基于区块链的修正KMV模型在互联网金融征信中的应用——以弱信用群体为例

被引：7

作者：

王俊生 ^{[1
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何清素 ^{[1
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聂二保 ^{[1
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陈绍真 ^{[1
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]}

机构：

[1] 国网电子商务有限公司

[2] 北京汇通金财信息科技有限公司

来源：

征信 | 2017年 / 35卷 / 09期

关键词：

互联网金融; KMV模型; 区块链; 征信; 弱信用群体; 个人信用风险;

D O I：

暂无

中图分类号：

F724.6 [电子贸易、网上贸易]; F832.4 [信贷];

学科分类号：

1201 ; 020204 ;

摘要：

随着个人消费金融市场规模的不断扩大,互联网金融出现了个人信用风险定价的技术缺位及由此产生的互联网借款乱象。如何解决诸如"校园贷"类消费金融中弱信用群体的征信问题,可将修正后的KMV模型用于预测个人信用风险、判定个人信用等级。区别于常规的KMV规模型,修正后的模型将个人资产视为外生变量,个人负债水平变动决定其违约距离。在此基础上,拟出解决互联网消费金融信用定价的框架性方案,并对初步架构进行了设计,以期为开发信用风险评价平台提供参考。

引用

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