基于互联网金融背景下P2P市场借贷的分析

在科学技术不断进步的条件下,互联网发展进入了金融领域,与金融市场进行结合,形成了一个新的发展形态,那就是互联网金融。P2P网贷作为现阶段互联网金融发展的一个重要平台,经历了自互联网金融出现后的突然崛起,迅速增长,行业混乱,倒闭危机等一系列的过程。本文从P2P网贷的形式和特点出发,结合了当前的互联网金融背景,对P2P市场借贷的行情和面临的问题进行了分析,并提出了一些解决方案,供相关人员进行参考。

互联网金融背景下P2P市场借贷分析

本文通过简要论述P2P借贷的概念,进而描述了P2P借贷模式对传统借贷模式的冲击和影响,最后提出了目前P2P市场借贷面临的风险以及主要的防范措施。

发展P2P市场对区域经济的影响分析

在互联网金融快速发展的当前,P2P市场的发展,为区域经济发展形成了多元化影响,既有正面的经济效益,也有市场风险导致的不稳定因素,要求审视P2P市场对区域经济发展的影响。本文立足P2P市场研究,从盘活区域经济发展活力、P2P市场风险影响两个层面,具体论述了新时期发展P2P市场对区域经济的影响以及应对措施。并在此基础之上,从优化P2P市场环境、强化市场监管、强化信息披露等方面,阐述了基于区域经济发展下P2P市场发展的对策。

P2P网络借贷市场对资本市场的风险溢出效应

构建Copula-GARCH模型,并利用2013—2016年中国P2P网络借贷市场、股票市场和债券市场的日收益率数据,实证研究了P2P网络借贷市场对资本市场的风险溢出效应。结果显示:P2P网络借贷市场与股票市场之间存在"跷跷板"效应,与债券市场之间呈现出较弱的联动效应;P2P网络借贷市场与股票市场和债券市场的上、下尾部相关性均很弱,风险溢出效应不显著。结论表明:在确保金融系统稳定的同时,中国可以适度发展P2P网络借贷行业。

存在P2P二手产品市场时企业以旧换新策略研究

在可持续发展的背景下,本文以实现可持续供应链为目标,在考虑消费者细分的情形下研究P2P二手产品市场(即个人二手产品市场)存在时的以旧换新策略,并探讨了交易费率对企业开通P2P二手产品市场的影响.研究发现,P2P二手产品市场出现后,企业的市场销售策略受到市场客户比例和老客户复购率的影响,企业并非一定降低新产品价格和以旧换新折扣;但是,新产品的需求总是减少,以旧换新需求受到旧产品残值的影响.此外,当老客户复购率较低(或者复购率较高且旧产品残值较大)时,P2P二手产品市场总会损害企业收益;但.当老客户复购率较高且旧产品残值较小时,P2P二手产品市场反而对企业有利.最后,通过数值分析,当P2P二手产品市场存在交易费时,是否收取交易费以及交易费率受到老客户复购率的影响.

P2P网络借贷市场的非线性依赖和长记忆性研究

采集4列主要反映中国P2P网贷行业全貌的日交易指数时间序列,初步探索P2P网贷市场的非线性动力学特征。运用BDS非线性检验方法,实证分析中国P2P网贷市场的非线性依赖性特征,进一步地,运用经典R/S分析方法和修正R/S分析方法,实证分析中国P2P网贷时间序列中是否存在长记忆性特征。结果表明存在显著的非线性依赖结构,并且其非线性结构可能来源于低维混沌过程,中国P2P网贷时间序列的产生过程均不是独立随机的,存在大量非线性,但并未显示出长记忆性特征。综合判断,P2P网贷市场目前的发展历史和演化程度尚浅,正处在从简单线性系统发展到复杂巨系统的过渡阶段。

P2P网络借贷市场利率风险测度研究

该文利用2013年7月1日至2015年12月31日每日P2P网贷市场利率数据,基于不同分布下的ARGARCH模型研究网贷市场利率波动,运用VaR及CVaR技术研究其利率风险。研究结果表明:(1)网贷市场利率波动具有丛集性、持久性,但其杠杆效应并不明显;(2)AR-GARCH-t模型能较为有效地测度利率风险衡量指标VaR和CVaR,并且CVaR比VaR更能有效地刻画极端风险;(3)从VaR和CVaR来看,呈现出数值和波动幅度逐渐衰减趋势,但利率风险仍然不容忽视。监测网贷市场利率及其波动、建立有效预警机制以及促进网贷市场形成合理利率定价机制是防范和控制网贷市场利率风险的较好思路。

基于EWT-SSA-PSO-ELM模型的P2P网贷市场收益率预测

鉴于目前鲜有研究关注P2P网贷市场收益率预测问题,针对已有金融市场收益率预测研究存在的不足,提出了一种基于两阶段分解技术和粒子群优化极限学习机的EWT-SSA-PSO-ELM预测模型.引入EWT经验小波分解算法对原始的收益率综指序列进行分解,进而提高原始序列的分解效率;采用Lempel-Ziv复杂度算法提升模式分量重构的科学性,避免以往分量重构过程的随意性;利用SSA奇异谱分解算法对高频重构分量进行降噪,从而提升高频重构分量预测效果.基于该预测模型对P2P网贷市场收益率综指进行预测,实证结果表明,所构建的收益率预测模型的性能显著优于其余基准对比模型.

