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[期刊] 当代经济科学  [作者] 杨何灿  杨咸月  
本文首次检验了中国网络借贷市场的区域差异及其信息引导关系。网络借贷市场的迅猛发展确实已突破时空局限,在全国范围内找到了服务"草根"阶层的定位;但各地网贷市场利率水平差异显著、区域分割问题相当严重,这与其利率变动不存在区域差异、各地市场信息已完全畅通形成巨大反差。主要原因是借贷平台因深度介入交易、成为类似商业银行信用中介的角色错位而引起市场定价混乱造成的。进一步发展网贷市场必须以全面提升市场效率为目标,消除区域分割。
[期刊] 金融论坛  [作者] 杨慧宇  陆岷峰  
本文用社会学和制度经济学的相关理论研究信任机制的构成,在此基础上分析中国传统借贷信任机制的特征及中国现行几种网络借贷的信任机制。研究发现,由于信用环境、社会文化背景不同,中国的网络借贷信任机制不同于西方发达国家,纯粹的"线上"模式不能够满足征信需求和建立信任。于是,中国相当一部分网络借贷平台依然引入了传统的借贷信任机制,形成了"线上"和"线下"相结合的模式。基于中国现阶段的社会信用环境,可以断言,网络借贷还将在很长一段时间内依赖于传统借贷的信任机制。
[期刊] 经济理论与经济管理  [作者] 程华  鞠彬  
中国的互联网金融经历了一个先创新发展后监管规制的过程,本文通过对网络借贷行业的实证研究,分析监管规则的出台实施对新型互联网融资市场有效性的影响。实证结果表明,网络借贷平台资金的银行存管、持有ICP证等强制性规定缓解了投资者、平台企业与借款人之间的信息不对称,对克服早期平台间通过竞相承诺高回报率来吸引投资者导致的"柠檬市场"问题、对解决网贷市场上缺乏平台风险性高低有效信号的问题都起到了正向作用,有助于互联网融资市场的有效性提高。
[期刊] 金融评论  [作者] 李苍舒  
互联网金融点对点借贷,即P2P模式,是近年来在中国快速兴起的一种网络融资业态,对于推动普惠金融发展,促进社会公平和谐具有重要现实意义。通过考察网络借贷行业近年来的发展状况,并利用VAR模型分析网络借贷规模对国家重要经济金融指标的影响可发现,网络借贷行业在交易量、投资人数、借款人数方面一直保持着快速增长的趋势,并对实体经济与金融业发展产生影响。网络借贷行业对宏观经济形势、股市波动情况、货币供应量、金融机构存款量的变化都比较敏感,与此同时其自身也会对宏观经济景气程度以及金融机构存款余额产生较为显著的影响。短期
[期刊] 经济地理  [作者] 韩钰  杜建会  郭鹏飞  
通过收集中国网络团购市场调研报告相关数据,采用回归、聚类和主成分分析等方法,对中国网络团购市场的发展趋势及区域差异进行了深入研究。结果表明,目前我国网络团购市场总体发展前景良好,但也存在不少问题。团购网站增长率已趋于平缓,维持在30%左右。同时,团购市场在不同区域存在较大差异,整体表现为"沿海快、内陆慢",由东南沿海的较发达地区牵引向西北内陆的次发达地区发展。区域差异主要与不同城市的经济实力、居民生活水平和城市交通力有关,除北京和上海市场已较为成熟外,广州等6个城市是未来发展最为可观的城市,而武汉等10个城市则是未来发展潜力最大的城市。
[期刊] 财会月刊  [作者] 敬丽华  
网络借贷(P2P)平台作为普惠金融的一种创新实践,近几年发展迅速,其本质是以网站介质为借贷双方提供信贷交易服务的中介公司,其业态一直徘徊于法律模糊地带。国内融资市场供需严重失衡,为网络借贷行业带来了空前的发展机遇,但粗放的发展模式也潜伏着危机。本文认为,在国内信用环境尚不完备的情况下,行业需要走一条细分市场、专注一隅的发展道路,才能迎来网络借贷(P2P)平台乃至整个行业的健康发展。
[期刊] 统计与决策  [作者] 郑诚  沈沁  杨柳明  
文章以美国Lending Club网贷平台为研究对象,探索在信息不对称下,不同信用评价模式对网络借贷行为影响的差异性。结果显示,两种信用评级方式,即平台内部对借款人的信用评级和外部第三方提供的信用评级对贷款人放贷行为的影响具有显著差异。具体而言,贷款人是否放贷以及以何种价格放贷主要取决于平台内部的信用评级;在相同条件下,贷款人更依赖于平台内部的信用评级识别借款人的信用风险。
[期刊] 统计与决策  [作者] 郑诚  沈沁  杨柳明  
文章以美国Lending Club网贷平台为研究对象,探索在信息不对称下,不同信用评价模式对网络借贷行为影响的差异性。结果显示,两种信用评级方式,即平台内部对借款人的信用评级和外部第三方提供的信用评级对贷款人放贷行为的影响具有显著差异。具体而言,贷款人是否放贷以及以何种价格放贷主要取决于平台内部的信用评级;在相同条件下,贷款人更依赖于平台内部的信用评级识别借款人的信用风险。
[期刊] 金融研究  [作者] 李苍舒  沈艳  
