P2P借貸中借貸人違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究

摘要當(dāng)社會的金融供給體系無法適用于迅猛發(fā)展的信用需求，互聯(lián)網(wǎng)金融便逐漸進(jìn)入大家的事先中，并且隨著產(chǎn)品不斷地創(chuàng)新以及發(fā)展規(guī)模的迅速擴(kuò)大，其風(fēng)險(xiǎn)也一直在積累，而國家層面的還沒來得及頒布相關(guān)的一些法律法規(guī)，所以分析得出P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的風(fēng)險(xiǎn)類型和影響因素，并且最終解決這些風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，這是非常重要的。由于我國目前正在實(shí)行利率等方面的改革，這就使的金融負(fù)債的壓力增大從而導(dǎo)致存款規(guī)模的減少，除此之外對資本的監(jiān)管也將變得更加嚴(yán)格。人們對金融產(chǎn)品創(chuàng)新的理解也在隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展而不斷的深化，結(jié)合這種情況，決定以P2P網(wǎng)絡(luò)貸款的運(yùn)作模式為切入點(diǎn)，通過深入的分析研究，在該貸款原本的運(yùn)行模式上結(jié)合國內(nèi)的學(xué)者從該模式上獲得的經(jīng)驗(yàn)對該模式進(jìn)行了創(chuàng)新。我們應(yīng)該分析P2P網(wǎng)絡(luò)貸款量和利潤率的影響因素。找出其中的核心要素。P2P網(wǎng)絡(luò)貸款的深度挖掘是P2P網(wǎng)絡(luò)貸款的重要危險(xiǎn)性能和把握。但是我國的網(wǎng)絡(luò)金融監(jiān)管處于起步階段對很多金融產(chǎn)品缺乏監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)，目前正處于探索階段。我們將重點(diǎn)研究P2p網(wǎng)絡(luò)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)因素，提出P2p網(wǎng)絡(luò)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)建議。關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融P2P借貸風(fēng)險(xiǎn)AbstractWhensocialcreditdemandgraduallyoverthefinancialsystemofcreditsupply,Internetfinancialinnovationalsoarisesatthehistoricmoment,andwiththescaleenlargementoftheoptimizationofproductinnovationanddevelopment,itsriskalsohasbeenaccumulated,andbecauseofthelevelofregulatorypolicyhasnotbeenissued,sothroughanalyzingdeeplytheP2Pnetworklendingrisktypesandinfluencefactors,finallysolvetheseriskpointisveryimportant.Atpresent,withtheimplementationofinterestratesinChinaReform,theformalfinancialdebtpressurewillincrease,thedepositscalewillalsobereduced,capitalsupervisionwillbestrict.WiththerapiddevelopmentoftheInternet,people'sunderstandingoffinancialproductinnovationisdeepening.TheoptimizationofP2Pnetworkloanoperationmodeandthedevelopmentofnetworkfinancecannotonlypromotethedevelopmentofsmallandmedium-sizedenterprisesthatarenotbenefitedfromtheformalfinanceinChina,butalsomakeuseoftheadvantagesoftheInternettoenhancetheinnovationoffinancialproductsandserveordinaryinvestors.Therefore,thispaperstartsfromtheoperationmodeofP2Pnetworkloan,analyzestheoperationmodeofP2Pnetworkloaninthepast,andputsforwardaninnovativeoperationmodeofP2Pnetworkloan.BasedonthefactthatdomesticscholarsobtaincertainresultsfromP2Pnetworklending,weshouldanalyzetheinfluencingfactorsofP2Pnetworklendingvolumeandprofitrate.Identifythecoreelements.ThedeepminingofP2PnetworkloanistheimportantdangerousperformanceandgraspofP2Pnetworkloan.China'snetworkfinancialsupervisionhasjuststarted,andthesupervisionofmanynewfinancialproductsisstillbeingexplored.WewillfocusonP2pnetworkloandefaultriskfactors,andproposeSuggestionsonP2pnetworkloandefaultrisk.Keywords:Internetfinance;P2Plending;riskP2P借貸中借款人違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究目錄TOC\o"1-3"\h\u摘要 2Abstract 2第1章緒論 61.1論文選題背景 61.2論文選題的意義 71.3國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述 71.3.1國內(nèi)研究綜述 71.3.2國外研究綜述 81.3.3國內(nèi)外研究評述 81.4論文研究思路及預(yù)期成果 9第2章P2P網(wǎng)絡(luò)借貸及國外實(shí)踐 92.1P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的涵義及特點(diǎn) 92.1.1P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的涵義 92.1.2P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的特點(diǎn) 102.2P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的國外發(fā)展現(xiàn)狀 112.2.1純中介模式Prosper 112.2.2復(fù)合中介模式Zopa 122.3中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸發(fā)展現(xiàn)狀 122.3.1.