基于结构方程模型的P2P网贷信用风险影响因素及路径研究

发布时间：2020-06-21 14:42

【摘要】：P2P网贷在我国已经走过整整十个年头,作为互联网金融发展的创新产物,因其投融资门槛低,交易方式简便快捷、直接透明,受到广大中小企业及低收入人群的青睐。在这十年里,P2P网贷平台一直保持高速发展的势头。2017年,累计平台数量达到5970家,行业历史累计成交量达到62339.41亿元。然而,在网贷平台高速发展的同时,平台提现困难、破产、跑路等风险事件频繁发生,信用风险凸显,成为P2P网贷行业发展过程中面临的重大风险之一。论文从理论和实证两个层面研究P2P网贷信用风险。在对P2P网贷相关概念及其在我国的发展状况进行描述的基础上,从理论层面对信用风险展开研究。将投资人、借款人、平台、担保机构和托管机构这5大信用主体置于信用链系统分析其信用关系,构建博弈模型分析信用风险的形成机理。认为信用风险的成因主要有三点:一是信用体系不完善导致事前逆向选择;二是缺少有效监督导致事中道德风险;三是缺少有效约束导致事后道德风险。借款人生产经营突遭变故或投资失败,平台经营出现重大失误,担保机构、存管机构风控系统存在严重问题,宏观经济环境变化造成P2P网贷市场恐慌是信用风险爆发的四大导火索,这些信用链内部和外部的突发事件导致风险因素被引爆,信用风险通过人才、资金、信息等载体沿着传导路径被扩散到P2P网贷信用链内的所有风险节点。信用风险在每个风险节点上或被化解亦或进一步被放大,加速扩散进程,通过信用链内部与外部环境存在联系的各个信用主体向信用链外部传导,引发更大的信用危机。论文在构建P2P网贷信用风险评价指标体系和结构方程模型的基础上,从实证层面对信用风险展开研究。将借款人因素作为构建P2P网贷信用风险评价体系的主要依据。通过对人人贷的违约数据进行探索性因子分析,构建了由3个评价主因子和12个评价指标组成的综合评价指标体系,并据此构建结构方程模型对P2P网贷信用风险影响因素的路径展开分析。选择年龄、收入、工作年限、房产情况、车产情况作为潜在变量阅历与经济能力的观测变量,选择信用额度、标的总额、待还本息、坏账金额、贷款期限作为潜在变量标的特征的观测变量,选择逾期次数及累计逾期金额作为潜在变量信用风险的观测变量。结构方程模型结果显示:借款人的阅历与经济能力、标的特征对信用风险的影响显著。论文在理论研究和实证研究的基础上,从平台自身和外部环境两个层面对信用风险防范对策建议展开探讨。
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F724.6;F832.4
【图文】：

平台,交易金额,方程模型,盲点

基于结构方程模型的 P2P 网贷信用风险影响因素及路径研究的盲点，其方便快捷的特点让它饱受借款人和投资者青睐，P2P 网贷平台相继现，交易金额飞速增长。我国 P2P 网贷发展历程大致可以分为三个阶段。

成交额,行业,平台,平台模式

8数据来源：网贷天眼图 2-4 2009-2017 年我国 P2P 网贷行业成交额（1）萌芽阶段（2006 年—2011 年）。2006 年，P2P 网贷平台模式传入我国2007 年，国内首家 P2P 网贷平台建立。2011 年，全国范围内的 P2P 网贷平台48 家，其中活跃的平台数量则不足 10 家。虽然这一阶段活跃平台数量并不多但 P2P 行业表现出巨大的发展潜力和价值，行业成交额稳步上升，由 2009 年1.5 亿元增长到 2011 年的 84.2 亿元。（2）野蛮发展阶段（2012 年—2015 年）。2012 年，我国 P2P 网贷累计

【参考文献】