基于改进TOPSIS法的P2P网贷平台运营效率评价北大核心CSCD

近年来,P2P网络借贷发展迅猛,吸引了来自金融、经济、管理等诸多领域研究人员越来越多的关注.如何结合运营数据对P2P网贷平台效率进行综合评价,这对P2P网贷平台的运营管理和投资者的投资决策有着十分重要的影响,目前关于这方面的研究相对欠缺.鉴于此,文章提出数据驱动赋权的改进TOSPSIS法对P2P网贷平台效率进行综合评价.首先,针对TOPSIS法存在的主观权重问题,提出数据驱动赋权的数学模型;其次,利用教与学优化算法确定最优权重,以最大化赋权前后数据的一致性和权重的客观性;最后,结合网贷之家的运营数据应用改进TOPSIS法对100家P2P网贷平台效率进行综合评价.结果表明,基于改进TOPSIS法的评价结果和网贷之家的评价结果具有较高的一致性.     

基于BP神经网络的P2P网贷借款人信用评估

评估借款人信用是P2P网贷公司控制风险的重要步骤,对于网贷公司的正常运行有着极其重要的意义。论文参考商业银行信用指标体系并根据P2P网贷自身特点,建立了P2P网贷借款人的信用评估指标体系。根据建立的指标体系构建相应的BP神经网络模型,并利用一步正切法进行优化。然后选取具有代表性的P2P网贷平台的相关数据,对该模型进行训练和仿真,证明了该模型对P2P网贷平台的风险控制起到一定的作用。     

基于改进TOPSIS法的P2P网贷平台运营效率评价

近年来,P2P网络借贷发展迅猛,吸引了来自金融、经济、管理等诸多领域研究人员越来越多的关注.如何结合运营数据对P2P网贷平台效率进行综合评价,这对P2P网贷平台的运营管理和投资者的投资决策有着十分重要的影响,目前关于这方面的研究相对欠缺.鉴于此,文章提出数据驱动赋权的改进TOSPSIS法对P2P网贷平台效率进行综合评价.首先,针对TOPSIS法存在的主观权重问题,提出数据驱动赋权的数学模型;其次,利用教与学优化算法确定最优权重,以最大化赋权前后数据的一致性和权重的客观性;最后,结合网贷之家的运营数据应用改进TOPSIS法对100家P2P网贷平台效率进行综合评价.结果表明,基于改进TOPSIS法的评价结果和网贷之家的评价结果具有较高的一致性.     

基于熵权灰色关联TOPSIS法的涉农P2P网贷项目优选研究

随着"互联网+农业"的逐步深入,涉农P2P网贷将成为缓解农民借款难的有效途径,建立涉农P2P网贷项目优选模型对保障资金借出者的资金安全和收益具有很好的现实意义.根据ECIRM模型从5个维度建立衡量信用风险及还款能力的涉农P2P网贷项目评价指标体系,在资金借出者根据自己的要求对借款项目初步筛选的基础上,建立网贷项目优选模型,利用熵权灰色关联TOPSIS法对网贷项目进行优选排序,为出资者决策提供参考依据.     

基于SVM~(K-Means)的非均衡P2P网贷平台风险预测研究

P2P网贷平台的高速发展,降低了小微企业的借贷成本,提高了投资者的收益与效率,较好地满足了小微企业的融资需求.然而,现阶段中国的P2P网贷平台在发展过程中也暴露出大量的风险问题,不仅使投资者财富遭受损失,也严重危害了P2P行业的健康发展.因此,对P2P网贷平台进行早期风险预测,在风险问题未发生之前对投资者进行风险预警并为投资者提供投资辅助决策是目前学术界广受关注的一个热点研究问题.针对真实P2P网贷平台数据的类别分布非均衡性问题,文章提出了一种基于K-Means聚类和支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡分类方法SVM~(K-Means)用以预测P2P网贷平台风险.通过网贷之家真实数据并以经典的逻辑回归(logistic regression)、支持向量机以及神经网络(back propagation neural network)为基准方法进行的比较试验表明,文章提出的SVMK-Means方法能够更加准确地在早期进行P2P网贷平台风险预测.     

