朱 南朱傳進(jìn)

（1.西南財經(jīng)大學(xué)西部商學(xué)院，四川 成都610074；2.西南財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院，四川 成都610074）

羊群行為影響下P2P網(wǎng)貸市場投資組合優(yōu)化研究

朱 南1朱傳進(jìn)2

（1.西南財經(jīng)大學(xué)西部商學(xué)院，四川 成都610074；2.西南財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院，四川 成都610074）

本文基于投資者視角，結(jié)合網(wǎng)貸市場的信息不對稱性和無擔(dān)保、無抵押的純信用貸款特征及行為金融理論，分析了投資者羊群行為的產(chǎn)生機(jī)理、影響因素和對網(wǎng)貸市場的影響，建立了基于數(shù)據(jù)挖掘、Kernel回歸和現(xiàn)代投資組合優(yōu)化理論的輔助決策模型。實證研究表明，在預(yù)期回報率固定條件下，該模型可以得出風(fēng)險最小化的投資組合，為P2P網(wǎng)貸投資者規(guī)避羊群行為和選擇網(wǎng)貸標(biāo)的提供決策支撐。

P2P網(wǎng)貸；行為金融理論；Kernel回歸；風(fēng)險；回報率

一、引言

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是互聯(lián)網(wǎng)金融背景下最具活力的金融創(chuàng)新產(chǎn)物之一，因其便捷性、門檻低、資金運(yùn)轉(zhuǎn)快而成為時下最為流行的小額融資方式。其不同于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)之處在于直接以互聯(lián)網(wǎng)為媒介實現(xiàn)借貸雙方的資金融通交易，從而有效降低交易成本。目前陸金所、宜人貸、人人貸、拍拍貸等主流網(wǎng)貸平臺提供的網(wǎng)貸標(biāo)的形式主要有信用標(biāo)、抵押標(biāo)、質(zhì)押標(biāo)、擔(dān)保標(biāo)、秒標(biāo)等等，其中屬信用標(biāo)的最為普遍，因此也是本文的主要研究對象。信用標(biāo)的是一種以借款人基本信息、資產(chǎn)負(fù)債情況、歷史征信記錄等作為唯一借款擔(dān)保的純信用授信方式，標(biāo)的風(fēng)險由投資者自行甄別。

羊群行為即投資者趨向于忽略自己的有價值的經(jīng)驗信息，而盲目跟從市場中大多數(shù)人的決策方式。其具體表現(xiàn)為在某個時期，大量投資者采取相同的投資策略或者對于特定的資產(chǎn)產(chǎn)生相同的偏好。來自金融市場中的大量證據(jù)顯示，參與羊群行為的投資者在市場中獲得的回報率比較低。同時，羊群行為也不利于金融市場的穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)，對金融危機(jī)的發(fā)生具有一定的促進(jìn)作用，因此羊群行為引起了學(xué)術(shù)界和監(jiān)管部門的廣泛關(guān)注。

P2P網(wǎng)貸市場具有高度的信息不對稱性和無擔(dān)保、無抵押的純信用貸款特征，導(dǎo)致投資者也不可避免地存在羊群行為。本文分析了P2P網(wǎng)貸行業(yè)存在羊群行為的原因及具體表現(xiàn)，然后基于具有邊界約束的投資組合優(yōu)化模型，從投資者視角出發(fā)，建立了P2P網(wǎng)貸投資決策模型，以期為P2P網(wǎng)貸投資者選擇網(wǎng)貸標(biāo)的提供有價值的決策支撐。

