中国管理科学 ›› 2021, Vol. 29 ›› Issue (11): 134-145.doi: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2019.1007
邓春生
收稿日期:
2019-07-09
修回日期:
2019-12-04
出版日期:
2021-11-20
发布日期:
2021-11-22
通讯作者:
邓春生(1985-),男(汉族),四川广安人,西南财经大学法学院,博士生,四川省纪委监委,研究方向:法律经济学,Email:dengchunsheng@163.com.
E-mail:dengchunsheng@163.com
基金资助:
DENG Chun-sheng
Received:
2019-07-09
Revised:
2019-12-04
Online:
2021-11-20
Published:
2021-11-22
Contact:
邓春生
E-mail:dengchunsheng@163.com
摘要: 由于风险管理意识不足、监管措施缺位、制度设计不完善等问题,近年来我国P2P借贷违约事件频繁发生。为了挖掘P2P网贷行业问题产生的本质机理,并考虑到P2P网贷行业运行是一个多参与主体的博弈过程,本文建立了监管机构、P2P平台和借款人之间的三方博弈复制动态模型。然后,我们将该复制动态模型的演化稳定策略分析问题,转化成一个非线性系统关于平衡点的稳定性分析问题。接着,基于非线性系统稳定性理论,我们首先发现对于三方博弈模型不能简单运用雅可比矩阵的迹和行列式来判断稳定性;然后,对不同情况下的演化稳定策略进行了详细讨论,并得出结论:如果违约借款人在面对合规经营的P2P平台时收益为零、监管支出小于监管收益以及监管机构对违规经营P2P平台的惩罚力度足够,则监管机构、P2P平台和借款人100%都会收敛于监管、合规经营和守约的策略。另外,本文给出了确保期望演化稳定策略的惩罚力度下限的具体值。根据该数据,监管机构可以设定一个相对温和的惩罚力度,让作为金融创新模式的P2P网络借贷能够稳定、健康的发展。最后,根据相关的假设和得出的结论,完善P2P网络借贷监管制度可从如下几个方面进行考虑:①违约借款人在面对合规经营的P2P平台时收益为零;②降低监管成本;③增加监管收益;④加大对违规经营P2P平台的惩罚力度;⑤降低违规经营P2P平台的额外收益;⑥降低合规经营P2P平台的运营成本;⑦提高P2P平台长期合规经营所获得的额外收益。
中图分类号:
邓春生. 基于非线性系统稳定性理论的P2P网络借贷三方演化博弈分析[J]. 中国管理科学, 2021, 29(11): 134-145.
DENG Chun-sheng. Three-Party Evolutionary Game Analysis of P2P Network Lending Based on Nonlinear System Stability Theory[J]. Chinese Journal of Management Science, 2021, 29(11): 134-145.
[1] 福建南平银监分局课题组, 陈树福. P2P网络借贷监管的效益与路径——基于演化博弈论视角的研究[J]. 金融监管研究, 2014(7): 23-39.Research Group of Fujian Nanping Banking Regulatory Bureau, Chen Shufu. Benefits and paths of P2P network lending supervision——A research based on the perspective of evolutionary game theory[J]. Financial Regulation Research, 2014(7): 23-39. [2] 郭本海, 王涵. 多方博弈情景下我国自主品牌轿车价值重构问题研究[J]. 中国管理科学, 2018, 26(10):140-150.Guo Benhai, Wang Han. Research on the value reconstruction of China’s self-owned brand cars under the multi-party game[J]. ChineseJournal of Management Science, 2018, 26(10): 140-150. [3] 韩景倜, 陈群. 不确定条件下P2P网贷平台运营与政府监管演化博弈稳定性分析[J]. 商业研究, 2016(3): 36-43.Han Jingqi, Chen Qun. Analysis on the evolutionary game stability of P2P online loan platform operation and government supervision under uncertain conditions[J]. Commercial Research, 2016(3): 36-43. [4] 胡寿松. 自动控制原理(第五版)[M]. 北京: 科学出版社, 2007.Hu Shousong. Principles of Automatic Control (5th Edition)[M]. Beijing: Science Press, 2007. [5] 李昌荣, 胡斐斐, 毛顺标. 借款人在P2P小额贷款市场中的信用行为——基于博弈论的分析[J]. 南方金融, 2015(9): 28-34.Li Changrong, Hu Feifei, Mao Shunbiao. The credit behavior of borrowers in the P2P microfinance market——analysis based on game theory[J]. South China Finance, 2015(9): 28-34. [6] 刘伟, 夏立秋. 网络借贷市场参与主体行为策略的演化博弈均衡分析——基于三方博弈的视角[J]. 