本文關(guān)鍵詞：P2P網(wǎng)絡借貸借款人信用風險研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會科技的進步,我國信息產(chǎn)業(yè)不斷繁榮發(fā)展,而依托于互聯(lián)網(wǎng)的P2P網(wǎng)絡借貸得以迅速發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計,截至2015年8月,我國共有P2P網(wǎng)絡借貸公司3109家,與2013年底的638家相比翻了5倍。隨著網(wǎng)絡環(huán)境的進一步優(yōu)化以及公眾對網(wǎng)絡借貸認知度的不斷提高,我國P2P網(wǎng)絡信貸行業(yè)仍有極大的發(fā)展空間。然而,目前我國P2P網(wǎng)絡借貸信用風險問題突出,大部分平臺缺乏專業(yè)的風險管理人員,對借款人信用的審核大都限于借款人上傳的資料,信用評級很大部分依賴風控人員和審核人員的主觀判斷,這遠遠不能滿足投資者對其資金安全的要求。因此,如何對借款人的信用風險進行合理客觀的評價,為借款人的信用風險的預測建立一套有效的信用評估方法,提高借款人的信用風險管理水平迫在眉睫。本文首先從我國互聯(lián)網(wǎng)金融迅猛發(fā)展的大背景出發(fā),分析了我國P2P網(wǎng)絡借貸發(fā)展現(xiàn)狀。從P2P網(wǎng)絡信用風險的特征、成因入手,揭示了P2P網(wǎng)絡信用風險的生成機理。其次,梳理了國內(nèi)外主要的信用風險評估方法及信用風險評價模型,選擇適合P2P網(wǎng)絡信用風險評估的logistic模型。再次,本文以拍拍貸公司為例,進行實證研究,通過決策樹模型對存在違約行為的借款人特征進行分析,以此為基礎(chǔ),結(jié)合logistic模型找出違約行為的關(guān)鍵影響因素,構(gòu)建借款人信用風險的評價方法,通過樣本測試,驗證模型的信用評價情況。最后,對我國P2P網(wǎng)絡借貸風險的控制提供具體的政策建議。本文的特色在于選取國內(nèi)新興的P2P網(wǎng)絡借貸這一金融模式的借款人信用風險為研究對象。目前國內(nèi)缺乏針對P2P網(wǎng)絡借貸信用風險評估和控制的研究,對借款人信用風險評估和控制的研究更為少見。另外,結(jié)合決策樹模型和logistic模型找出借款人違約行為的關(guān)鍵影響因素,使得借款人信用風險的預測模型同時包含決策樹及l(fā)ogistic模型的解釋能力,結(jié)果將更加準確。
【關(guān)鍵詞】：P2P網(wǎng)絡借貸 信用風險 決策樹模型 logistic模型
【學位授予單位】：上海工程技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6;F832.4
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-34
• 1.1 研究背景12-21
• 1.1.1 互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展12-14
• 1.1.2 P2P網(wǎng)絡借貸的發(fā)展14-19
• 1.1.3 我國P2P網(wǎng)絡借貸信用風險問題突出19-21
• 1.2 選題的意義21-23
• 1.2.1 理論意義21-22
• 1.2.2 現(xiàn)實意義22-23
• 1.3 文獻綜述23-31
• 1.3.1 P2P網(wǎng)絡借貸領(lǐng)域借款人研究綜述23-27
• 1.3.2 P2P信用風險評價方法研究綜述27-30
• 1.3.4 研究評述30-31
• 1.4 研究內(nèi)容和研究方法31-34
• 1.4.1 研究內(nèi)容31-32
• 1.4.2 研究方法32-34
• 第二章 P2P網(wǎng)絡借貸及信用風險分析34-49
• 2.1 P2P網(wǎng)絡借貸的概念界定及特點34-35
• 2.1.1 P2P網(wǎng)絡借貸的概念界定34
• 2.1.2 P2P網(wǎng)絡借貸的特點34-35
• 2.2 P2P網(wǎng)絡借貸的模式分析35-42
• 2.2.1 國外模式35-37
• 2.2.2 國內(nèi)模式37-42
• 2.3 P2P網(wǎng)絡借貸信用風險管理現(xiàn)狀42-49
• 2.3.1 信用風險的概念界定及特點42
• 2.3.2 P2P網(wǎng)絡借貸借款人信用風險的成因42-43
• 2.3.3 P2P網(wǎng)絡借貸借款人信用風險的管理現(xiàn)狀43-49
• 第三章 P2P網(wǎng)絡借貸逾期借款人的特征研究49-59
• 3.1 簡單統(tǒng)計下逾期借款人的特征研究49-52
• 3.1.1 逾期借款人地域分布49
• 3.1.2 逾期借款人性別分布49-50
• 3.1.3 逾期借款人學歷分布50-51
• 3.1.4 逾期借款人婚姻狀況分布51
• 3.1.5 逾期借款人職業(yè)分布51-52
• 3.2 決策樹模型下逾期借款人的特征研究52-59
• 3.2.1 決策樹方法概述52
• 3.2.2 決策樹屬性選擇方法52-54
• 3.2.3 數(shù)據(jù)的采集與內(nèi)容說明54
• 3.2.4 決策樹模型下借款人的特征研究54-59
• 第四章 基于logistic模型的P2P網(wǎng)絡借貸借款人行為的實證研究59-71
• 4.1 拍拍貸平臺59-61
• 4.1.1 拍拍貸平臺的信用風險體系59-61
• 4.1.2 拍拍貸平臺的保障模式61
• 4.2 拍拍貸借款人違約風險實證研究61-69
• 4.2.1 二元logistic模型簡介61-62
• 4.2.2 數(shù)據(jù)準備與變量的選取62-65
• 4.2.3 相關(guān)系數(shù)分析65-66
• 4.2.4 回歸結(jié)果分析66-69
• 4.3 樣本的驗證69-71
• 4.3.1 借款人違約行為的預測模型69
• 4.3.2 違約預測模型的樣本驗證69-71
• 第五章 我國P2P網(wǎng)絡借貸借款人信用風險政策建議71-78
• 5.1 加強借款人信用信息風險防范71-74
• 5.1.1 采用“硬信息+軟信息”的信用分數(shù)和信用等級的評定71-72
• 5.1.2 采取借款金額的“限額管理”辦法72
• 5.1.3 設(shè)置借款利率警戒線72-73
• 5.1.4 根據(jù)借貸歷史表現(xiàn)設(shè)置獎罰制度73
• 5.1.5 鼓勵提交優(yōu)質(zhì)、創(chuàng)新性的信用證明資料73-74
• 5.2 建立大數(shù)據(jù)個人征信模式74-75
• 5.3 選擇優(yōu)質(zhì)P2P平臺，預防借款人被動逾期75-77
• 5.3.1 加大風險指標的權(quán)重75-76
• 5.3.2 關(guān)注流動性等運營數(shù)據(jù)76
• 5.3.3 重視線下調(diào)查76-77
• 5.4 加強P2P網(wǎng)絡借貸的政府監(jiān)管77-78
• 5.4.1 建立P2P網(wǎng)絡借貸平臺的信息報送機制77
• 5.4.2 加強P2P網(wǎng)絡借貸平臺規(guī)范化運作，，保護金融消費者合法權(quán)益77-78
• 第六章 總結(jié)與展望78-80
• 參考文獻80-84
• 附錄84-104
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文及取得的相關(guān)科研成果104-105
• 致謝105-106

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