评估模型论文关于基于结构方程模型的P2P网络平台借贷风险因素评估模型设计论文范文参考资料

评估模型论文关于基于结构方程模型的P2P网络平台借贷风险因素评估模型设计论文范文参考资料 【摘要】P2P网络借贷平台的持续健康发展对我国经济市场的稳定有重要影响。本文从系统功能域角度，分析了引起P2P网络借贷平台借贷过程中的主要风险因素，设计了一种基于结构方程的P2P网络平台借贷风险评估模型，利用访谈和问卷调查数据，对P2P网络平台借贷风险进行综合评估，检验了所建模型的可行性和合理性，对于P2P网络平台借贷风险管控的决策制定等具有一定的参考价值。 【关键词】P2P网络平台 结构方程 借贷风险 P2P（Peer-to-Peer）网络平台借贷是互联网技术与民间借贷模式相结合的一种融投资模式1，为用户与用户之间提供了一种公开透明的小额交易的新途径，具有贷款期限短、金额小、信用要求高、融资门槛低等特点。随着P2P网络平台借贷业务的迅猛发展与应用，这种融投资模式也带来了一些新的借贷风险因素，若不能得到有效地规范和控制，将会引起一定的金融风险和社会问题。 虽然对P2P网络平台借贷风险研究的文章有很多，但将其看做一个不可直接观测的潜变量，而采用影响风险的多因素来定量描述风险的研究却不多见。也有一些学者，虽采用此方法研究出了新的风险计量模型，但在风险与其各因素的系数确定上往往采用定性分析方法，这就缺乏定量研究中的可靠性。本文将从系统功能域角度，划分P2P网络平台借贷的各类风险因素，运用结构方程的模型，从定量与定性的角度确定多因素风险计量评估系数，从而准确描述、把握、规避风险。 P2P网络平台借贷风险涉及面广，对风险因素进行合理的提取和归类，将有助于P2P网络平台借贷风险的有效评估。基于系统功能域的概念3，将P2P网络平台借贷过程划分为物理域、信息域、认知域和社际域的业务活动，分析P2P网络平台借贷活动中的主要风险因素2。 物理域风险因素主要由P2P网络平台的计算机、服务器、通信网络等硬软件引起，保障平台安全，减少贷款违约率和专业的信息处理技巧都是至关重要的。这其中就包括运维机制风险、业务模式风险、操作活动风险等因素。 信息域风险因素主要由P2P网络平台借贷关系建立过程中信息的生成、处理、共享和交流等活动引起，保证平台资金链不断裂和借贷双方信息与实际的对称，并对双方资质、信用的审核也是不能忽视的。主要包括借贷信用风险、资金流动风险、信息审核风险等因素。 P2P网络平台借贷活动涉及主体对象多，在借贷活动过程中存在感觉、理解、信念及价值观的差异，平台应严格按照央行对行业提出的“四条红线”运营，并定期向投资者公布准确、真实的平台数据，以便投资者做出准确判断，决策。这其就包括了合规风险、信息不对称风险等因素。 P2P网络平台借贷活动具有典型的社会性特征，P2P网贷平台应严格杜绝非法集资，要遵照国家政策要求安全运行。不能做欺骗投资者的不道德的行为。更应该站在国家的高度，促进国家经济安全、有序的发展。 为了保证问卷的可靠性和稳定性，我们必须要对问卷的信度进行分析。我们在做数据收集时，使用的是同一张量表，所获得的结果可能存在相似，而信度检验就是对问卷相似性的检验。我们一般用系数（即Cronbachs系数）来衡量问卷信度的大小，系数越大，问卷信度越高，即问卷的可信性和稳定性越高。随着研究的深入，学者对问卷的信度要求越来越高，早期的研究中将系数高于0.5的问卷为信度可接受的问卷，系数大于0.7的问卷为信度优异的问卷，近期的研究则将系数0.6作为问卷信度是否可接受的分界线，当系数大于0.8时甚至大于0.9时，才可认为问卷具有优异的信度。 表1显示的是问卷各个维度以及总体信度检验，可以看到物理域风险、信息域风险、认知域风险、社际域风险Cronbach a系数分别为0.849、0.85、0.787、0.833，P2P网络平台借贷风险评价指标体系总体信度为0.761，均在0.7以上，并且修正后的项与总计相关性均在0.3以上，表明问卷各个维度以及总体具有较好的信度。 本问卷调查 _、杭州、上海、重庆、济南、成都等多地进行，共发放调查问卷300份，具体调查对象分布为银行的信贷部人员100人，中小型P2P公司财务人员100人，高校从事供应链金融研究的教师50，研究供应链方向的硕士生和博士生共50人。最后共收回问卷240份。回收率为80%，全部为有效问卷。利用问卷调查的数据对各风险指标进行信度分析。最终确立如图1评价指标体系。 结构方程模型3(Structural Equation Model,SEM)是20世纪70年代Karl Joreskog和Dag Sordorm等学者提出的基于变量的协方差矩阵来分析变量4间关系的一种多元统计方法。SEM的表达式： 式中： x外生观测变量与外生潜变量直接的关系，是外生观测变量在外生潜变量上的因子载荷矩阵； y内生观测变量与内生潜变量之间的关系，是内生观测变量在内生潜变量上的因子载荷矩阵； B路径系数，表示内生潜变量间的关系； 路径系数，表示外生潜变量对内生潜变量的影响； 结构方程的残差项，反映了在方程中未能被解释的部分。 利用调查问卷的数据，论文运用SPSS中的Amos17.0软件，基于极大似然法对方程进行求解，依据获得的问卷数据得到本模型的拟合指数如表2所示： 从表2的拟合指数表可知，模型的各项拟合指数都较为理想，模型拟合效果较好，因此可利用模型的解进行验证性分析。 对结构方程模型的求解，得到各个潜变量之间的路径系数5，见表3。 表3显示的是标准化路径系数，物理域风险、信息域风险、认知域风险、社际域风险与P2P体系路径系数值分别为0.425、0.478、0.596、0.335，显著性P值均小于0.05，表明路径显著，而且路径系数均为大于0的整数，说明物理域风险、信息域风险、认知域风险、社际域风险对P2P均有显著正向影响，即这四个风险值越高，则P2P网络平台借贷风险也就越高，根据路径系数可以写出如下回归方程： P2P借贷风险=0.425*物理域风险+0.478*信息域风险+0.596*认知域风险+0.335*社际域风险 以表3并依据回归方程分析可知：第一，由标准化解的系数可知，认知域风险对P2P网络平台借贷风险的影响最为显著，其下属的指标为合法合规风险及信息不对称风险，对平台开展风险评估前，应对贷款人的信息进行严格审核。始终坚持合法合规的运营。第二，物理域风险和信息域风险对P2P借贷平台风险影响基本相同，且占比重较大。因此平台应加强对自身安全的保障，减少贷款违约率和增强对专业信息处理的技巧，保证平台资金链不断裂和借贷双方信息与实际的对称。同时，对双方资质、信用的审核进行严格把控。第三，社会域风险对平台借贷风险虽然没有显著影响，但平台在考虑借贷风险时，应遵照国家经济法律要求，不能越过“四条红线”，并定期将资金运营情况向投资者准确、真实反馈。 七、结论 本文针对我国P2P网络借贷平台，从系统域功能角度，提出其存的四大域功能风险，包括物理域风险、信息域风险、认知域风险和社际域风险。通过实验数据分析得出，认知域风险对于P2P的影响是最大的，其次