【摘 要】
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近年来,互联网金融迅速发展,P2P网络借贷作为互联网金融的典型模式之一,其对于资金借贷双方具有重要意义,能够有效促进普惠金融的发展。然而,由于高度的信息不对称,可能导致
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近年来,互联网金融迅速发展,P2P网络借贷作为互联网金融的典型模式之一,其对于资金借贷双方具有重要意义,能够有效促进普惠金融的发展。然而,由于高度的信息不对称,可能导致其中存在非理性羊群效应、信用评价困难等问题。国内P2P平台较多,为了满足客户的需求,自动投标机制极大地提高了交易效率,节约了交易时间,但是自动投标机制对羊群效应的影响,尚无文献研究。此外,虽然P2P网络借贷能够缓解资金供求双方的矛盾,但是交易双方高度的信息不对称加大了贷款违约风险,如何有效地进行信用评价已经成为研究的热点。故本文围绕上述两点展开研究。第一,研究P2P网络借贷中自动投标机制对羊群效应的影响。首先,收集拍拍贷平台的交易信息,对P2P网络借贷市场行为模式进行分析。其次,依据信息不对称、羊群效应等相关理论,对P2P网络借贷中的羊群效应及其影响机制开展研究,并提出研究假设。最后,通过面板数据回归,实证检验了自动投标机制环境下的羊群效应问题。实证结果不仅表明P2P网络借贷中存在羊群效应,而且发现自动投标机制可以减弱羊群效应。更进一步,自动投标机制与借款金额、借款期限等变量类似,都表现为理性羊群效应。第二,研究P2P网络借贷中的信用评价。首先,阐述了一个能够在复杂数据环境下擅于处理分类问题的XGBoost模型,并给出重要变量判断方法。其次,在一个公开的大规模信用卡违约数据集上,检验XGBoost模型的性能并将其与Logistic回归、Lasso-logistic回归、决策树、随机森林等模型与方法进行比较。最后,将其引入到P2P网络借贷信用评价中,对拍拍贷网络借贷平台真实借贷数据进行实证分析。实证结果表明:在对P2P网络借贷大规模、非均衡数据进行信用评价时,XGBoost模型不仅能够得到比已有模型更高的AUC值,而且能够识别出关键变量。这些研究结果,为改善交易机制以促进P2P网络借贷健康发展提供了决策参考,对于P2P网络借贷违约的预测与控制等都具有重要意义。
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