P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行為中借款成功率及借款利率的實(shí)證分析金融學(xué)專業(yè)

1、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行為中借款成功率及借款利率的實(shí)證分析摘要現(xiàn)在民間出了一種新的借貸方式那就是P2P網(wǎng)絡(luò)，它使金融市場的融資效率得到了巨大的提升，從而受到了世界各地的廣泛關(guān)注。伴隨著P2P這個(gè)借貸網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的快速發(fā)展，目前的P2P網(wǎng)絡(luò)被越來越多的人所重視，而這個(gè)平臺(tái)中弊端也有很多，存在著諸多問題本文結(jié)合前人在相關(guān)領(lǐng)域的探索，依據(jù)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的概念和相關(guān)理論，在P2P網(wǎng)絡(luò)研究模型的基礎(chǔ)上，以拍拍貸為例，對(duì)這個(gè)平臺(tái)進(jìn)行了具體的研究。借用二元Logistic回歸模型和多元線性回歸模型，對(duì)P2P借貸平臺(tái)提出相關(guān)假設(shè)，進(jìn)行回歸結(jié)果分析，最后進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證，本文中為p2p網(wǎng)絡(luò)借貸提出了一些科學(xué)的建議。關(guān)鍵詞：P2

2、P網(wǎng)絡(luò)；網(wǎng)絡(luò)借貸；借款成功率；實(shí)網(wǎng)絡(luò)證研究目 錄摘要I1.引言11.1研究背景11.1研究主要內(nèi)容11.3 文獻(xiàn)綜述22 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行為的理論基礎(chǔ)32.1P2P網(wǎng)絡(luò)借貸概述32.2信任理論42.3信息不對(duì)稱理論43 理論模型的建立與模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備53.1理論模型的建立與理論假設(shè)53.1.1出借意愿影響因素分析的相關(guān)假設(shè)53.1.2出借人要求收益影響因素分析的相關(guān)假設(shè)63.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備73.2.1變量的介紹與分類73.2.2數(shù)據(jù)抓取軟件的設(shè)計(jì)91.需求與可行性分析92.軟件調(diào)試93.3樣本數(shù)據(jù)的初步分析94 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行為的實(shí)證研究124.1出借人投標(biāo)意愿的影響因素實(shí)證分析124.1.1二元

3、Logistic回歸模型簡介134.1.2回歸結(jié)果分析134.1.3假設(shè)驗(yàn)證結(jié)果204.2 P2P網(wǎng)絡(luò)出借人要求收益的影響因素實(shí)證分析204.2.1多元線性回歸模型簡介214.2.2回歸結(jié)果分析224.2.3假設(shè)驗(yàn)證結(jié)果275結(jié)語28參考文獻(xiàn)30Abstract31Key Words31致 謝32III1.引言1.1研究背景P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為一種新的民間借貸，但它的存在是短暫的，但無論從速度還是規(guī)模而言P2P貸款出現(xiàn)了令人驚訝的快速發(fā)展。 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的發(fā)展，形成的網(wǎng)絡(luò)信用正在被越來越多的人所接受。 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸能滿足融資難以照顧到的小微企業(yè)占小額信貸的融資需求和對(duì)扶貧的公眾有著很重要

4、的意義。但是，有借貸成功的款的成功率非常低，面臨的三大困難是借貸的成本和借貸的違約率比較高，這對(duì)于當(dāng)前的P2P網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)來說。特別是，中國的發(fā)展環(huán)境，P2P貸款模式的網(wǎng)絡(luò)可以在它的投資功能和融資發(fā)揮作用過多，以及扶貧的作用：1，在生產(chǎn)領(lǐng)域，是世界存款率最高的，這些存款在中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場具有不容忽視的潛力。雖然P2P行業(yè)仍然是初生牛犢，但在小微企業(yè)融資和個(gè)人財(cái)務(wù)狀況已經(jīng)顯示出罕見的潛力。這是由于P2P平臺(tái)，通過信用評(píng)級(jí)來收集信息，并根據(jù)這些優(yōu)勢聯(lián)系借款人和貸款人分配信貸的能力，能夠滿足不一樣社會(huì)環(huán)境中的需求的模式就是P2P網(wǎng)絡(luò)模式；2，財(cái)政分配的網(wǎng)絡(luò)，P2P可以解決籌集資金的關(guān)鍵社會(huì)問題，致

5、力于提高整體社會(huì)福利。一些平臺(tái)的福利已經(jīng)開始運(yùn)行，致力于P2P網(wǎng)絡(luò)，例如宜信企業(yè)下的宜農(nóng)貸平臺(tái)。中國的農(nóng)村人口數(shù)量是非常龐大的，而他們的生活水平都低于社會(huì)的平均水平，對(duì)于大多數(shù)的人而言，所以為他們提供些資金也是很必要的，將在提高農(nóng)民生活水平有很大幫助。然而，他們的銀行服務(wù)有限，對(duì)于大多數(shù)的農(nóng)村居民來說，而當(dāng)?shù)仉m然有很多并不是政府所組織的小型的信貸組織來解決這個(gè)問題，因?yàn)榫栀?zèng)的資金很少，他們還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠以發(fā)展。 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸能夠幫助他們改善生活到一定程度的標(biāo)準(zhǔn)。1.1研究主要內(nèi)容本文的內(nèi)容主要分為兩大部分：第一部分先是理論模式的建立以及理論模型數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。以拍拍貸為例的是第二部分，其進(jìn)行了實(shí)證的

6、研究對(duì)P2P的網(wǎng)絡(luò)信貸，它的出發(fā)點(diǎn)就是從出借人投標(biāo)意愿的影響因素和出借人的要求收益因素，所以就借用了兩個(gè)回歸模型，就是二元Logistic回歸模型和多元線性回歸模型，進(jìn)行相關(guān)的假設(shè)，并進(jìn)行回歸結(jié)果分析，最后進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證結(jié)果，從而對(duì)于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的運(yùn)營提出相應(yīng)的建議。1.3 文獻(xiàn)綜述在國外，發(fā)源于網(wǎng)絡(luò)的是p2p的網(wǎng)絡(luò)借貸模式，在2005年時(shí)。這種新型貸款模式的出現(xiàn)吸引了眾多研究者的關(guān)注，開始了一系列的完整的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的研究。參照國內(nèi)國外的P2P模型，開發(fā)了包括拍拍貸、人人貸等，國內(nèi)學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的專家進(jìn)行了大量的研究和調(diào)查。本文總結(jié)了P2P借貸網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀和梳理國內(nèi)外研究成果，以奠定的P

