本文關(guān)鍵詞： PP 互聯(lián)網(wǎng)金融 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià) 因子分析　出處：《宏觀經(jīng)濟(jì)研究》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：依托互聯(lián)網(wǎng)的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為一種獨(dú)立于正規(guī)金融機(jī)構(gòu)體系之外的民間借貸方式,合理有效地配置社會(huì)閑散資金,填補(bǔ)信貸缺口,彌補(bǔ)中小企業(yè)融資缺口,在一定程度上滿足了個(gè)人消費(fèi)信貸、小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)和大眾理財(cái)?shù)刃枨?在彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融不足的同時(shí)促進(jìn)我國(guó)金融體系的創(chuàng)新發(fā)展。但爆發(fā)式增長(zhǎng)的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸在我國(guó)發(fā)展尚不成熟,沒有對(duì)應(yīng)的金融監(jiān)管部門和法律法規(guī),監(jiān)管主體缺位的狀態(tài)持續(xù)至今。隨著P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的發(fā)展,風(fēng)險(xiǎn)是P2P行業(yè)建立良性發(fā)展秩序不可避免的問題,如何有效地防范平臺(tái)潛在的各種風(fēng)險(xiǎn)成為重中之重。本文通過風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系使用探索性因子分析模型挖掘P2P平臺(tái)潛在的風(fēng)險(xiǎn)影響因素,得到四個(gè)公共因子,分別是平臺(tái)運(yùn)營(yíng)因子、平臺(tái)交易因子、潛在風(fēng)險(xiǎn)因子和借款影響因子,進(jìn)而以各個(gè)旋轉(zhuǎn)因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)構(gòu)造加權(quán)綜合因子得分函數(shù),最后得到樣本平臺(tái)的綜合因子得分及排名,并根據(jù)因子得分結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。最后根據(jù)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果以及聚類分析結(jié)果,提出我國(guó)P2P平臺(tái)發(fā)展的建議對(duì)策。
[Abstract]:As a private lending method independent of the formal financial institution system, P2P network lending based on the Internet can reasonably and effectively allocate social idle funds, fill the credit gap, and make up the financing gap for small and medium-sized enterprises. To a certain extent, it meets the needs of personal consumption credit, small and micro enterprises, and public finance. While making up for the shortage of traditional finance, it promotes the innovation and development of our financial system. However, the explosion of P2P network lending is still immature in our country, and there are no corresponding financial supervision departments and laws and regulations. With the development of P2P network lending platform, the risk is the inevitable problem of establishing a healthy development order of P2P industry. How to effectively guard against the potential risks of the platform becomes the most important. This paper uses exploratory factor analysis model to mine the potential risk factors of P2P platform, and obtains four common factors. They are platform operation factor, platform trading factor, potential risk factor and loan influence factor respectively, and then the weighted comprehensive factor score function is constructed based on the variance contribution rate of each rotation factor. Finally, the comprehensive factor score and rank of the sample platform are obtained, and the comprehensive evaluation is carried out according to the result of factor score. Finally, according to the comprehensive evaluation result and the clustering analysis result, some suggestions for the development of P2P platform in China are put forward.
【作者單位】： 西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;西安財(cái)經(jīng)學(xué)院;西安科技大學(xué)管理學(xué)院;
【分類號(hào)】：F724.6;F832.4

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