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.

中国P2P网贷收益率波动及其溢出效应研究

高效率、低门槛、无摩擦等特性加快了P2P网贷风险在不同市场间的传播。运用一元SV模型和厚尾多元动态随机波动模型(DGC-MSV),分析了P2P网贷市场与股票市场之间的波动溢出效应。研究发现:P2P网贷收益率不仅具有波动聚集性、尖峰厚尾特征,而且还存在显著的杠杆效应,然而高风险高收益现象并不存在。进一步,网贷市场与股票市场之间的相关系数呈现集聚现象,收益率波动主要受自身前期波动的影响,只存在低位盘整期股票市场对网贷市场的单向波动溢出效应,而在其他情况下,股票市场与网贷市场的波动溢出效应并不显著。

互联网金融风险对法拍房市场的影响——基于P2P网贷平台的实证研究

作为互联网金融的一种新业态,P2P网贷平台在提供传统银行之外的融资渠道的同时也带来了新的风险。2013—2020年P2P平台的“暴雷潮”,对法拍房市场造成了冲击。研究发现,P2P网贷平台风险事件显著增加了法拍房数量,且这一影响随着时间累积而持续存在,证明P2P网贷问题平台给法拍房市场带来了持久的金融风险。基于此,在验证坚持防范和化解金融风险的重要性的基础上,在加强金融体系监管的同时,应坚持监管的审慎渐进原则,打造住房市场和金融市场的健康关系,保障人民群众的财产安全。

P2P网贷收益率影响因素的实证研究

本文选取我国153家P2P网贷平台近三年的相关数据,采用实证检验方法,研究了网贷收益率的差异及其影响因素。结果表明,平台业务模式和品牌效应与网贷综合收益率呈显著相关;借款项目类别、借款人的信用状况和信息透明度,与网贷综合收益率存在相关性;而平台经营时间长短、借款期限对网贷收益率的影响较小。基于此,文章指出为促进网贷行业的健康发展,需加强对平台的监管,使其回归信息中介身份,完善网贷的征信与信息披露,并鼓励产品和业务多元化。

P2P网贷双轨制定价模式下收益率波动研究——来自拍拍贷的经验证据

基于拍拍贷平台的网贷交易数据,采用GARCH类模型分析了平台定价与市场定价两种利率定价模式下,投资人的实际收益率之间及其与投资人风险偏好之间的波动溢出效应。研究结果表明:(1)两种定价模式下投资人的收益率均具有明显的波动聚集性,平台集中定价下收益率波动不具有杠杆效应,而市场定价下收益率波动具有与传统金融市场不同的"放大利好,缩小利空"的反杠杆特征;(2)两种定价模式下的投资人实际收益率具有明显的双向波动溢出效应,网贷平台可通过平台定价产品的收益率波动有效引导市场定价产品的收益率的波动;(3)受投资人信息处理能力的限制,反映投资人风险偏好的预期收益率对两种定价模式下的实际收益率波动并不敏感。

P2P网贷行业综合收益率的影响因素分析

行业风险是影响P2P综合收益率的决定因素,市场利率目前的影响较弱。同时,平均借款期限表现为风险效应大于收益效应,而在具体类别P2P平台研究中,发现对于风险较低类别的P2P平台,平均借款期限表现为收益效应大于风险效应。

货币政策对P2P网贷市场利率的影响研究

本研究以人人贷网贷平台2.5万笔借款为研究对象,分析了2015年8月26日我国央行降息降准的货币政策实施前后一个月内P2P市场利率变化。研究发现,P2P市场利率不仅仅受到来自商业银行的供给效应与价格效应的直接影响,还可能受到一些调节机制的间接影响。实证数据分析表明,我国P2P市场的利率形成机制是高度市场化的,并且市场具备买方市场的特征。降息降准的货币政策实施对P2P市场的利率下降产生了显著影响:在控制其他因素后,政策使得P2P市场利率平均下降54个基点。研究还进一步发现了货币政策实施对消费属性的借款影响较小,而且对我国东部和中西部地区的影响不存在差异;并且,货币政策实施提高了P2P买方的市场地位:借款金额每提高1%,平均利率额外下降11个基点。此外,货币政策实施后,市场整体的风险偏好有所提升:借款每增加一个月,需要补偿风险的利率额外下降一个基点。

基于BP神经网络的P2P网贷市场信用风险评估

分析了P2P网贷平台的传统金融风险和信息科技风险,提出P2P网贷市场信用风险评估指标体系,设计了基于BP神经网络的风险评估模型,并用matlab软件进行仿真,运行结果验证了提出的评估模型的有效性、准确性和便捷性。

软信息能否缓解P2P网贷市场中的羊群行为?

