论我国P2P网络借贷模式的风险规制体系完善

P2P网贷模式不同于传统金融运行模式,具有广泛性、低准入壁垒、第三方支付的间接性、借贷双方的次级化以及来源于数据隐蔽性的高资金风险等特征,同时与现阶段互联网金融规范体系存在着兼容性与适用性问题。应当充分考量新模式的技术特征,并在立法层面提高规范的统一性与规制力度,在司法层面完善相应的程序体系,并在总体上适当融入科技因素并实现规范-技术二元治理,以有效应对技术变革带来的互联网金融新型风险,维持我国经济金融总体环境的稳定性与安全性。

基于区块链技术的P2P网络分布式数字签名系统设计

随着互联网技术的不断发展,数字签名技术已成为网络安全领域的重要保障之一。然而,传统的集中式数字签名系统存在着单点故障、性能瓶颈等问题。为了解决这些问题,文章设计了一种基于区块链技术的P2P网络分布式数字签名系统。该系统采用区块链技术来实现数字签名的验证和存储,同时利用P2P网络的特性来进行数字签名的分发和共享。实验分析结果表明,本系统不仅具有高度的安全性和可靠性,还能够提高数字签名的效率和可用性。

互联网金融风险对法拍房市场的影响——基于P2P网贷平台的实证研究

作为互联网金融的一种新业态,P2P网贷平台在提供传统银行之外的融资渠道的同时也带来了新的风险。2013—2020年P2P平台的“暴雷潮”,对法拍房市场造成了冲击。研究发现,P2P网贷平台风险事件显著增加了法拍房数量,且这一影响随着时间累积而持续存在,证明P2P网贷问题平台给法拍房市场带来了持久的金融风险。基于此,在验证坚持防范和化解金融风险的重要性的基础上,在加强金融体系监管的同时,应坚持监管的审慎渐进原则,打造住房市场和金融市场的健康关系,保障人民群众的财产安全。

区别服务下的P2P网络性能分析

为研究P2P网络性能,降低系统能耗,抑制“搭便车”现象,更好的提升系统性能。本文将混合P2P网络中节点的动态变化抽象为排队模型,建立具有两类服务台、部分服务台异步多重休假的M/M/c h排队模型。通过矩阵几何解方法,对系统的稳态分布进行求解,进而给出系统平均队长、平均等待时间以及系统总能耗等性能指标。通过数值实验,分析重要参数对各指标的影响,并探讨该模型下的纳什均衡与社会最优策略,得到最优参数,为降低P2P网络系统能耗提供理论支持。

带恶意节点和服务节点故障可修的P2P网络安全性能分析

Peer-to-Peer (P2P)网络是逻辑层分布式结构,在互联网内容分发与业务共享领域应用优势显著,每天在全球范围内有大量文件经由P2P业务上传和下载,使得P2P流量大幅增长甚至造成流量拥堵,降低节点在线能耗是提高P2P网络安全稳定性的关键所在。为控制节点不必要在线行为,本文基于现行混合P2P网络中存在的请求节点和恶意节点,为服务节点引入同步多重工作休假策略,建立带有负顾客、启动期、关闭期、工作休假且故障可修的M/M/c排队模型,研究P2P共享系统的机制及安全性能。采用矩阵几何解法以及Gauss-Seidel迭代法得到模型稳态分布及关键性能指标,通过数值实验分析各指标对系统性能的影响,通过纳什均衡和社会最优策略,得到P2P节点合理收费的社会效益最优值,为P2P网络提供更为有效的降低节点在线能耗的方案,从而提高网络安全稳定性。

金融科技对P2P网贷风险与信用评分的影响

随着金融科技(FinTech)的快速发展,P2P (Peer-to-Peer)网贷模式经历了显著的变革。本研究旨在探讨金融科技如何影响P2P网贷业务模式,特别是在风险评估和信用评分精准度方面的作用。通过综合分析金融科技的核心技术——包括人工智能(AI)、大数据、区块链技术——本文揭示了这些技术如何帮助金融机构提高信用评分的准确性和风险管理的效率。本文以“人人贷”为案例,利用Logistic回归模型分析了贷款人信用风险评定的影响因素,突出了金融科技在优化信用评估流程中的关键作用。结果表明,通过利用AI和大数据进行深入分析,可以更准确地识别借款人的信用风险,从而减少违约率并优化贷款决策过程。此外,本研究讨论了金融科技在提高P2P网贷监管效率和促进行业健康发展中的潜力。然而,金融科技的应用也带来了隐私保护和数据安全等挑战。文章最后建议,通过建立健全的监管框架和加强技术安全措施,可以最大化金融科技的积极影响,同时降低潜在风险。