7、2P網(wǎng)絡(luò)信用風(fēng)險(xiǎn)研究的理論基礎(chǔ)。Prabhala 以及Lin 以Prosper為例，信用評(píng)級(jí)體系和操作模式是本文所研究的內(nèi)容。在這個(gè)的基礎(chǔ)上，闡述操作流程和P2P網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)借錢的運(yùn)行機(jī)制。Michael 則以Zopa為例，Zopa平臺(tái)面臨的不平等信息的問題，但透明的制度降低了其平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)，并保持壞賬的比例較低。另外，Emma將對(duì)很多國家P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的發(fā)展現(xiàn)狀展開研究，在此基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)，Zopa的水平較高有效提升了其安全性。而Zopa 3/4將不能再得到批準(zhǔn)貸款。此網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的發(fā)展水平較高，可以為客戶相關(guān)合法權(quán)益的保護(hù)提高必要的保障。這也符合一位叫吳曉光的專家的觀點(diǎn)，不能讓客戶承擔(dān)太大的風(fēng)險(xiǎn)。王

8、丹在使用定位模型的基礎(chǔ)上對(duì)此展開研究，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)可以劃分為兩個(gè)不同的種類。學(xué)者畢芾然則是風(fēng)險(xiǎn)控制體系的首創(chuàng)者，為相關(guān)工作的開展提供了有利的理論指導(dǎo)。郭衛(wèi)東的觀點(diǎn)則是要站在法律的層面考慮該領(lǐng)域的發(fā)展。為其進(jìn)一步提高創(chuàng)造有利的宏觀環(huán)境，并減少P2P平臺(tái)暗箱操作現(xiàn)象的發(fā)生。在2011年的時(shí)候，美國的一份報(bào)告說中寫到，在網(wǎng)絡(luò)中，P2P平臺(tái)有時(shí)扮演的是產(chǎn)品推銷者的角色，為某些商品的宣傳提供了較好的平臺(tái)。采取什么措施來增加P2P安全性并在現(xiàn)實(shí)生活中將其付諸實(shí)踐，引起了很多學(xué)者的重視。張?zhí)祢溨饕獙?duì)其安全隱患等方面展開研究。按照馮海悅的觀點(diǎn)，博弈論和SCP分析是在開展P2P安全性保障研究應(yīng)

9、該主要利用的理論。李瑤的研究具體方面則有所不同，再具體分析了我國行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，他認(rèn)為信息披露對(duì)于現(xiàn)階段我國P2P領(lǐng)域的發(fā)展也必不可少，應(yīng)該在科學(xué)的理論指導(dǎo)下，將信息披露運(yùn)用到其實(shí)際中來。周小娟對(duì)于P2P行業(yè)現(xiàn)階段的實(shí)際情況開展調(diào)查分析，在總結(jié)了收集到的有效信息的基礎(chǔ)上，對(duì)于如何提高P2P行業(yè)整體的安全性水平給出了自己的建議；趙海榮則是將研究的重心放在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，并對(duì)于現(xiàn)階段網(wǎng)絡(luò)在對(duì)其監(jiān)督的過程中的實(shí)際作用展開分析；王澤華則在仔細(xì)分析了現(xiàn)階段P2P的發(fā)展之后，結(jié)合相關(guān)理論知識(shí)，為監(jiān)管工作整體水平的提升找到了具體途徑。白如冰的研究結(jié)果則是，P2P平臺(tái)的產(chǎn)生離不開很多方面提供的有利條件。

10、其中數(shù)據(jù)庫和信息科學(xué)技術(shù)的發(fā)展尤為重要，其是P2P產(chǎn)生的最重要因素，之后的發(fā)展和提高也必須要在數(shù)據(jù)庫和信息科學(xué)技術(shù)的發(fā)展之下才能得以實(shí)現(xiàn)。1.4 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸概述P2P借貸是從國外引進(jìn)的一個(gè)概念，是理財(cái)網(wǎng)站的一種重要形式，這意味著通過網(wǎng)絡(luò)的平臺(tái)，有投資愿望的人可將多余資金信貸給有資金需求的人。借用P2P網(wǎng)絡(luò)從P2P小額信貸起源，但隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，從“線下”模式，展開“線上”的模式，屬于民間借貸網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展。P2P的網(wǎng)絡(luò)信貸共有三個(gè)部分組成，就是這個(gè)網(wǎng)絡(luò)借貸貸款人、P2P的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)和其的網(wǎng)絡(luò)借貸借款人。借款人通過這個(gè)平臺(tái)提出自己所需要的資金數(shù)量，向貸款人借資金，用自身的信用做抵押擔(dān)保。

11、貸款人在借貸的交易中扮演提供資金的角色，它是P2P網(wǎng)絡(luò)在信貸實(shí)踐中借款信息的獲取方。只是作為一個(gè)交易的中介，并建立一個(gè)信貸的關(guān)系，這就是P2P的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)。提供配套的信息匹配服務(wù)，因此收取的成本的傭金。借款人通過在網(wǎng)絡(luò)借貸的平臺(tái)上發(fā)出借款的信息，以此來表達(dá)自己對(duì)資金的需求，而貸款人可以查看借款人對(duì)資金需求的信息通過一些平臺(tái)，針對(duì)指定的借款人的需要的資金通過擔(dān)保承諾的方法借出資金，這就是網(wǎng)絡(luò)借貸的操作過程。這個(gè)平臺(tái)從貸款的機(jī)構(gòu)建立了借貸關(guān)系，獲取資金借給借款人，然后再通過這個(gè)平臺(tái)來還回款，平臺(tái)也在整個(gè)的借貸的過程中收入相當(dāng)比例的費(fèi)用。 2 理論模型的建立與模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備2.1理論模型的建立與理論