二、文獻(xiàn)回顧

目前國內(nèi)外關(guān)于P2P網(wǎng)貸投資者羊群行為的研究尚處于萌芽階段。在國際上，Kauffman等（2003）的研究表明，網(wǎng)民在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)做投資決策時會受到其他網(wǎng)民先前決策的影響，該研究結(jié)果奠定了P2P網(wǎng)貸市場羊群行為研究的基礎(chǔ)。Krumme等（2009）對投資者選擇網(wǎng)貸標(biāo)的的過程進(jìn)行了仿真測試，首次發(fā)現(xiàn)在次優(yōu)的投資決策中確實存在羊群行為。之后隨著P2P網(wǎng)貸市場的迅猛發(fā)展，出現(xiàn)了Prosper、Lending Club等全球領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺，積累的數(shù)據(jù)規(guī)模也越來越大?；赑rosper平臺數(shù)據(jù)的具有代表性的實證研究結(jié)果有：Shen等（2010）通過研究投資者行為，發(fā)現(xiàn)投資者做決策時并非根據(jù)自己的經(jīng)驗理性投資；Herzenstein等（2011）認(rèn)為網(wǎng)貸市場上羊群行為表現(xiàn)為投資者傾向于選擇“標(biāo)的完成度”較高的網(wǎng)貸標(biāo)的（標(biāo)的完成度即已籌集數(shù)額占標(biāo)的總數(shù)額之比）。關(guān)于羊群行為影響因素的代表性研究有：Ceyhan等（2011）研究表明投資者羊群行為受融資成功概率、成功競拍概率、借款利率的影響。Greiner（2013）把影響投資者羊群行為的因素分為內(nèi)部因素和外部因素，其中起主要作用的是內(nèi)部因素，并且首次提出了羊群行為指數(shù)的概念。國內(nèi)的相關(guān)研究起步更晚一些，具有代表性的研究有：廖理等（2015）結(jié)合人人貸平臺的交易數(shù)據(jù)，基于投資者微觀個體選擇需求加總的市場份額模型，得出國內(nèi)P2P網(wǎng)貸市場中投資者存在羊群行為，且是邊際遞減的結(jié)論。吳佳哲（2015）結(jié)合美國KIVA平臺的交易數(shù)據(jù)，基于籌集速度模型和多項式Logit市場份額模型，發(fā)現(xiàn)P2P網(wǎng)貸市場存在顯著的羊群行為。王驍雄（2016）以投資行為學(xué)為理論基礎(chǔ)，基于拍拍貸的具體案例進(jìn)行研究表明，在信息不對稱的前提下，P2P網(wǎng)貸投資者存在顯著的羊群行為和過度投機(jī)行為。

為消除P2P網(wǎng)貸市場羊群行為對投資者的影響，通過數(shù)理統(tǒng)計方法建立量化投資模型往往更具有說服力，這方面的研究在國內(nèi)外幾乎處于空白。在國外，具有代表性的研究成果有：Klafft（2008）為了檢驗投資P2P網(wǎng)貸這一新興市場是否能夠獲利，借助Prosper平臺的交易數(shù)據(jù)，結(jié)果表明如果借鑒現(xiàn)代投資組合的量化投資模型，投資者確實能獲得滿意的回報。Puro等（2011）在小額貸款拍賣競標(biāo)背景下，研究發(fā)現(xiàn)投資者基于不同的投標(biāo)策略導(dǎo)致其投標(biāo)不均勻的現(xiàn)象，即分散投標(biāo)于兩個及以上項目上同樣可以降低網(wǎng)貸市場的投資風(fēng)險。國內(nèi)關(guān)于投資決策量化模型鮮有建樹，倪澤浩（2015）從P2P網(wǎng)貸平臺出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)平臺的投資氛圍、資金實力等因素顯著影響投資者的出借意愿，并建立了基于三階段模型的投資決策參考模型。

Klafft（2008） 和 Puro（2011） 的研究結(jié)果表明，建立合理的P2P網(wǎng)貸量化投資模型確實可以降低投資風(fēng)險，這對于消除投資者羊群行為具有重要的意義。本文結(jié)合當(dāng)前發(fā)展迅猛的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和現(xiàn)代投資組合理論，并引入Kernel回歸方法，建立P2P網(wǎng)貸投資者輔助決策參考模型。

三、P2P網(wǎng)貸市場投資者羊群行為探析

（一）P2P網(wǎng)貸投資者羊群行為產(chǎn)生機(jī)理

1.信息不對稱。由信息不對稱導(dǎo)致的逆向選擇和道德風(fēng)險是P2P網(wǎng)貸面臨的主要風(fēng)險。其根源在于網(wǎng)絡(luò)的高度虛擬性，網(wǎng)貸平臺所披露的信息是有限的，其真實性往往也難以保證，導(dǎo)致投資者無法掌握借款標(biāo)的的全部真實信息。由于P2P網(wǎng)貸是新興市場，很多投資者都是初次參與投資，經(jīng)驗比較匱乏。因此缺乏經(jīng)驗的投資者會學(xué)習(xí)其他投資者的行為，參考他人投標(biāo)信息后做出最終決策。

