P2P网络借贷平台风险评价研究——以人人贷平台为例

摘要

P2P网络借贷是互联网金融的重要组成部分，是互联网金融的重要实践与创新。不同于传统金融机构，在P2P网络借贷平台上，出借人以拥有少量闲置资金的工薪阶层为主，借款人主要由被传统金融机构“边缘化”的中小微企业、个人借款者构成。自从世界上第一个P2P借贷平台——Zopa网成立，其模式迅速蔓延至全球，据统计，截止到2014年末仅中国就已经有1575家，贷款余额达到1000多亿。这种模式不仅有利于解决我国中小微企业长久以来融资难的问题，也有利于提高普通居民的资金利用率。随着该行业日益规范化，平台数量、平台的成交量和贷款规模都会再创新高。　　但是，目前中国P2P网络借贷行业尚处于无行业标准、无准入门槛、无监管的状态，各平台的风险管理水平参差不齐，难免会滋生不少问题和风险。据统计，自2007年中国首家P2P网络借贷平台上线以来，问题平台逐年增加，2014年更是频繁出现平台跑路、倒闭的恶性事件，这给不少投资者带来巨大经济损失。除了问题平台，一些P2P网络借贷行业的先驱者在风险管理方面也存在不少问题，例如2014年末红岭创投就爆出了1亿元坏账的消息，尽管红岭创投完全兜底避免了投资人的损失，但也让P2P网络借贷平台的风险问题成为业内外议论的焦点。这些问题的出现与我国相关法律法规的不健全、评价体系的缺失息息相关。基于此，本文从P2P网络借贷平台的风险问题入手，结合相对成熟的传统金融机构的风险评价理论体系，尝试建立评价P2P网络借贷平台风险的体系，帮助相关人员做出初步判断，并为决策制定提供依据。本文分5个部分进行阐述。　　第一章是绪论。本章首先介绍P2P网络借贷的发展现状及面临的问题，从而引出本文研究的目的、意义以及研究过程中所使用的方法及创新点，并对国内外P2P网络借贷研究进行综述，最后，总结本文的研究思路和框架。　　第二章是理论基础。运用信息不对称理论和信任理论解释P2P网络借贷中的逆向选择、道德风险，以及网贷行业的信任问题，从理论层面分析目前我国网络借贷行业可能存在的风险，以及改进方法。　　第三章是P2P网络借贷平台风险的定性分析。首先，结合网贷平台的发展历程、不同模式的特点以及网贷平台的典型借贷流程分析可能出现的风险因素，在此基础上总结网贷平台存在的风险，最后与传统金融机构比较，验证传统金融理论应用在网贷平台的可行性。为第四章的定量分析打好基础。　　第四章是构建P2P网贷平台风险评价体系。本章中，首先，综合上章中的各评价体系确定本文评价指标，并做出相应的解释说明。然后，采用主客观相结合的方法确定指标层和单指标的权重，由于指标层为定性指标，不好量化，本文采用模糊层次分析法为其确定权重。针对单指标，虽然本文尽可能选取了定量指标，但样本量有限，很多客观赋权法得到的结果不理想，因此利用模糊层次法和熵权法确定单指标的综合权重。接下来，运用模糊综合评价方法结合P2P网络借贷平台实际情况设定了风险评语集，计算风险分值作出风险评价。由于本文风险评价指标的选择和权重的确定比较主观，还有一些未考虑到的影响因素，为使本文建立的风险评价指标体系更加完善，本章最后运用BP神经网络的方法得到一个关于P2P网络借贷平台风险值的神经网络模型，结果表明BP神经网络能够很好的拟合原始风险分值。　　第五章是本文的结论、建议、不足与展望。首先，对本文的研究结果做了总结，在此基础上，本文结合实证研究结论从平台角度对平台风险防范提出了一些建议。鉴于笔者对相关理论研究的深度有限，还存在很多不足，有待日后改善。而且，P2P网络借贷是一个新兴事物，尚处于高速发展中，将来随着P2P网络借贷行业的发展、数据的丰富、研究方法的完善、相关法律法规的健全，还将进行更加深入的研究。

目录

声明

摘要

1．绪论

1．1研究背景及问题提出

1．2研究的目的和意义

1．2．1理论意义

1．2．2现实意义

1．3文献综述

1．3．1国外文献综述

1．3．2国内文献综述

1．3．3国内外研究评述

1．4本文的研究方法和创新点

1．4．1P2P网络借贷平台的界定

1．4．2本文研究方法

1．4．5本文创新点

1．5本文的研究思路

2．理论基础

2．1信息不对称理论

2．2互联网中的信任理论

3．P2P网络借贷平台风险的定性分析

3．1 P2P网络借贷平台总体分析

3．1．1 P2P网络借贷平台发展过程

3．1．2 P2P网络借贷平台模式比较

3．1．3 P2P网络借贷平台运作流程

3．2 P2P网络借贷平台风险因素

3．3 P2P网络借贷平台与传统金融机构的比较

4．P2P网络借贷平台风险评价体系构建

4．1 P2P网络借贷平台风险评价体系构建研究思路

4．2指标选择和指标数据来源

4．3确定指标层和单指标权重

4．3．1确定指标层权重

4．3．3确定单指标权重

4．4风险评价

4．4．1模糊综合评价方法

4．4．2设定评语集

4．4．3计算样本数据风险得分

4．4．4综合评价结果分析

4．5与BP神经网络风险分值的比较

4．5．1模型的选择

4．5．2 BP神经网络工作原理以及MatlabBP神经网络工具箱

4．5．3运用BP神经网络计算风险分值

4．5．4BP神经网络预测结果分析

5．结论、建议、不足与展望

5．1结论

5．2对网贷平台风险防范的建议

5．3不足与展望

参考文献

附录

致谢