發(fā)布時(shí)間：2020-10-28 14:44

　　 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是一種結(jié)合了互聯(lián)網(wǎng)科技和小額借貸兩個(gè)領(lǐng)域特點(diǎn)的全新借貸模式,它憑著門檻低、覆蓋范圍廣、交易流程便捷等優(yōu)勢(shì)在我國(guó)迅速發(fā)展起來(lái)。然而在平臺(tái)數(shù)量和交易規(guī)�；鸨鲩L(zhǎng)的同時(shí),借款人違約和平臺(tái)“暴雷”的事件也頻頻發(fā)生,這不僅對(duì)廣大投資者造成了極大的損失,同時(shí)也損害了P2P網(wǎng)貸行業(yè)的聲譽(yù),打擊了投資者的信心,成為了P2P網(wǎng)貸行業(yè)健康規(guī)范發(fā)展道路上的絆腳石。信息不對(duì)稱是導(dǎo)致這種現(xiàn)象的主要原因,為了緩解信息不對(duì)稱帶來(lái)的危害,許多網(wǎng)貸平臺(tái)建立了自己的信用評(píng)估體系,然而由于網(wǎng)貸行業(yè)是一個(gè)新興行業(yè),國(guó)內(nèi)對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)的研究還不夠完善,因此各個(gè)網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力參差不齊,總體而言處在相對(duì)較低的水平。鑒于以上情況,找到一個(gè)更加科學(xué),有效且統(tǒng)一的信用評(píng)估方法,能有助于網(wǎng)貸平臺(tái)和投資人在貸前更準(zhǔn)確地識(shí)別違約率風(fēng)險(xiǎn),并以此提升網(wǎng)貸平臺(tái)貸款總價(jià)值,促進(jìn)網(wǎng)貸平臺(tái)健康發(fā)展,因此這是十分有必要的。信用評(píng)分卡模型在國(guó)外是一種成熟的違約預(yù)測(cè)方法,在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及金融風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,該模型具有簡(jiǎn)單、直觀、便捷等優(yōu)勢(shì),在網(wǎng)絡(luò)借貸領(lǐng)域有著良好的應(yīng)用前景。國(guó)內(nèi)將信用評(píng)分卡模型應(yīng)用于違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的網(wǎng)貸平臺(tái)主要有“人人貸”、“拍拍貸”等,然而就歷史數(shù)據(jù)來(lái)看,這些平臺(tái)所用的評(píng)分卡模型的違約預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率并不高,這會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)貸平臺(tái)貸款業(yè)務(wù)總價(jià)值偏低,甚至為負(fù)。本文通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理,基于相關(guān)文獻(xiàn)已有結(jié)論,以某知名網(wǎng)貸平臺(tái)為研究對(duì)象,建立基于信用評(píng)分卡的貸款價(jià)值計(jì)量模型,來(lái)探究WoE-Logistic信用評(píng)分卡模型是否能通過(guò)提高對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,來(lái)提升網(wǎng)貸平臺(tái)的貸款價(jià)值,并且本文在此基礎(chǔ)上通過(guò)調(diào)整借貸分值也就是貸與不貸的評(píng)分界限來(lái)對(duì)WoE-Logistic信用評(píng)分卡模型進(jìn)行改進(jìn),以優(yōu)化網(wǎng)貸平臺(tái)的價(jià)值,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)貸平臺(tái)貸款價(jià)值最大化。實(shí)證研究結(jié)果表明,網(wǎng)貸平臺(tái)若通過(guò)應(yīng)用WoE-Logistic信用評(píng)分卡模型進(jìn)行貸前違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,能夠提升貸款的總價(jià)值,并且在本文對(duì)該模型進(jìn)行一定改進(jìn)后,貸款總價(jià)值的提升量更為顯著。這意味著WoE-Logistic信用評(píng)分卡模型在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)領(lǐng)域有著非常好的應(yīng)用前景,它能夠幫助網(wǎng)貸平臺(tái)更為正確地識(shí)別借款申請(qǐng)人的違約風(fēng)險(xiǎn),并以此優(yōu)化網(wǎng)貸平臺(tái)的貸款業(yè)務(wù)價(jià)值,從而促進(jìn)P2P網(wǎng)貸行業(yè)健康良性發(fā)展。
【學(xué)位單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F832.4;F724.6
【部分圖文】：

２００７年１２月?２００８年１２月?２００９年１２月?２０１０年１２月?２０１１年１２月?２０１２年１２月??＿網(wǎng)貨平臺(tái)累計(jì)總數(shù)??圖３－１?２００７年至２０１２年網(wǎng)貸平臺(tái)累計(jì)總數(shù)??數(shù)據(jù)來(lái)源：網(wǎng)貸天眼??２０１２年過(guò)后，一直到２０１５年期間，Ｐ２Ｐ行業(yè)迎來(lái)了井噴，從圖３－２可以看出，??Ｐ２Ｐ網(wǎng)貸平臺(tái)的累計(jì)數(shù)量從２０１２年１２月份的９５０家迅速暴增至２０１５年１２月份的??５４３６家，同時(shí)問(wèn)題平臺(tái)的累計(jì)總數(shù)從２０１２年１２月份的５家激增至２０１５年１２月份??的１２１３家，足足增長(zhǎng)了?５００倍有余。一方面，由于行業(yè)相關(guān)法規(guī)不夠健全，市場(chǎng)準(zhǔn)??入機(jī)制不夠完善，導(dǎo)致平臺(tái)進(jìn)入金融市場(chǎng)的門檻較低，也可能導(dǎo)致監(jiān)管失靈，這樣??的情況下有部分打著Ｐ２Ｐ網(wǎng)絡(luò)借貸的幌子的騙子公司打入市場(chǎng)，借著高息誘惑廣大??投資者，拿著投資者的錢來(lái)營(yíng)造企業(yè)光輝形象以騙取投資者的信任，同時(shí)由于Ｐ２Ｐ??網(wǎng)貸行業(yè)如雨后春筍般的急劇擴(kuò)張，在大量資金涌入的同時(shí)，也導(dǎo)致網(wǎng)貸平臺(tái)的運(yùn)??營(yíng)管理水平良莠不齊

