本文關(guān)鍵詞： P2P網(wǎng)貸 Logistic回歸 信用風(fēng)險　出處：《蘭州財經(jīng)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：截至2016年11月,從事P2P網(wǎng)絡(luò)貸款的平臺己經(jīng)超過5879家,然而停業(yè)及問題平臺竟累積高達(dá)3351家。其快速發(fā)展中累積的風(fēng)險成為了業(yè)內(nèi)外最為關(guān)注的問題。本文針對P2P網(wǎng)貸平臺主要面臨的借款人信用風(fēng)險,從借款人信用風(fēng)險在平臺的現(xiàn)狀和借款人信用風(fēng)險測度這兩個方面出發(fā),分別做了詳盡的說明,以期找到適合測度借款人信用風(fēng)險的方法并緩釋平臺累積的風(fēng)險。文中通過對比幾種成熟的信用風(fēng)險測度方法,找出P2P網(wǎng)貸平臺借款人信用風(fēng)險測度的最佳方法是Logistic模型。由于我國P2P網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)還不成熟,數(shù)據(jù)累積較少、數(shù)據(jù)披露還不透明,故本文的實證研究選用了5家數(shù)據(jù)披露較好、有代表性的P2P平臺,并選取了借款金額、借款期限、借款利率、負(fù)債收入比等基礎(chǔ)指標(biāo)來測度信用風(fēng)險。本文的實證分析在變量的選擇上和預(yù)測的準(zhǔn)確度上可能會有所差異,但由于Logistic模型應(yīng)用條件相對地寬松,在理論上對P2P網(wǎng)絡(luò)貸款平臺借款人信用風(fēng)險的測度是可行的,本文測度的結(jié)論將對P2P行業(yè)今后妥善處理借款人信用風(fēng)險起著積極的作用。
[Abstract]:As of November 2016, there are more than 5 879 P2P network lending platforms. However, the number of shutdown and problem platforms is as high as 3351. The risk accumulated in its rapid development has become the most concerned problem both in and outside the industry. Starting from the current situation of the borrower's credit risk in the platform and the measurement of the borrower's credit risk, the paper makes a detailed explanation respectively. In order to find a suitable method to measure the borrower's credit risk and release the accumulated risk of the platform. Logistic model is the best method to measure the credit risk of borrowers in P2P network loan platform. Due to the immature P2P network loan industry in China, the accumulation of data is relatively small, and the data disclosure is not transparent. Therefore, the empirical study of this paper selected 5 data disclosure, representative P2P platform, and selected the loan amount, loan term, loan interest rate, The empirical analysis of this paper may have some differences in the choice of variables and the accuracy of prediction, but the application conditions of Logistic model are relatively loose. In theory, it is feasible to measure the credit risk of borrowers in P2P network loan platform. The conclusion of this paper will play a positive role in dealing with the credit risk of borrowers in P2P industry in the future.
【學(xué)位授予單位】：蘭州財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F724.6;F832.4;F224

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王國梁;;互聯(lián)網(wǎng)金融P2P網(wǎng)絡(luò)借貸模式的風(fēng)險和監(jiān)管路徑探析[J];科技視界;2013年25期

2 郭忠金;林海霞;;P2P網(wǎng)上借貸信用機制研究——以拍拍貸為例[J];現(xiàn)代管理科學(xué);2013年05期

3 王紫薇;袁中華;鐘鑫;;中國P2P網(wǎng)絡(luò)小額信貸運營模式研究——基于“拍拍貸”、“宜農(nóng)貸”的案例分析[J];新金融;2012年02期

4 苗曉宇;;網(wǎng)絡(luò)P2P信貸風(fēng)險與防范[J];甘肅金融;2012年02期

5 錢金葉;楊飛;;中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的發(fā)展現(xiàn)狀及前景[J];金融論壇;2012年01期

6 李愛君;;民間借貸網(wǎng)絡(luò)平臺法律制度的完善[J];福州大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版);2011年06期

7 吳曉光;;淺談商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)融資業(yè)務(wù)的風(fēng)險控制[J];新金融;2011年07期

8 劉文雅;晏鋼;;我國發(fā)展P2P網(wǎng)絡(luò)信貸問題探究[J];北方經(jīng)濟(jì);2011年14期

9 胡勝;朱新蓉;;我國上市公司信用風(fēng)險評估研究——基于Logit模型的分析[J];中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報;2011年03期

10 王毅敏;王錦;;網(wǎng)絡(luò)借貸的發(fā)展及中國實踐展望研究[J];華北金融;2011年02期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 曾智;中國P2P網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)研究報告[D];西南財經(jīng)大學(xué);2014年

2 丁婕;我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺及借款人行為研究[D];西南財經(jīng)大學(xué);2012年

3 程笑迎;我國商業(yè)銀行個人消費信貸風(fēng)險評價研究[D];華南理工大學(xué);2010年

4 肖莉;銀行個人信用評估研究[D];南京信息工程大學(xué);2008年

，

本文編號：1526386