p2p信用风险概述.pptx

P2P网络借贷的信用风险分析;P2P网络借贷存在的信用风险;1、征信体系缺失和恶性竞争导致风险剧增 我国p2p主流业务模式是有担保的线上与线下相结合的模式，这种模式下，贷款的信用审查只能通过自建或使用第三方的信息共享平台，或借助借款人提供的身份证明、财产证明、税务、水电缴费、熟人评价等相关信息去进行。这样的信息容易造假，提供的材料也具有片面性，P2P网贷概念的模糊和异化，再加上信息的不对称和平台之间的不规范竞争，使许多P2P平台已由信息中介变为信用中介。 ;2、缺乏操作规范和有效监管而遭遇信任危机 一些平台以很高的年化收益率来吸收更多的资金，利用新投资者的钱向老投资支付利息和短期回报，制造赚钱的假象，进而骗取更多的投资。此时的互联网在业务经营中所扮演的只是一个吸储的渠道，极易踩“非法集资”的红线。就P2P设立的中间账户??言，原本是为了交易核实，规避单个平台的风险，但因第三方支付机构不愿承诺监管，则很容易成为内部人员非法挪用沉淀资金的操作平台。缺乏规范的P2P业务，从一开始就埋下了隐患;3、法律定位和人才储备缺乏，加剧了市场的优胜劣汰 首先，P2P网络借贷的资金，来源于持有闲散资金的出借人，不能排除其来源的非法性，但由于缺乏对资金来源审查的手段，存在被用作洗钱工具的法律风险。其次，平台经营系统的科技投入普遍不足，发生风险的概率大大增加，随着经营被不断规范，金融的多元化经营领域P2P也很难渗透。尤其目前国内尚缺乏专门针对P2P行业进行监管的法律，行业属性难以认定，法律地位得不到确立，难以得到业界的认可与支持。 ;信用风险评估模型;Logistic回归的优点;Logistic回归模型;由上可以得到：;为了根据Logistic函数得到Logistic回归模型，将上式重新写成:;备选指标选取;筛选指标;WOE值替代原值计算; 表中年龄为某一自变量，由于年龄是连续性变量，需要对其行离散化处理，假设将其分为五类，坏客户和好客户表示每一中违约客户和正常客户的数量，由此计算出woe值。;将各自变量的WOE计算出来，使用每个分类的WOE值代替原值，构建回归模型，