借款人社會資本會降低其貸款違約概率嗎——來自現(xiàn)金貸市場的證據(jù)
發(fā)布時間:2021-09-17 00:38
社會資本是指擁有社交網(wǎng)絡(luò)所帶來的資源總和,與社交網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模相關(guān),影響著市場參與者的各項經(jīng)濟行為,包括借款人違約行為。本文通過模型推導(dǎo)證明,由于借款人違約行為傳導(dǎo)到社交網(wǎng)絡(luò)中會帶來社會恥辱成本,因此,社會資本越強,則違約機會成本越高,從而違約率越低;然而在信息不對稱情況下,可能存在社會資本的逆向選擇現(xiàn)象,即社會資本越強的借款人反而可能是資質(zhì)越差的借款人,其違約率不一定更低,甚至更高。本文主要利用一家現(xiàn)金貸公司的數(shù)據(jù),利用借款人與聯(lián)系人通話數(shù)量識別社會資本,通過系列檢驗發(fā)現(xiàn)社會資本會降低貸款違約。隨后本文引入短信中"逾期"文本數(shù)量等信息對借款人資質(zhì)進行區(qū)分從而進行機制檢驗,進一步說明社會資本通過機會成本機制降低貸款違約,并未發(fā)現(xiàn)存在逆向選擇機制的證據(jù)?傮w而言,本文結(jié)合機會成本理論及信息不對稱下的逆向選擇理論對社會資本與貸款違約的關(guān)系進行創(chuàng)新性機制推導(dǎo),并用借款人與聯(lián)系人通話數(shù)量這一信息創(chuàng)新性地衡量了社會資本,"逾期"文本數(shù)量等信息也為區(qū)分借款人資質(zhì)差異提供了新角度。本文的研究結(jié)論為貸款機構(gòu)健全貸款審核體系、完善風(fēng)險控制機制提供參考,也為進一步推進征信體系建設(shè)提供了合理性及必要性支撐。
【文章來源】:中國工業(yè)經(jīng)濟. 2020,(10)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:19 頁
【部分圖文】:
借款人違約概率、借款概率與社會資本的關(guān)系
除借款人本地設(shè)備中與通訊錄聯(lián)系人的通話數(shù)量之外,本文還獲取了借款人本地設(shè)備中所有呼入電話次數(shù)(包括聯(lián)系人及未知號碼)以及運營商云端記錄的所有通話次數(shù)(包括與所有人呼入及呼出的完整記錄)。上述指標(biāo)的時間區(qū)間與前文數(shù)據(jù)相同,同樣根據(jù)通話時長大于零進行篩選。雖然借款人與聯(lián)系人通話數(shù)量對于衡量真正的社會資本更為準(zhǔn)確,但上述兩個指標(biāo)也可以起到一定的衡量作用,仍可以用來進行穩(wěn)健性檢驗;貧w過程中將上述兩個指標(biāo)同樣除100并進行縮尾處理,結(jié)果見表4。可以發(fā)現(xiàn),借款人本地設(shè)備中所有呼入電話次數(shù)(Call_in)及運營商記錄的所有通話次數(shù)(Call_cloud)均與兩個標(biāo)準(zhǔn)下的貸款違約顯著負(fù)相關(guān),且由社會資本對貸款違約影響的邊際效應(yīng)可知該影響同樣具有顯著的經(jīng)濟意義。上述檢驗同樣發(fā)現(xiàn)借款人社會資本越高,其貸款違約率越低,證明了本文主體結(jié)論的穩(wěn)健性。此外,這里引入多頭借貸風(fēng)險(Multiple_sources)衡量借款人資質(zhì)并進行機制檢驗。在網(wǎng)貸實踐中,現(xiàn)金貸平臺也十分關(guān)注借款人這一風(fēng)險,因此會獲取借款人手機中其他借貸類APP的數(shù)量作為判斷借款人資質(zhì)的重要指標(biāo),借貸類APP數(shù)量較多可能意味著借款人從多處借貸的可能性較大,甚至存在“拆東墻補西墻”的借貸行為。這里利用其他借貸類APP數(shù)量是否高于均值來衡量借款人是否存在多頭借貸風(fēng)險,樣本中其他借貸類APP數(shù)量均值為4.82,其中41.23%的樣本達到5個及以上,Multiple_sources被標(biāo)記為1。這里添加多頭借貸風(fēng)險與社會資本的交叉項(Social_capital×Multiple_sources)來驗證機制檢驗的穩(wěn)健性。由表5的回歸結(jié)果可知,三個維度的通話數(shù)量指標(biāo)仍與兩個標(biāo)準(zhǔn)下的貸款違約顯著負(fù)相關(guān);同時,不同設(shè)定中交叉項均不顯著,說明通話數(shù)量對貸款違約的作用同樣不會受到多頭借貸風(fēng)險的顯著影響,同樣沒有發(fā)現(xiàn)不同資質(zhì)的借款人違約成本關(guān)于社會資本敏感程度不同的證據(jù)。另外,可以觀察到多頭借貸風(fēng)險對貸款違約的直接影響并不顯著,這可能是由于該變量所包含的信息有很多反映在了平臺構(gòu)建的模型分?jǐn)?shù)當(dāng)中。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]利率市場化、貨幣政策沖擊與線上線下民間借貸[J]. 王博,梁洪,張曉玫. 中國工業(yè)經(jīng)濟. 2019(06)
