P2P 网络借贷研究进展及中国问题研究展望

P2P ( 个人对个人) 网络借贷是指通过网络借贷平台,在全球范围内实现个人与个人或小微企业间的小额信用借贷交易． P2P 网络借贷作为全新的互联网金融服务受到商业界的高度关注,而且发展成为学术研究的国际前沿领域． 对 P2P 网络借贷相关研究文献进行了综述,具体从影响借贷交易的信息因素、羊群效应以及社交网络等 3 个方面分析了该领域研究的现状和发展脉络． 因为中国已超越美国成为全球最大的 P2P 网络借贷交易市场,所以结合中国的具体情境和问题,提出了未来研究工作的展望．     

The Value of Weather Information for E‐Commerce Operations

To be efficient, logistics operations in e‐commerce require warehousing and transportation resources to be aligned with sales. Customer orders must be fulfilled with short lead times to ensure high customer satisfaction, and the costly under‐utilization of workers must be avoided. To approach this ideal, forecasting order quantities with high accuracy is essential. Many drivers of online sales, including seasonality, special promotions and public holidays, are well known, and they have been frequently incorporated into forecasting approaches. However, the impact of weather on e‐commerce operations has not been rigorously analyzed. In this study, we integrate weather data into the sales forecasting of the largest European online fashion retailer. We find that sunshine, temperature, and rain have a significant impact on daily sales, particularly in the summer, on weekends, and on days with extreme weather. Using weather forecasts, we have significantly improved sales forecast accuracy. We find that including weather data in the sales forecast model can lead to fewer sales forecast errors, reducing them by, on average, 8.6% to 12.2% and up to 50.6% on summer weekends. In turn, the improvement in sales forecast accuracy has a measurable impact on logistics and warehousing operations. We quantify the value of incorporating weather forecasts in the planning process for the order fulfillment center workforce and show how their incorporation can be leveraged to reduce costs and increase performance. With a perfect information planning scenario, excess costs can be reduced by 11.6% compared with the cost reduction attainable with a baseline model that ignores weather information in workforce planning.     

A Tighter Extra-Resource Analysis of Online Deadline Scheduling

This paper is concerned with online algorithms for scheduling jobs with deadlines on a single processor. It has been known for long that unless the system is underloaded, no online scheduling algorithm can be 1-competitive, i.e., matching the performance of the optimal offline algorithm. Nevertheless, recent work has revealed that some online algorithms using a moderately faster processor (or extra processors) can guarantee very competitive performance Kalyanasundaram and Pruhs, 2000 or even be 1-competitive Koo et al., 2002; Lam and To, 2001. This paper takes a further step to investigate online scheduling algorithms with an even higher performance guarantee (i.e., better than 1-competitive algorithms) and in particular, presents an extra-resource analysis of the earliest-deadline-first strategy (EDF) with respect to such a higher performance guarantee.A preliminary version of this paper has been accepted by The Australian Theory Symposium on Computing, 2004.This research was supported in part by Hong Kong RGC Grant HKU-7024/01E.     

第三方电子交易平台运营初期的定价策略——基于在线个人借贷市场的实证研究

实践表明,作为典型的“双边市场”,第三方电子交易平台在运营初期的定价策略对平台的生存与发展起着非常重要的作用。为了弥补当前实证研究的不足,文章以Armstrong的垄断模型为基础,采用加权两阶段最小二乘联立方程模型分析了Prosper.com在线个人借贷平台在2009年7月13日至2011年3月7日期间用户网络外部性特征和平台定价策略对借贷双方效用及平台收入的影响。结果显示：平台运营初期,用户之间存在显著正的交叉网络外部性和自网络外部性;用户价格弹性会随平台定价策略和平台的发展而变化;平台收入与用户价格弹性之间呈现负的规律性变化关系。研究结果在一定程度上反应了第三方电子交易平台运营初期特征的同时也提出了当前理论研究的不足,兼具实践和理论价值。     

消费者网络购物感知风险概念及测量模型研究

感知风险在消费者行为研究中是一个重要的变量,它对消费者信息处理及购物决策产生重要影响.随着网络购物的兴起,消费者的信息搜寻和购买决策过程都发生了重大的改变.本文对消费者网络购物感知风险进行了界定,提出感知风险可以由五个具体的网络购物感知风险维度构成,并在此基础上开发了15个项目作为测量指标.论文还对消费者网络购物感知风险不同结构的模型进行了探索比较,根据拟合程度和简约特点界定了消费者网络购物感知风险的概念和测量模型.     

提高大学生网上求职成功率的思考

网上求职在大学校园里崭露头角,已成为大学生毕业求职的一条捷径。该文阐述了网上求职的基本特点和优势,通过剖析目前大学生网上求职过程中存在的一些问题,提出了切实提高网上求职成功率的若干策略和技巧。     

网络用户粘性行为测评研究

网络粘性行为是一种以重复、持续使用网络产品和服务且具有一定心理依赖特征的行为。在没有可借鉴的成熟测评体系的情况下,以文献回顾为基础,参考现有的问题性网络使用评价和网络成瘾评价研究,运用探索性因子分析和验证性因子分析工具,构建包含11个题目4个维度的网络用户粘性测评指标体系,并确定了不同程度粘性人群的划分标准。实证检验发现不同群体之间在各个维度上均有显著的差异,说明此评价体系能有效区分不同网络的使用情况。     

网上购物风险来源、类型及其影响因素研究

从风险来源的角度深入地研究了网上购物感知风险类型与其相对强度,对于企业从风险来源上降低和管理网上风险具有重要的指导意义.文章发现消费者在网上购物时,风险主要来源于产品本身、远距离交易、互联网这种交易模式和网站这四个方面.研究结果揭示了,当消费者在网上购物的时候,所感受到最强烈的三个风险分别是,来自于产品本身的产品绩效风险、来自于远距离交易的服务风险和来自于网站的来源风险.最后,研究还发现,消费者网上购物感知风险的强弱与消费者的年龄、网络购物频率之间存在较强的相关性,年龄越大,感知风险越强;网上购物频率越高,感知风险越低.     

网络社区中的"人肉搜索"探析

每起人肉搜索事件的爆发,无一不是在短时间内引起众多网民的关注。本文选取了一个典型案例,根据事态发展描述出时间、帖子数量和通缉速度的关系,探究这个过程中存在的网络传播模型,以及驱使着人人联合的这种强大力量的深层原因。人肉搜索之所以启动和事件或人物本身的引人关注有关。负面的事件或人物,是目前人肉搜索的主流。     

网络促销方式对消费者购买意愿的影响机制研究

为了探究消费者在网络购物时品牌熟悉度与商家促销方式对其购买意愿的交互影响,模拟了网络购物情景,利用消费者的双系统信息处理理论(情感处理系统、认知处理系统)对消费者的购买意愿进行分析,检验了品牌熟悉度(高和低)和网络促销方式(价格促销与非价格促销)对消费者购买意愿的交互影响以及作用机制。结果表明,对于高熟悉度品牌,价格促销比非价格促销更能引起消费者的购买意愿,其中介机制为情感处理系统;对于低熟悉度品牌,非价格促销比价格促销更能引起消费者的购买意愿,其中介机制为认知处理系统。