& & 从事数据仓库和数据分析相关的工作也有段时间了，其实很多问题一直萦绕在脑中，有些甚至已经困扰相当长的一段时间，自己也在不断学习和工作的过程中寻找各种解决方案或者不断优化和替换之前的方案。这些问题从宏观层面到细节层面，很多问题其实没有绝对完美的解决方案，我们只能一步一步地摸索，不断寻找更优的方案以其让问题能够更好高效地得到解决，但每个人掌握的知识有限，所以无论怎么样每个人对问题的看法都会存在局限性；同时因为每个人的知识背景和经历的差异性，对各种问题又会触发各种不同的见解，所以通过集思广益往往能够得到让人眼前一亮的结论。& & 先说说博客，无论怎么样我的博客只是想做些记录和总结，只是表述一些个人的观点，我想每个人在学习工作中总会有所积累，有自己在专业领域的一些收获，每个人公平地享有相同的时间，每个人学到的掌握的都是有限的，没有孰强孰弱之分，差别只在于愿不愿意将其分享出来；博客中整理的内容，可能有些人认为不适合公开，毕竟有些东西还有些实用价值，但必须看到的是目前互联网发展速度太快了，我之前发的文章等半年之后回去看就会发现当时自己的想法并不成熟，如果在现阶段可能不会完全按照上面的思路去实现了，知识的更新和积累让我们不断选择更优的方法，不断改进和升级自身的知识体系，更何况很多东西在一个业务体系下适用，到另外的体系下就不适用了，聪明的人不会完全照搬照抄原方法，而是寻找最合适的方法，或者使用更灵活变通的方式去使用方法，所以也不必担心技能被&偷学&，因为只会模仿的人不知道怎么用好这些方法，而足够聪明的人到哪里都能学到适合自己的方法，在这个信息膨胀的环境下无法阻止他们的&偷学&。& & 其实博客最大的收获还是通过博客认识了很多朋友，尤其是网站分析领域的，相当一部分也有自己的博客，大家互相交流学到了很多东西，有些东西是互补并相互促进的，这些朋友都是乐意分享自己想法的人，每个人都有各自领域的专业和强项，这样反而使我听到和学到了很多耳目一新的东西，受益匪浅。所以如果你有时间写写博客，那么得到的收获绝对要比你觉得可能会失去的多得多。& & 既然我在博客里面已经写了很多，所以这里想换一个角色，我想通过几篇文章把之前遇到的诸多问题罗列出来，希望大家能够不吝提出自己的看法和解决方案。其实我更希望在博客的评论中看到更多不同的看法或者通过文章的思路扩展衍生出在其他方向上有价值的应用。另外，知乎真的是一个非常棒的知识分享和学习的平台，潜藏了很多的大牛，我会把整理的每个问题都贴到知乎上面，这样可以收集到更多牛人的看法，希望大家在知乎上有认识相关领域的大牛的可以积极地进行邀请。& & 这篇是第一篇，想重点罗列一些跟网站数据分析行业和数据分析师相关的问题。& & Q1、 你因何会选择网站分析或互联网数据分析这个行业，你认为这个行业的价值何在，发展前景如何？（知乎）& & 我的答案：互联网是一个阳光行业，而数据分析本身又是一个非常有意思的工作，很多时候，它就像是一个侦探从细枝末节的线索中寻找那个唯一的真相，如果你喜欢这种探秘的感觉，那么你同样会喜欢上网站数据分析这个行业。& & 其实我之前在《网站分析的应用和价值》这篇文章中介绍过网站数据分析的价值（这里不引用链接了，大家可以搜一下），简单地说就是&系统地帮助网站实现更加高效的运营&。& & 互联网数据量的快速膨胀，急需对数据进行系统化的处理和分析，以便快速地发现信息，转化价值，所以就目前来看，无论是国外的发展趋势，还是国内对这个行业的需求都是快速增长的，发展前景是比较乐观的。& & Q2、 作为网站的数据分析师，你完成的最有成就感的事情是什么，感到最纠结的事情又是什么？（知乎）& & 我的答案：最有成就感的事情就是用数据实现价值，无论是通过数据排查问题进而解决问题，还是通过数据分析应用优化网站产品，其实都是创造价值的过程。& & 最纠结的事情其实不是整日需要维护和验证数据的一致性、准确性，数据时常会存在诸多细节上的问题，因为这些基本是必然存在的，无论在哪个公司，网站从事何种业务，技术或者数据的环境如何，数据的问题还是无所不在，而保证数据质量本身就是数据分析师最基础的工作，也是开展分析的前提和基础。