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      中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸綜合利率研究現(xiàn)狀及研究展望

      2019-04-10 12:43:02劉峰濤侯慧敏
      時代金融 2019年5期
      關(guān)鍵詞:研究展望

      劉峰濤?侯慧敏

      摘要:國內(nèi)的利率市場化進(jìn)程為互聯(lián)網(wǎng)金融提供了寬廣的發(fā)展空間,而P2P網(wǎng)絡(luò)借貸又在互聯(lián)網(wǎng)金融眾多模式中獨樹一幟。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸具有互聯(lián)網(wǎng)金融實效性、便捷性和普惠性等特點,對推進(jìn)利率市場化和小微金融的發(fā)展起著至關(guān)重要作用。如今P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場已被眾多學(xué)者證明,其是一個復(fù)雜系統(tǒng),而反應(yīng)其市場價格的借貸利率也呈現(xiàn)出非線性特征,本文簡要介紹了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸綜合利率的研究現(xiàn)狀以及其非線性特征,并據(jù)此做出了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸利率的研究展望。

      關(guān)鍵詞:P2P網(wǎng)絡(luò)借貸綜合利率 非線性特征 研究展望

      一、背景介紹

      與國外成熟P2P市場相比,中國的P2P網(wǎng)貸發(fā)展歷時較短,因此行業(yè)內(nèi)部發(fā)展參差不齊,且與之相關(guān)的法律法規(guī)尚不完善,人們認(rèn)為P2P網(wǎng)貸平臺利率過于高、風(fēng)險大,可能面臨平臺倒閉、跑路的風(fēng)險。P2P網(wǎng)貸市場中參與者眾多、博弈關(guān)系眾多、變量要素多,使其呈現(xiàn)復(fù)雜性特征,并以非線性方式與外界進(jìn)行信息交換。本文基于P2P網(wǎng)貸利率非線性的特征,介紹了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸利率的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、非線性特征以及未來的研究展望。

      二、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸利率研究現(xiàn)狀

      在網(wǎng)絡(luò)借貸利率影響因素的研究文獻(xiàn)中,國外的研究聚焦于借款者資質(zhì)對于借款利率水平的影響。其中信用級別是影響借款利率的重要因素,往往與借款利率呈反比關(guān)系,即信用水平越低借款者的借款利率越高。Ravina指出,借款人在相同條件下,較為美貌的照片能使其更容易獲得借款或者相同借款成功率下降低借款利率。Lin的研究中發(fā)現(xiàn),借款人信息描述更詳細(xì)、語言中表現(xiàn)不確定性因素較少時能夠獲得較低借款利率。Klafft的研究結(jié)果表明,借款人信用水平越高,其違約率越低。在國內(nèi)的研究中,廖理等人基于“人人貸”平臺數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)借款人的信用水平越高,其借款成功率就越高且借款成本較低。姜培和宋良榮以“拍拍貸”平臺上的數(shù)據(jù)為研究樣本,實證結(jié)果表明,借款人以往的成功借款次數(shù)、借款金額、借款期限以及信用水平是網(wǎng)貸利率的主要影響因素。在李金陽等人的研究中,視頻認(rèn)證以及加入優(yōu)先計劃也會影響借款人的網(wǎng)貸利率。而在彭紅楓的研究中,借款人的貸款陳述也能降低借款成本,且信用水平較低的借款人提供貸款陳述對借款成本影響更大。裴平和蔡越的文獻(xiàn)指出,借款人加入群組的行為有主于提高其貸款成功率,并獲得較低的借款利率。

      也有較多文獻(xiàn)研究了P2P網(wǎng)貸利率定價的決定過程。陳虹和馬永健的研究發(fā)現(xiàn),成交利率與投資人數(shù)量和借款人數(shù)量比值存在反向關(guān)系,平臺交易量與成交利率水平、國債收益率以及銀行間拆借利率存在反向關(guān)系。沈偉雄對網(wǎng)貸利率的定價模式進(jìn)行了區(qū)分和歸類,并比較了國內(nèi)P2P網(wǎng)貸平臺與歐美國家平臺之間在實踐操作上的不同之處。

