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    2 基于有限理性的互联网金融参与主体的行为分析_以互联网理财为例

    收稿日期:2015-01-08

    作者简介:金延(1986-),女,四川巴中人,现供职于重庆银监局,中级经济师。

    上海金融学院学报Journal of Shanghai Finance University 2015年第1期

    总第127期No.1,2015

    Apr No.127

    基于有限理性的互联网金融参与主体的行为分析

    ——

    —以互联网理财为例摘要:互联网金融的兴起展现了强大的生命力。一方面,它让人们感受到了科技带给金融的深刻变革;另一方面,它也对我国传统金融造成了巨大的冲击。未来互联网金融如何发展,是一个值得思考的问题。本文首先介绍了互联网金融的概念、常见业务模式,接着以互联网理财为例,在各参与主体有限理性的假设下,运用进化博弈理论分别对金融消费者是否选择互联网理财产品的稳定策略、互联网金融企业和银行之间的稳定均衡策略进行分析,以期能够揭示互联网金融各参与主体的行为逻辑,预见互联网金融发展的趋势,为我国互联网金融的科学发展提供理论支持。

    关键词:互联网金融;有限理性;进化博弈

    中图分类号:F832.2文献标识码:A 文章编号:1673-680X (2015)01-0075-12

    金延

    (重庆银监局,重庆400011)

    !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

    !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!一、引言:互联网金融的兴起

    2013年,以P2P 贷款、众筹融资、余额宝为代表的互联网金融模式和产品如雨后春笋般涌现,引起了社会各界的关注和讨论。有人认为互联网金融给传统银行业带来了压力和挑战,传统银行再不改变就将成为“二十一世纪灭绝的恐龙”。也有人认为互联网金融的介入打破了金融垄断①,撬动了银行业改革的坚冰。还有人认为互联网金融所具有的大数据、云计算和低成本等优势有利于解决小微企业融资中存在的信息不对称、信贷配给不足等问题②。总之,作为现代经济核心的金融与具有强大优势的互联网技术的有机结合———互联网金融,已经展现出了强大的生命力。作为一项新事物,其未来的发展趋势值得我们关注。要想探究互联网金融未来发展的趋势,其各参与主体(金融消费者、互联网金融企业和商业银行)的行为分析是一个十分重要的问题。目前从这个角

    DOI:10.13230/http://www.wendangku.net/doc/0dfd744728ea81c759f57809.htmlki.jrsh.2015.01.008

    度研究互联网金融发展的文献较少,利用CNKI等数据库进行搜索,发现仅有伦墨华和李建军(2014)综合运用合作博弈的K-S解法。该研究论证得出,商业银行与互联网企业在互联网金融领域的合作利大于弊,商业银行拓展互联网增值业务是发展互联网金融的有效手段。鉴于此,本文将采用博弈论的研究方法,在有限理性的假设下,尝试分析互联网金融参与主体的行为逻辑,以期预见互联网金融发展趋势,为我国互联网金融的科学发展提供理论支持。

    本文的结构安排如下:首先介绍互联网金融的概念、常见业务模式;接着以互联网理财为例,在各参与主体有限理性的假设下,运用进化博弈理论分别对金融消费者是否选择互联网理财产品的稳定策略、互联网金融企业和银行之间的稳定均衡策略进行分析;最后,从互联网金融企业如何监管和银行如何应对两个角度提出对策建议。

    二、互联网金融:概念与模式

    (一)互联网金融概念

    互联网金融并不是互联网和金融两个概念的简单加总。虽然目前理论界对于互联网金融还没有形成被广泛接受的权威概念,但已经出现了具有代表性的观点。中国投资有限责任公司副总经理谢平认为,互联网金融是指以互联网作为资源,以移动支付、社交网络、搜索引擎和云计算为基础的金融融资模式。这种新的模式是既不同于商业银行间接融资,也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式③。

    (二)互联网金融业务模式

    互联网金融模式不断衍生发展,发展程度较高的主要有以下六种④:网络银行、网络微贷、P2P贷款、众筹模式、互联网支付和互联网理财。其中,互联网理财是指投资者通过互联网获取理财服务。它与传统银行发行的理财产品的主要区别在于:(1)购买便利,通过网站直销平台销售,能真正实现“7×24小时”营业;(2)销售门槛低,一般无最低认购金额限制;(3)流动性高,一般情况下,确认申购的一两个工作日内便开始计算利息,确认赎回的一两个工作日就返还本金和收益。

