【摘 要】
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基于信用中介化与流动性风险恶性循环机制的理论分析,对网络借贷出借行为结构模型进行优化,采用普通最小二乘法(OLS)模型、逻辑回归(Logit)模型、Probit模型实证检验借款信息
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目“电商发展、进入成本冲击与宏观经济动态性:一个基于DGSE模型的分析”(LY17G030006);浙江省高校人文社会科学重点研究基地浙江工商大学应用经济学重点项目“电商发展、企业内生选择与利润转移再分配”(JYTyyjj20160101)
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基于信用中介化与流动性风险恶性循环机制的理论分析,对网络借贷出借行为结构模型进行优化,采用普通最小二乘法(OLS)模型、逻辑回归(Logit)模型、Probit模型实证检验借款信息变量的借贷策略效应,通过大数据决策树算法对所选取的变量进行预警过程的仿真模拟,结果表明:P2P网络借贷平台的信用中介化融资风险市场系统化效应显著,第三方大数据风险监测与预警有利于规制P2P网络借贷平台信用中介化下的主体融资风险,P2P网络借贷平台应该定位为信息中介。为了回归这一定位,增强平台性质"变异"过程中第三方风控预警能力,必须落实平台信息中介政策,严惩信用中介化网络借贷平台;实行行业数据共享,完善征信体系建设,构建信贷市场有序化发展的良性契约基础;加强金融风险教育,建立政府—平台—主体"三位一体"的风险规制体系,完善市场准入机制和平台动态监管预警机制,建立良好、有序的网络信贷市场。
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