Сучасний розвиток Р2Р кредитування повʼязаний з проблемою формування результативної моделі оцінки кредитного ризику позичальника фізичної особи. При цьому важливе значення мають не тільки фінансові та нефінансові показники оцінки платоспроможності позичальника, а й чинники зовнішнього середовища під час здійснення цієї оцінки. В ординарних умовах оцінка індивідуального кредитного ризику типологічно відрізняється від аналогічної оцінки в період кризи. В роботі запропоновано підхід до вирішення проблеми результативного визначення індивідуального кредитного ризику позичальника-фізичної особи у процесі надання Р2Р кредиту. Автори відзначають, що P2P – кредитування має ряд переваг у порівнянні з традиційним кредитуванням, а саме: контакти між інвесторами та позичальниками проходять швидше, оскільки повністю здійснюються на спеціалізованій Інтернет платформі; учасники кредитної угоди (інвестори та позичальники) є рівноправними сторонами, які не повʼязані між собою іншими господарськими звʼязками; інвестор розміщує ресурси під більшу відсоткову ставку, ніж за банківськими депозитами; відсутність додаткових комісійних платежів (учасники повинні тільки заплатити певну комісію онлайн-платформі за можливість використовувати її сервіс); через відсутність традиційних посередників (банків) позичальник отримує споживчий кредит за відносно низькою відсотковою ставкою; інвестор самостійно визначає позичальника та суму кредиту. Авторами розроблено алгоритм визначення кредитного ризику, суми та відсоткової ставки за Р2Р кредитуванням. Для кредитного скорингу позичальника – фізичної особи (крім фізичної особи, яка є субʼєктом господарювання) запропоновано використання певних кількісних та якісних показників. Надано характеристику класів позичальників – фізичних осіб за Р2Р кредитуванням. Викладений підхід спрямований на зменшенні ризику інвестора та стабільний розвиток Р2Р кредитування у період економічної нестабільності (кризи). Цей підхід засновано на теоретико-методологічному інструментарії теорій ігор та нейронечіткого моделювання
Розвиток P2P кредитування в умовах кризи
Анотація
Ключові слова
Р2Р кредитування, ризики, оцінка, криза, ймовірність дефолту, інвестори
- Arya, S., Eckel, C., and Wichman, C. (2013). Anatomy of the credit score. Journal of Economic Behavior & Organization, 95, 175-185.
- Bobyl, V. V. (2014). The use of a neuron-schetchering scoring model in assessing the borrowerʼs credit risk. Finansy ta kredyt. Finance and credit, 32(608), 18-25 [in Ukrainian].
- Guo, Y., Zhou, W., Luo, C., Liu, C. & Xiong, H. (2016). Instance- based credit risk assessment for investment decisions in P2P lending. European Journal of Operational Research, 249(2), 417-426.
- I-Cheng, Y. & Che-hui, L. (2009). The comparisons of data mining techniques for the predictive accuracy of probability of default of credit card clients. Expert Syst. Appl., 36(2), 2473-2480.
- National Bank initiates settlement of P2P lending. The official website of the NBU. http://www. bank.gov.ua/control/uk/publish/article?art_ id=30375585 [in Ukrainian].
- Serrano-Cinca, С. & Gutiérrez-Nieto. B. (2016). The use of profit scoring as an alternative to credit scoring systems in peer-to-peer (P2P) lending. Decision Support Systems, 89, 113-122.
- Serrano-Cinca, С., Gutiérrez-Nieto, B. & Nydia, M. Reyes. (2016). A social and environmental approach to microfinance credit scoring. Journal of Cleaner Production, Volume 112, Part 4(20). 3504-3513.
- Stanley, M. (2015, June 17) Can P2P lending reinvent banking? https://www.morganstanley.com/ ideas/p2p-marketplace-lending.
- Zhang, Y., Jia, H., Diao, Y., Hai, M. & Li, H. (2016). Research on Credit Scoring by Fusing Social Media Information in Online Peer-to-Peer Lending. Procedia Computer Science, 91, 168-174.
Batmanghlich, C., Bobyl, V., & Martseniuk, L.
(2021).
Development of P2P lending in term of crisis.
Philosophy, Economics and Law Review,
1(1),
63-72.
https://doi.org/10.63341/2786-491X-2021-76-85