【摘 要】
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文章以“人人贷”平台2018年6月1日至2019年9月30日交易数据为样本,运用Python编写网络爬虫程序摘取31614个有效交易样本,采用Logistics回归模型及OLS回归模型分别就借款描述
【基金项目】
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国家社会科学基金重点项目(17AGL008)
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文章以“人人贷”平台2018年6月1日至2019年9月30日交易数据为样本,运用Python编写网络爬虫程序摘取31614个有效交易样本,采用Logistics回归模型及OLS回归模型分别就借款描述的文本长度对违约率、借款利率的影响关系进行探究分析。实证发现,借款描述的文本长度对违约率、借款利率均呈正向影响关系,文本长度越长,借款利率越高,越容易发生违约风险。对此,建议P2P网贷平台结合借款描述来建立更加完善的信用评价机制,降低信用风险,以促进P2P行业持续稳定发展。
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