      在P2P網(wǎng)貸利率波動特點方面,國內(nèi)研究也有大量文獻(xiàn)可循。比如陳霄和葉德珠實證研究表明,中國P2P網(wǎng)貸利率具有波動聚集性、逆周期性以及尖峰厚尾的特性。錢金保研究了六次貨幣政策調(diào)整對P2P網(wǎng)貸平均利率和網(wǎng)貸交易量的沖擊,顯示貨幣政策在P2P網(wǎng)貸市場的作用有限。何啟志和彭明生論證了Shibor銀行間拆借離率的基準(zhǔn)利率地位,并檢驗了P2P網(wǎng)貸利率與傳統(tǒng)金融利率的溢出效應(yīng)。徐歡基于BDS法,檢驗分析了P2P網(wǎng)貸利率、借款期限等四項時間序列,證明了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場的非線性依賴特征,并進(jìn)一步分析得出,這種非線性依賴結(jié)構(gòu)可能來源于低緯混沌。彭承亮等人基于不同分布下的AR-GARCH模型,刻畫了P2P網(wǎng)貸利率的波動,證明了P2P網(wǎng)貸利率的波動具有叢集性和持久性特征,但其杠桿效應(yīng)不顯著。

      三、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸利率的非線性特征

      非線性通常是相對于線性而言,具備線性特征需要滿足以下條件:一是符合疊加原理,二是變量間的關(guān)系是直線關(guān)系,即變量間的變化率是恒定的。非線性則不遵循疊加原理,且非線性關(guān)系中變量是相互作用的。典型的非線型系統(tǒng)往往具有復(fù)雜性、自組織性、非平衡性以及非平穩(wěn)性等特征。

      與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)相比,P2P網(wǎng)貸作為一種新型脫媒的借貸方法,其市場中存在相當(dāng)多的不確定因素。越來越多學(xué)者的研究表明,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場如今已是一個復(fù)雜系統(tǒng),市場中參與要素以及其行為方式都呈現(xiàn)出顯著的復(fù)雜性和非線性特征。P2P網(wǎng)貸利率作為反映P2P網(wǎng)貸市場價格的指標(biāo),已被國內(nèi)學(xué)者證明其具有顯著的非線性依賴性、非正態(tài)性以及波動聚集性等的非線性特征。

      (一)P2P網(wǎng)貸利率的非線性依賴特征

      國內(nèi)已有研究證明,P2P網(wǎng)貸利率的時間序列數(shù)據(jù)存在顯著的非線性依賴結(jié)構(gòu)。檢驗序列是否存在非線性依賴結(jié)構(gòu)的常用辦法是Brock,Dechert和Scheinkman提出的BDS統(tǒng)計檢驗,其是一種單變量統(tǒng)計假設(shè)檢驗。國內(nèi)徐歡其基于BDS統(tǒng)計檢驗,對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的綜合利率、借款期限、交易額以及人氣指數(shù)四個時間序列進(jìn)行非線性依賴結(jié)構(gòu)檢驗,其研究結(jié)果表明,四列指數(shù)的時間序列對數(shù)增長率均具有顯著的非線性依賴結(jié)構(gòu),經(jīng)進(jìn)一步檢驗分析,綜合利率時間序列具有83%的可能性存在時變方差,并推測出P2P網(wǎng)貸序列的非線性依賴結(jié)構(gòu)可能源自于低緯混沌。