& & 我最纠结的还是在于数据的需求和应用，如果与数据的需求方在数据的理解上达不成一致，那么很多数据需求就会存在反复的调整变动，期间就会做很多重复的工作或者无用功，甚至有些时候数据分析师大费周章地提取的一份数据在需求方那里只是用几秒钟扫视一遍，没有产生任何的价值，这也是令数据分析师最伤感的事情。所以数据分析始终要从获取最终insight的角度出发，如果数据需求中无法说明获取数据是为了试图得出何种insight，那么这个需求基本就没有实现的必要了。& & Q3、 作为网站的数据分析师，你日常工作中最常做的是什么，需要与哪些同事交流，一般会用到哪些工具？（知乎）& & 我的答案：数据分析师的日常工作很简单，就是数据处理和观察报表，而且这两块工作会占用每天的大部分时间。如果每天能够准时提供准确的报表，及时地反馈数据异常，那么你已经是一个合格的数据分析师了。& & 数据分析师要接触的部门会比较多，可以是任何有数据需求的部门，运营、产品、市场、销售、客服&&甚至是各层级的BOSS。& & 同样，数据分析师日常使用的工具其实也非常简单，估计在90%的时间都在使用数据库的SQL、Excel或者PPT，当然视每个公司的情况会有差异。所以如果你听到某位数据分析师说他天天在研究什么什么样的高级分析方法或者高深的数据算法，天天在使用R、SPSS、SAS，那么不排除有装X的嫌疑。& & Q4、 在你刚刚步入网站数据分析的工作，或者你曾经新到一个公司或者网站从事数据分析师的工作，你是如何着手开始你的新工作的，你觉得你需要了解哪些东西，会从哪些方面优先开始学习？（知乎）& & 我的答案：&业务 => 网站或产品 => 数据处理流程 => 指标和报表&，我的基本流程就是这样的，当然这个也不绝对是前后的顺序，可以是同时结合着看的。& & 数据分析的重点不在于数据而在于分析，分析针对的是业务，所以业务是首要了解的东西，就像一个人做事情，首先要明确的是要做的是什么事情；然后是网站或产品，它是实现业务的媒介，就像是做事情时使用的工作或方法；数据的处理流程包括了数据的获取、处理和存储模型，它是记录信息，可以看做是日记，记录了一个人做事情的整个流程；指标和报表就是为了将一个人做事情的整个流程复述出来，把握重点同时又不失关键细节，所以必须要了解指标的统计规则和报表的展现方式，以便更好地突显重点，了解省略的细节，让复述贴近事实。& & 很明显，当你了解了这个人在做什么事情之后再去阅读这个人在做事情时记录的信息或听取复述要远比你直接通过复述内容或者阅读记录信息来猜测这个人在做什么事情来得高效得多。& & 不知道现在知乎注册还需要不需要邀请码，如果需要的话可以问我要，我的Gtalk（）。& & 上一篇&&网站数据分析的一些问题1中主要罗列了一些关于网站数据分析行业与数据分析师这个职业相关的一些问题，这篇是第二篇，主要想罗列一些关于BI的问题。& & BI（Business Intelligence，商业智能），先看一下维基百科上面对BI的定义：& & Business intelligence (BI)is defined as the ability for an organization to take all its capabilities and convert them into knowledge.& & BI提供大量有价值的信息引导企业寻找新的发展机遇，当企业认识到潜在的机遇并成功地实施相应战略决策的时候，BI就能帮助企业在市场建立竞争优势并维持企业持续地发展。BI时常跟决策支持系统（Decision Support System, DSS）联系在一起，其实BI最主要的目标就是实现对企业的决策支持。& & 下面就探讨几个BI方面的问题：& & Q1、BI与数据仓库（DW）之间的关系是怎么样的？（知乎）& & 首先可以明确的是BI的重点在于对数据的应用上，让数据变成有价值的信息，而所有的基础数据基本都是来源于数据仓库。& & BI有两个方向的定义：广义的BI是包含数据仓库的，广义的BI包括数据的获取、处理、储存，到之后的分析、挖掘、展现变成有价值信息的整个过程，组成了一套完整的系统，当然在这个系统中数据仓库担当着从数据获取之后的处理和存储的职责，是基础组成部分；狭义的BI仅仅包括上层的数据应用，包括数据的展现、分析、挖掘等，所以不包括数据仓库。