P2P借貸讓借款人可以通過借款陳述文本去獲得投資者的信任,所以借款陳述又成為投資者識別借款人違約風險的重要信息來源。但是如何解讀復雜的、不規(guī)則的、包含各種信息的借款陳述面臨較大挑戰(zhàn)。針對違約風險的兩個來源:還款能力和還款意愿,以及它們的潛在因素,從P2P借貸平臺‘人人貸’借款項目中的借款陳述文本中,通過人工識別提取了文字特征信息、反映還款能力和還款意愿的信息以及對資金需求的情感特征信息,并檢驗這些信息對識別借款人違約風險的顯著性。研究發(fā)現(xiàn)借款陳述文本的字數(shù)越多、存在重復語句,違約風險越大;借款陳述文本中存在還款能力信息,或者同時存在表示還款意愿的保證性語言以及對自己信用狀態(tài)補充說明的信息,則違約風險越小;借款人在情感上表現(xiàn)出對資金需求的急切性越高,違約風險越大。研究結論為將來運用程序?qū)崿F(xiàn)智能文本算法識別借款陳述文本中的違約信息提供了研究方向。
【文章目錄】：
1 引言
2 借款陳述信息
    2.1 借款陳述中的信息變量
    2.2 被解釋變量、解釋變量和控制變量
    2.3 樣本數(shù)據(jù)與變量的統(tǒng)計特征
3 借款陳述文字中的違約信號檢驗
    3.1 測試樣本組的統(tǒng)計特征
    3.3 穩(wěn)健性檢驗
4 結語

【參考文獻】

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本文編號：2870340