12、假設(shè)2.1.1出借意愿影響因素分析的相關(guān)假設(shè)決定貸款人貸款意愿的因素，利率和違約情況是主要的兩個(gè)方面。違約的情況越小則說明借出的利率越高，貸款很想要借出的可能性也越高。針對(duì)這種現(xiàn)象，有些人說出了自己的想法:1. 不管有沒有人進(jìn)行擔(dān)保，借款人當(dāng)然喜歡利息高，出借人的收益也會(huì)很好高，增強(qiáng)出借人的借出意愿，就可以很容易的得到出借人的借款，以此類推的假設(shè)。如果出借人愿意借的話，是因?yàn)槔时容^高。2. 2.如果沒有什么特殊的情況，當(dāng)借款人每個(gè)月所還的錢越少也能夠說明借款人借出的相對(duì)較少，對(duì)于出借人來說也很容易還上，但同時(shí)違約也會(huì)面臨著被網(wǎng)絡(luò)曝光的風(fēng)險(xiǎn)，所以出借人一般的違約情況也不是很常見的。但是，也有一

13、些相關(guān)的證據(jù)證明，如果借款的時(shí)間較長，那么違約狀況的發(fā)生則相對(duì)來說更容易些。讓我們來想象一下:H2:如果出借人更愿意出借，則說明，借款的期限相對(duì)來說較短，借款的金額也相對(duì)來說沒有那么多3.無論是借款人，還是出借人，他們之間的關(guān)系都是很玄妙的。每個(gè)地區(qū)的人都有不同的性格差異，所以信任的程度也都各不相同，針對(duì)每個(gè)人的經(jīng)濟(jì)收入水平都有明顯的不同，所以他們相對(duì)應(yīng)的還款能力也是不盡相同的。在一般的情況下，年齡比較大的男性借款人同時(shí)他是生活在經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的地區(qū)的，還款能力可能相對(duì)較強(qiáng)，所以一般的出借人更愿意把錢借給這一類人，再做一個(gè)猜測:H3a:年齡相對(duì)來說較大的男性同時(shí)生活在經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的地區(qū)的借款人更

14、容易被出借人所青睞；4.應(yīng)該制定相關(guān)的規(guī)定，或者通過某種方法在借款人違約的情況下，出借人依然能夠通過某種方式獲得一定的收益，找一個(gè)中間人對(duì)于出借人來說是十分有必要的，這樣可以規(guī)避一定的風(fēng)險(xiǎn)，所以我們猜測:H3b:如果想要增強(qiáng)出借人的出借意愿，可以通過抵押或者是擔(dān)保類的形式去進(jìn)行貸款5.無論是借款人還是出借人，雙方一定要了解對(duì)方的基本情況，不能粗心大意。雙方互相了解的更透徹，被曝光的信息比較多，借款人要付出很高額代價(jià)，這是因?yàn)榻杩钊说倪`約。所以一般來說發(fā)生違約事件的利率相對(duì)較低；借款人可以被進(jìn)行信用評(píng)比，而且這個(gè)評(píng)比是被官方授予的，相對(duì)來說更值得信賴，借款人如果還款的能力比較高的話，他的違約行為

15、也會(huì)很低，說明借款人的信用也很高。另外，借款多次的借款人在多次借款中都能成功也能說明他的還款能力高，被出借人所認(rèn)可，針對(duì)這種現(xiàn)象我們可以進(jìn)行猜測:H3c:得到信用分越高的借款人能夠被出借人所認(rèn)可，成功借款多次的借款人也會(huì)被認(rèn)可，這種人是有能力及時(shí)還款的。2.1.2收益分析對(duì)于出借人所做出的部分猜測:從最后一個(gè)時(shí)期的借款人去進(jìn)行分析，這種方法是逆推歸納法。在這個(gè)時(shí)候，出借人會(huì)不會(huì)進(jìn)行借款主要可以分成兩種情況去進(jìn)行討論，那就是:第一點(diǎn)就是無論最后借款人會(huì)不會(huì)按時(shí)還款，如果在出借人和還貸人之間有擔(dān)保人，那么出借人都會(huì)得到一些相應(yīng)的收益；第二點(diǎn)則是如果在出借人和借款人之間沒有擔(dān)保，出借人在借款前應(yīng)該仔

16、細(xì)考慮，自己應(yīng)不應(yīng)該借錢給借款人，借款人又會(huì)不會(huì)不還錢給自己。實(shí)際上在做了擔(dān)保的情況下，認(rèn)為借款人的違約可能是沒有，而如果是在沒有擔(dān)保的狀況下，借款人違約的概率則需要出借人做出準(zhǔn)確無誤的預(yù)測:如果借款人借的錢少，時(shí)間也很短，那借給借款人的收益也會(huì)相對(duì)比較低。H5a:如果是抵押形式的貸款，那么出借人的收益也沒有太多；H5b:年齡較大的生活在發(fā)達(dá)城市的男性借款人的還款能力高，出借人所得到的利息也較低；H5c:信用得分較高同時(shí)能夠成功多次貸款的借款人更容易被出借人所認(rèn)可，對(duì)他們的收益要求相對(duì)來說較低。3.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備3.2.1變量的介紹與分類拍拍貸是國內(nèi)第一家不用任何保障抵押模式的網(wǎng)絡(luò)借款工具，目前它

17、在國內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上相當(dāng)?shù)幕钴S，所以我們把它當(dāng)做是本文的主要研究對(duì)象。下面是一些對(duì)拍拍貸運(yùn)行操控模式的相關(guān)介紹，在進(jìn)行大部分的研究后，我們的實(shí)驗(yàn)就冷開始進(jìn)行了。根據(jù)大量國內(nèi)和國外與此相關(guān)書籍的部分研究，下面我們列舉了一些相關(guān)的信息:（1）借款數(shù)量的大小在拍拍貸這個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，借款人首先提出自己想要得到貸款的數(shù)量，到這個(gè)數(shù)量是有著一定范圍的，以后可以得到一連串的相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)這些獲得相關(guān)數(shù)據(jù)來看，借款成功的記錄有很多。（2）年利率的數(shù)額可以支付比較高的成本，讓接待者得到他們所需求的資金，喝酒時(shí)借款年利率。如果沒有什么特殊的情況，借款的利率越高，則說明，獲得借款的可能性相對(duì)來說就越高。（3）借款的時(shí)

