【摘 要】
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随着P2P网贷市场的不断细分,大学校园已成为众多网贷平台争夺的重要市场。本文以大学生P2P网贷信用风险为研究对象,采集了“速溶360”平台的全量业务数据,通过数据重构,还原
【机 构】
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上海师范大学,上海师范大学高等教育研究所,上海师范大学商学院,
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随着P2P网贷市场的不断细分,大学校园已成为众多网贷平台争夺的重要市场。本文以大学生P2P网贷信用风险为研究对象,采集了“速溶360”平台的全量业务数据,通过数据重构,还原了每笔网贷发生时的业务场景数据。为了能够设计出度量大学生P2P网贷信用风险的评分卡,本文首先对数据的各个变量进行分箱,其次运用Logistic回归建立了大学生P2P网贷信用风险度量模型,通过对模型结果中的各个参数进行变换,最终得到了变量各分箱的信用分值,即评分卡。为检验评分卡的有效性,本文以评分卡规则对平台业务数据进行评分,将分值进行分段后我们发现,网贷业务的逾期率随着分值的提升而显著下降。因此,本文的研究成果能有效地度量大学生P2P网贷的信用风险,为该细分市场资金出借人进行决策提供参考依据。同时,运用本文评分卡开展网贷评分,也有助于网贷平台对具体业务进行分级管理,提高平台的整体信用管理水平。
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