中国管理科学, 2018,26(5): 169-177.Liu Wei, Xia Liqiu. Evolutionary game equilibrium analysis of the behavior strategies of participants in the internet lending market——Based on the perspective of tripartite game[J]. ChinaJournal of Management Science, 2018,26(5): 169-177. [7] 全颖, 杨大光, 郑策. 基于逆向剪枝模型的P2P网络借贷平台进退分析[J]. 企业经济, 2017,36(4): 82-86.Quan Ying, Yang Daguang, Zheng Ce. Analysis of the advance and retreat of P2P network lending platform based on the reverse pruning model[J]. Enterprise Economy, 2017,36(4): 82-86. [8] 谭中明, 马庆, 谭璇. P2P网贷主体信用关系刻画、信用风险生成与博弈行为——基于网贷行业生态圈视角的研究[J]. 西南金融, 2018, 447(10):47-53.Tan Zhongming, Ma Qing, Tan Xuan. P2P online lending subject credit relationship characterization, credit risk generation and game behavior——A study based on the perspective of the online lending industry ecosystem[J]. South China Finance, 2018, 447(10): 47-53. [9] 王舞宇, 章宁. P2P网贷平台违规经营及政府监管的机会主义行为演化博弈分析[J]. 企业经济, 2018, 37(10): 165-174.Wang Wuyu, Zhang Ning. Evolutionary game analysis of opportunistic behaviors of illegal operation of P2P online lending platforms and government supervision[J]. Enterprise Economy, 2018, 37(10): 165-174. [10] 吴洁, 车晓静, 盛永祥等. 基于三方演化博弈的政产学研协同创新机制研究[J]. 中国管理科学, 2019,27(1): 162-173.Wu Jie, Che Xiaojing, Sheng Yongxiang, etc. Research on the collaborative innovation mechanism of government, industry, university and research institute based on tripartite evolutionary game[J]. China Journal of Management Science, 2019,27(1): 162-173. [11] 文学舟, 樊彩云. 信用担保介入对小微企业P2P网络融资行为的影响[J]. 商业研究, 2016(11): 1-7.Wenxue Zhou, Fan Caiyun. The influence of credit guarantee intervention on P2P network financing behavior of small and micro enterprises[J]. Commercial Research, 2016(11): 1-7. [12] 于博. P2P网络借贷:交易决策、风险传导与监管策略——文献综述与研究反思[J]. 中央财经大学学报, 2017(10): 23-34.Yu Bo. P2P Network Lending: Transaction decisions, risk transmission and regulatory strategies: literature review and research reflections[J]. Journal of Central University of Finance & Economics, 2017(10): 23-34. [13] 张文远, 邢航. 基于进化博弈的P2P平台与投资人的行为及仿真分析[J]. 统计与决策, 2018,34(8): 52-55.Zhang Wenyuan, Xing Hang. Behavior and simulation analysis of P2P platform and investors based on evolutionary game[J]. Statistics & Decision, 2018,34(8): 52-55. [14] 张海洋. 信息披露监管与P2P借贷运营模式[J]. 经济学(季刊), 2017,16(1):375-396.Zhang Haiyang. Information disclosure supervision and P2P lending operation model[J]. China Economic Quarterly, 2017,16(1):375-396. [15] 邹辉霞, 刘义. P2P网络借贷模式下的小微企业融资问题研究[J]. 