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P2P网络借贷的兴起与发展不仅弥补了商业银行在个人及小微企业贷款方面的不足,同时也拓宽了中小企业融资渠道,其与互联网信息技术的结合对我国金融市场的发展与普惠金融体系的建设起到巨大的促进作用。在刚刚过去的2015年里,P2P网贷行业在迎来发展的“新高潮”时也进入了关键的“转折期”。在平台数量、交易量和人气蹿升的同时,由于低准入门槛、监管缺失及平台经营者对风险的管理不当,自2011年以来就陆续出现平台倒闭、跑路等问题,给整个行业的健康发展造成负面影响。国内外学者们探讨了 P2P网贷平台存在的风险以及如何对其进行监管,对防控我国P2P网贷平台风险起到了积极的推动作用。有些学者研究了金融机构风险的预警,但对P2P网贷平台风险预警的研究还没有涉及。因此,本文以P2P网贷平台为研究对象,构建我国P2P网贷平台风险预警指标体系,搜集和整理2015年至今每个月的数据,进行P2P网贷平台风险预警实证研究。论文第一章梳理了国内外关于P2P网贷平台风险的相关文献;论文第二章总结了P2P网贷平台的概念、P2P网贷行业发展历程、P2P行业发展现状、P2P行业发展趋势及P2P网贷平台存在的风险五个方面;论文第三章分析P2P网贷平台风险预警指标体系建设的原则,接着构建P2P网贷平台风险预警指标体系;论文第四章首先收集和整理进行实证分析所需要的数据,其次对关系网络平台借贷风险的12项指标进行因子分析,基于因子权重与得分所构造变量的具体数值,运用K-均值聚类算法将P2P网络借贷平台风险状态分级,P2P网贷平台风险预警指标的阈值划分为:当F[1.235,2.485]时为安全状态,当F[0.075,1.235]时为基本安全,当F[-0.66,0.075]时为轻度风险,当F[-1.06,-0.66]时为严重风险,模型所得的结果为:在30个网络平台中900%属于运营无较大风险的安全状态,其中30%的网络平台属于基本安全,56.7%的网络平台属于轻度风险,而网络平台4则属于安全状态,仅有10%的网络平台在运营过程中存在严重风险;进而运用BP人工神经网络建立我国P2P网贷平台“风险阈”预警模型,预测未来4个月30个样本平台的风险状态;论文第五章从政府部门、监管机构和平台自身三个方面归纳我国P2P网络平台可持续发展的政策建议。