网络微贷平台利率定价机制研究

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1、网络微贷平台利率定价机制研究网络微贷平台利率定价机制研究摘要：网络微贷依托于互联网进行P2P借贷，其利率定价机制与传统金融领域有所不同。我们通过编写程序抓取实际交易数据计量分析，对微观个体的行为进行解释，指出利率定价和平台运作问题，进而提出针对性建议。本文创新之处有二：一是对利率定价进行实证分析；二是编写程序抓取微贷平台的实际交易数据，符合大数据的发展趋势；关键词：网络微贷利率定价；信用等级中图分类号:F832.4文献标识码：A文章编号:1674-7712(2014)02-0000-02一、引言2013年是互联网金融发展的元年，P2P借贷作为互

2、联网金融的重耍形式，蔚然成风。P2P网络借贷平台是个人通过第三方平台向其他个人提供小额借贷从而收取利息的金融模式。网络借贷领域起源于2005年英国的Zopa。该网站率先在英国推出了P2P网上互助借贷业务，依托于Web2.0技术，给有资金需求和闲置资金的个人提供互动平台，使用戸在互惠互助的原则下完成特定利率的资金借贷行为。2006年，美国最大的P2P网络借贷平台Prosper.IE式开放。除Zopa和Prosper外，国际上比较有名的个人借贷网站还有RateSetter,Yes-Secure.com,Facebooklinks,eBayaucti

3、ons2007年起国内也出现多家借贷网站，如拍扌巾贷、人人贷、红岭创投、易贷365等，现已达上百家。在网络微贷快速发展的今天，其利率定价是否合理是平台是否完善的重要衡量因素。本文通过编写程序对抓取扌n扌n贷实际交易数据进行分析，探讨利率定价机制问题，并提出针对性建议。二、文献综述随着P2P网络借贷模式在国内外快速发展，学者对网络借贷的研究也随Z深入。从目前来看已有研究主要分为两类。一类是主要是从宏观角度把握P2P网络借贷的作用、运营模式、风险控制、发展对策，这类研究主要是定性研究，数量较多。另一类是在微观层面研究借贷者的借款利率、借款实现程度、

4、个人特征等Z间的关系，实质是研究网络市场借贷融资问题，以定量研究为主，数量较少。对P2P网络借贷市场融资问题的实证研究主要是基于平台的交易数据。Ashta和Assadi（2010）指出在P2P网络借贷中，贷款金额、利率以及借款人的经济实力等被视为贷款者作出贷款决策的重要指标（Herzenstein等，2008；Iyer等,2009）oPope和Sydnor（2011）指出网络借贷中存在种族差异，黑人很难借到或者只能以较高利率借到资金。国内多偏于理论研究，且基于我国网络微贷平台的实证研究更少。李金阳（2013）研究指出借入者信用等级、借款金额、历

5、史流标次数等影响利率。我们希望利用平台交易数据进一步研究网络借贷的利率定价问题。三、数据数据來源于通过程序抓取的拍拍贷758条真实交易数据。借款利率用rate表示。在拍拍贷平台上，借款利率一般由借款人综合考虑自己的借款期限、借款用途以及自身信用等因素给出自己的利率，投资人根据借款人给出的利率，综合考虑风险收益等，确定自己是否投标。借款期限用maturity表示。在拍拍贷平台上，借款期限一般不超过两年，绝大多数都在一年以内，其中以6月、7月、12月居多。grade表示个人信用等级。个人信用等级的评价采取以其借款次数、还款情况以及逾期还款记录作为衡

6、量标准的信用等级评定方式,信用等级从AA、A、B、C、D、E、F依次递减；借款金额（以千元为单位）用par表示。在我们抓取的758条数据中，借款金额分布于一千元到三十万元Z间，其中五千元以下的借款项目居多。四、实证分析我们对可能影响利率的因素进行多元线性回归，模型如下，回归结果见表4.2.2a：结果显示，不同的信用等级及借款期限对利率的影响多是不显著的；借款金额对利率的影响显著的，即借款金额每增加1千元，借款利率下降0.013%。结合原始数据我们做出以下结论和解释：(-)不同信用等级对于借款利率的影响不显著。按照常理，信用等级与借款利率之间应该

7、存在负相关关系，即个人信用等级越高，贷出资金的一方越能接受较低的利率。因为信用等级与借款记录有关,个人的借款次数越多，贷款方就可以依据其历史交易记录对其个人信用进行判断，历史借款表现越好，贷款方越愿意接受其以较低的利率借款。但回归结果并不符合我们的预期猜想。我们给出以下两条解释：依据原始数据，我们做出借款利率与信用等级的散点图，如下图所示：通过散点图，我们发现随着信用等级的增加，借款利率趋于收敛，同一信用等级下，不同的借款利率围绕均值上下波动，而低信用等级下波动的区间较大，高信用等级下波动区间较小。分析可知，对于信用等级较低的用户來说，其Z前在

8、该网贷平台上的借款次数较少，积累的经验较少，故而对自身的借款缺乏较好的定价能力，而对于信用等级较高的用户來说，丰富的经验可以辅助其对利率进行较好的定价