信息不对称下网络借贷市场信用风险识别

发布时间：2018-03-19 22:35

  本文选题：信息不对称　切入点：平台内部信用评级　出处：《统计与决策》2017年15期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章以美国Lending Club网贷平台为研究对象,探索在信息不对称下,不同信用评价模式对网络借贷行为影响的差异性。结果显示,两种信用评级方式,即平台内部对借款人的信用评级和外部第三方提供的信用评级对贷款人放贷行为的影响具有显著差异。具体而言,贷款人是否放贷以及以何种价格放贷主要取决于平台内部的信用评级;在相同条件下,贷款人更依赖于平台内部的信用评级识别借款人的信用风险。
[Abstract]:This paper takes the Lending Club network loan platform of the United States as the research object, and explores the difference of the influence of different credit evaluation models on the network lending behavior under the asymmetric information. The results show that the two credit rating methods are different from each other. That is, there are significant differences between the credit rating of the borrower within the platform and the credit rating provided by an external third party on the lender's lending behavior. Whether or not lenders lend and at what price depends mainly on the internal credit rating of the platform; under the same conditions, lenders rely more on the internal credit rating of the platform to identify the borrower's credit risk.
【作者单位】： 武汉大学经济与管理学院;
【分类号】：F724.6;F832.4

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1636296