检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:熊建宇[1]
出 处:《西南金融》2017年第6期66-71,共6页Southwest Finance
基 金:2016年度浙江省教育厅一般科研项目"高职互联网金融专业课程体系的构建与实践"(项目编号:Y201636161);2015年度浙江省高等教育课堂教学改革项目"基于翻转课堂的项目驱动式课堂教学模式研究--以‘互联网金融产品推广’课程为例"(项目编号:kg2015747);2015年浙江省社科联社科普及课题"互联网金融知识普及读本"(项目编号:15ZC16)的阶段性研究成果
摘 要:准确评估借款人信用、预测违约风险是提高P2P网络借贷平台风险管控能力、降低问题平台数量的重要措施。伴随着P2P网络借贷的快速发展,平台停业、限制提现、跑路等问题频发,给行业的发展和投资人造成了严重的损害。本文以国内某知名网络借贷平台为研究对象,对平台近三年的历史成功借款记录和违约记录进行统计分析及Logistic回归研究,得出影响借款人违约的关键因素,并在此基础上提出P2P网络借贷风险防范的策略。
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