论文总字数：24075字

摘 要

P2P网络借贷是民间借贷借助互联网近年来的飞速发展而产生的融资方式。本文主要研究我国P2P网络借贷出借人的出借意愿影响因素，通过查找阅读和比较文献，整理出研究P2P网络借贷行为所需的理论基础。

通过爬虫软件抓取的数据，建立模型分析影响P2P网络借贷出借人的出借意愿的影响因素。由于P2P网络借贷平台的借款成功率一直较低，因此如何提高借款成功率就成为了广大小额融资者重点关注的问题，这也是网络借贷平台所重点关注的问题。本文从该角度出发，研究影响P2P网络借贷出借人出借意愿的主要因素，并以此为P2P网络借贷主体提供决策依据。

通过二元Logistic回归模型进行实证分析得到如下结果：借款人的借款金额、借款期限和借款意愿都能显著影响到出借人的出借意愿。借款人所提供的“软信息”部分显著影响出借人的出借意愿。借款人的性别、年龄、学历等对出借人的出借意愿没有显著影响。基于实证分析从投资者、监管者和P2P平台三方面提出合理的政策建议，以促进我国P2P行业健康有序发展。

关键词：P2P网络借贷；出借意愿；Logistic回归：影响因素分析

Abstract

P2P Internet lending is a financing method that private lending has generated through the rapid development of the Internet in recent years. This paper mainly studies the influencing factors of lending willingness of lending lenders in our country. Through finding reading and comparing literature, we need to sort out the theoretical basis for studying lending behavior of P2P networks.

Using data captured by reptile software, a model was established to analyze the factors that influence the lending intention of P2P network lenders. Since the success rate of borrowing on P2P network lending platforms has been relatively low, how to increase the success rate of borrowing has become a major concern for the majority of microfinancers. This is also an issue that the Internet lending platform has focused on. From this perspective, this paper studies the main factors that influence the lending intention of P2P lenders and lends the decision-making basis for the lending entity of P2P networks.

The empirical analysis of the binary Logistic regression model yielded the following results: Borrower's borrowing amount, loan period, and borrowing intention all significantly affected the lender's willingness to lend. The "soft information" provided by the borrower significantly affects the lender's willingness to lend. The borrower’s gender, age, education etc. have no significant effect on the borrower’s lending intention. In view of the empirical analysis, reasonable policy suggestions are proposed from investors, regulators, and P2P platforms in order to promote the healthy and orderly development of China's P2P industry.

KEY WORDS: P2P network lending, lending willingness, Logistic regression, analysis of influencing factors

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 引言 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究目的及意义 1

1.3 研究内容和思路 2

1.4 可能的创新和不足 2

第二章 文献综述及相关理论基础 4

2.1 文献综述 4

2.1.1 硬信息 4

2.1.2 软信息 4

2.1.3 文献评述 5

2.2 理论基础 5

2.2.1 信息不对称理论 5

2.2.2 行为金融理论 6

2.2.3 信任理论 6

第三章 理论模型构建与数据处理 7

3.1 构建理论模型 7

3.2 数据来源 7

3.3 变量指标的选取 8

3.4 理论假设 9

第四章 P2P网络借贷出借人意愿的实证研究 11

4.1 二元Logistic回归模型介绍 11

4.2 回归结果分析 11

4.3 假设验证结果 15

第五章 结论与建议 16

5.1 结论 16

5.2 建议 16

5.2.1 投资者建议 16

5.2.2 监管者建议 17

5.2.3 P2P平台建议 18

致谢 19

参考文献 20

引言

研究背景

伴随着2007年国内首家P2P网络借贷平台“拍拍贷”的诞生，P2P网络借贷平台在中国的发展已经走过十一个年头。P2P网络借贷平台是由于小额借贷借助互联网的迅速发展而产生的，其发展变革了传统银行的存贷款业务模式。传统银行贷款业务一般面向中大型企业，个体小微企业的贷款问题在此情况下很难得到妥善解决，对于资金的迫切需求使得P2P网络借贷自诞生伊始便有着广阔的发展前景。不仅如此，P2P网贷平台的发展也为资产配置提供了渠道，提高了社会闲置资金的使用效率。

P2P网络借贷平台最早成立于2005年，是英国境内名为Zopa的网站。这类平台的经营模式迅速被大家知晓并在全球范围内如雨后春笋般广泛发展。目前，P2P网络借贷平台以英国Zopa、美国Prosper和Lending Club为典型代表。我国P2P网络借贷平台自成立之初至2014年，由于较好改善了众多小微企业融资困难的局面，一直都是处于被鼓励状态，这期间的行业监管基本处于真空状态。在这种情况之下，部分P2P网络借贷平台被利益所驱动做出激进行为，骗资、非法集资情况时常发生。面对风险愈发被放大的P2P网络借贷市场，政府也开始重视该问题，并出台相关举措来遏制P2P网络借贷发展的不好势头。《互联网金融信息披露个体网络借贷标准》和《中国互联网金融协会信息披露自律管理规范》的出台正式标志着政府开始大力度整治病态P2P网络借贷市场，通过规定P2P网络借贷平台的中介地位，严格控制P2P网络借贷平台的经营活动，希望P2P网络借贷行业发展回归正轨。

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