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利用利润评分作为对P2P借贷中信用评分系统的替代,金融学外文翻译
文档价格: 100 金币 立即充值 文章语言: 英语-中文 原文出处: 请在文档内查看
译文字数: 5090 字 (节选翻译) 译文格式: Doc.docx (Word) 更新时间: 2017-12-17
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利用利润评分作为对P2P借贷中信用评分系统的替代,金融学外文翻译,P2P网络借贷,风险预警,信用风险

译文(字数:5090):

摘要

这项研究在P2P贷款信用评分系统之上提出了利润评分。信用评分系统估计贷款违约概率。虽然失败的借款人不偿还整个贷款,但可以收回一定数额。此外,风险最高的贷款类型具有高违约概率,但他们也支付能弥补拖欠贷款的高利率。不同于以往的研究一般寻求确定违约概率,我们专注于用内部收益率来预测投资在P2P贷款的预期利润率。总体而言,本研究检查了40,901个P2P贷款,通过分析决定贷款利润的因素,发现这些因素与确定违约概率的因素不同。结果表明,目前P2P贷款不是一个完全有效市场。这意味着数据挖掘技术能够识别最有利可图的贷款,或用财务术语就是“打败市场”。在分析的样本中,基于逻辑回归得到的结果发现贷款人通过运用多元回归的利润评分系统优于通过使用传统的信用评分系统。

关键词: P2P借贷; 小额信贷; 众筹; 银行业; 信用评分; 利润得分; 内部收益率

1.引言

信用评分引出一个分类问题,因为因变量是二分的,对失败的贷款分配“0”,对未失败的贷款分配“1”。随后,诸如logistic回归还有神经网络的技术都试图估算借款人的违约概率(PD)。对于贷款人,不仅PD会产生影响,而且贷款还可能产生的利润增加也同样会影响。这种利润也取决于违约损失(当借款人违约时损失的贷款的份额)和所收取的利率[1]。解释PD的因素也许与解释利润的因素不同。


原文(未统计字数):

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