【摘 要】
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信用风险是互联网消费信贷行业面临的主要风险。借款人违约会使平台的利益受损,不断增长的坏账损失威胁着平台的可持续运营。信用风险的根本来源是借贷平台与借款人之间的信息不对称。对于传统的线下个人信贷行业,引入连带责任贷款是一种重要的策略,对缓解信息不对称具有潜在作用。近年来,除了常见的单人借款模式,具有连带责任的共同借款模式也逐渐被应用于线上个人信贷行业。对连带责任模式的研究常见于线下信贷市场,而在大数
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信用风险是互联网消费信贷行业面临的主要风险。借款人违约会使平台的利益受损,不断增长的坏账损失威胁着平台的可持续运营。信用风险的根本来源是借贷平台与借款人之间的信息不对称。对于传统的线下个人信贷行业,引入连带责任贷款是一种重要的策略,对缓解信息不对称具有潜在作用。近年来,除了常见的单人借款模式,具有连带责任的共同借款模式也逐渐被应用于线上个人信贷行业。对连带责任模式的研究常见于线下信贷市场,而在大数据背景下对线上连带责任贷款的研究非常缺乏。Lending Club是美国目前最大的互联网借贷平台,为个人消费信贷的需求者提供单人借款和共同借款两种模式。单人借款模式适用于信用水平较高的借款人,而共同借款模式适用于有资金需求但信用水平达不到平台要求的借款人。本文利用Lending Club平台公开的信贷数据,基于逻辑回归建立不同的信用评分模型,分析两种借款模式的差异和引入新的线上连带责任模式的意义。结果显示:与单人借款模式相比,共同借款模式下主借款人和第二借款人的信用水平共同影响贷款的违约可能性。另外,线上共同借款模式下的平均违约率与单人借款模式下的平均违约率差异很小,说明引入线上连带责任贷款未能显著降低违约率,但是在解决更多资金需求问题和增加平台的业务流量方面具有积极意义。最后,本文通过计算两种借款模式下不同信用分数区间的违约占比情况,评估不同信用分数区间的整体信用水平,并从信贷审批、借款金额、借款利率和还款周期等方面对平台的授信策略提出建议。
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