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        P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別研究

        2018-02-03 02:51:21宋良榮LIANGShanSONGLiangrong
        物流科技 2018年1期
        關(guān)鍵詞:標(biāo)的模型

        梁 閃,宋良榮 LIANG Shan,SONG Liangrong

        (上海理工大學(xué) 管理學(xué)院,上海 200093)

        0 引言

        自2013年以來,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸在中國呈高速發(fā)展的態(tài)勢(shì)。據(jù)網(wǎng)貸之家統(tǒng)計(jì),截至2017年8月31日,行業(yè)累計(jì)平臺(tái)數(shù)量為5 923家,成交量為2 495.554億元,同比增長了30.64%,投資、借款人數(shù)分別為447.12萬人、450.83萬人,同比增長27.09%、233.18%。但是,行業(yè)在高速發(fā)展的同時(shí)也存在隱憂,由于目前我國征信系統(tǒng)不完善、行業(yè)自律缺失、政府監(jiān)管不足等原因,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的風(fēng)險(xiǎn)開始顯現(xiàn)——平臺(tái)跑路、提現(xiàn)困難、停業(yè)等問題,投資者利益頻頻受到損害。截至2017年8月31日,問題平臺(tái)的數(shù)量累計(jì)為3 858家,行業(yè)問題平臺(tái)超過半數(shù),占比65.14%。問題平臺(tái)中,有重大影響的一個(gè)例子就是“e租寶”事件,該平臺(tái)在一年內(nèi)非法融資超500億,給投資者造成重大的損失,破壞了行業(yè)的健康發(fā)展。因此,文章以正常運(yùn)營平臺(tái)和問題平臺(tái)為研究對(duì)象,對(duì)平臺(tái)的運(yùn)營指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行定性和定量分析,識(shí)別平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而為投資者選擇平臺(tái)提供有用的信息,同時(shí)豐富我國P2P網(wǎng)貸行業(yè)的理論研究,具有一定的理論意義。

        1 文獻(xiàn)綜述

        由于國外金融市場(chǎng)發(fā)展較成熟,監(jiān)管體系完善,國外對(duì)P2P網(wǎng)貸的研究主要集中于哪些因素對(duì)借款成功率、利率水平和違約率產(chǎn)生影響。Puro等(2010)[1]發(fā)現(xiàn)借款人的信用評(píng)級(jí)、負(fù)債償還比例和當(dāng)前逾期記錄能夠預(yù)測(cè)新的借款成功率。Lin等(2013)[2]發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)可以減輕網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)中投資者與借款者之間的信息不對(duì)稱性,增加借款的成功概率,并且會(huì)降低貸款的利率和事后違約率。Dorfleiter(2016)[3]利用歐洲兩大P2P平臺(tái)數(shù)據(jù)實(shí)證發(fā)現(xiàn),借款人的文字描述信息能顯著影響到借款成功率,但是不能反映出潛在的違約概率。Emekter等(2015)[4]在對(duì)LendingClub平臺(tái)上借款人進(jìn)行了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估后發(fā)現(xiàn),對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)高的投資者設(shè)定更高的利率并不足以彌補(bǔ)高概率的貸款違約損失。

