曾江洪 楊帥
(中南大學 商學院,湖南 長沙410083)
羊群行為是指出借人在信息環(huán)境不確定的情況下,行為受到其他出借人的影響,模仿他人決策或者過度依賴于輿論,而忽略自己的信息的行為[1]。在P2P借貸市場中,個體參與者可以在沒有金融機構充當中介的情況下,實現彼此間的借貸活動。與傳統(tǒng)金融市場相比,P2P借貸市場在以下三個方面存在顯著的差異:首先,一個借款人的借款請求通常需要同時依賴多個出借人投標才能得以滿足,每個出借人只解決其借款需求的一部分;其次,外部因素對該類借貸活動的影響十分顯著,因為每位潛在的出借人都能觀察到其他出借人的出借數額;與銀行等傳統(tǒng)的大型金融機構不同,個體出借人在判斷借款人的信貸等級和違約風險時,通常缺乏專業(yè)的知識和資源,而這又與借款人的違約風險密切相關。這些特征使得出借同伴的借款決策成為潛在出借人進行投資決策時一個可能且重要的參考資源。
在此背景下,在金融中介缺失的P2P借貸中,個體出借人不僅可以自行決定是否將資金提供給借款人,還可以即時地了解該標的下其他已投資的出借人相關的投資情況。故其出借人在進行投資決策時,不僅會考慮借款人公開的相關個人信息,如財務狀況、年齡、性別等,還可能依據其他出借人的投資決策信息,跟隨他人決策,形成“羊群行為”。
此外,相對于非理性羊群行為僅僅簡單地將他人的決策視為一種描述性的社會規(guī)范,進而模仿他人的決策[2],理性羊群行為中的出借人會對已做出決策的出借人進行觀察型學習,如在對借款人信貸狀況不確定的情況下將同伴出借人的投資決策信息加以考慮,并結合自身經驗來對借款清單的信息做出判斷處理并最終形成決策[1,5]。
對非理性羊群行為和理性羊群行為進行區(qū)分是十分重要的,哪種行為機制起主導作用,將決定市場在應對羊群行為時所采取的措施。如果是非理性羊群行為起主導作用,則需及早防范,因為羊群行為可以自我強化[3];如果是理性羊群行為占據主導作用,則無需過于擔心。因為理性觀察學習者并不會盲目跟隨羊群行為,反而會對引發(fā)該現象的各種原因進行探究,最終綜合考慮后做出合理決策。
本文即以拍拍貸的P2P借貸平臺為背景,以2013年7月1日至2013年12月31日相關借款標的的投標記錄為樣本,對出借人的投資決策行為進行分析,以探究羊群行為是否存在,并對其進行理性檢驗。
信息不對稱(也被稱為“檸檬市場”)的存在會導致道德傷害或逆向選擇(Holmstrom 1984)[4]。P2P借貸作為未來十年中最重要的金融創(chuàng)新之一[5],其雖然通過免去昂貴的金融中介降低了借貸雙方之間的交易成本,但卻可能會由于匿名的交易背景以及出借人專業(yè)財務技能的缺乏而導致該市場的信息不對稱程度顯著高于傳統(tǒng)金融市場[6]。在P2P借貸中,信息的高度不對稱為劣質的借款者刻意隱瞞對自己不利的信息以提高借款成功率,或者降低自己所需承擔的借款利率提供了條件;而優(yōu)質借款者則因為沒有辦法將自己與其他借款者進行區(qū)分而不得不支付與其信用等級不相匹配的借款利息(通常會高于其理論上應當承擔的利息水平)[7]。因此,為了維持P2P借貸市場的正常運轉并創(chuàng)造更大的社會福利,P2P借貸市場上借款人和投資者之間的信息不對稱應該加以解決。
為緩解逆向選擇,降低信息不對稱性,學者們從不同的機制設計和系統(tǒng)特征出發(fā)進行了大量的研究。Herzenstein(2008)通過使用Prosper的交易數據,發(fā)現除了貸款的特征變量,如借款標的的借款金額、借款期限以及借款人愿意承擔的借款利率,會影響借款成功的可能性外,其借款人特征,包括人口統(tǒng)計特征、財務穩(wěn)健性,以及提出借款申請時所做出的努力等,也會對P2P借貸的融資成功可能性造成顯著影響[8]。根據Pope和Sydnor(2008)的研究,P2P借貸市場上存在顯著的種族差異,并且黑人不僅不太可能獲得貸款,還必須承擔較高的借款利率[9]。相對地,Ravina(2012)通過其研究表明,種族對貸款成功的可能性在數據上并沒有顯著的影響,但種族的差異性會對借款人所需承擔的利率在某些情況下會有顯著的影響;此外,她還發(fā)現相對相貌普通的借款人而言,外貌美麗的借款人成功獲得貸款的可能性更高,且其所需支付利息率更低,發(fā)生違約情況的可能性也更?。?0]。Lin等人(2011)認為,社交網絡作為一種新的軟信息來源,在緩解信息不對稱并且減輕逆向選擇的問題上有顯著影響,并且這種作用在線上P2P借貸的環(huán)境中表現得特別突出[11]。陳冬宇(2013)通過采用社會資本理論和社會認知理論作為基本研究框架,發(fā)現當信息不對稱程度很高時,出借人就會更多地依賴借款者的社會資本來判斷借款人是否可信[12]。