2.機(jī)會成本?？紤]到經(jīng)濟(jì)學(xué)中的機(jī)會成本，較低的標(biāo)的完成度往往需要更長的時間才能滿標(biāo)，一旦平臺審核標(biāo)的不通過，那么這筆資金將會閑置很長時間而無法帶來回報，資金使用效率為零，同時也浪費(fèi)了投資者投入的精力。因此投資者往往傾向于選擇較高的標(biāo)的完成度，這也是產(chǎn)生羊群行為的原因之一。

3.從眾心理。從眾心理即投資者在信息環(huán)境不確定的情況下，往往會模仿他人行為或者依賴社會輿論，作決策時會參考大多數(shù)人的行為方式。從行為金融學(xué)理論來看，人類對群體往往具有歸屬感，當(dāng)個體投資者的決策和大眾決策相似時會獲得安全感，倘若投資失敗也會有很多與自己一樣的人，從而獲得某種心理上的慰藉。鑒于此，個體投資者往往由于從眾心理而跟隨大眾決策。

（二）P2P網(wǎng)貸投資者羊群行為影響因素分析

在總結(jié)已有研究基礎(chǔ)之上，筆者發(fā)現(xiàn)以下因素會影響P2P網(wǎng)貸投資者的羊群行為，如表1所示。

（三）P2P網(wǎng)貸投資者羊群行為的消極影響

如果投資人在羊群行為起作用時，能夠更加謹(jǐn)慎一點，仔細(xì)考量各種信息后再做決策，那么投資人在群體努力下相互觀察、學(xué)習(xí)，這種情況有利于個體投資者和網(wǎng)貸市場的健康持續(xù)發(fā)展。但一個不可忽視的事實是，當(dāng)前我國P2P網(wǎng)貸市場剛剛起步，正面臨著相關(guān)的法律法規(guī)、行業(yè)規(guī)范不健全，征信系統(tǒng)尚不完善，投資人經(jīng)驗不足等問題。在市場環(huán)境愈發(fā)復(fù)雜多變和信息不對稱的情況下，網(wǎng)貸投資者羊群行為的消極影響主要有以下幾點：

1.威脅網(wǎng)貸市場的穩(wěn)定運(yùn)行。P2P網(wǎng)貸市場面臨的主要風(fēng)險是信息不對稱和逆向選擇問題引發(fā)的道德風(fēng)險，如某些信用級別較差或惡意騙貸的借款人為順利獲得貸款資金，提交虛假的信息或和網(wǎng)貸平臺工作人員串謀，通過提供較高的回報率來誘惑投資人優(yōu)先選擇他們的標(biāo)的。當(dāng)該類標(biāo)的獲得了一定的投標(biāo)人數(shù)和金額后，在羊群行為影響下該標(biāo)的會迅速滿標(biāo)。這種情況一旦發(fā)生，一方面給投資人帶來了更大的投資風(fēng)險，另一方面優(yōu)質(zhì)借款人反而沒有獲得貸款，導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)貸款人逐漸退出網(wǎng)貸市場，轉(zhuǎn)而去尋求其他融資方式。這就好似“劣幣驅(qū)逐良幣”，當(dāng)劣質(zhì)借款人逐漸將優(yōu)質(zhì)借款人驅(qū)逐出網(wǎng)貸市場時，投資人將面臨巨大的違約風(fēng)險。

2.逐漸降低網(wǎng)貸市場的投資回報率。投資人盲目的羊群行為將不利于市場的良性競爭，導(dǎo)致最后存活下來的將僅剩少量實力雄厚的P2P網(wǎng)貸平臺，市場由自由競爭轉(zhuǎn)變?yōu)楣杨^壟斷競爭，那么投資回報率將會下降到某一穩(wěn)定范圍，在一個相對較小的范圍內(nèi)波動，這最終損害的是投資人的利益。