文章以"人人贷"网络借贷平台2011年8月15日至2014年8月20日交易数据为样本,通过Python编写网络爬虫程序抓取14936个有效借款订单,采用线性回归模型,按投标记录进行等时间段划分,分析借款人提供的借款陈述等软信息能否缓解P2P网贷市场投资者的羊群行为。实证表明,借款陈述的文本长度与羊群行为存在负相关关系,即借款描述等软信息的增加可适度缓解投资者的羊群行为。对此,建议国内网贷平台应借鉴国外P2P网贷平台的运行经验,提供更多的软信息以引导投资者合理决策。

引入社会征信对P2P网贷市场交易可能性的影响

随着监管的深入和P2P平台信息中介身份的明确,借贷双方之间的信息不对称问题进一步凸显,成为P2P网贷行业发展的桎梏。引入社会征信,建立基于社会征信的P2P网贷模式,根据借款人和投资者参与约束,推导出有无征信参与下P2P网贷市场借款人和投资者的利率极值。结果表明:在无社会征信时,低质量借款人承受利率能力更强;社会征信的引入,通过使低质量借款人承担比高质量借款人超过某一临界值的征信成本,逆转高质量借款人承受利率的能力,并且扩大P2P网贷市场交易可能性集合。最后,利用数值分析验证相关结论。

P2P网贷市场演化:基于系统动力学的仿真研究

准确把握P2P网贷市场的演化规律,对其发展至关重要。采用系统动力学方法,综合考虑市场内外因素,建立P2P网贷市场演化模型并对P2P市场在2014年7月至2017年4月间的演化情况进行仿真。研究表明:未来的P2P网贷余额数量将逐步攀升,但受到竞争压力与监管力度变化的影响,其平台数量会不断减少,出现强者愈强的局面;网贷市场对政府监管力度的敏感程度较高,受政策的影响程度较大;提高P2P网贷市场的征信能力是增强其活力的重要途径。

我国P2P网贷市场投资人的羊群行为研究——基于拍拍贷平台的实证分析

本文采用我国P2P网贷市场中纯线上运营模式的拍拍贷平台数据,以2015年8月有效投标项目为样本,基于Logistic模型分析了我国P2P网贷环境下的投资人羊群行为及其背后所反映的信息不对称现象。研究表明:投资人的羊群行为是存在且显著的,标的项目已筹集的投资金额和已有的投标人数越多,越能吸引到后续投标,而标的项目相应的借款信息和借款人财务信息也会对吸引后续投标产生一定的影响;投资人对信息不对称程度更高的标的项目,更需要观测其他投资人的决策以获得更多信息,因而更可能产生羊群行为。

互联网金融市场信用风险评估——以P2P网贷为例

以P2P网贷为例,对互联网金融市场的信用风险评估进行研究。具体而言,全面分析了P2P网贷平台面临的传统金融风险和信息科技风险,提出了P2P网贷市场信用风险评估的指标体系,设计了基于BP神经网络的信用风险评估模型,并用matlab软件进行仿真,对样本数据进行训练与检验。仿真结果验证了评估模型的有效性、准确性和便捷性,具有广阔的应用前景。

P2P网贷市场主体信用风险生成机理的博弈仿真研究

P2P网贷市场各主体产生的信用风险具有特定的生成演化机制。先采用博弈树对P2P网贷主体的信用风险生成演化进行理论分析,再基于“有限理性”的“最优反应动态”机制,建立P2P网贷过程的得益函数,对信用风险生成机理进行博弈仿真实验。研究表明,P2P网贷市场信用风险生成主体主要是借款人和P2P平台,生成大小与P2P平台年化收益率设定成正比,而与借款人通过网贷所得收益、借款人违约惩罚以及借款人长期守信所获奖励成反比。