基于清华大学金融科技研究院互联网金融研究中心网络借贷平台数据库与网贷之家相关平台统计数据,通过构建Logit模型与Cox比例风险回归模型来研究2015年12月e租宝事件和2018年6月备案延期后的"爆雷"现象,本文着重考察投资者是否具备根据信息披露程度识别问题平台和正常平台的能力。本文发现,第一,信息披露程度是影响平台风险的重要因素:信息披露程度越高的平台,其运营时间越长,出现问题的可能性越低。第二,信息披露程度越高的平台对抗风险的能力越强。风险传染期内,信息披露程度较高的平台,其成交量受市场负面情绪的影响较小。上述两点表明,总体而言,投资者重视平台披露的信息,并具备一定的信息识别能力。最后本研究也发现,上述两次风险事件期出现的问题平台是市场出清所需,它们和正常运营平台存在较大差异,尚无证据表明大量正常平台被拖累成问题平台。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张旭  
一般认为,在存在较少的股市信息的情况下,股价的波动较小,当存在较多的股市信息时,股价的变动也常常较大,互联网股票信息量的显著变化常常是该公司有特殊事件的反映,进而可能影响股价。文章从网络搜索引擎Google获取字频信息,运用事件研究的方法,对网络文字频度信息与股市关系进行了分析,实证结果表明网络股市信息量的波动与股市价格波动存在显著的正相关关系。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 郭鹏飞  胡歆韵  李敬  
研究目标:揭示我国网络基础设施资本回报率的区域差异及其空间收敛性。研究方法:采用生产函数法测算出1993~2019年全国、分区域和分省份的网络基础设施资本回报率,并运用Dagum基尼系数及其分解方法,揭示网络基础设施资本回报率的区域差异,进一步借助收敛模型、普通面板模型、空间面板模型,检验其收敛性。研究发现:中国网络基础设施资本回报率在样本期间呈波动下降趋势,且平均值由东向西呈梯次降低态势。除中部地区内部差异呈波动下降趋势外,全国整体以及东部、西部地区均呈上升态势;三大区域间差异也均呈波动上升趋势。区域间差异是产生如此差异的最主要来源,区域内差异次之,超变密度最小。就收敛特征而言,仅东部地区存在显著σ收敛;全国和三大区域均存在绝对β收敛和条件β收敛,且在后者时收敛速度都相对更大;然而,进入工业化后期后,全国整体的β收敛趋势已不存在。研究创新:较早聚焦网络基础设施资本回报率,刻画并测度其空间分布和区域差异,检验其σ收敛、β收敛,探究促进收敛的影响因素。研究价值:对于缩小网络基础设施资本回报率的区域差异、促进区域间网络基础设施的协调发展具有重要意义。
[期刊] 金融理论与实践  [作者] 谢文武  汪涛  
通过分析我国网络借贷平台的交易数据,基于当前网络借贷利率呈现下降趋势的特征,运用双边随机边界模型对P2P交易中涉及的借贷双方的议价能力进行实证研究。研究证明,借贷双方的议价能力会受到一些因素影响,包括贷款总额、借款期限、借款人信用情况、担保情况等方面。另外,实证研究结果也证明投资者的议价能力比借款人表现出更强的特征。进一步研究发现,随着网络借贷市场的日益正规化和监管常态化,网络借贷平台也在不断完善风控机制,同时借款人的信息传递日益透明化,也对利率水平的稳定产生影响。
[期刊] 商业研究  [作者] 赵晓男  黄坤  郑春梅  
本文试图构建一个双边市场模型来分析网络借贷平台企业的竞争策略,推导出竞争性网络借贷平台的最优价格水平,并分析交叉网络外部性、服务差异化程度和借款者信誉对网络借贷平台定价的影响。研究发现:用户的网络外部性越高,网络借贷平台对其定价越低;用户的差异性越小,网络借贷平台对其定价越低;借款者的信誉度越低,网络借贷平台对出借者的定价越低。这在一定程度上解释了网络借贷平台为何会采取对借款者收取成交服务费而对出借者免费的定价模式。
[期刊] 金融理论与实践  [作者] 高霂晗  王大洲  
对于P2P网络借贷而言,信任是行业发展的基础。在P2P网贷中存在着不同类型的信任关系,其中投资人对P2P平台的信任受到一系列制度因素的影响。通过构建一个研究P2P网贷中制度信任的模型,并以中国P2P平台投资人用户为研究对象,分析了影响投资人与借贷平台间信任关系的制度因素。结果显示投资人对P2P平台审核与评级系统、违约风险保障的感知会对制度信任产生最为显著的影响,这表明在当前中国社会信任状况下,P2P网络借贷向纯粹线上中介的模式转型仍面临很大挑战。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 潘庄晨  邢博  范小云  
文章选取国内目前运行较好且有代表性的人人贷、拍拍贷、陆金所稳赢—安e贷和招商银行小企业e家作为研究对象,分别对四家P2P平台的基本运作模式和主要参数、资金端与资产端对接、风险控制模式进行了比较。研究发现线上与线下结合的O2O模式或将成为我国P2P行业未来发展的主要模式,互联网金融平台与金融机构平台将根据各自的优势呈现差异化发展的态势,风险资产定价能力将成为平台未来发展的核心竞争力,科学的风险管理将成为P2P平台健康发展的重要前提。
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