        中國對(duì)P2P網(wǎng)貸的研究前期主要集中在對(duì)平臺(tái)運(yùn)營模式特征、平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)特征以及監(jiān)管機(jī)制等方面。隨著行業(yè)發(fā)展,研究者開始對(duì)單個(gè)平臺(tái)的投資者的交易信息進(jìn)行實(shí)證研究。郭衛(wèi)東、李穎(2014)[5]的研究則更加深入,學(xué)者們將 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的運(yùn)營模式分成了5種,分別是以線下為主、單純中介、提供債權(quán)轉(zhuǎn)讓、線上線下相結(jié)合以及公益類模式,并將每一種模式對(duì)應(yīng)國內(nèi)一個(gè)成功的交易平臺(tái),分別是宜人貸、拍拍貸、安心貸、紅嶺創(chuàng)投和宜農(nóng)貸,對(duì)具體的平臺(tái)進(jìn)行具體的分析,具有較強(qiáng)的針對(duì)性。謝平、陳超、陳曉文(2015)[8]等將P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的運(yùn)營模式分為4種,分別為信息中介模式、擔(dān)保模式、信用中介模式、演變模式,并詳細(xì)介紹了每種運(yùn)營模式下運(yùn)營流程,首次提出演變模式中的金融資產(chǎn)交易信息服務(wù)模式。盧馨、李慧敏(2015)[6]基于對(duì)國內(nèi)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸運(yùn)行模式和發(fā)展態(tài)勢(shì)的分析,歸納了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸所面臨的風(fēng)險(xiǎn),并從政府、平臺(tái)和借貸者3個(gè)角度提出防范建議,包括明確監(jiān)管主體、完善法律法規(guī)等。陳清、林風(fēng)潤(2017)[7]通過編程抓取拍拍貸網(wǎng)站平臺(tái)的數(shù)據(jù)建立樣本庫,建立Logistic模型研究借款人的描述性信息對(duì)逾期率的影響。研究結(jié)果表明,描述性信息中將自己塑造成誠信、追求生活質(zhì)量、刷信用的借款人,其違約概率較大;描述性信息中將自己塑造成一個(gè)生活穩(wěn)定、有進(jìn)取心,借款的目的是體驗(yàn)網(wǎng)貸流程的違約概率較小。

        2 理論分析與研究假設(shè)

        本文研究的主要問題是平臺(tái)的哪些因素能反映出平臺(tái)的運(yùn)營狀況。對(duì)于平臺(tái)的運(yùn)營狀況,當(dāng)平臺(tái)出現(xiàn)倒閉、提現(xiàn)困難、失聯(lián)、停業(yè)等情況時(shí),定義該平臺(tái)為問題平臺(tái),即平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)大,否則定義為正常平臺(tái)。本文將從4個(gè)維度選取反映平臺(tái)經(jīng)營狀況的指標(biāo),分別為平臺(tái)的實(shí)力、平臺(tái)標(biāo)的特征、平臺(tái)的風(fēng)控能力以及平臺(tái)的治理能力。在對(duì)各個(gè)指標(biāo)體系解釋說明的基礎(chǔ)上,提出本文的研究假設(shè)。

        (1)平臺(tái)實(shí)力。假設(shè)1:平臺(tái)背景越強(qiáng)、注冊(cè)資本越多,平臺(tái)運(yùn)營越好。

        平臺(tái)的實(shí)力主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面,一是平臺(tái)背景,平臺(tái)的背景主要有上市公司背景、國資背景、風(fēng)投背景、銀行背景、民營背景,其中民營背景的平臺(tái)以其投資門檻低、收益率高、流動(dòng)性好等特點(diǎn)吸引較多投資者,占據(jù)我國P2P網(wǎng)貸行業(yè)的半壁江山。風(fēng)險(xiǎn)方面,由于沒有強(qiáng)硬的背景,民營系平臺(tái)出現(xiàn)跑路和倒閉的幾率相比上面背景平臺(tái)要高一些。二是平臺(tái)資本實(shí)力,即平臺(tái)的注冊(cè)資本,平臺(tái)注冊(cè)資本越多,平臺(tái)運(yùn)營中有更多的資本支撐,平臺(tái)的運(yùn)營才能得到基礎(chǔ)的保障。

        (2)平臺(tái)標(biāo)的特征。假設(shè)2:平臺(tái)綜合收益越高、標(biāo)的類型越多、標(biāo)的有擔(dān)保,平臺(tái)運(yùn)營越好。

        平臺(tái)的標(biāo)的為平臺(tái)借貸投資者提供的產(chǎn)品,反映標(biāo)的特征的就是標(biāo)的的綜合收益率、標(biāo)的類型數(shù)量、保障模式。

        標(biāo)的的綜合收益率主要來自兩部分,一是無風(fēng)險(xiǎn)利率,二是風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)主要來自于對(duì)借款人違約的預(yù)期,即借款人違約的風(fēng)險(xiǎn)越大,風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越大,相應(yīng)的標(biāo)的的綜合收益率就會(huì)越高;根據(jù)“網(wǎng)貸天眼”的分類統(tǒng)計(jì),目前,我國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的借款標(biāo)的種類主要分為車貸、房貸、個(gè)人信用貸、中小企業(yè)貸、債權(quán)流轉(zhuǎn)、票據(jù)抵押、優(yōu)選理財(cái)?shù)?。本文認(rèn)為,平臺(tái)標(biāo)的類型數(shù)量越多,平臺(tái)經(jīng)營者所花費(fèi)的經(jīng)歷越多,對(duì)平臺(tái)的管理能力是一種考驗(yàn)。