    2013年6月,支付宝与天弘基金联合推出“余额宝”,首创国内互联网理财业务。金融消费者将支付宝里的资金转入“余额宝”,就可以购买货币基金,通过电脑或手机登陆后就可以了解自己每天的收益情况。同时消费者还可以用“余额宝”里的资金进行网购。由于“余额宝”无购买金额下限和具有较高的收益率,自推出以来,便呈现了强大的“吸金”能力,从2013年6月末66.01亿元的规模一路飙升到2013年年末1853亿的规模。众多互联网巨鳄也纷纷涉足这一领域,其中百度、腾讯和苏宁等公司都推出了和余额宝类似的业务。各类“宝宝”应运而生,据不完全统计,截至2014年1月15日,仅直接取名为

    “XX宝”的互联网理财产品已达20余只⑤。

    三、金融消费者是否选择互联网金融服务

    由于互联网金融模式众多,特点千差万别,本文以互联网理财为例,采用以“有限理性”为前提的进化博弈分析方法来分析金融消费者是否选择互联网理财。

    “有限理性”的概念最初是由阿罗提出的,诺贝尔经济学得主西蒙将其发扬光大,指出“有限理性”是指决策者的知识、信息、经验和能力都是有限的,不可能也不企望达到绝对的最优解,而只以找到满意解为满足,因此决策者是介于完全理性与非理性之间的“有限理性”的。“有限理性”的假设十分符合现实经济生活中各参与主体的个体差异、信息不充分等实际情况,这比传统经济学中“完全理性”的假设要实际得多。进化博弈论最早由Maynard Smith和price提出。他们借鉴了达尔文“优胜劣汰”观点,认为真正稳定性和较强预测能力的均衡不是一次性选择的结果,而是各个博弈方经历不断学习、模仿和调整的动态过程,并且具有经受错误偏离的干扰后,仍能恢复稳健的“韧性”。

    根据上述理论,我们认为金融消费者购买互联网理财产品也是符合进化博弈的决策机制的。首先,由于受到自身学习能力、知识水平的限制,以及外部环境的复杂性等因素影响,金融消费者的行为不可能是完全理性的。其次,行为主体具有反复学习和调整策略的能力。金融消费者购买互联网理财产品并不是一次性决策的结果,而是一种长期反复博弈的过程,是消费者不断学习和调整策略,逐步适应博弈过程的变化进而获得预期收益的过程。

    为了便于研究,本文将金融消费者抽象为两个群体,他们都是有限理性的博弈方。假定每个群体具有相同的特征,在互联网理财时,每个金融消费者都面临两个选择:“选择”和“不选择”;并假定金融消费者“不选择”时就将资金放在自己的银行活期账户上,或者购买银行的理财产品,那么金融消费者的策略组合和收益情况就如表1所示。

    E表示金融消费者购买互联网理财所获得的收益,C为金融消费者投入的本金,r为银行同期限的活期存款利率或者为银行理财产品预期年化收益率,I为金融消费者的选择成本,以上字母所代表的变量均为正值。

    表1金融消费者之间博弈的收益情况

    金融消费者1

    金融消费者2

    选择不选择选择E-C,E-C E-C-I,Cr-I 不选择Cr-I,E-C-I Cr,Cr

    需要说明的是,当两类金融消费者的选择不同时,会因为行为不同而承受一定的风险压力,并可能形成对已有决策的干扰,这就是无形的选择成本I。当两类金融消费者的行为相同时,I为0。由于金融消费者对互联网理财和经济形势认知程度存在差别,因此将金融消费者“选择”互联网理财的选择成本视为其打破历史形成的保守思维习惯、信任“陌生人”(互联网企业)所需要支付的风险成本,而“不选择”互联网理财的选择成本为放弃互联网理财而丧失的机会收益。

