《表1 信用风险各指标取值及量化处理》

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《P2P网贷借款人信用风险内生因素影响路径——基于因子分析与结构方程模型的研究》

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内生影响因素须通过转化为变量指标，并进一步对其进行数量化处理，方可用以测度其对借款人的影响程度及路径。本文将从“人人贷”平台上借助爬虫软件随机抓取的1000条数据进行分类，删除流标和无效的借款数据，最后获得896条真实、有效的借款人信息。为了充分说明借款人信用风险内生情况，本文抽取其中500条有效数据，包括250条违约数据和250条正常还款数据，采用0～1标准化方法对原始数据进行处理，以消除指标间的量纲关系，便于对比分析。通过对列表信息中78个指标分析，考虑到指标的重复性及可量化性，经过相关性检验分析，本文最终选取借款人年龄、婚姻状态、学历、工作年限、收入、房产状况、车产状况、借款利息、借款期限、申请借款次数、成功借款次数、待还本息、标的总额、信用评级、标的状态、逾期次数等16个指标作为借款人信用风险内生影响因素的解释变量，构建P2P网络借贷借款人信用风险内生影响因素指标体系，其量纲处理如表1所示。本文同时选择标的状态和逾期次数作为信用风险的测度变量，分析借款人信用风险内生影响因素对信用风险的作用。