本文關(guān)鍵詞： PP網(wǎng)絡(luò)借貸 借款成功率 拍拍貸 互聯(lián)網(wǎng)金融　出處：《金融論壇》2014年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文以中國最大的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸網(wǎng)站拍拍貸為例,采用二元logistic回歸模型建立網(wǎng)絡(luò)借貸模型,研究影響借貸成功率的因素,并進(jìn)行蒙特卡洛模擬。研究結(jié)果表明:借款利率、借款人歷史失敗次數(shù)對借款成功率有負(fù)的影響,而借款金額、借款人歷史成功次數(shù)、信用積分、審核項目數(shù)對借款結(jié)果有正的影響。同時,借款人的性別、住宅情況也對借款結(jié)果有影響。在金融市場化改革過程中,與傳統(tǒng)金融相比,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸除應(yīng)重視模式創(chuàng)新之外,更要充分運用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢進(jìn)行有效的信用評估和風(fēng)險評估,從而為征信體系建設(shè)和借貸雙方服務(wù)提供有利條件。
[Abstract]:This paper takes PPDAI, the largest P2P network lending website in China, as an example, and uses a binary logistic regression model to establish a network lending model to study the factors affecting the success rate of lending. And Monte Carlo simulation. The results show that: loan interest rate, the number of historical failures of borrowers have a negative impact on the success rate of borrowing, and the amount of loans, borrowers' historical success times, credit score. The number of audit items has a positive impact on the borrowing results. At the same time, the borrower's gender, housing situation also has an impact on the borrowing results. In the process of financial market-oriented reform, compared with traditional finance. In addition to paying attention to the innovation of the model, P2P network lending should make full use of big data's advantages to carry out effective credit evaluation and risk assessment, so as to provide favorable conditions for the construction of credit system and the service of both sides.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院;
【基金】：陜西省金融學(xué)會重點研究課題項目,重點課題之三互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)模式創(chuàng)新研究(2013ZD03)
【分類號】：F724.6;F832.4
【正文快照】： 一、引言P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是指借貸雙方不經(jīng)過金融中介機構(gòu)直接進(jìn)行在線交易的一種金融服務(wù)模式。這種新的金融交易模式在2005年英國Zopa在線交易網(wǎng)站創(chuàng)立后得到快速發(fā)展。美國的Prosper是目前運行中最大的P2P交易平臺,已擁有超過160萬的會員,資助超過5億美元的貸款。在Prosper平

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1474437