基于信用中介化與流動性風險惡性循環(huán)機制的理論分析,對網(wǎng)絡借貸出借行為結(jié)構(gòu)模型進行優(yōu)化,采用普通最小二乘法(OLS)模型、邏輯回歸(Logit)模型、Probit模型實證檢驗借款信息變量的借貸策略效應,通過大數(shù)據(jù)決策樹算法對所選取的變量進行預警過程的仿真模擬,結(jié)果表明:P2P網(wǎng)絡借貸平臺的信用中介化融資風險市場系統(tǒng)化效應顯著,第三方大數(shù)據(jù)風險監(jiān)測與預警有利于規(guī)制P2P網(wǎng)絡借貸平臺信用中介化下的主體融資風險,P2P網(wǎng)絡借貸平臺應該定位為信息中介。為了回歸這一定位,增強平臺性質(zhì)"變異"過程中第三方風控預警能力,必須落實平臺信息中介政策,嚴懲信用中介化網(wǎng)絡借貸平臺;實行行業(yè)數(shù)據(jù)共享,完善征信體系建設,構(gòu)建信貸市場有序化發(fā)展的良性契約基礎;加強金融風險教育,建立政府—平臺—主體"三位一體"的風險規(guī)制體系,完善市場準入機制和平臺動態(tài)監(jiān)管預警機制,建立良好、有序的網(wǎng)絡信貸市場。

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、信用中介化與流動性風險惡性循環(huán)機制
    (一) 信息中介——P2P平臺的信用中介化
    (二) 信息中介交易機制
    (三) 信用中介化與流動性風險惡性循環(huán)機制
三、信息不對稱條件下決策樹算法的預警檢驗
    (一) 數(shù)據(jù)來源與變量選取
    (二) 描述性統(tǒng)計與回歸分析
四、風險預警體系仿真模擬
    (一) 數(shù)據(jù)預處理
    (二) 決策樹算法
五、結(jié)論與建議
    (一) 研究結(jié)論
        1. 第三方大數(shù)據(jù)風險監(jiān)測與預警有利于規(guī)制P2P網(wǎng)絡借貸平臺信用中介化下的主體融資風險
        2. 借款人借款信息與大數(shù)據(jù)算法是風控預警的重要支柱
    (二) 政策建議
        1. 落實平臺信息中介政策, 嚴懲信用中介化網(wǎng)絡借貸平臺
        2. 引導行業(yè)數(shù)據(jù)共享, 完善征信體系建設
        3. 加強投資人金融知識教育, 增強投資人風險感知能力



本文編號：3775259