【摘要】：近年來,隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融這一新生代概念日漸深入人心。在此背景下,P2P網(wǎng)貸作為互聯(lián)網(wǎng)金融的主要模式之一,以其低門檻、高收益、便捷高效的優(yōu)勢,有效滿足了個人客戶和小微企業(yè)的融資需求,呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的趨勢。2007年,我國第一家P2P網(wǎng)貸平臺拍拍貸正式成立。從此以后,一大批國內P2P網(wǎng)貸平臺成立并進入高速發(fā)展期,其中出現(xiàn)了人人貸、微貸網(wǎng)、宜人財富等知名P2P網(wǎng)貸品牌。根據(jù)第一網(wǎng)貸發(fā)布的《2017年全國P2P行業(yè)大數(shù)據(jù)報告》顯示,截至2017年底,我國P2P網(wǎng)貸平臺數(shù)量已經(jīng)達到4065家,平臺數(shù)量位居世界第一。然而,在我國P2P網(wǎng)貸平臺取得井噴式發(fā)展的同時,風險也開始積聚。e租寶、善林金融、唐小僧等多家大型P2P網(wǎng)貸平臺出現(xiàn)跑路爆雷案件,給社會大眾敲響了P2P網(wǎng)貸投資的警鐘。我國P2P網(wǎng)貸平臺中出現(xiàn)的延期兌付、提現(xiàn)困難、失聯(lián)跑路等問題,嚴重擾亂了我國的市場經(jīng)濟秩序,導致眾多P2P網(wǎng)貸投資者損失慘重,產(chǎn)生了極其不良的社會影響。為了應對我國P2P網(wǎng)貸行業(yè)信用缺失的問題,揭示各家P2P網(wǎng)貸平臺的信用風險,對我國P2P網(wǎng)貸平臺進行獨立的第三方信用評級就具有十分重要的意義。首先,本文在對國內外P2P網(wǎng)貸平臺以及信用評級相關文獻進行系統(tǒng)分析的基礎上,研究了P2P網(wǎng)貸平臺的含義、發(fā)展現(xiàn)狀、風險特點和主要問題,同時,也闡述了信用評級的含義、發(fā)展歷程和一般方法,并指出P2P網(wǎng)貸平臺信用評級的三大理論基礎,分別為信息不對稱理論、交易成本理論和博弈論。其次,本文對P2P網(wǎng)貸平臺信用評級指標體系和信用評級方法展開了研究。本文先制定了P2P網(wǎng)貸平臺信用評級指標的設計原則,并在參考現(xiàn)有的P2P網(wǎng)貸平臺評級指標研究的基礎上,確定了包含2個定性指標和12個定量指標在內的共14個指標的P2P網(wǎng)貸平臺信用評級指標體系。2個定性指標為平臺背景和平臺擔保模式。12個定量指標分別為平臺成交量、平均預期收益率、平均借款期限、滿標用時、待還余額、資金凈流入、運營時間、前十大借款人待還金額占比、人均借款金額、投資人數(shù)、借款人數(shù)以及資金杠桿。在明確了P2P網(wǎng)貸平臺信用評級指標體系之后,本文對基于因子得分的K-Means聚類算法進行了介紹,并把輪廓系數(shù)作為聚類質量的評價指標。最后,本文對基于因子得分的K-Means聚類算法的我國P2P網(wǎng)貸信用評級研究進行實證分析。第一步,選擇我國P2P網(wǎng)貸行業(yè)中成立時間在18個月以上的主流的具有鮮明代表性的130家平臺,選取其在2018年5月的月度數(shù)據(jù),對130家P2P網(wǎng)貸平臺的14個評級指標降維,得到反映我國P2P網(wǎng)貸平臺信用風險的四大因子(網(wǎng)貸平臺營運規(guī)模因子、網(wǎng)貸平臺資金分散度因子、網(wǎng)貸平臺安全保障因子以及網(wǎng)貸平臺收益能力因子)并計算得分;第二步,以K-Means聚類算法對所有P2P網(wǎng)貸平臺的因子得分進行500次聚類,利用聚類質量的評價指標——輪廓系數(shù),比較每次