P2P网贷平台信用风险评价研究

发布时间：2021-01-07 11:20

　　近年来一种高收益、易操作且期限灵活的理财方式——互联网金融理财逐渐走入大众的视线中,而P2P网贷作为互联网金融行业的典型行业代表,凭借其高收益、高回报的特点极大的吸引了消费者的投资目光,并在我国发展迅速起来。但自2013年以来,P2P网贷平台因经营不善、恶意欺诈等原因进行诈骗、跑路的失信现象不断攀升,其中“庞氏骗局”以及在2015年出现的“e租宝”事件,非法集资金额达到上百亿元并让百万投资者遭受了巨大损失,引起极大的不良社会反响。P2P网贷平台的信用风险问题给整个金融行业带来了新的冲击,对P2P网贷平台的信用风险进行评价可以为国家政策监管提供依据,也可以帮助投资者合理选择网贷平台。本文参照目前中小企业与银行的信用风险等级评价方法并结合我国P2P网贷平台信用风险的特点,构建了具有我国P2P网贷行业特色的、定性与定量指标相结合的P2P网贷平台信用风险评价模型,从而将P2P网贷平台的信用风险量化。在选取定量、定性指标时,充分考虑了影响产品合规性、平台信息披露和能全面体现平台营业状况等的因素;针对指标权重的确定,本文采用相对比较法,将两两指标的重要性比较设计成问卷的形式,发放给相关领域的被调查... 

【文章来源】：东北石油大学黑龙江省

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

各年网贷运营平台数量走势

018年累计平台数量量地域分布

图 2-4 各年综合收益率走势 2014 年开始随着 P2P 网贷行业发展趋于成熟，正常运营平台更倾向于发布长的，而打着“期限短、高利率”旗号的小平台逐渐清退，从而带动行业平均借款。2018 年网贷行业平均借款期限为 12.65 个月，相比 2017 年拉长了 3.49 个月

【参考文献】：
期刊论文
[1]P2P平台信用风险评价模型研究[J]. 刘晓宇,孟枫平.  长春理工大学学报(社会科学版). 2018(02)
[2]P2P网贷个人信用风险评估模型研究——基于混合果蝇神经网络的方法[J]. 吴斌,叶菁菁,董敏.  会计之友. 2017(21)
[3]P2P借贷中投资者的理性意识与权衡行为——基于“人人贷”数据的实证分析[J]. 胡金焱,宋唯实.  金融研究. 2017(07)
[4]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[J]. 刘鹏翔.  征信. 2017(03)
[5]借款陈述会影响借款成本和借款成功率吗?——基于网络借贷陈述的文本分析[J]. 彭红枫,赵海燕,周洋.  金融研究. 2016(04)
[6]P2P网贷平台信用风险评级模型构建[J]. 王丹,张洪潮.  财会月刊. 2016(09)
[7]P2P网络借贷平台借款人信用风险影响因素研究——来自“拍拍贷”的经验依据[J]. 姚凤阁,隋昕.  哈尔滨商业大学学报(社会科学版). 2016(01)
[8]P2P网络借贷个人信用风险评估[J]. 宋丽平,张利坤,徐玮.  财会月刊. 2015(35)
[9]基于羊群效应的P2P网络借贷模式研究[J]. 吴佳哲.  国际金融研究. 2015(11)
[10]语言可信吗?借贷市场上语言的作用——来自P2P平台的证据[J]. 廖理,吉霖,张伟强.  清华大学学报(自然科学版). 2015(04)



本文编号：2962470