Phân tích rủi ro vỡ nợ giữa các nền tảng P2P dựa trên phương pháp LAS-STACK dưới góc độ tín hiệu đa chiều trong các bối cảnh kinh tế cụ thể

Electronic Commerce Research - Tập 22 - Trang 77-111 - 2021
Kun Liang1, Chen Zhang1, Cuiqing Jiang2
1School of Business, Anhui University, Hefei, China
2School of Management, Hefei University of Technology, Hefei, China

Tóm tắt

Rủi ro vỡ nợ của nền tảng P2P ảnh hưởng nghiêm trọng đến lợi nhuận của các nhà đầu tư, có thể dẫn đến những rủi ro tài chính mang tính hệ thống. Tài liệu hiện có chủ yếu tập trung vào rủi ro của người vay, bỏ qua nghiên cứu về rủi ro vỡ nợ của nền tảng P2P. Bài báo này sử dụng lý thuyết tín hiệu và các phương pháp khai thác dữ liệu liên quan để nghiên cứu dự đoán rủi ro vỡ nợ của các nền tảng P2P bằng cách tích hợp tín hiệu thông tin mềm và cứng trong các môi trường kinh tế khác nhau. Đầu tiên, sử dụng phương pháp phân tích cụm, môi trường kinh tế vĩ mô của các nền tảng P2P được nghiên cứu. Thứ hai, từ góc độ chi phí tín hiệu, lý thuyết tín hiệu được sử dụng để phân tích tác động của các tín hiệu rủi ro thông tin mềm và cứng đến việc vỡ nợ của nền tảng trong các môi trường kinh tế khác nhau. Cuối cùng, bằng cách tích hợp phương pháp lasso và stacking, một mô hình LAS-STACK được đề xuất để nghiên cứu dự đoán rủi ro vỡ nợ của nền tảng P2P trong bối cảnh dữ liệu không cân bằng với nhiều chiều. Kết luận của bài báo cho thấy rằng sự kết hợp giữa thông tin mềm và cứng có thể dự đoán tốt hơn rủi ro vỡ nợ của các nền tảng P2P, đặc biệt trong các giai đoạn có mức độ kinh tế thấp. Ngoài ra, mô hình LAS-STACK có khả năng dự đoán tốt hơn cho rủi ro vỡ nợ của nền tảng P2P trong bối cảnh dữ liệu không cân bằng và có nhiều chiều. Nghiên cứu này có thể nâng cao khả năng cảnh báo và quản lý rủi ro vỡ nợ của các cơ quan quản lý cũng như các nền tảng P2P trong một môi trường kinh tế cụ thể và bảo vệ lợi nhuận của các nhà đầu tư.

Từ khóa

#rủi ro vỡ nợ #nền tảng P2P #lý thuyết tín hiệu #LAS-STACK #khai thác dữ liệu #môi trường kinh tế