平臺數(shù)量激增 122.3.2注冊資金呈上升趨勢 132.3.3綜合收益率進(jìn)入下降通道 132.3.4.成交量與貸款余額增長迅速 14第3章P2P借貸中借款人違約風(fēng)險(xiǎn)及其相關(guān)理論分析 143.1P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中借貸業(yè)務(wù)及對借款人信用的考察維度 143.1.1P2P借款業(yè)務(wù)分析 143.1.2借款人信用的考察維度 153.1.3貸后的風(fēng)險(xiǎn)控制 153.2P2P借款違約風(fēng)險(xiǎn)與特征分析 163.2.1借貸違約的定義 163.2.2P2P借貸違約特征分析 173.3P2P借款中借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的影響因素分析 17第4章P2P借貸中借款人違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素的實(shí)證研究 194.1研究設(shè)計(jì) 194.1.1數(shù)據(jù)來源 194.1.2研究模型 204.1.3變量選擇 214.2研究結(jié)果及分析 224.2.1決策樹分析 224.2.2Logistic回歸分析 244.2.3決策樹模型與Logistic回歸模型分析 26第5章P2P借貸中借貸人違約的對策與建議 275.1對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投資者的建議 275.1.1著重參考借款人道德品質(zhì)因素 275.1.2忽略借款人自然信息因素的干擾 285.1.3關(guān)注借款信息和借款人收入的情況 285.1.4理性投資合理應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn) 295.2對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的建議 295.2.1建立健全的信用等級評價(jià)體系 295.2.2加強(qiáng)對借款人受教育程度和收入的審核 305.2.3控制長期借款標(biāo)的的發(fā)放 30結(jié)論 31參考文獻(xiàn) 31第1章緒論1.1論文選題背景近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)+模式走進(jìn)各行各業(yè)，所以P2P在線借貸作為互聯(lián)網(wǎng)金融中相對成熟的網(wǎng)絡(luò)借貸模式，必將得到更好，更好的發(fā)展。它將越來越多地滲透到人們的生活中，成為互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代的主流財(cái)務(wù)管理方法。隨著科學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和傳統(tǒng)金融已融入互聯(lián)網(wǎng)金融，并取得了快速發(fā)展。P2P產(chǎn)業(yè)對資金使用效率具有重要意義，體現(xiàn)了包容性金融和多層次資本市場建設(shè)。隨著經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，企業(yè)需要繼續(xù)增長，這增加了對資金的需求。在傳統(tǒng)資本借貸的基礎(chǔ)上，需要新的融資方式。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是近年來新興的融資方式。P2P貸款借錢直接通過提供信息、P2P貸款個(gè)人之間利用互聯(lián)網(wǎng)來融資，多閑置資本和投資者想投資收入，通過貸款或金融投資的互聯(lián)網(wǎng)搜索相關(guān)的信息，同時(shí)也提高了資金使用效率。在當(dāng)前的社會環(huán)境中，P2P在線借貸行業(yè)作為新興的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)將具有巨大的發(fā)展空間。P2P貸款行業(yè)作為一個(gè)新興的互聯(lián)網(wǎng)金融,它迫切需要改善需要快速周轉(zhuǎn),經(jīng)濟(jì),利用P2P網(wǎng)絡(luò)一直在擴(kuò)大其貸款行業(yè),提出了區(qū)域梯度型發(fā)展,與此同時(shí),P2P行業(yè)競爭激烈,P2P平臺的經(jīng)營模式發(fā)展,偶爾發(fā)生的惡性事件的增長。1.2論文選題的意義信用風(fēng)險(xiǎn)是所有貸款業(yè)務(wù)的核心風(fēng)險(xiǎn)之一。為了防止中國國情出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)這一問題，往往需要進(jìn)行運(yùn)營成本極高的盡職調(diào)查和線下銷售，為了避免這種情況，一些平臺選擇將市場進(jìn)行細(xì)分，提供貸款服務(wù)，特別是對人們在某一地區(qū)，行業(yè)或特點(diǎn)，并利用好理解，由于這些人擁有著更多的經(jīng)驗(yàn)積累和更加具有針對性的信貸技術(shù)，這就使得他們在風(fēng)險(xiǎn)管理上面能夠取得更好的成本效益，除此之外，由于一些老的平臺起步早，在市場細(xì)分方面更加具有經(jīng)驗(yàn)，他們會為了自身的業(yè)務(wù)資源能夠更好地進(jìn)行整合會開辟新的市場。在這種大背景下，平臺與平臺之間或者平臺與私人金融機(jī)構(gòu)之間可能會在2018年出現(xiàn)并購的情況。整個(gè)行業(yè)的集中度將會提高。與之同理，為使對于信貸中存在的一系列風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對更為有效化，使核心的金融能力得以良好構(gòu)建，基于P2P的貸款業(yè)務(wù)常常將一系列強(qiáng)化的重點(diǎn)置于承載信用報(bào)告的核心技術(shù)平臺之上。1.3國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述1.3.1國內(nèi)研究綜述與一些發(fā)達(dá)國家相比，P2P網(wǎng)絡(luò)貸款的開始相對較晚，但由于國內(nèi)市場的巨大需求，快速創(chuàng)新和發(fā)展，以及平臺不再局限于一個(gè)中介業(yè)務(wù)，但許多不同的商業(yè)模式發(fā)生了變化。在國內(nèi)已有的研究中，我們可以總結(jié)出:Zhang(2012)對國內(nèi)P2P平臺模型進(jìn)行了一系列比較研究，總結(jié)了中國五大平臺現(xiàn)有的P2P借貸模式。嚴(yán)遵霞(2012)分析總結(jié)了上述五種貸款模式的各種風(fēng)險(xiǎn)和不足，并對其未來的總體發(fā)展方向進(jìn)行了規(guī)劃和估算，即對接銀行;為銀行開發(fā)和提供P2P服務(wù)的合作信貸公司和平臺技術(shù)。馬云泉(2012)分析了P2P網(wǎng)絡(luò)貸款的特點(diǎn)和原因，總結(jié)了網(wǎng)上貸款的運(yùn)作模式，并從實(shí)證角度探討了該平臺的風(fēng)險(xiǎn)。在關(guān)于網(wǎng)絡(luò)借貸監(jiān)管的討論中，很多學(xué)者持放任態(tài)度，也有一些學(xué)者認(rèn)為應(yīng)該加強(qiáng)監(jiān)管。1.3.2國外研究綜述Lopez(2009)認(rèn)為，目前的P2P借貸平臺通常只從這個(gè)維度評估借款人。并從單個(gè)借款人進(jìn)行審計(jì)，這就容易出現(xiàn)信用評級不夠準(zhǔn)確和信用風(fēng)險(xiǎn)松等方面的問題，貸款借款人應(yīng)從多角度考慮借款人，全面審核和審核。Jentzsch(2007)指出，由于該平臺是在互聯(lián)網(wǎng)上運(yùn)作的，這就容易出現(xiàn)個(gè)人隱私暴露的問題。由于該平臺的投資者們所傾心的投資產(chǎn)品大多具有高風(fēng)險(xiǎn)，這就導(dǎo)致了這些投資者們往往具有從眾心理，而這些心理往往會使借貸平臺所面臨的風(fēng)險(xiǎn)增加，這是DShen,CKrumme,ALippman(2010)的觀點(diǎn)。1.3.3國內(nèi)外研究評述與國內(nèi)外研究現(xiàn)狀相比，由于整體金融環(huán)境的差異，P2P和P2P在外部條件下存在很多差異，直接導(dǎo)致研究方向的差異。由于國外監(jiān)管信用體系的相對完善和P2P平臺相對簡單的商業(yè)模式，國外對P2P的研究主要集中在雙方的個(gè)人特征和行為上。與國內(nèi)P2P環(huán)境相比，平臺運(yùn)營還不成熟。實(shí)證研究沒有長期的歷史數(shù)據(jù)。本文基于P2P的理論和研究。國內(nèi)學(xué)者和P2P的起源和發(fā)展都處于發(fā)展階段。為了研究P2P的特點(diǎn)和運(yùn)作模式，討論了信息與信用中介的關(guān)系。這是一個(gè)典型的研究開發(fā)純在線或混合模型。這是對貸款和信貸的研究。然而，信用可靠性的債務(wù)轉(zhuǎn)移模型是爭論的焦點(diǎn)。關(guān)于離線模式是否是P2P的爭論的關(guān)鍵在于信息是否公開透明。模型辯論沒有理論基礎(chǔ)，也沒有實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)。在線和離線模型都有意義。例如，離線模式的出現(xiàn)與當(dāng)前的監(jiān)管信用建設(shè)是不可分割的。在某種程度上，缺乏監(jiān)管和信用調(diào)查系統(tǒng)導(dǎo)致P2P平臺存在大量離線業(yè)務(wù)。同樣，在不披露信息的機(jī)制下，單純的使用互聯(lián)網(wǎng)模式往往會出現(xiàn)一些不可避免的風(fēng)險(xiǎn)，比如自籌資金和資金池等。所以要從模型的背景為切入點(diǎn)，將潛在的風(fēng)險(xiǎn)和問題給與解決而不是進(jìn)行膚淺的模態(tài)論證。1.4論文研究思路及預(yù)期成果本文立足于國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)金融和P2P的發(fā)展。進(jìn)一步討論了互聯(lián)網(wǎng)通過實(shí)例論證研究在P2P貸款金融借款人違約因素研究，本文基于國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的觀點(diǎn)，結(jié)合P2P市場借款人違約的問題，P2P同時(shí)參考國外市場研究，得出影響借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)因素，然后根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析支持借款人發(fā)生的相關(guān)因素的作用及其影響，最后綜合論證，對我國P2P市場未來的發(fā)展和監(jiān)管提出一些建議。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸及國外實(shí)踐2.1P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的涵義及特點(diǎn)2.1.1P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的涵義P2P網(wǎng)絡(luò)借貸將互聯(lián)網(wǎng)和信用貸款相結(jié)合的一種新型金融模式。P2P網(wǎng)絡(luò)貸款的參與者包括貸方，借方和P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺。貸方，投資者，是一個(gè)人誰希望通過把他或她的余款借給借款者來獲得利潤。當(dāng)借款人的資金短缺時(shí)可以向銀行貸款來獲得一定的資金，但是這并不是所有人都可以的，僅限于個(gè)體工商戶和中小微型企業(yè)，這是因?yàn)殂y行貸款要考慮到信貸水平，像工人、學(xué)生等信貸水平不足的，往往不具備向銀行貸款來獲取資金的能力。但是P2P在線借貸能夠滿足這些人的需求，他們可以從該平臺來獲得個(gè)人貸款來實(shí)現(xiàn)自身融資的需求。而作為中間人的交易平臺往往會收取一定的費(fèi)用，由于該平臺只是提供途徑為人們提供可供選擇的信息，具體的操作還是需要人與人來進(jìn)行，這就對信息的準(zhǔn)確性提出了很高的要求，所以該平臺要對借款人的信息要嚴(yán)加核實(shí)防止有人來發(fā)布虛假信息造成損失。2.1.2P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的特點(diǎn)作為一種新型的金融機(jī)構(gòu)，它與傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)在很多方面都存在著差異，如商業(yè)模式、監(jiān)管交易體制等。該模式具備三大特征，如下所示：第一，入門門檻低，門檻低的門檻主要指兩個(gè)方面：首先，從該貸款的角度來看，P2P借貸平臺現(xiàn)在是一個(gè)監(jiān)管真空，不需要訪問。不需要批準(zhǔn)，僅適用于行政，工商部門的行政許可。資格，兩者的落后，往往會導(dǎo)致欺詐事件的發(fā)生。其次，從投資者的角度來看，因?yàn)樵撃Ｊ綄儆诮栀J公益，對投資者的需求很低，并不需要投資者投入數(shù)量很大的金錢，這就導(dǎo)致了它成為了一種更加大眾性的金融投資工具。第二，信息更加的直接透明。借款人在該平臺所發(fā)布的貸款信息里面包括了很基本的個(gè)人信息和貸款信用評級等，這樣有助于投資者在該平臺上對借貸者的信息有著更加直觀的了解，根據(jù)財(cái)務(wù)狀況和個(gè)人信息等投資者可以自行的做出判斷并在平臺上簽訂相應(yīng)的貸款合同。