P2P网络借贷平台信用风险影响因素分析文献综述
2020-04-19 21:10:36
我国传统金融体制的缺陷与不完善越来越多的体现在中小企业融资困难和民间金融合法化缓慢等方面,这两方面同时也是我国金融行业改革的热点问题。互联网金融繁荣的背景下促进了P2P模式、供应链金融以及第三方支付等方面的发展,一定程度上缓解了中小企业融资困难的问题、提高了社会闲散资金的利用效率。但是互联网金融尤其是P2P网贷模式面临着比传统金融更为复杂的环境,P2P网络借贷作为互联网与民间借贷相结合的新兴金融模式,为普通人提供了一种新的投资方式。由于当前国内的网络借贷体系并不健全,相关的监管措施还不完善,信用风险仍是互联网金融风险中最为主要的风险类型,互联网金融交易同样是对信用的风险定价,传统信用风险中的信息不对称,信息泄露等问题在互联网金融中普遍存在,同时由于我国互联网金融正处于起步阶段,缺乏明确的法律制度对信用风险进行规制约束,更加剧了这种风险的不确定性。P2P网贷平台是信用风险的高发地,其中一个最典型的诈骗行为就是“庞氏骗局”。P2P网贷平台由于缺乏信用记录,很少使用抵押物等问题,庞氏骗局时有发生,因而近年来借款人违约、跑路事件屡屡发生。分析互联网金融成败事件、总结影响其资信的主要因素、设计准确的信用风险评价体系对于互联网金融业务发展具有重要意义。P2P网贷信用风险的有效控制,能为我国互联网金融的发展提供更为广阔和稳定的资金基础,也保障了广大投资者的利益。
国内外研究分析现状:国外的信用风险管理体系发展较早,在实践和理论上已经形成相应的体系,不少学者的研究主要集中在如何使投资人更好地掌握借款人诚信信息以及怎样通过借贷平台自身机制有效缓解信息不对称等方面。国内对互联网金融风险研究主要集中于实际业务中存在的问题,特别是对金融信用风险预警的研究起步较晚,大多停留在对互联网金融风险概念的阐释或对西方预警理论的总结等主观判别方面,虽然许多学者已经根据我国具体国情对预警模型进行了完善,但是大多集中于主观判别方面,很少有学者采用客观方法对信用风险进行测算所以本文意在尝试寻找和建立一个相对可靠的网贷平台评级体系。
2. 研究的基本内容与方案
{title}内容与目标:通过分析我国P2P网贷所处的环境,分析产生信用风险可能的因素,通过在网贷之家和网贷天眼等数据平台收集数据并尝试构建能够评价互联网金融中P2P 网贷平台信用风险的指标体系,并采用客观的评价方法进行风险测算,根据运算数值对 P2P 网贷平台信用风险进行预警。其中评价指标体系的构建不仅借鉴国际通行的骆驼评级法,而且加入信用科技风险的评价指标。 选取全国10个P2P网贷平台客观真实的财务指标数据,运用熵权与灰色关联集成评价模型,对P2P网贷平台信用风险进行实证分析,以对互联网金融信用风险预警提供新的思路,及时为互联网金融参与者提供决策参考。
技术及措施:骆驼评级法主要是对金融机构资本的充足程度、资产质量、管理水平、盈利能力和流动性者五项指标进行评估。资本的充足程度用来衡来p2p网贷平台的资本运作实力,资产质量主要考察风险资产的质量,盈利能力体现平台的盈利水平,流动性体现出平台对资产负债的管理控制能力。
但是,互联网金融有着它特有的信用风险特征,且我国现有征信体系并不健全,加剧了信用风险发生的可能性。因而本文在骆驼评价法的基础上,加入了评价科技信用风险的指标体系,并且以综合实力为主体建立二级指标,以使指标体系的建立更具有可操作性。该指标体系分为一级、二级、三级指标。
最后运用到的是灰色关联法,它根据各因素样本数据计算出灰色关联度,用灰色关联度数值来描述各样本间关系的强弱、大小,是一种动态过程的研究。由于互联网金融的发展 处于起步阶段,存在研究数据少且难以收集、信息贫乏等问题,使用灰色关联分析具有一定的客观性、合理性。 (附有word文档关于论文的模型方法以及公式)
[1]孙涛. 互联网金融的风险控制:法制环境的力量——基于P2P交易数据的经验研究[J]. 投资研究,2016,35(01):95-111. |
[2]周婧玥. 基于P2P借贷模式的互联网金融风险及其监管分析[J]. 商业经济,2016(02):81-82 134. |
[3]张清菁. 信息不对称视角下网络金融风险的分析——以P2P网贷为实证[J]. 现代经济信息,2016(05):284-285. |
[4]欧阳资生,莫廷程. 互联网金融风险度量与评估研究[J]. 湖南科技大学学报(社会科学版),2016,19(03):173-178. |
[5]卢艺芬. 基于P2P网贷模式的互联网金融风险识别及管理[J]. 漳州职业技术学院学报,2016,18(02):44-49. |
[6]叶青,李增泉,徐伟航. P2P网络借贷平台的风险识别研究[J]. 会计研究,2016(06):38-45 95. |
[7]严复雷,李浩然. P2P网贷平台信用风险影响因素分析[J]. 西南金融,2016(10):13-17. |
[8]陈伟,付丽娜. 我国互联网金融的风险隐患与防范机制[J]. 商业经济研究,2016(19):171-172. |
[9]侯建强,王喜梅. 支付创新、信息行为与互联网金融风险管理[J]. 财经科学,2016(10):36-45. |
[10]苗文龙,严复雷. 品牌、信息披露与互联网金融利率——来自P2P平台的证据[J]. 金融经济学研究,2016,31(06):3-14. |
[11]赵建良. P2P互联网金融的现状与前景——信息流理论模型的分析与应用[J]. 人民论坛·学术前沿,2017(03):61-68. |