然而,以上學者的研究雖然在一定程度上為緩解P2P借貸中的信息不對稱程度提供了新的思路和途徑,但P2P借貸中的“脫媒化”及權威信貸資料的缺乏決定了信息不對稱問題難以被如此輕易解決。
模仿作為人類最基本的本能之一[13],當參與者擁有不完全信息時,會傾向于跟隨他人的決策,即發(fā)生羊群行為(Bikhchandani 2000)[14]。Pritsker和 Kodres(1995)[15]、Graham (1999)[16]、Bikhchan-dani和Sharma(2011)[17]等多位學者都通過實證檢驗驗證了國外金融市場中羊群行為的存在及其影響,而我國的相關學者也針對股票、基金市場以及機構投資人和股評家群體,甚至公司并購中的羊群行為進行了大量探索,并驗證了該類行為的存在和相關影響[18-30]。
在P2P借貸領域,則仍處于起步階段,只有少數學者進行了探討。Krumme和Herrero(2009)為解釋P2P借貸市場上已觀測到的出借人的投標模式,對羊群行為和互惠情境兩者進行了模擬研究[24]。Herzenstein(2010)觀察到線上P2P借貸的羊群行為不僅使得出借人更有可能向已有更多投標的借款申請進行投標,而且該種策略性羊群行為還與借款項目的后期績效顯著正相關[25]。Wang和 Greiner(2010)提出,由于線上P2P借貸的羊群行為的存在,可能會導致項目具有低投資回報率、高風險回報比率,且無法充分利用的貸款人資金資源的特征[26]。Shen(2010)認為P2P借貸中的出借人在借出自己的資金時,并非理性地依據借款項目自身的風險和收益進行投資,并且該群體中存在著顯著的羊群行為[27]。Lee(2012)通過針對韓國最大P2P借貸平臺的數據進行實證研究后發(fā)現,在該平臺上存在著顯著的羊群行為,并且隨著投標過程的進行,這種羊群效應呈現出邊際遞減效應[28]。Liu(2013)通過將出借人的朋友進行線下和線上的區(qū)分,并進行研究后發(fā)現由于“社交羊群”效應的存在,當潛在出借人的朋友,尤其是其線下的親密朋友對借款標的進行投標后,則該出借人很可能會跟隨投標[29]。
由此可知,以上研究多基于國外P2P借貸市場的背景或重在探索線下親密朋友的“社交羊群行為”,目前還沒有相關學者就中國情境下P2P借貸中“羊群行為”的普適性展開研究。本文即在此背景下,通過實證分析,對P2P借貸中出借人群體間的羊群行為進行探索。
羊群行為的理性與否對經濟行為的影響是不同的。在P2P借貸市場中,如果出借人僅僅只是簡單地重復他人的借貸決策,則他們不會關注其他人為何要做出這樣的決策。例如,Simonsohn和Ariely(2008)研究發(fā)現不熟練的eBay投標者會由于羊群行為的影響,向已經擁有較多投標人標的進行投標,而罔顧人們之前之所以對這些標的進行投標是因為其起拍價格較低的事實[3]。然而,相對地,如果出借人是理性的觀察型出借人,則其通過觀察其他投資決策所做出的推斷會受到公開的、可觀察的借款標的的特征的調節(jié)。
Puro(2011)認為在P2P借貸中,出借人的投標行為時異質化的,不同出借人的投標策略會隨著時間和學習經驗而變化[30]。相對諸如ebay競拍市場上競標者的非理性行為以及所帶來的影響[3],針對P2P借貸市場上羊群行為的理性和非理性研究則可以幫助出借人獲取更好的投資機會[31]。并且由于P2P借貸市場是以市場為導向且不存在層級結構,因此出借人在對借款人進行篩選時,借款人的“軟信息”成為了潛在的有利條件。如,Iyer等(2009)的研究顯示,如果只允許投標人觀察到借款人的累計信用層級,而非具體信用分數,投標人仍然可利用可用信息推測出借款人信用分數波動的1/3[32];而 Zhang(2012)的研究也顯示,Prosper借貸市場的出借人群體并非僅僅單純地模仿其同類的決策(非理性羊群行為),同時,他們會進行積極的觀察學習(理性羊群行為),并通過觀察前期出借人的投資決策來推斷借款人的可信賴度,同時使用相關的公開信息來調整自己的判斷[33]。
