论文基于变系数模型的中国P2P网贷利率影响因素探究，本文是数模方面论文范文数据库与利率和系数模型和影响因素方面论文如何写.
【摘 要】中国P2P网络借贷利率随着网贷市场的不断发展逐步下降,本文基于网贷之家对中国P2P网络借贷平台的分类方法,运用供求机制、风险机制、竞争机制的理论,采用面板数据和固定影响变系数模型对中国网贷市场利率的影响因素进行实证分析.研究认为,P2P网贷利率受借款期限影响显著,不同系别平台的利率对借款期限的敏感性不同,银行系平台网贷利率对借款期限的变动最为敏感；网贷市场上基于投资角度的资金供给量相对于需求量过剩；各个背景的平台均受其它互联网金融的影响,互联网金融市场内部存在联动效应,因此研究P2P网贷市场利率的决定时应考虑其它互联网金融市场的影响.
【关键词】P2P网贷 利率决定 平台背景
一、引言
作为互联网金融主要代表的P2P网络借贷于2007年在我国开始出现,截止到2018年4月底,全国P2P行业累计平台数量已达到6109家,P2P网贷行业历史累计成交量达到69758.04亿元,P2P网贷市场发展到万亿级规模.近年来,随着P2P网贷行业相关监管措施的不断出台,网贷行业平均利率近年来不断下降.有关P2P网贷行业利率的影响因素的研究目前还很稀少,因此本文以不同背景的P2P网贷平台数据为切入点,研究P2P网贷行业利率的影响因素,以期为网贷行业合理健康发展提出具体建议.
二、变量设计及数据选取
(一)变量设计
1.供需因素.在P2P网贷交易市场中,资金的供给和需求是影响利率形成的两大宏观因素.本文尝试采用主成分方法对投资人数和借款人数两个相关变量进行可靠性分析和因子分析,将之转化成用户规模这一变量,作为衡量供给和需求的替代变量.
2.风险因素.在P2P网贷交易市场中,风险是投资人在投资时考虑的一项主要因素.一般来说,借款期限越短,风险越小,利率越低.因此,选取借款期限作为衡量投资风险的替代变量.
3.成本因素.投资人和借款人还会考虑资金的机会成本.在P2P网贷市场中,投资人、借款人分别将P2P作为理财方式和融资方式的一种,因此双方都会考虑资金的机会成本.本文采用同为互联网金融的天弘基金余额宝的月平均收益率作为衡量投资人、借款人成本的替代变量,研究其对P2P网贷利率的影响.
(二)数据选取
从网贷之家选取民营系、银行系、上市系、国资系、风投系五个类型平台的月平均利率、平均借款期限、当月投资人数、当月借款人数数据.余额宝收益率（IFR）数据的信息公布相对公开且频率较高,从天弘基金选取每日7日年化收益率数据,样本区间为 2015年1月1日至2017年10月31日.出于稳定性考虑,对P2P平台月平均利率做取对数处理,对余额宝7日年化收益率按月取平均数得到余额宝月平均收益率序列.
如表1所示,本文运用因子分析方法从投资人数和借款人数这两个变量中提取出用户规模主成分,第一主成分在两个变量上的解释方差除民营系为81%以外,其余四个系别均在92%以上,因此选取第一主成分为用户规模.
表1 各系别主成分分析结果
构建如下面板数据模型,其中对数收益率序列为被解释变量,其余为解释变量：
LNSYL_i等于αi+β1PC_i+β2JKQX_i+β3YI_i+ui,i等于1,2,…,5（1）
式（1）中：系别标识数字i取值从1到5,分别对应民营系（MY）、银行系（YH）、上市系（SH）、国资系（GZ）、风投系（FT）.LNSYL为各系别平台月平均收益率的对数；PC为用户规模；JKQX为借款期限；YI为余额宝月平均利率.
三、实证分析
(一)面板数据单位根检验
检验结果如表3所示,进行一阶差分后的四个变量的三种检验方法下均可拒绝原假设,即四个变量是均为一阶单整序列.