3.導(dǎo)致龐氏騙局。網(wǎng)貸平臺之間由于競爭關(guān)系，為了獲得用戶支持，可能會放松標(biāo)的審核或發(fā)布虛假標(biāo)的，但借款人違約發(fā)生時，利用新投資者的錢還舊投資者的本金和利息，如此形成惡性循環(huán)，將最終導(dǎo)致龐氏騙局，其后果也將由投資者承擔(dān)。

4.誘發(fā)投資者套利。投資者利用網(wǎng)貸套利和龐氏騙局類似，只是主體不同。如果投資者想不勞而獲，在某網(wǎng)貸平臺發(fā)布總額為M、回報率為m的標(biāo)的以獲得資金，然后將這筆錢投資到其他回報率為n的標(biāo)的上，如果n＞m且不發(fā)生違約，那么他將獲得（n－m）×M的利差，從而成功實現(xiàn)“空手套白狼”。但是當(dāng)回報率更高的標(biāo)的發(fā)生違約，并且套利者本人到期無法償還之前的貸款本金和利息，那么他將會發(fā)布回報率更高的標(biāo)的以籌集資金，其他投資者在高利率誘惑的羊群行為驅(qū)使下使其獲得了新的資金，如此循環(huán)往復(fù)，最終導(dǎo)致類似于龐氏騙局的結(jié)果。

表1：P2P網(wǎng)貸投資者羊群行為影響因素

（四）羊群行為影響下P2P網(wǎng)貸市場投資組合優(yōu)化研究的必要性

國內(nèi)外許多學(xué)者對如何削弱或消除投資者羊群行為進(jìn)行了大量研究，并取得了一些重要的研究成果，如現(xiàn)代投資組合理論（Markowitz，1991）在金融量化投資領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，但是目前針對互聯(lián)網(wǎng)金融特別是P2P網(wǎng)貸市場的相關(guān)研究卻較鮮見。筆者認(rèn)為，把目前發(fā)展迅猛的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和相對成熟的現(xiàn)代投資組合理論相結(jié)合，應(yīng)用到P2P網(wǎng)貸市場的投資決策中去，將會降低P2P網(wǎng)貸市場投資者面臨的風(fēng)險，原因有兩方面：

一是運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)評估借款者信用相對于傳統(tǒng)信用評估的準(zhǔn)確性更高。截至2016年12月，以微眾銀行、網(wǎng)商銀行為例：微眾銀行總資產(chǎn)為96.21億元，貸款余額38.62億元，不良貸款率0.12%；網(wǎng)商銀行貸款余額為230億元，戶均貸款近4萬元，累計服務(wù)了170萬客戶，不良貸款率為0.36%；遠(yuǎn)低于國有商業(yè)銀行1.5%左右甚至更高的不良貸款率?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)龐大的數(shù)據(jù)量和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊，為甄別優(yōu)質(zhì)借款人提供了決策支撐，有效降低了不良貸款率。

二是現(xiàn)代投資組合理論的不斷發(fā)展和日趨成熟?，F(xiàn)代投資組合已在全世界范圍內(nèi)得到了許多金融量化投資機(jī)構(gòu)的認(rèn)可，其在現(xiàn)實投資領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用從側(cè)面反映出該理論具有一定的合理性和穩(wěn)定性。而P2P網(wǎng)貸市場的投資在本質(zhì)上也屬于投資領(lǐng)域，與傳統(tǒng)金融投資領(lǐng)域具有很多相類似的地方，只不過屬于新興的投資市場。因此，筆者認(rèn)為P2P網(wǎng)貸投資市場借鑒現(xiàn)代投資組合理論中的方法在理論上是可行的。

四、P2P網(wǎng)貸市場量化投資組合優(yōu)化模型概述

現(xiàn)有的研究為投資者甄別有價值的貸款標(biāo)的提供了一定的決策參考，但缺乏有效的量化投資決策系統(tǒng)以指導(dǎo)投資者選擇合理的投資組合，特別是如何確定每個貸款標(biāo)的的最佳投資金額。為解決這一問題，本文基于具有邊界約束的投資組合優(yōu)化模型，建立P2P網(wǎng)貸量化投資決策模型。該模型主要包含兩部分：風(fēng)險和回報率預(yù)測模型、具有邊界約束的投資組合優(yōu)化模型。