18、間限制拍拍貸上所規(guī)定的最長借款時(shí)間不能大于一年，期限必須在1-12月中。（4）可不可以提現(xiàn)只本人才有資格將網(wǎng)絡(luò)賬戶中的金額提現(xiàn)出去，所以相對(duì)來說，風(fēng)險(xiǎn)不是很高，所以拍拍貸上的這種模式十分收到廣大借款人的青睞并且越來越收到歡迎。（5）有無擔(dān)保擔(dān)當(dāng)擔(dān)保的可以是人，也就是我們常說的擔(dān)保人，擔(dān)保人為借貸人提供擔(dān)保，如果借貸人在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)無法償還債務(wù)，那么擔(dān)保人要對(duì)此承擔(dān)相應(yīng)的職責(zé)，這樣就會(huì)大大降低出借人的風(fēng)險(xiǎn)性。（6）是不是安全標(biāo)在拍拍貸上或者出借給別人的錢等著回收的就是安全指標(biāo)。這個(gè)變量也就是名義上的變量，所以要轉(zhuǎn)化為啞變量，將這個(gè)名義上的變量，賦值是0的“不是安全標(biāo)”，而賦值為1的就將“是安全標(biāo)

19、”。3.3樣本數(shù)據(jù)的初步分析在拍拍貸上借款人的地區(qū)分布，從單筆的借款列表來看的話，浙江，上海，廣東，山東，福建這些地方對(duì)網(wǎng)絡(luò)信貸的需求是很大的，甚至達(dá)到了全部總需求的一半以上。從這些數(shù)據(jù)可以看出，對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸支持率比較高的是沿海地區(qū)和華東地區(qū)，并且對(duì)于借貸的需求量也很旺盛。在列表中對(duì)借款的數(shù)量進(jìn)行描述，結(jié)合這個(gè)地區(qū)的部分借款人，從中可以看出大多數(shù)的借款人是因?yàn)樽约旱谋容^小型的企業(yè)，比如一些來像拍拍貸這樣的平臺(tái)上，出現(xiàn)了資金緊缺的現(xiàn)象。這種小微型的企業(yè)大多數(shù)的時(shí)候?qū)Y金的需求量不是很高的，都是幾萬到幾十萬不等，對(duì)這樣的需求不重視，對(duì)于銀行等一些傳統(tǒng)的渠道，所以這些小的企業(yè)很難從他們那里獲取所需要的

20、資金。為這類的小微型企業(yè)提供了融資平臺(tái)的就是P2P網(wǎng)絡(luò)，它在幫助這些微小型企業(yè)的融資起到了很大的作用。表3-3拍拍貸用戶性別統(tǒng)計(jì)性別頻數(shù)百分比有效百分比累計(jì)百分比有效數(shù)據(jù)13075485. 685. 685. 60516214. 414. 4100.0總計(jì)35916100. 0100. 0下面的3-3表就顯示了拍拍貸上的借款人性別，占到絕對(duì)比重的是男性。表3-4拍拍貸用戶年齡段統(tǒng)計(jì)年齡頻數(shù)百分比有效百分比累計(jì)比分比有效數(shù)據(jù)26-31歲1566143.643.643. 620-25歲961726.826.870. 432-38歲773521.521.591. 9大于39歲29038.18.110

21、0. 0總計(jì)35916100.0100.0下表3-4所表示的是拍拍貸上的借款人年齡的分布，其中借款人占比重為43.6的是26-31歲的人，借款人比重占26.8的是20-25歲的人，占借款人比重21.5的是32-38歲的借款人，而占借款人比重達(dá)到8.1的是39歲以上的借款人。從中可以看出來對(duì)貸款需求量比較高的是30歲以下的年輕人，同時(shí)接受的程度也比較高，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)借貸這種新興的產(chǎn)物。表3-5拍拍貸借款申請信息統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)借款金額借款年利率借款期限Valid359163591635916Missmg000Mcan6065 .1519.84746.28Mimimum300051Maximum5000002

22、6.2412Percentiles203000183403000206603500226804971 .62210本文獲取的拍拍貸上的借款申請數(shù)據(jù)為35916條，借款申請的金額從最低的3000元到最高50萬元，平均借款金額僅為6065元，且其中80%以上都在5000元以下；借款年利率最低5%，最高為26.24（基準(zhǔn)年利率的4倍），平均值為19.85，且60%借款的年利率在20%以上；借款期限最低為1個(gè)月，最高為12個(gè)月，平均借款期限為6.28個(gè)月，且60%以上借款期限在6個(gè)月以下。表3-6拍拍貸成交借款信息統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)借款金額借款年利率借款期限Valid133601336013360Missmg0

23、00Mcan9304.78038917.320360786.304041916Mimimum300051Maximum50000026.2412Percentiles203000183403576.4206604839.2206808900219本節(jié)中獲取到的實(shí)際成功的借款數(shù)據(jù)總共有13360條，考慮到了一些借款的數(shù)據(jù)，評(píng)論成功的借款金額有很多，并且借款金額在8900元以下的就有80，評(píng)價(jià)的年利率達(dá)到17.32，有60以上整年的年利率達(dá)到了18以上，規(guī)定每個(gè)的借款時(shí)間限制為6.3個(gè)月，小于6個(gè)月的的借款期限在60以上。上面的這些數(shù)據(jù)讓我們對(duì)拍拍貸有了一個(gè)簡單的了解，就是說拍拍貸是面向全國性的，

24、大多數(shù)的客戶都分布在華東地區(qū)和沿海地區(qū)的一家主要經(jīng)營小額短期貸款的P2p網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)。4. P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行為的實(shí)證研究此章節(jié)以拍拍貸為實(shí)例進(jìn)行實(shí)證研究，分別通過對(duì)出借人投標(biāo)意愿的影響因素和出借人要求收益因素這兩方面的分析和假設(shè)，可以用二元Logistic回歸模型和多元線性回歸模型的方法得出假設(shè)驗(yàn)證的結(jié)果，用兩個(gè)回歸方程進(jìn)行分析。4.1實(shí)證分析影響因素即出借人的投標(biāo)意愿由于各種各樣的原因，借款的成功率一直不太高，在P2P的網(wǎng)路借貸中。Prosper是最早的借貸網(wǎng)絡(luò)，它的成功率都不到百分之十，拍拍貸的借貸成功率都不超過20，在2008年的時(shí)候。本節(jié)中的數(shù)據(jù)2011年7月22日-2012年的8月2

