p2p網(wǎng)貸平臺(tái)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究.doc

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1、P2P網(wǎng)貸平臺(tái)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究摘要：借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估缺失是造成P2P網(wǎng)貸問題平臺(tái)頻出的重要原因之一。本文從分析網(wǎng)貸平臺(tái)借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)著手，篩選網(wǎng)貸平臺(tái)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，建立網(wǎng)貸平臺(tái)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，并構(gòu)建基于人工祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，進(jìn)而選取部分P2P網(wǎng)貸平臺(tái)所披露的137組借款人信息進(jìn)行實(shí)證測(cè)試，發(fā)現(xiàn)測(cè)試結(jié)果與實(shí)際情形基本一致，借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)和模型能滿足網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的需要。關(guān)鍵詞：信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；網(wǎng)絡(luò)信貸；借款人信用；人工祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào)：F832.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B文章編號(hào)：1674-22

2、65(2016)12-0043-05一、引言P2P?W絡(luò)信貸平臺(tái)憑借方便快捷、低門檻的優(yōu)勢(shì)，自2006年在中國首次出現(xiàn)后，數(shù)量呈幾何模式快速增長(zhǎng)。然而由于風(fēng)險(xiǎn)管控能力不足，導(dǎo)致問題平臺(tái)不斷出現(xiàn)。《中國P2P網(wǎng)貸風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)快報(bào)》顯示，2016年3月末中國P2P網(wǎng)貸問題平臺(tái)1824家，占全國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)5326家的34.25%。宄其原因，在于中國的網(wǎng)貸平臺(tái)規(guī)模普遍較小、發(fā)展時(shí)間較短，并不具備完善的風(fēng)險(xiǎn)防范與管理能力。網(wǎng)貸平臺(tái)所面臨的最大風(fēng)險(xiǎn)是借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，然而國內(nèi)眾多平臺(tái)為搶占市場(chǎng)、快速上市，并沒有在風(fēng)控方面做好充分準(zhǔn)備。大多數(shù)網(wǎng)貸平臺(tái)缺乏完善的借

3、款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，無法對(duì)借款人信用等級(jí)做出有效評(píng)估，導(dǎo)致平臺(tái)出現(xiàn)運(yùn)營(yíng)危機(jī)。2015年，中國政府開始對(duì)國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)信貸行業(yè)進(jìn)行整改，風(fēng)險(xiǎn)控制成為網(wǎng)貸平臺(tái)整改的核心內(nèi)容。如何準(zhǔn)確評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，成為提升網(wǎng)貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)管控能力亟須解決的問題。P2P網(wǎng)貸平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)問題引起了國

4、Aj外學(xué)者的廣泛關(guān)注。網(wǎng)貸平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)揭示方面，封延會(huì)、賈曉燕（2012）認(rèn)為P2P網(wǎng)貸是影子銀行的一種形式，暴露了中國金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的不完備。馬運(yùn)全（2012）認(rèn)為，將P2P網(wǎng)貸平臺(tái)數(shù)據(jù)接入征信系統(tǒng)可以最大限度地減少借款人信用風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。Klafft（2008）分析美國網(wǎng)

5、貸平臺(tái)Prosper的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)借款人信用評(píng)級(jí)越高越容易獲得貸款，逾期還款率也越低。信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究方面，Herzenstein等（2008）認(rèn)為借款人的債務(wù)收入比是影響信用風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。Tyer等（2010）提出了評(píng)估借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)包括標(biāo)準(zhǔn)的銀行數(shù)據(jù)和性別、年齡等非標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。Barasinska（2009）認(rèn)為借款人年齡、性別、種族也是影響信用風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。Duarte等（2012）認(rèn)為外貌特征都會(huì)影響借貸行為。王會(huì)娟等（2014）基于“人人貸”的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，對(duì)借貸行為影響較大的是工作認(rèn)證、收入認(rèn)證、視頻認(rèn)證和車產(chǎn)、房產(chǎn)認(rèn)證等認(rèn)證指標(biāo)

6、。溫小霓等（2014）以拍拍貸為例，發(fā)現(xiàn)借款人信用積分、性別、住宅情況也對(duì)借款結(jié)果有影響；信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究方血，張墨（2015）總結(jié)了P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用評(píng)價(jià)的方法一一層次分析法、主成分分析法、因子分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法等。張巧良（2015）應(yīng)用層次分析法對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。王保乾和王婷（2016）運(yùn)用基于層次分析的模糊綜合評(píng)價(jià)分析了人數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)貸信用評(píng)估的影響。于曉虹和樓文高(2016)認(rèn)為層次分析法、主成分分析法、因子分析法等方法均不太適合于P2P網(wǎng)貸個(gè)人信用評(píng)價(jià)與預(yù)警建模研宂。Angelini等人(2008)幵發(fā)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來進(jìn)行

7、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，通過對(duì)意大利某小型企業(yè)的實(shí)證研究，表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于評(píng)估借款人違約風(fēng)險(xiǎn)。朱毅峰(2008)認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分布沒有耍求，并降低了對(duì)差企業(yè)的誤判率。綜上所述，網(wǎng)絡(luò)信貸的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在國內(nèi)外的研究均取得了一定的進(jìn)展。但己有研究往往將關(guān)注的焦點(diǎn)放在對(duì)信貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注度不夠，對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的分析也大多采用定性分析法、層次分析法等帶有一定主觀性的方法，難以客觀、全面地反映借款人信用的真實(shí)情況?；诖耍疚膹腜2P網(wǎng)貸平臺(tái)借款人信用角度出發(fā)，分析網(wǎng)貸平臺(tái)借款人信用同個(gè)人基木信息的關(guān)系

8、，篩選影響借款人信川等級(jí)評(píng)估的指標(biāo)因素，選擇在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估屮可以解決非線性、不確定性變量關(guān)系的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)的借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行實(shí)證分析。二、網(wǎng)貸平臺(tái)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的選取P2P網(wǎng)絡(luò)信貸的特點(diǎn)之一是網(wǎng)貸平臺(tái)要求借款人捉供的個(gè)人信息較為簡(jiǎn)單，一般包括身份信息、基本資產(chǎn)狀況、年齡、學(xué)歷等個(gè)人基礎(chǔ)情況。通過第三方認(rèn)證平臺(tái)對(duì)借款人提供的信息進(jìn)行認(rèn)證，根據(jù)認(rèn)證后的信息對(duì)借款人的信用等級(jí)進(jìn)行評(píng)定，并將信息及評(píng)級(jí)結(jié)果公布在M站上，供貸款人參考。根據(jù)國內(nèi)目前各大網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)借款人的審核要求，一般需要借款人提供身份證、是否購車、基本資產(chǎn)情況、收

9、入情況、婚姻狀況、文化程度、住房條件等資料信息，國外一些平臺(tái)對(duì)借款人審核的條件還包括種族、性別、外貌長(zhǎng)相、體重等信息。借鑒