近些年來,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與金融的結(jié)合,不僅革新了人們傳統(tǒng)的融資渠道,還讓交易過程變得簡(jiǎn)便快捷。P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的橫空出世為小微企業(yè)及個(gè)人信貸奉上一種新的渠道,一定程度上彌補(bǔ)傳統(tǒng)信貸的短板,緩解了其融資難且貴的困境。P2P網(wǎng)貸平臺(tái)在數(shù)量急劇爆發(fā)的同時(shí),也因?yàn)槠脚_(tái)自身管理經(jīng)驗(yàn)及風(fēng)險(xiǎn)控制能力匱乏,國家及行業(yè)相關(guān)監(jiān)管政策不完備,網(wǎng)貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)與日俱增。截至2018年第一季度,全國共累計(jì)誕生P2P網(wǎng)貸平臺(tái)6,054家,將近70%的平臺(tái)因發(fā)生停業(yè)、提現(xiàn)困難等陷進(jìn)財(cái)務(wù)困境。越來越多的網(wǎng)貸平臺(tái)陷進(jìn)財(cái)務(wù)困境,這極大地威脅了投資者的資金安全,也使得整個(gè)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)面臨著巨大的信用危機(jī)和風(fēng)險(xiǎn)。本文將致使我國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)陷進(jìn)財(cái)務(wù)困境的各種風(fēng)險(xiǎn)因素作為被研究對(duì)象,首先總結(jié)分析了我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,對(duì)致使國內(nèi)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)陷進(jìn)財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了初步梳理。進(jìn)而隨機(jī)抽取了 300家P2P網(wǎng)貸平臺(tái)作為研究數(shù)據(jù)樣本。借助SPSS的壽命表方法,從全面且俯瞰的視角探尋了 P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的整體生存時(shí)間分布規(guī)律。通過使用KRUSKAL-WALLIS秩和檢驗(yàn)、KAPLAN MEIER檢驗(yàn)以及LR向前逐步回歸分析可得... 

【文章來源】：陜西師范大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

P2P網(wǎng)貸平臺(tái)運(yùn)行經(jīng)營(yíng)模式

受我國Ｐ２Ｐ網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)實(shí)施整改并且平臺(tái)整體運(yùn)行經(jīng)營(yíng)高壓的影響，??全年累計(jì)產(chǎn)生問題平臺(tái)１，７４１家。截至２０１７年第三季度，國內(nèi)共累計(jì)產(chǎn)生網(wǎng)貸平??臺(tái)數(shù)量５，９４９家，累計(jì)產(chǎn)生問題平臺(tái)數(shù)量３，９７４家，正常運(yùn)行經(jīng)營(yíng)平臺(tái)數(shù)量１９７５??家，問題平臺(tái)數(shù)量占比６６．８０％。問題平臺(tái)數(shù)量居高不下，跑路、停業(yè)等現(xiàn)象屢屢??發(fā)生。??１０?２０?屆、ｓ?５９４９??２０１７?靳鱲平妗數(shù)撤?緊計(jì)平鉍數(shù)獵??＿黏埔平數(shù)Ｍ?？？新埔平軻？飫卑＿?ＳＳｉｔ平色數(shù)祖，思ｉｔ平色壤飫率??１００００個(gè)５００％??畫個(gè)?／?＼?４〇〇％??２０１６年１月?２０１６年４月?２０１６年７月?２０１６年１０月?２０１７年明?２０１７年４月?２０１７年７月?２０１７年１０月??Ｉ?—?■?Ｂ??圖３．３各年累計(jì)產(chǎn)生Ｐ２Ｐ網(wǎng)貸平臺(tái)數(shù)量??：?２０１７＾?：?２０３Ｌ６年?２０１Ｓ年??

