Designing of Commercial Bank Loans Risk Early Warning System Based on BP Neural Networks

According to the index early warning method, a commercial bank loans risk early warning system based on BP neural networks is proposed. The warning signal is mainly involved with the financial situation signal of loaning corporation. Except the structure description of the system structure the demonstration of attemptive designing is also elaborated.

贸易网络中心性对国际证券资本流动的影响研究——基于全球市场的经验数据

基于1990—2019年全球131个国家(地区)的进出口贸易等数据构建贸易网络中心性测度指标,采用面板回归模型实证检验贸易网络中心性对国际证券资本流动的影响效应。结果表明:贸易网络中心性水平提升,该国国际证券资本(净)流入将受到抑制;抑制作用的机制通过影响股票和债券的国际投资得以实现,次贷危机期间及发达国家所受到的抑制效果更趋明显;抑制作用的强弱受各国的股市波动率、银行业发展水平和贷款风险溢价等因素影响,套利因素将促使资本经由处于贸易网络中心的国家流到边缘国家。我国应结合贸易网络中心优势产生的外部影响力和控制力,优化政策体系,提高国际证券资本配置效率。

Intelligent Decision Support System for Bank Loans Risk Classification

Intelligent Decision Support System (IISS) for Bank Loans Risk Classification (BLRC), based on the way of integration Artificial Neural Network (ANN) and Expert System (ES), is proposed. According to the feature of BLRC, the key financial and non-financial factors are analyzed. Meanwhile, ES and Model Base (MB) which contain ANN are designed . The general framework,interaction and integration of the system are given. In addition, how the system realizes BLRC is elucidated in detail.

韩国整治非法金融广告的主要做法及对我国的启示

近年来,韩国金融监管当局通过制定出台《非法贷款广告电话号码迅速停止使用制度》、及时删除网络非法贷款广告帖子、设立平台广泛受理举报、集中全面检查非法视频贷款广告、依法加大监管和处罚力度、加强对网络贷款广告的审查等一系列措施整治非法贷款广告并取得成效。我国可借鉴韩国的相关实践经验,进一步加强对非法金融广告的整治力度。

基于LSTM的政策效应预测模型及其应用

文章提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的政策评估方法,将深度学习技术融入反事实推断预测。首先,使用LSTM方法拟合政策干预前处理组变量间的复杂关系;然后,预测政策干预后处理组变量的反事实推断结果,在此基础上测算政策方案的平均处理效应;最后,剔除模型误差效应,评估政策方案的经济效应。以湖北省外贸进出口优惠贷款利率政策为例,测算该政策带来的宏观经济效益。结果表明,基于LSTM的方法在预测精度上优于线性模型SCM-LASSO和人工神经网络(ANN),且模型误差效应的纠正可以显著提高政策效应的评估精度。

基于深度信念网络的个人贷款违约预测研究

对个人贷款与风险进行预测有利于减少金融机构的风险。提出基于深度信念网络的个人贷款违约风险预测模型,提高了传统深度信念网络模型的训练速度,提升了使用算法的准确率。

基于GA-BP神经网络的信用卡贷后风险评级模型与实证

随着消费信贷市场的扩张和下沉,信用卡的逾期和违约风险问题日益突出。本文从贷后风险管理的视角出发,基于西部地区某银行2019年全年的消费贷流水纪录数据,将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合建立了消费贷贷后风险等级评价模型,并以此为基础比较了不同风险等级客户群的表现差异。结果表明:基于GA-BP神经网络的消费贷贷后风险等级评价模型能够实现客户信用风险等级的有效分类。在贷后风险监控过程中,只需实时监测0.637%的账户即可有效降低整体的逾期率和违约率;不同信用风险等级客户群的行为差异可从资金往来、收入水平和还款倾向三个维度体现。高风险Ⅴ和Ⅳ等级客户在支出水平和支出比例两个方面与其他客户存在显著的差异。

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。

不同社会关系网络类型对农户借贷收入效应的影响分析

不同类型的社会关系网络支持下的农户民间借贷或金融机构贷款的融资条件存在差别,进而会影响农户收入水平。通过对中国6个省份的14个乡镇的调研数据进行实证分析,研究结论显示:社会'强关系'网络规模可以提高民间借贷和金融机构贷款对农户家庭收入的影响系数;'弱关系'网络规模在提高金融机构贷款对收入的影响系数方面发挥更积极的效应;社会关系成员地位对于提升金融机构贷款和民间借贷的收入效应都具有积极的影响;社会弱关系网络可以帮助农户获得更多的民间借贷,但不利于其收入的提高;相对贫穷家庭的社会关系网络难以发挥显著提高借贷收入效应的积极作用。因此,应该采取支持贫困农户发展社会关系网络,选择不同类型社会关系网络支持的借贷,规范发展民间金融等措施,从而使社会关系网络发挥出对借贷收入效应的积极影响。

基于粗糙集和神经网络集成的贷款风险5级分类

建立了粗糙集与神经网络集成的贷款风险5级分类评价模型,该模型首先利用自组织映射神经网络离散化财务数据并应用遗传算法约简评价指标;基于最小约简指标提取贷款风险5级分类判别规则以及对BP神经网络进行训练;最后使用粗糙集理论判别与规则库匹配的检验样本风险等级,使用神经网络判别不与规则库任何规则匹配的检验样本风险等级.利用贷款企业数据库698家5级分类样本进行实证研究,结果表明,粗糙集与神经网络集成的判别模型预测准确率达到82.07%,是一种有效的贷款风险5级分类评价工具.

软信息能否缓解P2P网贷市场中的羊群行为?

