本文關鍵詞：P2P網(wǎng)貸信用風險評價研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：2007年借鑒國外P2P網(wǎng)絡借貸模式,中國首家P2P網(wǎng)貸公司成立,自此之后P2P網(wǎng)貸在中國迅速發(fā)展。根據(jù)中商情報網(wǎng)公布的數(shù)據(jù)來看,2009年網(wǎng)貸平臺數(shù)是91家,到2010發(fā)展為143家,而在2011年則變?yōu)?14家。到2012年,中國進入互聯(lián)網(wǎng)金融元年,從此開始P2P網(wǎng)貸如雨后春筍一般迅速發(fā)展,呈現(xiàn)井噴模式,根據(jù)網(wǎng)貸之家數(shù)據(jù)顯示,截至2016年1月,我國P2P網(wǎng)貸平臺數(shù)已經(jīng)增加到3917家,由此可見P2P網(wǎng)貸發(fā)展速度非同一般。另外,在網(wǎng)貸之家公布的數(shù)據(jù)中還顯示,截至2016年1月,網(wǎng)貸平臺單月成交數(shù)量總計已經(jīng)達到1303.94億元,而在2014年1月網(wǎng)貸平臺單月成交總額則僅為117.68億元。從兩個數(shù)據(jù)對比中看出,在兩年時間里P2P網(wǎng)貸單月成交額增長了10倍還要多。從以上兩個方面看,不管從P2P網(wǎng)貸平臺數(shù)量還是從平成交總額都能明顯看出,近年來,特別是近兩年來P2P網(wǎng)貸發(fā)展非常迅速。然而在P2P網(wǎng)貸迅速發(fā)展的隱藏下,存在著許多的問題,例如:“跑路”和借貸人違約,這兩類事件時有發(fā)生。在網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù)中顯示,到2016年1月問題平臺累計達到1351家,問題平臺數(shù)竟然到達平臺總數(shù)的近三分之一,數(shù)量之高值得我們深思。在這些問題平臺中,“跑路”占其中百分之四十一點多,停業(yè)占其中的百分之四十三點多,剩余近百分之十五是提現(xiàn)困難和經(jīng)偵介入。在P2P網(wǎng)貸整個行業(yè)中,信用危機正在挑戰(zhàn)著整個行業(yè)的發(fā)展。本文首先介紹什么是P2P網(wǎng)貸,結合國內(nèi)外專家學者關于P2P網(wǎng)貸的研究對P2P網(wǎng)貸的概念進行了界定,論述了P2P的發(fā)展以及發(fā)展現(xiàn)狀,討論了在發(fā)展過程中存在的問題。然后對P2P網(wǎng)貸的風險進行了分類識別,將P2P網(wǎng)貸的風險分為5大類,即網(wǎng)絡安全風險、信用風險、市場利率風險、流動性風險、法律監(jiān)管風險。在風險分類識別之后,確定本文主要研究對象為信用風險,接著分析對比了幾類用于信用風險評價的常用方法,在對比之后確定先通過Lasso-logistic方法對來自人人貸平臺的樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析,然后利用層次模糊綜合評判方法對P2P信用風險中各指標進行綜合評價。通過兩種方法的分析,首先得出的是利用Lasso-logistic對P2P網(wǎng)貸信用風險的評價指標——是否違約與影響信用風險的各個指標之間的存在的相關關系,根據(jù)回歸模型的估計結果能夠得出在各指標對信用風險的影響程度的大小。接著在對比Lasso-logistic方法與普通logistic方法中得出Lasso-logistic方法在對信用風險分析是更加具有實用性。用模糊綜合評價可以得到在P2P網(wǎng)貸信用風險的影響因素中,影響程度從高到低依次是個人的資產(chǎn)情況、社會人際關系情況、個人基本情況。對P2P網(wǎng)貸信用風險的綜合評價認為,目前我國P2P網(wǎng)貸信用風險處于中等風險水平。
【關鍵詞】：P2P網(wǎng)貸 Lasso-logistic模型 層次模糊綜合評價
【學位授予單位】：重慶師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6;F832.4
【目錄】：

• 中文摘要5-7
• 英文摘要7-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 研究背景與意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.3 國內(nèi)外研究述評17-18
• 1.3 研究內(nèi)容與技術路徑18
• 1.3.1 研究內(nèi)容18
• 1.3.2 技術路徑18
• 1.4 創(chuàng)新點18-19
• 2 P2P網(wǎng)貸的發(fā)展狀況與風險識別19-25
• 2.1 P2P網(wǎng)貸概念界定19-20
• 2.2 P2P網(wǎng)貸發(fā)展狀況20-22
• 2.3 P2P網(wǎng)貸風險識別22-25
• 3 信用風險評價方法及比較25-35
• 3.1 層次模糊綜合評價法25-28
• 3.2 Lasso-logistic方法28-29
• 3.3 其他方法29-33
• 3.4 各種評價方法的比較33-35
• 4 基于Lasso-logistic模型的P2P網(wǎng)貸信用風險分析35-43
• 4.1 引言35
• 4.2 指標體系與數(shù)據(jù)來源35-39
• 4.2.1 指標體系35-36
• 4.2.2 指標取值36-38
• 4.2.3 數(shù)據(jù)來源38-39
• 4.3 模型構建與估計39-42
• 4.4 本章小結42-43
• 5 P2P網(wǎng)貸信用風險的層次模糊綜合評價分析43-48
• 5.1 引言43
• 5.2 P2P網(wǎng)貸信用風險層次模糊綜合評價指標體系43-44
• 5.2.1 信用風險指標選擇與說明43
• 5.2.2 信用風險指標體系構建43-44
• 5.3 P2P網(wǎng)貸信用風險層次模糊綜合評價過程44-48
• 5.3.1 層次分析過程44-46
• 5.3.2 模糊綜合評價過程46-47
• 5.3.3 評價結果分析47-48
• 6 結論48-49
• 參考文獻49-52
• 附錄A：P2P網(wǎng)貸信用風險模糊綜合評價評語集調(diào)查問卷52-53
• 附錄B：作者攻讀碩士學位期間發(fā)表論文及科研情況53-54
• 致謝54

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