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P2P網(wǎng)貸平臺風險測度評價

發(fā)布時間:2021-03-05 12:23
  文章構建了包含3個一級指標、7個二級指標、15個三級指標的P2P網(wǎng)貸平臺風險測度評價指標體系,選取了50家網(wǎng)貸平臺相關數(shù)據(jù),采用因子分析法對P2P網(wǎng)貸平臺風險進行測度與評價,并運用多元線性回歸的方法驗證了指標體系與風險測度模型的有效性與可靠性。結果顯示:平臺知名度、規(guī)模、成長能力、借款分散度和安全性可有效提高P2P網(wǎng)貸平臺風險評價水平;風險指標、盈利能力對P2P網(wǎng)貸平臺風險存在影響,但影響方向有待進一步研究;借貸余額、累計投資人數(shù)、代償金額、營業(yè)天數(shù)、營業(yè)收入、累計交易金額、累計借款人數(shù)、累計投資人數(shù)、前十大借款人待還金額占比、經(jīng)營地址與安全保障系數(shù)是影響P2P網(wǎng)貸平臺風險測度評價的11個重要指標。 

【文章來源】:統(tǒng)計與決策. 2020,36(19)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

P2P網(wǎng)貸平臺風險測度評價


2P網(wǎng)貸平臺風險測度評價指標體系2基于因子分析的P2P網(wǎng)貸平臺風險測度評價易金額投資人數(shù)款人數(shù)交易筆數(shù)收入人待還金額占比償金額貸余額期金額關系借款保障系數(shù)業(yè)天數(shù)營地址款費率

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Logistic的P2P網(wǎng)貸平臺流動性風險測度研究——以向上金服為例[J]. 張杰,張遠圣.  會計之友. 2019(21)
[2]基于機器學習模型的P2P網(wǎng)貸平臺風險預警研究[J]. 嚴武,馮凌秉,蔣志慧,孔雯.  金融與經(jīng)濟. 2019(09)
[3]P2P網(wǎng)絡借貸平臺信用風險識別研究[J]. 仝凌云,曹澤陽,安利平,梁強強.  金融理論與實踐. 2019(10)
[4]基于Logistic回歸的P2P平臺風險預警研究[J]. 賀慧,宋良榮.  農(nóng)場經(jīng)濟管理. 2019(07)
[5]基于熵值法的P2P網(wǎng)貸平臺信用評級體系研究[J]. 何涌,董怡云.  湖南工業(yè)大學學報(社會科學版). 2019(02)
[6]P2P網(wǎng)貸平臺的風險特征研究——基于多項LOGIT模型和雙變量PROBIT模型[J]. 徐梓原.  武漢金融. 2019(03)
[7]P2P網(wǎng)貸平臺擠兌風險:基于債權轉讓的視角[J]. 巴曙松,白海峰,李羽翔.  財經(jīng)問題研究. 2019(01)
[8]P2P網(wǎng)貸平臺風險評價體系構建——基于主客觀綜合賦權的GRAP模型[J]. 蔣致遠,王力召.  財會月刊. 2018(23)
[9]P2P網(wǎng)貸平臺風險甄別研究[J]. 師應來,張冰潔,姜昊.  統(tǒng)計與決策. 2018(16)
[10]P2P網(wǎng)貸平臺特征與平臺運營的穩(wěn)健性——基于中國1706家P2P網(wǎng)貸平臺的證據(jù)[J]. 吳慶田,羅璨,陳宜瑄.  金融理論與實踐. 2018(04)



本文編號:3065193

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