表2 单位根检验
(二)模型设定形式检验
为避免模型设定的偏差,改进参数估计的有效性,使用协方差检验对如下两个假设进行检验：
H1：β1等于β2等于…等于βN；H2：α1等于α2等于…等于αN,β1等于β2等于…等于βN
利用协方差分析检验（N等于5,k等于3,T等于31）,统计结果如下：
变截距、变系数的残差平方和：S1等于0.587753
变截距、不变系数的残差平方和：S2等于1.375549
不变截距不变系数的残差平方和：S3等于6.528732
F2等于85.2858>F0.05（16,135）等于1.67；
F1等于15.07896>F0.05（12,135）等于1.75,所以拒绝假设H1,结论为应使用固定影响变系数模型（EGLS）拟合样本.
(三)EGLS回归结果分析
EGLS回归结果见表4.
表3 EGLS回归结果
注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平.
采用固定效应变系数模型的结果表明,用户规模变量系数均为负,说明用户规模与P2P网贷利率呈负相关关系,网贷利率随着用户规模的扩大而不断下降,网贷市场上的资金供给长期高于资金需求.
一方面,从市场供求来看,P2P网贷市场上的资金需求较为稳定,而根据国家金融与发展实验室发布的国内首份《国人工资报告》显示,2005年至2016年,我国居民工资理财规模（工资理财规模即工资中主动理财的支出额占可支配收入的比重）增长接近10倍,而同期国人工资增长不足3倍,市场上存在着巨额的理财需求.作为新型理财方式,网贷市场上长期的资金供给压力一定程度上起到了压低P2P网贷行业利率的作用.
另一方面,监管层相继出台了《网络借贷信息*机构业务活动管理暂行办法》等监管条文,P2P网络借贷平台面临种种合规压力.对于有自主定价能力的平台,降低利率可以吸引更多优质借款人,加强资产端业务,同时还可降低风险,因此,监管机构监管措施的出台倒逼P2P网贷平台降低利率,促进了整个行业的良性发展.
另外,国资系、银行系、上市系、风投系借款期限变量的系数均为正,网贷利率和借款期限呈正相关性.国资系、银行系网贷平台的借款期限系数较大,民营系、上市系网贷平台的借款期限系数较小,反映出国资系、银行系的网贷平台利率对借款期限变动更为敏感,当借款人的借款期限延长时,国资系、银行系的平台要求借款人承担更高的利率成本.
另外,上市系、国资系、风投系的平台的余额宝利率系数均为正,表明余额宝利率与P2P网贷利率存在正相关关系.当余额宝利率上升时,P2P网贷利率相应的也会随之提高,说明互联网金融内部存在联动效应.
(四)面板数据协整检验
经过单位根检验得出各指标序列均为一阶单整序列,本文使用基于残差的ADF检验法进行检验,结果表明四个指标变量之间存在长期的协整关系.检验结果如表4所示：
表4 协整检验结果
四、结论
P2P网贷行业利率随着用户规模的不断扩大呈现出下降趋势,一方面反映出网贷市场上资金供给量大于资金需求量,另一方面反映出网贷行业的监管政策有效降低了行业利率,对引导网贷市场健康发展起到了积极作用.监管层在制定网贷行业政策时应侧重加强网贷市场投资者金融教育,引导网贷市场投资人理性投资.
其次,P2P网贷行业利率受借款期限影响显著,不同背景平台的P2P网贷利率对借款期限的变化敏感程度不同.P2P网贷市场通过引入银行资本、国有资本能够有效降低网贷市场利率,减少平台跑路现象,有利于网贷市场健康发展.
最后,P2P网贷平台的利率形成受其他互联网金融的影响,互联网金融市场之间存在联动效应.监管部门在制定网贷相关政策时应考虑互联网金融市场中不同互联网金融模式之间的影响,以提高政策的有效性.
回顾述说：此文是关于对不知道怎么写利率和系数模型和影响因素论文范文课题研究的大学硕士、数模本科毕业论文数模论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
参考文献：
1、 基于SWOT模型的P2P网贷行业探究 基于SWOT模型的P2P网贷行业发展探究王曙光 秦 雪（青岛理工大学,山东 青岛 266520） 【摘要】近年来,随着各项监管政策的落地,P2P网络信贷行业正逐步从野蛮生长向合规发展阶段跨越 本文主.
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