（一）基于Kernel回歸的違約風(fēng)險和回報率預(yù)測模型

外推法、因果法、直觀法是三大主流的預(yù)測方法，其中外推法承認(rèn)事物在發(fā)展過程中具有連續(xù)性，同時考慮過程中可能受到的隨機(jī)干擾，因具有簡單易行的優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用。基于此方法，本文利用Prosper平臺的歷史借貸數(shù)據(jù)預(yù)測借款標(biāo)的在未來的違約率和回報率。

假設(shè)已知的歷史借款數(shù)據(jù)有i(i=1,2,…,n)個，其回報率對應(yīng)為Ri，則待預(yù)測的借款標(biāo)的的回報率μ0和風(fēng)險率可分別表示為：

式中w0i表示每一筆歷史借款數(shù)據(jù)在預(yù)測回報率μ0和風(fēng)險率σ20時賦予的權(quán)重。Kernel回歸（Nadaraya，1965）是一種非參數(shù)回歸方法，不需要對回歸函數(shù)的形式作任何假定，適用于非線性關(guān)系的回歸函數(shù)，已廣泛應(yīng)用于信用評分和最優(yōu)化問題。由于借款標(biāo)的的特征變量和預(yù)測變量之間通常是非線性關(guān)系，因此本文用核函數(shù)的方法計算信用風(fēng)險的最優(yōu)權(quán)重w0i是合理的。

特別地，假設(shè)觀測數(shù)據(jù)只有兩個評價維度：預(yù)測變量X和響應(yīng)變量Y，則對于給定的x，已知n對歷史觀測數(shù)據(jù)預(yù)測y的公式為：

Kernel回歸的原理是對y取一個加權(quán)平均，距離x越近的觀測數(shù)據(jù)，x-xi越小，核密度估計值越大，其在預(yù)測y時被賦予的權(quán)重更大。參數(shù)h稱為“帶寬”，使用Clark（1975）提出的留一最小二乘交叉驗證法，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化選擇。其原理是選擇最佳帶寬h使交叉驗證誤差最小：

為了提升搜索最佳帶寬的效率，采用Silverman（1986）提出的混合帶寬選擇策略，其原理是在0.25h0—1.5h0范圍內(nèi)搜索最佳帶寬，這里h0定義為：

式中σ為預(yù)測變量的均方差。

在本文的研究背景下，預(yù)測變量為借款標(biāo)的違約率pi，響應(yīng)變量為回報率Ri，則根據(jù)公式（1）和（2），可將μ0改寫為：

權(quán)重w0i計算公式為：

交叉驗證誤差計算公式為：

關(guān)于借款標(biāo)的違約率pi的預(yù)測，當(dāng)前文獻(xiàn)中應(yīng)用最為廣泛的是Logistic回歸模型，例如Puro等（2010）利用Logistic回歸模型判定P2P網(wǎng)貸市場借款標(biāo)的交易成功的概率。因此在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，本文采用Logistic回歸預(yù)測借款標(biāo)的違約率pi。

（二）具有邊界約束的量化投資組合優(yōu)化模型

P2P網(wǎng)貸市場的投資者做決策時，不僅要分辨借款標(biāo)的的好壞，而且要在預(yù)期回報率固定的情況下，通過選擇不同標(biāo)的組合來分散投資，使風(fēng)險降到最低。因此，P2P網(wǎng)貸市場的投資優(yōu)化問題實質(zhì)上是一種典型的投資組合選擇問題?；诂F(xiàn)代投資組合理論，如果忽略不同借款標(biāo)的之間的相關(guān)性，那么投資組合優(yōu)化問題的目標(biāo)是在固定回報率的約束下，讓投資風(fēng)險r最小化：

式中λi表示第i個借款標(biāo)的的投資額占總投資額的比例，λi=0表示對借款標(biāo)的i的投資額為0，由于分散投資的風(fēng)險一定低于只投資于一個借款標(biāo)的的風(fēng)險，因此λi≠1；R?表示固定的預(yù)期回報率；M表示投資者可支配的總投資額；m表示借款標(biāo)的的最低投資數(shù)額，例如Prosper平臺的m=$25，國內(nèi)平臺的最低投資額一般是100RMB。s表示借款標(biāo)的所需的總投資額。此模型的解即為在固定預(yù)期回報率條件下使風(fēng)險最小化的最優(yōu)投資組合。

