P2P网络借贷模式下小微企业的信用风险评估研究

作     者：许悦 

作者单位：北京邮电大学 

学位级别：硕士

导师姓名：谢雪梅

授予年度：2018年

学科分类：120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

主      题：小微企业 P2P网络借贷 信用风险 二元Logistic回归 

摘      要：由于具有行业覆盖面广、企业与员工数量庞大、增长灵活快速等特点,我国小微企业成为了中国经济发展的重要组成部分,并且在提供经济发展新动力、推动技术革新、扩大就业范围以及增加国家税收等方面有着不可取代的重要地位。但一直以来,小微企业的生存和发展受到融资来源单一、融资风险高与代价高等因素的限制。而存在这些问题的深层原因是因为信息不对称,小微企业本身的信用信息缺失严重,且信用风险较高。另一方面,随着互联网金融的兴起和推广,P2P网络借贷平台的出现在一定程度上减少了信息不对称带来的负面影响。而且借贷双方匹配需求的过程透明高效,可以满足小微企业融资金额较少、频率较高的需求。因此,近年来选择在P2P网络借贷平台上申请周转资金的小微企业日益增加。但是,我国P2P网贷企业的合规度与可靠性参差不齐,且由于存在信用评价体系建设不健全、风险控制机制不完善等因素的限制,高信用风险成为了我国P2P网络借贷平台所面临的主要问题之一。因此,为了改善上述情况,本文以人人贷平台作为研究对象,对小微企业的信用特征及借款违约规律进行研究,并评估其信用风险。本文首先回顾了 P2P网络借贷行为与小微企业信用风险的理论基础,梳理了 P2P网络借贷信用风险影响因素以及小微企业信用风险评估模型的相关文献,总结了小微企业信用特征与信用风险管理未来的发展趋势,为后续模型构建中的变量选取、分类与赋值的确定奠定了理论基础。然后,分析了中国小微企业的融资现状及存在问题,探讨了信用评价发展情况。在此基础上,识别出优质的网贷平台,从展示的信息中选取了相关研究变量并对其做相应赋值和分类,构建了基于二元Logistic回归方法的小微企业P2P借款信用风险评估模型。得到的实证分析结果显示,该预测模型对小微企业违约情况进行分类的综合判断正确率达到了 88.9%,其中对逾期违约标的预测正确率为85.2%,同时,本文对此模型的精准度进行了检验,得到了较为理想的预测表现。此外,研究发现P2P平台展示的小微企业借款信息对其逾期违约概率具有非常显著的影响:金额、利率、工作时间、申请借款数这四个变量与逾期违约的可能性呈正相关关系;年龄、婚姻状况、信用等级、还清笔数与逾期违约的可能性呈负相关关系。而借款期限、企业主个人的学历与月收入对还款结果的影响并不显著。基于上述研究结果,本文结合P2P网贷视角,为完善国内小微企业信用风险评估体系提出了一些有价值的建议。