投资者情绪对P2P网贷平台融资效率影响研究

发布时间：2021-12-30 20:53

　　中国P2P网贷行业发展迅猛,但是与之伴随着的负面消息也是频出,“爆雷”、“跑路”现象等屡见不鲜,挑战着投资者的投资意愿。然而,对反映P2P行业特征的投资者情绪方面的研究仍待进一步推进。P2P网贷平台作为第三方平台,其最重要功能是吸引投资,提高自身融资效率。因此,研究P2P网贷平台投资者情绪对融资效率的影响对于我国P2P行业分析投资者行为具有重要意义。借鉴传统金融市场相关研究,定义P2P网贷行业中的投资者情绪和融资效率。在剖析投资者情绪对融资效率的影响程度开展之前,需要对其表现情况进行分类分析。同时,引入行为金融学中风险偏好理论和羊群效应理论深入阐述投资者情绪对融资效率的影响机理。课题以翼龙贷平台为例,采用主成分分析法构建投资者情绪指数以及数据包络法测算平台融资效率值,并对二者的研究结果进行初步的统计分析。在此基础上,运用集成经验模态分解方法,结合GARCH模型、方差分解方法以及变量间时差相关系数方法,从短期、中期和长期三个角度考察了投资者情绪对平台融资效率的影响。研究结果表明,第一,在短期中投资者情绪指标对融资效率指标表现出明显的正相关性,影响程度是比较大的以及也是会有较长的冲击留存,... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

投资者情绪EEMD分解

哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文32图4-1和图4-2明显观察到全部本征模IMFs在频率和波动区间上均会与时间一起变化的，本征模IMFs的振幅由会由于频率的降低而趋于平缓，IMF1具有的含义是显示了投资者情绪指标和融资效率指标在最高频状态下的浮动特点，IMF6则是与之相反，揭示了这两个指标在最低频率上具有的变化特质，而残差项r一直都是在展现投资者情绪和融资效率在长期趋势上的情况。可以看出，EEMD方法确实是把具有同频特征的分解到同个本征模函数和剩余一个残差项。图4-1投资者情绪EEMD分解图4-2融资效率EEMD分解4.3本征模函数重组在图4-1和图4-2中同一尺度下比较IMF，能够清晰地观察到投资者情绪指标对融资效率指标的作用情况，但是具体的影响需要运用计量模型深入分析。在本征模函数的重构上是借鉴了Zhang等使用的方式[49]，先是对本征模函数IMF重构，再从中通过叠加等得到短期波动项、中期重大事件影响项和长期趋势项以及计算出本征模函数的均值趋向，见图4-3、图4-4。投资者情绪指标和平台融资效率指标在不同尺度下IMF的均值均是明显的不在0点上。将二者的所有尺度下的IMF均值都t检验，结果显示投资者情绪和融资效率在IMF5上显示了首个IMF均值偏离点。所以根据以上研究，将投资者情绪和融资效率的本征模函数IMF1～IMF4进行叠合成为高频序列，即可进行短期下分析投资者情绪和融资效率；把IMF5～IMF6进行叠合得到低频序列，即可进行二者的中期分析；残余项则是二者长期项的体现。经过分解和重构，投资者情绪和融资效率的完整趋势已经明了，二者的波动情况有直观展示。在短中长三个时期内，短期是能具体反映投资者情绪和融资效率在短期内的变化，而这种由于众多因素作用的结果是复杂多变的；中期则是一

哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文33般对市场中发生的且会在一段时期内产生影响的重大事件，这种情况下由于无法避免其留存的作用而对投资者情绪有较长影响；长期上会是行业未来发展趋势的体现。总的来说，短期上会表现出较大的波动，中期和长期显现出的是具有一定的趋势。在图4-5、4-6、4-7中，短期下，投资者情绪指标和融资效率指标变动波动会更为强烈而且极为频繁，基本上二者是呈现一个正相关的关系，可能投资者情绪对融资效率影响是有滞后性的；从中长期来看，投资者绪对融资效率影响具有明显的走势而且变动频率减少，在中期波动中投资者情绪要领先效率波动，而在长期趋势中则是无法清晰观察到。图4-3投资者情绪各层IMF均值走势图图4-4融资效率各层IMF均值走势图图4-5短期项图4-6中期项图4-7长期项注：E代表融资效率序列，T代表投资者情绪序列。4.4多尺度下情绪指数对融资效率影响分析由于根据图中所展示信息进行相关描述分析是不够精确的，会存在较大的误差，因此需要使用计量方法准确阐明翼龙贷平台投资者情绪对融资效率影响。本章会根据不同尺度下的序列使用适用的方法具体分析投资者情绪对融资效率的

【参考文献】：
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本文编号：3558945