《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。本文从网贷之家公布的信息中选取运行时间较长、交易情况相对稳定的100家平台进行分析，以借款人年龄、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16个指标作为借款人信用风险内影响生因素的解释变量，构建P2P网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历史逾期次数作为信用风险的测度变量，来分析借款人信用风险内生影响因素对信用风险的作用。为了匹配P2P网贷借款人信用风险内生影响变量信息，这里选取网贷之家于2016年12月公开的902个借款人的相关数据，删除了流标和无效的借款数据，最后获得了897条真实、有效的借款人信息。