P2P网贷风险准备金的差异化计提研究

目前我国P2P网贷普遍采取"一刀切"的单一风险准备金计提比例。这种计提方法的缺点是未能区分网贷项目的风险高低,造成的后果是低风险项目的风险准备金计提费用不低和高风险项目费用不高的"大锅饭"局面,降低了网贷平台的风险控制水平。本文提出一种基于网贷项目风险调整因子模型实行差异化风险准备金计提的新方法.基于H网贷平台数据的应用结果表明,新方法能够增大(抑制)网贷平台对于低(高)风险项目的吸引力,且不会降低网贷平台风险准备金现行的整体计提水平。实行风险准备金差异化计提有利于我国网贷平台在积极扩张低风险业务的同时,改善风险控制水平。

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。

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网贷的风险分析及对策研究

在现代化信息高度发展的今天,P2P网贷的产生并且迅速发展,填补了我国金融方面的一个重大空白。但由于其特殊性以及我国监管方面的不足,导致P2P网贷存在诸如系统性风险、操作性风险、法律风险、流动风险等风险。本文基于对这些风险的分析后提出了相应的策略,以期通过加强风险防范促进P2P网贷行业更好的健康发展。

征信视角下P2P网贷模式的信用风险探析

近年来,我国P2P网络贷款作为互联网金融创新模式获得爆发式增长,但同时在信息不对称、征信主体权益保护等方面存在的信用风险问题也日益突出。为促进P2P网络贷款等互联网金融的发展,应加强征信管理与服务,将P2P网贷平台纳入征信管理范畴,强化P2P网贷平台信用管理和平台资金流动监管,加大网贷平台信用信息保护力度。

互联网金融与企业出口扩张:基于P2P网贷模式的研究

在互联网金融等数字金融模式的发展下,P2P网络信贷成为了企业解决自身融资约束,降低出口门槛的一种新途径,但P2P网贷平台早期存在监管不严的问题,导致大量网贷平台出现危机,对企业融资产生了不利影响。基于此,立足于P2P网贷视角,研究P2P网贷危机对企业出口的作用,通过P2P网贷危机来总结未来数字金融模式发展的有效路径。理论方面,将P2P网贷危机纳入企业异质性的出口模型中,发现P2P网贷危机通过提高企业融资约束来降低企业的出口。研究发现,P2P网贷危机将显著抑制企业的出口,恶化了企业的出口贸易边际和量价结构。渠道检验表明,融资约束是P2P网贷危机抑制企业出口的重要渠道。意味着引导现有数字金融模式的合规发展,降低企业融资约束,是未来数字金融发展推动企业出口增长的重要方式。

P2P网贷个人信用风险评估模型研究——基于混合果蝇神经网络的方法

P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。

美国P2P网贷信用风险管理经验及对我国的启示

在总结美国P2P网贷行业运营模式基础上,从信息公开制度、借款人身份真实性审核机制、内部风险评估体系等方面分析其信用风险管理的主要经验,结合我国P2P网贷行业存在的问题,提出加强P2P网贷行业信用风险管理的若干政策建议。

互联网金融民营系P2P网贷平台的风险预警

互联网金融P2P网贷平台发展至今,频频出现平台倒闭,P2P网贷平台面临着巨大挑战。以LAPP法的4个维度为基础,以民营系P2P网贷平台风险的特点为立足点,选取20个指标进行实证分析。首先,采用主成分分析法进行降维处理;其次,通过二元Logistic回归分析方法对40家民营系平台构建了T-4、T-3、T-2和T-1期的预警模型;最后,根据模型实证结果对民营系P2P网贷平台提出了相关建议。

基于BP神经网络的P2P网贷市场信用风险评估

分析了P2P网贷平台的传统金融风险和信息科技风险,提出P2P网贷市场信用风险评估指标体系,设计了基于BP神经网络的风险评估模型,并用matlab软件进行仿真,运行结果验证了提出的评估模型的有效性、准确性和便捷性。

新监管体系下我国P2P网贷风险管控现状的检视及改进对策

我国P2P网贷行业经历近多年的无序发展之后,逐渐进入监管法规初步确立、规范发展的新阶段。新监管体系下,由于P2P网贷行业自身的属性特点,其风险依然突出。本文基于新监管体系的规则要求,系统检视了我国P2P网贷外部监管和内部控制制度建设两个层面取得的成效及存在的薄弱环节和问题,认为应从建立专职的互联网金融监管机构、创新监管手段提高监管的科技化信息化水平、实行严格市场准入和信息披露制度、切实落实P2P资金存管制度要求等方面大力推进P2P网贷监管体制、机制和制度建设,通过建立健全平台治理机制、完善平台内部风控体系、提高平台产品信息披露程度和水平等措施加强P2P网贷平台自身建设,以及加强网贷行业自律机制建设,以确保P2P网贷行业健康、有序、平稳发展。