[12]宋怡欣,吴弘. P2P金融监管模式研究:以利率市场化为视角[J]. 法律科学(西北政法大学学报),2016,34(06):163-170. |
[13]周双,刘鹏. 我国互联网金融风险化解与监管体系创新研究[J]. 新金融,2017(03):43-47. |
[14]何晟.P2P网络借贷风险及其防范对策[J]. 经济师,2017(04):156-157. |
[15]汪小华. 基于P2P网贷平台的互联网金融风险管理[J]. 商业经济研究,2017(11):155-156. |
[16]王书斌,谭中明,陈艺云. P2P网贷违约风险及其传染性评估综述[J]. 武汉金融,2017(06):40-44 14. |
[17]Yu Lin Du. Risks and Management of P2P OnlineLending[J]. Advanced Materials Research,2014,3181(926). |
[18]Li Yalei. Risk Management of P2P Internet FinancingService Platform[J]. IOP Conference Series: Materials Science andEngineering,2017,231(1). |
[19]Martina Pokorná,Miroslav Sponer. Social Lending andIts Risks[J]. Procedia - Social and Behavioral Sciences,2016,220. |
[20]Haifeng Li,Yuejin Zhang,NingZhang,Hengyue Jia. Detecting the Abnormal Lenders from P2P Lending Data[J].Procedia Computer Science,2016,91. |
我国传统金融体制的缺陷与不完善越来越多的体现在中小企业融资困难和民间金融合法化缓慢等方面,这两方面同时也是我国金融行业改革的热点问题。互联网金融繁荣的背景下促进了P2P模式、供应链金融以及第三方支付等方面的发展,一定程度上缓解了中小企业融资困难的问题、提高了社会闲散资金的利用效率。但是互联网金融尤其是P2P网贷模式面临着比传统金融更为复杂的环境,P2P网络借贷作为互联网与民间借贷相结合的新兴金融模式,为普通人提供了一种新的投资方式。由于当前国内的网络借贷体系并不健全,相关的监管措施还不完善,信用风险仍是互联网金融风险中最为主要的风险类型,互联网金融交易同样是对信用的风险定价,传统信用风险中的信息不对称,信息泄露等问题在互联网金融中普遍存在,同时由于我国互联网金融正处于起步阶段,缺乏明确的法律制度对信用风险进行规制约束,更加剧了这种风险的不确定性。P2P网贷平台是信用风险的高发地,其中一个最典型的诈骗行为就是“庞氏骗局”。P2P网贷平台由于缺乏信用记录,很少使用抵押物等问题,庞氏骗局时有发生,因而近年来借款人违约、跑路事件屡屡发生。分析互联网金融成败事件、总结影响其资信的主要因素、设计准确的信用风险评价体系对于互联网金融业务发展具有重要意义。P2P网贷信用风险的有效控制,能为我国互联网金融的发展提供更为广阔和稳定的资金基础,也保障了广大投资者的利益。
国内外研究分析现状:国外的信用风险管理体系发展较早,在实践和理论上已经形成相应的体系,不少学者的研究主要集中在如何使投资人更好地掌握借款人诚信信息以及怎样通过借贷平台自身机制有效缓解信息不对称等方面。国内对互联网金融风险研究主要集中于实际业务中存在的问题,特别是对金融信用风险预警的研究起步较晚,大多停留在对互联网金融风险概念的阐释或对西方预警理论的总结等主观判别方面,虽然许多学者已经根据我国具体国情对预警模型进行了完善,但是大多集中于主观判别方面,很少有学者采用客观方法对信用风险进行测算所以本文意在尝试寻找和建立一个相对可靠的网贷平台评级体系。
2. 研究的基本内容与方案
{title}内容与目标:通过分析我国P2P网贷所处的环境,分析产生信用风险可能的因素,通过在网贷之家和网贷天眼等数据平台收集数据并尝试构建能够评价互联网金融中P2P 网贷平台信用风险的指标体系,并采用客观的评价方法进行风险测算,根据运算数值对 P2P 网贷平台信用风险进行预警。其中评价指标体系的构建不仅借鉴国际通行的骆驼评级法,而且加入信用科技风险的评价指标。 选取全国10个P2P网贷平台客观真实的财务指标数据,运用熵权与灰色关联集成评价模型,对P2P网贷平台信用风险进行实证分析,以对互联网金融信用风险预警提供新的思路,及时为互联网金融参与者提供决策参考。
技术及措施:骆驼评级法主要是对金融机构资本的充足程度、资产质量、管理水平、盈利能力和流动性者五项指标进行评估。资本的充足程度用来衡来p2p网贷平台的资本运作实力,资产质量主要考察风险资产的质量,盈利能力体现平台的盈利水平,流动性体现出平台对资产负债的管理控制能力。
但是,互联网金融有着它特有的信用风险特征,且我国现有征信体系并不健全,加剧了信用风险发生的可能性。因而本文在骆驼评价法的基础上,加入了评价科技信用风险的指标体系,并且以综合实力为主体建立二级指标,以使指标体系的建立更具有可操作性。该指标体系分为一级、二级、三级指标。
最后运用到的是灰色关联法,它根据各因素样本数据计算出灰色关联度,用灰色关联度数值来描述各样本间关系的强弱、大小,是一种动态过程的研究。由于互联网金融的发展 处于起步阶段,存在研究数据少且难以收集、信息贫乏等问题,使用灰色关联分析具有一定的客观性、合理性。 (附有word文档关于论文的模型方法以及公式)