[2]創(chuàng)新的母校印記:基于校友圈與專利申請的證據(jù)[J]. 申宇,趙玲,吳風(fēng)云. 中國工業(yè)經(jīng)濟. 2017(08)
[3]網(wǎng)絡(luò)借貸是實現(xiàn)普惠金融的有效途徑嗎——來自“人人貸”的微觀借貸證據(jù)[J]. 王博,張曉玫,盧露. 中國工業(yè)經(jīng)濟. 2017(02)
[4]借貸市場能準(zhǔn)確識別學(xué)歷的價值嗎?——來自P2P平臺的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 廖理,吉霖,張偉強. 金融研究. 2015(03)
本文編號:3397599
【文章來源】:中國工業(yè)經(jīng)濟. 2020,(10)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:19 頁
【部分圖文】:
借款人違約概率、借款概率與社會資本的關(guān)系
除借款人本地設(shè)備中與通訊錄聯(lián)系人的通話數(shù)量之外,本文還獲取了借款人本地設(shè)備中所有呼入電話次數(shù)(包括聯(lián)系人及未知號碼)以及運營商云端記錄的所有通話次數(shù)(包括與所有人呼入及呼出的完整記錄)。上述指標(biāo)的時間區(qū)間與前文數(shù)據(jù)相同,同樣根據(jù)通話時長大于零進行篩選。雖然借款人與聯(lián)系人通話數(shù)量對于衡量真正的社會資本更為準(zhǔn)確,但上述兩個指標(biāo)也可以起到一定的衡量作用,仍可以用來進行穩(wěn)健性檢驗;貧w過程中將上述兩個指標(biāo)同樣除100并進行縮尾處理,結(jié)果見表4。可以發(fā)現(xiàn),借款人本地設(shè)備中所有呼入電話次數(shù)(Call_in)及運營商記錄的所有通話次數(shù)(Call_cloud)均與兩個標(biāo)準(zhǔn)下的貸款違約顯著負(fù)相關(guān),且由社會資本對貸款違約影響的邊際效應(yīng)可知該影響同樣具有顯著的經(jīng)濟意義。上述檢驗同樣發(fā)現(xiàn)借款人社會資本越高,其貸款違約率越低,證明了本文主體結(jié)論的穩(wěn)健性。此外,這里引入多頭借貸風(fēng)險(Multiple_sources)衡量借款人資質(zhì)并進行機制檢驗。在網(wǎng)貸實踐中,現(xiàn)金貸平臺也十分關(guān)注借款人這一風(fēng)險,因此會獲取借款人手機中其他借貸類APP的數(shù)量作為判斷借款人資質(zhì)的重要指標(biāo),借貸類APP數(shù)量較多可能意味著借款人從多處借貸的可能性較大,甚至存在“拆東墻補西墻”的借貸行為。這里利用其他借貸類APP數(shù)量是否高于均值來衡量借款人是否存在多頭借貸風(fēng)險,樣本中其他借貸類APP數(shù)量均值為4.82,其中41.23%的樣本達到5個及以上,Multiple_sources被標(biāo)記為1。這里添加多頭借貸風(fēng)險與社會資本的交叉項(Social_capital×Multiple_sources)來驗證機制檢驗的穩(wěn)健性。由表5的回歸結(jié)果可知,三個維度的通話數(shù)量指標(biāo)仍與兩個標(biāo)準(zhǔn)下的貸款違約顯著負(fù)相關(guān);同時,不同設(shè)定中交叉項均不顯著,說明通話數(shù)量對貸款違約的作用同樣不會受到多頭借貸風(fēng)險的顯著影響,同樣沒有發(fā)現(xiàn)不同資質(zhì)的借款人違約成本關(guān)于社會資本敏感程度不同的證據(jù)。另外,可以觀察到多頭借貸風(fēng)險對貸款違約的直接影響并不顯著,這可能是由于該變量所包含的信息有很多反映在了平臺構(gòu)建的模型分?jǐn)?shù)當(dāng)中。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]利率市場化、貨幣政策沖擊與線上線下民間借貸[J]. 王博,梁洪,張曉玫. 中國工業(yè)經(jīng)濟. 2019(06)
[2]創(chuàng)新的母校印記:基于校友圈與專利申請的證據(jù)[J]. 申宇,趙玲,吳風(fēng)云. 中國工業(yè)經(jīng)濟. 2017(08)
[3]網(wǎng)絡(luò)借貸是實現(xiàn)普惠金融的有效途徑嗎——來自“人人貸”的微觀借貸證據(jù)[J]. 王博,張曉玫,盧露. 中國工業(yè)經(jīng)濟. 2017(02)
[4]借貸市場能準(zhǔn)確識別學(xué)歷的價值嗎?——來自P2P平臺的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 廖理,吉霖,張偉強. 金融研究. 2015(03)
本文編號:3397599
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