关于互联网借贷平台,国内外学者的研究主要聚焦在出借人、借款人、借贷平台这三个层面:出借人如何做出出借决策才能在保障一定收益的前提下降低风险;借款人如何完善借款信息吸引出借人投资;如何衡量互联网借贷平台产生的风险问题并且对其进行有效防范。其中,基于出借人与借款人层面的分析主要源于互联网借贷平台效率低下的现状。与传统银行借贷方式相比,互联网借贷平台具有更低的进入门槛,这使一部分被银行拒绝的低信用借款人进入互联网借贷平台,而又因互联网借贷平台线上交易的特征,借款人提供的信息真实性和准确性存疑,出借人难以辨别优质的借款人,交易双方信息不对称产生了严重的信任问题进而导致了互联网借贷平台交易效率低下。因而研究互联网借贷平台借款成功率影响因素问题,有利于借款人有方向的完善互联网借贷平台中的信息从而提高自身对出借人的吸引力,也有利于出借人掌握借款人更多的信息做出更理性的出借决定。
本文在理论分析的基础上,对影响互联网借贷成功率的因素提出假设,运用爬虫软件搜集人人贷平台2016年第四季度中10000条数据,对恶意发布的广告信息和信息残缺严重的数据进行剔除,最终选取8830条投标数据作为本文的研究样本,建立多元回归模型实证检验影响我国互联网借贷平台成功率的因素,本文的研究有助于增进互联网借贷中出借人与借款人的相互信任,提高互联网借贷平台融资效率。
二、文献综述
(一)国外相关研究评述
(二)国内相关研究评述
(三)文献评述
三、互联网借贷成功率影响因素实证分析
(一)样本选择和数据来源
人人贷平台作为中国最早一批互联网借贷平台之一,借贷交易量大、客户资源广泛的特点保证了样本数据采集来源丰富,保障了样本数据的数量;人人贷覆盖地域全面,有利于样本数据更全面,更具有代表性。
因此本文运用爬虫软件搜集人人贷2016年度第四季度10000条散标数据,剔除信息缺失较为严重与恶意发布的信息170条,剩余8830条散标数据作为样本。样本散标数据的主要字段包括:借贷总额、年利率、年龄、学历、工作时间、收入、认证方式等 。论文使用EVIEWS7.0和EXCEL软件进行统计分析。
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