P2P网络借贷违约风险-基于借款人特征开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

一、选题意义

一直以来，我国p2p网络借贷平台和投资者面临来自借款人的高信用风险。通过分析借款人利用网络进行贷款从个人特征方面可能存在的问题，以及其对借款违约率的研究，可以让p2p金融模式有更好的发展，有助于投资者进行风险识别以及p2p平台对借款者的信用评级，为对借款人信用风险评估提供参考建议，减少不良贷款率。

2. 研究的基本内容和问题

四、研究目标

对我国p2p网络借贷行业发展情况进行客观描述，通过阅读总结相关文献，根据p2p网贷市场的特点，从理论和实证上进行借款人个人特征对p2p网络借贷违约率的探索研究。再对实际交易数据进行搜集与分析，建立logistic模型进行数据分析。最终归纳总结出借款人个人特征对借款逾期违约的影响，为借款人信用风险评估提供参考建议，从而帮助投资人识别风险，减少不良贷款率。

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3. 研究的方法与方案

七、研究方法与实验方案

（一）文献分析法。通过网络、图书馆、期刊杂志等各类途径查阅文献资料，对文献中的信息进行归纳和梳理，介绍p2p网贷平台的借款者信用风险评估分析，并了解该领域在国内外的学术研究现状及趋势。

（二）理论研究法。以相关理论基础对国内借款人的信用评估进行理论研究，总结出这些理论在p2p网络借贷行为中，对借款人信用评估的关联及应用。

4. 研究创新点

十、特色或创新之处

选取了通过国内网络借贷平台进行借款的借款人作为研究对象，对借款人的个人特征方面进行借款违约率研究，具有现实意义。结合中国P2P网贷线上线下相结合的特色经营模式，依据 Logistic 回归模型，利用借款人信息指标，尝试分析和建立一个个人信用评价体系，用以对 P2P 网贷中借款人的资信进行评估。数据样本选自 P2P 网贷行业具有代表性的“人人贷”平台网络贷款数据，采用二元Logistic模型详细探究影响投资者信用风险识别的因素，以实证验证理论的可行性，为完善中国网贷市场提出相关建议政策。利用该模型来帮助网贷投资者根据有限的可获得信息做出较为正确的决策，降低资金的信用风险，同时减少不良贷款率。

5. 研究计划与进展

十一、研究计划及预期进展

1. 2019年9月 -2019年11月 文献综述

2. 2019年12月-2020年1月 开题报告