本文關(guān)鍵詞：P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系研究

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【摘要】：2007年,我國首家P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)“拍拍貸”在上海成立。隨后,以“紅嶺創(chuàng)投”、“人人貸”為代表的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)也紛紛成立。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸憑借著門檻低、靈活性大等特點(diǎn)得到越來越多人的青睞,短時(shí)間如雨后春筍般在我國迅速發(fā)展起來。然而就在我國網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)快速發(fā)展,影響范圍漸趨廣泛的同時(shí),也因監(jiān)管缺失、風(fēng)險(xiǎn)控制不成熟等問題帶來了巨大風(fēng)險(xiǎn)隱患。目前,脆弱的風(fēng)控能力是我國大多數(shù)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)面臨的通病。因此,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)要想走向成熟,必須提高自身的風(fēng)控能力,建立有效的風(fēng)控預(yù)警機(jī)制。本文通過對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別與分析,構(gòu)建了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論框架,并以宜人貸為例,進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的實(shí)證分析,最后為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的發(fā)展提供建議。論文主要包括五個(gè)部分:第一部分,介紹P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的概念、模式、發(fā)展歷程和現(xiàn)狀。第二部分,分別從政府層面、市場層面以及內(nèi)部層面分析P2P網(wǎng)絡(luò)借貸面臨的風(fēng)險(xiǎn),其中政府層面包括監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)和法律風(fēng)險(xiǎn),市場層面包括信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn),內(nèi)部層面包括操作風(fēng)險(xiǎn)和信息系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)針對各個(gè)層面的風(fēng)險(xiǎn)總結(jié)出目前P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的主要風(fēng)險(xiǎn)管控方式,主要包括用戶信用審查、鼓勵(lì)出借人分散投資、逾期賬款催收制度、風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金制度以及引進(jìn)擔(dān)保和抵押等。第三部分,構(gòu)建P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系理論框架。首先在風(fēng)險(xiǎn)分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合網(wǎng)貸之家的發(fā)展指數(shù)評級(jí)構(gòu)建P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系,初步選取20個(gè)指標(biāo)。然后運(yùn)用因子分析對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估,確定風(fēng)險(xiǎn)狀況的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。最后通過借鑒商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,并論述模型的可行性及算法。第四部分,以宜人貸為例進(jìn)行實(shí)證分析。首先,運(yùn)用聚類分析對指標(biāo)進(jìn)行篩選,形成更簡潔有力的預(yù)警指標(biāo)。然后,對這些指標(biāo)進(jìn)行因子分析,得出影響宜人貸風(fēng)險(xiǎn)的3個(gè)公共因子,分別是貸款余額因子、分散度因子以及狹義的流動(dòng)性因子,并將“每月份主成分綜合得分的平均值”作為風(fēng)險(xiǎn)類別的判定標(biāo)準(zhǔn),將宜人貸每月的風(fēng)險(xiǎn)狀況分為穩(wěn)健與風(fēng)險(xiǎn)兩種情況。最后運(yùn)用SPSS軟件中的多層感知器(MLP)方法來建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并調(diào)用該模型對宜人貸2015年1月和2月的數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。第五部分,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的對策建議。首先,應(yīng)建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的管理體系,其次應(yīng)促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警法規(guī)化、最后還應(yīng)在行業(yè)內(nèi)和行業(yè)外逐步建立征信系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：P2P網(wǎng)絡(luò)借貸 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 因子分析
【學(xué)位授予單位】：華東政法大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F724.6;F832.4
【目錄】：

• 摘要2-4
• Abstract4-8
• 導(dǎo)言8-18
• 一、選題背景8-9
• 二、研究意義9-10
• 三、文獻(xiàn)綜述10-15
• 四、研究的思路與方法15-17
• 五、本文的創(chuàng)新和不足17-18
• 第一章 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸概述18-22
• 一、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的概念界定18
• 二、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的模式分析18-19
• 三、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的發(fā)展歷程及現(xiàn)狀19-22
• 第二章 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的風(fēng)險(xiǎn)分析22-30
• 第一節(jié) P2P網(wǎng)絡(luò)借貸面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)22-26
• 一、政府層面風(fēng)險(xiǎn)22-23
• 二、市場層面風(fēng)險(xiǎn)23-25
• 三、內(nèi)部層面風(fēng)險(xiǎn)25-26
• 第二節(jié) P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的主要風(fēng)險(xiǎn)管控方式26-30
• 一、政府層面的風(fēng)險(xiǎn)管控方式26
• 二、市場層面的風(fēng)險(xiǎn)管控方式26-28
• 三、內(nèi)部層面的風(fēng)險(xiǎn)管控方式28
• 四、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸主要平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)管控方式列舉28-30
• 第三章 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系理論框架30-40
• 第一節(jié) P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系構(gòu)建30-35
• 一、指標(biāo)的選取原則30
• 二、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的定性分析30-35
• 第二節(jié) P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)的評估35-36
• 一、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的篩選35
• 二、運(yùn)用因子分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估35-36
• 第三節(jié) P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的建立36-40
• 一、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型選擇36-37
• 二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的可行性37-38
• 三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立38-40
• 第四章 實(shí)證分析——以宜人貸為例40-55
• 第一節(jié) 宜人貸簡介40
• 第二節(jié) 宜人貸風(fēng)險(xiǎn)評估40-49
• 一、具體指標(biāo)的選取40-41
• 二、因子分析結(jié)果41-49
• 第三節(jié) 宜人貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的建立49-55
• 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測試49-53
• 二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警53-55
• 第五章 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的對策建議55-57
• 一、建立P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的管理體系55
• 二、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警法規(guī)化55-56
• 三、建立P2P網(wǎng)絡(luò)借貸征信系統(tǒng)56-57
• 參考文獻(xiàn)57-62
• 附錄62-69
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果69-70
• 后記70-71

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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6 車芹芹;;論網(wǎng)絡(luò)銀行的監(jiān)管[J];商;2015年36期

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本文編號(hào)：711079