25、日拍拍貸的近一年數(shù)據(jù)來看，它的借款成功率也都沒有超過40%。提供這些數(shù)據(jù)例子就是為了研究在P2P網(wǎng)絡(luò)的借貸平臺(tái)中影響借貸成功率的重要的原因，可以根據(jù)模型的結(jié)果，猜測一下借款成功的可能性，對(duì)客戶提出一些實(shí)質(zhì)性的交易，就是關(guān)于怎樣提高貸款成功率，進(jìn)而提升網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率，即P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)?？赐稑?biāo)能否完成表現(xiàn)形式，在拍拍貸的借款流程中，因此本文中中代替出借人的出借意愿當(dāng)成變量，用能不能投標(biāo)成功來替代。本章研究需要的變量如下：表4-1 研究網(wǎng)絡(luò)借貸成功率需要的變量因變量自變量借款信息變量抵押擔(dān)保變量人口特征變量信用變量歷史表現(xiàn)變量投標(biāo)是否完成（Y1）借款金額（L1）是否非提現(xiàn)標(biāo)（G1）年齡段（D1）

26、認(rèn)證總分（C1）借款成功次數(shù)（R1）借款年利率（L1）是否擔(dān)保（G2）性別（D2）借入信用分（C2）流標(biāo)次數(shù)（R2）借款期限（L3）是否安全標(biāo)（G3）所在地（D3）借出信用分（C3）4.1.1二元Logistic回歸模型簡介對(duì)于二元變量中存在的不合理之處，二元Logistic回歸模型可以發(fā)揮重要的作用。這樣的二元因變量代表的實(shí)際意義即投標(biāo)進(jìn)展的實(shí)際情況，在此論文中，假設(shè)Oo代表的是投標(biāo)沒有完成的編碼，而1作為則代表已經(jīng)完成的編碼。除此之外，在名義變量的時(shí)候有優(yōu)勢，因此在處理名義變量時(shí)也有一定的優(yōu)勢的對(duì)于Logistic回歸方程，可以自動(dòng)的將名義變量轉(zhuǎn)化為啞變量，而所在地都是名義變量的是年齡段和

27、借款人，所以Logistic的這種方法能夠很方便的對(duì)此進(jìn)行編碼，這就是這種方法最大的優(yōu)點(diǎn)。本節(jié)中的Logistic的回歸方法如下所示： （4-1）其中： （4-2）4.1.2回歸結(jié)果分析作為因變量的是投標(biāo)能不能完成的標(biāo)準(zhǔn)，其他的部分都當(dāng)成自變量，結(jié)果如下所表示：表4-2回歸模型的Omnibus檢驗(yàn)結(jié)果回歸模型的Omnibus檢驗(yàn)結(jié)果Step 1Chi一squaredfSig.Step16816. 87246.000Block16816. 87246.000Model16816. 87246.0004-2可以告訴我們，在經(jīng)過相關(guān)的計(jì)算后可以得出最終結(jié)果是：觀測值是16816.872，自由度是46

28、， p值是0.000。在0.05時(shí)，以為p在0.05以下，假設(shè)為0的情況不應(yīng)該考慮，認(rèn)為所有不同時(shí)為0的是回歸系數(shù)，解釋變量全體與Ln（p/1-p）二者之間有直接的關(guān)系可以簡單地反映出來，因此此模型存在一定的合理性。表4-3二元Logistic回歸模型解釋度Model SummaryStep-2 Log likelihoodCox&Snell R SquareNagelkerke R Square128363. 196.374.522a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates ch

29、anged by less than .001.特別是像似然，就是讓自由變量觀測值預(yù)測因?yàn)樽兞坑^測值的概率。似然的取值范圍也是在0和1之間，和其他的任何概率一樣。它的自然對(duì)數(shù)形式就是對(duì)數(shù)似然值（(log likelihood LL），它的對(duì)數(shù)似然值取值范圍是在0到一co之間，是因?yàn)閷?duì)數(shù)值負(fù)數(shù)的取值范圍在0，1之間。最大似然值估計(jì)的迭代計(jì)算法計(jì)算得到的是通過對(duì)數(shù)似然值實(shí)現(xiàn)的。在數(shù)學(xué)上更為方便的是-2 log likelihood近似服從卡方分布的，所以可用于檢測Logistic回歸的方法檢測性的是-2 log likelihood。表示了在模型中也包括了自變量的誤差的也是-2 log likel

30、ihood，它解決了變動(dòng)的明顯的問題對(duì)于處理變量無法解釋的問題時(shí)，就是所謂的擬合劣度卡方統(tǒng)計(jì)量（Badness-of-fit Chi-square）。如果-2 log likelihood的實(shí)際顯著性水平大于給定的顯著性水平a時(shí)，不能解釋的部分是不顯著的在因變量的變動(dòng)中，這也就是說回歸方程的擬合程度也就越高。下面是-2 log likelihood的計(jì)算公式：-2 log likelihood= （4-3）在樣本的容量是35961的情況下，28363.196在可接受的范圍內(nèi)對(duì)于-2 log likelihood來說，R值是0.522，而最終的差是52.2，是在方程中我們可以通過自變量的相關(guān)信息

31、知道的。因?yàn)樾畔⒌氖占瞳@取以及其他方面還存在缺陷，因?yàn)閷?duì)信息的收集和獲取存在不可避免的缺陷和其他方面的問題，因此該條件下的計(jì)算結(jié)果解釋讀非常有限。比如說，是不是上傳了清楚得本人的照片在借款人的借款列表中，借款人對(duì)借款數(shù)量的講述，是不是有別的認(rèn)證項(xiàng)目比如淘寶認(rèn)證戶口認(rèn)證借款人自己申請的財(cái)務(wù)信息等，這就是對(duì)借貸能不能成功的影響較大的影響因素。這對(duì)于在預(yù)測自變量對(duì)于借款人投標(biāo)能不能投標(biāo)方面有很大的影響，盡管文章中并沒有得到比較完整的影響因素。表4-4二元Logistic回歸的判別分類結(jié)果從表4-4中可以看出，通過二元Logistic的回歸模型預(yù)測的方法可以解決對(duì)于投標(biāo)沒有完成的11594筆的借款中

32、，而這些其中有8113筆的借款成功預(yù)測沒有完成預(yù)測指標(biāo)，錯(cuò)誤判斷率為30，有22023筆的借款成功的預(yù)測投標(biāo)已經(jīng)完成，錯(cuò)誤判斷率為9.5，在沒有投標(biāo)完成的24322筆的借款數(shù)量中，整體的錯(cuò)誤判斷率是16.1。所以，根據(jù)上文相關(guān)要求建立的Logistic的回歸方程在實(shí)際的估算借款成功信息等方面有很大的可行性，即便是在數(shù)據(jù)不完整的情況下。表4-5 借款人所在地部分的回歸結(jié)果Variables in the EquationBS.EWalddfSig.Exp（B）Step1a所在地87. 98731.000所在地（1）.071.148.1521.697.944所在地（2）一008.143.1551.

