本文關(guān)鍵詞：描述性信息對(duì)借款人逾期率的影響研究——基于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的分析　出處：《宏觀經(jīng)濟(jì)研究》2017年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：借款人逾期現(xiàn)象是P2P網(wǎng)貸投資人面臨的最大的風(fēng)險(xiǎn),這種風(fēng)險(xiǎn)本質(zhì)上是由信息不對(duì)稱問(wèn)題引發(fā)的。由于借貸雙方是雙向匿名的,借款人無(wú)法提供完整的客觀信息,投資人必然更多地關(guān)注未經(jīng)驗(yàn)證的主觀信息,以此作為投資決策的依據(jù)。本文利用從拍拍貸網(wǎng)站平臺(tái)抓取的樣本數(shù)據(jù),對(duì)描述性信息對(duì)借款人逾期率的影響做了探索性研究,并構(gòu)建了借款人逾期率預(yù)測(cè)輔助模型,希望能幫助投資人識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)借款人以及網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)管理。
[Abstract]:The borrower overdue phenomenon is the biggest risk facing P2P net loan investors, this risk is essentially caused by the information asymmetry. The debit and credit is two-way anonymous, the borrower is unable to provide complete objective information, investors must pay more attention to the subjective information without verification, as the basis for investment decision in this paper from the. The sample data ppdai web platform to grab, do research on the influence of descriptive information about the borrower overdue rate, and the construction of the borrower overdue rate prediction of the auxiliary model, hoping to help investors identify high risk borrowers and net loan platform for credit risk management.

【作者單位】： 福建師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：F832.4;F724.6
【正文快照】： 一、引言和文獻(xiàn)綜述 中小企業(yè)存在的融資困境問(wèn)題是世界性的的難題,因?yàn)橐?guī)模小、無(wú)抵押、風(fēng)險(xiǎn)大等原因無(wú)法從銀行等金融機(jī)構(gòu)獲得直接融資,所以一直以來(lái)主要依靠小額民間借貸來(lái)緩解困境。然而隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的興起和普及,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸模式順勢(shì)而起。這種網(wǎng)絡(luò)借貸模式有著銀行等

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本文編號(hào)：1406066