        在我國征信制度相對(duì)不完善,行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的情況下,平臺(tái)為了吸引投資者推出本息保障的模式。保障模式主要有3種:一是平臺(tái)用自有資金墊付,二是第三方擔(dān)保,三是平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金。一般認(rèn)為,平臺(tái)采取自有資金墊付和提取風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金的模式是把借款人的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁到平臺(tái)自身,平臺(tái)自身的抗風(fēng)險(xiǎn)能力有限。第三方擔(dān)保,第三方擔(dān)保公司主要為銀行、保險(xiǎn)公司、小貸公司,這種方式可實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān),相對(duì)前面兩種擔(dān)保模式,這種模式更受投資者的青睞,認(rèn)為保障能力較高,資金相對(duì)安全。

        (3)風(fēng)控能力。假設(shè)3:平臺(tái)經(jīng)營的時(shí)間越長,平臺(tái)的口碑越好,平臺(tái)的經(jīng)營越好。

        風(fēng)控能力是一個(gè)平臺(tái)的核心競(jìng)爭(zhēng)力,對(duì)風(fēng)控能力起決定作用的是管理團(tuán)隊(duì)能力的大小。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸主要采取是網(wǎng)上交易的模式,網(wǎng)上交易由于信息不對(duì)稱導(dǎo)致各種風(fēng)險(xiǎn)。不論貸前對(duì)借款人資質(zhì)的審查、評(píng)估借款人職業(yè)的穩(wěn)定性、居住的穩(wěn)定性、項(xiàng)目的穩(wěn)定性、家庭社交網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和借款人門檻的設(shè)置,還是貸中持續(xù)的跟蹤、貸后管理乃至違約的催還,都是專業(yè)性很強(qiáng)的工作,需要一支專業(yè)化的風(fēng)控團(tuán)隊(duì)作為支撐。本文通過兩個(gè)指標(biāo)量來衡量平臺(tái)的管理能力。一是用經(jīng)營時(shí)間,作為一個(gè)新興的行業(yè),平臺(tái)是處在邊摸索邊發(fā)展的階段,從而一個(gè)平臺(tái)經(jīng)營的時(shí)間越長,其風(fēng)險(xiǎn)管理經(jīng)驗(yàn)就越豐富,風(fēng)險(xiǎn)管理能力就越強(qiáng);二是平臺(tái)的口碑,口碑就是投資者在網(wǎng)絡(luò)上對(duì)平臺(tái)的評(píng)價(jià),反映平臺(tái)管理者的風(fēng)險(xiǎn)管理能力,作為平臺(tái)的交易者,他們能很好地發(fā)現(xiàn)平臺(tái)的經(jīng)營問題。

        (4)平臺(tái)治理水平。假設(shè)4:平臺(tái)信息披露的越多,資金有第三方托管,平臺(tái)經(jīng)營越好。

        平臺(tái)的治理機(jī)制是保障投資者利益以及平臺(tái)自我規(guī)范的主要措施。本文主要探討平臺(tái)的兩種治理機(jī)制,一是信息披露,二是資金托管。

        信息披露有助于投資者以及監(jiān)管者及時(shí)了解平臺(tái)的運(yùn)營狀況,對(duì)平臺(tái)進(jìn)行篩選和監(jiān)督,這點(diǎn)反過來可以促使平臺(tái)加強(qiáng)管理、做好風(fēng)控、實(shí)現(xiàn)良性發(fā)展,從而吸引更多的投資者;資金托管就是將投資的資金由第三方——銀行進(jìn)行托管,放在專門的賬戶中,與平臺(tái)及平臺(tái)的自有資金進(jìn)行分離,這種方式能夠降低平臺(tái)挪用資金或詐騙卷款跑路的風(fēng)險(xiǎn)。

