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时间:2018-04-18
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1、基于Logistic的P2P网贷借款人信用风险评估研究徐慧婷厦门城市职业学院商贸系从P2P平台信用风险角度出发,以借款人风险控制为研宂目标,构建借款人信用评价指标体系,并利用美国P2P网络借贷平台Prosper上的数据建立基于Logistic回归的借款人信用风险评价模型。实证分析表明:是否有房产、贷款创立时长、借款利率对借款人信用风险有着比较大的影响,而借款金额、信用评级、借款期限、借款用途对借款人信用风险没有特别明显的影响。关键词:P2P网络借贷;佶用风险;互联网金融;Logistic模型;基金:福建省中青年教师教育科研项目(J
2、AS161010)ResearchonCreditRiskAssessmentofOnlineLendingBorrowerBasedonLogisticRegressionModelXUHuitingBusinessDepartment,XiamenCityUniversity:FromtheperspectiveofthecreditriskoftheP2Pplatformandtostudytheborrower’sriskcontrol,thispaperproposesasetofborrowercreditevalua
3、tionindexsystem.Thenanevaluationmodelisbuiltbasedonlogisticregression,usingthedataofProsper.TheempiricalresultsshowthatIsBorrowerHomeowner,AgeInMonthsandBorrowcrRatchavegreaterimpactsontheborrower'screditrisk,whileAmountBorrowed,ProsperRating,TermandCategoryhavenosign
4、ificanteffectontheborrower’screditrisk.Keyword:onlineP2Plending;creditrisk;internetfinance;LogisticRegressionmodel;一、引言P2P网络借贷是随互联网和民间借贷兴起的一种新的金融模式,是最有活力和代表性的金融业务模式之一。P2P网贷平台为借贷双方提供了诸如信息沟通、信用评价、投资咨询等交易促成服务,成为个人消费、小微企业经营在银行体系以外的重要融资渠道。近几年,P2P借贷行业的资产拓展、产品演进、技术更新速度之快,令人应
5、接不暇。在快速成长之中,P2P借贷行业的诸多问题也日益凸显,层出不穷的倒闭、跑路乃至诈骗事件给行业留下沉重阴影。2014年,屮国银监会向银行业机构发布了关于某国知名P2P信贷服务中介公司风险提示,称其存在大量潜在风险,要求银行业金融机构采取有效措施,做好风险预警监测与防范。在此背景下,对P2P实践中的借款人风险进行研究,建立P2P网络信贷风险评估模型具有非常重要的意义。二、文献回顾目前国内外关于P2P网贷信用风险的研宄主耍是从“软信息”和“硬信息”两个角度来考察。软信息指的是某些无法诉诸纸面的信息,例如借款人的性格、借款人朋友圈的
6、质量等等。硬信息指的是能够用准确的指标或数值表示的信息,如债务收入比、有无违约记录、是否有房产以及借款者每月还款金额等。大多数P2P网贷平台会为投资人提供借款人详细的历史信贷数据以及借款人基本信息等数据,投资人可以根据这些信息来评估借款人的违约风险。在P2P网贷信用评估指标构建上,国内外学者主要从“基木特征、财务信息、历史贷款信息、社会网络、产品信息”等来构建借款人的信用指标体系。Gonzalez等探讨了借款人上传的照片头像对P2P贷款决策的影响,研究结果表明:借款人的性别、年龄和外貌会影响投资人对借款人信用的评估,中年人对贷款的
7、获得有积极的影响,而上大学的年龄对贷款的获得有消极的影响;当借贷双方性别相同时,具有吸引力的外貌对贷款的获得有消极的影响,当借贷双方性别相反时,只有吸引力的外貌对贷款的获得有积极的影响。UlLin等认为网络社会资本是借款人信用的一个重要信号,网络社会资木较丰富的借款人获得贷款的可能性较大,并且他们所需支付的借款利率较低,违约风险也相对低。mEmekter等利用LendingClub平台的数据进行Y研究,认为借款人的信用评级、债务收入比、借款期限等会对借款人的违约风险产生影响。1边顾慧莹等利用微贷网的数据进行了研究,认为外地户籍、已
8、婚和历史违约记录与借款违约率正和关,家人知晓借款和借款目的真实性与借款违约率负相关。m董梁等利用人人贷上的数据进行了研宄,认为年龄、性别、岗位职位、收入、借款用途、工作认证和实地认证指标应作为评价个人信用风险的主要依据。m肖曼君等棊于EXE1VBA
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