论文总字数：16269字

目 录

一、 引言 1

二、 文献综述 2

三、 实证理论模型选取 3

3.1 GARCH模型 3

3.2 EGARCH模型 4

3.3 统计检验说明 4

四、 网贷利率与SHIBOR利率波动关系实证研究 5

4.1 变量设计 5

4.2 数据描述性统计 6

4.3 ARCH模型自相关检验 6

4.4 网贷利率波动性分析 7

4.5 网贷利率杠杆效应分析 7

4.6 网贷利率和shibor利率的互动效应和波动传染分析 8

4.6.1 Johansen协整检验 8

4.6.2 Granger因果检验 8

4.6.3 脉冲效应检验 8

五、 结论以及政策建议 10

5.1 主要实证结论 10

5.2 政策建议 10

参考文献： 12

致谢 14

P2P网贷利率与SHIBOR利率波动关系的实证研究

陈昌吉

，China

Abstract：This paper mainly studies the volatility relationship between the p2p online loan interest rate and the short-term market interest rate of Shanghai interbank dismantling rate, and adopts 500 sample data from January 4, 2016 to January 15, 2018. Using the GARCH model and related derivative models, the fluctuation characteristics of the loan interest rate of the P2P network were studied. Further, Johansen test, Granger test and impulse response test were used to analyze the interaction effect between the P2P network loan interest rate and the shibor interest rate. The research results show that there is no obvious leverage effect on the online loan interest rate. That is to say, in real life, the impact of fluctuations in the online loan interest rate fluctuation is basically the same as the impact of the interest rate fall. There is a long-term and stable co-integration relationship between online loan interest rate and shibor; online loan interest rate is greatly affected by shibor, and has little effect on shibor interest rate. Basically, the unilateral spillover effect of shibor on online loan interest rate.

Keywords: Interest Rate；Shibor；coordinating relationship；borrowing and lending

引言

21世纪以来，伴随着科技的进步和社会发展，互联网技术也因其便利性渗透入我们日常生活中的方方面面。大量依托于互联网的平台和产业，例如第三方交易平台、网上银行等金融创新服务的出现吸引了大批投资者和融资者的目光，并对商业银行等传统金融服务机构产生重大冲击和影响。

“互联网金融”这一概念由谢平和邹传伟（2012）年首次提出，并引发了学术界的广泛关注和讨论，甚至在政府相关报告中也多次提及这一概念。随着时间的推移，学者们发现“互联网金融” 的意义不仅限于概念层面，这一新生金融商业模式对中国传统金融服务行业的发展影响愈来愈大，对中国的经济发展影响愈来愈深，因此受到政府部门和业界的持续关注。伴随着中国人民银行对利率市场化的推进，影响互联网金融市场利率的因素大部分取决于资金市场的供求以及新型货币政策。上海同业拆解市场利率作为中国短期资金市场化的批发价格指标，可以更早市场资金供求和货币政策的影响，它对基于互联网平台的融资利率是否具有联动作用是本文的主要研究问题。

P2P网络借贷是凭借着网络平台作为媒介，从而实现点对点之间建立起金融关系。作为互联网金融中的重要组成部分，对比起传统的借贷平台，P2P网络借贷这种互联网金融产生的全新模式也因为其门槛低、借助互联网技术提高借贷效率而发展的更快，对中国金融发展影响的占比也逐渐加大。伴随着金融理念的不断推广，人们逐渐形成多种多样的理财理念，也因此带动了我国网络借贷的蓬勃发展。P2P网络借贷是基于互联网平台，从而实现人与人之间点对点的借贷。国外对于互联网金融的研究相较中国更早并且更加深入，2005年 Zopa借贷平台在英国成立，而后均已每年成交额多于去年一半的速度飞快增长。作为互联网金融的诞生地， 2006年 Prosper在美国成立，与Lending Club合力控制了美国国内大部分的借贷资金。P2P网贷于2006年在我国出现，2007年在我国上海成立了第一家P2P网贷平台“拍拍贷”，从2007到2012年期间，国内借贷平台如雨后春笋般涌现，其中尤以北京、广东、上海为甚，截至到2016年，全国范围内的借贷平台已经由当初的寥寥几家增长到2000余家，并且每年还以高额的百分比呈现膨胀式增长的姿态。截至今日，我国P2P网贷正在如火如荼的发展，如此情形自然引来了大批的专家学者对其进行研究。

政府相关部门由于缺少对P2P网贷平台的有效监管，P2P网贷平台本身发展并不是一致向前，正是由于中间参杂着虚假以及不诚信的平台，每当有平台因为资金运转不周而跑路时，都会对行业内部产生无可避免的影响，也因此打击着投资者的投资热情，如此不利于互联网金融的健康发展。因此，网贷利率作为网贷市场的核心因素，正是针对近年来互联网金融迅速发展，认识和熟悉互联网金融的突破点，也是当前中国互联网金融发展的重要因素，在以往的研究中，国内专家针对P2P的绝大多数研究都是以定性或经验分析，即侧重于理论分析，