        3 變量選取及實(shí)證模型

        本文選取注冊(cè)地為上海的平臺(tái)作為研究對(duì)象,原因主要是:首先,上海是中國的金融中心,有利于企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展;其次。中國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的地域分部中位列前三的城市分別是廣東、北京、上海,平臺(tái)累計(jì)為1 064家、762家、668家,問題率分別為60.43%、48.16%、60.82%,問題率是三者中最高的,對(duì)與本文的研究更具有代表性。數(shù)據(jù)來源于“網(wǎng)貸天眼”、“網(wǎng)貸之家”網(wǎng)站,通過手動(dòng)收集了成立時(shí)間在2015年12月31日之前的平臺(tái),共計(jì)517家,剔除變量缺失的平臺(tái)后,最終進(jìn)行研究分析的樣本平臺(tái)共計(jì)288家,其中正常運(yùn)營的平臺(tái)數(shù)量為179家,問題平臺(tái)109家。

        3.1 變量的選取。本文共選取12項(xiàng)指標(biāo),其中1個(gè)被解釋變量,11個(gè)解釋變量。將平臺(tái)的運(yùn)營狀態(tài)(condition)作為被解釋變量,其中condition=0,1分別對(duì)應(yīng)正常運(yùn)營平臺(tái)和問題平臺(tái)。解釋變量分為4個(gè)維度,11個(gè)指標(biāo)。解釋變量詳細(xì)內(nèi)容如表1。

        表1 解釋變量描述

        3.2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)。表2為連續(xù)型變量的統(tǒng)計(jì)描述,從表2中可以看出,正常運(yùn)營的平臺(tái)的經(jīng)營時(shí)間、口碑與問題平臺(tái)有較大差異,正常運(yùn)營的平臺(tái)的平均注冊(cè)資本為7 198.35萬元,是問題平臺(tái)的1.25倍,平臺(tái)的綜合收益、標(biāo)的類型數(shù)目以及信息披露數(shù)目兩類平臺(tái)差異較小。

        表2 連續(xù)型變量分析統(tǒng)計(jì)

        表3是離散型變量的分析統(tǒng)計(jì),從表3中可以看出正常平臺(tái)中平臺(tái)背景、資金托管與問題平臺(tái)中的有明顯的差異,即平臺(tái)背景雄厚、資金有第三方托管的,平臺(tái)的經(jīng)營狀況好,平臺(tái)標(biāo)的的擔(dān)保中以自有資金擔(dān)保和準(zhǔn)備金擔(dān)保的,兩類平臺(tái)差異不大,而采取第三方擔(dān)保方式的,問題平臺(tái)的占比竟然多于正常平臺(tái)。

        表3 離散型變量分析統(tǒng)計(jì)

        3.3 模型的選擇。處理二分類變量常用的方法有Probit模型、Logistic模型。由于本文中平臺(tái)運(yùn)營狀態(tài)是二分類變量,本文采用二分類Probit模型、Logistic模型對(duì)P2P平臺(tái)運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行識(shí)別研究。

        Probit模型是非線性的,其將擾動(dòng)項(xiàng)設(shè)定為正太分布,就得到了Probit模型,為:

        Logistic模型也是非線性的,其將擾動(dòng)項(xiàng)設(shè)定為邏輯分布,就得到了Logistic模型,為:

        其中,Pi為平臺(tái)出問題的概率,Yi為平臺(tái)的經(jīng)營狀況,為0、1,βi為模型中各自變量的回歸系數(shù),Xi為風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的因素,ui為誤差項(xiàng)。

        4 實(shí)證結(jié)果分析

        4.1 實(shí)證結(jié)果分析。本文采用Probit模型對(duì)變量進(jìn)行回歸分析,根據(jù)平臺(tái)的實(shí)力、標(biāo)的特征、風(fēng)控能力、治理水平4大維度進(jìn)行二項(xiàng)分類回歸分析。模型(1)至模型(4)為Probit逐步回歸結(jié)果。結(jié)果如表4所示。通過依次添加4個(gè)維度的指標(biāo)變量,平臺(tái)的背景變量在加入風(fēng)控能力指標(biāo)量時(shí)變的不再顯著,說明風(fēng)控能力包含了平臺(tái)的背景。