Tài liệu tham khảo

Abdou, H. A., & Pointon, J. (2011). Credit scoring, statistical techniques and evaluation criteria: A review of the literature. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 18(2–3), 59–88. Broecker, T. (1990). Credit-worthiness tests and interbank competition. Econometrica Journal of the Econometric Society, 58(2), 429–452. Burtch, G., Ghose, A., & Wattal, S. (2014). Cultural differences and geography as determinants of online pro-social lending. Mis Quarterly, 38(3), 773–794. Bird, R. B., & Smith, E. A. (2005). Signaling theory, strategic interaction, and symbolic capital. Current Anthropology, 38(23), 49–789. Cebenoyan, A. S., & Strahan, P. E. (2004). Risk management, capital structure and lending at banks. Journal of Banking & Finance, 28, 19–43. Chen, N., Ribeiro, B., & Chen, A. (2016). Financial credit risk assessment: A recent review. Artificial Intelligence Review, 45(1), 1–23. Chen, N., Ribeiro, B., Vieira, A. S., Duarte, J., & Neves, J. C. (2011). A genetic algorithmbased approach to cost-sensitive bankruptcy prediction. Expert Systems with Applications, 38(10), 12939–12945. Chen, P., Wang, C., & Liu, Y. (2015). Real estate prices and firm borrowings: Micro evidence from China. China Economic Review, 36, 296–308. Dorfleitner, G., Priberny, C., Schuster, S., Stoiber, J., Weber, M., De Castro, I., et al. (2016). Description-text related soft information in peer-to-peer lending—Evidence from two leading european platforms. Journal of Banking & Finance, 64, 169–187. Ezugwu, A. E., Shukla, A. K., Agbaje, M. B., Oyelade, O. N., José-García, A. & Agushaka, J. O. (2020). Automatic clustering algorithms: a systematic review and bibliometric analysis of relevant literature. Neural Computing and Applications, 1–60. Finlay, S. (2011). Multiple classififier architectures and their application to credit risk assessment. European Journal of Operational Research, 210, 368–378. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2010.09.029 Galar, M., Fernandez, A., Barrenechea, E., Bustince, H., & Herrera, F. (2012). A review on ensembles for the class imbalance problem: bagging-, boosting-, and hybridbased approaches. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 42(4), 463–484. Gu, D., Zhao, X., & Luo, P. (2020). The signaling behavior of three-player games on P2P platforms. Systems Engineering—Theory & Practice, 40(5), 1210–1220. Gul, S., Kabak, O., & Topcu, Y. I. (2018). A multiple criteria credit rating approach utilizing social media data. Data and Knowledge Engineering, 116, 80–99. Haixiang, G., Yijing, L., Shang, J., Mingyun, G., Yuanyue, H., & Bing, G. (2016). Learning from class-imbalanced data: Review of methods and applications. Expert Systems with Applications, 73(12), 220–239. Hájek, P., Olej, V., & Myskova, R. (2014). Forecasting corporate financial performance using sentiment in annual reports for stakeholders’ decision-making. Technological and Economic Development of Economy, 20(4), 721–738. Hájek, P., Olej, V., Myšková, R. (2015). Predicting financial distress of banks using random subspace ensembles of support vector machines. In Proceedings of the international conference on artifificial intelligence perspectives and applications (pp. 131–140). Berlin: Springer. He, H., & Garcia, E. A. (2009). Learning from imbalanced data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 21(9), 1263–1284. Ho, T. K. (1998). The random subspace method for constructing decision forests. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20(8), 832–844. Huang, W., & Zhao, J. L. (2020) Mining marketer-generated content for platform risk signals in P2P lending, 2020. In PACIS 2020 proceedings (p. 89). Kang, H., & Kang, S. (2021). A stacking ensemble classifier with handcrafted and convolutional features for wafer map pattern classification. Computers in Industry, 129, 103450. Iyer, R., Khwaja, A. I., Luttmer, E. F. P., & Shue, K. (2016). Screening peers softly: Inferring the quality of small borrowers. Management Science, 62, 1554–1577. Lee, T. S., Chiu, C. C., Lu, C. J., & Chen, I. F. (2002). Credit scoring using the hybrid neural discriminant technique. Expert Systems with Applications, 23, 245–254. https://doi.org/10.1016/S0957-4174(02)00044-1 Lee, T. S., Chiu, C. C., Chou, Y. C., et al. (2006). Mining the customer credit using classification and regression tree and multivariate adaptive regression splines. Computational Statistics & Data Analysis, 50(4), 1113–1130. Li, X. (2015). Empirical analysis on the reason of P2P’s closing down. Journal of Financial Development Research, 3, 51–55. Li, S., Lin, Z., Qiu, J., Safi, R., & Xiao, Z. (2015). How