第三，操作十分簡單并且貸款效率非常高。而在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)模型中，運(yùn)作過程相對復(fù)雜，審計(jì)更加嚴(yán)格。最后，信用風(fēng)險(xiǎn)特征主要體現(xiàn)在P2P網(wǎng)絡(luò)平臺貸款業(yè)務(wù)模式，達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)支出貸款的目的。對P2P網(wǎng)絡(luò)平臺的貸款將分為許多小型投資者基金，信貸和貸款水平不同，因此，每個(gè)貸款期限，限額和利率都不同，這對降低風(fēng)險(xiǎn)起著至關(guān)重要的作用。除此之外該平臺與傳統(tǒng)的貸款方式相比并沒有給借貸人明確一個(gè)固定的還款時(shí)間。只是在到期后，一次性利息支付將被償還，這樣會查找出借款人是否存在還款問題從而降低風(fēng)險(xiǎn)。2.2P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的國外發(fā)展現(xiàn)狀在國外，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸主要分為營利性和非營利性，前者包括純中介模式和復(fù)合中介模式兩種商業(yè)模式。2.2.1純中介模式ProsperP2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺只是一個(gè)中介機(jī)構(gòu)，不提供其他服務(wù)。Prosper是一個(gè)典型的AOLP2P借貸平臺，具有純中介模型。Prosper在2006年2月份正式建立其總部位于美國舊金山，是第一家P2P在線信用平臺。它最顯著的特點(diǎn)是建立交易的方式是通過拍賣投標(biāo)。這就是eBay在美國最大的在線市場上交易的方式。另一方面，Prosper的利潤是通過向借款人和投資者收取費(fèi)用來實(shí)現(xiàn)的，對于借款人費(fèi)用收取，是將借款人的信用評級收取一定比例的本金，通常為1％或3％：反過來，Prosper將向投資者收取總投資的1％。2.2.2復(fù)合中介模式ZopaZopa,屬于復(fù)合中介模型的P2P網(wǎng)絡(luò)平臺,這也是世界上第一個(gè)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺,2005年英國Zopa尤努斯教授的創(chuàng)始人的靈感來自“銀行”模式,個(gè)人之間的借貸行為在互聯(lián)網(wǎng)平臺上,同時(shí)借助計(jì)算機(jī)“點(diǎn)對點(diǎn)”的概念,P2P網(wǎng)絡(luò)貸款模型命名的正式誕生。經(jīng)過十幾年的發(fā)展，Zopa的商業(yè)模式得到了多方的認(rèn)可，并在英國獲得了多項(xiàng)投資。目前，該平臺仍堅(jiān)持以滿足資金需求為主，以小額貸款為主。主要產(chǎn)品類型包括:汽車、住房、信用卡帳號等。在美國，Prosper和LendingClub是兩種典型的P2P平臺。受美國金融體系的影響，P2P在美國逐漸成為一種證券化模式。一方面，這種貸款交易模式完全可以依靠互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來滿足部分人的閑置資金會起到作用，另一方面，它還不受地理位置的限制，利用網(wǎng)絡(luò)平臺幫助個(gè)人或中小企業(yè)主通過信用評級然后取得貸款。2.3中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸發(fā)展現(xiàn)狀經(jīng)過近些年的發(fā)展，該種模式的貸款受到了更多人們的喜愛，在社會上的影響力也越來越大，該行業(yè)的逐漸發(fā)展壯大主要是通過以下四個(gè)方面開展的，分別是平臺數(shù)量、交易額、貸款余額以及注冊資金綜合收益率。2.3.1.平臺數(shù)量激增2007年8月份在上海成立的收個(gè)P2P平臺標(biāo)志著我國進(jìn)入了P2P時(shí)代。雖然有過一段時(shí)間的沉默，但是在2011年之后仍處于快速發(fā)展階段，數(shù)量方面也得到快速增長，2014年到2015年一年間其數(shù)量增加1575個(gè)，廣東、山東和北京是我國平臺注冊的前三，其數(shù)量分別是476，329和302，共計(jì)1，107個(gè)，占全國運(yùn)營平臺總數(shù)的43%。2.3.2注冊資金呈上升趨勢全國范圍內(nèi)新推出的平臺在2015年累計(jì)達(dá)到了1500個(gè)，對比2014年注冊的資本增長了40%左右，累計(jì)資金達(dá)到3885萬元。注冊資本在1000萬到5000萬之間，約為50%，注冊資本在1500萬到1億之間。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2015年上市平臺、國有資產(chǎn)和銀行分別為48家、68家和14家。越來越多的平臺具有強(qiáng)大的后臺辦公力，整個(gè)行業(yè)注冊資本都出現(xiàn)明顯增加情況。2.3.3綜合收益率進(jìn)入下降通道P2P行業(yè)在2015年時(shí)，綜合收益率與前一年收益率為17.8%相比，低了4.5%。資本的供求關(guān)系被破壞時(shí)造成收益率下降最主要的原因。因?yàn)殚e置資金不斷涌入到P2P行業(yè)中，造成需求方的增長速度明顯低于供求方，中國人民銀行在16年3月1日的為2015年P(guān)2P行業(yè)綜合收益率為13.3%，比2014年下降4.5個(gè)百分點(diǎn)。綜合收益率在2015年前11個(gè)月繼續(xù)下降。收益率持續(xù)下降的主要原因是資本供大于求。P2P行業(yè)吸引了越來越多的閑置資金，供方的增長速度超過了需求方。、016年3月1日，中國人民銀行普遍下調(diào)金融機(jī)構(gòu)存款準(zhǔn)備金率0.5個(gè)百分點(diǎn)，這是自2015年以來的第六次下調(diào)。中國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)低迷進(jìn)一步降低了收益率，預(yù)計(jì)2016年行業(yè)綜合收益率可能下降到10%左右。2.3.4.成交量與貸款余額增長迅速據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，P2P行業(yè)的總交易量在2015年有較大的增幅，同比增長值達(dá)到了288%，總交易量為9823億元。次年，總交易量預(yù)計(jì)將超過3萬億元。2015年，廣東，北京，浙江，上海和江蘇的前五大交易量分別占中國總交易量的87%，增幅超過2014年，上述省市集中該行業(yè)的主要交易。P2P行業(yè)的營業(yè)額2015年在廣東的交易量達(dá)到了3109億元，相比去年增長了3倍，并且營業(yè)額值在全國拿到了第一的桂冠，而相比第二和第三的營業(yè)額則是在北京和浙江兩地達(dá)成，北京達(dá)到了2850億元，浙江達(dá)到了1204億元。貸款余額隨著P2P行業(yè)的發(fā)展也在一起增長，全國的貸款余額在2015年達(dá)到了4394億元佳績，比2014年增長324%。按地區(qū)劃分，北京、廣東和上海位列前三，貸款3448億元，占中國未償還貸款的80%。僅在北京，就有超過1800億元的未償貸款。第3章P2P借貸中借款人違約風(fēng)險(xiǎn)及其相關(guān)理論分析3.1P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中借貸業(yè)務(wù)及對借款人信用的考察維度3.1.1P2P借款業(yè)務(wù)分析在P2P平臺上，在辦理貸款業(yè)務(wù)時(shí)，必須遵循相應(yīng)的業(yè)務(wù)規(guī)則和流程?？蛻敉顿Y進(jìn)來的資金是該行業(yè)資金的主要來源之一，其他來源則是自有資金，所以為了提高回報(bào)率，必須嚴(yán)格把控風(fēng)險(xiǎn)。借款人也就是有貸款需求的人，他們在辦理貸款業(yè)務(wù)時(shí)，第一步就是注冊自己的信息，得到屬于他們自己的登錄帳戶，并在一些應(yīng)用程序或者網(wǎng)站上對他們的身份進(jìn)行驗(yàn)證，并提供需要審查的材料，比如能證明自己身份的身份證信息，以及一些由銀行提供的信用信息，和收入信息等，如果可以允許的話，用戶的其他信用信息，平臺也會利用一些方法手段來進(jìn)行獲取。平臺在接收到這些用戶信息后，開始對借款人信用進(jìn)行評估，該過程需要根據(jù)模型規(guī)則和手冊來進(jìn)行，最終確定貸款和相應(yīng)的金額。此后，為確保資金和利息的安全回收，平臺將在借款人貸款后監(jiān)督資金使用情況，督促借款人及時(shí)償還貸款，查明違約情況，并采取相應(yīng)的收款措施3.1.2借款人信用的考察維度一般來說，一些互聯(lián)網(wǎng)金融公司，如果該公司設(shè)有P2P借貸業(yè)務(wù)，那么它們將對借款人的信用狀況進(jìn)行多維度檢查。除了一些基本的信息之外，還希望獲取一些非傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的信用信息，比如：歷史信用數(shù)據(jù)信息。P2P平臺在移動(dòng)端設(shè)備越來越普及的今天，累計(jì)得到了諸多用戶的數(shù)據(jù)，其中包括申請貸款信息，信用數(shù)據(jù)信息，以及一些新型信用信息：網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)和黑名單、社交軟件信用信息和電子錢包信息、移動(dòng)電話聯(lián)系，在處理貸款申請時(shí)，都依賴這些數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)來確定用戶還款的利息水平以及后續(xù)貸款操作?，F(xiàn)在很多互聯(lián)網(wǎng)公司都傾向于用這些用戶數(shù)據(jù)（人際關(guān)系、身份信息、行為偏好等用戶數(shù)據(jù)）來多維度的度量用戶的信用，其中，教育和工作狀態(tài)和收入消費(fèi)的實(shí)名記錄都屬于身份信息。信用/銀行卡、電子錢包和一些有關(guān)于信用記錄信息都屬信用記錄信息。3.1.3貸后的風(fēng)險(xiǎn)控制對于貸前審核后的貸款，后續(xù)監(jiān)管工作非常重要，因?yàn)橘J款前復(fù)利的核心不能完全避免違約風(fēng)險(xiǎn)。如果獲取的數(shù)據(jù)量不多，且還不能實(shí)現(xiàn)共享，那么用戶所填寫的信息不能保證其真實(shí)性，這會可能會造成借款人不遵守約定的情況出現(xiàn)。所以，在同意借款申請之前，必須獲取到更多的借款人的歷史數(shù)據(jù)，以此來完善和改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)控制模型，并且能夠發(fā)現(xiàn)那些客戶群可能會違約。3.2P2P借款違約風(fēng)險(xiǎn)與特征分析3.2.1借貸違約的定義如果簽署貸款合同的當(dāng)事人未能完成所簽署的合同義務(wù)，這一行為被稱為借款違約。在貸款過程中，借款人獲得貸款后的利息，還款期限和還款方式一般事先約定。借款人未按合同約定支付本金和利息的，應(yīng)當(dāng)視為違約。貸款違約根據(jù)不同的違約性質(zhì)，可以分為以下五種類型：(1)借款人明確表示不能償還貸款，而導(dǎo)致的違約情況。(2)借款人未能及時(shí)償還部分貸款，導(dǎo)致違約。(3)借款人未在約定的期限內(nèi)履行貸款的(4)如果借款人因未付利息而違約，貸款合同規(guī)定借款人應(yīng)在貸款期限內(nèi)分期支付利息。(5)借款人故意選擇債務(wù)違約。3.2.2P2P借貸違約特征分析在互聯(lián)網(wǎng)金融的背景下，P2P的貸款違約與普通類型的違約在現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)金融為背景的時(shí)代中，其具備的優(yōu)點(diǎn)更為獨(dú)特：1.隱匿性:因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)的本質(zhì)是虛擬的，所以對借款人的監(jiān)控和還款情況的預(yù)測都是根據(jù)其提供的借款人信息來完成的，其預(yù)測的結(jié)果具有很強(qiáng)的不穩(wěn)定性。2.容忍性:對貸款/風(fēng)險(xiǎn)市場的要求上來看，P2P借貸平臺與傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)相比要求更為寬松，一些不能在傳統(tǒng)平臺上借款的用戶可在P2P平臺上進(jìn)行借款；3目的性:因?yàn)閲业姆稍赑2P平臺上的借貸并沒有規(guī)范的法律和政策，所以存在一些法律監(jiān)管的漏洞，而一些借款人會利用這些漏洞而做出違約這一惡性行為，目的性非常明顯。3.3P2P借款中借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的影響因素分析為了確定借款人的違約行為，有必要清楚借款人違約的原因，并要確保得到的信息數(shù)據(jù)中有與這些原因密切相關(guān)的數(shù)據(jù)字段。借款人基本信息維度分析用戶的情況，可知對默認(rèn)值影響較大的信息包括收入、家庭財(cái)產(chǎn)和工作。用戶的收入體現(xiàn)了用戶的還款能力。如果收入低于貸款數(shù)額，就可能造成用戶還款不及時(shí)，出現(xiàn)違約。擁有更多房產(chǎn)的客戶比具有更多房產(chǎn)的能力和愿意更有能力履行還款合同。另外，從年齡的角度來看，與年輕人相比，中年人有因?yàn)橛幸欢ǖ幕A(chǔ)，收入相對穩(wěn)定，所以出現(xiàn)違約的可能性低。(2)借款人的信用記錄分析用戶的情況，可知，用戶的信用記錄良好，還款的能力強(qiáng)，就會按時(shí)還款，不會無故出現(xiàn)違約的情況。分析可知，用戶的財(cái)產(chǎn)多，就能遵守協(xié)議，及時(shí)還款。另外，從年齡的角度來看，與年輕人和老年人相比，中年人有一定的財(cái)產(chǎn)積累，相對穩(wěn)定的收入，以及普遍較強(qiáng)的還款能力。(3)借款人的教育背景從教育水平來看，教育水平越高，用戶還款的意識強(qiáng)，一般不會出現(xiàn)違約的情況。