聚類運算的質量,從而選出最優(yōu)的聚類結果;第三步,針對聚類算法只給出各平臺的分類結果而無法給出每類平臺信用等級高低次序的特點,以各評級指標的算術平均值為依據(jù),對各類別P2P網(wǎng)貸平臺的特征進行歸納總結,確定各類別平臺信用等級的相對高低,得到我國P2P網(wǎng)貸平臺信用評級的最終結果;第四步,為了驗證P2P網(wǎng)貸平臺信用評級的有效性,本文以人工搜索的方式對這130家平臺進行了近6個月的追蹤,統(tǒng)計每家平臺是否發(fā)生問題以及發(fā)生問題的原因,發(fā)現(xiàn)隨著平臺信用等級的下降,平臺中問題平臺的占比依次提高,這一統(tǒng)計結果與本文給出的信用評級結果相符。同時,本章也將該評級結果與國內知名的兩家P2P網(wǎng)貸評級網(wǎng)站——網(wǎng)貸之家和網(wǎng)貸天眼所提供的P2P網(wǎng)貸平臺2018年5月評級結果進行了對比,以事實說明本文所采用評級方法的優(yōu)越性。除此之外,本文剔除2018年5月評級中已經(jīng)出現(xiàn)問題的9家平臺,以同樣的信用評級方法,使用2018年6月份的數(shù)據(jù)對剩余的我國121家P2P網(wǎng)貸平臺的信用風險作出評級并檢驗,發(fā)現(xiàn)各等級平臺發(fā)生問題的實際情況仍然與本文給出的信用評級結果相符,本文2018年6月評級結果的準確性也仍然優(yōu)于上述兩家評級網(wǎng)站所給的評級結果,進一步證明了本文所采用評級方法的穩(wěn)健性。本文有三點創(chuàng)新之處。第一,本文建立了定量指標(平臺成交量、平均預期收益率、平均借款期限、滿標用時、待還余額、資金凈流入、運營時間、前十大借款人待還金額占比、人均借款金額、投資人數(shù)、借款人數(shù)、資金杠桿)和定性指標(平臺背景、擔保模式)相結合的P2P網(wǎng)貸平臺信用評級指標體系,利用因子分析法對我國130家P2P網(wǎng)貸平臺的14個評級指標降維,從網(wǎng)貸平臺營運規(guī)模因子(包含平臺成交量、待還余額、資金凈流入、資金杠桿、投資人數(shù))、網(wǎng)貸平臺資金分散度因子(包含平臺人均借款金額、前十大借款人待還金額占比、滿標用時)、網(wǎng)貸平臺安全保障因子(包含平臺背景、擔保模式)以及網(wǎng)貸平臺收益能力因子(包含平臺平均借款期限、平均預期收益率)等四個維度來刻畫我國P2P網(wǎng)貸平臺的信用風險。第二,本文集成因子分析法和K-Means聚類算法對我國P2P網(wǎng)貸平臺進行信用評級。針對K-Means聚類算法中可能出現(xiàn)的局部最優(yōu)問題,本文對樣本平臺數(shù)據(jù)進行了500次的聚類運算,并利用聚類質量的評價指標——輪廓系數(shù),比較各次聚類運算的質量,選取最優(yōu)的聚類結果。第三,針對現(xiàn)有大部分研究只給出P2P網(wǎng)貸平臺的信用評級結果而缺少穩(wěn)健性檢驗的情況,本文還進行了穩(wěn)健性檢驗。在完成了對我國P2P網(wǎng)貸平臺2018年5月信用評級結果的檢驗之后,本文再次對2018年6月的信用評級結果進行追蹤和統(tǒng)計,并與網(wǎng)貸天眼和網(wǎng)貸之家兩家評級網(wǎng)站2018年6月的評級對比,結果顯示本文評級對問題平臺的預警仍然是科學有效的,本文的信用評級結果仍然優(yōu)于上述兩家網(wǎng)站提供的評級結果。
【學位授予單位】：浙江財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP311.13;F832.4;F724.6

【參考文獻】

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本文編號：2776665