以P2P貸款中借款人違約風(fēng)險概率和風(fēng)險溢價作為研究對象,采用Logit模型實證分析個人特征信息對違約風(fēng)險概率的影響;通過Cox比例風(fēng)險模型實證分析貸款期限與違約風(fēng)險的關(guān)系;同時計算和比較了不同信用等級借款人的理論貸款利率和實際貸款利率所形成的風(fēng)險溢價。研究發(fā)現(xiàn),借款人的信用等級、FICO分?jǐn)?shù)等級、負(fù)債與收入比、旋轉(zhuǎn)線利用率對違約風(fēng)險概率產(chǎn)生影響;同時貸款期限較長也會帶來較高的違約風(fēng)險;信用等級較低的借款人支付的實際利率低于理論利率,而信用等級較高的借款人支付的實際利率高于理論利率,且貸款人更容易形成向較高信用等級借款人增加額外風(fēng)險溢價的偏好。 

【文章來源】：財經(jīng)論叢. 2019,(07)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
一、引 言
二、文獻(xiàn)回顧
三、數(shù)據(jù)介紹、變量選擇
四、實證分析
    (一) 違約風(fēng)險概率評估
    (二) 貸款期限和違約風(fēng)險與風(fēng)險溢價的實證分析
五、結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3264092