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我国P2P网络借贷借款人信用风险影响因素研究

发布时间:2017-09-30 08:27

  本文关键词:我国P2P网络借贷借款人信用风险影响因素研究


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【摘要】:我国P2P网络借贷自2007年发展至今,无论是平台数量、成交量,还是参与的人数方面均呈爆发式增长,这样激烈的竞争环境也导致P2P由最原始单一的无抵押、无担保的小额纯信用贷款模式,逐渐被垂直细分演化为各路运营模式。P2P网络借贷行业在我国的兴起的确在一定程度上缓解了我国民间普遍存在的融资难与投资难问题,也在金融领域被视为一大创新,但是亏损、倒闭甚至跑路等风险问题也一直存在,这不仅使广大的投资者蒙受巨大的损失,也极其不利于行业的健康稳定性发展。本文以P2P为研究对象,从三个角度概述我国P2P网贷运营模式的分类,归纳P2P网贷存在的主要风险点,并针对我国P2P网贷的发展现状和风险问题也分别进行分析。然后,基于借款人信用风险的角度,根据拍拍贷平台抓取的真实交易数据,经过描述性统计分析和采用Logistic模型对P2P网络借贷借款人信用风险的影响因素进行研究分析后得出,借款人的年龄、性别、信用等级、借款金额、借款年利率以及还款期限与其违约还款的概率和信用风险呈显著性的正相关的关系,而借款人的婚姻状况、文化程度、住宅情况以及购车情况与其违约还款的概率和信用风险呈显著性的负相关的关系。同时,根据研究结果为进一步防范借款人的信用风险提出相关政策建议。
【关键词】:P2P网络借贷 Logistic回归 信用风险 影响因素
【学位授予单位】:内蒙古农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F724.6;F832.4
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 1 引言8-14
  • 1.1 研究背景和意义8-9
  • 1.1.1 研究背景8-9
  • 1.1.2 研究意义9
  • 1.2 研究内容和方法9-10
  • 1.2.1 研究内容9-10
  • 1.2.2 研究方法10
  • 1.3 国内外研究文献综述10-13
  • 1.3.1 国外研究现状10-11
  • 1.3.2 国内研究现状11-12
  • 1.3.3 国内外研究现状评述12-13
  • 1.4 本文创新点13
  • 1.5 本文的技术路线13-14
  • 2 P2P网络借贷概念界定及相关理论概述14-22
  • 2.1 P2P网络借贷的概念界定及特点14-15
  • 2.1.1 P2P网络借贷的概念界定14
  • 2.1.2 P2P网络借贷的特点14-15
  • 2.2 我国P2P网络借贷运营模式分类15-17
  • 2.2.1 按照垫付模式的不同分类15-16
  • 2.2.2 按照扩张模式的不同分类16
  • 2.2.3 按照业务类型的不同分类16-17
  • 2.3 相关理论基础17-19
  • 2.3.1 信息不对称理论17-18
  • 2.3.2 平台经济学理论18-19
  • 2.4 我国P2P网络借贷的主要风险点19-22
  • 2.4.1 来自投资者方面的主要风险点19
  • 2.4.2 来自借款人方面的主要风险点19-20
  • 2.4.3 来自网贷平台方面的主要风险点20-22
  • 3 我国P2P网络借贷的发展现状分析22-27
  • 3.1 我国P2P网络借贷发展概况22
  • 3.2 我国P2P网络借贷现状特点22-27
  • 3.2.1 平台数量、成交量以及参与人数飞速增长22-24
  • 3.2.2 行业区域发展不平衡24-25
  • 3.2.3 综合收益率水平持续走低,但仍高于传统金融机构理财方式25-26
  • 3.2.4 传统金融机构和产业巨头涉足P2P网贷行业26-27
  • 4 我国P2P网络借贷存在的风险问题现状27-29
  • 4.1 问题平台层出不穷27-28
  • 4.2 问题平台的事件类型多样化28-29
  • 5 我国P2P网贷借款人信用风险影响因素的实证分析29-43
  • 5.1 论文数据的来源29
  • 5.2 样本数据的描述性统计分析29-36
  • 5.2.1 借款人的个人与家庭特征方面30-32
  • 5.2.2 借款人的信用特征方面32-33
  • 5.2.3 借款人的资产情况方面33-34
  • 5.2.4 借款标的特征方面34-36
  • 5.3 Logistic回归模型的介绍与构建36
  • 5.4 变量的选取与相应的研究假设36-38
  • 5.4.1 变量的选取36-37
  • 5.4.2 相应的研究假设37-38
  • 5.5 变量的描述38-39
  • 5.6 P2P网贷借款人信用风险影响因素模型回归结果与分析39-43
  • 5.6.1 模型回归结果39-40
  • 5.6.2 模型回归结果分析40-43
  • 6 本文研究结论与政策建议43-46
  • 6.1 本文研究结论43
  • 6.2 政策建议43-46
  • 6.2.1 加强我国互联网征信建设,规范平台信用等级评价系统43-44
  • 6.2.2 加大借款用户信息的审核力度,做好充分信息披露44-45
  • 6.2.3 制定合理范围的借款年收益率45-46
  • 致谢46-47
  • 参考文献47-50
  • 作者简介50


本文编号:947160

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