利率市场化背景下p2p网贷成交量的影响因素

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1、利率市场化背景下P2P网贷成交量的影响因素??摘要：随着中国利率市场化改革的不断深入，以及经济下行压力和平台合规成本的上升等因素的影响，国内网贷行业综合利率持续下降。影响P2P平台日成交量变化的因素有哪些？这些因素与日成交量的变化有怎样的关联？以陆金服平台数据分析利率与日成交量的相关关系，通过建立多元线性回归模型实证分析，发现：投资人数、借款人数和平均借款期限对日成交量具有显著正相关关系；借款利率与日成交量具有分段相关性，利率处于较高水平时，其与日成交量具有较低的正向相关性，利率处于较低水平时，其与日成交量具

2、有显著的负相关关系；因此不同的时期应重点关注不同的影响因素，促进网贷平台健康可持续发展。关键词：P2P平台；利率市场化；信息不对称；网贷成交量中图分类号：F83文献标识码：Adoi：10.19311/j.c引言目前，我国金融行业正快速发展，P2P作为一种近年来出现的互联网金融新模式，正急速成长。截至2016年7月底，P2P历史累计成交量为23904.79亿元，2016年累计成交量就突破10000亿元，是2015年的2.68倍。P2P成为民间借贷的重要渠道与平台，有效改善了资本的配置效率。但是，P2P平台也开始

3、面临挑战。目前，利率市场化改革不断加快，逐步形成由市场需求与供给来决定金融机构存贷款利率的市场利率体系。面对利率市场化冲击，竞争加剧，不少P2P企业开始逐步下调利息，收益率从15%下降达如今8%-9%。近年?砥灯捣⑸?的P2P平台跑路事件，使得投资者进一步加剧了对平台风控能力的担忧，一些拥有强大风控能力的平台更受到投资者的关注。而且，国家层面的监管开始加强，2016年发布管理办法明确P2P平台角色，将个人和法人在同一平台的借款余额限定在了20万和100万。平台逐步开始转型，优胜劣汰趋势明显。本文将在利率市场化

4、这一背景下对P2P成交量的影响因素进行定量的实证研究，以具有典型性的P2P平台――陆金服作为研究对象，分析各影响因素的变化对日成交量的时间演化路径，为转型中的平台提供借鉴思路。2文献综述国内有关P2P的研究中，主要是研究监管模式、发展路径、利率及成交量影响因素研究为主。金家栋（2016）提出加强监管、去问题平台、降不良贷款来推动P2P可持续发展。降富楼等（2016）提出，银行利率仍然是主导P2P网贷利率的主要因素，同时市场力量对P2P利率的影响也不容忽视，张立炜（2016）提出百度指数对平台成交量有正向影响，

5、且存在滞后效应。陆松新（2015）通过研究风险投资，第三方资金监管对成交量的影响，结果表明，法律与监管缺位下，这些因素对成交量不显著。李振磊（2016）研究经营特征要素对P2P成交量的影响，研究结论是由于征信体系不完善，风险准备金对交易额没有显著影响。国外研究特别关注风险控制方面，YanhongGuo等（2016）用数据挖掘的方法对P2P平台的信用风险评价及投资决策进行了研究。RizaEmekter等（2015）发现信用等级，债务收入比以及FISO评分都会对影响贷款是否出现违约。对高风险的借款人实行高利率并不

6、能减少其贷款违约的可能性，重要的是平台需要吸引高信用评分的借款人。Ravina（2012）发现在美国Prosper中，女性更容易获得贷款，而且借款人的照片越清晰，越美貌贷款成功越高，借款利率也越低。但是在德国的调研中未发现性别歧视现象。本文在利率市场化的大背景下，利用“网贷之家”的数据，从投资人、借贷人、利率、借款标的数与期限来研究影响交易量的因素。3研究假设与模型设计3.1研究假设经过文献梳理和探讨，P2P网贷平台面向的大众是小额投资借款人，有限理性假设背景下，双方在投资和借款时会考虑到平台利率的变化对自身

7、利益造成的影响，因此我们认为平台平均利率会对成交量产生影响。同时理论研究发现，P2P网贷平台具有较为明显的交叉网络外部性，借款人和投资人任何一方数量的变化都会影响另外一方人数的变化，进而对平台成交量产生影响。P2P网贷平台包含的双边用户是具有一定的信息隐蔽性，对于平台双方用户来说，存在信息不对称的现象，因此我们认为投资人数和借款人数会对平台平均利率产生不同方向的影响。借款标数和平均借款期限关系到投资人和借款人的利益，同时也较为直接的对平台成交量具有一定的影响。基于此，我们提出了以下研究假设：假设1：日成交量与

8、平台平均利率呈负相关关系。假设2：日成交量与投资人数及借款人数均呈正相关关系。假设3：平台平均利率与投资人人数正相关，与借款人数负相关。3.2数据情况说明陆金服具有庞大的用户和较高的评级指数，平台标的期限分布较为全面，投资和借款人数基数庞大，具有一定的稳定性和典型性，由此我们将以陆金服为例进行实证分析来验证假设。数据来源于国内权威的第三方网贷资讯平台――“网贷之家”，共截取184个有效样本数据。选取