【摘 要】
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随着我国互联网技术的快速发展,P2P网络借贷在我国悄然兴起,但是网络借贷安全性低,信用风险较高,所以识别P2P网络借贷平台的风险具有重要的现实意义。本文将影响P2P网络借贷
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随着我国互联网技术的快速发展,P2P网络借贷在我国悄然兴起,但是网络借贷安全性低,信用风险较高,所以识别P2P网络借贷平台的风险具有重要的现实意义。本文将影响P2P网络借贷平台后续投标的所有变量划分为5个维度,包括人口特征、借款信息、信用变量、逾期信息和借款者还款情况,从这五个维度中选取了7个自变量构建Logit回归模型,基于"拍拍贷"的用户偿还贷款情况的11314个数据样本,利用Logi回归方法分析了7个自变量对风险识别的重要性。结论表明:信用等级和借款金额及利率对逾期且还款存在明显显著性关系,信用等级越高,逾期的概率越小。借款金额越高,逾期的概率越大。
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