    (一)金融消费者群体博弈的基因复制动态方程和进化稳定策略

    假设金融消费者中选择互联网理财的比例为y(0<y<1),则不选择的比例为1-y,根据复制动态方程,采用“选择”和“不选择”两种策略博弈方的期望收益和群体的平均期望收益分别为:

    u1=y(E-C)+(1-y)(E-C-I)(1)u2=y(Cr-I)+(1-y)Cr(2)u=yu1+(1-y)u2(3)通过对金融消费者群体进行基因复制动态分析,得到该群体采取“选择”策略的比例y的基因复制动态方程为:

    F(y)=dy

    =y(u1-u)=y{u1-[yu1+(1-y)u2]}=y(1-y)(u1-u2)

    dt

    =y(1-y)[y(E-C-Cr+I)+(1-y)(E-C-Cr-I)](4)等式(4)描述了准备选择不同策略(y和1-y)的群体的进化过程,可以看出:一是由于学习和调整的作用,博弈群体采用某一策略的比例是一个随着时间变化的量。如果策略y的结果(或者效用)优于平均水平,那么选择该策略的金融消费者群体在整个群落中的比重就会上升。二是复制动态方程的大小和正负则反映了博弈学习、模仿和调整的速度、方向。其中,y和(u1-u)的大小决定了群体模仿的速度,(u1-u)则决定了模仿进化的方向。

    =0⑥,同时为了简化方程,便于比较,根据复制动态方程(4),令F(y)=dy

    dt

    设m=E-C-Cr=E-C(1+r),m表示比较预期收益,得知该方程最多有三个均衡解,y*1=0,y*2=1,y*3=I-m

    。但并不能因此断定上述解均为进化稳定策略,因为

    2I

    根据微分方程的“稳定性原理”,作为进化稳定策略的点,除了本身是均衡状态外,还需要具备以下性质,即如果y偏离了y*,复制动态仍然会使y回复到y*,因此这还要求稳定状态点F(y)的导数必须小于零,即:

    F(y)=0,且F′(y)<0(5)基因复制动态方程的一阶求导为:

    F′(y)=-6y2I+2y(3I-m)+m-I(6)

    (二)分析与讨论

    当0<I<m时,根据准则(5),F′(y*1)>0,F′(y*2)<0,y*3不存在(因为y*3=I-m<0),可知y*

    2

    为进化稳定策略,因此当金融消费者的比较预期收益为正,且大于选择成本时,所有消费者均会选择互联网理财。

    当0<m<I时,0<y*3=1

    2-m

    2I

    <1

    2

    ,F′(y*1)<0,F′(y*2)<0,F′(y*3)=I2-m2

    2I

    >0,

    可知当金融消费者的比较预期收益为正,但小于其所要承担的心理损失成本时,y*1和y*2均为该博弈的进化稳定策略。当初始水平y落在区间(0,I-m

    2I

    )时,复制动态方程趋向于稳定状态y*1,金融消费者群体最终趋向于“不选择”策略。当初始水平落在(I-m,1)时,复制动态方程趋向于稳定稳定状态y*2,消费者群体最终趋向“选择”策略。如果初次进行博弈时群体成员采取两种策略

    2 基于有限理性的互联网金融参与主体的行为分析_以互联网理财为例

    图1金融消费者群体博弈复制动态相位图

    的比例为[0,1]区间任一点的概率相同,那么通过动态复制,最终实现高效率

    )大于低效率“不选择”进化稳定策略的机会“选择”这一策略的机会(1-I-m

    2I

    (I-m

    ),其复制动态方程的相位图如图1(a)所示。

    2I

    <y*3<1,F′(y*1)<0,F′(y*2)<0,F′(y*3)>0,这表明金融消费当-I<m<0<I时,1

    2

    者的比较预期收益为负,但其绝对值小于其所要承担的心理损失成本时,y*1和y*2是该博弈的进化稳定策略。与上一讨论不同的是,如果初次进行博弈时群体成员采取两种策略的比例为[0,1]区间任一点的概率相同,那么通过动态复制,最终实现高效率“选择”进化稳定策略的机会(1-I-m

    )小于实现低效率

    2I

    ),其复制动态方程的相位图如图1(b)所“不选择”进化稳定策略的机会(I-m

    2I

    示。

    当m<-I<0<I时,F′(y*1)<0,F′(y*2)>0,y*3不存在(因为y*3>1),此时表明金融消费者的比较预期收益为负,且绝对值大于其所要承担的心理损失成本时,y*1是该博弈的进化稳定策略,即消费者群体均选择“不选择”这种策略。其复制动态方程的相位图如图1(c)所示。

