| 新经济业态P2P网络借贷的风险甄别研究 |
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| 引用本文： | 范超,王磊,解明明. 新经济业态P2P网络借贷的风险甄别研究[J]. 统计研究, 2017, 0(2): 33-43. DOI: 10.19343/j.cnki.11-1302/c.2017.02.004 |
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| 作者姓名： | 范超 王磊 解明明 |
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| 作者单位： | 1. 中国人民大学统计学院;2. 中国国际经济交流中心;3. 国家统计局国际统计信息中心 |
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| 基金项目： | 中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目“中国跨越中等收入陷阱研究”(16XNH103) |
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| 摘 要： | 国内P2P网贷平台存在的问题及风险令人触目惊心,本研究旨在探索P2P网络借贷这一重要新经济业态的风险甄别问题.本文在我国444家P2P平台基本信息与交易信息基础上,通过网络爬虫获取了30万余条网民评论和新闻数据,利用文本挖掘技术提取了重要的外部信息,综合使用11种统计模型评估变量的重要性并讨论其经济意义.研究表明:①平台风险与基本信息、交易信息和外部信息间存在复杂的非线性关系,SVM、树类模型等非线性模型对预判P2P平台风险更加有效;②网民评论、关注度等基于互联网的非结构化信息,以及平均利率波动、资金净流入波动、未来待还金额波动等信息对甄别风险具有重要的作用;③根据拍拍贷的案例,小额、超短期、男性借款人具有更高的违约风险;④基于线性模式的传统风险指数构建方法并不适用于甄别P2P平台风险.有关部门应从完善法律法规、加大信息披露力度、发布风险预警综合指数等对P2P行业进行监管.
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| 关 键 词： | P2P网络借贷 大数据 文本挖掘 |
Research on the Risk Identification of P2P Internet Lending in New Economy |
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| Fan Chao,Wang Lei,Xie Mingming. Research on the Risk Identification of P2P Internet Lending in New Economy[J]. Statistical Research, 2017, 0(2): 33-43. DOI: 10.19343/j.cnki.11-1302/c.2017.02.004 |
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| Authors: | Fan Chao Wang Lei Xie Mingming |
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