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《基于cox模型的我國(guó)p2p平臺(tái)經(jīng)營(yíng)困境預(yù)警研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
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5、usinessDistressPredictionofChineseP2PLendingPlatformsBasedonCoxProportionalHazardsModelDecember2016摘要我國(guó)P2P借貸行業(yè)方興未艾，每個(gè)月都上線(xiàn)大量新平臺(tái)的同時(shí)，也有大量的老平臺(tái)陷入了經(jīng)營(yíng)困境。P2P借貸平臺(tái)陷入經(jīng)營(yíng)困境不僅給投資者帶來(lái)了大量的損失，也為監(jiān)管層帶來(lái)了難題。由于P2P借貸平臺(tái)陷入經(jīng)營(yíng)困境的整個(gè)過(guò)程是動(dòng)態(tài)發(fā)生的，若能在P2P平臺(tái)陷入經(jīng)營(yíng)困境早期就發(fā)現(xiàn)征兆，并能預(yù)測(cè)生存狀況惡化的一系列動(dòng)態(tài)過(guò)程，這對(duì)于平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)者、投資者和行業(yè)監(jiān)管者，都將有著
6、非凡的意義。本文在回顧并總結(jié)海內(nèi)外諸多研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，嘗試建立適用于我國(guó)P2P借貸行業(yè)的P2P借貸平臺(tái)經(jīng)營(yíng)困境預(yù)警模型，通過(guò)對(duì)平臺(tái)生存率的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，起到對(duì)P2P借貸平臺(tái)經(jīng)營(yíng)困境的預(yù)警作用。本文先分析了我國(guó)P2P平臺(tái)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中面臨的6種風(fēng)險(xiǎn)，并總結(jié)了P2P平臺(tái)發(fā)生經(jīng)營(yíng)困境的4種類(lèi)型。在查閱了關(guān)于P2P經(jīng)營(yíng)影響因素的的研究文獻(xiàn)后，本文初步提出了影響P2P平臺(tái)經(jīng)營(yíng)困境的10個(gè)預(yù)警指標(biāo)，分別是地域因素、注冊(cè)資本、股東背景、擔(dān)保因素、托管因素、年均年化收益率、自動(dòng)投標(biāo)、管理層經(jīng)驗(yàn)、治理結(jié)構(gòu)和替代理財(cái)渠道因素，并通過(guò)預(yù)警指標(biāo)對(duì)P2P平臺(tái)可能的影響情況做出假設(shè)
7、。在實(shí)證分析過(guò)程中，本文先通過(guò)壽命表法對(duì)P2P平臺(tái)的生存期進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分析與總結(jié)，發(fā)現(xiàn)P2P平臺(tái)生存率隨時(shí)間呈現(xiàn)先平穩(wěn)，再快速下降，最后再趨于平穩(wěn)的分布特點(diǎn)。然后通過(guò)Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)和比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)檢驗(yàn)篩選出適合Cox多因素分析的指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)地域因素外的8個(gè)指標(biāo)均能通過(guò)兩種檢驗(yàn)。通過(guò)Cox多因素分析，本文建立了基于Cox模型的P2P借貸平臺(tái)經(jīng)營(yíng)困境預(yù)警模型，并發(fā)現(xiàn)托管因素、自動(dòng)投標(biāo)和管理層經(jīng)驗(yàn)3個(gè)因素對(duì)平臺(tái)生存率有顯著影響。本文在求Cox基準(zhǔn)生存函數(shù)過(guò)程中采取了Breslow計(jì)算基礎(chǔ)累計(jì)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)估計(jì)量的方法，計(jì)算出了36個(gè)觀察時(shí)點(diǎn)的
8、基礎(chǔ)生存率。在運(yùn)用Cox預(yù)警模型對(duì)P2P借貸平臺(tái)經(jīng)營(yíng)困境進(jìn)行時(shí)點(diǎn)預(yù)測(cè)時(shí)，本文采取兩種分界點(diǎn)對(duì)預(yù)測(cè)樣本進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)兩種分界