    在现实中,“余额宝”等互联网理财产品推出的初期,预期年化收益率大多在7%左右,大大超过了银行同期定期存款利率和大部分短期银行理财产品。但是金融消费者个体间由于理财习惯、风险偏好的不同以及对互联网理财的不同态度,每个人的选择成本是不同的。初期少部分金融消费者带着“试一试”的心态,将小额闲散资金放在“余额宝”中。在体验过程中,大家都感受到了互联网理财的高效和高收益。它每天公布收益情况,并且赎回方便,再加上媒体的宣传、消费者的“口口相传”,以及出于追求收益最大化的经济人本性,金融消费者中越来越多的人选择了互联网理财,因此互联网理财的用户和余额突飞猛进。这一部分消费者类似于上图1(b)这种情形。

    互联网理财并不能“吸引”所有人,比如一些高端客户群体,又比如一些大中企业。高端客户群体真正愿意选择的还是银行提供的“私人银行”服务,“私人银行”安全性更高,针对性更强,投资渠道更广阔。另外,这些高资产净值客户和大中企业由于在和银行长期合作中产生的信任以及一些千丝万缕的关系,他们还是会倾向于选择银行作为合作对象。这两类消费者类似于图1(c)讨论的情形。

    “余额宝”为首的互联网理财的快速发展,也引起了监管机构的重视。先是今年3月央行暂停二维码支付业务和虚拟信用卡业务,紧接着4月,中国银监会和央行联合下发《关于加强商业银行与第三方支付机构合作业务管理的通

    知》,内容涉及客户身份认证、信息安全、交易限额、交易通知、赔付责任、第三方支付机构资质和行为、银行的相关风险管控等,并要求银行设立支付限额。这些在一定程度上对互联网理财带来冲击,互联网理财“宝类”产品的平均收益不断下滑。另一方面,传统银行积极布局互联网金融,如中国银行推出“中银活期宝”,中国民生银行推出“如意宝”,互联网理财“宝类”产品和银行推出的互联网金融产品的收益率差距逐步缩小,详见图2。截至2014年5月27日,互联网理财“宝类”产品平均日年化收益率为4.7531%,银行版宝类产品的平均日年化收益率为4.4298%⑦。这意味着二者的比较预期收益趋向零,金融消费者的选择成本也趋向相等。

    2 基于有限理性的互联网金融参与主体的行为分析_以互联网理财为例

    图2各类理财宝的收益数据统计表(截至2014年5月28日)⑧

    四、传统银行与互联网金融企业之间的进化博弈分析

    上文分析了金融消费者不同个体之间的博弈,下面分析互联网金融模式中—银行和互联网金融企业之间的博弈。本文主要采用市两个重要参与主体——

    场进入阻扰模型来分析。市场进入阻扰是指市场上已经有一个垄断者(称为“在位者”),另一个企业虎视眈眈地想要进入(称为“进入者”),在位者想保持自己的垄断地位,所以就要阻扰进入者进入。在这个博弈中,在位者的两种策略分别是“默许”和“斗争”,而进入者的两种策略分别是“进入”和“不进入”。表

    2为传统银行和互联网金融企业的支付收益情况。设互联网理财未出现时,市场上只有银行发行的理财产品⑨,即理财产品市场属于寡头垄断市场,银行可以获得垄断利润L 。当互联网金融企业计划发行互联网理财产品时,设它的进入成本为C ,银行阻扰其进入付出的成本为V ,当互联网金融企业进入后,它和银行各自得到利润W 和B 。S 代表当互联网企业不做互联网理财,继续做老本行时获得的收益,D 代表选择成本。当银行进行“斗争”时,D 表示互联网企业可能进入不了市场的风险成本;当银行“默许”时,D 表示互联网企业不做理财业务损失的机会收益。

    表2互联网金融企业和银行之间博弈的收益状况

    (一)互联网金融企业和银行博弈的基因复制动态方程

    设互联网金融企业选择“进入”策略的比例为x ,采用“不进入”策略的比例为1-x 。银行选择“默许”策略的比例为p ,采用“斗争”的比例为1-p 。根据表2,互联网金融群体中两类博弈方的期望收益和群体的平均期望收益分别为:

