计划行为理论视角下校园贷网络借款行为影响因素研究

校园贷因对学生开展借款业务而隐藏着巨大的风险,已引起教育部门、金融监管部门及媒体多方的高度关注。文章针对高校学生这一特殊借款群体进行了问卷调查,并基于拓展的计划行为理论实证研究发现:高校学生网络借款决策受到了行为态度、同学网络借款行为的正向影响和财务状况的负向影响;P2P网络借款的行为偏好受到行为态度和同学网络借款行为的正向影响;分期购物平台借款的行为偏好受到了行为态度的负向影响和网站宣传、代理推广的正向影响;传统电商支付平台借款的行为偏好主要受到学生行为态度的负向影响以及收入来源稳定性和已有负债的正向影响。文章的研究结论可为管理政策制定、加强教育引导,规范互联网金融发展提供经验证据。

数据驱动下P2P网络借款征信共享机制研究

本文从我国网贷征信共享系统发展现状出发,分析了国内网贷行业征信共享机制建设滞后的原因,在总结和借鉴国外网贷社会征信共享系统建设经验的基础上,立足当前我国P2P网贷征信发展现状和问题,结合数据黑盒技术,运用共享理论构建网贷征信共享系统的运行模式。并基于此,分析了未来数据驱动和数据贡献下的征信产业链,研究了征信的收费模式,提出了我国网贷征信共享系统的实现条件。

高校学生网络借款风险生成路径、机理及控制

校园借贷问题已引起监管部门及媒体的高度关注。本文针对高校学生这一特殊借款群体,在调查问卷的基础上揭示出学生参与网络借款的现状,并依据"为什么会借"——"为什么不还"这一逻辑路径,研究发现:在借款阶段,学生自身能力约束、正规金融的融资约束、网贷平台的逆向选择和监管部门漏洞造成高信用风险、低偿债能力的学生获得了网络借款;在还款阶段,收入机制、成本机制、声誉机制和法律机制的作用有限,进一步导致了学生的违约行为。本文据此针对网络借贷各方提出相应的风险控制策略。

消费类网络借款者资质审核体系分析及实践

为了使消费类网络借款步入健康发展的轨道,现阶段需要加强对消费类网络借款者资质审核体系的建设。该体系的建设需要在问题导向下依次展开,所以解构出当前消费类网络借款者行为失范问题便是第一要务。文章从三个问题入手围绕着事前、事中、事后三个方面的风控进行了审核体系分析。借款人资质审核体系的建设实践包括:制度建设实践、技术建设实践、诚信建设实践、规制建设实践等四个方面。

基于机器学习算法的网络小额借款项目评估与筛选

利用机器学习算法构建网络小额借款项目违约率和收益率两种预测模型,并综合使用这些模型的预测评价和筛选网络小额借款项目。结果发现,借款项目基本信息和借款人人口统计特征、历史借款记录、信用等级、借款描述对借款违约率和收益率均有重要的预测作用。在一定的借款项目筛选数量下,由预期违约率和预期收益率的线性组合值排序挑选借款项目的筛选方法表现较佳,而先对预期违约率进行过滤,再由预期收益率排序挑选出借款项目的筛选方法表现较差;但这两种筛选方法均优于仅使用其中一种指标的筛选方法。