野蛮生长的P2P江湖

自2007年国内首家P2P平台“拍拍贷”成立起，P2P网贷这一源自西方发达国家的“舶来品”在中国市场上展现出了强悍的繁殖能力。短短7年内，无论是P2P平台的数量、存量资金、还是整体的交易量、投资者数量，都发生了翻天覆地的变化。尤其是2014年以来，P2P行业更是火爆异常，越来越多的精英、草根、巨贾、骗子开始涌入这个正在“井喷”的市场。     

网络借贷平台双边用户交叉网络外部性研究:来自中国P2P网络借贷行业的经验证据

本文基于双边市场理论对网络借贷平台进行模型研究和实证检验,采用格兰杰因果检验方法对典型网络借贷平台样本进行了实证分析,研究结果表明借款人和出借人之间存在交叉网络外部性;且相比出借人而言,借款人是"鸡与蛋"问题的关键点。进而,本文构建了关于网络借贷行业的竞争性双边市场模型。我们发现的证据表明,出借人会寻求高利率的投资标的,借款人会寻求低利率的资金。同时,网络借贷平台上双边用户的数量与用户规模、撮合利率、交易量、借款期限等有关。本文的研究结果意味着,网络借贷平台发展的关键在于拓展借款人市场和平台交易规模,从而提升双边用户的外部性。     

P2P网贷平台风险预测研究

随着大数据和机器学习的流行,其在破产预测和风险预测领域逐渐崭露头角。本文运用爬虫技术得到885家网贷平台的16815条数据,通过因子分析及模型验证挖掘出了若干能较好评估P2P平台风险的因子。然后本文通过选取的指标体系建立了Logistics回归、支持向量机、BP神经网络、LightGBM等单模型以及融合模型进行学习训练,所建立的融合模型在测试集中得到最高的准确率,说明本文所建的融合模型能较好地评估网贷平台的风险。本文还选取决策树绘图以及对特征进行重要性排名,选取出了对识别问题平台有重要作用的十项特征。这对投资者选取安全平台进行投资或者监管者选取重点平台进行监管有很好的借鉴意义。     

基于有限关注的P2P借贷市场监管模式:以百度为例

P2P借贷相对于传统金融中介具有向下整合闲散资金并降低交易成本的优势,在"互联网+"和"大众创业万众创新"的政策背景下能够有效倒逼传统金融中介改革,为创新企业提供资金.但目前行业仍存在严重的监管缺失问题,而银监会等政府部门监管缺乏法律授权,监管行为缺乏积极性.因此,提出了以《互联网信息搜索服务管理规定》为契机,通过监管百度对P2P的推广业务进而规范行业发展的思路,并论证了这种方法的有效性.百度搜索量对P2P用户投资行为的相关性分析表明,监管百度推广业务能有效阻碍问题平台获得用户,进而减少问题平台的产生及影响.     

文本信息在P2P借贷平台违约评价中的作用——基于Multinomial Lasso-logistic模型

选取Lending Club 2007年1月至2016年3月的交易数据,运用Multinomial Lasso-logistic模型得到影响平台违约的关键因素并预测了违约概率.结果表明,出借人实际借款的总额、借款利率等因素对违约有显著的影响,此外与以往研究不同的是,发现由借款人提供的借款描述和借款标题等文本信息与违约之间显著负相关,说明当借款人提供更多的文本信息,将表现出相对较低的违约率.研究结论补充了现有文献的不足,对P2P平台的监管和投资者的决策提供了借鉴意义.     

P2P网络中搭便车行为研究

搭便车现象是P2P网络中普遍存在的问题,当网络中存在大量的搭便车节点时,会导致网络拥塞,降低网络性能,甚至导致整个系统崩溃.对目前主要的搭便车行为进行统计,分析搭便车行为产生的机理以及对网络造成的影响.从信任机制、激励机制、演化博弈和效用4个方面对搭便车行为抑制策略进行研究分析,并通过仿真实验对经典算法进行验证.最后对搭便车行为抑制机制的未来研究方向进行展望.     

网络借贷收窄利率定价区间的影响研究——基于倾向性分数匹配法

随着网络借贷的发展,学术界对网络借贷的研究逐渐深入。利率定价机制是网络借贷机制设计的核心,体现了金融的本质——对风险的定价,并逐渐成为学术研究的话题。Wei和Lin^[1]曾记录和分析了美国网络借贷机制变更的过程。本文选用国内一家代表性的网络借贷平台数据,用倾向性分数匹配法对其利率定价机制变化前后的交易行为进行研究,发现当平台收窄了利率区间且降低了合格借款人的审核通过率,违约率反而更高。狭窄的利率区间降低了利率区分度,而利率区分度是投资人判断具体贷款所处风险水平的重要依据,实际上恶化了信息不对称,影响投资人投资行为,具体表现为满标时间延长、单笔贷款投标占比减少,并且投资人羊群行为加重。本文以期限利率周度标准差为利率区间的代理变量,解释了上述变化产生的原因。平台收窄利率区间,降低了贷款质量优劣的区分度,使得平台和投资人风险识别效率降低,未能达到平台运营优化的结果。本文丰富了网络借贷的学术研究,为网络借贷利率定价机制的发展提供参考。     

