信息不對稱下網(wǎng)絡(luò)借貸市場信用風(fēng)險識別
本文選題:信息不對稱 切入點:平臺內(nèi)部信用評級 出處:《統(tǒng)計與決策》2017年15期 論文類型:期刊論文
【摘要】:文章以美國Lending Club網(wǎng)貸平臺為研究對象,探索在信息不對稱下,不同信用評價模式對網(wǎng)絡(luò)借貸行為影響的差異性。結(jié)果顯示,兩種信用評級方式,即平臺內(nèi)部對借款人的信用評級和外部第三方提供的信用評級對貸款人放貸行為的影響具有顯著差異。具體而言,貸款人是否放貸以及以何種價格放貸主要取決于平臺內(nèi)部的信用評級;在相同條件下,貸款人更依賴于平臺內(nèi)部的信用評級識別借款人的信用風(fēng)險。
[Abstract]:This paper takes the Lending Club network loan platform of the United States as the research object, and explores the difference of the influence of different credit evaluation models on the network lending behavior under the asymmetric information. The results show that the two credit rating methods are different from each other. That is, there are significant differences between the credit rating of the borrower within the platform and the credit rating provided by an external third party on the lender's lending behavior. Whether or not lenders lend and at what price depends mainly on the internal credit rating of the platform; under the same conditions, lenders rely more on the internal credit rating of the platform to identify the borrower's credit risk.
【作者單位】: 武漢大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院;
【分類號】:F724.6;F832.4
【參考文獻】
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