文章以"人人贷"网络借贷平台2011年8月15日至2014年8月20日交易数据为样本,通过Python编写网络爬虫程序抓取14936个有效借款订单,采用线性回归模型,按投标记录进行等时间段划分,分析借款人提供的借款陈述等软信息能否缓解P2P网贷市场投资者的羊群行为。实证表明,借款陈述的文本长度与羊群行为存在负相关关系,即借款描述等软信息的增加可适度缓解投资者的羊群行为。对此,建议国内网贷平台应借鉴国外P2P网贷平台的运行经验,提供更多的软信息以引导投资者合理决策。

大学生网贷消费行为解构与抑制研究

大学生网贷消费属于法律允许的正常社会行为,无所谓对错,但引导不力、管控不严容易引发诸多问题.研究发现:大学生网贷消费行为产生的主要因素有网贷优势的诱惑、消费观念的错位和网贷认知意识不足三方面.而监管部门应重视校园网贷风控体系建设、高校应加强学生思想意识教育,树立科学的消费观念,加强内外结合管理,严控借贷双方非正常联系则是高校抑制和管理大学生网贷消费行为的有效措施.

民国时期现代农村金融网络的形成考略——以长江中下游地区为中心

20世纪20-40年代长江中下游乡村的借贷关系史显示,在政府的推动下,现代农村金融网络从无到有,已初步形成了一个包括银行、农民借贷所、合作金库、合作社、农业仓库的农贷体系,改变了传统高利贷一统天下的格局。当然,现代农村金融始终未形成一个统一的核心管理机制,农贷机构之间的矛盾经常发生。

中小微企业网络融资模式实验——以“阿里小贷”为例

"网络融资"是解决中小微企业融资难问题的新型融资模式。以阿里巴巴小额贷款股份有限公司(简称阿里小贷)小额网络信贷的金融实验为典型案例,从运营特征、贷款技术、风险控制、信用体系方面展开分析,得出结论:网络贷款快速、高效的特性切合了中小微企业融资"短、频、快"实际需求,网络贷款的灵活性降低了中小微企业融资成本,网络信用数据库的建立提高了企业信息透明度,信息的无障碍传播降低了中小微企业授信成本。

“双创”背景的新型金融模式:解构P2P网络借贷

作为一种新型的金融模式,P2P网络借贷能否成为支持创业者融资的新渠道值得探讨。借助人人贷的微观借贷数据进行的实证研究发现:创业者受到投资人的青睐,拥有较高的借款成功率、较高的投资者人均实际投资额和较小的修正时间;创业者虽面临较高的借款成本但其违约风险较低;投资人青睐从业经历丰富和本科学历的创业者,而且高学历的创业者违约风险较低。为强化大众创业的网络借贷支持,创业者需提升"双创"能力,投资者需理性配置资产,网络借贷市场应发展创业投资,监管机构应支持金融创新发展。

网络联保对科技型小微企业融资的促进作用

科技型小微企业在融资过程中面临的主要问题是缺乏贷款的"抵押和担保物",网络联保贷款模式作为一种新兴的联保贷款模式,有效地解决了贷款过程中的信息不对称风险和道德风险。科技型小微企业由于缺少担保和抵押物,而且大部分科技型小微企业与互联网、计算机、装备制造等高精尖技术紧密联系,使得网络联保模式天然地适用于科技型小微企业。阐释了科技型小微企业的融资现状和困境、应用网络联保模式的优势、现状和风险控制事项,力图为科技型小微企业融资开辟新的路径。

基于逆向剪枝模型的P2P网络借贷平台进退分析

随着互联网金融的快速发展,P2P网络借贷行业之间的竞争日趋激烈,各网贷平台为了争夺市场份额而不断改变其竞争策略,甚至付出高昂代价,由此导致网贷行业的诸多问题日益凸显。本文根据P2P网络借贷平台的竞争状况,将其网贷平台划分为领军者、创新者和跟随者三类,并基于博弈论的视角,建立了逆向剪枝模型,在此基础上,对各类平台的进退问题进行了分析。结果发现:当领军者选择竞争时,跟随者以退出市场为最优选择;当领军者选择合作时,跟随者可继续留在市场,并以提高产品及服务的性价比来争得市场份额;潜在跟随者的最优策略是不进入市场;潜在创新者则应在分析平台的竞争优势及进一步创新的可能性之后,选择进入或不进入的策略。

基于因子分析的P2P网络借贷信用风险生成与传导路径研究

P2P网络借贷平台环境下,由于集中了越来越多"不规范"的借款者,导致信用风险不断衍生传导。本文以"人人贷"平台随机抓取的数据为基础,通过探索性和验证性的因子分析,探讨P2P网络借贷信用风险的生成与传导路径,指出P2P网络借贷信用风险主要通过标的风险和借款者违约风险生成,且二者之间的相互作用借助平台信用保护机制,最终传导至整个P2P网络借贷行业。最后,有针对性地提出了防范控制我国P2P网络借贷信用风险的对策。

P2P网络借贷担保和资金池经营模式的法律性质浅析

为了吸引投资者投资,我国的部分网络借贷平台采取"刚性对付"1的经营模式——即承诺保障本金的担保和资金池经营模式。这是网络借贷平台在我国相关征信制度缺位、信用制度不健全的客观条件下的经营模式的无奈抉择,也为广大的网络借贷参与者所理解和接纳,但是担保和资金池经营模式却得不到现有法律框架下的相关法律、法规的支持,其法律性质还值得我们进一步反思。

校园网络贷款存在的风险及预防机制

随着互联网金融渐热,各网贷机构开始纷纷掘金校园,但"裸条"等事件暴露了校园网贷存在的风险。文中梳理了校园网贷存在的四大问题与危害,并针对性地提出网贷行业、监管部门和教育部门机构应三方协作,防范校园网络贷款的风险。