五、實證分析

為驗證模型的合理性，本文選取了Prosper平臺的30條歷史借貸數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，10條尚未完成借貸的數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，二者之間的區(qū)別在于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的違約與否和回報率是已知的，而測試數(shù)據(jù)是否違約是未知的，需要通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來預(yù)測未來發(fā)生違約的概率。模型的計算步驟如下：

首先，測試數(shù)據(jù)的違約率預(yù)測。為預(yù)測測試數(shù)據(jù)的違約率，需要考慮借款標(biāo)的的許多特征，本文選取5個主要的特征變量：借款人FICO信用分?jǐn)?shù)X1，借款人近6個月申請貸款次數(shù)X2，貸款總額X3，借款人是否有房產(chǎn)X4（X4=1代表擁有房產(chǎn)，X4=0代表沒有房產(chǎn)），借款人負(fù)債與資產(chǎn)之比X5。Y表示借款人是否違約，Y=0代表履約，Y=1代表違約。訓(xùn)練數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)分別見表2、表3。

表2：訓(xùn)練數(shù)據(jù)原始值及模型計算結(jié)果匯總

表3：測試數(shù)據(jù)原始值及模型計算結(jié)果匯總

基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用Logistic回歸可得回歸方程如下：

根據(jù)公式（11）可計算訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的貸款違約率，結(jié)果見表2、表3中的pi列。

其次，帶寬h的計算?；谟?xùn)練數(shù)據(jù)，根據(jù)Silverman的建議，在0.25h0—1.5h0范圍內(nèi)搜索最佳帶寬使CV(h)最小。由于樣本數(shù)據(jù)n=30，的均方差σ=0.2461，根據(jù)公式（6）可得：

范圍內(nèi)有無數(shù)個h，為進(jìn)一步縮小搜索范圍，以0.05h0為步長、選取26個不同的帶寬h進(jìn)行搜索。根據(jù)公式（9），用MATLAB軟件可求得不同帶寬h所對應(yīng)的交叉驗證誤差，圖1反映了CV(h)隨h變化的趨勢。

該圖最低點的坐標(biāo)為（0.0900，0.1515），即最優(yōu)帶寬h=0.09時，交叉驗證誤差CV(h)的最小值為0.1515。

第三，核權(quán)重的計算。根據(jù)公式（8）和最佳帶寬h=0.09，可計算出30條訓(xùn)練數(shù)據(jù)在預(yù)測10條測試數(shù)據(jù)風(fēng)險和回報率時的核權(quán)重，計算結(jié)果詳見表4。

圖1：CV（h）隨h的變化趨勢

第四，風(fēng)險和回報率預(yù)測。根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的回報率和核權(quán)重，由公式（1）可預(yù)測測試數(shù)據(jù)的風(fēng)險和回報率μi，結(jié)果見表3。

第五，投資組合選擇。得到測試數(shù)據(jù)的風(fēng)險和回報率以后，假設(shè)投資者可支配投資總額M=$10000，期望的到期回報率R?=0.08，根據(jù)具有邊界約束的投資組合優(yōu)化模型即可計算出風(fēng)險最小化的投資組合。用MATLAB軟件得到模型的解為：λ6=0.65、λ9=0.35，即投資者應(yīng)選擇向借款標(biāo)的6投資$6500，向借款標(biāo)的9投資$3500，此時投資組合風(fēng)險最小，最小值min（r）=0.0283。

六、結(jié)論與建議

P2P網(wǎng)貸市場作為新興的投資領(lǐng)域，國內(nèi)外關(guān)于羊群行為的研究尚處于起步階段。本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和現(xiàn)代投資組合理論，得出的研究結(jié)論有：

第一，在研究P2P網(wǎng)貸市場羊群行為的發(fā)生機(jī)理及其不良影響的基礎(chǔ)上，提出應(yīng)用一種完全理性的輔助投資決策模型，以期克服或減輕羊群行為對投資者決策的不良影響。實證研究結(jié)果表明，在固定預(yù)期收益率條件下，該模型可得出最低風(fēng)險下的投資組合。