２００７年１２月?２００８年１２月?２００９年１２月?２０１０年１２月?２０１１年１２月?２０１２年１２月??＿網(wǎng)貨平臺(tái)累計(jì)總數(shù)??圖３－１?２００７年至２０１２年網(wǎng)貸平臺(tái)累計(jì)總數(shù)??數(shù)據(jù)來(lái)源：網(wǎng)貸天眼??２０１２年過(guò)后，一直到２０１５年期間，Ｐ２Ｐ行業(yè)迎來(lái)了井噴，從圖３－２可以看出，??Ｐ２Ｐ網(wǎng)貸平臺(tái)的累計(jì)數(shù)量從２０１２年１２月份的９５０家迅速暴增至２０１５年１２月份的??５４３６家，同時(shí)問(wèn)題平臺(tái)的累計(jì)總數(shù)從２０１２年１２月份的５家激增至２０１５年１２月份??的１２１３家，足足增長(zhǎng)了?５００倍有余。一方面，由于行業(yè)相關(guān)法規(guī)不夠健全，市場(chǎng)準(zhǔn)??入機(jī)制不夠完善，導(dǎo)致平臺(tái)進(jìn)入金融市場(chǎng)的門檻較低，也可能導(dǎo)致監(jiān)管失靈，這樣??的情況下有部分打著Ｐ２Ｐ網(wǎng)絡(luò)借貸的幌子的騙子公司打入市場(chǎng)，借著高息誘惑廣大??投資者，拿著投資者的錢來(lái)營(yíng)造企業(yè)光輝形象以騙取投資者的信任，同時(shí)由于Ｐ２Ｐ??網(wǎng)貸行業(yè)如雨后春筍般的急劇擴(kuò)張，在大量資金涌入的同時(shí)，也導(dǎo)致網(wǎng)貸平臺(tái)的運(yùn)??營(yíng)管理水平良莠不齊

從圖５－１可以直觀地看出，擬應(yīng)用ＷｏＥ－Ｌｏｇｉｓｔｃ信用評(píng)分卡模型后，該網(wǎng)貸平??臺(tái)２０１５年貸款總價(jià)值增至原來(lái)的１０．１２２倍，這表明ＷｏＥ－Ｌｏｇｉｓｔｃ信用評(píng)分卡模型??能夠顯著提升網(wǎng)貸平臺(tái)貸款價(jià)值，但是就Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３的貢獻(xiàn)比例來(lái)看，Ｐ３也就是未??成交訂單的貸款價(jià)值貢獻(xiàn)比例較低，這可能是由于相關(guān)文獻(xiàn)的結(jié)論中對(duì)借貸分值的??設(shè)置偏低導(dǎo)致的，下文將進(jìn)一步通過(guò)提升借貸分值來(lái)對(duì)該ＷｏＥ－Ｌｏｇｉｓｔｃ信用評(píng)分卡??模型進(jìn)行優(yōu)化，以探宄網(wǎng)貸平臺(tái)貸款價(jià)值的最大化。??５．８基于貸款價(jià)值最優(yōu)化的角度改進(jìn)ＷｏＥ－Ｌｏｇｉｓｔｃ信用評(píng)分卡模型??在５．４章的實(shí)證過(guò)程中，我們按照鄭承利，王灼（２０１８）的結(jié)論，在判斷是否??對(duì)一個(gè)借款人進(jìn)行借貸時(shí)，將信用ＷｏＥ－Ｌｏｇｉｓｔｃ評(píng)分卡模型的借貸分值設(shè)置為２０分，??即借款人信用評(píng)分在２０分及以上時(shí)，平臺(tái)予以貸款，而評(píng)分在２０以下時(shí)，拒絕為??其貸款。然而，在計(jì)算未成交訂單的貸款總價(jià)值過(guò)程中我們發(fā)現(xiàn)如果按照上述結(jié)論，??那些集中在［２０，?３０）評(píng)分區(qū)間的訂單會(huì)造成巨額的虧損，這可能是由于［２０，３０）評(píng)??分區(qū)間的訂單數(shù)量大，平均違約率高造成的。因此通過(guò)提高借貸分值是解決該問(wèn)題??的一種可能的方法，下面來(lái)討論若將借貸分值提高至３０分，貸款總價(jià)值是否會(huì)增??－
【參考文獻(xiàn)】

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2 廖理;吉霖;張偉強(qiáng);;借貸市場(chǎng)能準(zhǔn)確識(shí)別學(xué)歷的價(jià)值嗎?——來(lái)自P2P平臺(tái)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J];金融研究;2015年03期

3 岳銘;張思敏;謝朝陽(yáng);;我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的信用評(píng)級(jí)問(wèn)題探討[J];商業(yè)時(shí)代;2014年31期

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4 孫航;P2P網(wǎng)貸信用風(fēng)險(xiǎn)研究[D];浙江大學(xué);2017年

5 蘇亞;P2P網(wǎng)貸借款人信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究[D];南京師范大學(xué);2017年

本文編號(hào)：2860231