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【Workshop for MLinEcon第1期】2020年3月24日

来源:南风金融网 作者:南风金融网 人气: 发布时间:2020-04-02 16:07:01
【题目1】:借款描述的可读性能够提高网络借款成功率吗
【汇报人】:郭范勇(上海财经大学金融学院博士研究生)
【时间】:2020年4月7日(周二)20:00-20:30
【地点】:Zoom在线


【论文摘要】:在P2P网络借贷市场中,借款人的借款描述可作为吸引投资者而成功获取借款的一种方式,而投资者能否理解借款描述以及这种理解的程度则取决于借款描述所传递信息的可读性.借款描述的可读性能缓解借款人和投资者之间的信息不对称程度从而提高借款的成功率吗?本文试图运用来自P2P网络借贷平台的经验证据对此进行回答.本文以中国“人人贷”平台2011年1月至2014年5月128532笔订单为研究对象,基于文本复杂性和可理解性构建中文语言环境下的可读性指标,考察借款描述可读性在P2P网络借贷市场上的作用.实证结果发现:①借款描述的可读性有助于减少信息噪音,提高信息甄别速度,从而降低投资者的信息处理成本;②可读性更强的借款描述能向投资者传递积极信号,提高借款的成功率;③借款描述中句均字数每增加一个,借款成功率降低0.4%,而句均词数每增加一个,借款成功率则会降低0.7%;④常用字字数每增加一个,借款成功率提高0.14%,借款违约率下降0.12%,常用词词数每增加一个,借款成功率提高0.28%.上述结论在经过一系列稳健性检验之后依然成立.随着P2P网络借贷平台的去担保化,如何有效利用不可验证的软信息正成为借贷双方面临的问题,本文的研究结论表明,借款描述中的文本可读性能够发挥信号作用并且具有信息含量.

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【文献信息】陈霄、叶德珠、邓洁,《借款描述的可读性能够提高网络借款成功率吗》,《中国工业经济》,2018年第3期,第174-192页。

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【题目2】:分析师能有效发挥专业解读信息的作用吗?
【汇报人】:郭范勇(上海财经大学金融学院博士研究生)
【时间】:2020年3月24日(周二)20:30-21:00
【地点】:Zoom在线


【论文摘要】:借助汉字环境下的年报复杂性/可读性指标,研究表明:(1)年报复杂性与分析师跟进度存在显著正相关关系,说明中国分析师会积极跟进那些年报较复杂的公司;(2)年报复杂性与分析师预测信息含量不存在显著正相关关系,说明分析师未有效发挥专业解读信息作用;(3)年报复杂性与分析师预测质量不存在显著相关关系,再次说明分析师在专业解读方面作用有限。最后利用中国公平信息披露法规变革的“自然实验”,发现分析师跟进年报复杂性高的公司主要源于其过度自信。

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【文献信息】丘心颖、郑小翠、邓可斌,《分析师能有效发挥专业解读信息的作用吗?——基于汉字年报复杂性指标的研究》,《经济学季刊》,2016年第15卷第4期,第1483-1506页。



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