33、694.945所在地（3）.131.126.3241.5691 .074所在地（4）.054.203.0021.968.992所在地（5）-078.1181. 2291.2681. 140所在地（6）.160.134.1611.6881. 055所在地（7）-.064.173.2061.650.925所在地（8）-.009.195.6751.4111. 174所在地（9）-.242.140.2101.647.938所在地（10）.009.141.0041.952.991所在地（11）-.008.1632. 2081.137.785所在地（12）.067.138.0041.9471 .009所在

34、地（13）.125.138.0031.956.992所在地（14）.022.174.1501.6981. 070所在地（15）.094.126.9741.3241. 133所在地（16）.152.148.0221.8831. 022所在地（17）.632.150.3921.5311. 098所在地（18）-.317.199.5821.4461. 164所在地（19）-.048.3044. 3291.0371. 881所在地（20）-.077.485.4271.513.729所在地（21）.209.129.1361.712.954所在地（22）.215.159.2321.630.926所在地（2

35、3）-.069.1561. 8021.1791. 233所在地（24）-.078.1332. 5951.1071. 240所在地（25）-1. 164.131.2781.598.933所在地（26）-.296.182.1861.667所在地（27）.061.9871. 3911.238所在地（28）-.841.2291. 6631.197所在地（29）.110.149.1691.681所在地（30）.071.17922.1751.000所在地（31）-.008.124.7961.372表4-5的內(nèi)容是，a等于0.05歲，因?yàn)榇蟛糠諴值都大于0.05，所以本篇文章中投標(biāo)能不能完成和借款人的所在地

36、的判斷沒有明顯的關(guān)系。也就是說，出借人對(duì)不存在的地域歧視的現(xiàn)象，出現(xiàn)在P2P的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)中。表4-6影響借款成功率的自變量Variables in the EquationBS.EWalddfSig.Exp（B）Step1a借款金額.000.00052. 4271.0001. 000借款年利率.041.00921. 9421.0001. 042借款期限-.091.005342. 5181.000.913是否非提現(xiàn)標(biāo)1. 778.075559. 5081.0005. 921是否擔(dān)保3. 836.47166.2751.00046. 329是否安全標(biāo)1 .286.15568.6861.0003.

37、618年齡段91 .6633.000年齡段（1）-.505.06757.5301.000.603年齡段（2）-.242.06414.4791.000.785年齡段（3）-.179.0686.8371.000.836性別-.516.044137. 1541.000.597認(rèn)證總分.140.0024080. 8271.0001. 151借入信用分.050.002687.5211.0001. 052借出信用分.000.000137.0371.0001. 000借款成功次數(shù).043.00649一501.0001. 044流標(biāo)次數(shù)-.045.006210. 7421.000.956Constant-3.

38、637.251137. 1541.000.026P值都小于0.01，從表4-6中能夠看出來，上面的這些因素對(duì)于投標(biāo)能不能完成的影響是很大的。投標(biāo)完成的可能性為： （4-4）將第一列系數(shù)B和表4-6的相關(guān)信息整合在一起，并在相關(guān)科學(xué)理論的指導(dǎo)下，可以有序的對(duì)自變量和因變量二者之間存在的關(guān)系進(jìn)行歸納總結(jié)，結(jié)果如4-7所示：表4-7 自變量對(duì)因變量的影響類別匯總因變量自變量借款信息變量抵押擔(dān)保變量人口特征變量信用變量歷史表現(xiàn)變量投標(biāo)是否完成（Y1）借款金額（L1）（*）是否非提現(xiàn)標(biāo)（G1）（+）年齡段（D1） （須分類說明）認(rèn)證總分（C1）（+）借款成功次數(shù)（R1）（+）借款年利率（L1）（+）是否

39、擔(dān)保（G2）（+）性別（D2） （須分類說明）借入信用分（C2） +）流標(biāo)次數(shù)（R2）（-）借款期限（L3）（-）是否安全標(biāo)（G3） （+）借出信用分（C3） （*）注：其中（十）表示對(duì)因變量有正的影響，(一)表現(xiàn)不好的影響，對(duì)因變量影響的高低，性別變量和年齡段變量請看下方的要求。(1)借款的變量信息(Loan)借款金額與實(shí)際認(rèn)知有很大的出入，借款金額對(duì)投標(biāo)的影響微弱。在借貸正常不改變的基礎(chǔ)上，借款人的借款金額和借款的成功性成負(fù)相關(guān)的關(guān)系，即前者如果數(shù)量越大，那后者就越小?？墒菍?duì)于拍拍貸而言，上述二者之間存在的關(guān)聯(lián)性極其有限，可能是由于下列結(jié)果所導(dǎo)致的：拍拍貸對(duì)于借款金額的標(biāo)準(zhǔn)，往往主要參考的

40、依據(jù)是客戶的信用程度，所以對(duì)于金額和借款成功率之間的相互作用有很大的限制。由于出資人參與此項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)利益的最大化，借款年利率一定程度上可以促進(jìn)投標(biāo)的完成。同時(shí)，如果利率上升1，投標(biāo)完成的可能性可以增加2,所以就可以看出利率的增長對(duì)投資完成效率的有限.借款期限會(huì)對(duì)投標(biāo)的成功率帶來不利影響，這是因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)往往隨借款的期限的變化而變化。在借款期限每增長30天，那么投標(biāo)完成的概率會(huì)減少8.7，在借款期限每增長一個(gè)月的基礎(chǔ)上。(2)抵押保證變量(Guatantee)對(duì)于投標(biāo)這一經(jīng)濟(jì)活動(dòng)來說，提現(xiàn)是至關(guān)重要的一環(huán)。如果不能提現(xiàn)，那么可以說借款金額就變成一個(gè)空頭支票，因此很大程度確保了本金的安全

41、性，所以投標(biāo)完成的可能性就會(huì)很高。另外，在低壓保證變量方面來說，其他的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)都和P2P有較大的不同，這是P2P平臺(tái)自主研發(fā)創(chuàng)新的結(jié)果。 （3）人口特性變量(Demographic)年齡階段編碼方式以39歲以上作為參考數(shù)，20-25歲的系數(shù)B為-0.505，26-31系數(shù)B為-0.242，32-38歲B為-0.179，39歲以上B為0.000。因此，借款人的年齡階段不同對(duì)于借款投標(biāo)最終的完成也會(huì)產(chǎn)生很大的影響。32-38歲的借款人投標(biāo)完成的可能性只是39歲以上借款人投標(biāo)完成概率的83.6，31歲借款人投標(biāo)完成的可能性則是39歲借款人完成的可能性的78.5，20-20歲借款人完成投標(biāo)可能性是

