P2P是Peer-to-Peer的縮寫,表達了個體之間通過互聯(lián)網(wǎng)進行交互,真正把中間商拋開的意思。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)自從2007年中國落地生根后,已經(jīng)成為金融行業(yè)創(chuàng)新的方向之一,大量的創(chuàng)業(yè)公司與風(fēng)投爭相涌入,經(jīng)歷了一次爆發(fā)式的增長。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的發(fā)展,在滿足中小微企業(yè)融資,中低收入群體投融資等方面,彌補了傳統(tǒng)金融的不足,提升了金融服務(wù)質(zhì)量和效率。同時在引導(dǎo)民間金融走向市場,逐步公開透明等方面,都有一些積極的探索。但近年來,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)負面新聞一波接一波,極大地影響了行業(yè)的發(fā)展。在這種情況下,國家一方面推出相關(guān)的監(jiān)管措施與監(jiān)管細則,另一方面,平臺也需規(guī)范經(jīng)營,不斷提升自身的經(jīng)營水平,降低運營風(fēng)險。本文以NW金融平臺為例,通過對平臺借款人借款信息數(shù)據(jù)的分析,從個人信息與信譽兩方面出發(fā),研究影響借款人信用風(fēng)險的因素。根據(jù)實證結(jié)果識別并評價相關(guān)因素的權(quán)重,為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺提供參考。實證的結(jié)果表明,累計借款金額,累計還清數(shù)量,本地人,學(xué)歷,平臺信用分,芝麻信用分,對借款用戶的信用風(fēng)險影響為負。累計借款數(shù)量,累計逾期數(shù)量,性別,年齡對借款用戶的信用風(fēng)險影響為正。同時也發(fā)現(xiàn),婚姻的改... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

NW金融平臺交易流程圖

或者說男性的壓力比女更高。表 4-4 NW 金融平臺性別統(tǒng)計結(jié)果性別equency Percent Valid Per2115 21.2 21.2 7885 78.9 78.9 10000 100.0 100.0下的用戶占比 6 成以上，這部分用戶短期通過資金借款來緩解財務(wù)壓力。比約 1/3，說明中年階段對短期資金借款年齡分布小于20 20-29 30-39 40-49 大于50

【參考文獻】：
期刊論文
[1]福建省P2P網(wǎng)貸平臺信用風(fēng)險影響因素及對策[J]. 林凌,黃鋅瑩.  福建金融. 2017(05)
[2]P2P網(wǎng)貸平臺借款人信用風(fēng)險的影響因素分析——以拍拍貸平臺為例[J]. 劉鵬翔.  征信. 2017(03)
[3]P2P網(wǎng)貸的信用風(fēng)險評估研究[J]. 劉曼.  時代金融. 2017(08)
[4]P2P網(wǎng)貸借款人違約行為影響因素的實證研究[J]. 蘇亞,成春林.  金融發(fā)展研究. 2017(01)
[5]P2P網(wǎng)貸平臺借款人信用風(fēng)險影響因素研究[J]. 董文奎.  時代金融. 2017(02)
[6]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺借款人信用風(fēng)險影響因素研究——來自“拍拍貸”的經(jīng)驗依據(jù)[J]. 姚鳳閣,隋昕.  哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2016(01)
[7]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸個人信用風(fēng)險評估[J]. 宋麗平,張利坤,徐瑋.  財會月刊. 2015(35)
[8]我國P2P網(wǎng)絡(luò)信貸風(fēng)險控制實證分析[J]. 唐藝軍,葛世星.  商業(yè)研究. 2015(10)
[9]借貸市場能準確識別學(xué)歷的價值嗎?——來自P2P平臺的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 廖理,吉霖,張偉強.  金融研究. 2015(03)
[10]我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險影響因素研究——基于排序選擇模型的實證分析[J]. 肖曼君,歐緣媛,李穎.  財經(jīng)理論與實踐. 2015(01)



本文編號：2902559