第7講.多元回歸分析拓展

2/ 3/ 4/理論意義：國內(nèi)學(xué)者研究網(wǎng)絡(luò)借貸市場中的地域問題較少，本文輩研究的基礎(chǔ)上，對研究的內(nèi)容進行了一定的創(chuàng)新，補充了實踐意義：對于借貸雙方而言，本文的研究成果能給 5/在此之前，國外學(xué)者對借貸市場進行了各 現(xiàn)象的研究 Herzensteinetal.(2011) 加入社群的借款人的成功率 女性更容易受 人 相同地域的雙方更容易簽訂合Burtchet 地區(qū)收入水平高容易獲得借 6/近年來，隨著我國P2P越來越多的國內(nèi)學(xué)者開始關(guān)注我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中 現(xiàn)象 高學(xué)歷不會提升借款成功 從業(yè)經(jīng)歷越豐 成功率越 已 成功率越 7/目前國內(nèi)關(guān)于P2P借貸市場中地域的研究較少，目前能查到的公開文獻僅有三篇。因此本文的研究內(nèi)容具有一定的創(chuàng)新性，能為P2P市場的健康、穩(wěn)定的發(fā)展提供首先，已 的文章都是直接設(shè)置 為虛擬變量，本文在它們的基礎(chǔ)上，在穩(wěn)健性部分將 份合并到各地理區(qū)域（如華中地區(qū)、西南地區(qū)等），研究劃區(qū)域的地域歧視；其次，以往的研究對于地域 的異質(zhì)性 的較少本文將 地域 在借款人的 和學(xué)歷中存在的異質(zhì)性；最后，以往的文章在控制變量中沒有引入借款描述信息的可讀題。 8/ 貸”上發(fā)布的全部借款訂單作為初始樣本，并對樣本 — , 9/ 10/變標(biāo)準(zhǔn)最小最大010131E01010101010101 11/ 12/ 內(nèi)的借款成功率最低，僅有3.4%，江蘇的成功率最高，達到了11.2%；從違約率的角度來看，內(nèi)的違約率略低于平均違約率，而 13/檢驗地 14/ 15/上方的實線是通過統(tǒng)計性描述計算出來的份與內(nèi)的成功率的相對差。 16/ 上，P2P借貸市場中存在著地域。附件1：模型（1）被解釋變量---E(7.48e--R- 17/研究地 18/地 明：借款人的學(xué)歷越高，越不容易受到地域的影響。 19/ 20/地 結(jié)論：隨著借款 的增加，P2P市場上地 的現(xiàn)象也更明顯 21/地 早期學(xué)者根 產(chǎn)生的原因是否具有經(jīng)濟解釋，分為有效統(tǒng) 和非有效偏 （BeckerPheleps1972,Arrow1973） 22/判斷地 是理性的 若相關(guān)關(guān)系不顯著甚至具有顯著的正相關(guān)關(guān)系則表地 是非理性的 23/ 我們可以計算兩組數(shù)據(jù)的樣本相關(guān)系數(shù)r,并對其進行 高低不是引 24/

樣本數(shù)為18402， 圖 份借款成功率的熱力

圖2：按七大區(qū)域劃分 25/ 地域，與研究對象為省份時保持了一致。 26/因為本文并不關(guān)注借體影響大小，所以前文的實證模型采用的均為OLS但是，訂單的借款成擇導(dǎo)致的誤差，本文重新使用Probit模型進行估 27/從圖中可以看出，兩個模 份回歸系數(shù)進行聯(lián)合顯著性檢驗，得到的p值為0，這說明了地 28/12變以除生的響借描信。實， （2018）等人的研究均發(fā) 29/是否加入借貸信息可 30/本文利用人人貸平臺上借貸的數(shù)據(jù)，研究了我國P2P市場上地域歧在控制了借款人的信息和借貸信息等變量后，回歸結(jié)果表明份的借款成功率存在顯著的差異，且其系數(shù)聯(lián)合顯著不為0，這說明我國P2P借貸市場上存在著地域現(xiàn)象；此外，對省份按地域重新分組后 沒有更高的違約率，這說明我國P2P平臺上存在著“非有效的偏好” 31/ 信用等級、學(xué)歷水 個人信息以及借款訂單相關(guān)信息，充分運用P2P網(wǎng) 術(shù)，進一步設(shè)計和完善個人信用評價體系，發(fā)揮信用 在P2P借貸中的重要作用；在