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        人人貸網(wǎng)絡(luò)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(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊 2014年32期
        關(guān)鍵詞:影響模型研究

        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(wǎng)貸則是通過互聯(lián)網(wǎng)第三方平臺直接實現(xiàn)借貸雙方迅速配對的一種新興互聯(lián)網(wǎng)金融模式。

        近年來,學(xué)術(shù)界對于P2P網(wǎng)貸的發(fā)展保持較高的關(guān)注度,然而現(xiàn)有研究側(cè)重于探討P2P網(wǎng)貸的主流模式和政策監(jiān)管,而關(guān)于P2P網(wǎng)貸交易行為特征的定量研究則比較欠缺。本文圍繞P2P網(wǎng)貸成交量的影響因素展開研究,利用二手統(tǒng)計數(shù)據(jù),構(gòu)建影響P2P網(wǎng)貸成交量的回歸模型,以期為現(xiàn)有P2P網(wǎng)貸平臺良態(tài)經(jīng)營和發(fā)展的理論研究和實踐活動提供參考。

        二、文獻(xiàn)綜述

        目前學(xué)術(shù)界關(guān)于P2P網(wǎng)貸的定量研究,主要從財務(wù)特征、人口統(tǒng)計特征和社會資本特征三方面,對影響網(wǎng)貸交易的因素進(jìn)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(wù)特征)兩角度進(jìn)行研究劃分。

        關(guān)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(xiàn)在控制財務(wù)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(jìn)行分析,結(jié)果表明黑人更難借到錢且利率較白人更高,偏好研究結(jié)論卻與之相反。Lin等(2013)利用Prosper網(wǎng)站數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,指出借款人的社交網(wǎng)絡(luò)充當(dāng)了信用質(zhì)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(xiàn)在借款人信息和借款單信息兩方面。關(guān)于借款人信息,Lin(2009)發(fā)現(xiàn)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(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),貸款人可通過違約率、債務(wù)/收入比以及近六個月的借款筆數(shù)區(qū)分借款人的信用情況,進(jìn)而做出借款決策。而關(guān)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(nèi)研究方面,李悅雷、郭陽等(2013)利用拍拍貸數(shù)據(jù)對P2P網(wǎng)貸成功率的影響因素進(jìn)行回歸分析。他們發(fā)現(xiàn)借款利率、借款人信用等級、成功借款次數(shù)、有推薦對借款成功率有正的促進(jìn)作用,借款期限、競標(biāo)時間、年齡、在校生身份對借款成功率有負(fù)的作用。

        本研究側(cè)重于財務(wù)因素對P2P網(wǎng)貸成交量的影響,通過對行業(yè)門戶網(wǎng)站之一“網(wǎng)貸之家”二手?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析,提出影響P2P網(wǎng)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(wǎng)貸成交量的影響。

        三、模型設(shè)定與研究發(fā)現(xiàn)

        (一)模型假設(shè)

        引入市場銷售額概念與網(wǎng)貸成交量類比,利用公式“商場零售銷售額=來客數(shù)*買單率*客單價”可計算零售收入,來客數(shù)即進(jìn)店人數(shù),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(wǎng)貸交易中,用人氣表示在平臺投資或借款的人數(shù),且借貸人數(shù)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(wǎng)貸成交量=人氣*成功率/分散度(見圖2)。

        故得到如下假設(shè):

        H1:人氣與網(wǎng)貸成交量成正比。

        H2:分散度與網(wǎng)貸成交量成反比。

        H3:成功率與網(wǎng)貸成交量成正比。

        關(guān)于網(wǎng)貸成功率的國內(nèi)外研究成果比較豐富。如Puro等人(2010)研究發(fā)現(xiàn),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(fù)相關(guān)關(guān)系;由上述假設(shè)3可知,借款利率與網(wǎng)貸成交量成正比,借款期限與網(wǎng)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(guān)系可推知,久期與網(wǎng)貸成交量成反比,即:

        H3:流動性與網(wǎng)貸成交量成正比。

        (二)模型設(shè)定

        由于對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)變換不改變數(shù)據(jù)特性,可將模型具體表達(dá)式設(shè)為:

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

        其中,Q表示P2P網(wǎng)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(jī)誤差項。

        (三)模型結(jié)果

        確定模型后,對數(shù)據(jù)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(wǎng)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(diào)整后擬合優(yōu)度為0.663,表明P2P網(wǎng)貸交易成交量與各解釋變量之間關(guān)系顯著,回歸直線對觀測值的擬合情況較好。

        四、結(jié)論與探討

        統(tǒng)計分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),以單筆平均參與人數(shù)計算的人氣對最終成交量的促進(jìn)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(fù)相關(guān),二者回歸結(jié)果與假設(shè)預(yù)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(shè)流動性與成交量呈正相關(guān)的預(yù)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(jìn)一步通過問卷調(diào)研等方式,對其進(jìn)行基于風(fēng)險偏好的檢驗,未來將就此問題進(jìn)行更深入的研究。

        對于網(wǎng)貸平臺的經(jīng)營者,可通過普及P2P網(wǎng)貸的個人投資理財概念,并樹立平臺聲譽(yù)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(wǎng)貸交易中來;同時,平臺應(yīng)做好風(fēng)控,通過優(yōu)化投資項目,適當(dāng)集中投資,降低項目分散度,推出更適合市場的理財產(chǎn)品,從而增加平臺交易成交量和營收。

        總之,P2P網(wǎng)貸作為一種互聯(lián)網(wǎng)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(xué)術(shù)界和業(yè)界的廣泛關(guān)注。本文提出了P2P網(wǎng)貸成交量主要影響因素的研究模型,既豐富了P2P網(wǎng)貸特征的理論研究,也對P2P網(wǎng)貸經(jīng)營平臺的實踐活動具有一定的指導(dǎo)意義。

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