      (二)P2P網(wǎng)貸利率的非正態(tài)性特征

      傳統(tǒng)金融理論基于有效市場以及理性人假說,認(rèn)為金融資產(chǎn)收益率遵循隨機(jī)游走,其概率分布接近于正態(tài)分布或?qū)?shù)正態(tài)分布。但現(xiàn)實中大量實證表明,市場中的資產(chǎn)收益率并不呈現(xiàn)正態(tài)分布。PaulLevy提出正態(tài)分布是唯一具有確定標(biāo)準(zhǔn)差的平穩(wěn)分布,并將不具備確定標(biāo)準(zhǔn)差的平穩(wěn)分布定義為非正太分布。Mandelbrot的研究則闡述了資產(chǎn)收益率的厚尾性和非對稱性特征,并認(rèn)為偏度和峰度是描述序列概率密度分布的重要指標(biāo)。由此,“尖峰厚尾”被學(xué)者認(rèn)為是資產(chǎn)收益率的典型的非正太性特征。

      基于Mandelbrot的研究,Malkovich,Cox和Srivastava等對序列的正太性檢驗方法進(jìn)行了研究。Jarque和Bera提出了針對未知隨機(jī)擾動序列的正太性檢驗方法,為驗證樣本數(shù)據(jù)是否具有正太分布的偏度和峰度的擬合效果提供了可靠依據(jù)。

      在P2P網(wǎng)貸市場非正太性特征研究方面,陳霄等學(xué)者已研究證明P2P網(wǎng)貸利率序列分布并不是正態(tài)分布,而是呈現(xiàn)右偏、尾部比正太分布尾部薄的“矮胖”形狀。

      (三)P2P網(wǎng)貸利率波動聚集性特征

      P2P網(wǎng)絡(luò)借貸綜合利率的波動聚集性是指,一段時間內(nèi)利率在出現(xiàn)較大幅度波動后會緊接著出現(xiàn)另一較大幅度波動,或在出現(xiàn)小幅度波動后緊跟著另一小幅度波動。序列存在波動聚集性則意味著序列存在異方差,一般用自回歸條件異方差模型(ARCH)來刻畫波動聚集性特征。ARCH模型首先由Engle于1982年提出,Bollerslev在其基礎(chǔ)上拓展了ARCH模型,提出廣義的自回歸條件異方差模型,即GARCH模型,推廣了自回歸條件異方差模型在金融序列研究中的應(yīng)用。

      在P2P網(wǎng)貸利率的波動聚集性特征研究方面,學(xué)者何啟志采用AR-GARCH模型檢驗序列的波動聚集性特征,經(jīng)過實證分析,P2P網(wǎng)貸市場利率的波動具有顯著的波動聚集性。

      四、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸利率的研究展望

      從已有文獻(xiàn)研究可知,P2P網(wǎng)貸利率具有顯著的非線性特征。作為反映投資人收益水平和借款人還款能力的網(wǎng)貸利率,其波動會對投資者收益、借款人融資成本以及平臺穩(wěn)健運營產(chǎn)生重要影響,因此,從利率方面研究這一非傳統(tǒng)金融的價格波動特征以及其未來走向,對于市場參與者來說具有重要的現(xiàn)實意義。對于具有非線性特征的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸利率進(jìn)行波動特征分析以及趨勢預(yù)測,傳統(tǒng)的基于線性范式的經(jīng)濟(jì)學(xué)方法顯然不能滿足非線性分析的要求,且單一模型和簡單組合預(yù)測模型可能不能滿足分析要求,未來筆者將嘗試采用基于非線性的多尺度組合預(yù)測模型,對P2P網(wǎng)貸綜合利率序列進(jìn)行分析和預(yù)測,尋求符合其波動特征的預(yù)測方法。

      參考文獻(xiàn):

      [1]Lin M.,Prabhala N. R. & Viswanathan S. Judging Borrowers by the Company They Keep:Friendship Networks

      and Information Asymmetry in Online Peer-to-Peer Lending[J]. Management Science,2013.

      [2]王會娟,廖理.中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺信用認(rèn)證機(jī)制研究—來自“人人貸”的經(jīng)驗證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2014,(4):136-147.

      [3]陳霄,葉德珠.中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸利率波動研究[J].國際金融研究,2016a,(1):83-96.

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