& & 因为BI的定义更侧重于数据应用，而随着数据量的不大扩大，数据仓库更多地被作为一项独立的技术被抽离出来，所以当前BI和数据仓库的定义更倾向于分离，整个系统被叫做&DW/BI&的解决方案。& & Q2、BI系统主要是为了帮助企业解决什么样的问题？（知乎）& & BI最初的目标就是优化企业的决策支持，实现从数据到有价值的信息的转化，辅助企业商业战略和决策的制定。所以BI的最终目标是获取商业的Insight。& & BI首先实现的是企业数据的透明化，原始的数据报表就是为了从数据的角度定量地掌握企业的运营状态，有了数据的支撑，很多决策的制定就会有了参考依据。随着商业和信息技术的不断发展，BI不再仅仅停留在报表的领域，数据除了展现以外被更多地用于商业分析，而商业分析的基础组成就是统计、预测和优化，这些对企业的运营决策起到了更加关键的作用。但随着信息膨胀，数据量的剧增，BI也不断面临挑战，我们需要花更多的成本去处理和存储数据，需要花更多的精力去分析和应用数据。我之前写过BI应用中的三大矛盾这篇文章，因为有段时间了，很多地方的看法可能有了变化，但这3个矛盾相信依然还是存在。& & 所以，最终还是要把握BI的输出是有价值的信息，无论中间的处理方式是查询、报表，还是分析、挖掘，最终要得出的是有价值的结论。& & Q3、目前BI的应用或组件主要有哪些？（知乎）& & 这里简单地归纳了一下，可能会有遗漏，希望大家能够在评论中补充。这里仅仅包括狭义BI中基于数据应用层面的一些功能，数据仓库的数据处理方面的应用不在这里罗列。& & 首先是报表、图表和Dashboard，目前的报表和图表除了更加丰富以外，跟传统报表还有一个关键的区别就是可交互性。目前的报表基本都提供简单的数据筛选、排序等功能，Dashboard的出现实现了按需整合报表和图表的功能。& & 再则是OLAP，OLAP一度被当做BI的核心功能，不得不承认OLAP是分析数据最有效的手段，尤其是基于多个维度多个层面的分析，这些是一两张报表图表所无法做到的。OLAP一般都是基于已经设计成型的多维模型以及存放多维模型的数据集市（Data Mart），数据集市和OLAP跟业务层面有着很多关联，这个使数据集市跟底层的数据仓库有了区分。& & 然后是数据的查询和分析，有时基于既定的模型的OLAP无法满足分析的需求，所以就有了数据查询的需求，一般直接查询数据仓库的细节数据；BI中的Ad-hoc Query则是对既定多维模型的灵活查询，可以自由组合维度和度量。& & 最后是报表的发布和数据预警，这都是属于BI平台的推送功能，一般可以通过邮件订阅的形式定期把组合的报表推送给相关的人员，而通过预警的设定，可以监控数据的变化趋势，掌握数据可能出现的异常。& & 另外BI还有很多新奇的功能，如基于GIS的地图数据、基于Flash实现的动态图表及对数据挖掘功能的集成等。& & Q4、BI中的多维数据模型和OLAP的实用价值在哪？（知乎）& & 之前有关于多维数据模型和OLAP的介绍，可以参考数据仓库的多维数据模型和数据立方体与OLAP这两篇文章中的内容。& & 其实多维数据模型和OLAP最主要的是解决了如何有效地观察数据的问题，传统关系模型很难直接对数据进行观察分析，而多维模型为数据观察者提供了清晰的视角，就如平常我们从多个角度看待事物一样，多维模型维度的设计就很好地提供了这些角度的选择。而OLAP的几个操作形式正是体现了&分析&这个词本身的含义，从总体到细节，结合多个维度的交叉分析，让我们具备了对整个数据集进行全景观测的能力。& & OLAP最关键的技术除了多维模型设计还有就是预计算（Precomputation），或者叫预聚合，预计算解决了数据快速获取的问题，基于一定的规则或者算法对数据集进行预计算之后，OLAP的操作性能可能得到有效地提升，从而使对大量数据的快速灵活的分析操作成为可能。& & Q5、目前市场上主流的BI产品主要有哪些？