P2P网贷平台风险监管研究

随着近年来全球范围内与互联网有关的借贷业务和模式的迅速发展,互联网金融市场也随之不断扩张。为解决网络交易平台因金融和互联网创新产生的一系列潜在的风险问题和技术问题,本文通过P2P网贷平台运行体系运行的全过程分析,研究其运行体系中不同主体、不同环节中产生的风险机制,并分析风险产生的制度基础。在此基础上,进一步分析发达国家特定信贷平台的风险生成机制以及监管制度,并与我国的现实情况进行对比和分析。最后,在P2P网贷平台风险生成有关机制、原理和理论研究的基础之上,针对我国有关P2P网络信贷监管中存在的一系列相关问题,为我国监管制度和监管政策提供相关意见建议。     

P2P网贷,如何从疯狂到理性

近年来,我国互联网金融发展迅猛,P2P网贷作为互联网金融的核心模式之一,是一种网络化、突破门槛和地域限制的投融资活动。然而,P2P网贷行业在经历了疯狂的扩张之后,风险和弊端开始显露。该文立足于P2P网贷平台,研究网贷行业目前发展现状及面临的问题,进而对我国P2P网贷平台及相关监管提出改进措施。     

论P2P平台的本土特色及其监管

P2P近几年在国内呈爆炸增长态势。由于立法的滞后,P2P平台在发展过程中暴露出了如平台身份模糊、准入门槛低、信息披露不足等诸多问题。本文通过分析具体问题从而提出相应对策,以期对P2P的有序稳定发展有所裨益。     

基于因子分析与K-means聚类算法的P2P网贷平台风险评估模型

【目的】将人工智能领域的技术应用于网贷平台风险识别,提出了一种用于P2P网贷平台的风险评估模型,为网贷平台的风险划分提供决策支持。【方法】通过因子分析提取因子指标,进而利用K-means聚类算法对基于因子指标变化后的网贷平台运营数据进行聚类簇的划分,最终通过聚类结果对P2P网贷平台的风险进行划分。【结果】在获取真实网贷数据之后,采用皮尔森相关系数对平台指标进行影响指标的划分,随后使用因子分析将影响指标转化为因子指标,并在因子指标的基础上采用K-means算法对数据进行聚类分析。【结论】实验结果表明,因子分析聚类方法所得到的分析结果更为符合网贷数据所对应公司产品的实际情况,所得结论符合金融领域的实际情况,其聚类结果对网贷平台的风险评估和风险预测具有指导性的意义。     

P2P网络贷款模式及其风险管理

互联网在创造巨大社会财富的同时,也使人们的生活发生了翻天覆地的变化。淘宝、京东商城、苏宁电器使人们“足不出户逛天下”,支付宝、余额宝等第三方支付方式也在悄然地改变着人们的支付习惯。最近几年,资金借贷也迅速地在网络上创新性的出现和发展起来。一方面,网络贷款颠覆了传统的以商业银行间接借贷为主的资金借贷方式,为中小企业和创业者们带来了福音;另一方面,网络贷款在实际运营过程中面临着很多风险,仍然需要政府和监管部门进行规范管理。 P2 P网贷作为互联网金融的一种形式,研究其经营模式并探讨如何对其面临的风险进行管理具有重要的理论和现实意义。     

融合Logistic回归与Tabnet模型的P2P网贷违约预测方法

结合P2P网贷平台的特点,融合Logistic回归和Tabnet模型,提出一种P2P网贷违约预测方法。采集人人贷平台借贷数据,并对数据进行清洗与加工预处理;通过信息价值法和相关性分析,对众多解释变量进行筛选,以借款状态作为因变量,采用Tabnet神经网络进行训练,根据训练得到的特征重要性选择关键的解释变量;将Tabnet神经网络预测结果作为新的训练数据集,构建Logistic回归模型;将人人贷数据集输入Logistic回归学习与训练,以训练好的Logistic回归用于网贷违约预测。实验结果表明,Tabnet模型的网贷违约平均预测准确率和精确率分别为9958%、9547%,Logistic回归的平均准确率和精确率分别为9872%、9221%,而融合模型的平均准确率和精确率分别为9960%、9672%;在3个测试集上的准确率标准差分别为0001 4、0000 6、0000 5,精确率标准差分别为0034 4、0013 3、0013 2。表明融合Logistic回归与Tabnet的网贷违约预测方法具有Logistic回归模型的可解释性与稳定性,可提高单一模型的预测精确度。     

基于普惠金融视角的P2P 网贷创新模式研究

随着互联网金融的兴起,P2P网络借贷被认为是实现普惠金融的重要工具。基于普惠金融视角的贷款属信用贷款范畴,在中国普惠金融的实践中,P2P信用贷款可行的操作模式却不成熟。基于普惠金融的视角研究P2P网贷的创新模式,通过研究,提出了利用借贷中场景化设置的方法,引入网络借贷信息中介P2P平台的方式来控制信用贷款的风险,以期为实施普惠金融提供理论基础。     

