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        P2P網(wǎng)貸風(fēng)險(xiǎn)消極影響綜合評(píng)價(jià)與預(yù)警分析

        2017-07-20 14:37:52吳舒逸李思凡吳小明
        中國(guó)市場(chǎng) 2017年20期
        關(guān)鍵詞:P2P網(wǎng)絡(luò)借貸消極影響模糊綜合評(píng)價(jià)

        吳舒逸++李思凡++吳小明

        [摘要]P2P網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)管不斷下達(dá),P2P平臺(tái)走向規(guī)范化的同時(shí)也有部分問(wèn)題平臺(tái)加速暴露出來(lái)。鑒于網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)的主要影響方為出借人群體,文章針對(duì)出借人視角進(jìn)行多階段抽樣,運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)出借人問(wèn)卷中的量表進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),再通過(guò)預(yù)警分析得出各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)的輕重緩急,找出亟須解決的消極影響因素,以期為有效控制P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)提供系統(tǒng)完備的支持。

        [關(guān)鍵詞]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸;模糊綜合評(píng)價(jià);消極影響

        [DOI]1013939/jcnkizgsc201720092

        1引言

        2017年2月,銀監(jiān)會(huì)下發(fā)的《網(wǎng)絡(luò)借貸資金存管業(yè)務(wù)指引》,明確網(wǎng)貸平臺(tái)存管人的定位與監(jiān)管的基本框架。但由于監(jiān)管時(shí)間短,仍有不少平臺(tái)濫竽充數(shù),問(wèn)題頻發(fā)。而網(wǎng)貸平臺(tái)的挑選需要投資者花費(fèi)大量時(shí)間和精力,并需具備一定的專(zhuān)業(yè)背景知識(shí)才能做出較準(zhǔn)確的判斷,大部分出借人是盲目的,對(duì)于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸體系目前主要風(fēng)險(xiǎn)與監(jiān)管政策的實(shí)施情況不得而知。基于此,本文基于出借人視角探索網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)的級(jí)別,以期為我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸體系的完善提供實(shí)質(zhì)性的政策建議。

        2P2P網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷介紹及數(shù)據(jù)基本情況

        本文調(diào)查采用多階段抽樣,出借人調(diào)查問(wèn)卷分基本信息,投資行為、投資偏好和風(fēng)險(xiǎn)感知與政策評(píng)價(jià)四塊。出借人問(wèn)卷共發(fā)放408份,回收有效問(wèn)卷252份。

        3P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)消極影響綜合評(píng)價(jià):基于模糊綜合評(píng)價(jià)法

        31風(fēng)險(xiǎn)消極影響評(píng)判因素集和評(píng)判集的建立

        對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)消極影響指標(biāo)分析,我們將風(fēng)險(xiǎn)消極影響評(píng)判因素集確定為兩層。

        第一層評(píng)判因素集:

        U={U1,U2,U3}={法律風(fēng)險(xiǎn),信用風(fēng)險(xiǎn),系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)}

        第二層評(píng)判因素集:

        U1={U11,U12,U13,U14}={產(chǎn)品利率,平臺(tái)監(jiān)管,壞賬權(quán)益保護(hù),資金流通過(guò)程}

        U2={U21,U22,U23,U24}={信用評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn),借貸審核流程,成交數(shù)據(jù)可信度,標(biāo)的利率}

        U3={U31,U32,U33}={資金交易存儲(chǔ),個(gè)人隱私資料,黑客壁壘}

        綜合比較各種文獻(xiàn),按照一般風(fēng)險(xiǎn)消極影響的等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn),我們將風(fēng)險(xiǎn)消極影響的評(píng)判集設(shè)定為:

        V={V1,V2,V3,V4,V5}={影響低,影響較低,影響一般,影響較高,影響高}

        32基于AHP的風(fēng)險(xiǎn)消極影響評(píng)判因素的權(quán)重設(shè)定

        在每次交易中,出借人受到各因素的消極影響程度不同,評(píng)判因素權(quán)重需按出借人自己的需要確定。由于個(gè)人偏好和傾向的不同,出借人可將重點(diǎn)考察的因素賦予較大的權(quán)重,這樣對(duì)風(fēng)險(xiǎn)消極影響的評(píng)估將更具針對(duì)性和個(gè)性化。

