《表5 旋转成分矩阵：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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《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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对提取的四个主成分进一步采用Kaiser标准化正交旋转法，得到借款人信用风险内生因素指标旋转成分矩阵（表5），根据载荷大小将内生信用影响特征因素指标归为四类，即第一类为借款人基本信息，包括年龄、婚姻状况、学历和工作年限等；第二类为借款人经济状况，包括收入、房产和车产等；第三类为借款人往期借款情况，包括借款利息、借款期限、申请借款次数、成功借款次数和待还本息等；第四类为借款人信用状态，包括信用评级和标的总额等；第五类、第六类分别为标的状态、历史逾期，代表借款者违约情况。根据前述因子分析结果，P2P网贷借款人信用风险内生因素便由16个指标降为6个主因子，从而对借款人信用风险内生因素影响路径的分析便相应地降为6个主因子。