关于P2P网络借贷的发展模式及有效规范的可行性研究文献综述
1.研究背景及意义
自2005年第一家P2P贷款平台成立，2007年P2P网络贷款正式进入中国到如今。P2P网络借贷经历了缓慢发展—井喷式成长—行业整顿三个时期。以银行为代表的传统金融机构无法满足大量的个体性借款需求，且存款利较低无法满足投资人的利率需求，大量的P2P平台用着不同的发展模式野蛮生长起来，但由于其特殊发展模式无第三方监管，导致了大量的P2P平台暴雷事件频频发生。在国家2018年大力整顿，劣质平台逐渐清盘推出。利率和风险才大幅下降趋于稳定，可监管带来的也限制了更多P2P网络借贷平台发展模式的延续。
本文的研究目的在于通过分析与总结国内外P2P网络借贷的发展模式，展示和回顾了国内外P2P网络借贷的发展历程，从国内和国外、历史与未来、风险与监管等多个维度将P2P平台进行归类和总结，寻找出其潜在的监管风险和管理风险，从而对其今后进行有效规范和管理的可行性提供参考。因此，找到最符合国情、最有前景的P2P网络借贷发展模式就相当重要，金融最核心的问题是信用与风险控制，发展模式更需要有效规范与监管。能否进行有效规范需要进行分析和大量实践。总之，探索出最符合国情的P2P网络借贷模式及进行有效规范，对互联网金融发展、金融脱媒、信用体系完善有着重要意义也对更好的实现金融支持经济发展有着重要的现实意义。
2.国外研究现状
2008年Klafft Michael 研究了P2P借贷及其违约的原因。这是一个很重要的问题，因为在P2P借贷中，个人投资者承担信用风险。P2P借贷网站给出的评级是对违约最具预测性的因素，但是通过添加其他信息，尤其是借款人的债务水平，可以提高模型的准确性。P2P借贷人面临着严重的信息不对称问题，因为他们在借款人面前处于劣势。采用了大量实证建立了预测违约的logistics模型，有效控制了借款人的信用风险。
2012年Eunkyoung Lee结合了P2P借贷市场中的羊群行为进行了实证研究，针对韩国最大P2P借贷平台之一的大量日常数据，在市场中发现了羊群效应及边际效应递减的实证，建立了一个多项式logit市场份额模型，对贷款人的行为进行了概括有效减少平台风险。
2020年Shousong Cai提出了一种基于BP神经网络的贷款风险评估算法，通过抓取了2015年-2019年的大规模贷款数据，发现采用logistic回归方法与BP神经网络方法优于传统的逻辑回归算法，能有效降低传统的金融风险和信息技术风险。针对P2P借贷平台风险做了有效优化。
3.国内研究现状
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