P2P网络借贷违约风险的影响因素及判别研究
基于国内重要的P2P网络借贷平台“人人贷”的借款项目数据,运用Logistic模型和主成分分析法研究了借款者逾期还款的影响因素,并建立违约风险判别模型.研究结果表明:借款标属性如借款利率和期限、借款者特征信息如信用评分、教育程度、收入水平,历史信用信息如逾期金额等都对借款者的违约,即逾期还款有显著影响.同时发现,通过主成分虽然能起到对数据变量降维的作用,但建立在主成分方法提取因子基础上的Logistic模型对违约项目的判断准确率下降.因此,在运用主成分分析时需要综合考虑降维造成信息遗漏而带来的影响效果.
网络借贷 违约风险 判别模型 主成分分析
谢彦妩 陈林 李平 李强
电子科技大学,经济与管理学院,成都,611731
国内会议
天津
中文
1-9
2017-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）