因此,對中國P2P借貸市場上出借人群體間的羊群行為進行理性和非理性的辨析,可以深入了解其形成機理和內在機制,真正理清中國P2P借貸市場上出借人投資決策中羊群行為的相關影響和可能結果,并為市場和監(jiān)管層做出恰當反映提供確切依據。
1.模型建立
實務中,由于目前我國社會信用體系不全面,因此借貸雙方之間信息不對稱程度相對國外市場而言更加嚴重。同時,P2P借貸市場的目標客戶群體多為難以在銀行等傳統(tǒng)金融機構中獲得借款的小微企業(yè)和個人借款者,該類借款者的信貸狀況通常都較低或難以衡量,且彼此間相差不大,因此,出借人群體難以從借款人信貸分數中獲得大量有用信息;但在此背景下,借款人群體通常會非常愿意呈交和公開大量的個人信息;這就為羊群行為的發(fā)生提供了背景條件。此外,P2P借貸中的出借人在投資過程中的外部效應是十分明顯的,因為出借人不僅可以自行決定投資項目和投資數額,還能隨時觀測到其他出借人的相關投資決策。因此,在進行決策時,同伴的借貸決策信息可能成為出借人進行投資決策時參考信息的來源,甚至成為其重要依據。
在本文的分析中,以借款標的j在第t個時間段收到的投標金額定義為yjt,此處t=1,……,T(T是該借款標的的到期期限);以某一借款標的的累計投標金額作為羊群的衡量指標。這是因為累計金額反映了前期出借人對于該借款標的的集體評估狀況,且反映了其投資分配決策。以RAjt代表第j個借款項目截止至第t天已經收到的投資金額。對于羊群行為的初步檢驗是檢測借貸過程中的存在性,即yjt可能會與滯后的累計投標金額RAj,t-1相關。
為了有效地衡量出借人在借款項目投標決策過程中的羊群行為是否存在,借鑒Zhang和Liu(2012)的思路與理論,建立如下模型
2.變量解釋
針對模型(1)相關變量解釋如表1所示。
1.模型建立
研究時僅將對羊群行為的研究聚焦于其存在與否及其廣義表現形式是不夠的,還必須從內在機理的角度來探索羊群行為本身是理性還是非理性的問題。但很顯然,外界無法直接區(qū)分這兩種情形。因為直接區(qū)別這兩種行為需要出借人決策過程中的信息,而這些信息很難獲取,故從統(tǒng)計上區(qū)分這兩種行為十分困難,因此如何區(qū)別理性羊群行為和非理性羊群行為是目前羊群行為研究中尚無定論的問題[34]。
利用公開的、可觀察的借款標的特征截面差異來對理性和非理性從眾行為進行區(qū)別,通過羊群行為特征變量與借款特征屬性等的交互變量的引入,可以間接推斷哪一種情形更為可能。
此外,取決于出借人進行的是理性還是非理性羊群行為,某一借款標的實現某一累計金額時的已有的投標次數的調節(jié)效應可能也是不同的。在非理性從眾情況下,最顯著的線索在于該借款標的資金的籌集程度,而對到底有多少出借人對這一標的進行了投資是不重要的。然而對于理性觀察型的出借人而言,這種調節(jié)效應是十分重要的。例如,假設A、B兩個投資標的都收到了100元。而標的A的100元是由一個出借人進行投資的,而標的B則屬于從兩個出借人各投50元。一方面,標的B吸引了更多的支持型投標,另一方面,標的B的信號加強作用可能會更弱,因為作為一個觀察學習型出借人,第二個出借人在進行投資時已經收到了第一個出借人50元投資的影響。為衡量這種可能性,本文引入羊群行為特征變量和前滯的投標次數的交互變量來加以檢驗。
因此,為了檢驗我國P2P借貸市場中羊群行為的性質,在模型(1)的基礎上,建立如下模型
2.變量解釋
模型(2)的相關變量解釋如表2所示。
表2 羊群行為理性檢驗模型涉及的變量定義
作為我國首家、最大、最多人使用的互聯(lián)網金融P2P網絡借貸平臺,拍拍貸始終堅持實行無擔保、純線上的借貸模式,這也為我們對于出借人決策行為的研究提供了可靠基礎。
本文原始數據來自拍拍貸網站上2013年7月1日到2013年12月31日間借款成功的借款申請網頁,并通過計算機編程和手工處理進行收集。由于個人標借款額度小,通常為幾千元,并且能在相當短的時間內(有的甚至在1分鐘之內)就可以獲得滿標,非常不利于對數據進行投標時間的劃分和處理。因此,為保證數據的可用性和有效性,本次所收集的數據要求借款項目必須滿足借款額度大于等于10 000元,以便通過較長的時間跨度對投標時間進行間隔劃分。