        本次調(diào)查分析通過(guò)專(zhuān)家打分法和層次分析法對(duì)權(quán)重進(jìn)行綜合計(jì)算。在問(wèn)卷調(diào)查過(guò)程中,隨機(jī)對(duì)部分調(diào)查者也進(jìn)行各因素之間的比較,最后對(duì)結(jié)果經(jīng)過(guò)匯總處理,計(jì)算平均值,得出如表1、表2、表3和表4的比較判斷矩陣表。

        根據(jù)上下層之間的隸屬度關(guān)系建立遞階層次樹(shù)狀結(jié)構(gòu)模型。根據(jù)決策目標(biāo),將相關(guān)影響因素按照所屬關(guān)系及因素之間的關(guān)系自上而下地分為若干層次。對(duì)每一層次的各個(gè)因素,用成對(duì)比較法和1-9比例標(biāo)度,根據(jù)對(duì)上一層因素的重要程度進(jìn)行比較,直到最底層。列中元素比行中元素重要,則判斷值為整數(shù);如果列中元素不如行中元素重要,這時(shí)判斷值為分?jǐn)?shù);當(dāng)二者同等重要時(shí),判斷值為1。在指標(biāo)權(quán)重計(jì)算中,根據(jù)判斷矩陣,并作一致性檢驗(yàn),通過(guò)AHP計(jì)算軟件,得到第一層次權(quán)因子權(quán)重為A=(011,063,026);第二層次權(quán)因子權(quán)重:A1=(011,052,007,029),A2=(023,042,012,023),A3=(033,014,053)。

        通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查來(lái)獲得各因素與其對(duì)應(yīng)的各級(jí)消極影響程度的隸屬度關(guān)系。最終經(jīng)過(guò)矩陣運(yùn)算得到,二級(jí)模糊評(píng)判集(0200102020019580197902032)中可知,最大的數(shù)據(jù)為02032,對(duì)應(yīng)的是第五個(gè)等級(jí),即影響大。根據(jù)最大隸屬度原則,我們可以得出目前網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)對(duì)出借人的整體消極影響大,并有向影響程度變大的趨勢(shì)過(guò)渡。

        4風(fēng)險(xiǎn)消極影響預(yù)警分析與對(duì)策建議

        41風(fēng)險(xiǎn)影響因素預(yù)警燈與措施的制定

        根據(jù)各因素對(duì)消費(fèi)者的消極影響程度,由低到高設(shè)置藍(lán)、綠、黃、橙、紅五種不同的預(yù)警信號(hào)燈。藍(lán)燈和綠燈表示風(fēng)險(xiǎn)處于低或較低區(qū)域,屬正常的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài),應(yīng)關(guān)注或監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)和危機(jī)征兆;橙燈和紅燈表示消極影響程度較高或高度風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài),應(yīng)立即采取應(yīng)對(duì)措施,以抑制風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生和擴(kuò)散;黃燈對(duì)應(yīng)中等影響程度,應(yīng)根據(jù)具體情況給予不同對(duì)待。當(dāng)指標(biāo)的權(quán)重較高時(shí),說(shuō)明消極影響較大,必須給予充分重視并對(duì)各指標(biāo)詳細(xì)分析所暴露的因素,采取措施及時(shí)消除這部分的消極影響。當(dāng)指標(biāo)的權(quán)重較低時(shí),即使顯示黃燈預(yù)警信號(hào),也可暫不采取措施,以把有限的資源放到其他更重要的因素上去。