（知乎）& & 市场上主要的商业BI产品包括IBM的Cognos，另外IBM有自己的DB2可以建立数据仓库，在2010年收购SPSS之后，让其在数据分析和数据挖掘的领域也更加具有竞争力、SAP的Business Objects（BO），另外SAP有BW（Business Information Warehouse），作为传统的ERP方案提供商在数据集成方面有独特的优势、Oracle的BI（企业级的叫BIEE，Oracle Business Intelligence Enterprise Edition），Oracle借助其强大的关系型数据库建立数据仓库有独特的优势。这3大商业BI都属于整合型的BI，再加上微软借助Sql Server数据库提供的SSIS、SSAS和SSRS也是属于整合型的BI解决方案。另外也有独立的BI公司，如SAS，传统优势在数据挖掘领域、Micro Strategy的BI解决方案、开源强大的BI系统Pentaho（之前几年还有很多开源的BI系统，但因为BI在技术上有一定的门槛和成本，所以目前很多开源BI 都会包括开源版本和商业版本，Pentaho也不例外），国内也有用友的BQ软件也是属于BI产品。& & 归纳一下就是目前的BI产品主要以商业产品为主，而且整套的BI产品一般都是重量级的，在购买、部署和使用上都需要一定的成本投入。
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【解读】读懂网贷行业就看这篇文章
阅读&10921&发表& 19:43:58
为了更好地了解P2P网络信贷投资行为意愿形成机制，本文在电子商务和行为金融理论的基础上，针对P2P网络信贷平台建立了投资者投资意愿模型。通过实证研究发现，初始信任和感知收益是投资者投资意愿主要前导因素;感知风险会显著影响对平台的初始信任，但是不会对投资标的初始信任产生显著影响;投资标的初始信任受到平台初始信任的显著影响;而投资意愿主要受到对平台初始信任的影响，对产品标的的初始信任与投资意愿没有显著关系。网络信贷平台需要强化平台规范管理、严格自律、树立自身信誉口碑，更能有效吸引投资者，促进自身及网络信贷行业的健康持续发展。引言P2P(Peer to Peer)指个人通过第三方平台在收取一定费用的前提下向其他个人或企业提供信贷的金融模式。国外依托完善的社会征信体系，借助互联网技术降低了信息传递成本，实现借款人信用审核、信贷审批与信贷利率的自动化完成，促使P2P网络信贷兴起。国内金融市场逐步利率市场化、金融脱媒以及监管牌照套利，促使网络信贷高速发展。2015年5月，全国仅包括有线上业务的P2P信贷平台2666家，其中正常运营的有1981家，2014年成交量在3000亿元左右，2015年5月，历史累计成交量已突破6000亿元。P2P网络信贷平台在高速发展的同时，也出现部分网站盲目经营，风险控制能力弱，导致不良贷款激增引发资金链断裂，严重损害了投资者权益，对行业健康发展带来了负面影响。对比国内注册资本大于3000万、成立超过3年的网络信贷平台网站，可以发现平台提供了多种投资标的，供投资者结合自身对风险、收益率和投资时间的需求进行选择;平台对投资标的产品的信息披露程度存在很大差别。因此，投资者在进行网络投资时，既要选择信贷平台，又要对网络信贷平台的投资标的进行选择。投资者投资意愿形成过程中涉及的影响因素较多，并且国内对于以企业为融资方的这一主流信贷平台模式的研究较少。本文选择以网贷平台投资者投资意愿为研究对象，从感知收益、初始信任和感知风险的角度研究投资者投资意愿形成过程。通过研究揭示投资者对于P2P网络信贷投资意愿形成影响要素，进一步完善互联网金融基础理论，为行业自身发展和政府监管、引导提供参考。一、文献回顾与研究假设(一)国内外相关研究国内外关于P2P网络信贷的研究主要分三类:第一类:P2P网络信贷模式的研究。研究内容主要是对比分析国内外不同的网络信贷平台如Prosper、Lending Club的运营模式、商业模式、盈利模式、风险控制。相关的研究内容随着P2P的发展和商业模式的成熟不断完善，刘绘在总结前人研究基础上，对我国P2P网络借贷模式中的核心要素:产品法律性质、风险分担机制、征信数据来源、标的选择方式、利率确定机制进行了比较分析，讨论了我国P2P网络借贷中的保障不足、资金混同、非法集资、产品异化、IT技术等主要风险，从征信体系、信息披露、产品信用评级行业以及自律标准等方面，对监管思路提出补充建议。