通過計算機爬蟲軟件的運用,本文采集了4 910條借款金額在10 000元及以上的借款項目的相關信息。在此基礎上,通過對數據進行排序與統(tǒng)計處理,以及通過另外編寫其他計算機程序,本文將該4 910條借款項目中每條借款項目的所有投標記錄按照所發(fā)生的投標時間的先后順序,以60分鐘為投標間隔,進行了歸類整理和數據統(tǒng)計,總共獲得了66 572條對應投標間隔記錄。
以所收集到的4 910條借款項目為基礎,在對其進行統(tǒng)計性描述分析以后,可以發(fā)現,在滿足數據收集要求的借款項目中,借款項目的最低借款額為條件所設定的10 000元,而借款額度最高達到了500 000元人民幣,這表明只要符合拍拍貸的信貸要求,零散借款者可以通過該平臺及時獲得所需的借款金額,緩解資金緊張的情況。在借款利率方面,借款人所需承擔的最低年化利率為7%,而最高則達到了24%,普遍高于銀行的活期和短期存款利率,但仍然符合“不得高于國家法定的銀行同期利率的4倍”的標準。由于多數是小微企業(yè)及零散借款人員以緩解短期資金緊張,該網站上的借款項目最長的借款期限也只有12個月,最短的甚至只有1個月的期限,表明資金流動性較高,出借人可以靈活地處置自己的資金。
表3 模型樣本的描述性統(tǒng)計
為了降低借貸風險,拍拍貸平臺對借款人進行了A、B、C、D、E、HR等6個信貸等級的劃分。通過賦值及統(tǒng)計后,發(fā)現借款人的信貸情況涵蓋了以上6個等級,且標準差較小表明借款人的信貸等級分布較為集中。此外,在借款人群體中,男性借款人以4 026人占據借款人人數的絕大部分,而女性借款人則較少,只有884人。為了獲取較高的信貸等級,降低自己所需承擔的借款利率,借款人通常會上傳較多自己的資料和相關信息進行驗證以獲取拍拍貸上較高的信貸分數。從上表可以發(fā)現,在4 910項借款項目中,分別有4 419、4 566、3 142位借款人通過了拍拍貸的視頻、戶口和手機認證,而由于學歷查詢的限制,在該批借款人中,只有2 160位借款人的學歷認證獲得了通過。此外,在更為嚴格的信用審查中只有687位借款人通過了“安全標”的驗證,以提高自己的借款效率和借款標的的吸引力。
以模型(1)和模型(2)為基礎,針對其進行的線性回歸結果綜合如下。
1.羊群行為的存在性實證結果分析
表4中column1關于模型(1)的實證結果表明:在出借人對借款項目進行投資的過程中,借款項目已經籌集到的資金額度會對其投資決策產生正向影響,即在出借人瀏覽該借款項目的時刻,該項目已籌集的資金越多,則該出借人對其投資的可能額度越大,這一系數表明了出借人在投資過程中會受到其他出借人投資決策的影響,存在羊群效應。
在以“前期出借人的累計投標次數LB”為衡量指標時,我們發(fā)現出借人的投資決策與已獲得累計投標次數負相關,也即前期出借人投資的次數越多,則潛在出借人對借款項目可能的投資金額越小。這是因為,由于每個借款項目的借款金額是確定的,投資于該項目的出借人越多,則每個出借人的投資金額越少,說明出借人在分散風險時認為該投資項目風險較高,故對潛在出借人的投資決策造成了消極影響,這與Herzenstein(2010)[19]、Zhang(2012)[28]關于羊群行為的存在性的研究結論是一致的。
表4 模型回歸結果
2.羊群行為理性檢驗實證結果分析
表4中column2關于模型(2)的實證結果表明的是估計的借款標的特征的主要效應。
在First_interval列中,反映的是在第一個時間間隔中各個借款標的所籌集到的金額與相關影響因素的關系。從表中可以發(fā)現:借款金額越高、借款人為女性、借款期限越短時,借款標的在第一個時間間隔內所籌集到的款項越多,這與Herzenstein(2008)[14]關于借款影響因素的研究結果一致。在反映借款人的信貸風險方面,回歸結果顯示:借款利率越低、借款人信貸等級越高,則借款標的在第一個時間間隔內所籌集的金額越多。由于拍拍貸借貸平臺規(guī)定了相應信貸等級的最低借款利率,也即當借款人信貸等級越高、信貸風險越小時,其所須承擔的借款利率越低;因此該實證結果表明在借款標的發(fā)布的第一個時間段中,出借人傾向于對風險小的借款標的進行投標。
