基于软信息的金融科技平台风险定价研究

本书主要运用博弈论的 方法，从信息经济学和金 融学的视角来审视和剖析 网络借贷中的风险定价问 题，以“风险识别一风险评 估—信用评级一贷款定价” 为主线，对网络借贷市场 上价格如何形成（利率定 价机制问题）、网络借贷 中如何将不同风同风险等 级的借款人进行有效区分 并精确评估（风险识别、 评估与信用评级问题）、 不同信用等级的借款人利 率如何进行匹配（贷款定 价问题）这三大问题进行 了深入研究。首先，利用 博弈论对三种利率定价模 式进行对比分析，证实了 平台定价在交易效率上的 明显优势。同时，利用信 号传递模型揭示借款人软 信息在风险识别中的关键 信号作用，进一步利用信 息甄别模型分析了借贷平 台通过贷款合约设计来实 现市场分离均衡的唯一性 。其次，在平台定价机制 下，根据借款人的硬信息 约束和软信息占优状况， 构建基于软信息的风险评 估和信用评级模型。最后 ，利用基准利率法对不同 信用等级的借款人进行差 异化贷款定价，并利用 Prosper和人人贷平台的交 易数据对研究结论进行了 实证检验。

l 绪论 1.1 选题背景 1.2 研究目的与意义 1.2.1 研究目的 1.2.2 研究意义 1.3 研究思路与方法 1.3.1 研究思路 1.3.2 研究方法 1.4 研究内容与结构安排 1.4.1 研究内容 1.4.2 结构安排 1.4.3 技术路线图 1.5 创新点 1.5.1 构建了基于软信息的网络借贷风险定价理论分析框架 1.5.2 分析并验证了网络借贷平台定价的比较优势 1.5.3 揭示了软信息和借贷平台在风险定价中的关键作用 1.5.4 发现了借款人声誉对硬信息的替代效应及其对交易结果的显著影响 2 金融科技、网络借贷及其风险相关研究综述 2.1 金融科技发展及其风险 2.1.1 金融科技本质及其发展动因 2.1.2 金融科技的作用与影响 2.1.3 金融科技风险的构成与特征 2.2 网络借贷的基本概念及运营模式 2.2.1 网络借贷的概念及特征 2.2.2 网络借贷的运营模式及现状 2.3 网络借贷中参与者行为规律特征 2.3.1 借款人特征对交易的影响分析 2.3.2 投资者行为分析 2.4 网络借贷的风险管理 2.4.1 网络借贷中风险的来源与分类 2.4.2 网络借贷的风险识别 2.4.3 网络借贷的风险评估与信用评级 2.4.4 网络借贷的监管 2.5 网络借贷的利率定价及其特征 2.5.1 传统银行贷款的利率定价 2.5.2 网络借贷的利率定价机制 2.5.3 网络借贷的利率特征及溢出效应 2.6 软信息在网络借贷中的作用与影响 2.7 文献评价与本书的研究方向 2.7.1 文献评价 2.7.2 本书的研究方向 3 金融科技平台风险定价的理论分析 3.1 金融科技及其风险概述 3.1.1 金融科技的界定 3.1.2 金融科技平台功能的实现 3.1.3 金融科技风险的生成 3.1.4 金融科技风险的传导 3.2 网络借贷的界定、特征与运营模式 3.2.1 网络借贷的界定 3.2.2 网络借贷的特征 3.2.3 网络借贷的运营模式 3.3 风险定价相关理论与方法 3.3.1 风险定价的基本理论 3.3.2 贷款风险定价的方法 3.4 网络借贷风险定价的理论分析框架 3.4.1 网络借贷利率的定价机制 3.4.2 基于软信息的信号传递、信息甄别与风险识别 3.4.3 基于量化模型的风险评估 3.4.4 基于软信息的信用评级 3.5 本章小结 4 网络借贷利率定价机制的模式比较与选择 4.1 网络借贷利率定价机制理论分析 4.1.1 拍卖竞价模式 4.1.2 借款人定价模式 4.1.3 平台定价模式 4.1.4 三种利率定价模式之间的比较 4.2 拍卖竞价与平台定价的对比——基刁F Prosper的实证检验 4.2.1 理论假设 4.2.2 样本数据与变量的选取 4.2.3 模型方法设计 4.2.4 实验结果与结论分析 4.3 借款人定价与平台定价的比较——基于人人贷的实证检验 4.3.1 理论假设 4.3.2 样本数据与变量选取 4.3.3 模型设定与结果分析 4.4 本章小结 5 软信息在网络借贷风险定价中的作用机理分析 5.1 网络借贷中的信息状态 5.1.1 网络借贷中借款人信息的分类 5.1.2 网络借贷中的信息处理流程 5.1.3 网络借贷中信息不对称的根源 5.1.4 网络借贷中的硬信息约束与软信息占优 5.2 软信息在网络借贷市场中的信号传递作用 5.2.1 完全信息条件下网络借贷市场的分离均衡 5.2.2 非完全信息条件下网络借贷市场均衡的实现 5.3 信息甄别模型下网络借贷市场的分离均衡 5.3.1 信息甄别模型中分离均衡的唯一性 5.3.2 网络借贷平台对信息甄别模型的实践 5.4 本章小结 6 基于软信息的网络借贷风险定价及其效率研究 6.1 网络借贷信用风险评估与信用评级 6.1.1 基于Logit模型的信用风险评估 6.1.2 排序Logit模型对信用评级的预测 6.2 网络借贷平台信用评级效率的检验 6.2.1 二元分类混淆矩阵 6.2.2 多元分类混淆矩阵 6.3 软信息在信用评级中的作用——基于Prosper和人人贷的对比研究 6.3.1 Prospe和人人贷的信用评级制度 6.3.2 Pmsper和人人贷对借款人信息要求的差异 6.3.3 信用评分与借款人信息之间的关系 6.3.4 Pmsper和人人贷信用评级效率的对比研究 6.4 借款人声誉对网络借贷风险定价的影响——对人人贷的实证分析 6.4.1 理论分析 6.4.2 假设的提出与模型设计 6.4.3 样本选择、变量设计与统计性描述 6.4.4 实证结果分析 6.5 本章小结 7 结论与展望 7.1 结论 7.2 展望 7.2.1 大数据技术在风险评估和信用评级中的应用 7.2.2 机器学习、人工智能技术在投资组合中的应用 7.2.3 金融科技平台的信息披露、交易和共享机制 参考文献