第二类:研究提升P2P网络信贷的风险控制模型。Andreas Mild借助多个变量通过线性回归模型，开发了决策支持工具帮助用户估计违约风险，通过基于后验误差(a－posteriori analy-sis)分析表明，可以对违约周期风险进行定价，显著提高投资者回报。Milad通过对Lend-ing Club数据分析，提出了一个基于借款人状况的分类法预测Ｒandom Forest(ＲF)模型，效果好于FICO信用评分法和Lending Club信用证等级方法。风险控制提升的量化方法研究大多基于美国著名网贷平台Prosper开放的交易数据，此类研究由于机构投资者的进入，以及FICO评分对社交信息的替代，研究结论不具有普适性。国内P2P网贷平台利用金融监管政策进行监管套利，其经营模式、信用审核、风险类型与国外存在较大差别;同时，国内交易数据不公开，鲜有相关研究成果。第三类:P2P网络信贷的主体行为。Eunky-oung Lee通过对韩国数据分析，发现借款人在投标时存在羊群效应，廖理研究发现我国P2P投资者也存在羊群行为，订单完成进度越高，越能吸引投资者参与。Laura研究贷款人和借款人的年龄、性别、外表个人特征，发现借款人更容易对于年龄相近，照片看起更有吸引力的贷款人提供贷款。陈冬宇以纯P2P个人对个人的信贷拍拍贷为研究对象研究风险、信任与出借意愿的关系。整体来说，国内在此方向的研究刚刚起步，研究成果较少。对与国内P2P网络信贷平台，按照借入人主体性质不同分为:第一类，借款人为自然人，通过基于网络信贷审核的纯线上交易模式，模仿国外机构以个人对个人的信贷为主，如拍拍贷、人人贷等。这种模式受限于国内征信的不完善，资金规模相对较小，没有成为国内的主要模式不具有代表性。第二类，企业作为融资方，平台以撮合为主，可以称为P2B(Peer to Business)的模式。这种基于国内特色的模式创新，采用以人工尽职调查为主的线下征信;线上和线下并行运营的O2O方式;本金与约定收益由金融机构或网站自身提供还款保障。由于企业信贷资金规模较大，信贷平台以集合标的的方式由投资者个人通过购买集合标的份额进行投资，分享对应项目产品份额的投资收益。国内缺少对P2B这一目前国内主流的网贷平台商业模式的研究，因此，本文选择此模式的网络信贷投资意愿形成作为研究内容。(二)研究假设过去十几年电子商务蓬勃发展，学术界对互联网环境下的网络消费者行为和消费心理进行了大量的研究。网络消费者是在网络上为个人目的购买或使用商品和接受服务的社会成员。投资者是指投入现金购买某种资产或金融产品以期望获取利益或利润的自然人和法人。行为金融学借鉴心理学的研究方法及成果，基于行为理论与金融分析相结合，通过分析投资者的情绪、心理、行为，制定金融决策和金融产品价格，更有效地解释了传统金融理论不能解释的金融现象。投资者的网络信贷行为是一种互联网环境下电子商务与行为金融学的交叉领域，对网络消费者和传统金融投资者取得的研究结论并不一定适用于网络投资者。因此，本文将借鉴电子商务和行为金融学的相关理论及研究成果开展研究。1．感知收益社会学家Nord，W(1973)提出人类一切行为都受到某种能够带来奖励和报酬的交换活动支配，人的行为是一种计算得失的理性行为，目的是追求利益最大化。之后的学者进一步完善了社会交换理论，认为人总是估计和对比不同的活动或从某个人那里获利的潜在可能，最终选择可能获得最大利益的活动或人。本文对感知收益定义为:未来一段固定时间，可以保证承诺的投资收益，不必担心投资损失的一种主观状态。投资行为是为了获取货币收益，感知收益物质财富的增加。网络信贷网站的感知收益来自两个层面:第一个层面是投资者对投资标的感知收益，网站会提供多种投资产品标的，这些标的产品对应不同的投资收益和投资时间周期;有些网站会详细披露投资标的产品的信息，如资金使用企业的经营情况、财务、信用、资金用途等信息。投资者的投资策略、风格、自我效能、个人收集信息和解决问题的能力不尽相同，投资者通过网站的投资产品描述对投资标的进行判断，形成初始信任，因此本文提出:H1:投资者对投资标的感知收益会正向影响其对投资标的的初始信任。