Rationalherding列中,在對羊群行為和借款標的的信貸風險相關特征進行綜合考慮后,其實證結果顯示:RA與rate的交互變量的系數顯著為正,與First_interval中rate的效應相反:當借款人的借貸風險越高時,羊群行為特征變量所包含的信息量越低;也即如果借款標的存在公開的、可觀測到的缺點,則羊群行為有利于無形地提升借款人的信貸狀況;此外,RA和LN的交互變量的系數是負的,這意味著如果后續(xù)投標的出借人受到大量的前任出借人的影響,則RA所包含的信息量也是下降的。這一效應與理性從眾行為的理論文獻是相符的——由于決策者會模仿其前期已投人員的行為,因此這些決策者的決策質量變得難以衡量[1,35]。
但在考慮羊群行為的性質時,RA與credit的交互變量的系數顯著為正,這與對理性從眾行為的預測是相反的。出現這一狀況的可能原因之一是在拍拍貸上信貸等級的分數不僅包括了借款人提供的各種信貸資料證明所帶來的分數,還包括了借款人的歸還次數以及未明確的“其他信息”等的分數。這對已經成功多次借款的借款人而言是極其有利的,其借款成功且歸還成功的次數越多,其出借人中出現“再次出借者”的比例和幾率則越高;而此類“再次出借者”則可能依據自己所熟悉的情況直接對借款人的借款項目進行投資,甚至大額投資,而不對其他出借人的投資行為進行考慮。這與武志偉(2010)關于我國證券市場中的出借人忠誠度方面的研究相一致[36]。
由于本文的時間段劃分是通過計算機程序進行的認為劃分,因此,為檢驗本文研究結論在不同時間段的正確性和普適性,以30分鐘為一個時間間隔段對出借人的投標行為進行重新劃分,并取得相關數據。其檢驗結果如表5所示。
從表5發(fā)現:在以30分鐘為投標時間間隔的水平下,column1中羊群特征變量RA的系數在0.01的水平下顯著為正,即與以60分鐘為時間間隔的結果一致,該時間段劃分下的出借人在進行投資時,會受到其前期投資者行為的影響,投資行為中存在顯著的羊群行為。此外,在column2的first_interval列中,借款金額、信貸等級對借款標的在首個時間間隔內籌集的資金存在積極而顯著的主效應,而借款利率、借款期限、借款人性別則對其擁有顯著的消極主效應;column2在對羊群行為特征變量RA和借款特征屬性變量等進行綜合考慮以后,RA與投標滯后變量LB,以及RA與rate變量的交互變量對后續(xù)籌資情況的影響都明顯符合理性羊群行為的相關特征。因此,可以合理推測,無論用何種時間段作為投資行為的間隔標準都不影響研究結論的一致性和正確性,即在我國P2P借貸市場中,羊群行為是普遍存在與出借人的投資決策中的,且表現為理性羊群行為。
本文沿襲Herzenstein、Zhang和Liu等學者的研究思路,以2013年下半年拍拍貸P2P借貸平臺相關借款項目的面板數據為基礎,對出借人投資決策中可能存在的羊群行為進行了存在性檢驗,并在此基礎上進行了理性檢驗,以辨別其性質。
研究結果表明:由于P2P借貸市場上信息不對稱現象的存在,借款項目前期已籌集的資金越多,仍需籌集的資金比例越低,則潛在出借人越容易模仿前期出借人的投資行為對借款項目進行投資,即借款項目潛在出借人的投資決策會受到其前期出借人的影響,存在顯著的羊群行為。與盲目模仿前期出借人的投資決策不同,P2P借貸市場上的潛在出借人會通過觀察同伴的投資決策來推斷借款人的可信賴度,并結合借款項目公開的信貸信息來調整自己的判斷,是一種理性的羊群行為。
表5 模型穩(wěn)健性檢驗回歸結果
以上特性的存在會對我國P2P借貸市場的不同參與主體造成不同的影響。對出借人而言,其在進行投資決策時,由于其群體內理性羊群行為的存在,使得其可以合理地對前期出借人的投資決策進行參考,進而提升自己投資決策的正確度,降低所投標的的違約風向,提高投標收益率,并且該行為尤其對投資新手具有重要作用;對借款人而言,由于出借人群體中羊群行為的存在,且是理性行為,因此在提出借款申請時,尤其對于信貸等級不高的借款人而言,應當盡可能多地提供相關的信貸證明材料或在P2P借款平臺的論壇中保持活躍狀態(tài),增加自己的“軟信息”的來源,并提升“軟信息”的質量,以增加自己借款成功的可能性;對P2P借款平臺而言,由于出借人投資決策行為中理性羊群行為發(fā)揮作用時,會綜合考慮借款人的“硬信息”和“軟信息”,因此平臺在對借款人進行資質審核時,不僅應當注重對其借款屬性等“硬信息”的審核,還應該對其“軟信息”的質量投以關注,以保證借款人的可靠性,從根源上控制借貸風險。