零售商采购资金约束下的低碳供应链融资决策研究

在政府补贴低碳供应链中,研究采购资金不足零售商的融资决策问题。链内融资模型分为制造商融资、制造商投资和组合融资;链外融资模型分为银行借贷和股权融资。研究表明制造商提供链内融资时,组合融资效果最优,但只有制造商投资模式比例与制造商投资利率相等时才存在最优组合比例,促使双方均接受组合融资模式。制造商不提供链内融资时,零售商的风险规避特性不影响其链外融资渠道选择,银行借贷对零售商更有利。随着制造商投资模式比例和银行借贷利率的增加,零售商的最优融资决策从组合融资变为银行借贷。     

P/R网和进程(Ⅰ)

Petri网是描述、分析和设计并发行为的数学工具。然而,对于并发行为中至关重要的进程概念,网论中的定义一直未能尽如人意。本文认为,把Petri网看作平面网的传统观点是造成这种困难的重要原因,并定义了一种多层Petri网——Petri/Riemann网,简称P/R网,以图解决上述困难。本文证明了,对任意的EN系统(以及C/E系统)均存在一个P/R网表示,既反映系统的静态性质(结点间的拓扑排序),又反映系统的动态性质(事件点火的偏序关系)。P/R网到系统的映射即定义为进程。     

大数据背景下基于GRBF神经网络的P2P机构信用风险预警研究

针对P2P机构信用风险预警问题,提出了基于大数据思维的信用评估体系,采用基于动态特征的广义径向基神经网络对228家P2P机构12个月的高维数据指标进行信用风险评估.应用设计的广义径向基神经网络和BP神经网络进行对比,准确率分别为91.9%、85.2%,广义径向基神经网络在处理实时高维数据时表现出良好的性能,可以对我国P2P机构信用风险进行预警.同时深入对预警机构进行数据分析发现,如果企业资金流动性较差、净流入低也可能存在较高风险,企业应依据小额分散的借贷原则,降低借款集中度可以有效防范企业信用风险.     

P2P网贷违约人是否具有区域性特征——来自湖南省的例证

借助网络爬虫技术手段获取"人人贷"平台上借款人的各项信息,提取两个样本:分为全国随机样本和湖南省随机样本,构建二元Logit回归模型,分析其中对违约率有显著影响的变量.研究表明,负债收入比、借款期限、学历、房产、房贷、描述指数对违约行为有负向影响,而借款利率、车产、认证个数对借款者违约行为有正向影响.同时,通过对两个样本最终回归模型的比较,发现湖南省违约人特征与全国随机样本中体现的违约人特征基本一致,但其中较为特殊的是,在湖南拥有房产和车产不能作为网络借款人履约能力提升的标志.     

绿色产品定价与市场入侵研究:基于市场权力结构的视角

为研究绿色产品定价与市场入侵问题,针对由两个制造商和一个零售商组成的系统,构建了制造商主导、零售商主导以及供需双方均势等三种权力结构模型,分析了权力结构、消费者绿色偏好等因素对绿色产品定价和市场入侵的影响。研究发现:绿色产品入侵市场存在可行条件,并且绿色产品市场入侵会导致普通产品制造商的利润损失;市场入侵对零售商有利,说明零售商会有动机引入绿色产品;绿色产品入侵市场和市场权力结构均会影响各个企业最优定价策略,其中拥有主导权的企业会选择高价策略;权力结构会影响供需双方的利润分配,以及导致系统利润的损失。     

P/R网和进程(Ⅱ)

给定一个EN系统的一次运行,与它对应的P/R网不是唯一的。 本文引进了P/R网同构的概念,并证明了EN系统的同一个运行所对应的P/R网在同构意义下是唯一的。本文还讨论了P/R网表示的反问题,引进了P/R网良构的概念,证明了良构性是对任一P/R网存在一个相应的EN系统的充分必要条件,该系统的一个运行即以此P/R网为其描述。本文还证明了反问题的解在如下意义上是唯一的:具有相同P/R表示的EN系统彼此亦相同     

P2P保险的道德风险问题研究

伴随信息产业的快速发展和互联网保险的广泛运用,近几年来国际上出现了一种新型保险模式――P2P保险(Peer to Peer Insurance)。该模式基于互联网,通过聚集若干风险类型相似的投保人组建风险共担互助小组,风险互助小组成员间一般是亲戚、朋友等熟人关系。P2P保险形成的相互监督机制和声誉机制,可以较好地解决传统保险市场中存在的道德风险问题。本文利用经济学中的比较静态分析方法,研究了P2P保险的道德风险问题,并从理论上证明了在P2P保险模式下,投保人会倾向于更加努力防范风险以降低出险概率,道德风险问题可以得到有效缓解。     

温州民间借贷利率与金融信贷传导机制分析

温州民间借贷利率走势进行结构突变单位根检验,发现它属于结构突变的趋势平稳过程,并确定其突变发生的时间点及结构突变形式,得出温州民间借贷利率在2004年7月间出现结构突变结论.接着运用VAR模型及相关分析技术,结合结构突变思想,分析了民间借贷利率与金融信贷间相互作用关系,最后给出相关经济结论.