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引入互联网搜索量的P2P网络借贷成交额预测研究3300字
引入互联网搜索量的P2P网络借贷成交额预测研究3300字 引入互联网搜索量的P2P网络借贷成交额预测研究 一、引言 国外网络借贷平台模式引入中国以来，让很多敢于尝试互联网投资的投资者 认识了P2P网络借贷模式。P2P网络借贷作为互联网金融的重要组成部分，发展迅 速。但由于我国P2P发展的年限较短，监管和制度法规还在逐步完善，仍存在很 多风险和隐患，使得部分用户因为看不到其未来的发展，所以面对操作简单，收 益可观的P2P网络借贷望而却步。许多学者研究发现互联网搜索量与实际的市场 需求之间具有显著的相关关系，并且在预测模型中引入互联网搜索量有助于提高 预测模型的精度。为帮助用户合理预估借贷风险与P2P网络借贷市场的发展趋势， 本文引入百度指数，通过预测P2P网络交易规模给用户提供决策参考。二、研究理论与模型建立 随着谷歌公司谷歌趋势和百度公司百度指数的推出，对于某一关键字的互联 网搜索量数据不再难于获取，两类产品的推出为互联网环境下预测模型研究的发 展奠定了基础。
Yan Carrière-Swallow ，Felipe Labbé（2010）[1]在智利运用谷歌指数构 建一个谷歌汽车趋势指数，以普通自回归移动平均模型为基准，建立了加入谷歌 汽车指数的对比模型，通过对模型的研究得出ARMA3b（2，2）模型最优，带有Google 参数的拟合度更好。
在宏观经济预测方面，Simeon Vosen ，Torsten Schmidt（2011）[2]在预 测私人消费时引入了互联网搜索变量谷歌指数。学者以自回归模型为基准模型， 以加入了谷歌指数的模型作为对比模型，比较两类模型的拟合优度。通过对比两 类模型，发现在0.01置信水平下，加入谷歌指数的模型较基本模型拟合优度（R2） 提高了0.03。
（一）不含互联网搜索量的预测模型建立 其中：
y为产品或服务的市场需求量；
t为时间；
表示随机变量；
（二）引入互联网搜索量的预测模型建立 基于以上学者的研究成果，本文将探索互联网搜索量与P2P网贷成交额之间 的关系，并在预测模型（1）式中引入互联网搜索量，比较其与基本模型的预测 效果，建立对比模型如下：
其中：
y为产品或服务的市场需求量；
t为时间；
s为该产品或服务的搜索量数据；
表示随机变量；
三、实证研究 （一）样本数据 1.P2P网贷成交额 （二）P2P网贷成交额数据分析 根据图1的散点图，可以发现P2P的百度搜索量越高，其实际网贷成交额越大， 说明二者之间相关性较强，所以本文我们选用百度指数来预测P2P网贷成交规模。
1.平稳性分析 根据图1的散点图可以看出，P2P网贷成交额没有稳定的均值和方差，大体呈 现上升趋势，说明该时间序列不具有平稳性，需要对其进行差分变换。
2.自相关与偏自相关分析 运用SPSS对P2P网络借贷成交额进行一阶差分自相关和偏自相关分析后可发 现，自相关系数和偏自相关系数的值都比较小，没有超过±0.5的置信上限和置 信下限，说明一节差分后的数据具有平稳性，可以在此基础上建立预测模型。
（三）时间序列预测模型分析 1.不含互联网搜索量的预测模型拟合 根据拟合结果表2可以看出，R方的值为0.722，说明ARIMA（1，1，0）模型用于预测P2P网贷成交额的拟合结果较好，可以解释实际数据的72.2%。预测模型 的均方根误差RMSE为128.570，说明该模型的观测值和真值之间有一定偏差，模 型拟合的准确度有待提升。
根据表3中的参数可以得出不含互联网搜索量的预测模型如下：
根据P2P网贷成交额数据预测得出的拟合曲线如下：
2.引入互联网搜索量的预测模型拟合 预测模型的均方根误差RMSE为100.661，说明该模型的观测值和真值之间有 一定偏差，分析原因是2015年7月出台的《关于促进互联网金融健康发展的指导 意见》，由此才将P2P的地位合法化。同年8月，最高法出台的《最高人院关于审 理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》中明确指出P2P平台作为提供媒介服 务的中介平台，无须履行担保责任。这类良性政策的推出致使2015年7、8月“P2P” 互联网搜索量大量增加，影响了预测模型的参数值。
从表5的参数估计表中得到预测模型的系数为-0.014，P2P网贷月关注度系数 为0.001，检验显著性值为0.032，小于0.05，模型系数显著。
引入互联网搜索量的P2P网贷成交额预测模型如下：
引入互联�W搜索量的预测模型的拟合曲线如下：
3.模型拟合效果分析 根据表6，我们可以发现：
在模型拟合优度（R方），平均绝对误差百分比（MAPE），平均绝对误差（MAE） 的对比中，包含互联网搜索量的预测模型的统计量都比不包含互联网搜索量的预 测模型的统计量小，因此包含互联网搜索量的预测模型拟合效果更优。在贝叶斯 信息准则（BIC）检验中，包含互联网搜索量的预测模型比不包含互联网搜索量 的预测模型小0.272，这说明变量的引入并不影响模型的有效性。
根据上述对比分析结果，可以得出加入互联网搜索量（百度指数）的P2P网 贷成交额预测模型比不含互联网搜索量（百度指数）的P2P网贷成交额预测模型 拟合效果好，预测的有效性高。
四、研究结论本研究以国内搜索引擎百度搜索提供的百度指数为基础，以P2P网络借贷成 交额为研究对象，探索互联网搜索量与市场需求之间的关系。研究发现：
1.互联网搜索量与产品的市场需求之间存在显著相关关系。在对P2P网络借 贷成交额的研究中，其与互联网搜索量之间的相关系数为0.769，关系显著。投 融资者很可能在有相关投融资需求之前先上网了解P2P网络借贷的平台、产品和 政策等信息，形成一种潜在需求，以确保在信息对等的条件下作出决策。