[1]Banerjee A V.A Simple Model of Herd Behavior[J].The Quarterly Journal of Economics,1992,107(3):797-817.
[2]Croson R,Shang J Y.The Impact of Downward Social Information on Contribution Decisions[J].Experimental Economics,2008,11(3):221-233.
[3]Simonsohn U,Ariely D.When Rational Sellers Face Nonrational Buyers:Evidence from Herding on eBay[J].Management Science,2008,54(9):1624-1637.
[4]Holmstrom B.The Provision of Services in a Market Economy[J].Managing the Service Economy:Prospects and Problems,1985:183-213.
[5]Sviokla J.Forget Citibank,Borrow from Bob[N].Harvard Business Review:Breakthrough Ideas for,2009.
[6]Klafft M.Online Peer-to-Peer Lending:A Lenders'Perspective[C].Proceedings of the International Conference on E-Learning,E-Business,Enterprise Information Systems,and E-Government,EEE.2008:371-375.
[7]Kerlof G A.The Market for“Lemons”:Quality Uncertainty and the Market Mechanism[J].The Quarterly Journal of Economics,1970,84(3):488-500.
[8]Herzenstein M,Andrews R L,Dholakia U,et al.The Democratization of Personal Consumer Loans?Determinants of Success in Online Peer-to-Peer Lending Communities[C].Boston University School of Management Research Paper,2008.
[9]Pope D G,Sydnor J R.What’s in a Picture?Evi-dence of Discrimination from Prosper.com [J].Journal of Human Resources,2011,46(1):53-92.
[10]Ravina E.Love & Loans:The Effect of Beauty and Personal Characteristics in Credit markets[R].SSRN 1107307,2012.
[11]Lin Mingfeng,Nagpurnanand R Prabhala,Siva Viswanathan.Judging Borrowers by the Company They Keep:Friendship Networks and Information Asymmetry in Online Peer-to-Peer Lending[J].Management Science,2013,59(1):17-35.
