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现代信息技术与金融业务融合,科技金融业态的兴起和发展正深刻影响和改变着传统金融市场资源的流向和布局,基于商业信用和互联网技术发展而来的P2P网络借贷(以下简称P2P网贷或网贷)凭借其操作模式优势,快速发展成为一类新兴金融业态,并有效发挥着普惠金融的社会职能。然而由于脱离实体金融机构的信用审核以及行业存在监管短板等突出问题,导致P2P投资者面临着来自于网贷借款人和P2P平台违约的双重信用风险。针对这一现实情况,本研究以网贷借款人和P2P平台信用风险为研究主体,以其综合信用风险为研究对象,对P2P网贷市场综合信用风险进行实证评测研究。本研究首先介绍了P2P网贷相关概念及运作模式,对P2P网贷市场发展现状进行系统分析,从理论层面揭示了P2P网贷信用风险生成的理论机理以及网贷借款人和P2P平台信用风险特征等。其次,根据网贷信用评测指标甄选特点,结合典型商业银行和代表性P2P平台信用风险评测指标甄选情况,初选出较完整反映网贷借款人信用风险的基础理论指标,应用Logistic逐步向后条件回归筛选显著性指标,构建有效的网贷借款人信用风险评测指标体系;依据P2P平台面临的信用风险特征,选取能充分表征平台信用风险的特征指标,构建P2P平台信用风险评测指标体系。考虑到网络信用环境下,网贷信用行为具有的突变型和不稳定性等特征,应用“大数据”风控思维,构造风险量化模型,利用网贷历史交易数据,应用集成机器学习方法构造梯度提升决策(GBDT)模型作为P2P网贷信用风险量化测度的基础性模型,并引入熵值法确定权重,构造综合信用评测模型作为P2P网贷综合信用风险评测的实证分析模型。通过Python网络爬虫方法,抓取我国网贷行业内21家代表性P2P平台基础运营数据以及相应平台借款人交易数据,作为样本评测数据,进行实证评测研究。实证研究结果表明:我国P2P网贷行业信用风险不容忽视,多数P2P平台都有着不同程度风险积累,综合信用风险等级较低的P2P平台占比普遍较高,更有部分P2P平台处于高风险运营。最后,结合实证分析结果,本研究提出了有效防范和全面降低P2P网贷市场信用风险的对策和建议。