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P2P网络贷款业务信用风险评估与控制

邓宇  
【摘要】:P2P网络借贷自从在我国兴起以来,发展势头极其迅猛。在2018年,我国P2P网络借贷行业不仅开发了很多与国外不同的新运营模式,并且其凭借着借贷高效快捷,收益高,门槛低等优势迅速发展壮大。但是随着该行业蓬勃的发展,问题也是频频爆出,例如:“跑路”、“提现困难”、违约等。这些问题主要是因为P2P网络借贷是个新兴行业,发展又及其迅速,相应的法律法规,征信体系,监管体系等配套体系的发展与完善没有相应跟上,而我国P2P借贷行业又根据本国特色开发出一些国外没有的新运营模式,使国家与企业很多时候都是“摸着石头过河”。在大数据智能风控方面,我国没有完善的征信体系,各个P2P网贷平台对自身的风控投入不够并且不愿披露交易数据,所以导致我国学者对P2P网贷过程中信用风险的量化分析过少。在智能风控建模方面,也由于缺少网贷真实交易数据导致选取模型与优化方面缺少实证研究。通过对P2P网贷平台真实交易数据进行研究与分析,可以证实一些风险评估与风险控制的相关理论并提出新的思路,进而对我国整个P2P网贷行业提出更加切实有效的风险控制建议与措施。同时在树立投资人与借款人理性思考、建立完善的P2P网贷信用评估机制以及保证整个P2P网贷行业可持续发展上有极其重要的实际意义。本文通过文献分析法,将近些年的国内外对于P2P网贷过程中风险的成因、预防和控制方面的研究进行了整理与总结,得出当前P2P网贷中几个主要问题。通过对借款人违约率影响因子进行介绍与比较,最后选取借款金额、利率期限、年龄、月薪、性别、车产、车贷、房产、房贷、婚姻状态、职位、学历,作为评估借款人违约率的影响因子。通过对当前几种主流评估方法进行阐述与比较,得出各种评估方法在应用上的优缺点,最后选取BP神经网络、逻辑回归、支持向量机三种评估方法以及上述借款人违约率因子作为参数进行建模。以钱包金服满标历史数据进行实证研究,进行借款人违约率预测评估,通过比较分析后发现,应用BP神经网络进行建模的评估预测率最高,拟合时间与次数也最少。而应用逻辑回归进行建模虽然预测率不如BP神经网络,但是可以获得各个参数(借款金额、利率期限、年龄、月薪、性别、车产、车贷、房产、房贷、婚姻状态、职位、学历)对借款人违约率影响的权重大小,因而进一步证实了国内外学者对借款人违约率因子的分析结论。最后,结合国内外文献以及本文的实证分析,在P2P网贷平台自身与国家政府管理两个方面,提出一些关于我国P2P网贷信用风险控制方面的积极建议与措施。希望为我国P2P网贷行业的健康发展做出一定贡献。


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