大数据环境下P2P网贷平台的风险评估与防范

随着互联网金融模式的不断创新,P2P网贷平台发展迅速,给个人及小微企业带来融资便利。P2P网贷平台有别于传统金融模式,其业务流程主要通过电子商务网络平台来完成,在借款人和出借人之间直接产生借贷关系,其业务在风险评估的规范性和准确性方面存在许多问题。文章在分析我国P2P网贷平台发展现状的基础上,提出以下风险防范措施:搭建大数据共享平台,完善征信体系;通过大数据进行风险评估,防范市场风险;构建大数据监测预警系统;加强信息化人才和IT审计人才的培养,降低操作风险。

基于决策树的P2P网贷信用风险评价

本文旨在研究目前P2P网贷平台中存在的个人信用风险,寻找问题并提出相关的解决建议。文章通过实证分析的方法研究所引入自变量的重要性并构建决策树模型,最终发现目前P2P网贷平台的信用评级存在很大问题,过度依赖线上认证而忽视信用逾期行为,缺乏动态信用评级所需要的要素,评级体系不具备欺诈识别和自动纠错的相关机制。

P2P网贷平台信用风险影响因素分析

2014年以来,P2P网贷平台金融风险事件频发导致投资者受骗,并引发社会性问题。本文根据网贷之家的87个平台样本,运用多元有序Logit模型回归分析影响P2P网贷平台信用风险的主要因素、选择判断其经营是否稳健的关键指标。实证结果表明:目前评价体系选择的网贷平台和网贷参与者两个维度的12个指标中,人均借款额、平均利率、网贷平台活跃度、提现费率等指标是对网贷平台资信水平有着重要影响的指标,而安全系数、注册资本、平均借款周期、累计待还款比率、运营时间等解释作用不显著。因此,一些判断传统金融机构资信的关键指标在分析互联网金融时面临失效,而原来不太关注的指标却发挥显著作用,这对准确把握互联网金融风险具有重要参考意义。

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。

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。

P2P网贷平台风险与平台特征——来自中国54家平台的经验证据

使用改进的CRITIC法对我国54家P2P网贷平台风险进行评价,发现2015年5月—2016年8月样本平台风险得分和风险评级均处于严峻的低水平状态。通过横纵向差异比较,可以得出不同特征的平台在风险得分上存在一定的对应关系,进一步的面板模型检验显示:股东背景、注册资本和运营时间对风险得分有正向影响,平均收益率则是负向作用。

P2P网贷平台风险评价指标研究——基于层次分析法

在对P2P网贷平台风险形成机理分析的基础上,以我国63家网贷平台与32名投资者为研究样本,采用层次分析法构建P2P网贷平台风险评价指标体系,并对P2P网贷平台面临的各风险因素进行评价,研究结果显示:P2P网贷平台风险发生的可能性排序依次为信用风险、技术风险、内部管理风险、市场风险、与机构合作风险、无序竞争风险、声誉风险和法律风险。

基于风险与信任的P2P网贷平台用户持续投资意愿实证研究

本文结合P2P网贷平台特点,从感知风险和信任出发,在用户对P2P投资初次接受的基础上,研究用户的持续投资行为决策过程,构建了P2P网贷平台用户持续投资的理论模型。接着,通过问卷调查,运用SPSS、AMOS对模型假设进行了实证研究,解释了感知风险、用户信任对持续投资意愿的影响,并提出了有关建议。研究表明,在P2P平台的持续投资过程中,用户对平台的信任是持续投资意愿的关键驱动因素,而感知风险主要作为平台信任的调节因素,用户在信任的基础上承担风险影响持续投资意愿。因此,建议P2P平台在公司信誉、用户体验、信息透明等方面增强用户信任,结合移动社交营销,发挥自媒体的作用,加深用户粘性,提高用户持续投资意愿。

P2P网贷平台信用风险评级模型构建

P2P网络借贷作为互联网金融的重要发展模式之一,受到社会各界的关注,网贷平台信用风险等级则是投资者选择平台最重要的影响因素。本文参照企业与银行的信用风险等级评价指标分析框架,构建了定性指标与定量指标相结合的、具有中国特色的P2P网贷平台信用风险评级指标体系;在此基础上,运用层次分析法(AHP)确定指标权重,构建基于模糊数学综合评价方法的定量指标评价模型和基于专家评分表的定性指标评价模型;最后,运用所构建的模型对我国具有代表性的30家网贷平台进行信用风险评级。