第二，本文的模型具有量化風(fēng)險的能力，即不同的借款標(biāo)的的風(fēng)險是可以相互比較的具體值，面對不同類型的借款人時區(qū)分能力更強(qiáng)。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險評級把風(fēng)險評估縮小至一個較小的范圍，如商業(yè)銀行把借款人信用風(fēng)險分為正常、關(guān)注、次級、可疑、損失五類，這種信用分級比較粗略，對于兩個都被評為次級的借款人，將無法判斷誰的違約風(fēng)險更大。

第三，Logistic回歸和Kernel回歸基于歷史借款數(shù)據(jù)得出的核權(quán)重，相比于傳統(tǒng)的專家評判法利用經(jīng)驗賦予評價指標(biāo)不同權(quán)重，具有更強(qiáng)的客觀性，與實際情況更為吻合。

最后需要指出的是，由于信息不對稱、機(jī)會成本、從眾心理等原因，投資者在選擇投資組合時往往難以避免羊群行為的影響，不利于網(wǎng)貸行業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展，為此筆者提出以下幾點建議：

第一，為避免羊群行為的影響，投資者做決策時可以采取定量分析與定性分析相結(jié)合的方式，既要仔細(xì)調(diào)查標(biāo)的信息、平臺信息的可靠性，又要和其他有經(jīng)驗的投資者討論，以充分發(fā)揮群體的智慧。同時，結(jié)合量化投資組合模型作輔助決策，從而最大限度地降低投資風(fēng)險。

第二，投資者羊群行為導(dǎo)致不良后果的根源在于P2P借貸平臺對借款人審核不嚴(yán)，因此相關(guān)政府機(jī)構(gòu)應(yīng)不斷完善網(wǎng)貸市場的法律法規(guī)、行業(yè)規(guī)范，加強(qiáng)對平臺的監(jiān)管力度和懲罰措施，并通過將投資者利益和平臺利益相掛鉤的方式，讓平臺加強(qiáng)對借款人的審核標(biāo)準(zhǔn)。

表4：核權(quán)重計算結(jié)果

第三，眾網(wǎng)貸平臺可以整合各方資源，建立共享的網(wǎng)貸大數(shù)據(jù)征信系統(tǒng)，讓借款人的信息更加透明，從而投資者更容易識別優(yōu)質(zhì)借款人，降低羊群行為引發(fā)違約風(fēng)險的概率。

第四，目前對于預(yù)測借款標(biāo)的違約率還沒有放之四海而皆準(zhǔn)的方法，數(shù)據(jù)挖掘中的logistic回歸預(yù)測標(biāo)的違約率尚未成熟，在此基礎(chǔ)之上利用Kernel回歸預(yù)測風(fēng)險和回報率的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性還有待進(jìn)一步研究，未來的研究任務(wù)是找到更為合理的預(yù)測違約率的方法。

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Herd Behavior Analysis of Investors and Portfolio Optimization Research in Peer-to-Peer Lending

Zhu Nan1Zhu Chuanjin2
（1.BusinessAcademy West，Southwestern University of Finance and Economics，Sichuan Chengdu 610047 2.School of Statistics，Southwestern University of Finance and Economics，Sichuan Chengdu 610047）

Based on investor's perspective and characteristics of the lending market，this paper analyzes the impacts that generation mechanism and influencing factors of herd behavior have done to the market，and thus to set up anauxiliary decision model on the basis ofdata mining，Kernel regression and the theory of modern portfolio optimization.The empirical study shows that within the context of fixed rate of return，the model could have a portfoliowith the lowest risk and provides a reference for investors so as to avoid herd behavior.

peer-to-peer lending，behavioral finance theory，Kernel regression，risk，return rate

F832.4

A

1674-2265（2017）11-0047-07

2017-09-25

西南財經(jīng)大學(xué)2017年度“研究生教育教學(xué)改革專項——現(xiàn)代企業(yè)競爭與模擬”（項目編號：220310004007000062）。

朱南，男，四川成都人，西南財經(jīng)大學(xué)西部商學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為貨幣金融、企業(yè)戰(zhàn)略與效率評價、管理科學(xué)及中外資企業(yè)實踐等；朱傳進(jìn)，男，湖北孝昌人，西南財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院，研究方向為金融風(fēng)險管理、效率評價等。

（責(zé)任編輯 孫 軍；校對SS，SJ）