商业研究, 2015, 57(2): 1-7.Zou Huixia, Liu Yi. Research on the financing of small and micro enterprises under the P2P network lending model[J]. Commercial Research, 2015, 57(2): 1-7. [16] Anresnani D, Widodo E, Syairuddin B. Modelling integration of system dinamics and game theory for of financial technology peer to peer lending industry[C]//International Mechanical and Industrial Engineering Conference 2018, IMIEC, 2018. [17] Gao Guangxin, Fan Zhiping, Fang Xin, et al. Optimal stackelberg strategies for financing a supply chain through online peer-to-peer lending[J]. European Journal of Operational Research, 2018, 267: 585-597. [18] Guo Yuangxin, Zhou Weijun, Luo Chunyu, et al. Instance-based credit risk assessment for investment decisions in P2P lending[J]. European Journal of Operational Research, 2016, 249(2): 417-426. [19] Huang, R H. Online P2P lending and regulatory responses in China: Opportunities and challenges[J]. European Business Organization Law Review, 2018, 19(1): 63-92. [20] Khalil H K, Grizzle J W. Nonlinear systems[M]. Upper Saddle River, NJ: Prentice hall, 2002. [21] Liu He, Qiao Han, Wang Shouyang, et al. Platform competition in peer-to-peer lending considering risk control ability[J]. European Journal of Operational Research, 2019, 274: 280-290. [22] Wei Zaiyan, Lin Mingfeng. Market mechanisms in online peer-to-peer lending[J]. Management Science, 2017, 63(12): 4236-4257. [23] Yum H , Lee B , Chae M . From the wisdom of crowds to my own judgment in microfinance through online peer-to-peer lending platforms[J]. Electronic Commerce Research & Applications, 2012, 11(5): 469-483. |
[1] | 肖泉,万杉杉,张星,蔡淑琴. IT可供性视角下移动直播电商平台用户质量感知与满意度研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(10): 181-193. |
[2] | 刘洋,邓前前,樊治平,张琦. 网约车平台开放策略及其效率研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(9): 82-92. |
[3] | 郑月龙,白春光,李登峰. 考虑市场化开发的产业共性技术供给决策研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(8): 127-138. |
[4] | 董永杰,刘晨光,赵梦园. 环境税政策下企业副产品协同决策研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(7): 76-83. |
[5] | 丁黎黎,张凯旋,王垒. 公众情绪如何影响工业共生链企业减排?[J]. 中国管理科学, 2024, 32(6): 312-322. |
[6] | 陈星光,李心宇,程鲁强. 考虑订单偏好的外卖众包配送优化策略研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(6): 86-97. |
[7] | 赵新刚,周颖. 重大突发公共卫生事件中社会群体行为演化的计算实验:以新冠疫情为例[J]. 中国管理科学, 2024, 32(5): 207-217. |
[8] | 王雪莲,李嫄,高凯凯,郭子秀. 订阅型在线知识付费产品用户体验价值的层级路径研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(5): 315-324. |
[9] | 杜晓丽,李登峰. 基于大老板博弈的国际贸易物流区块链网络共识研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(4): 120-129. |
[10] | 陈凤娇,刘德海. 重大传染病多渠道疫情信息发布模式的演化路径分析[J]. 中国管理科学, 2024, 32(4): 237-249. |
[11] | 景熠,曹柳,张闻秋. 考虑多元行为策略的地方政府大气治理四维演化博弈分析[J]. 中国管理科学, 2024, 32(4): 306-314. |
[12] | 王伟明,徐海燕,朱建军,黄鑫. 基于TTDWAA算子和TPBM算子的混合型多属性大群体决策方法[J]. 中国管理科学, 2024, 32(4): 97-107. |
[13] | 李祥文,宋程,丁帅. 人机协同决策中的人因能力评估研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(3): 145-155. |
[14] | 刘茹,彭健,程永生,邓正华,乔星. 基于退款保证的线上零售商体验渠道策略研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(2): 178-187. |
[15] | 杨曼,刘德海. 物理-社会耦合系统下震后多方协同救援的微分博弈模型[J]. 中国管理科学, 2024, 32(1): 115-124. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||
|