以2017年6月-2018年7月期間我國18家P2P網(wǎng)絡借貸平臺為研究樣本,考察了P2P網(wǎng)絡借貸平臺資金杠桿對其成交量影響及其作用機制。通過單因素方差分析及面板門檻模型回歸發(fā)現(xiàn),第一,P2P網(wǎng)絡借貸平臺兼具風險屬性以及人氣屬性。對于成交量大、信譽高、安全性強的"大平臺",高資金杠桿率所展現(xiàn)的,是其具有較高的人氣屬性;對于規(guī)模較低的"小平臺",高資金杠桿率展現(xiàn)的則是其高風險屬性。第二,"暴雷潮"期間,"小平臺"的資金杠桿率與成交量呈負相關關系,即投資者更傾向于投資"低杠桿"的"小平臺"。第三,在市場環(huán)境不同的階段,投資者對低杠桿平臺的偏好程度不同。本研究為之后對于P2P風險以及P2P投資者行為的研究拓展新的研究方向,同時為政府及相關部門對P2P行業(yè)制定相關監(jiān)管政策提供參考。 

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、文獻綜述
三、邏輯分析與假設
四、模型設計
    （一）樣本選取
    （二）變量定義
        1. 成交量（VOL）。
        2. 平均借款期限（TERM）。
        3. 注冊資本（CAPITAL）。
        4. 待還余額（BALANCE）。
        5. 資金杠桿（LEV）。
        6. 資金杠桿（加權后）（LEV’）。
        7. 收益率（RATE）。
        8. 中國網(wǎng)貸景氣指數(shù)（INDEX）。
        9. 杠桿大�。ㄌ摂M變量）（Dummy＿LEV）。
    （三）模型構建
        1. 模型的初步設定。
        2. 模型的檢驗。
五、實證結果與分析
    （一）描述性統(tǒng)計
    （二）單因素方差分析
    （三）回歸結果分析
        1. 平穩(wěn)性檢驗。
        2. 實證結果。
        3. 回歸結果分析。
六、結論與貢獻


【參考文獻】：
期刊論文
[1]美國上市P2P網(wǎng)貸企業(yè)杠桿率、流動性風險與經(jīng)營績效[J]. 焦永香.  重慶工商大學學報(社會科學版). 2020(04)
[2]政府監(jiān)管與P2P網(wǎng)貸平臺發(fā)展[J]. 趙建國,白昌易,于曉宇.  經(jīng)濟管理. 2019(11)
[3]我國P2P網(wǎng)貸平臺成交量的政策效應研究——基于平臺類型與地區(qū)的差異[J]. 王雄,鄒鈴.  金融理論與實踐. 2019(09)
[4]P2P網(wǎng)貸平臺財務風險分析——以拍拍貸為例[J]. 胡歡,翁陳迎,趙慧芝,彭峽.  技術與市場. 2019(07)
[5]基于投資者情感傾向的P2P市場成交量預測模型[J]. 張帥,傅湘玲,后羿.  計算機科學. 2019(S1)
[6]論P2P網(wǎng)絡借貸平臺風險管理現(xiàn)狀的研究[J]. 黃競瑩.  現(xiàn)代營銷(下旬刊). 2019(04)
[7]P2P平臺融資問題的探析——基于交易可能性集合[J]. 孫磊.  時代金融. 2019(02)
[8]我國P2P平臺經(jīng)營績效的影響因素實證研究——基于DEA-因子分析-回歸分析相結合的方法[J]. 張紅浩.  時代金融. 2019(03)
[9]P2P網(wǎng)貸平臺成交量的影響機制分析[J]. 徐梓原.  商業(yè)經(jīng)濟研究. 2018(22)
[10]P2P公司收入的影響因素分析[J]. 趙慧杰.  山東紡織經(jīng)濟. 2018(11)

碩士論文
[1]我國P2P網(wǎng)絡借貸平臺成交量的模型與分析[D]. 劉夢.東北林業(yè)大學 2019



本文編號：3683178