第二个层面，网络信贷平台网站存在类似于电子商务网站的特征，存在投资者对网站平台的使用易用性和有用性的感知，这些形成投资者对平台的感知收益，将影响投资者对平台的初始信任。姚公安等研究指出网络企业的声誉通过消费者感知的安全性、有用性和易用性正向影响消费者信任。信贷网站也通过多种方式如广告、新闻、股东知名度，提升网站的声誉。因此本文提出:H2:投资者对网站的感知收益会正向影响其对平台的初始信任。2．感知风险感知风险是电子商务研究中普遍认同的关键因素。Hales J网络购物感知风险定义为消费者在网络购物过程中对自己购物行为所带来可能不利后果的感受和判断。基于交换理论和理性行为，感知风险是指出借者感受到的出借活动可能产生的负面后果。本文总结投资网络信贷的感知风险来自两个层面:第一个层面，投资者对投资标的的感知风险。Kaplan，L．B．(1974)等人提出感知风险的五个维度:财务风险、产品表现风险、人身伤害风险、社会风险、心理风险。叶乃沂研究表明感知风险对消费者购物决策、态度以及信息处理等行为都有显著的影响。对标的的感知风险主要是投资标的的回报率承诺、投资资金的兑付、风险措施等，标的的信息披露也将影响标的的初始信任。因此本文提出:H3:投资者对投资标的的感知风险会负向影响其对该标的的初始信任。第二个层面，是投资者对平台的感知风险。电子商务平台风险包括技术风险、法律风险、隐私风险、业务交易风险、支付风险。参考电子商务平台的风险，本文总结投资者对于网贷平台的风险包括:技术风险指通过网络平台软硬件技术，防止黑客、病毒等;法律风险指目前互联网金融处于起步阶段，国内缺乏相关的配套法规，电子签定经济合同在有关权利与义务等方面面临相当大的法律风险，投资者的合法权益不能受到有效保护。隐私风险指网站泄露个人隐私，身份证、银行卡、电话等重要信息。对于支付风险，电子商务发展初期存在多种支付方式，随着电子商务的普及，网络购物消费习惯的培养，支付方式作用在减少，支付的风险大大减少。因此，我们认为平台借款人感知风险越低，越容易得到投资者的信任。因此，本文提出如下假设:H4:投资者对平台的感知风险会负向影响其对该平台的初始信任。3．网络初始信任网络信任是电子商务研究中普遍认同的关键因素。Shankar提出影响网络信任的主体因素指消费者特征，如网络交易经历、娱乐/聊天经历、技术倾向等;客体因素包括网站特征，如网站用户界面友好性、隐私保护、安全保障、第三方认证标志、网站历史、信息时效性等;商家特征如网络公司规模、声誉等。Kim D研究认为风险、信任和收益是决定网络交易信任倾向的核心因素。(P．544)但是消费者建立信任要经过与企业接触、判断、选择、尝试等步骤，是一个动态的过程。外部特征只考虑了影响信任的静态因素而忽略了影响信任的动态因素。马钦海研究表明C2C模式由于不确定性、高风险和低转换成本使得网上卖家需要采取有效措施来建立顾客初始信任，建立顾客初始信任，是促使顾客交易、扩大顾客规模决定网上店铺生存的关键。周宏总结历史文献提出了影响网络消费者初始信任的因素包括网络消费者感知、自我效能、个人信任倾向、企业地域特征、企业展示、社会暗示。本文参考周宏对初始信任定义为:投资者对一个没有接触过、不熟悉的网络借贷平台初次浏览和访问网站的过程中，在未做出投资决策之前对其形成的信念即为初始信任。因此本文提出如下假设:H5:投资者对平台的初始信任会正向影响其对投资标的的初始信任。电子商务研究成果认为，信任有助于减轻网购过程中的风险感知，但是由于网络信贷对于广大投资者来说还是新鲜事物，对平台或标的的初始信任，将更加重要。对平台或者是投资标的产品的初始信任都有可能形成投资意愿。因此本文提出如下假设:H6:投资者对投资标的的初始信任会正向影响其投资意愿。H7:投资者对投资平台的初始信任会正向影响其投资意愿。因此，本文提出研究模型如图1所示。图 1 投资意愿形成机制研究模型二、研究设计本文采用变量测量与问卷设计进行实证研究。量表设计借鉴已有文献成果，感知收益(PB)借鉴Lee Ming－Chi量表问卷;感知风险(PＲ)借鉴Kim(P．549)、Lin M量表问卷;对标的初始信任(TIT)借鉴了Kim(P．