我国P2P网络借贷信用风险影响因素研究——基于排序选择模型的实证分析

发布时间：2018-06-26 14:06

  本文选题：PP网络借贷 + 信用风险　； 参考：《财经理论与实践》2015年01期

【摘要】：P2P(peer-to-peer)网络借贷是一种借助网络平台,由个人与个人间互为借贷双方的小额借贷交易。它作为互联网与民间借贷相结合的新兴金融模式,具有较高的信用风险。采用排序选择模型,基于excelVBA数据挖掘技术截取多个P2P网站数据,对平台信用风险的影响因素进行实证分析,结果表明:个人特征、信用变量、历史表现、借款信息分别对网络借贷信用风险存在正向影响,由此发现网站提供的信息对投资者避免信用风险没有起到实质作用。
[Abstract]:P2P (peer-to-peer) online lending is a small loan transaction between individuals and individuals. It is a new financial model combining Internet and private lending, which has high credit risk. Based on the data mining technology of excel VBA, this paper analyzes the influencing factors of the platform credit risk by using the ranking selection model. The results show that: personal characteristics, credit variables, historical performance, etc. Loan information has a positive impact on the credit risk of online lending, and it is found that the information provided by the website does not play a substantial role in avoiding the credit risk.
【作者单位】： 湖南大学金融与统计学院;
【基金】：湖南省哲学社会科学基金项目(12YBA071)
【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：2070624