借款人声誉与风险识别——来自P2P网络借贷的证据

发布时间：2021-03-14 09:15

　　P2P网络借贷和传统借贷都存在着信息不对称,借款人声誉作为一种信号缓解了信息不对称程度,提升了借贷效率。本文以借款人过往逾期次数与成功借款次数作为声誉变量,实证研究了借款人声誉对违约风险的识别效应,同时发现随着借款人还款能力的增加,这种风险识别效应也在增强,因此投资人和P2P平台可借助分析借款人声誉指标做出合理的投资和监控决策,降低P2P网络借贷风险,使得P2P网络借贷成为传统借贷的有力补充。 

【文章来源】：金融发展研究. 2019,(06)北大核心

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
一、问题提出
二、理论分析与研究假设
    （一） 理论分析
    （二） 研究假设
三、数据及变量描述
    （一） 数据来源
    （二） 变量描述
        1. 被解释变量。
        2. 解释变量。
        3. 控制变量。
四、实证结果分析
    （一） 声誉回归结果分析
    （二） 声誉非线性回归分析
    （三） 不同还款能力的借款人声誉回归结果分析
五、稳健性分析
六、结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]我国P2P网络借贷问题平台风险影响因素框架构建——基于利益相关者理论视角[J]. 王晶晶,刘振艳,陆旸,卢颖.  财会月刊. 2018(01)
[2]间融延伸、行业声誉与融资可得性——基于P2P网络借贷[J]. 庄雷,赵成国.  软科学. 2017(07)
[3]声誉信号传递与P2P网络借贷平台逆向选择约束研究[J]. 黄晓红,樊艳甜,吕睿.  郑州轻工业学院学报(社会科学版). 2017(03)
[4]婚姻状态与网络借贷中的信用识别——来自“人人贷”平台的经验证据[J]. 郭峰.  当代经济科学. 2017(03)
[5]描述性信息与违约行为的关系研究——基于P2P平台的分析[J]. 于军.  当代经济管理. 2017(05)
[6]网络借贷是实现普惠金融的有效途径吗——来自“人人贷”的微观借贷证据[J]. 王博,张晓玫,卢露.  中国工业经济. 2017(02)
[7]P2P网络借贷平台信用风险--博弈视角下声誉机制的混同均衡[J]. 高觉民,赵沁乐.  南京财经大学学报. 2017(02)
[8]P2P网贷出借人投资决策行为的影响因素及其监管要点——基于借款人信息的视角[J]. 吴庆田,卢香,潘彬.  中南大学学报(社会科学版). 2016(02)
[9]保证担保、抵押担保与贷款风险缓释机制探究——来自非上市中小微企业的证据[J]. 张晓玫,宋卓霖.  金融研究. 2016(01)
[10]互联网金融助解“长尾”小微企业融资难问题研究[J]. 王馨.  金融研究. 2015(09)



本文编号：3081894