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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)安全、第三方支付技術(shù)的日漸成熟、人們?nèi)粘I钪袑W(wǎng)上交易信任的增加,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)迅速發(fā)展。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為典型的互聯(lián)網(wǎng)金融模式,為急需資金的個人和中小企業(yè)提供了融資渠道,其依靠第三方網(wǎng)絡(luò)平臺,為個人與個人之間提供了公開透明的小額信用交易的可能,也為實(shí)現(xiàn)金融脫媒和踐行普惠金融做出了有益貢獻(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)借貸自2005年興起以來,在全球范圍內(nèi)發(fā)展迅速,但也面臨著借貸成功率較低、資金成本過高等問題。借款滿標(biāo)是指借款人在網(wǎng)貸平臺規(guī)定的期限
2、內(nèi)其列表可得到足夠的出借人關(guān)注和投標(biāo),進(jìn)而足額籌集到所需資金的狀態(tài)。本文通過對國內(nèi)外文獻(xiàn)的梳理和分析,試圖從借款人信息出發(fā),探討投資人通過第三方網(wǎng)貸平臺進(jìn)行投資決策的過程,為借款人提高借款滿標(biāo)概率及投資者提高投資精度提供有益建議。借貸市場中的信息傳播方式及公開程度對金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展至關(guān)重要,在P2P網(wǎng)貸市場中交易雙方互不相識僅通過網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生聯(lián)系,因此借款人在關(guān)鍵信息方面通常更有優(yōu)勢,大量潛在真實(shí)信息常常由借款人掌握,投資人則處于信息劣勢,借
3、貸雙方存在著明顯的信息不對稱。本文將信息不對稱理論應(yīng)用到網(wǎng)貸行業(yè),從網(wǎng)絡(luò)貸款平臺運(yùn)營現(xiàn)狀入手,審視網(wǎng)貸經(jīng)營模式,重現(xiàn)P2P網(wǎng)貸交易流程,以闡明借款人信息與借款滿標(biāo)之間的關(guān)系,并構(gòu)建借款滿標(biāo)概率預(yù)測模型。
文中對國內(nèi)借貸網(wǎng)站—拍拍貸的借貸機(jī)制進(jìn)行了著重介紹,作為首家純信用無擔(dān)保網(wǎng)貸平臺,拍拍貸從性質(zhì)上講最接近P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的本質(zhì),因此選擇該平臺作為研究主體,同時也從該平臺運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件選取實(shí)證分析的數(shù)據(jù)來源。文章首先對選取的數(shù)
4、據(jù)進(jìn)行聚類分析,為了解不同特征的借款人使用平臺的效率,文章選取5個維度的指標(biāo),對全部樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,分析結(jié)果將8個信用等級的借款人分為四類。從而得出評估授信狀況相似的借款人行為模式是有差異的,而信用等級不同的借款人之間也會存在共性,也即信用等級部分反映了借款人的違約風(fēng)險進(jìn)而影響其借貸成功可能性。因此對于借款人的動態(tài)行為規(guī)律,只以信用等級來界定是有失偏頗的。因此挖掘出信用等級這一信號所不能顯示的信息,識別用戶在平臺的表現(xiàn),可以找出借
5、款人中出現(xiàn)的不同的行為模式,同時為借款滿標(biāo)概率的研究提供了契機(jī)。希望經(jīng)過借款滿標(biāo)概率預(yù)測模型的構(gòu)建,可以借助借款人在網(wǎng)貸平臺上披露的信息預(yù)測其借款滿標(biāo)可能性。
接著,文章選取指標(biāo)以構(gòu)建借款滿標(biāo)概率預(yù)測模型,經(jīng)過對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及多重共線性診斷,得出自變量之間存在多重共線性。本文為解決解釋變量間存在的多重共線性問題,以使最終構(gòu)建模型更加精確,在閱讀相關(guān)文獻(xiàn)后選擇使用主成分改進(jìn)的邏輯回歸方法。這種方法的核心在于經(jīng)過變換可將原本
6、具有相關(guān)性的解釋變量綜合為少數(shù)幾個綜合指標(biāo),提取出的少數(shù)綜合指標(biāo)能反映原來多個變量的信息。最終以借款人信息為自變量,以借貸滿標(biāo)與否為因變量,依據(jù)抓取的數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)處理,用提取出的主成分代替原有全部解釋變量進(jìn)行邏輯回歸,用二元邏輯回歸方法構(gòu)建借款滿標(biāo)概率預(yù)測模型,之后再對各提取出的主成分進(jìn)行還原,來研究其他若干變量對滿標(biāo)概率的作用方向和影響程度。為借款人提高借款滿標(biāo)概率、投資人優(yōu)化投資決策提供參考。最后針對當(dāng)前借款成功率較低,信用機(jī)制不
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