但有時(shí)也會有一些例外。(4)借款人的行為偏好分析用戶日常行為，每天購物的習(xí)慣和使用移動(dòng)應(yīng)用的行為可能會對P2P借貸的違約產(chǎn)生一定的影響。例如，每月在購物上花費(fèi)過多，如果花費(fèi)大于收入時(shí)，可能會出現(xiàn)違約情況。這就要關(guān)注那些經(jīng)常利用互聯(lián)網(wǎng)金融P2P進(jìn)行借貸的人，防范他們出現(xiàn)違約。(5)借款用戶的社交網(wǎng)絡(luò)分析用戶的社交網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)基本的人際關(guān)系，信用關(guān)系高的用戶的還款意識強(qiáng)，基本不會違約。信用關(guān)系不佳的用戶應(yīng)注意違約的可能性。第4章P2P借貸中借款人違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素的實(shí)證研究4.1研究設(shè)計(jì)4.1.1數(shù)據(jù)來源為了深入研究我國的P2P在線借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，本研究選擇人人網(wǎng)上貸款平臺作為數(shù)據(jù)來源。結(jié)合P2P網(wǎng)絡(luò)貸款平臺運(yùn)營模式，默認(rèn)還款，數(shù)據(jù)采集等方面。數(shù)據(jù)和完整性相關(guān)的因素。我國最早的利用互聯(lián)網(wǎng)的P2P進(jìn)行放款的機(jī)構(gòu)是人人貸款，它是互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會信用評估中心評估的“AAA信用企業(yè)”。該平臺在影響力，體積和整體實(shí)力方面處于領(lǐng)先地位。此外，人人信貸平臺為每個(gè)目標(biāo)借款人發(fā)布非常詳細(xì)的個(gè)人信息，貸款信息，逾期和默認(rèn)數(shù)據(jù)，為本研究提供收集數(shù)據(jù)的渠道。在所有次級抵押貸款平臺,每個(gè)應(yīng)用程序貸款貸款信息是唯一的鏈接存儲貸款信息，如貸款額度，利率，付款，付款信息和業(yè)績，以及借款人的信用評級。它還可以掌握借款人的信息，如年齡、昵稱、學(xué)歷、信用狀況、家庭財(cái)產(chǎn)、工作關(guān)系和償還貸款。它還發(fā)現(xiàn)用于存儲和貸款的域名一致，而且在站點(diǎn)的后六位數(shù)據(jù)不一樣?？梢圆杉创a數(shù)據(jù)并使用數(shù)據(jù)采集軟4.1.2研究模型（1）CRT模型（類別回歸樹）采用二元遞歸分類技術(shù)。所有CRT模型都只構(gòu)建了兩個(gè)分支的決策樹，這意味著樹中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)只包含兩個(gè)分支。首先，選擇參數(shù)1x，然后選擇值U1。U1將n維空間劃為兩部分。其中一部分里的點(diǎn)符合Ui>Xi，但是另外部分里的點(diǎn)符合足Ui<Xi。其次，遞歸地重新選擇這兩個(gè)部分作為屬性并繼續(xù)分區(qū)，直到整個(gè)維度被分區(qū)。對于變量屬性，其分區(qū)點(diǎn)是中點(diǎn)。如果m個(gè)樣本集中，在m個(gè)連續(xù)的值中有m-1個(gè)裂紋點(diǎn)，每個(gè)裂紋點(diǎn)是兩個(gè)連續(xù)值的平均值。每一種性質(zhì)都是根據(jù)可以減少的雜質(zhì)的數(shù)量來分類的。雜質(zhì)還原量定義為除雜后各節(jié)點(diǎn)雜質(zhì)比除以除雜前雜質(zhì)比減去除雜后雜質(zhì)比。如果Gini(A)的值是0時(shí)，表明樣本的屬性相同。如果相似的概率出現(xiàn)在一個(gè)節(jié)點(diǎn)上時(shí)，Gini(A)達(dá)到最大值。此時(shí)(a-1)/2。有理論分析,實(shí)踐遞歸分區(qū)是:如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的的樣品不同或只有一個(gè)樣品,然后節(jié)點(diǎn)是一個(gè)葉節(jié)點(diǎn),所以盡量樣品每一個(gè)和每個(gè)屬性相應(yīng)的部門點(diǎn),試圖尋找最大的雜質(zhì)變量，而最優(yōu)分支的屬性分區(qū)子樹。(2)Logistic模型。Logistic模型的實(shí)質(zhì)是用計(jì)算事物概率的方法來表現(xiàn)出變量的關(guān)系。此文中對二元Logistic回歸模型進(jìn)行了深入的研究，其中用Pi表示違約風(fēng)險(xiǎn)的概率，Pi的取值是在[0.1]范圍內(nèi)。可用以下公式計(jì)算:變量X1X2X3…,Xn的線性組合用Zi表示,即子=ɑ+β1x1+β2x2+……+βnXn,表示第I借方的特征，是變量的估計(jì)系數(shù)值，是常數(shù)項(xiàng)。4.1.3變量選擇分析在網(wǎng)絡(luò)借款的用戶的違約的風(fēng)險(xiǎn)成因，影響違約的因素包括用戶的道德的高低、借款人的認(rèn)證和貸款的數(shù)額及借款人信息。具體的變量描述和分配如表5-1所示。 根據(jù)具體的理論分析，研究以上的變量，假設(shè):H1:借款人的信用評級越高，違約風(fēng)險(xiǎn)越低;H2:借款人的受教育程度越高，違約風(fēng)險(xiǎn)越低;H3:通過現(xiàn)場認(rèn)證的借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)高于未通過現(xiàn)場認(rèn)證的借款人。H4:擁有收入證明的借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)低于沒有現(xiàn)場證書的借款人;H5:借款利率越高，借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)越高;H6:貸款額越高，借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)越高;H7:借款期越長，借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)就越大;H8:女性借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)低于男性借款人;H10:東部地區(qū)的借款人違約風(fēng)險(xiǎn)最低，其次是中部地區(qū)，西部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)最高;H11:已婚借款人違約風(fēng)險(xiǎn)低于其他婚姻狀況;H12:借款人的收入越高，借款人出現(xiàn)違約的可能性越低。4.2研究結(jié)果及分析4.2.1決策樹分析在此文中，用CRT分析研究，根據(jù)變量的分類和預(yù)測，因變量是P2P貸款違約，表中的自變量在12個(gè)原因中，經(jīng)過模型的分析判斷，選用了六個(gè)自變量，分別是用戶的信用評級、貸款日期、婚姻情況、學(xué)歷、收入多少和貸款利率的高低，對于其他的因素，因影響不大，就不再考慮。