N公司大學生網(wǎng)絡貸款信用風險管理研究.pdf

1、網(wǎng)絡信用貸款近年來在我國的發(fā)展尤為迅速。網(wǎng)絡貸款由于其交易的整個過程全部在網(wǎng)絡上進行，無法應用傳統(tǒng)的風險控制手段對其信用風險進行把控，因此較線下貸款而言，網(wǎng)絡貸款面臨的信用風險問題更為突出。在傳統(tǒng)的線下貸款中，大學生由于自身資信條件的先天不足，如沒有抵押物、沒有穩(wěn)定收入來源、沒有擔保人等原因，其不滿足線下貸款的條件。而網(wǎng)絡貸款能夠很好的解決大學生資金需求和資信條件不足以獲得傳統(tǒng)信貸支持之間的矛盾，因此大學生網(wǎng)絡貸款得以迅速發(fā)展。然而，網(wǎng)

2、絡貸款的途徑加上以大學生為貸款對象，使得從事大學生網(wǎng)絡貸款的平臺面臨比其他信貸機構更為嚴峻的信用風險挑戰(zhàn)。因此開展大學生信用貸款業(yè)務的網(wǎng)絡貸款平臺有必要了解能夠影響大學生履約的因素，弄清楚影響大學生違約的關鍵因素對降低大學生網(wǎng)絡貸款業(yè)務的風險有重大意義。
　　本文在收集整理N公司大學生網(wǎng)絡貸款的數(shù)據(jù)基礎上，對N公司大學生網(wǎng)絡貸款的信用風險管理方式進行全面分析，并應用logistic回歸模型進行風險特征的實證分析研究。大學生作為網(wǎng)絡

3、貸款的參與者，其資信特征為無穩(wěn)定收入來源，無可供抵押財產(chǎn)等，因此難以通過基本的財務指標如資產(chǎn)發(fā)債率等來評價大學生的信用水平，故本文選取了學歷水平、貸款利率、信用評級等10個基礎指標對其信用風險特征進行度量，解釋變量的Logistic回歸結果均通過了顯著性的檢驗，模型預測的準確度較高。本文應用logistic回歸模型對大學生的10個基礎指標進行測算的結果表明，N公司貸款大學生的學歷和學校背景，與大學生的違約率相關性最大，是控制大學生網(wǎng)絡貸

4、款信用風險的關鍵因素。大學生網(wǎng)絡貸款公司要降低不良貸款率，就要建立科學合理的評判機制評估大學生的信用等級，進而決定對大學生的授信及額度。
　　N公司面向大學生的網(wǎng)絡貸款產(chǎn)品名校貸是本文進行實證分析的數(shù)據(jù)來源，雖然只是一家P2P公司的貸款數(shù)據(jù)，但是研究方法和研究結論對網(wǎng)絡信用貸款具有普遍適用性。由于大學生的資信特征具有普遍性，本文分析的大學生信用風險因素適用于全國的大學生群體，因此，本文的分析結論對于大學生網(wǎng)絡貸款平臺均具備普遍的適