P2P借贷提前偿付对投资收益率影响的研究

发布时间：2017-03-28 19:02

  本文关键词：P2P借贷提前偿付对投资收益率影响的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在P2P借贷市场中,投资者通常会对借款人进行信用风险评估,根据借款人的还款意愿和贷款利率确定投标金额,进行多元化、分散的组合投资。信用风险评估能够帮助投资者预测借款人的违约概率,判断能否还本付息,进而减少总体的投资风险,但忽略了后期的实际投资回报。因为在实际P2P借贷还款中会发生提前偿付行为,引起借款人实际偿还贷款的现金流比预期还本付息的现金流速度快,造成了投资者现金流收入的不确定,最终影响现金的使用效率及到期的实际投资收益率。目前对于P2P借贷的关注,在借款人信用评估和违约行为方面的研究比较深入,但忽略了借款人在实际完成还款的过程中会发生提前偿付行为,并且违约和提前还款是影响贷款盈利的两种最主要因素。投资者制定的投资决策并不科学,只依赖于借款人的还款意愿,其最终的投资回报率并非按照预期收益率。因此需要通过研究提前偿付行为来对借款人进行更深入的分类,预估其实际的还款行为,并研究提前还款行为对实际投资收益率的影响。本文对于P2P借贷中的提前还款行为提出了一种可行的研究方法,主要分为P2P提前偿付分类模型和P2P提前还款定价模型两个部分,通过以下几个步骤：第一是通过数据挖掘中决策树算法,对P2P提前偿付行为进行分类预测,区分按期还款、提前偿付和贷款违约的借款人,总结发生提前偿付行为的借款人特征；第二是通过数据挖掘中的M5P算法,对分类正确的发生提前偿付行为的借款人,预测其还款周期；第三是根据预测的借款人还款周期,计算每期现金流收入；第四,通过上述得到的每期现金流收入,进一步采用现金流收益法进行折现,测算发生提前偿付行为的P2P贷款实际投资收益率。上述研究第一步构建了提前偿付分类模型,为判断借款人发生提前偿付行为提供了评估参考。基于第一步的分类模型,通过第二步至第四步对分类正确的发生提前偿付的贷款构建提前还款定价模型,测算得到定量的结果,即最终的投资回报率。本文的研究贡献在于：第一,提前偿付行为多发生于住房抵押贷款证券化市场,通过观察P2P借贷市场中的实际还款行为和贷款状态,本文挖掘借款人的实际还款意愿,研究了该市场中的提前偿付行为；第二,对P2P提前还款行为的分类和P2P资产定价提出了一种可行性的研究方法,对P2P作为类似固定收益资产进行投资提出了新的认识。第三,P2P作为有价证券,在一级市场发行并在二级市场交易转让,提前偿付的发生使得收益率水平整体下降。本文对此提出了新的定价模型,测算了投资的实际收益率,给出了定量的结果,为P2P借贷的资产证券化定价提出了新的参考；第四,研究提前偿付行为有助于提高预测P2P借贷平台投资者回报率的准确率,为投资者平衡风险和实现预期收益,优化投资组合提供了参考。
【关键词】：P2P借贷 提前偿付 有价证券 投资收益 资产定价
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F832.4
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-23
• 1.1 选题背景及研究意义12-18
• 1.1.1 研究背景和研究问题12-16
• 1.1.2 研究目的和意义16-18
• 1.2 P2P网络借贷违约研究现状18-21
• 1.2.1 国内外P2P借贷违约研究18-20
• 1.2.2 国内外研究述评20-21
• 1.3 研究框架和研究方法21-23
• 第二章 提前偿付理论基础及相关概述23-35
• 2.1 提前偿付理论23-27
• 2.1.1 提前偿付行为概念及其影响因素23-25
• 2.1.2 提前偿付预测的研究25-27
• 2.2 住房抵押贷款支持证券(MBS)定价研究27-31
• 2.2.1 MBS现金流计算28-30
• 2.2.2 MBS的定价模型选择30-31
• 2.3 P2P借贷提前偿付研究的可行性分析31-35
• 2.3.1 P2P借贷的资产证券化31-33
• 2.3.2 数据挖掘应用于P2P提前还款研究33-35
• 第三章 研究设计35-49
• 3.1 实验方法35-38
• 3.2 实验流程38-39
• 3.3 实验数据预处理39-49
• 第四章 实验过程与结果分析49-64
• 4.1 实验数据描述性统计49-52
• 4.2 P2P借贷提前偿付模型研究52-59
• 4.3 测试集实验结果59-64
• 第五章 结论与展望64-68
• 5.1 研究贡献64-65
• 5.2 研究不足与展望65-68
• 参考文献68-72
• 致谢72-73

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 沈伟雄;;国内外P2P小额信贷利率定价模式比较研究[J];南方金融;2015年04期

2 石莎莎;;我国P2P网络借贷的发展与风险分析[J];时代金融;2014年21期

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 黄震;基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究[D];北京交通大学;2015年

2 高见;基于核的P2P信贷风险评估模型研究[D];华中科技大学;2013年

3 李然;信用风险模型应用于测算提前还款概率的研究[D];西南财经大学;2012年

4 吴娟;住房抵押贷款提前还款的影响因素和预测模型的实证研究[D];南京航空航天大学;2008年

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本文编号：272822