42、39歲借款人完成可能性的60.3。同時(shí)在對(duì)表格里的具體信息展開分析可以發(fā)現(xiàn)，女性借款人在其中更具優(yōu)勢，男性借款人由于種種原因并沒有女性借款人有優(yōu)勢。借貸平臺(tái)往往也更青睞于選擇女性借款人。(4)信用變量(Credit)認(rèn)知總分在投標(biāo)成功率方面扮演著重要作用，在EXP(B)=1.151的前提下，認(rèn)識(shí)每增加10分，投標(biāo)的成功率便會(huì)相應(yīng)變成原來的1.15110=4.08倍。借入信用得分也是影響投標(biāo)成功率的重要指標(biāo)，在Exp(B)=1.052的條件下,如果借入信用分?jǐn)?shù)增加10分，投標(biāo)的成功率會(huì)相應(yīng)的變?yōu)樵瓉淼?.05210=1.66倍。借出信用在其中所發(fā)揮的實(shí)際作用則極其有限。（5）歷史表現(xiàn)變量（Rec

43、ord）隨著每一次成功借款的完成，投標(biāo)完成的可能性就會(huì)上漲4.4，所以借款成功的總次數(shù)投標(biāo)能否完成借款成功的影響為正。流標(biāo)次數(shù)對(duì)投標(biāo)能否完成的影響為負(fù)，流標(biāo)次數(shù)每次增加的次數(shù)，投遞低微4.4。這種歷史變量現(xiàn)象可以被叫做P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的馬太效應(yīng)，具體表現(xiàn)就是借款成功率往往隨著總次數(shù)等因素的增加而隨之上升，而相反，流標(biāo)次數(shù)則會(huì)對(duì)最終的成功可能性帶來很大的負(fù)面影響。4.1.3猜想驗(yàn)證結(jié)果根據(jù)前面的假設(shè)和猜想回歸方程的最終結(jié)果，筆者對(duì)H1H的猜想驗(yàn)證結(jié)果具體表現(xiàn)為：假設(shè)假設(shè)內(nèi)容是否支持H1借款人愿意接受的利率越高，出借人的以39歲作為參見的類出進(jìn)出意愿越強(qiáng)。支持H2借款人借款金額越低，期限就會(huì)越短，出

44、借人的意愿就會(huì)越強(qiáng)部分支持H3a出借人往往更會(huì)傾向于出借經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)，年齡較大的男性借款人部分支持H3b抵押擔(dān)保的形式貸款會(huì)增強(qiáng)出借人的出借意愿支持H3c出借人往往更偏向于出借給認(rèn)證較多，信用得分較高，已經(jīng)有過成功借款記錄信用的借款人支持H2中，借款金額對(duì)出借人出借沒有什么很大的影響，不支持借款金額越低，出借意向越高的結(jié)果。借款金額對(duì)出借人出借的意向幾乎無多大的影響，H3a中：出借人往往會(huì)出借給年齡比較大的借款人，但是借款人來自哪個(gè)地區(qū)對(duì)出借人的出借意向沒有什么影響，除此之外，出借人往往更會(huì)傾向于借給女性而不是男性。4.2P網(wǎng)絡(luò)出借人要求收益的影響因素證明分析 本小節(jié)通過建立以實(shí)際年利率為因

45、變量的數(shù)學(xué)模型，而影響研究實(shí)際年利率的主要因素是，出借人要求收益的影響因素。拍拍貸的借款程序，借款成功的前提是投標(biāo)必須完成，而投標(biāo)完成后拍拍貸的融和，借貸會(huì)變成一個(gè)撮合年利率，本節(jié)叫做為實(shí)際年利率。本節(jié)選取的借款信息列表為24322年投標(biāo)完成的貸款，部分變量經(jīng)過變換，變換過程如下： 借款金額：借款金額由于存在一個(gè)變量取值范圍過大，必定會(huì)導(dǎo)致回歸系數(shù)過小，不方便去解讀，除此之外，人們對(duì)借款金額的認(rèn)識(shí)不會(huì)以元為單位。因此本節(jié)將借款金額小于5000的，賦值為1，500-10000的賦值為2, 10000-50000的，賦值為3，50000以上的，賦值為4:年齡階段為：根據(jù)初步的分析統(tǒng)計(jì)顯示，對(duì)于那些

46、投標(biāo)完成的標(biāo)，平均實(shí)際借貸的年利率是20.24的是20-25歲的年齡段，平均實(shí)際借貸的年利率是18.92的是26-31歲的年齡段，平均實(shí)際的借貸年利率是17.78的是32-38歲的年齡段，平均實(shí)際借貸年利率是17.38的是39歲以上的年齡段。從這些可以看出，實(shí)際借貸的年利率和年齡增長的關(guān)系是呈負(fù)比率的，所以本章中將39歲以上，32-38歲的，26-31歲的，20-25歲的這些年齡段的賦值分別是4，3，2，1；性別：女性的賦值是0，男性的賦值是1；等級(jí)認(rèn)證：如果對(duì)已經(jīng)進(jìn)行的認(rèn)證數(shù)量，在依據(jù)的4項(xiàng)認(rèn)證當(dāng)中，可以分成5個(gè)等級(jí)，賦值是0的是沒有進(jìn)行認(rèn)證的，賦值是1-4的是完成了1-4項(xiàng)認(rèn)證的；借入等級(jí)

47、信用：分成6個(gè)等級(jí)的是信用的是拍拍貸的信用等級(jí)制度，賦值是1-6，這是按照從級(jí)別低到高的順序排列的。借出等級(jí)信用：借出信用的分?jǐn)?shù)，依據(jù)拍拍貸的平臺(tái)，50以下的賦值是0，賦值是1的就是51-999的，賦值是2的就是1000分以上的；有沒我成功的借貸經(jīng)歷：賦值是0的借款成功的次數(shù)是0；賦值是1的是借款成功的次數(shù)不是0；有沒有逾期：依據(jù)超過期限的還款次數(shù)，賦值是0的是沒有超過期限的還款，賦值是1的是有超過的還款。本節(jié)研究所需要的變量如表4-9所示：表4-9研究借貸成本需要的變量因變量自變量借款信息變量抵押擔(dān)保變量人口特征變量信用變量歷史表現(xiàn)變量實(shí)際年利率（Y2）借款金額（L1） 是否非提現(xiàn)標(biāo)（G1）

