互联网金融P2P贷款违约风险评估、贷款期限和风险溢价

发布时间：2021-07-04 05:02

　　以P2P贷款中借款人违约风险概率和风险溢价作为研究对象,采用Logit模型实证分析个人特征信息对违约风险概率的影响;通过Cox比例风险模型实证分析贷款期限与违约风险的关系;同时计算和比较了不同信用等级借款人的理论贷款利率和实际贷款利率所形成的风险溢价。研究发现,借款人的信用等级、FICO分数等级、负债与收入比、旋转线利用率对违约风险概率产生影响;同时贷款期限较长也会带来较高的违约风险;信用等级较低的借款人支付的实际利率低于理论利率,而信用等级较高的借款人支付的实际利率高于理论利率,且贷款人更容易形成向较高信用等级借款人增加额外风险溢价的偏好。 

【文章来源】：财经论丛. 2019,(07)北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
一、引 言
二、文献回顾
三、数据介绍、变量选择
四、实证分析
    (一) 违约风险概率评估
    (二) 贷款期限和违约风险与风险溢价的实证分析
五、结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]互联网金融信用风险预警与审计治理策略研究——以江苏省P2P网贷平台为例[J]. 刘骅,张婕.  南京财经大学学报. 2017(04)
[2]基于互联网金融的网贷利率特征研究[J]. 何启志,彭明生.  金融研究. 2016(10)
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[4]中国P2P网络借贷利率波动研究[J]. 陈霄,叶德珠.  国际金融研究. 2016(01)
[5]基于羊群效应的P2P网络借贷模式研究[J]. 吴佳哲.  国际金融研究. 2015(11)
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[7]借贷市场能准确识别学历的价值吗?——来自P2P平台的经验证据[J]. 廖理,吉霖,张伟强.  金融研究. 2015(03)
[8]借款人描述性信息对投资人决策的影响——基于P2P网络借贷平台的分析[J]. 李焰,高弋君,李珍妮,才子豪,王冰婷,杨宇轩.  经济研究. 2014(S1)
[9]聪明的投资者:非完全市场化利率与风险识别——来自P2P网络借贷的证据[J]. 廖理,李梦然,王正位.  经济研究. 2014(07)
[10]中国P2P网络借贷平台信用认证机制研究——来自“人人贷”的经验证据[J]. 王会娟,廖理.  中国工业经济. 2014(04)



本文编号：3264092