大数据在P2P网络借贷行业风险防范中的应用

近年来,P2P网络借贷在互联网的推波助澜下得到了迅速发展。然而,"水能载舟,亦能覆舟",互联网助推P2P网络借贷的同时也放大了P2P网络借贷市场风险。本文先对P2P网络借贷市场面临的风险进行归纳,再对大数据应用于金融风险防范的困境进行分析,最后提出基于大数据的P2P网络借贷市场的风险防范措施。

基于改进柔性策略评价的风火储多主体博弈电能–调频市场联合竞价模型

针对高风电渗透率的电力系统,提出了一种考虑风火储多主体随机博弈的改进柔性策略评价电能–调频市场联合竞价模型。首先,构建了考虑不同风速区调频机会成本的日前电能和调频辅助服务市场竞价模型,克服了不同风速时风电商参与电能和调频市场时难以权衡收益的问题。其次,针对风电由于规避偏差惩罚风险而产生的弃风问题,结合风电日前中标容量与日内实际出力偏差,新建立了风电偏差P2P交易市场,设计了一个考虑自适应价格约束的风–火双边竞价模型,在实时平衡市场开始前进行博弈竞价交易。最后,针对所建模型中各主体间复杂博弈关系和深度强化学习竞价方法的样本重复问题,提出一种基于样本降重的多主体柔性策略评价竞价方法,避免了竞价策略离散化和确定性策略梯度优化容易陷入局部最优的问题,且样本降重方法减少了各市场主体获得优化竞价策略的训练时间。仿真分析验证了所提模型与方法的适用性及有效性。

网贷市场中消费者投资意愿及其神经机制研究

为解决投资人在P2P网贷市场上因盲目跟风投标而给自身和平台带来损失的问题,研究P2P平台引起的投资人羊群行为及其神经机制。在羊群效应影响因素和模型的基础上,展开客观的事件相关电位技术和主观的问卷调研,两者相辅相成。结论表明,投标次数因素和投标进度因素均作用于投标意愿,两因素的相互作用也会影响投资人的投标意愿,且投标进度对投标意愿有更大的作用。建议投资人在使用P2P平台时注意避免投标次数和投标进度对其投标决策的影响,同时企业可开发相关的模块帮助用户规避羊群行为的影响。

考虑配网供电能力约束的电力市场交易方法

随着分布式能源在配电网系统中的日益渗透,大量电能产消者的接入使得配电网侧需要一种新型的市场平台来更好地管理和利用电网中的灵活资源。本文提出了一个基于配电网的近实时电能交易市场,在市场中多个电能产消者之间可以进行P2P交易,其中购电方广播其需求电量请求,售电方发送报价以进行身份验证和交易。此外,本文还提出一种基于配网不平衡潮流的安全校验方法,以确保所提出的市场设计满足配电网的物理约束。最后利用一个13节点算例研究评估所提出的基于社区的能源交易市场设计的可行性和有效性。

P2P网络借贷市场的双边拍卖机制设计

针对P2P网络借贷交易的双边市场特征,提出一种P2P网络借贷的双边拍卖机制,用于改进国内P2P网络借贷市场的交易机制.首先,证明P2P网络借贷的双边拍卖机制满足激励相容特征,并且存在纳什均衡解.然后,根据该机制定价函数中的激励或惩罚系数,探讨借款人和贷款人的最优拍卖策略,并提供不同情形下的最优定价方案.最后,结合算例分析指出,该机制的定价随着激励或惩罚系数的变化而变化,可以向Prosper拍卖机制或拍拍贷撮合机制转变,并且在不影响机制最优性的前提下,可以调整激励或惩罚系数来改进借款人的支付成本;不同的借款人也可以根据自己对借款需求的紧迫性,自由选择不同情形下的拍卖机制.

互联网金融中的本地偏好研究——基于P2P借贷市场

本地偏好现象在传统金融市场普遍存在,但其驱动机制来源于经济动机还是行为动机,目前没有一致结论。作为重要的互联网金融创新模式,P2P借贷市场为研究投资者本地偏好现象提供了独特视角。利用人人贷平台758个迁徙借款者的借款项目样本,4251条投标数据,研究P2P借贷市场投资者本地偏好的存在性,结果发现,借款者迁徙后,迁出地投资者订单成功数和成功额都显著减少,迁入地投资者订单成功数和成功额都显著增加;控制借款者特征和借款者资产状况后,结论仍然成立,表明P2P借贷市场存在投资者本地偏好现象;进一步分析本地偏好背后的驱动机制,结果发现,在违约概率模型中,本地投资者订单交易成功额占比更高的项目并没有呈现出违约概率更低的特征;在收益率模型中,本地投资者订单交易成功额占比越高的项目呈现出收益率更低的特征,表明本地偏好是由行为动机驱动,而不是经济动机,呈现非理性特征。

房价上涨对P2P网络借贷成本的影响分析——来自“人人贷”的经验证据

本文利用中国P2P行业代表企业"人人贷"网络贷款平台的交易数据和中国70个大中城市的房价数据,实证研究了房价上涨对P2P网络借贷市场上的借款利率所产生的影响。实证结果表明,房价上涨显著增加了P2P借贷市场上的借款利率。进一步分析发现,房价上涨对P2P借贷市场上生产经营类、买房类和其他消费类借款项目的借款利率均具有显著的正向影响,且这一增加效应在生产经营类和买房类借款项目中体现得更为明显。此外,基于异质性的分析还发现,相比于一二线城市,房价上涨对三四线城市借款项目的借款利率影响更大。本文的研究发现,房价上涨对新兴互联网信贷市场的影响机制存在,这为相关部门制定房价调控和互联网金融监管政策提供了参考和补充。

透视P2P

目前我国P2P市场中的模式不外两类：一类是纯线上模式，另一类是线上＋线下模式。纯线上模式的代表是拍拍贷，线上线下相结合的模式则包括人人贷、新新贷、信而富等众多平台。