P2P网络借贷平台中的逆向选择和道德风险研究

近年来,P2P网络借贷平台迅速发展,但是由于借贷双方的信息不对称引发了平台中的逆向选择和道德风险问题,进而造成了平台严重的资金安全问题。在前人研究的基础上,构建了一个P2P网络借贷平台中的"柠檬"模型和不确定性的委托—代理模型,对平台内存在的逆向选择和道德风险进行分析。结果发现,信号传递博弈模型可以解决平台内的逆向选择问题,而信用担保的介入则可以防范平台中的道德风险。

新经济业态P2P网络借贷的风险甄别研究

国内P2P网贷平台存在的问题及风险令人触目惊心,本研究旨在探索P2P网络借贷这一重要新经济业态的风险甄别问题。本文在我国444家P2P平台基本信息与交易信息基础上,通过网络爬虫获取了30万余条网民评论和新闻数据,利用文本挖掘技术提取了重要的外部信息,综合使用11种统计模型评估变量的重要性并讨论其经济意义。研究表明:1平台风险与基本信息、交易信息和外部信息间存在复杂的非线性关系,SVM、树类模型等非线性模型对预判P2P平台风险更加有效;2网民评论、关注度等基于互联网的非结构化信息,以及平均利率波动、资金净流入波动、未来待还金额波动等信息对甄别风险具有重要的作用;3根据拍拍贷的案例,小额、超短期、男性借款人具有更高的违约风险;4基于线性模式的传统风险指数构建方法并不适用于甄别P2P平台风险。有关部门应从完善法律法规、加大信息披露力度、发布风险预警综合指数等对P2P行业进行监管。

P2P网络借贷的运行模式与风险管控

P2P网络借贷具有贷款期限短、金额小、重视贷款者信用材料、融资门槛相对较低等特点。现阶段,我国P2P网络借贷面临政策法律风险、监管风险、洗钱风险、操作风险、网络风险、信用风险。防范P2P网络借贷风险,从政府的角度来讲,应明确监管主体,加快监管制度建设;扩大征信范围,完善全国征信系统建设。从P2P网络借贷平台的角度来讲,应完善网络技术,降低网络风险;明确金融职责,强化操作流程。从借贷者和贷款者角度来讲,应建立借款者与贷款者之间的互信。

我国P2P网络借贷信用风险影响因素研究——基于排序选择模型的实证分析

P2P(peer-to-peer)网络借贷是一种借助网络平台,由个人与个人间互为借贷双方的小额借贷交易。它作为互联网与民间借贷相结合的新兴金融模式,具有较高的信用风险。采用排序选择模型,基于excelVBA数据挖掘技术截取多个P2P网站数据,对平台信用风险的影响因素进行实证分析,结果表明:个人特征、信用变量、历史表现、借款信息分别对网络借贷信用风险存在正向影响,由此发现网站提供的信息对投资者避免信用风险没有起到实质作用。

我国P2P网络借贷的风险与监管研究

2011年以来,我国P2P网络借贷行业以年均500%的速度爆发式增长。2013年,全年成交额超过2 000亿元。截至2014年6月末,我国P2P平台数量已达911家。自2006年我国P2P网络借贷诞生以来,演变出了一些具有中国特色的商业模式,不同模式风险各异,给投资人与监管者带来了较大挑战。本文就我国P2P网络借贷模式中的五种核心要素进行了比较分析,讨论了我国P2P网络借贷中的五类主要风险,并从征信体系、信息披露、产品信用评级行业以及自律标准等四个方面,对现有监管思路提出补充建议。

信用风险评价模型综述及对我国P2P网络借贷平台的借鉴

文章以金融产品分类的视角,分别回顾梳理并简要评述了债权产品和产权产品适用的信用风险评价模型。结合我国P2P网络借贷平台的风险特征和基本特点,文章认为互联网金融企业比较适合偏重定价功能的产权产品风险评价模型,金融机构网络投融资平台较适合偏重评价功能的债权产品风险评价模型,而开发基于不同参数的风险资产定价模型将成为我国P2P网络借贷平台风险管理的必然选择。

我国P2P网络借贷问题平台风险影响因素框架构建——基于利益相关者理论视角

近年来,我国P2P网络借贷平台风险攀升,导致平台提现困难、跑路、经侦介入等问题频现。基于利益相关者理论视角,分析不同利益相关者对我国P2P平台风险的影响,考查P2P平台风险的来源,并构建我国P2P网络借贷问题平台风险影响因素分析框架。利用此框架,可以识别不同类型问题平台风险的关键影响因素,为政府监管提供思路。

P2P网络借贷、流动性风险与宏观审慎政策

目前,P2P网络借贷平台合法合规发展已成为重要问题。本文依据中国P2P网络借贷平台特征事实,构建动态随机一般均衡模型,模拟分析P2P网络借贷经济影响、风险机理及宏观审慎政策有效性。研究结果表明:(1)P2P网络借贷在提高金融渗透率、促进金融普惠的同时,也放大了信贷波动,增加了银行体系外的金融脆弱性;(2)P2P网络借贷行业存在适度最优规模边界,无序发展不利于社会福祉提高;(3)与P2P网络借贷行业规模过度相比,平台债权转让模式流动性风险更严重;(4)在监管非对称下,P2P网络借贷削弱了宏观审慎政策有效性。因此,扩大宏观审慎政策框架覆盖范围,将P2P网络借贷纳入宏观审慎政策框架,与P2P网络借贷行业可持续发展并非对立关系,一定程度上可平抑信贷波动,提高宏观审慎政策有效性。