friendship networks work in online P2P lending markets. Nankai Business Review International, 6(1), 42–67. Liang, K., & He, J. (2020). Analyzing credit risk among Chinese P2P-lending businesses by integrating text-related soft information. Electronic Commerce Research and Applications, 40, 1–14. Lin, M., Prabhala, N. R., & Viswanathan, S. (2013). Judging borrowers by the company they keep: Friendship networks and information asymmetry in online peer-to-peer lending. Management Science, 59(1), 17–35. Mahi, H., Farhi, N., Labed, K., & Benhamed, D. (2018). The silhouette Index and the K-harmonic means algorithm for multispectral satellite images clustering. In 2018 international conference on applied smart systems (ICASS) (pp. 1–6). IEEE. Morton, H. (2011). Municipal credit rating modelling by neural networks. Decision Support Systems, 51(1), 108–118. Neuberger, D., & Räthke-Döppner, S. (2015). The role of demographics in small business loan pricing. Small Business Economics, 44(2), 411–424. Omran, M. G., Engelbrecht, A. P., & Salman, A. (2007). An overview of clustering methods. Intelligent Data Analysis, 11(6), 583–605. Paul, S. (2014). Creditworthiness of a borrower and the selection process in micro-finance: A case study from the urban slums of India. Margin: The Journal of Applied Economic Research, 8(1), 59–75. Pennathur, A. K. (2001). ‘“Clicks and bricks”’: E-risk management for banks in the age of the internet. Journal of Banking & Finance, 25(11), 2103–2123. Perkins, S. J., & Hendry, C. (2005). Ordering top pay: Interpreting the signals. Journal of Management Studies, 42, 1443–1468. https://doi.org/10.1111/j.1467-6486.2005.00550.x Pham, T., & Talavera, O. (2018). Discrimination, social capital, and financial constraints: The case of Viet Nam. World Development, 102, 228–242. Rosenberg, E., & Gleit, A. (1994). Quantitative methods in credit management:A survey. Operations Research, 42, 589–613. Sun, J., & Li, H. (2008). Listed companies’ fifinancial distress prediction based on weighted majority voting combination of multiple classififiers. Expert Systems with Applications, 35, 818–827. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.07.045 Tsai, C. F., Hsu, Y.-F., & Yen, D. C. (2014). A comparative study of classififier ensembles for bankruptcy prediction. Applied Soft Computing, 24, 977–984. Tu, J., & Tong, Z. (2016). Risk reserve, loan default, and run on P2P lending platforms. Financial Theory and Practice, 2, 27–31. Wang, G., Chen, G., & Chu, Y. (2018). A new random subspace method incorporating sentiment and textual information for financial distress prediction. Electronic Commerce Research and Applications, 29, 30–49. Wang, G., Hao, J., Ma, J., & Jiang, H. (2011). A comparative assessment of ensemble learning for credit scoring. Expert Systems with Applications, 38(1), 223–230. Wiginton, J. C. (1980). A note on the comparison of logit and discriminant models of consumer credit behaviour. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 15, 757–770. Wu, D., Lin, C. T., Huang, J., & Zeng, Z. (2019). On the functional equivalence of TSK fuzzy systems to neural networks, mixture of experts, CART, and stacking ensemble regression. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 28(10), 2570–2580. Xiao, S., & Dong, M. (2015). Hidden semi-Markov model-based reputation management system for online to offline (O2O) e-commerce markets. Decision Support Systems, 77, 87–99. Xie, C., & Wang, J. (2015). Research on credit risk of P2P network lending platform. Finance, 5(1), 1–5. Xing, H., Sun, N., & Chen, Y. (2012). Credit rating dynamics in the presence of unknown structural breaks. Journal of Banking & Finance, 36(1), 78–89. Xiong, T., Wang, S., Mayers, A., & Monga, E. (2013). Personal bankruptcy prediction by mining credit card data. Expert Systems with Applications, 40(2), 665–676. Yan, Y., Lv, Z., & Hu, B. (2017). Building investor trust in the p2p lending platform with a focus on Chinese p2p lending platforms. Electronic Commerce Research, 18, 203–224. Yoon, Y., Li, Y., & Feng, Y. (2018). Factors affecting platform default risk in online peer-to-peer (p2p) lending business: An empirical study using chinese online p2p platform data. Electronic Commerce Research, 19, 131–158. Zadegan, S. M., Mirzaie, M., & Sadoughi, F. (2013). Ranked k-medoids: A fast and accurate rank-based partitioning algorithm for clustering large datasets. Knowledge-Based Systems, 39, 133–143. Zhang, H., Li, J. L., Liu, X. M., & Dong, C. (2021). Multi-dimensional feature fusion and stacking ensemble mechanism for network intrusion detection. Future Generation Computer Systems, 122, 130–143.