        表4 二項(xiàng)分類變量回歸的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

        主要的結(jié)果如下所示:

        (1)平臺(tái)的背景和注冊(cè)資本對(duì)平臺(tái)運(yùn)營狀況無顯著影響。平臺(tái)背景在加入風(fēng)控變量時(shí)不再顯著,與實(shí)證結(jié)果不符,可能的原因是隨著平臺(tái)經(jīng)營時(shí)間的增長,平臺(tái)應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)有經(jīng)驗(yàn),在風(fēng)控因素的影響下,平臺(tái)背景成為非核心指標(biāo),使得結(jié)果不顯著;注冊(cè)資本實(shí)證結(jié)果與假設(shè)不符,可能的原因是,2014年3月1日起施行的《中華人民共和國公司法》規(guī)定,將之前的注冊(cè)資本的實(shí)繳登記制改為認(rèn)繳登記制,企業(yè)可以自主的約定認(rèn)繳的出資額、出資期限等,所以P2P行業(yè)中,一些不良企業(yè)通過認(rèn)繳較高額度的注冊(cè)資本來誤導(dǎo)投資者。

        (2)平臺(tái)的年化收益、標(biāo)的類型的數(shù)目對(duì)平臺(tái)的運(yùn)營有顯著的影響,平臺(tái)標(biāo)的的3種擔(dān)保方式對(duì)平臺(tái)的運(yùn)營無顯著影響。平臺(tái)的收益越高,相應(yīng)的平臺(tái)的運(yùn)營越不穩(wěn)定,經(jīng)營狀況越差。這是由于收益率的大小與風(fēng)險(xiǎn)呈正比,收益率越大,平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)越高。標(biāo)的類型的數(shù)目指標(biāo)量與本文的假設(shè)是相符的,標(biāo)的的類型數(shù)目越多,越分散管理者的精力,對(duì)平臺(tái)的管理要求就越高,從而平臺(tái)可能出問題的概率就會(huì)越大。

        平臺(tái)標(biāo)的的3種擔(dān)保模式指標(biāo)量與假設(shè)不符,可能的原因是平臺(tái)墊付和提取風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金的模式,總體還是看平臺(tái)自身的實(shí)力狀況,風(fēng)險(xiǎn)還是由平臺(tái)自身承擔(dān),并沒有轉(zhuǎn)移出去。第三方擔(dān)保的模式,雖然實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)的共擔(dān),但是第三方擔(dān)保公司的資質(zhì)稂莠不齊,而且行業(yè)內(nèi)普遍存在超過法定杠桿率的過度擔(dān)保的問題,擔(dān)保公司的實(shí)際擔(dān)保能力堪憂。

        (3)平臺(tái)的經(jīng)營時(shí)間和口碑對(duì)平臺(tái)運(yùn)營狀況有顯著的影響。平臺(tái)的經(jīng)營時(shí)間與平臺(tái)的運(yùn)營狀況呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。可能的原因是平臺(tái)經(jīng)營的時(shí)間越長,平臺(tái)積累的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)越豐富,在行業(yè)中探索出一套有效的風(fēng)險(xiǎn)管理體系,以應(yīng)對(duì)平臺(tái)運(yùn)營中的風(fēng)險(xiǎn)問題。平臺(tái)的口碑,是投資者在網(wǎng)絡(luò)上對(duì)平臺(tái)的好評(píng)度,能時(shí)刻反映平臺(tái)在運(yùn)營過程中出現(xiàn)的問題,平臺(tái)的口碑越好,平臺(tái)的經(jīng)營管理能力就越強(qiáng),從而平臺(tái)的運(yùn)營狀況就越好。