P2P网络借贷平台借款人信用风险影响因素研究——来自“拍拍贷”的经验依据

基于我国P2P网络借贷平台中"拍拍贷"网站中2014年4月至2015年8月的借款人信息数据,研究分析了借款人信用等级、投标成功次数、投标流标次数、借款总额、利率、期限、每月还款、用户年龄、性别等9个指标对P2P网络借贷平台借款人信用风险的影响。研究结果表明,借款人信用等级与借款人信用风险之间存在显著的负相关关系,借款人投标成功次数与借款人信用风险之间存在显著的正相关关系,借款人投标失败次数与借款人信用风险之间存在显著的正相关关系,借款人借款的利率与借款人信用风险之间存在显著的正相关关系,借款人的借款总额与借款人信用风险之间存在显著的正相关关系。借款人借款期限、借款人性别、借款人年龄与借款人信用风险之间不存在相关关系。研究结果既可以为防范P2P网络借贷平台信用风险提供新的思路,也可以为完善我国P2P网络借贷行业治理提供新的经验证据。

P2P网络借贷个人信用风险评估

P2P网络借贷是由互联网和P2P借贷相结合的一种新型金融服务模式。个人信用风险是指P2P网络借贷平台的借款人无法偿还贷款的风险,这是P2P网络借贷平台面临的主要风险。借款人自身的客观条件、还款能力、历史表现都会对P2P网络借贷个人信用风险产生重要影响。本文针对P2P网络借贷平台的特点,确定个人信用风险评估指标,并以平台借款人个人信用等级作为预测输出目标,创建BP神经网络模型,使贷款人和网贷平台能够更好地了解借款人的信用状况。

P2P网络借贷平台风险预警模型构建及实证分析

伴随P2P网贷平台的迅速发展,平台的风险管理已成为整个行业面临的最大挑战。文章从宏观和微观两个方面选取了3个层次的14个指标作为风险预警的指标体系,以2012-2014年各季度的样本指标值为训练集,采用改进的BP算法,建立了包含输入层、隐含层和输出层的三层神经网络预警模型;运用Matlap软件对建立的神经网络进行训练,在样本输出值和期望输出值之间的误差达到一定标准后,确定效度量风险的预警模型建立成立。最后,文章从平台预警管理的组织体系、风险预警管理的信息系统、风险预警管理的人才体系、监测指标体系及资金管理和征信对接体系等方面给出了完善平台风险预警机制的具体建议。

P2P网络借贷市场对资本市场的风险溢出效应

构建Copula-GARCH模型,并利用2013—2016年中国P2P网络借贷市场、股票市场和债券市场的日收益率数据,实证研究了P2P网络借贷市场对资本市场的风险溢出效应。结果显示:P2P网络借贷市场与股票市场之间存在"跷跷板"效应,与债券市场之间呈现出较弱的联动效应;P2P网络借贷市场与股票市场和债券市场的上、下尾部相关性均很弱,风险溢出效应不显著。结论表明:在确保金融系统稳定的同时,中国可以适度发展P2P网络借贷行业。

网络借贷P2P:利差是否包含违约风险隐含信息?——来自人人贷交易数据的实证分析

基于Probit和Tobit模型,以人人贷2011年1月1日至2015年9月30日交易数据为基础,研究网络借贷P2P利差即包含借款人与投资人之间不对称信息的利率部分是否隐含借款人的违约风险信息。研究发现,浮动区间型利率机制下,利差与借款人违约风险具有正向相关关系,利差越大,借款人违约概率越高,表明利差确实包含借款人违约风险隐含信息。进一步探究借款人愿意增加借款资金成本的原因发现,利差与借款人获得借款的急切程度相关,具体表现为利差与满标所需时间呈反向相关关系,即利差越大,满标所需时间越短。

P2P网络借贷平台运营模式及风险控制思考——基于信息不对称视角

作为互联网金融的主要模式之一,P2P网络借贷在一定程度上缓解了小微企业和个人融资难问题。随着行业的不断发展,P2P网络借贷平台面临的跑路、诈骗和"庞氏骗局"等问题也愈发严重。本文对国内外P2P网络借贷平台的运营模式进行比较分析,挖掘其中的委托代理关系和信息不对称问题,并通过信贷"柠檬"模型分析了平台中风险问题的形成机制,进而提出P2P网络借贷平台的风险防控措施:完善平台信用评价体系,构建平台抵押担保体系,建立平台五元三层监管体系。