李苍舒、沈艳:“风险传染的信息识别——基于网络借贷市场的实证” 《金融研究》2018年第11期

2018-12-27

金融研究

Jouenal of Financial Research

2018年第11期

 

风险传染的信息识别——基于网络借贷市场的实证

李苍舒 沈 艳

 

摘要 基于清华大学金融科技研究院互联网金融研究中心网络借贷平台数据库与网贷之家相关平台统计数据,通过构建Logit模型与Cox比例风险回归模型来研究2015年12月e租宝事件和2018年6月备案延期后的“爆雷”现象,本文着重考察投资者是否具备根据信息披露程度识别问题平台和正常平台的能力。本文发现,第一,信息披露程度是影响平台风险的重要因素:信息披露程度越高的平台,其运营时间越长,出现问题的可能性越低。第二,信息披露程度越高的平台对抗风险的能力越强。风险传染期内,信息披露程度较高的平台,其成交量受市场负面情绪的影响较小。上述两点表明,总体而言,投资者重视平台披露的信息,并具备一定的信息识别能力。最后本研究也发现,上述两次风险事件期出现的问题平台是市场出清所需,它们和正常运营平台存在较大差异,尚无证据表明大量正常平台被拖累成问题平台。

 

关键词:网络借贷 风险传染 信息识别

 

(李苍舒,经济学博士,北京大学国家发展研究院博士后,北京大学数字金融研究中心;
沈 艳,经济学博士,教授,北京大学国家发展研究院/北京大学数字金融研究中心)