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人人貸網絡平臺成交量影響因素的實證研究

2014-11-27 08:26:15鄧嘉天丁邡
中國經貿導刊 2014年32期
關鍵詞:分散度成交量人氣

鄧嘉天 丁邡

一、引言

人人貸(peer-to-peer lending,簡稱P2P),是指個人對個人貸款的模式,這種模式一般是由第三方中介將小額借款人的閑置資金聚集起來,發(fā)放給有資金需求的貸款人。相對于傳統(tǒng)線下模式,P2P網貸則是通過互聯網第三方平臺直接實現借貸雙方迅速配對的一種新興互聯網金融模式。

近年來,學術界對于P2P網貸的發(fā)展保持較高的關注度,然而現有研究側重于探討P2P網貸的主流模式和政策監(jiān)管,而關于P2P網貸交易行為特征的定量研究則比較欠缺。本文圍繞P2P網貸成交量的影響因素展開研究,利用二手統(tǒng)計數據,構建影響P2P網貸成交量的回歸模型,以期為現有P2P網貸平臺良態(tài)經營和發(fā)展的理論研究和實踐活動提供參考。

二、文獻綜述

目前學術界關于P2P網貸的定量研究,主要從財務特征、人口統(tǒng)計特征和社會資本特征三方面,對影響網貸交易的因素進行分析;或者也可以歸為從硬信息(人口統(tǒng)計和社會資本特征)和軟信息(財務特征)兩角度進行研究劃分。

關于軟信息的影響,Ravina(2008)分析了個人特征對借款成功率的影響,發(fā)現在控制財務變量后,相貌出眾的借款人更容易以較低的利率獲得借款。Pope和Sydnor(2011)基于偏好和統(tǒng)計兩方面對種族差異的影響進行分析,結果表明黑人更難借到錢且利率較白人更高,偏好研究結論卻與之相反。Lin等(2013)利用Prosper網站數據進行研究,指出借款人的社交網絡充當了信用質量的信號,通過社會互動借款人更可能以低利率獲得借款,且事后違約率更低。

硬信息的影響則集中體現在借款人信息和借款單信息兩方面。關于借款人信息,Lin(2009)發(fā)現借款人信用評級越低,獲得借款可能性越低,同時利率和事后違約率越高;Iyer等(2009)進一步研究發(fā)現,貸款人可通過違約率、債務/收入比以及近六個月的借款筆數區(qū)分借款人的信用情況,進而做出借款決策。而關于借款單信息,Puro等(2010)指出,借款利率越低,獲得借款的可能性越低,而借款金額越小,則更可能以較低利率獲得貸款。

國內研究方面,李悅雷、郭陽等(2013)利用拍拍貸數據對P2P網貸成功率的影響因素進行回歸分析。他們發(fā)現借款利率、借款人信用等級、成功借款次數、有推薦對借款成功率有正的促進作用,借款期限、競標時間、年齡、在校生身份對借款成功率有負的作用。

本研究側重于財務因素對P2P網貸成交量的影響,通過對行業(yè)門戶網站之一“網貸之家”二手數據進行分析,提出影響P2P網貸成交量的研究模型,該模型聚焦于研究人氣、分散度和流動性對網貸成交量的影響。

三、模型設定與研究發(fā)現

(一)模型假設

引入市場銷售額概念與網貸成交量類比,利用公式“商場零售銷售額=來客數*買單率*客單價”可計算零售收入,來客數即進店人數,買單率即每筆交易成功率,客單價即平均交易金額(見圖1)。在P2P網貸交易中,用人氣表示在平臺投資或借款的人數,且借貸人數越多,人氣越高;用分散度表示平均交易金額,平均交易金額越大,分散度越低;成功率表示每筆交易的成交率,則通過類比銷售額公式可得:網貸成交量=人氣*成功率/分散度(見圖2)。

故得到如下假設:

H1:人氣與網貸成交量成正比。

H2:分散度與網貸成交量成反比。

H3:成功率與網貸成交量成正比。

關于網貸成功率的國內外研究成果比較豐富。如Puro等人(2010)研究發(fā)現,借款利率與借款成功率成正比;李悅雷、郭陽等(2013)研究指出,借款期限對借款成功率呈負相關關系;由上述假設3可知,借款利率與網貸成交量成正比,借款期限與網貸成交量成反比。

本文引入債券久期概念計算資本流動性,即對于收回本金期限越短的平臺給予的流動性積分越高;由久期概念可知,久期與借款利率成反比,與借款期限成正比。由上述關系可推知,久期與網貸成交量成反比,即:

H3:流動性與網貸成交量成正比。

(二)模型設定

由于對數據進行對數變換不改變數據特性,可將模型具體表達式設為:

lnQ=c+c1*lnPOP+c2*lnDIV+c3*lnLIQ+lnU

其中,Q表示P2P網貸交易的成交量;POP表示人氣,DIV表示分散度,LIQ表示流動性,U表示隨機誤差項。

(三)模型結果

確定模型后,對數據的回歸分析表明,回歸方程為:

LNQ=1.2564+1.09185*LNPOP-0.3394*LNDIV

-0.1129*LNLIQ

人氣和分散度對網貸成交量影響顯著,而流動性檢驗不顯著。模型F檢驗值為38.683,調整后擬合優(yōu)度為0.663,表明P2P網貸交易成交量與各解釋變量之間關系顯著,回歸直線對觀測值的擬合情況較好。

四、結論與探討

統(tǒng)計分析結果發(fā)現,以單筆平均參與人數計算的人氣對最終成交量的促進作用影響最顯著,以單筆平均金額計算的分散度與成交量負相關,二者回歸結果與假設預期一致,表明人氣和分散度對成交量影響顯著。以久期計算的流動性對成交量影響程度不顯著,且與假設流動性與成交量呈正相關的預期不符,這可能因為流動性在基于統(tǒng)計的研究中是不顯著的,可進一步通過問卷調研等方式,對其進行基于風險偏好的檢驗,未來將就此問題進行更深入的研究。

對于網貸平臺的經營者,可通過普及P2P網貸的個人投資理財概念,并樹立平臺聲譽和投資者品牌意識,提高平臺人氣,吸引更多投資者和借款人參與到P2P網貸交易中來;同時,平臺應做好風控,通過優(yōu)化投資項目,適當集中投資,降低項目分散度,推出更適合市場的理財產品,從而增加平臺交易成交量和營收。

總之,P2P網貸作為一種互聯網金融的投融資新渠道,不僅滿足了廣大中小投資者和借款人的資本需求,也提升了社會閑置資本的有效利用率,越來越受到學術界和業(yè)界的廣泛關注。本文提出了P2P網貸成交量主要影響因素的研究模型,既豐富了P2P網貸特征的理論研究,也對P2P網貸經營平臺的實踐活動具有一定的指導意義。

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