549)量表问卷;对平台的初始信任(WIT)的测量，采用单维度的测量方法，参考Lu Y、Flavian C、McKnight的研究;投资意愿(IW)测量指标主要来自Jarvenpaa S．L．、Parasuraman使用的测量指标。问卷内容包括对研究目的进行说明，解释相关概念并指导调查对象正确回答问题，调查对象个人信息和一般特征，测量条目采用Likert七分量表。本研究首先对初步的问卷，通过咨询电子商务、金融方面的教授、博士研究生，进行修改完善。其次，进行试调查判断问卷问项的合理性、有效性及措辞准确性，由于网络信贷投资涉及资金，没有选择在校大学生而是选择已工作的MBA。根据初测调查本研究删除部分指标，调整了问项的表述方式，形成正式问卷。本研究采用网上问卷调查的方法收集数据，通过委托调查、电子邮件邀请调查、网站随机访问调查，确定有效样本数450个，符合样本数大于测项数目10倍的要求。样本数据主要为男性，占84.56%。年龄结构偏年轻，21－25岁、26－30岁及31－40岁的受访者分别占比29.69%、32.06%和25.17%。受教育水平比较高，其中本科及本科以上学历者占68.41%;月收入3000元以上者占76.96%。受访者使用网络信贷平台年限主要是在1年以内。三、研究结果本研究通过SPSS21、AMOS21对样本进行验证性因素分析和信度分析，验证问卷信度和效度。通过对各变量进行描述性分析和相关分析，并对模型进行拟合及检验研究。通过Cronbach'sα衡量各项目间一致性进行信度分析，Nunnally认为α值等于0.7是可以接受的量表边界值，本研究中的信度值以0.7为最低标准。如表1所示，各变量α在0.741到0.843之间，表明各变量具有较好的信度。表 1 量表信度和收敛效度检验本研究使用最大似然法进行参数估计，通过验证性因子分析评估收敛效度与区别效度。各个观测变量在相应的潜变量上的标准载荷因子都在0.662以上，大于收敛效度中的标准化因子负荷(Factor Loading)0.5的要求。组合信度值(Com-posite Reliability，CR)都大于0.7，平均萃取变异量(AVE)值都在0.7以上，大于要求的0.5。各因子间相关系数如表2所示，同表1中AVE相比较，不同因子间的相关度低于其AVE的平方根测量模型具有良好的区别效度。测量模型的各个测量指标收敛于相应因子，具有良好的收敛效度。表 2 相关系数本研究通过结构方程建模对模型拟合水平进行检验，x2/df、NFI(常规拟合度)、NNFI(非常规拟合度)、CFI(比较拟合指数)、GFI(拟合优度)、ＲMSEA(近似误差均方根)其指标值均达到模型研究的建议值，表明测量模型总体拟合符合要求。研究对各个变量之间的相互关系进行分析，各个因子间的完全标准化路径系数及p值(见表3)。表 3 路径系数及检验结果四、讨论与分析(一)关于投资标的的研究讨论投资者对标的感知收益会正向影响其对标的的初始信任，这一研究假设显著。投资者放弃传统金融机构提供的理财、固定存款等低风险、低回报的投资产品选择网络信贷产品，是希望获得较高的投资回报。网络信贷平台网站会采用线上、线下等多种营销方式突出、强化收益回报率，投资者在投资过程中个人信任倾向、风险偏好等主体因素，在对投资标的没有充足认知下，进行投资会促使投资者盲目地相信自己并不了解的投资产品。投资者对投资标的的感知风险会负向影响其对该标的的初始信任，这一研究假设不显著。Chaiken提出由于投资者自身信息的非完全性和能力有限性，现实投资者的决策行为受到外部环境和自身固有的各种行为偏差的影响，并不是完整意义的理性人。金融监管机构通过各种教育方式提高投资者的风险警觉意识，但是从实际的情况来看，投资者在感知收益的影响下，会做出不理性的行为以及不合理的判断，如股市疯狂地时候，股民认为很容易获得投资回报，而盲目选择股票和基金进行投资相同。投资者这一行为特征与传统的行为金融学的研究结论一致。网络信贷是一种投资渠道创新，投资风险和传统金融没有本质区别。现有网贷平台对投资产品标的的资金投资去向、企业信息披露的完整性、真实性、及时性并不完善，投资者也没有专业知识判断标的企业的经营情况，以及能否偿还贷款，难以确保投资本金和收益的安全。