    U 11=p (W-C )+(1-p )(W-C-D )

    (7)U 12=p (S-D )+(1-p )S

    (8)U 1=xU 11+(1-x )U 12

    (9)根据上述三个方程得到互联网金融企业群体采取“进入”策略的比例x 的

    基因复制动态方程为:F (x )=dx dt

    =x (U 11-U 1)=x (1-x )(W-C-D-S+2pD )(10)F′(x )=(1-2x )(W-C-D-S+2pD )

    (11)同理,银行群体中“默许”和“斗争”两类博弈方的期望收益和平均期望收

    益分别为:U 21=xB+(1-x )L

    (12)U 22=x (B-V )+(1-x )(L-V )

    (13)U 2=pU 21+(1-p )U 22

    (14)从上面三个方程可以得出银行群体采用“默许”策略的比例p 的基因复制

    动态方程为:F (p )=dp dt

    =p (U 11-U 1)=p (1-p )V (15)F′(p )=(1-2p )V

    (16)银

    行互联网金融企业默许

    斗争进入

    W-C ,B W-C-D ,B-V 不进入S-D ,L S ,L-V

    (二)互联网金融企业和银行的进化稳定策略

    首先讨论互联网金融企业的进化稳定策略。令F(x)=0,可以得到以下可能的稳定状态点:x*1=0,x*2=1以及p*=C+D+S-W。可以看出:当互联网金融

    —银行企业开展理财业务和银行进行竞争时,需要综合考虑另一博弈相关方——

    选择“默许”的比例,还需要考虑互联网金融企业初始收益情况、开展理财业务的进入成本、选择成本以及开展理财业务的预期收益。

    当p=p*时,无论x为何值,所有区间[0,1]内的点都是进化稳定策略,即当银行选择“默许”策略的比例为p*时,无论互联网金融群体选择“进入”策略的比例为何值,互联网金融企业所做的决策均是进化稳定策略。

    当p>p*,F′(0)>0,F′(1)<0,根据准则(5),x*2=1为进化稳定策略,即互联网金融企业选择“进入”策略。

    当p<p*,F′(0)<0,F′(1)>0,此时x*1=0为进化稳定策略,即互联网金融企业选择“不进入”策略。具体变动趋势见相位图2。

    2 基于有限理性的互联网金融参与主体的行为分析_以互联网理财为例

    图2互联网金融企业的群体基因复制动态相位图接下来分析银行群体的进化稳定策略。根据准则(5)和公式(15),得到两个均衡解:p*1=0,p*2=1,F′(0)>0,F′(1)<0,可见银行会倾向于选择“斗争”。在现实中,银行纷纷见识到了互联网金融的强大影响力,逐步开始了和互联网金融企业真正的较量。许多银行都成立了互联网金融部门,开始创新产品和服务模式,将部分线下业务转到了线上,一场没有硝烟的战争拉开帷幕。

    五、对策建议:强化监管、督促转型

    我国互联网金融发展时间短暂、势头迅猛,给银行带来了一定冲击。如何实现互联网金融的科学发展?本文从如何监管互联网金融企业和银行如何应

    对两个角度提出对策建议。

    (一)强化互联网金融监管

    1.加快金融消费者的权益保护体系建设。金融消费者是“有限理性”的,较少关注互联网理财背后隐藏的风险,而互联网理财对资金最终投向大多未进行详细披露,并且现实中也出现了消费者资金受到侵犯的案例,因此迫切需要制定专门的互联网金融消费者权益保护办法和投诉处理机制,对互联网金融模式交易过程中的风险分配和责任承担、信息披露、消费者个人信息保护等做出明确规定。此外,监管机构及各类金融机构应充分利用各类媒体开展公众宣传教育,积极向公众普及互联网金融知识,让金融消费者明白互联网金融的操作流程以及存在的风险。

