【摘 要】
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网贷信用风险评估,是一个重要而现实的问题,它包括网贷平台信用风险评估和网贷个人信用风险评估。对网贷信用风险进行评估,具有一定的理论意义和现实意义。本文运用金融学、计量经济学等理论,利用P2P网贷平台的信用风险评估指标和数据,参考Logit模型,构建网贷平台信用风险评估模型,并进行实证分析;结合陆金所的大数据及随机抽取的样本,建立Probit个人信用评估模型、线性回归与Logistic回归组合模型,
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网贷信用风险评估,是一个重要而现实的问题,它包括网贷平台信用风险评估和网贷个人信用风险评估。对网贷信用风险进行评估,具有一定的理论意义和现实意义。本文运用金融学、计量经济学等理论,利用P2P网贷平台的信用风险评估指标和数据,参考Logit模型,构建网贷平台信用风险评估模型,并进行实证分析;结合陆金所的大数据及随机抽取的样本,建立Probit个人信用评估模型、线性回归与Logistic回归组合模型,并进行实证研究。论文的研究结论是:网贷平台风险评估模型的因变量指标为平台等级,自变量指标为平均利率、人均借款额、偿兑指数、营运指数、月度活跃借款人、平台综合评分,前50名的平台信用风险较低,但其余平台的信用风险较高;个人信用评估模型的因变量指标为是否守约还款,自变量指标为贷款者年龄ag、收入证明ic、房产证明hc、征信证明pc、风险保证金ip、借款笔数is、逾期笔数os,陆金所最近两年的个人信用风险总体上较低;网贷信用风险评估模型,要随着社会、经济、文化、科技的发展而优化,网贷平台信用风险评估宜采用Logit模型;网贷个人信用风险评估在分类型自变量较多时宜采用Probit回归模型,当连续型自变量较多时宜采用线性回归与Logistic回归的组合模型。
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