【摘 要】
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国内P2P网贷平台存在的问题及风险令人触目惊心,本研究旨在探索P2P网络借贷这一重要新经济业态的风险甄别问题。本文在我国444家P2P平台基本信息与交易信息基础上,通过网络爬
【机 构】
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中国人民大学统计学院,国家统计局国际统计信息中心,中国国际经济交流中心
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国内P2P网贷平台存在的问题及风险令人触目惊心,本研究旨在探索P2P网络借贷这一重要新经济业态的风险甄别问题。本文在我国444家P2P平台基本信息与交易信息基础上,通过网络爬虫获取了30万余条网民评论和新闻数据,利用文本挖掘技术提取了重要的外部信息,综合使用11种统计模型评估变量的重要性并讨论其经济意义。研究表明:1平台风险与基本信息、交易信息和外部信息间存在复杂的非线性关系,SVM、树类模型等非线性模型对预判P2P平台风险更加有效;2网民评论、关注度等基于互联网的非结构化信息,以及平均利率波动、资金净流入波动、未来待还金额波动等信息对甄别风险具有重要的作用;3根据拍拍贷的案例,小额、超短期、男性借款人具有更高的违约风险;4基于线性模式的传统风险指数构建方法并不适用于甄别P2P平台风险。有关部门应从完善法律法规、加大信息披露力度、发布风险预警综合指数等对P2P行业进行监管。
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