本文關鍵詞： P2P網(wǎng)絡借貸 投資者行為 平臺信任 出借意愿　出處：《西北大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：P2P網(wǎng)絡借貸作為互聯(lián)網(wǎng)技術與傳統(tǒng)金融結合的創(chuàng)新產(chǎn)物,在緩解“融資難”問題的同時,也為投資者提供了新的投資渠道。P2P網(wǎng)絡借貸平臺眾多且良莠不齊,借款項目紛雜且風險頻發(fā),使得投資者必須謹慎決策。因此,投資者如何選取投資平臺和項目的投資行為值得關注。在文獻梳理和現(xiàn)狀分析的基礎上。首先,構建投資者行為模型,將投資者行為分解為產(chǎn)生平臺信任和出借意愿兩個連續(xù)過程。其次,運用爬蟲軟件抓取平臺信息和“拍拍貸”交易數(shù)據(jù);采用多元線性回歸模型對投資者平臺信任進行實證;用分位數(shù)回歸模型對借款項目不同進度下投資者出借意愿進行實證;用決策樹模型對投資者行為進行評價。結果發(fā)現(xiàn):(1)P2P網(wǎng)絡借貸投資者選取平臺時,投資收益率、借款人數(shù)、平臺評分、平臺注冊地、上線時間對其影響顯著,平臺借款期限、投標保障、平臺注冊資本、平臺背景對其影響不顯著。(2)投資者出借意愿在不同借款進度上的影響因素也不同。在低借款進度時,投資者出借意愿的影響因素有:借款金額、借款期限、借款利率、風險偏好、借款人歷史成功還款次數(shù)、借款人年齡、借款人受教育程度和借款人信用等級等;在高借款進度時,投資者出借意愿只受幾個核心變量的影響,包括:借款金額、借款期限、借款利率、風險偏好和借款人信用等級。(3)投資者對風險信息識別不足,并不能將信用差的借款人識別出來。最后,針對研究結論,結合P2P網(wǎng)絡借貸存在的問題,從平臺及其監(jiān)管部門和投資者兩個角度提出了相關建議。論文研究結論具有一定理論價值和現(xiàn)實意義。不僅為P2P網(wǎng)絡借貸投資者行為研究貢獻微薄之力,還可以指導P2P網(wǎng)絡借貸環(huán)境改善和投資者風險控制,促進P2P網(wǎng)絡借貸的健康發(fā)展。
[Abstract]:P2P network lending, as an innovative product of the combination of Internet technology and traditional finance, not only alleviates the problem of "financing difficulties", but also provides investors with new investment channels. P2P network lending platforms are numerous and intermingled. The variety of loan projects and the frequent risks make investors have to make careful decisions. Therefore, how investors choose investment platform and investment behavior is worthy of attention. First of all, based on the literature review and current situation analysis, it is necessary to pay attention to how to choose the investment platform and the investment behavior of the project. Construct investor behavior model, decompose investor behavior into two continuous processes: creating platform trust and lending willingness. Secondly, crawler software is used to capture platform information and PPDAI transaction data. The multivariate linear regression model is used to demonstrate the investors' platform trust, and the quantile regression model is used to demonstrate the investor's willingness to lend under the different progress of the loan project. The decision tree model is used to evaluate the behavior of investors. The results show that the investment rate of return, the number of borrowers, the platform score, the place of registration, the online time have a significant impact on the behavior of the investors when they choose the platform, and the loan period of the platform is significant. Bidding protection, platform registered capital, platform background have no significant influence on it. (2) investors' lending willingness has different influence factors on different loan schedule. At low loan rate, the influence factors of investors' lending willingness are: loan amount. Borrowing term, interest rate, risk preference, times of successful repayment, borrower's age, borrower's education level, borrower's credit rating, etc. Investors' willingness to lend is affected by only a few core variables, including: the amount of money borrowed, the maturity of the loan, the interest rate on the loan, the risk preference and the borrower's credit rating. Can not identify the borrowers with poor credit. Finally, according to the conclusions of the research, combined with the problems of P2P network lending, Some suggestions are put forward from the perspective of platform, supervision department and investors. The conclusion of this paper has some theoretical value and practical significance. It not only contributes to the research of P2P network lending investors' behavior, but also contributes a small contribution to the research of P2P network lending investors' behavior. It can also guide the improvement of P2P network lending environment and investor risk control, and promote the healthy development of P2P network lending.
【學位授予單位】：西北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F724.6;F832.4

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