基于神经网络模型的网络借贷高危企业信用风险的识别研究

网络借贷的飞速发展在一定程度上缓解了小微型企业融资难的问题,但也暴露出网络借贷平台信用风险的识别问题。为充分识别高危网贷企业的特征,以中小型网贷企业为样本,通过指标筛选,挑选出与风险识别相关度较高的指标作为指标变量。并利用BP神经网络算法模型得出高危网贷企业在不同条件下的信用风险识别率和信用风险分类正确率。实验结果表明,高危网贷企业的信用风险具有高度识别性,高召回率、高正确率的特点。

P2P网贷平台下小微企业的融资风险研究

P2P网贷平台是近年来兴起的互联网金融的代表性产物,基于普惠金融的理念,为作为国民经济重要组成部分的小微企业提供了新型融资渠道,在缓解小微企业融资困境的同时,其风险问题也不容小觑。通过研究小微企业在P2P网贷平台上的融资模式及特点,分析其在P2P网贷平台上融资的风险表现形式,针对互联网融资风险来源于线下审核模式成本较高、P2P网贷平台的资金监管不到位及资金进出口模糊等问题,提出建立小微企业征信系统及资金去向跟踪平台,完善信息披露制度,促进网贷平台持续健康发展的建议。

基于P2P网贷平台下小微企业融资的风险管理策略

基于互联网、信息数据库、第三方支付等技术手段,P2P网络贷款为小微企业发展过程中提供了重要的资金来源渠道,但所有交易过程、数据信息都是在线上完成,无疑增加了融资的风险。文章首先分析了小微企业融资瓶颈,P2P网络贷款平台运营模式及其特点;其次具体介绍了小微企业在P2P网贷平台上融资过程中存在的现实风险;最后立足实践,重点从建立小微企业信用信息大数据库、P2P网贷平台融资创新服务内容、P2P网贷平台融资服务机构行业组织等三方面探讨了小微企业基于P2P网贷平台融资的风险控制策略。

企业集团客户贷后信用风险识别

初步研究了企业集团客户贷后信用风险识别模型的构建问题,并实证考察了中国三个生产经营型集团的信用风险与其母公司的信用风险之间的关系。由于不能获得这三个生产经营型集团的信用价差数据,本文利用从信用风险评估模型(KMV)获得的预期违约概率构建一种企业集团违约指标作为其信用价差的替代。实证结果发现,在双变量向量自回归模型中,母公司的信用价差并不是企业集团违约指标的格兰杰原因,反之亦然。

科技型中小企业人力资源管理外包价值网风险识别研究

科技型中小企业人力资源管理外包价值网风险会使价值网不能正常运行,各利益相关者不能从价值网中得到协同优势和价值,从而导致价值网最终解体,因此识别价值网风险是科技型中小企业进行人力资源管理外包风险评价和风险管理的前提和基础,至关重要。为此,从利益相关者视角并结合人力资源管理外包的流程来识别科技型中小企业人力资源管理外包价值网风险。

网贷平台风险识别与防控探析

道德风险、经营风险、资金风险、技术风险是网贷平台的主要风险,为防范这些风险,既要通过建立风险准备金、增强平台透明度,促进网贷公司加强风险的内部防控,又要通过定期报送监管报表、开放征信平台、完善第三方资金托管、加强行业自律,促进网贷公司加强风险的外部防控。

基于鱼刺图的P2P网贷风险识别及控制研究

风险识别对2P2网贷风险控制有重要作用,若不对P2P网贷各环节进行充分严谨的风险识别,就不能很好地进行风险评估并制定有效的风险控制策略。以分析行业各参与方潜在利益诉求及冲突为基础,运用鱼刺图模型识别出目前我国P2P网贷行业存在5类一级风险及18类二级风险。这5类一级风险是指违约风险、经营操作风险、网络与信息安全风险、寻租风险和洗钱风险。针对该5类风险并结合我国实际,提出P2P网贷行业的风险管控策略。

基于P2P网贷模式的互联网金融风险识别及管理

互联网和金融行业的融合,推动了传统金融行业的创新,诞生了以P2P网络信贷(下称网贷)、余额宝等为代表的互联网金融产品。与此同时,互联网金融也面临法律性、技术性、信用性、流动性等风险,如何识别并管理这些风险是未来互联网金融行业亟需解决的。为此,相关部门应尽快出台互联网金融的法律监管及风险防控机制,促进互联网金融的融合与健康发展。基于P2P网贷模式,从国家、互联网、传统金融等层面出发对互联网金融风险进行识别梳理,并提出未来互联网金融风险管理策略。

P2P网贷模式下中小企业融资风险探究

银行贷款很难取得是中小企业融资难的主要情况。随着互联网的发展,P2P网贷作为一种借助互联网和现代先进的移动通信技术,实现资金流通、支付和中介功能的新兴金融模式,为中小企业融资找到了契机。但是P2P网贷平台在迅速发展的同时,存在的风险也不容忽视。本文以此为切入点,试图在P2P网贷模式下对中小企业融资风险进行探究。

小微企业网贷风险定价模型研究

对小微企业网贷平台的运营模式进行深入分析,发现其运行机制包括需求的同质化解构、需求的模块化生产、需求的风险评估、个性化需求加总,在此基础上构建小微企业网贷风险定价模型。为验证模型的有效性,抽取国内典型互联网金融平台"人人贷"上近期发生的小微企业标的并进行风险定价,将定价结果与实际利率进行比较,发现该模型适用于"卖方市场"的小微企业网贷,能够提供差异化的贷款利率,从而向小微企业提供个性化的网贷产品。

