p2p平台风险影响因素研究【字数:11343】
目录
摘要3
关键词3
Abstract3
Key words3
引言3
一、文献综述4
(一)国外相关研究4
(二)国内相关研究4
二、我国P2P平台发展历程及风险管理5
(一)国内P2P平台发展历程5
(二)我国P2P平台风险管理概况6
三、风险界定、数据来源和描述性分析6
(一)风险界定6
(二)数据来源6
(三)描述性分析6
四、实证研究设计7
(一)变量定义及说明7
1.因变量7
2.自变量8
(二)模型建构及回归结果分析8
1.模型构建8
2.回归结果分析10
五、结论与建议11
(一)主要结论11
(二)政策建议11
1.借助AI技术11
2.加强投资者风险教育11
3.完善相关法律法规12
4.加强监管12
致谢12
参考文献12
P2P平台风险影响因素研究
引言
(一)国外相关研究
国外方面,关于P2P网络借贷平台的风险有如下几个代表性的研究:Lin(2019)通过数据模型计算了借款人贷款成功率与贷款人信用评级之间的关系。贷款人的信用评级越低,违约率越高,两者之间是成正比关系的。Herrero-Lopez (2009)、Klafft (2008)认为投资者普遍缺乏互 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: ^351916072*
联网投资的经验进一步加剧了 P2P 平台的系统性投资风险,不同条件的个人在风险承担方面的能力存在很大差异。Yoon et al.(2018)研究了经营时长与平台声誉、质量、风险的关系,发现其他条件不变情况下,经营时长与平台质量正相关。
风险管理分析中,有关信用风险度量的研究最为广泛。Lee & Lee(2012)首先分析了影响信用风险的相关变量,然后利用多项式逻辑市场份额模型对信用风险进行评估。P2P借贷平台风险管理模式方面国外学者karl r.lang在经过对多家p2p平台的调查发现,有很多P2P平台通过风险保证金的模式,来应对平台用户违约时用户支付要求的情况,从而提高投资者的信心。Lin & Li et al(2016)应用二元逻辑斯回归方法建立了一个综合的信用风险评估模型,以便量化每笔贷款的违约风险。SerranoCinca & GutiérrezNieto(2016)以预期盈利能力为着眼点,使用多元回归建立利润评分系统,进而选择最优的借款人。
(二)国内相关研究
我国学者对于P2P平台风险的研究主要从三个方向出发:借贷者、平台自身因素以及具体平台研究。
在对借贷者的研究方面,廖理、吉霖(2015)等学者通过研究借贷者们的受教育程度得出,受教育高的借贷者比受教育低的借贷者的违约率要低的多,但对于借贷成功率方面,受教育程度高低并没有影响借贷的成功率。尉丽婷(2013)通过研究拍拍贷平台的相关数据得出P2P平台在性别方面没有区别对待,两者的贷款成功率几乎相等。钟鑫(2012)在研究信息不对称带来的风险问题时,根据P2P网络借贷平台的运营信息,发现了投资者会倾向于获取借贷人的资产、收入等信息,确认是否正确有效。反之亦然。借贷人试图修饰他们的不良信息,使他们更容易完成借款。钮明(2014)从借款人角度分析了P2P平台逾期违约和资金回笼困难的风险,导致该结果的原因是没有有效的监控体系。陈田和赵祥甲(2017)指出了投资者对平台营业中的风险主要体现在“洗线”问题上。
钱金叶和杨飞(2012)在对我国P2P平台利率进行整理研究后发现,有些平台利率超过银行基准利率4倍。何光辉等(2017)、王伟等(2017)、汪静(2018)根据一些实证性文献,研究了平台大股东背景、注册资本如何影响平台风险,分析了准入门槛的监管效应,发现银行、国资、上市公司和风投公司等控股的平台具有更高的质量,这类平台在风险管理上具有更充足的经验。李永兵等(2016)和王剑锋(2018)的研究表明征信基础设施情况与平台质量具有相关性,平台的征信系统发展程度越低,平台的平均质量会越低,信用风险也越大。
还有许多学者针对个别平台对P2P平台风险做具体研究。涂艳和邓春生等认为进一步开发综合性能更优的信用风险度量方法在帮助P2P平台降低运营风险方面是非常重要的,建立了研究借款人信用风险的度量模型。涂艳等(2018)基于拍拍贷的交易数据,运用准确率要高于传统回归模型的机器学习模型,建立借款人信用风险度量模型。邓春生(2019)的研究建立在Prosper和拍拍贷两个平台建立了综合评价指标,得出P2P平台作为与网络借贷相结合的新型金融模式,将借款人信用风险是平台首要预防和承受的,。蒋先玲(2020)等基于“人人贷”平台公开的历史交易数据对P2P网络借贷市场的风险识别问题进行实证研究,得出在缺乏成熟、易用的个人征信产品的情况下,无论借款人、P2P平台还是投资者在对风险预估与实际的判断抉择过程中会产生偏差,从而导致了借贷者的资金风险和平台的倒闭风险。
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