P2P网贷平台借款人信用风险评估

为提高P2P网贷平台对借款人信用风险评估的准确性,利用主成分分析模型,用8个主成分反映18个指标,依据熵权法和方差百分比赋予权重,得到借款人是否违约还款的临界值,依据该值对借款人是否违约还款进行评估;再利用Logistic回归模型,得到影响借款人违约发生率的4个指标,其按影响程度从大到小的排序为借贷子等级、借贷目的、过去两年里超过30 d以上未及时还款的次数、贷款收入比。对11 383条交易数据的识别结果表明,在阈值为50%时,评估模型对正常还款的拟合率为99.6%,对违约还款的拟合率为71.3%,整体的拟合准确率为96.04%。     

金融知识在P2P网络借贷中的作用——来自宁夏银川市居民金融问卷调查的实证分析

以银川市居民金融知识问卷调查数据,利用Probit和Tobit模型研究了金融知识对居民参与网络借贷的影响。研究显示,居民金融知识会提高居民参与P2P网络借贷投资的可能性,金融知识的增加提高了居民参与网络借贷的程度,使居民投资更加理性;同时还研究了其他因素对居民参与网贷的影响。研究结论对普及金融知识的重要性,合理有效地识别风险具有实践意义。     

论金融领域的计算机犯罪及其防治

随着金融电子化趋势的加快,金融业务的处理越来越依赖于计算机,金融财富和机密也越来越集中于计算机,使得计算机系统的任何故障和破坏,都会给金融机构带来巨大的损失。如何防治金融领域的计算机犯罪,确保金融领域计算机资源的合理开发和利用,应引起各有关方面的注意和重视。     

试论青少年犯罪的特点、成因及对策

近年来青少年犯罪不断增加，性质恶劣，危害严重，已引起社会的普遍关注。青少年由于生理和心理发展不平衡、家庭的不良因素、学校教育的误区和不良的社会环境等方面影响走上犯罪道路，全社会应共同努力，采取切实有效措施，依法打击严重的青少年犯罪，强化家庭教育，改革学校教育和营造良好的社会环境，有效预防和控制青少年犯罪。     

我国P2P网络借贷平台主要问题研究

P2P网贷业近几年在我国发展势头迅猛,各个行业各路资本纷纷进入其中。在监管政策尚未出台的情况下,须及时厘清该行业发展过程中存在的监管缺失、平台担保等主要问题。在借鉴国际P2P网贷平台发展经验的基础上,提出了相应的解决问题的建议措施。     

浅淡金融犯罪的特点及原因

金融是现代经济的核心,而金融安全又是国家经济安全的核心,因此,预防金融犯罪、降低金融风险是金融部门的一个重要任务。论述了金融犯罪的特点,从体制、机制、法律、技术、主观、客观上分析了产生金融犯罪的原因。     

我国民间借贷的风险与防范

根据我国民间借贷现阶段的新特点，分析了我国民间借贷存在的风险以及民间借贷风险积聚的原因，并从法律角度探讨了我国民间借贷风险的防范措施。这些措施在一定程度上能够对我国民间借贷风险的防范产生积极的作用。     

P2P借贷行业网络外部性测度研究

针对P2P借贷行业,应用归属曲线证明了其网络外部性的存在性,进而从供需理论入手构建了P2P借贷行业的网络外部性测度模型.收集中国50家P2P借贷平台2015年6月至2016年5月的月度运营数据,应用面板OLS,DOLS对其网络外部性进行测度.研究结果表明:在中国P2P借贷行业中,借款人数量和贷款人数量间存在着长期稳定的均衡关系;P2P借贷行业存在着正向的贷方网络外部性,外部性强度约为0.1,并未体现出明显的借方网络外部性.进一步通过Granger因果检验发现P2P借贷行业中存在由贷款人数量增长带动借款人数量增长的单向因果关系,因此,从外部性角度,P2P平台实施对贷款人补贴的策略是理性的.      

高校职务犯罪的特点、原因与预防

最近几年,高校成了我国教育腐败案件发生的热点领域,高校职务犯罪成了人们关注的重点,这些案件的发生往往牵动着社会最为敏感的神经,引发了人们对我国高校教育体制改革的思考。本文对高校职务犯罪的概念、特点和原因进行了初步探讨,旨在揭示高校职务犯罪的客观规律,从而达到预防高校职务犯罪的目的。     

论我国腐败的类型、表现及生成条件

根据不同的划分标准,可将腐败分为许多类型。腐败渗透力强,政治腐败、司法腐败、经济腐败和生活腐败交织在社会生活的各个领域。而不论何种形式的腐败,其形成都需要有三个条件,即腐败的机会、动机和受到惩罚的危险性。     

高校职务犯罪的成因及心理预防探讨

随着我国高等教育体制改革的发展。高校的独立法人地位确立和自主权增多，高校职务犯罪正呈日益严重之势。高校职务犯罪的原因有客观因素和主观因素。但最主要的还应从行为人主观上分析查找原因。因此，为加强对职务犯罪的预防，高校应着重从心理预防的角度来探讨和研究。