?３?國內(nèi)Ｐ２Ｐ網(wǎng)貸平臺(tái)的發(fā)展現(xiàn)狀及風(fēng)險(xiǎn)分析???＜４０００?？??３０００??■一?＾?＿???——?一—一?—??２０１０?年?２０１１?年?２０１２＾?２０１３?年?２０１＊４?年?２０１５?年??圖３．２各年正常運(yùn)行經(jīng)營(yíng)Ｐ２Ｐ網(wǎng)貸平臺(tái)數(shù)量??２０１６年，受我國Ｐ２Ｐ網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)實(shí)施整改并且平臺(tái)整體運(yùn)行經(jīng)營(yíng)高壓的影響，??全年累計(jì)產(chǎn)生問題平臺(tái)１，７４１家。截至２０１７年第三季度，國內(nèi)共累計(jì)產(chǎn)生網(wǎng)貸平??臺(tái)數(shù)量５，９４９家，累計(jì)產(chǎn)生問題平臺(tái)數(shù)量３，９７４家，正常運(yùn)行經(jīng)營(yíng)平臺(tái)數(shù)量１９７５??家，問題平臺(tái)數(shù)量占比６６．８０％。問題平臺(tái)數(shù)量居高不下，跑路、停業(yè)等現(xiàn)象屢屢??發(fā)生。??１０?２０?屆、ｓ?５９４９??２０１７?靳鱲平妗數(shù)撤?緊計(jì)平鉍數(shù)獵??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]P2P問題平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別——來自1945家P2P平臺(tái)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 郭金秀,張婉嫻.  統(tǒng)計(jì)與管理. 2017(11)
[2]P2P貸款違約率模型實(shí)證研究——基于人人貸數(shù)據(jù)[J]. 黃文彬,繆曉云.  福州大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版). 2017(06)
[3]基于生存分析法的P2P網(wǎng)貸提前償付風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究——以LC公司為例[J]. 吳慶田,劉妍.  商業(yè)研究. 2017(01)
[4]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸問題平臺(tái)特征分析及投資者識(shí)別——來自222家平臺(tái)的證據(jù)[J]. 王修華,孟路,歐陽輝.  財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2016(12)
[5]基于生存分析的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究[J]. 李思瑤,王積田,柳立超.  經(jīng)濟(jì)體制改革. 2016(06)
[6]財(cái)務(wù)困境識(shí)別:中國P2P平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)特征研究[J]. 孫寶文,牛超群,趙宣凱,荊文君.  中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(07)
[7]P2P網(wǎng)貸平臺(tái)資金風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指數(shù)模型構(gòu)建——基于三維視角[J]. 隋婷婷,張友棠,張雅倩.  財(cái)會(huì)通訊. 2016(17)
[8]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別研究[J]. 葉青,李增泉,徐偉航.  會(huì)計(jì)研究. 2016(06)
[9]P2P理財(cái)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 阮亞東.  時(shí)代金融. 2016(11)
[10]互聯(lián)網(wǎng)金融與科技金融融合創(chuàng)新研究——基于投貸聯(lián)動(dòng)思維模式的思考[J]. 陸岷峰,楊亮.  西南金融. 2016(07)

碩士論文
[1]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系研究[D]. 王歡.陜西科技大學(xué) 2017
[2]基于Cox模型的我國P2P平臺(tái)經(jīng)營(yíng)困境預(yù)警研究[D]. 葛健康.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[3]基于層次分析法的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[D]. 魏冰蕊.暨南大學(xué) 2016
[4]TBJ公司P2P平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)控制問題研究[D]. 陳誠.南京大學(xué) 2016
[5]基于Lasso和Cox模型的上市中小企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警分析[D]. 顧云燕.蘭州大學(xué) 2016
[6]我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 楊雪.暨南大學(xué) 2015
[7]互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D]. 馬玉娟.遼寧工業(yè)大學(xué) 2015
[8]我國P2P網(wǎng)絡(luò)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D]. 劉峙廷.廣西大學(xué) 2013
[9]基于生存分析的我國上市公司財(cái)務(wù)困境的預(yù)測(cè)研究[D]. 宋佩.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3285788