基于P2P网贷模式下中小企业融资风险探究

中小企业是我国国民生产总值的主力军,是我国经济结构中非常重要的一部分,中小企业发展过程中,融资难成为困扰中小企业生存和发展的难题,在互联网快速发展的今天,P2P网贷在一定程度上缓解中小企业融资难的问题,为企业融资找到了契机,同时互联网金融P2P平台快速发展,也存在较大的融资风险。本文试着对基于P2P网贷模式下中小企业融资风险进行探究,以期为中小企业可持续发展提供合理的建议。

基于P 2P网贷平台下小微企业的融资风险分析

P2P网贷平台为小微企业提供融资平台,推动了小微企业的更好发展。但是其中也存在很大风险,容易给企业带来严重的经济损失,造成金融市场的混乱。为此,针对P2P网贷平台下的融资风险特点和原因进行分析,并提出相应的应对措施。

基于P2P网贷平台下小微企业融资的风险管理策略

数字科技迅猛发促使现阶段贷款行业也逐步向网络化发展,基于数字技术、互联网络、信息系统与第三方支付等综合性数字手段,P2P网贷平台的开发为小微企业融资发展提供了全新的资金供给渠道。然而,面对虚拟未知的网络特点,P2P网贷平台下小微企业融资中存在着不容忽视的潜在问题。对此,本文将分析P2P网贷平台下小微企业融资存在的潜在风险,并拟定科学的管理策略,望协助小微企业规避融资风险,科学稳定发展。

小微企业基于P2P网贷平台融资风险管理研究

目前,P2P网贷行业的发展为解决小微企业融资难提供了新的途径。其对策是:共享可靠的征信系统;借鉴国外相关法律,构建适用于"中国特色"P2P网贷平台的法律;对平台交易数据进行实时监控;配备较为安全的网络安全设施。

美国上市P2P网贷企业杠杆率、流动性风险与经营绩效

本文利用10家美国上市P2P①网贷企业的非平衡面板数据,运用分组回归的方法实证分析并检验了不同的杠杆率水平和流动性风险程度及其交互作用对经营绩效的影响。研究发现:低杠杆率水平与经营绩效呈正向关系,但超过60%后,则呈“倒U形”;适宜的滞后一期流动性风险程度与经营绩效呈正向关系,但达到75%以上,则呈“倒U形”;高流动性风险程度与低杠杆状态以及低杠杆水平与高流动性风险状态之间存在显著为正的交互“协同效应”且结果稳健。总体而言,P2P网贷企业应坚持“去杠杆、防风险”的政策导向,一是避免引起长期财务风险过度集聚,二是防止企业被动走入“旁氏骗局”。稍高的流动性风险程度能够提高资产收益能力,但过高的流动性风险程度又会导致资金利用效率低下。

互联网金融背景下信用风险的识别与管理——基于P2P网贷模式视角

近年来,互联网金融在我国飞速发展,引起了社会各界的高度关注。利用互联网的思想和技术来开展金融业务,推进"普惠金融"概念在中国的落实与深化的同时,互联网金融也体现出了其特有的问题和潜在的风险。本文基于P2P网贷模式视角,通过多角度识别、理论研究以及对影响因素的分析,并将其与传统商业银行信贷业务的风险进行对比,重点剖析互联网金融背景下的信用风险,提出具有针对性、可行性的监管建议。

小微企业P2P网贷融资风险控制研究

中国互联网的特殊发展给互联网金融业和小微企业带来了巨大影响。由于中国传统金融业发展基础薄弱,覆盖范围小,加上早期监管红利和投资者投机心理的影响,因此互联网金融的后发优势便显现出来,P2P行业出现了井喷式的发展。但与此同时,假标、资金池、套路贷等行业乱象也使得融资风险日益突出。因此,本文通过对影响因素的分析,对小微企业P2P网贷融资风险进行控制研究。

中小企业贷前调查风险识别方法的探讨

在当前我国社会经济复杂多变的环境下,我国传统的中小企业又处在转型升级过程中,银行做好信贷风险的防范,其作用和重要性不容忽视。但在银行为中小企业开展贷款业务中,却发现多数中小企业自身欠缺较强抗风险的能力。如果在实际中不能对其进行合理的控制,那么放贷后将会产生较为严重的信贷风险问题,这对银行和中小企业的发展都会带来影响。因此,在放款前,必须要加强贷前调查工作,科学有效的对中小型企业的信贷风险进行识别,进而更好地对中小型企业的贷款风险进行控制。

小微企业P2P网络借贷证券化及其风险

小微企业融资难、融资贵是我国面临的一大难题。互联网金融将会成为小微企业未来融资的新渠道。小微企业网上贷款证券化作为小微企业金融创新工具,将为我国小微企业的发展带来新的发展机遇。但是,小微企业网贷证券化在带来巨大效益的同时,也会产生潜在的风险,如果管理不善,这种潜在的风险可能会造成巨大的危害。文章就我国小微企业开展网贷证券化业务所涉及的主要风险进行了分析和论述,并提出相关监管措施。

P2P网贷出借人有效规避借款人风险的因素识别——以人人贷823条借款标的信息为例

本文基于"人人贷"数据,实证分析区别借款人违约与不违约的显著特征,并进一步实证检验了出借人是否能够识别借款人显著的违约因素,有效规避风险.结果发现:借款人信用等级、借款利率、学历以及借款额度是借款人违约的显著特征;研究还发现,出借人尚不具备成熟、完善的违约风险识别能力.