在CRT分析研究中，涉及到了18個(gè)節(jié)點(diǎn),10個(gè)葉節(jié)點(diǎn)數(shù)，樹的深度是4。預(yù)測分類法將默認(rèn)值分類超過50%的節(jié)點(diǎn)，因?yàn)橹挥袃煞N可能的默認(rèn)值。低于50%的案例百分比被歸類為默認(rèn)組，高于50%被分類為非缺省組。在10個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)中，節(jié)點(diǎn)4,7,8,14，15概率要超過50%，歸為默認(rèn)組。這些違約組的節(jié)點(diǎn)描述為:(1)在節(jié)點(diǎn)4,借款人的信用等級為AA，B和C.借款人的教育水平為高中以下或大專，違約概率為69.1%;(2)節(jié)點(diǎn)7，借款人的信用評級為D，E，HR，貸款期限超過15個(gè)月，違約概率為55.8%。結(jié)果顯示了模型和節(jié)點(diǎn)的默認(rèn)規(guī)則集，我們可以得出以下結(jié)論:(2)借款人AA,B，C,D和E的信用評級將影響借款人的違約率，借款人的違約率為110000年的信用評級;(3)借款人的大專，高中及以下將增加違約的可能性;(4)如果貸款期限超過15個(gè)月，則違約的可能性增加;(5)未婚，離婚或喪偶借款人的婚姻狀況使用戶出現(xiàn)違約情況;(6)當(dāng)用戶的收入較低，小于5000元時(shí)，用戶出現(xiàn)違約的可能性加大。4.2.2Logistic回歸分析現(xiàn)代社會出現(xiàn)眾多網(wǎng)絡(luò)借貸平臺，因此本文主要研究借貸風(fēng)險(xiǎn)，通過SPSS21軟件對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，首先建立Logistic模型，對掌握的數(shù)據(jù)情況進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分析再進(jìn)行Logistic回歸，結(jié)果見表5-5。注：**代表1%水平下明顯，*表示在5%的水平下明顯，從表5-5得知，Logistic模型中，違約風(fēng)險(xiǎn)與8個(gè)因素有關(guān)，分別是信用等級、受教育程度、收入水平、借款利率、借款金額、借款期限、收入認(rèn)證情況、婚姻狀態(tài)。由圖可知，違約風(fēng)險(xiǎn)與眾多因素有關(guān)，借款人信用等級越低、受教育程度越低、收入水平越低、借款金額越大，違約風(fēng)險(xiǎn)越大，反之，則越小。由此可見，違約風(fēng)險(xiǎn)與借款人信用等級、受教育程度、收入水平、借款金額等因素呈負(fù)相關(guān)。根據(jù)表中估計(jì)系數(shù)值可得出二元Logistic回歸模型如下：Z=3.724-1.324×信用等級-0.131×受教育程度-0.143×收入證明+0.179×借款利率-0.135×借款金額+0.356×借款期限—0.093×婚姻狀況—0.223×收入水平。表為回歸模型的分類預(yù)測結(jié)果?；貧w模型分類后，將3168830,970分為非違約組(分類正確)，將718分為違約組(分類錯(cuò)誤)，準(zhǔn)確率為達(dá)91.8%。對1648違約現(xiàn)象分類，有1229為違約組(正確分類)，419為非違約組(分類錯(cuò)誤)，準(zhǔn)確率為74.6。所有分類結(jié)果準(zhǔn)確率為(29103+1229)÷33298=91.1%，由此可見，回歸模型的正確率較高。4.2.3決策樹模型與Logistic回歸模型分析在研究借用者違約風(fēng)險(xiǎn)的影響因素時(shí)，運(yùn)用決策樹CRT模型，來判斷P2P因素，得出決策規(guī)則和結(jié)論。同時(shí)，Logistic回歸模型的結(jié)果表明，借款人的信用評級，教育水平和收入證明影響P2P違約風(fēng)險(xiǎn)。其中，借款人的婚姻狀況、借款利率、借款期、和收入的高低等情況的準(zhǔn)確率達(dá)91.1%。在研究準(zhǔn)確性方面，這兩種方法都優(yōu)于決策樹模型。這是因?yàn)闆Q策樹挖掘是一個(gè)復(fù)雜的模型變量，可以很好地避免變量之間的獨(dú)立性。策略樹生成共線干擾和決策樹規(guī)則。易于理解的分支查看不同變量值的默認(rèn)概率。然而，邏輯回歸模型非常適合本研究處理二元響應(yīng)變量(如是否存在違約，是否有收入認(rèn)證和現(xiàn)場認(rèn)證等)和有序變量(如AA，A，B分類信用等級等，充分考慮所有情況。第5章P2P借貸中借貸人違約的對策與建議5.1對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投資者的建議5.1.1著重參考借款人道德品質(zhì)因素?fù)?jù)經(jīng)驗(yàn)實(shí)證分析得出，在借款時(shí)，應(yīng)著重參考借款人的道德品質(zhì)因素，包括借款人的信用評級和教育水平，對違約風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響。以renrendai平臺為例。據(jù)多數(shù)貸款情況得出，借款人的信用等級越高，違約風(fēng)險(xiǎn)越小，信用等級越低，違約風(fēng)險(xiǎn)越高。從決策樹還可以推斷出，當(dāng)借款人的信用評級為A時(shí)，默認(rèn)概率為100。因此，在選擇借款人時(shí)，投資者應(yīng)首先檢查借款人的信用評級。借款人的受教育程度與合同是否被違反呈負(fù)相關(guān)。因此，當(dāng)投資者選擇借錢時(shí)，他們應(yīng)該選擇教育收評較高的借款人，教育越高，違約風(fēng)險(xiǎn)越低，教育越低，違約風(fēng)險(xiǎn)越高。5.1.2忽略借款人自然信息因素的干擾在以上的研究分析之后，借款人的性別、年齡、與所處的地區(qū)在借款人自然信息中的違約風(fēng)險(xiǎn)之間沒有明顯的聯(lián)系。換句話說，借款人的這些自然條件對借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)幾乎沒有影響。因此，投資者在選擇借款人時(shí)應(yīng)特別注意這些信息，忽視信息的干擾，如借款人的信用評級，教育水平，收入等。由此可見，在選擇借款人的時(shí)候，已婚借款人比未婚借款人更加適合，已婚借款人擁有家庭，社會關(guān)系復(fù)雜，不會卷款而逃，所以，投資者應(yīng)當(dāng)在相同情況下選擇已婚的借款人，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。5.1.3關(guān)注借款信息和借款人收入的情況關(guān)于借款信息和借款人收入的情況，根據(jù)Logistic回歸，得出以下結(jié)論，借的錢越少，違約的風(fēng)險(xiǎn)就越大。因此，投資者在選擇借款對象時(shí)，不僅要考慮高利率和高收益率，還要考慮其他借款信息。根據(jù)貸款期限和金額進(jìn)行選擇。優(yōu)先考慮低利率，高額貸款和短期借款。