        (4)平臺(tái)的第三方資金托管、信息披露指標(biāo)對(duì)平臺(tái)的運(yùn)營狀況有顯著的影響。采取資金存管的平臺(tái),其運(yùn)營狀況較好,因?yàn)橘Y金托管機(jī)構(gòu)要履行保護(hù)客戶資金安全、監(jiān)督資金使用情況、披露資金使用信息等職責(zé),確保業(yè)務(wù)運(yùn)營的獨(dú)立和存管資金的安全,這些措施可以有效防止平臺(tái)隨意挪用資金或設(shè)立資金池,從而降低問題平臺(tái)發(fā)生的可能性。平臺(tái)信息披露越多,平臺(tái)的經(jīng)營狀況越穩(wěn)定,這與假設(shè)相符。這是因?yàn)槠脚_(tái)對(duì)股東結(jié)構(gòu)、高管信息、網(wǎng)站備案、平臺(tái)運(yùn)營數(shù)據(jù)、會(huì)計(jì)報(bào)表等信息的披露,可以在一定程度上反映出平臺(tái)的管理運(yùn)營能力和誠信經(jīng)營態(tài)度,而沒有披露的平臺(tái)經(jīng)營的目的可能是為了自融或詐騙,相對(duì)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)越大。

        4.2 模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由于本文的解釋變量是二分類變量,實(shí)證分析上是通過一個(gè)聯(lián)系函數(shù)——分布函數(shù)轉(zhuǎn)換建立線性概率模型。為了避免因概率函數(shù)選擇的不同,導(dǎo)致結(jié)果誤差較大,本文采用Logistic模型(5)對(duì)指標(biāo)量進(jìn)行回歸分析。通過對(duì)比模型(4)與模型(5),兩者除了標(biāo)的類型數(shù)目的顯著性不同,兩模型回歸的R2的觀測(cè)值,幾乎沒有差異,這說明Probit模型(4)是穩(wěn)健的。

        5 結(jié)論

        本文以注冊(cè)地為上海的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)為樣本,對(duì)平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別研究,通過“網(wǎng)貸之家”、“網(wǎng)貸天眼”兩個(gè)網(wǎng)站,對(duì)平臺(tái)數(shù)據(jù)收集和處理,最終樣本中有179家正常運(yùn)營的平臺(tái)、109家問題平臺(tái)。從實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果可知,平臺(tái)的年化收益率、資金托管、信息披露、平臺(tái)經(jīng)營時(shí)間、投資者對(duì)平臺(tái)的評(píng)價(jià)對(duì)平臺(tái)的運(yùn)營狀況有顯著的影響,平臺(tái)的注冊(cè)資本、平臺(tái)的背景、標(biāo)的擔(dān)保對(duì)平臺(tái)的經(jīng)營狀況影響不顯著。具體而言,平臺(tái)的年化收益越高,資金有第三方托管、管理層管理經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)越豐富,平臺(tái)經(jīng)營狀況越好,不容易出現(xiàn)問題。

        [1]Puro L,J E Teich,H Wallenius,et al.Borrower Decision Aid for People-to-people Lending[J].Decision Support Systems,2010,49(1):52-60.

        [2]Lin M,Prabhala R,Viswanathan S.Judging Borrowers by the Company They Keep:Friendship Networks and Information Asymmetry in Online Peer-to-Peer Lending[J].Management Science,2013,59(1):17-35.

        [3]Dorfleitner G,Priberny C,Schhuster S.Description-test Related Soft Infoumation in Peer-to Peer Lending-Evidence from Two Leading European Platforms[J].Journal of Banking&Finance,2016,64:169-187.

        [4]Emekter R.Tu Y,Jirasakuldech B,et al.Evaluating Credit Risk and Loan Performance in Online Peer-to-Peer Lending[J].Applied Economics,2015,47(1):54-70.

        [5]郭衛(wèi)東,李穎.網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)P2P模式探索[J].中國流通經(jīng)濟(jì),2014(6):114-121.

        [6]盧馨,李慧敏.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的運(yùn)營模式與風(fēng)險(xiǎn)管控[J].改革,2015(2):60-68.

        [7]陳清,林峰潤.描述性信息對(duì)借款人逾期率的影響研究——基于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2017(3):137-145.

        [8]謝平,陳超,陳曉文.中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸:市場(chǎng)、機(jī)構(gòu)與模式[M].南京:中國金融出版社,2015:102-104.

        [9]王修華,孟路,歐陽輝.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸問題平臺(tái)特征分析及投資者識(shí)別——來自222家平臺(tái)的證據(jù)[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì),2016(12):71-84.

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