31
• 1.4 研究内容和研究方法31-34
• 1.4.1 研究内容31-32
• 1.4.2 研究方法32-34
• 第二章 P2P网络借贷及信用风险分析34-49
• 2.1 P2P网络借贷的概念界定及特点34-35
• 2.1.1 P2P网络借贷的概念界定34
• 2.1.2 P2P网络借贷的特点34-35
• 2.2 P2P网络借贷的模式分析35-42
• 2.2.1 国外模式35-37
• 2.2.2 国内模式37-42
• 2.3 P2P网络借贷信用风险管理现状42-49
• 2.3.1 信用风险的概念界定及特点42
• 2.3.2 P2P网络借贷借款人信用风险的成因42-43
• 2.3.3 P2P网络借贷借款人信用风险的管理现状43-49
• 第三章 P2P网络借贷逾期借款人的特征研究49-59
• 3.1 简单统计下逾期借款人的特征研究49-52
• 3.1.1 逾期借款人地域分布49
• 3.1.2 逾期借款人性别分布49-50
• 3.1.3 逾期借款人学历分布50-51
• 3.1.4 逾期借款人婚姻状况分布51
• 3.1.5 逾期借款人职业分布51-52
• 3.2 决策树模型下逾期借款人的特征研究52-59
• 3.2.1 决策树方法概述52
• 3.2.2 决策树属性选择方法52-54
• 3.2.3 数据的采集与内容说明54
• 3.2.4 决策树模型下借款人的特征研究54-59
• 第四章 基于logistic模型的P2P网络借贷借款人行为的实证研究59-71
• 4.1 拍拍贷平台59-61
• 4.1.1 拍拍贷平台的信用风险体系59-61
• 4.1.2 拍拍贷平台的保障模式61
• 4.2 拍拍贷借款人违约风险实证研究61-69
• 4.2.1 二元logistic模型简介61-62
• 4.2.2 数据准备与变量的选取62-65
• 4.2.3 相关系数分析65-66
• 4.2.4 回归结果分析66-69
• 4.3 样本的验证69-71
• 4.3.1 借款人违约行为的预测模型69
• 4.3.2 违约预测模型的样本验证69-71
• 第五章 我国P2P网络借贷借款人信用风险政策建议71-78
• 5.1 加强借款人信用信息风险防范71-74
• 5.1.1 采用“硬信息+软信息”的信用分数和信用等级的评定71-72
• 5.1.2 采取借款金额的“限额管理”办法72
• 5.1.3 设置借款利率警戒线72-73
• 5.1.4 根据借贷历史表现设置奖罚制度73
• 5.1.5 鼓励提交优质、创新性的信用证明资料73-74
• 5.2 建立大数据个人征信模式74-75
• 5.3 选择优质P2P平台，预防借款人被动逾期75-77
• 5.3.1 加大风险指标的权重75-76
• 5.3.2 关注流动性等运营数据76
• 5.3.3 重视线下调查76-77
• 5.4 加强P2P网络借贷的政府监管77-78
• 5.4.1 建立P2P网络借贷平台的信息报送机制77
• 5.4.2 加强P2P网络借贷平台规范化运作，，保护金融消费者合法权益77-78
• 第六章 总结与展望78-80
• 参考文献80-84
• 附录84-104
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果104-105
• 致谢105-106

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