Paskolų rizikingumo vertinimas tarpusavio skolinimo platformoje
Peržiūrėti/ Atidaryti
Data
2022Autorius
Žilinskij, Grigorij
Labanauskaitė, Silvija
Metaduomenys
Rodyti detalų aprašąSantrauka
Ne retai tarpusavio skolinimas yra įvardijamas, kaip vienas reikšmingiausių pokyčių finansinių technologijų (Fintech) srityje – internetinis tarpusavio skolinimas (P2P) yra nauja paskolų forma, sparčiai populiarėjanti visame pasaulyje. Nors Lietuvoje tarpusavio skolinimo platformų veikla yra pakankamai nauja, tačiau, pastebimas šios veiklos populiarumas visuomenėje – remiantis 2016–2020 metų duomenimis paskolos davėjų skaičius padidėjo 3,8 karto. Šio straipsnio tyrimo tikslas yra išsiaiškinti ar „Finbee“ tarpusavio skolinimo platforma efektyviai įvertina paskolų rizikingumą bei nustatyti rizikingiausio ir mažiausiai rizikingo skolininko charakteristikas. Tyrimui atlikti taikomi du metodai – statistinė duomenų analizė bei logistinė regresinė analizė. Atlikus tyrimą remiantis 2015–2021 metų paskolų duomenimis buvo nustatyta, jog „Finbee“ tarpusavio skolinimo platformos kredito reitingų priskyrimo sistema yra efektyvi. Taip pat buvo nustatytos rizikingiausio ir mažiausiai rizikingo paskolos gavėjų charakteristikos. Gauti tyrimo rezultatai gali suteikti investuotojams didesnį pasitikėjimą platformos kredito reitingų priskyrimo sistema. Peer to peer lending is often identified as one of the most significant developments in financial technologies (Fintech).
Online peer to peer lending (P2P) is a new form of lending that is rapidly gaining popularity around the world. Although the
activity of peer to peer lending platforms in Lithuania is relatively new, but the need of this service can be noticed – based on
2016–2020 data the number of lenders has increased 3.8 times. The purpose of this study is to determine whether the Finbee’s
peer to peer platform credit raiting system is effective and to identify the riskiest and least risky borrower characteristics. Two
methods were used in this study – statistical data analysis and logistic regression analysis. Based on the loan data for 2015–2021,
the study found that the credit rating system of Finbee’s P2P platform is efficient. The characteristics of the riskiest and least risky
borrowers were also determined. The results of the study may give investors more confidence in the platform’s credit rating system.
Paskelbimo data (metai)
2022Autorius
Žilinskij, GrigorijSu šiuo įrašu susieti šie licencijos failai: