用等级的每个贷款类别与实际利率。为了进一步研究贷款持续时间较长是否更有可能违约, 我们利用 Cox 比例风险模型。最后, 基于这些研究发现, 我们比较了高风险贷款和安全贷款的支付解雇回报,并在基准利率借款的基础上比较每次偿还金额的贷款现值比率(PV) 。结论信用风险是 P2P 网络借贷的最主要风险,本研究利用 Lending Club 平台的数据对 P2P 网络借贷的信用风险进行了评估, 并发现在决定借贷违约的因素中, 信用等级、负债收入比、 FICO 信用分数和周期使用线扮演重要角色。 Lending Club 平台使用信贷分类成功地预测了违约概率。一般来说,信用等级高的借贷违约风险较低。随着借贷的到期, 违约风险逐渐增加。信用等级较低且持续时间较长的借贷伴随着高违约率, Cox 比例风险试验结果表明, 当借款人的信用风险增加, 违约贷款的可能性也随之增加。但是, 来自于高风险借款人的高利率借贷目前是不足以证明较高违约概率。这表明借款人会更好地放贷给最安全、拥有最高等级类别 7 或等级 A 的借款人。另外,高风险借款人的增加可能会导致更严重的逆向选择风险,进一步导致更高的违约风险。 Lending Club 平台应该要么只推广信用等级最高的借款人, 要么试图找到更有创造性的方式来降低目前借款人的违约率。比较美国国家消费者时, 相对收入较高和潜在地拥有较高 FICO 信用分数的借款人并没有参与 P2P 借贷市场。因此, 创建激励机制来吸引这些类型的借款人将有巨大的潜力用来降低这个市场的违约风险。文献出处: Emekter, Riza. "Evaluating credit risk and loan performance in online Peer-to-Peer (P2P) lending." Applied Economics 47.1 (2015): 54-70.
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