电子商务中感知信息质量会显著影响感知风险，但是，投资者并没有因为投资标的的信息披露不足对投资意愿产生显著影响，这与电子商务网购市场的交易行为不一致。(二)关于投资平台的研究讨论投资者对网站的感知收益会正向影响其对平台的初始信任，这一研究假设显著。平台的易用性和较高的投资收益，会使得投资者对平台建立初始信任，进而在这个平台上选择投资标的产品，这一点和电子商务的研究结论一致。投资者对平台的感知风险会负向影响其对平台的初始信任，这一研究假设显著。投资者由于感知风险不信任网站平台，这与电子商务的研究结论相似。Culnan，M．在其社会交换框架中提出投资存在对交换利益的追求和对交换风险的规避的两难困境。网络信贷需要信贷平台网站规范、守法经营，没有建立资金池或者是进行虚构的标的招揽投资者竞标。互联网信贷平台的信用风险、操作风险、法律风险、流动性风险等构成的感知风险，普通投资者很难进行分辨和自我保护，需要监管者统一规范，保护投资者使得网络信贷得以健康发展。投资者对平台的初始信任会正向影响其对投资标的的初始信任，这一研究假设显著。Birnbaum M．H(1979)提出来源的可信性是个体评价信息时的关键因素，个体会赋予较大的权重给可信性较高的信息。网络信贷平台自身或委托担保、小贷、保险公司，对投资产品进行风险审核、风险控制，同时承担信息中介和风险控制的双重角色。网络信贷平台投资者没有专业知识去判断、区分投资产品的信息的真假以及投资标的的安全性，因此更多地依赖平台的专业性和信誉承诺，对标的的初始信任更多地来自对网络信贷平台的初始信任。(三)关于投资意愿的研究讨论投资者对投资标的的初始信任会正向影响其投资意愿，这一研究假设不显著。陈明亮等认为初始信任和持续信任的影响因素是有区别的。投资者仅在很短的时间就对平台标的进行了投资，很难对标的的安全性进行更加有效的分析。由于网络信贷涉及资金交易，出于对投资安全性的考虑，投资者需要有更强的信任感才会进行投资。国内外学者研究发现网贷平台投资者存在羊群效应，一些网贷平台利用羊群效应，发布虚假的投标完成信息，吸引投资者盲目投资，但这不是基于投资者的初始信任，而是利用投资者对其他人的盲从信任的不理性心理特征进行误导。投资者对投资平台的初始信任会正向影响其投资意愿，这一研究假设显著。电子商务中普遍研究认为，网店声誉反映了网络商店产品与服务的水平是消费者对网络购物信任的重要前因变量。Wang Ming研究认为网店声誉是网店建立和保持持续竞争优势的重要方式，为消费者提供购买决策参考。网店声誉是消费者在网络购物中建立初始信任的重要因素。研究结果表明平台初始信任对投资意愿的正向影响，可见初始信任不但是传统电子商务市场的交易基础，也是网络信贷市场的基础。结论本文研究投资者投资意愿形成过程及内在机理，从感知收益、感知风险和初始信任的角度研究网络信贷投资意愿的形成过程。通过实证研究发现，投资者对投资标的的初始信任会受到感知收益和对平台初始信任的影响，在感知收益的影响下，对投资标的的感知风险并不能显著影响对标的的初始信任。平台则不同，对平台的感知收益正向影响对平台初始信任，而对平台的感知风险会显著负向影响对平台的初始信任，感知收益并没有影响到感知风险的作用。投资者对投资标的的初始信任并不显著正向影响其投资者投资意愿，投资者意愿主要受到投资者对投资平台初始信任的影响。通过文献结论对比发现，以网络购物为基础的电子商务研究成果在网络信贷投资中并不完全适用，网络信贷投资行为有其内在特征。本文研究结论可以帮助互联网金融监管机构制定相关政策，有助于行为金融理论体系的构建和完善，也能为互联网金融领域学者研究提供参考。本研究局限在于着重考虑了感知收益、初始信任和感知风险的影响，但是在实际的投资过程中，投资者的风险偏好、投资经验、主观规范、信任倾向等会影响投资者的投资意愿。来源：金融研究&作者：赵丹 屈锡华关于版权：p2p观察分享p2p相关的要闻、干货。若涉及版权问题，请原作者或来源媒体联系我们及时删除或附上报酬。联系方式：。
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