P2P网络借贷信息价值及信息传递效应检验

在通常情况下,P2P网贷平台上投资者依据借款者披露的信息进行投资决策。借款订单中的信息是否具有重要的信息价值?这种有价值的信息是否被平台的其他投资者所认同?文章利用"人人贷"交易数据,实证检验了借款订单中成功借款次数的信息价值及传递效应。研究发现,投资者选择成功借款次数多的借款订单违约率低,因此成功借款次数起到揭示借款订单违约风险的作用,具有较强的信息价值。进一步分析发现,投资者选择成功借款次数多的订单借款成功率高,这意味着其投资行为的信息价值能够有效传递,被其他投资者所识别并采取跟随策略。     

C2C市场上消费者从众决策研究——基于面板数据模型

电子商务市场蓬勃发展的同时，也存在严重的信息不对称现象，给消费者带来极大的购物风险。文章基于信息不对称理论，利用淘宝网交易数据对 C2C 市场上消费者的从众决策行为进行研究。研究发现 C2C 市场上店铺的日销量在店铺间存在二八分布的特征，说明网络消费者在购买商品时有从众行为。基于面板模型对店铺市场份额的研究表明，店铺历史销量信息对消费者选择店铺的决策有显著正向影响，而店铺信用对消费者决策的影响并不显著。因此，建议 C2C 交易平台增加退货量指标、动态销量图以及销量和价格的相互对应信息等，以促进消费者理性购物。     

C2C信用评级制度的有效性及改进

为了降低电子商务市场的信息不对称性、反映交易者的诚信水平、提高消费者的信心,大部分电子商务网站都建立了信用评级体系。本文通过建模分析及演绎分析,认为随着市场规模的扩大,现行评级制度已不再适应电子商务市场的发展,等级高低并不能反映市场中店铺的诚信状态,而更多地反映偶然性因素和经营历史的长短,反而造成了新老卖家之间的不公平竞争,并鼓励卖家采取信用炒作等不诚信行为。最后提出了基于好评率和信用积分相结合的动态信用评价模型。     

C2C卖家的诚信行为模式及其动态性研究

现有电子商务的信用评价体系单一维度的特点使得评级体系难以准确衡量、比较店铺在各维度之间的差异及其变化。为了提高C2C电子商务信用评级体系的信息揭示作用,本文试图从多维度指标分析店铺的诚信行为模式及其动态性。本文对淘宝7大行业不同信用等级的卖家的诚信指标数据进行聚类分析表明,店铺在动态评分、信用等级、好评率上分别具有六类不同的静态组合特征,信用积分在解释店铺诚信状态上弱于动态评分和好评率指标。动态模式分析表明,店铺的好评率、动态评分指标及其与同业行业比值会呈现出三个不同的组合变化趋势。最后本文提出对现有的评价体系改进,以体现店铺之间在模式上的差异,从而真实展现卖家的诚信水平。     

通信业对区域经济增长的直接和间接影响——基于第三产业发达程度分析

以菲德模型为基础,借助第三产业占整体经济的比重,将全国30个省份进行分类,采用面板数据模型分析1993—2008年通信业对区域经济增长的影响。研究表明,第三产业发达程度会影响通信业对经济增长的影响途径和力度;第三产业发达地区,通信业对非通信业的外溢作用明显,通信业对区域经济增长的间接影响远大于其直接影响,而欠发达地区恰与之相反。就整体而言,第三产业发达地区,通信业对区域经济增长的促进作用要强于欠发达地区。     

虚拟商品简论

商品世界的新成员——虚拟商品在现实生活中扮演着越来越重要的角色,其种类已从最初的游戏道具发展到几乎所有现实中存在的、甚至现实中还没有生产出来的物品如:服装、汽车、礼品、房屋、岛屿、婴儿、时光机等等。虚拟商品的出现让我们对商品的使用价值、价值和交换价值有了新的认识。虚拟商品的价值由网络运营商和加入这个平台的使用者共同创造,是其劳动耗费的凝结。虚拟商品的使用价值是它的象征意义而非其物质属性。目前主要存在着C2C、B2C两种虚拟商品交易,而两者也有着不同的定价机制。虚拟商品的发展对人们情感美感的享受、个性化张扬、社会化交往等都有着重要意义。随着网络的普及和信息技术的发展以及生活水平的提高,虚拟商品也将迎来迅速发展的时机,规模扩大和差异化是其未来发展的主要特征。     

O2O电子商务:动力、模式与前景分析

电子商务交易中消费人群必须上网、诚信体系不完善、线上推广成本日益提升、物流配送覆盖有限等问题,均导致电子商务无法对传统线下销售形成颠覆性改变。这就导致业界中出现了线上交易与线下交易的结合方式,即O2O电子商务。本文从对消费者价值、对电商企业的角度分析了O2O电子商务模式发展的动力所在,并根据O2O的特点总结出适合采用O2O模式的商品类型即服务型和体验型的产品。其次,本文总结了O2O商务发展的遭到创新、诚信和线上流量等瓶颈,接着分析了单纯线上和线下企业发展O2O电子商务面临的挑战和问题。最后展望了O2O模式未来的发展,即未来的O2O将是一种多层次、多维度的复合生态体系,不断向多元化和纵深化发展。     

基于关联规则的中国股票市场行业轮动现象研究

为了准确把握我国股市行业轮动规律,应用关联规则Aprior算法对我国股票市场行业轮动现象进行探索性的研究,在日、周、月三个周期维度上从我国股市强大的交易数据中挖掘出行业间稳健的联动规则和轮动规则.基于强关联规则构建简单的投资策略,明显跑赢了沪深300指数和全行业基准.所得关联规则可以帮助市场投资者发现行业轮动的规则模式,判断行业投资机会,进行有效的行业组合配置,规避市场风险.     

美国量化宽松货币政策对我国外贸的影响

为研究美国4轮量化宽松货币政策对我国对外贸易的影响,首先定性分析美国量化宽松货币政策对我国对外贸易影响的4种渠道;然后建立结构向量自回归(SVAR)模型,考察每期量化宽松货币政策通过4种渠道对我国对外贸易影响的显著性和差异性;最后得出,在短期内美国量化宽松货币政策对美国本土经济的预期拉动作用使我国贸易收支情况得到改善,在长期大宗商品价格上涨对出口的抑制以及外商直接投资对进口的促进导致了我国贸易收支的恶化。