48、 年齡段（D1） 認(rèn)證等級(jí)（C1） 有無成功借款經(jīng)歷（R1）借款年利率（L2） 是否擔(dān)保（G2） 性別（D2）借入信用等級(jí)（C2） 有無逾期（R2）是否安全標(biāo)（G3） 借出信用等級(jí)（C3） 4.2.1多元線性回歸模型簡介利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸方程來分析的是線性回歸，它的運(yùn)用非常的廣泛，是一種分析統(tǒng)計(jì)方法在定量關(guān)系的分析上，能夠確定兩種或兩種以上的變量間的互相依存的關(guān)系。下面是線性回歸方程的模式： 當(dāng)中，借款信息變量 ，人口特征變量、信用變量、歷史表現(xiàn)變量的相應(yīng)變量矩陣分別表示的就是L，G，D，C，R，而代表相應(yīng)的系數(shù)矩陣就是B1，B2，B3，B4，BS，b0是常數(shù)項(xiàng)，為誤殘差項(xiàng)，代表除了自變量以

49、外其它因素對(duì)Y:的影響和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)差別。在生活的實(shí)際問題中的逐步回歸的方法，在因變量有影響的大多數(shù)變量中選出來一些變量當(dāng)自變量，這是人們所希望的，建立一個(gè)最優(yōu)化的回歸方程可以對(duì)變量進(jìn)行更好的預(yù)測或操控，這可以應(yīng)用多元的回歸分析方程。指希望在回歸方程中包括對(duì)全部的因變量影響明顯的自變量而不包括對(duì)影響不明顯的自變量的回歸分析辦法的就是“最優(yōu)”的回歸方程方案。依據(jù)這種原則所提出的回歸分析方法就是逐步的回歸分析?？紤]所有自變量中對(duì)它作用的大小是它的核心思路，貢獻(xiàn)程度的大小的明顯程度，從大到小的順序逐步的帶入到回歸方程中，對(duì)于那些作用不明顯的變量最后也不會(huì)起到作用。除此之外，這也可能會(huì)失去重要性，被帶到回

50、歸方程的變量在帶到新的變量后，就要被從回歸方程中清理出去。逐步回歸的一步就是帶到一個(gè)變量中或者從回歸方程中清理出去，每一個(gè)程序都要經(jīng)過嚴(yán)格的檢查，變化不明顯的被剔除，必須保證帶到的新變量前回歸方程中的變量有明顯影響。每一步對(duì)已經(jīng)帶入的回歸方程的變量計(jì)算它的貢獻(xiàn)的就是逐步回歸分析方法的實(shí)施步驟，然后就選一個(gè)最小的變量和偏回歸方程，進(jìn)行有效的檢驗(yàn)，在事先給定水平的基礎(chǔ)上，這個(gè)變量不需要從回歸方程中清除就是效果比較明顯的，此時(shí)方程中的其余變量也不應(yīng)被清除，因?yàn)槠渌兞康钠貧w方程都大于最小的那個(gè)，所以就不需要被清除。如果情況相反的話，效果不明顯，這個(gè)變量就要被清除，接著按照從小到大的順序按照回歸平方

51、對(duì)方程的變量進(jìn)行檢測。刪除所有變化不明顯的變量，明顯的變量全部保留下來。然后對(duì)沒有帶入回歸方程的變量逐個(gè)的計(jì)算回歸平方和，并要選出一個(gè)最大的變量在偏回歸平方和中，同樣明顯的檢測，在給的水平下，如果效果明顯就將這個(gè)變量帶到回歸方程中，一直重復(fù)這個(gè)過程一直重復(fù)下去，逐步回歸的過程結(jié)束的時(shí)候，就是回歸方程中的變量不能清除且又沒有新的變量帶進(jìn)去為止。4.2.2對(duì)回歸結(jié)果的分析因變量作為實(shí)際年利率，剩下的都是自變量，實(shí)施逐步回歸的辦法，能夠得到的結(jié)果如下所示，其中24322年投標(biāo)完成的借款統(tǒng)計(jì)信息如表4-10所示：表4-10 24322筆借款描述統(tǒng)計(jì)信息描述統(tǒng)計(jì)信息MeanStd. DeviationN

52、成交年利率18. 76174. 2161324322L11. 42.73724322L26. 173. 09324322G1.17.37524322G2.02.15324322G3.07.25824322D12.23.87924322D285.35924322C13.00.79224322C22.96.77324322C3.48.70224322R1.49.50024322R2.12.33024322表4-10所表示的是，在24322年時(shí)完成投標(biāo)的借款中，7000元左右是平均借款的金額，18.76是平均成交的年利率，6.71個(gè)月是平均借款的期限。約占2的是擔(dān)保比，這是17的的的非體現(xiàn)標(biāo)，男性的

53、借款人的安全占比是7或者85，26-31歲時(shí)他們的平均年齡。3是平均的認(rèn)證數(shù)量，E和D是借款人的平均借入等級(jí)。當(dāng)中借款人占借款列表的12。表4-11多元回歸模型匯總DW統(tǒng)計(jì)量： （4-6）表4-11表示的是，1.975是DW統(tǒng)計(jì)，和2很接近，這是在經(jīng)過12步的逐步回歸之后，從而得出的系數(shù)r和0很接近，所以沒有自相關(guān)性，對(duì)于多元回歸的相差值。R方值的最后調(diào)整值是0.714，可以被回歸方程中的自變量解釋，也就是71.4的因變量的變差。表4-12 方差分析方差分析ModelSum of SquaresDfMean SquareFSig.12Regression308772.8461225731. 0705062. 638.0001Residual123551.507243095. 083Total432324.35224321表4-12所表示的是，p的值是0.000，F(xiàn)的值是5062.638，在經(jīng)過12步的逐步回歸后，所以這說明這個(gè)回歸的效果是非常明顯的。表4-13 共線性診斷表4-13表示的是，依據(jù)一般的經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為在30以內(nèi)的是條件指數(shù)，條件指數(shù)（Condition Index）均在30以內(nèi)，