【摘 要】
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我国P2P在国家监管日趋加强的态势下,进入新的发展阶段,P2P作为互联网金融发展出现的行业新业态,对于大数据时代普惠金融的真正实现非常关键。行业大规模信用风险爆雷的历史
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我国P2P在国家监管日趋加强的态势下,进入新的发展阶段,P2P作为互联网金融发展出现的行业新业态,对于大数据时代普惠金融的真正实现非常关键。行业大规模信用风险爆雷的历史教训凸显了在互联网金融蓬勃发展的潮流中,对于信用风险的识别与评估的重要地位。本文在详细梳理P2P的业务逻辑以及其发展历程中暴露出平台自身与监管方的问题后,认为目前我国正常运营的三百余家P2P平台业务已呈现“小额”、“分散”的特征,这对于信用风险的管理和控制是良好的开端。通过分析P2P信用风险关键因素及传导机制,认为对于信用风险的防控主力应该落在两个最大的信用风险源头上,即借款端及平台自身,同时必须辅以监管方的科学监管,才能及时发现及疏导信用风险。基于此本文研究科学问题如下:第一,从借款端切入降低业务违约风险水平,通过精准识别目标用户降低平台整体违约风险;第二,从平台自身切入降低信用风险水平,构建一个P2P平台信用风险综合评价模型;第三,从监管方切入,提出监管管理有效介入降低信用风险,构建科学长效P2P网贷监管闭环体系建议。对于用户画像预测方面,运用机器学习、逻辑回归等多算法进行研究,对个人用户的性别、学历、年龄等属性进行实证预测分析。利用某平台40000条用户数据实证,结果显示决策树算法对于用户学历预测较好,随机森林与逻辑回归结合的算法对用户性别预测准确率较高。对于构建信用风险综合评价模型方面,本文考虑基于灰色语言变量方法,从经济与政策环境、平台客户信用状况、平台授信管理、风险隐患诱发四个方面构建评估体系对平台信用风险进行评估。通过构建灰色语言变量类算法,实现平台信用风险评估模型并举出了仿真试算实例验证模型可行性,对最终计算值进行五个信用风险等级对应划分。对于P2P网贷监管建议方面,提出宏观层面可基于本文提出的灰色语言变量信用风险评估方法,动态定期对各平台进行信用风险评估,制定不同风险等级平台管理措施;行业自律协会在自律公约的指导下完善会员服务功能,鼓励沙盒监管模式下的行业创新;平台可利用自有数据积累及数据挖掘技术实现用户画像预测算法,实现优质客户初筛。
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