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
本文選題:PP網(wǎng)絡(luò)借貸 + 信用風(fēng)險。 參考:《財經(jīng)理論與實踐》2015年01期
【摘要】:P2P(peer-to-peer)網(wǎng)絡(luò)借貸是一種借助網(wǎng)絡(luò)平臺,由個人與個人間互為借貸雙方的小額借貸交易。它作為互聯(lián)網(wǎng)與民間借貸相結(jié)合的新興金融模式,具有較高的信用風(fēng)險。采用排序選擇模型,基于excelVBA數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)截取多個P2P網(wǎng)站數(shù)據(jù),對平臺信用風(fēng)險的影響因素進行實證分析,結(jié)果表明:個人特征、信用變量、歷史表現(xiàn)、借款信息分別對網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險存在正向影響,由此發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站提供的信息對投資者避免信用風(fēng)險沒有起到實質(zhì)作用。
[Abstract]:P2P (peer-to-peer) online lending is a small loan transaction between individuals and individuals. It is a new financial model combining Internet and private lending, which has high credit risk. Based on the data mining technology of excel VBA, this paper analyzes the influencing factors of the platform credit risk by using the ranking selection model. The results show that: personal characteristics, credit variables, historical performance, etc. Loan information has a positive impact on the credit risk of online lending, and it is found that the information provided by the website does not play a substantial role in avoiding the credit risk.
【作者單位】: 湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計學(xué)院;
【基金】:湖南省哲學(xué)社會科學(xué)基金項目(12YBA071)
【分類號】:F724.6;F832.4
【參考文獻】
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,本文編號:2070624
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