本文選題：PP網(wǎng)絡(luò)借貸 + 行業(yè)聲譽(yù)　； 參考：《軟科學(xué)》2017年07期

【摘要】：構(gòu)建行業(yè)選擇影響借款人融資狀況的理論模型,分析互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)上行業(yè)聲譽(yù)對(duì)借款人融資可得性的影響程度。利用P2P網(wǎng)絡(luò)借貸——"人人貸"網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù),從借款訂單的中標(biāo)概率、利率水平兩個(gè)角度檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)借貸過(guò)程中借款人所在的行業(yè)屬性對(duì)融資可得性的影響程度,并采用傾向得分匹配法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果顯示,網(wǎng)絡(luò)借貸融資中對(duì)借款人選擇存在著明顯的行業(yè)偏向,說(shuō)明借貸市場(chǎng)存在行業(yè)信號(hào)傳遞作用,并進(jìn)一步估算各行業(yè)的聲譽(yù)價(jià)值,以提高網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)效率。
[Abstract]:This paper constructs a theoretical model of industry selection that affects the financing status of borrowers and analyzes the influence of industry reputation on the availability of borrowers' financing in the Internet financial market. Using the transaction data of P2P network lending-"everyone loan" website, this paper tests the degree of the influence of the borrower's industry attribute on the financing availability from two angles: the probability of winning bid and the level of interest rate. And the tendency score matching method is used to test the robustness. The empirical results show that there is an obvious industry bias to the choice of borrowers in the network lending financing, which indicates that the lending market has the role of industry signal transmission, and further estimates the reputation value of various industries in order to improve the efficiency of the online lending market.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目(15BJY160)
【分類號(hào)】：F724.6;F832.4

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1972912