[12]陳冬宇,賴福軍,聶富強等.社會資本、交易信任和信息不對稱——個人對個人在線借貸市場的實驗研究[J].北京航空航天大學學報(社會科學版),2013(4):75-83.
[13]Devenow A,Welch I.Rational Herding in Financial Economics[J].European Economic Review,1996,40(3):603-615.
[14]Bikhchandani S,Sharma S.Herd Behavior in Financial Markets[R].IMF Staff papers,2000,47(3):279-310.
[15]Pritsker M,Kodres L E.Directionally Similar Position Taking and Herding by Large Futures Market Participants[C].Risk Measurement and Systemic Risk:Proceedings of a Joint Central Bank Research Conference,1995:221-272.
[16]Graham J R.Herding among Investment Newsletters:Theory and Evidence[J].The Journal of Finance,1999,54(1):237-268.
[17]Bikhchandani S,Sharma S.Herd Behavior in Financial Markets:A Review[J].IMF Working Paper,2000.
[18]陳浩.中國股票市場機構出借人羊群行為實證研究[J].南開經濟研究,2004(2):91-94.
[19]宋軍,吳沖鋒.中國股評家的羊群行為研究[J].管理科學學報,2003(1):68-74.
[20]吳江,張輝.機構出借人羊群行為的演化博弈分析[J].系統(tǒng)管理學報,2013(4):466-471.
[21]顧榮寶,蔣科學.深圳股票市場的羊群行為及其演化——基于一個改進的CCK模型[J].南方經濟,2012(10):135-145.
[22]劉翔,于瑾.中國基金業(yè)業(yè)績持續(xù)性問題研究:基于羊群行為的分析[J].財經理論與實踐,2013(2):40-44.
[23]張維,王雪瑩,熊熊等.公司并購中的“羊群行為”:基于中國數據的實證研究[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2010,30(3):456-463.
[24]Krumme K A,Herrero S.Lending Behavior and Community Structure in an Online Peer-to-Peer E-conomic Network[C].International Conference on Computational Science and Engineering,2009,4:613-618.
[25]Herzenstein M,Dholakia U M,Andrews R L.Strategic Herding Behavior in Peer-to-Peer Loan Auctions[J].Journal of Interactive Marketing,2011,25(1):27-36.
[26]Wang H,Greiner M.Herding in Multi-winner Auctions[R].ICIS 2010Proceeding,235,2010.
[27]Shen D,Krumme C,Lippman A.Follow the Profit or the Herd?Exploring Social Effects in Peer-to-Peer Lending[C].Social Computing (SocialCom),2010IEEE Second International Conference on(ISBN).Houston:ISBN,2010:137-144.
[28]Lee E,Lee B.Herding Behavior in Online P2P Lending:An Empirical Investigation[J].Electronic Commerce Research and Applications,2012,11(5):495-503.
[29]Liu D,Lu Y,Brass D.Friendships in Online Peerto-Peer Lending:Pipes,Prisms,and Social Herding[R].Information Systms Seminars Working Papers,2013.
[30]Puro L,Teich J E,Wallenius H,et al.Bidding Strategies for Real-life Small Loan Auctions[J].Decision Support Systems,2011,51(1):31-41.
[31]Herzenstein M,Dholakia U M,Andrews R L.Strategic Herding Behavior in Peer-to-Peer Loan Auctions[J].Journal of Interactive Marketing,2011,25(1):27-36.
[32]Iyer R,Khwaja A I,Luttmer E F P,et al.Screening in New Credit Markets:Can Individual Lenders infer Borrower Creditworthiness in Peer-to-Peer lending?[R].HKS Faculty Rearch Working Papers,2009.
[33]Zhang J,Liu P.Rational Herding in Microloan Markets[J].Management Science,2012,58(5):892-912.
[34]Cai H,Chen Y,Fang H.Observational Learning:Evidence from a Randomized Natural Field Experiment[R].NBES Working Papers,No.13516,2007.
[35]Bikhchandani S,Hirshleifer D,Welch I.A Theory of Fads,Fashion,Custom,and Cultural Change as Informational Cascades[J].Journal of Political E-conomy,1992,100(5):992-1026.
[36]武志偉,陳瑩.我國證券市場出借人忠誠度影響因素的實證研究[J].軟科學,2010(1):114-120.