基于分析法P网贷提前偿付风险影响因素,本论文主要论述了分析法论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
分析法论文参考文献：
内容提要：本文基于美国P 网贷平台Lending Club公司的借贷数据,从宏观和微观两个层面构建影响P 网贷提前偿付风险的指标,并运用生存分析法建立COX模型,对模型的预测能力进行评价.结果表明,COX模型的风险预测能力良好,提前偿付风险不仅受借款人特征、贷款特征等微观因素的影响,还受外部宏观经济环境的影响,其中受市场利率的影响最大.
关键词：P 网贷；提前偿付风险；生存分析法
中图分类号：F830文献标识码：B文章编号：1001-148X（2017）01-0150-07
一、引言
基于互联网而迅速发展起来的P 网贷是一种实现资金直接在借贷双方合理配置的新型融资模式,其以门槛低、手续简单、普惠性高等传统金融机构不可比拟的优势,逐渐成为大众投融资的热捧对象.据网贷之家统计,截至2016年一季度,中国P 网贷行业历史累计成交量达到了17 45027亿元,其中2016年一季度累计成交量达到3 79806亿元,是2015年同期累计成交量的32倍.
然而,在如此火爆的景象背后,蕴藏的危机不应小觑,除了问题平台、违约借贷标的损害投资人的利益之外,借款人提前偿付贷款不仅会对投资人的投资收益产生 影响,還将使P 网贷平台的营业收入减少,从而影响其可持续经营.此外,伴随P 网贷兴起的P 网贷基金以类资产证券化的债权转让模式进行运作,在该种模式下,提前偿付行为的存在将使基金产品的未来 流量无法确定,从而影响其实际收益率和定价水平.据不完全统计,截至2015年末,美国P 网贷行业领军者Lending Club借贷项目的违约率为6%,提前偿付率高达22%.鉴于提前偿付风险对P 网贷多方主体的不利影响以及提前偿付率的高企,对P 网贷提前偿付风险的研究具有重大的现实意义.本文拟在相关理论分析的基础上,利用Lending Club公司的借贷数据,从宏观和微观两个层面来研究影响P 网贷提前偿付风险的因素,以期为投资人和P 网贷平台应对该种风险提出有效的对策建议.
二、相关文献回顾
作为金融创新产物的P 网贷,以高速的发展势头吸引了学术界的广泛关注,众多国内外学者对其进行了大量研究,主要分别从P 网贷的发展、模式、借贷行为、风险等四个方面开展研究.
从P 网贷风险领域的研究来看,国内外学者更关注来源于借款人的违约风险,主要以微观角度从软信息、硬信息进行研究.软信息方面,学者们重点研究了社会资本信息对违约风险的影响,发现朋友关系、小组关系等社会资 降低违约风险,如Freedman & Jin（2008）、Krumme & Herrero（2009）、Lin et al.（2013）、缪莲英和陈金龙（2014）、Everett（2015）等[1-5].然而,有少数学者研究认为某些社会资本和贷款违约率并无必然联系,如Greiner & Wang（2009）、Freedman & Jin（2014）等[6-7].另外,学者们也研究了借款人外貌、借款表述等其他软信息和违约风险的关系,如Herzenstein et al（2011）、Duarte et al（2012）、Gao & Lin（2015）[8-10].硬信息方面,学者们研究了贷款特征、借款人特征等对违约风险的影响和识别,如Puro et al（2010）、王会娟和廖理（2014）、Andrew et al（2015）、Emekter et al（2015）、廖理等（2015）、肖曼君等（2015）[11-16].此外,还有学者对识别P 网贷中“好”、“坏”客户的方法进行了比较研究,如Malekipirbazari & Aksakalli（2015）[17].
对投资人和P 网贷平台来说,尽管违约风险和提前偿付风险都是影响投资人投资收益、P 网贷基金产品定价的主要因素,但是学术界对于贷款违约风险的研究更加丰富,从传统的商业银行贷款到新兴的P 网贷均有涉猎.相比之下,国内外学者对P 网贷提前偿付风险的研究基本处于空白,关于贷款提前偿付风险的研究大多集中在商业银行贷款领域,主要有以下两个方面：一方面,对提前偿付风险影响因素的研究,主要有借款人特征、贷款特征、房产特征、区域特征等,如Danis & Pennington-Cross（2008）、Tsai et al（2009）、Varli & Yildirim（2015）[18-20].另一方面,对提前偿付风险相关模型方法的研究,有期权分析法如Deng & Quigley（2012）、Steinbuks（2015）[21-22],博弈分析法如傅强和张宜松（2004）、陈颖和屠梅曾（2007）[23-24],因子分析和判别分析法如丁正斌（2012）、马钦玉（2015）[25-26],生存分析法如Tiwari（2000）、Ho & Su（2006）、蔡明超和费一文（2007）[27-29].
综上,目前国内外学者对P 网贷风险的研究大多集中于以微观角度研究违约风险问题,较少从宏观角度研究P 网贷风险,并且鲜有对P 网贷提前偿付风险的研究.此外,研究提前偿付风险的方法多种多样,各有利弊,其中,生存分析法将正常还款和违约贷款等数据纳入研究样本,无需对数据进行配对,并且既考虑了影响风险的特定因素,还考虑了风险的历时效应,具有较大的优越性.因此,本文将利用生存分析法,从宏观和微观两个层面构建影响P 网贷提前偿付风险的指标,建立COX模型,分析其对P 网贷提前偿付风险的影响,并对该模型进行相关检验和预测能力评价.
三、理论分析
在P 网贷中,来源于借款人的风险主要有两个,即提前偿付风险和违约风险.其中,提前偿付风险是指在贷款到期之前,借款人将贷款余额部分或全部提前偿还,从而给投资人造成利息损失的风险.针对部分提前偿付行为数据的难以获得和分辨,本文研究的提前偿付风险是对贷款余额一次性全部清偿的风险.
结论：关于分析法方面的论文题目、论文提纲、数据分析法论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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