其次，借款人的真實(shí)信息對是否進(jìn)行借款有重要的作用，尤其是收入水平，借款人的收入水平越高，相應(yīng)的違約風(fēng)險(xiǎn)越低，收入水平越低，違約風(fēng)險(xiǎn)相對來說也就越高。投資者在進(jìn)行借款時(shí)，要對借款人的身份和真實(shí)情況進(jìn)行整體的研究，分析是否具有償還能力，當(dāng)符合真實(shí)情況后，在數(shù)量較多的借款人中選擇收入較高的借款人，可以適當(dāng)規(guī)避違約風(fēng)險(xiǎn)，減少投資者資產(chǎn)損失。5.1.4理性投資合理應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)如何理性的投資，合理的應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)。首先，投資者比擁有一個(gè)好的心態(tài)，不要跟風(fēng)投資，不要盲目跟風(fēng)，提高風(fēng)險(xiǎn)識別能力和對投資風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識，有獨(dú)立的判斷，理性的分析，不隨波逐流，堅(jiān)持自己的觀點(diǎn)，選擇適合自己的借款人。在選擇P2P平臺時(shí)，不應(yīng)該在不了解該平臺的情況下進(jìn)行大數(shù)目的投資，應(yīng)根據(jù)個(gè)人情況，閑置資金，用少量的資金(100-5000元)去熟悉平臺的流程，假設(shè)該平臺不正規(guī)，可以避免更多的損失。在投資者對投資的平臺產(chǎn)生信任后，對平臺的總投資最好不要超過總投資的15%，投資沒有絕對的信任，所以，應(yīng)保留資金，避免損失。5.2對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的建議5.2.1建立健全的信用等級評價(jià)體系根據(jù)目前較多借款人違約的現(xiàn)象，應(yīng)該建立健全的信用等級評估體系可以起到防范P2P網(wǎng)絡(luò)借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的支撐作用。借款人通過填寫P2P借貸平臺的個(gè)人信息開始申請貸款。平臺審計(jì)部門將審計(jì)借款人的信息，根據(jù)借款人提交的信息對借款人的信用狀況進(jìn)行評級，并通過評級來衡量借款人的違約概率。但是，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的運(yùn)營模式不同，借款人的信用狀況評估方法也不同。并且建立一個(gè)開放透明的全行業(yè)信用評分體系是非常有必要的。信用評分體系包括借款人的所有真實(shí)信息，并且要派專門人員定期更新信息，保證信息的真實(shí)性。在進(jìn)行貸款時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)借款人的信用檔案中記錄了不良行為，就應(yīng)該跟蹤借款人的借款目的。5.2.2加強(qiáng)對借款人受教育程度和收入的審核P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺在貸款前應(yīng)該嚴(yán)格調(diào)研。了解借款人的信息，看是否具備償還債務(wù)的能力，從社會角度判斷借款人的道德品質(zhì)和對貸款的價(jià)值觀。在進(jìn)行發(fā)放貸款之前，審查小組應(yīng)實(shí)地考察借款人話語的真實(shí)性，對所說情況進(jìn)行驗(yàn)證，保證話語的可靠性。根據(jù)研究得知，借款人學(xué)歷越高，違約風(fēng)險(xiǎn)越低，文化水平越低，違約風(fēng)險(xiǎn)越大。收入水平越高，違約風(fēng)險(xiǎn)越低，收入水平越低，違約風(fēng)險(xiǎn)越大。P2P借貸平臺應(yīng)側(cè)重于審查借款人的教育和收入。5.2.3控制長期借款標(biāo)的的發(fā)放借貸現(xiàn)象頻發(fā)，根據(jù)之前的借貸結(jié)果分析，借款人的借款越多，違約風(fēng)險(xiǎn)越高，所以，借款人的借款與違約風(fēng)險(xiǎn)為正相關(guān)關(guān)系。即借款人的借款期越長，貸款期限越久，借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)越高，導(dǎo)致借款人無法控制自身財(cái)務(wù)狀況，因此無法預(yù)測是否存在波動(dòng)，這可能進(jìn)一步導(dǎo)致違約風(fēng)險(xiǎn)。所以在進(jìn)行貸款時(shí)，工作人員不但要了解借款人真實(shí)信用情況，還有嚴(yán)格把控借款時(shí)間，避免借款時(shí)間過長，產(chǎn)生違約的狀況發(fā)生。國家應(yīng)嚴(yán)格把控長期貸款目標(biāo)的發(fā)行，尤其是信用評級較低的借款人，從長遠(yuǎn)來看可能面臨較高的信貸風(fēng)險(xiǎn)。因此，不會發(fā)行長期貸款和低信用評級的貸款。結(jié)論通過P2P網(wǎng)絡(luò)借款人違約因素風(fēng)險(xiǎn)的分析，進(jìn)行嚴(yán)格的討論研究，得出以下結(jié)論：（1）在借貸平臺上對借貸數(shù)據(jù)和借款人情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出了中國P2P借款人違約現(xiàn)狀:默認(rèn)值越來越大，逐漸增加的比例是長期違約，相對來說借款人中年輕人的違約率較高，而借款人中女性的違約率相對較低。(2)通過查找相關(guān)材料以及數(shù)據(jù)，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸違約的原因是包括借款人的道德風(fēng)險(xiǎn)，貸款人與借款人之間的溝通以及了解不夠以及借都會導(dǎo)致借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)增加。(3)通過決策樹模型可以得出這個(gè)結(jié)論：P2P貸款失敗，導(dǎo)致借款人違約的因素主要包括借款人的信用評級，教育水平，借款，貸款利率，收入水平和婚姻狀況。其中，信用評級為萬分之一，導(dǎo)致借款人違約，與借款人學(xué)歷的水平有關(guān)，借款人水平應(yīng)為大學(xué)或高中教育。Logistic回歸模型結(jié)果表明，借款人的信用評級，教育水平，收入水平，收入證明，貸款金額與違約風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)，信用等級、收入水平越高，違約因素越小。借款利率越大，借款期越長，違約風(fēng)險(xiǎn)越高，所以，借款利率和借款期限與違約風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)。(4)而對于投資者的建議則是:首先要準(zhǔn)確了解借款人的品德素養(yǎng)，排除其他自然信息因素的干擾，了解借款人的信用評級和應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)的能力。對P2P借貸平臺的建議如下:完善信用評級體系，加強(qiáng)對借款人教育和收