由此反而忽略了对于P2P网贷市场的实证研究，因此，从理论和实证方面深入探讨P2P网贷利率以及其他利率的关系变得非常关键。P2P网贷利率受多方面因素影响，shibor即上海银行间同业拆放利率，作为金融市场的基准利率，直接受到央行货币政策的影响，作为投资业在进行市场资金面分析时提供的重要指标，能更早更及时的反映整个金融市场的利率水平，shibor的因其变化早于P2P网贷平台利率的变化，在每次央行对shibor进行调整后，网贷利率总会伴随着进行相同方向的变化，因此基于互联网金融的网贷利率与shibor利率之间存在一定的关系。

由此可以看出，研究互联网金融的网贷利率与shibor利率之间的影响具有重要的意义。一方面，可以拓宽对于P2P网贷的研究思路，以往都是以理论和经验为主的研究可以加上实证的佐证，也可以将P2P网贷看作是和shibor利率比较的一个整体，避免了因为对个体的过多研究而导致的不全面。另一方面，网贷利率作为P2P互联网平台融资的成本以及风险指标，是反映宏观经济运行以及资金市场融资状况的重要依据。研究互联网金融的P2P网贷利率与shibor利率之间的研究可以更为有效的把握中国经济运行的状况，金融当局也可以从P2P网贷利率波动中察觉未来宏观经济的走势，从中预见中国未来金融发展的趋势。

文献综述

国外的理论研究以及借贷平台比中国出现的早而且更为完善，国外对P2P网贷集中于对网贷的风险性的测量，其中以研究借款人的自身资质尤为突出。Duarte(2012)发现，看上去有可信度的人更容易借款并且可以拿到更低的借款利率。Pope（2012）发现，看上去对自己充满信心，自信感更足的人可以享受到更低的借款利率，然而，外表肥胖，对自己并不自信的人需要更高的利率才可以借款成功。Chen (2012）认为借款人所提供的关于家庭、种族的相关资质信息可以帮助对借款者的资质进行审查，从社会关系网络中可以达成”软信息“的提供，从而可以降低借款的风险性。Herrero-Lopez（2009）发现在群组中的借款人相较于个体会有更稳定的借款方式以及更低的借款利率，并且在借款中也存在着种族歧视，白人相较于黑人更容易借款并且享有更优惠的借款折扣，Ravina（2008）也发现外形较好的人借款时伴随着违约风险的降低。

Klafft（2008）认为借贷平台对于借款的环节应该严格把关，同年龄的社交群体对于筹资项目的影响并不大，反而是信用评级更能决定借款的利率，从而减少信息不对称引发的诸多借款问题。相反，Lin（2013）则认为借款人的社会角色尤其是朋友等可以显著降低借款利率，线上的良好关系可以正向的影响出借的成功率，并且还可以降低借款违约的风险，在借款言辞中的带有强烈情感色彩，主动性更强的言辞可以降低借款的利率。Weiss（2010）发现对借贷平台进行潜在借款人的筛选，可以有效避免逆向选择的发生。Potzsch和Bohme（2010）则认为借款人应提供能被精确计算和应用的“硬信息”，在借款人的社交关系网络中，如此信息可以适当的降低借款时的利率。Freedman和Jin(2008)基于Prosper的平台数据研究认为在有社交的情况下，在有朋友愿意作出担保的情况下违约率更低并且收益率更高。

Herzenstein（2011）认为在投资数量和借款利率的背后， “羊群效应”所带来的收益更高。Matthias（2014）认为借贷平台应该有效保护借款者的隐私问题，对于没有保证的平台，借款者将更难了解相关信息，并且还款将难以追回。Nicholas（2012）认为单纯依托于互联网关系的借贷是无效的，并且这将比朋友间的借款违约概率高得多。

沈伟熊（2015）通过对欧美定价结构的研究，指出我国定价以平台为主难以体现资金用筹情况的不合理性。谢平（2014）指出，对网贷的监管应该慎重，不仅要监管借款的行为，而且还要做到在金融机构监管的同时保护金融消费者。王达（2014）基于中美互联网金融发展的现状进行比较，得出中国互联网金融缺乏监管，互联网金融在发展的过程中存在相应的风险，不公平的竞争与垄断仍然会出现。吴晓光（2012）认为金融消费者中应添加P2P网贷平台的客户，为了保障金融稳定，需要将其置于政府的监管之下，出台相对应的金融细则来维护借贷用户的权益。尤瑞章（2010）认为，应该大力发展信用中介的作用，民间金融借贷法律法规应更加完善，民间金融发展应更加规范化。邹传伟（2012）提出互联网金融的交易可行性，储蓄者的最低收益率要低于融资者能负担的最高成本。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：16269字

相关图片展示：