小微企业在P2P网贷平台的融资成功率影响因素研究--基于“拍拍贷”数据的实证分析

文章基于“拍拍贷”的借贷交易数据,对小微企业在P2P网贷平台的融资成功率影响因素进行了Logistic回归分析。回归结果显示,小微企业的借款期限、借款金额、历史借款流标次数与融资成功率之间均存在显著的负相关关系;而小微企业的借款利率、借入信用得分、借出信用得分与融资成功率之间则存在显著的正相关关系。基于此,文章就如何提升小微企业在P2P网贷平台的融资成功率提出了相应的对策建议。

小微企业在P2P网贷平台的借款利率影响因素研究——基于“拍拍贷”数据的实证分析

基于“拍拍贷”的借贷交易数据,通过构建多元线性回归模型,对小微企业在P2P网贷平台的借款利率影响因素进行了实证分析。结果显示,借款金额、借款期限与借款利率之间存在显著的正相关关系,而借出信用得分与借款利率之间则存在显著的负相关关系。此外,小微企业融资往往具有“短、小、急、频”的特点,为此,小微企业可通过采取缩短借款期限、减少借款金额的高频融资策略来降低其借款利率,进而降低其融资成本。

从中美差异性透视我国P2P网贷市场的发展

由于中美监管体制、信用体系以及市场机制的不同,使得中美P2P发展在规模与风险、经营模式、投资者资金安全性保障以及平台运行质量等方面表现出极大的差异性。当下而言,政府当局应该正视这种差异性的存在,并能够透过中美P2P发展的差异性,结合国内现实情况,取其精华,去其糟粕,从明确监管法规,加快多层次监管体系建设入手,规范我国P2P网贷市场的发展;以完善的信用体系建设为抓手,鼓励行业自律来实现经营模式的转变;以合法合规经营为原则,着力推进多层次资本市场体系建设,降低投资者资金风险,最终实现我国P2P网贷市场的健康、可持续发展。

股票市场对P2P网贷市场交易活跃度的影响——基于“拍拍贷”平台的实证研究

近十年来,P2P网贷作为一种高收益的投资工具在我国得到了蓬勃的发展。论文分析了股票市场变化对P2P网贷市场交易活跃度所造成的影响。通过实证研究发现,股市收益率对P2P网络借贷行为交易活跃度有负向影响,即"牛市"使P2P市场交易活跃度冷却,而股市低迷时则给P2P市场带来交易热度。该结论无论是对P2P平台的自身发展还是监管部门的政策制定都具有一定现实意义。

基于互联网金融的P2P网贷市场SWOT分析

近年来我国互联网金融P2P网贷业务发展较快,通过对P2P网贷业务的SWOT分析,探讨P2P网贷业务在未来金融业竞争中可能存在的操作风险、流动性风险和信用风险,并提出相应解决措施,以促进P2P网贷业务尽快适应金融市场发展、适时制定经营策略、调整营销模式和完善竞争战略。

金融科技对P2P网贷风险与信用评分的影响

随着金融科技(FinTech)的快速发展,P2P (Peer-to-Peer)网贷模式经历了显著的变革。本研究旨在探讨金融科技如何影响P2P网贷业务模式,特别是在风险评估和信用评分精准度方面的作用。通过综合分析金融科技的核心技术——包括人工智能(AI)、大数据、区块链技术——本文揭示了这些技术如何帮助金融机构提高信用评分的准确性和风险管理的效率。本文以“人人贷”为案例,利用Logistic回归模型分析了贷款人信用风险评定的影响因素,突出了金融科技在优化信用评估流程中的关键作用。结果表明,通过利用AI和大数据进行深入分析,可以更准确地识别借款人的信用风险,从而减少违约率并优化贷款决策过程。此外,本研究讨论了金融科技在提高P2P网贷监管效率和促进行业健康发展中的潜力。然而,金融科技的应用也带来了隐私保护和数据安全等挑战。文章最后建议,通过建立健全的监管框架和加强技术安全措施,可以最大化金融科技的积极影响,同时降低潜在风险。