        42出借人角度的風(fēng)險(xiǎn)消極影響預(yù)警建議分析

        基于前文所建立的預(yù)警分析結(jié)構(gòu)體系并根據(jù)最大隸屬度原則,列出各個(gè)因素造成的消極影響程度并將其所對(duì)應(yīng)至各預(yù)警燈,得到表5。各類(lèi)指標(biāo)大多處在橙燈和紅燈上,即風(fēng)險(xiǎn)程度大多居高。對(duì)于法律風(fēng)險(xiǎn)來(lái)說(shuō),在第一層指標(biāo)僅占11%,比重較小,即影響程度一般。然而風(fēng)險(xiǎn)程度卻亮起紅燈,說(shuō)明了更深層次的隱患。盡管部分出借人認(rèn)為網(wǎng)借平臺(tái)在資金流通過(guò)程中做得不夠完善,卻未得到出借人自身的足夠重視,尤其值得反思。另外,208%和224%的出借人分別認(rèn)為產(chǎn)品利率和壞賬權(quán)益保護(hù)仍需采取相關(guān)措施。對(duì)于平臺(tái)監(jiān)管來(lái)說(shuō),在第二層指標(biāo)占比52%,其中有209%的出借人認(rèn)為平臺(tái)監(jiān)管影響一般,由此我們合理推測(cè),在平臺(tái)監(jiān)管方面,目前已頒布法律或規(guī)定在逐漸改進(jìn)和完善中尚已得到大部分出借人的初步肯定,因此現(xiàn)階段平臺(tái)監(jiān)管只需要進(jìn)行必要的監(jiān)督即可。

        信用風(fēng)險(xiǎn)在第一層指標(biāo)中占了63%,較高的比重表明信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)借貸的影響舉足輕重。208%的出借人認(rèn)為借貸審核流程的影響低,但在信用風(fēng)險(xiǎn)中仍占有一定比重,因此也應(yīng)繼續(xù)關(guān)注。而其中204%的人認(rèn)為信用評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)他們的消極影響最高,所以應(yīng)采取針對(duì)性的緊急措施,嚴(yán)格制定信用評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn),積極消除因評(píng)級(jí)偏差對(duì)出借人產(chǎn)生的消極影響。205%的出借人認(rèn)為成交數(shù)據(jù)可信度對(duì)他們產(chǎn)生的消極影響較大,當(dāng)交易的產(chǎn)品遠(yuǎn)低于網(wǎng)上描述,心中的落差會(huì)使得本次交易帶來(lái)的效益大大降低,進(jìn)而使出借人對(duì)于網(wǎng)絡(luò)借貸產(chǎn)生不真實(shí)的消極影響。這類(lèi)問(wèn)題在本層次中只占12%,但同樣值得引起重視。同時(shí),有211%的出借人認(rèn)為標(biāo)的利率虛高問(wèn)題對(duì)收益影響高,應(yīng)采取緊急措施穩(wěn)定標(biāo)的利率,所以對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)方面我們應(yīng)馬上采取措施,積極作為,盡可能為出借人的切實(shí)權(quán)益提供保障。

        對(duì)于系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),在第一層指標(biāo)中占了26%,二級(jí)指標(biāo)都亮起了橙燈,而且黑客壁壘在二級(jí)指標(biāo)中占53%,也一定程度地說(shuō)明系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)主要是由黑客壁壘轉(zhuǎn)換而來(lái),因此對(duì)這方面應(yīng)高度關(guān)注其發(fā)展趨勢(shì),進(jìn)而決定是否采取措施。對(duì)于資金交易儲(chǔ)蓄與個(gè)人隱私資料,也有相當(dāng)一部分出借人認(rèn)為對(duì)他們產(chǎn)生較大的消極影響,這兩方面對(duì)出借人造成的威脅更是不容小覷,因此也應(yīng)對(duì)此采取措施。

        綜上所述,信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)出借人產(chǎn)生的消極影響非常大,外加信用評(píng)級(jí)與成交數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的信任流失,使得出借人對(duì)于網(wǎng)貸的消極程度越發(fā)嚴(yán)重。資金流通、信用評(píng)級(jí)、成交數(shù)據(jù)可信度與標(biāo)的利率虛高,是目前亟須解決的首要危機(jī),而產(chǎn)品利率、壞賬權(quán)益保護(hù)等問(wèn)題,也需要采取措施,防止其向更高級(jí)別過(guò)渡。

        參考文獻(xiàn):

        [1]柳順基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的模糊綜合評(píng)價(jià)方法及其應(yīng)用[D].杭州:浙江大學(xué),2010

        [2]林亮春我國(guó)P2P網(wǎng)貸存在的問(wèn)題及解決路徑分析[J].雞西大學(xué)學(xué)報(bào),2016,16(1)

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