    2.构建有效的互联网金融合作监管体系。目前银监会对于银行的监管日趋完善,对银行的业务准入也比较规范,而互联网金融的发展还缺乏有效的监管。如果引入监管机构,那么互联网金融企业开展理财业务时除了考虑进入成本、预期收益等因素外,还会考虑违规成本,因此做出的决策也会更加审慎。现实是一些互联网金融大佬涉及众多领域,传统的分业监管模式已经难以有效对其进行监管,构建新的合作监管体系迫在眉睫。以阿里巴巴为例,目前阿里已经涉足第三方支付(支付宝)、小额贷款公司(浙江和重庆小额贷款公司)、基金(天弘基金)、保险(众安在线),并正在积极筹建民营银行和网络银行。鉴于互联网金融的复杂性,建议推进和强化“一行三会”的综合监管。

    3.建立行业自律。建立良好的互联网金融秩序需要各方面共同努力,除了加强外部监管和互联网提高自身风险控制能力以外,成立互联网金融行业协会也是经济发展的客观需要。建立行业自律机制可以督促会员执行相关金融法律法规,协调同业在竞争和发展中的关系,提高信息透明度,减少博弈过程中不必要的决策失误。互联网金融行业协会可以通过建立系统的行业标准,制定相关业务规则,推动各类互联网金融企业的相互交流,形成一个公平合理的竞争秩序。

    4.完善征信系统。互联网金融的六种模式中,与征信系统结合最为紧密的是P2P。P2P贷款平台在放贷过程中需要借款人的信用数据作为风险评估支撑,而目前国内信用数据系统发展仍处于初期阶段,P2P只能利用线上线下相结合的方式进行风险评估。鉴于上述情况,建议构建全社会统一的征信体系,扩充征信系统的信息来源,增加接入征信系统的合法机构,促进信用信息的交换与共享,提高数据和信息的使用效率,形成有效的失信惩戒机制,增加借款人的违约成本。

    (二)增强银行竞争力

    1.转变传统经营方式。在过去,银行往往喜欢“垒大户”,将大部分人力、物力、财力投向能够给自己带来高回报的大客户,但随着互联网金融的兴起,

    银行的客户逐步流失,存款渐渐下滑,这些使得银行切身感受到了“狼来了”的危机。银监会尚福林主席在2014年城商行年会上指出,互联网的金融创新很大程度上降低了传统网点资源的战略价值,城商行要做到“战略要准”和“有的放矢”。因此建议商业银行重新审视发展战略,转变发展模式,构建互联网思维,不断深化电子银行创新,以客户需求为导向,逐步通过创新产品、渠道、流程甚至组织架构来满足不同消费者的需求。

    2.加强与互联网金融企业的合作。在互联网金融领域,银行和互联网金融企业既是竞争对手,又可以是合作伙伴。银行可以充分利用自身优势,尝试寻求与互联网金融企业建立合作共赢的关系,例如二者可以共享客户资源和信息。互联网金融企业掌握了大量的个人客户交易数据和电商的经营数据,而商业银行凭借着国家信用的保障和多年的运营,与许多行业的龙头企业建立了稳定的合作关系。双方可以资源共享、优势互补,在一定程度上实现交叉销售。

    3.注重复合型人才的培养。在监管实践中,经常会发现银行内部各个部门之间的沟通协调有待加强。业务部门不懂科技,而科技部门不懂业务;科技部门不能真正理解业务部门提出的需求,而业务部门也不能真正掌握系统的运用。建议商业银行既要在招聘时对于复合型人才有所偏重,也要在工作中加强对金融专业人才的科技知识培训以及科技专业人才的金融业务培训,打造一支既懂网络信息技术、互联网工具运用,又懂金融业务的人才队伍。

    4.加大对IT系统的投入。互联网企业拥有强大的数据挖掘功能,如淘宝网仅仅通过网上交易订单、网页浏览人数等数据就可以分析出店家最真实的经营数据。银行可以借鉴互联网金融企业的经验,优化IT系统,提高数据挖掘能力和风控能力,如改变传统小微企业贷款审批模式,不使用财务报表、资产规模等“硬指标”将有真正融资需求的小微企业拒之门外,而是通过小微企业的交易数据、纳税情况等“软因素”,加强小微企业金融服务。

    注释:

    ①马光远.互联网金融:门口的野蛮人[J].商界评论,2013:30.

    ②王天捷,张贻珵.基于互联网融模式的中小企业融资问题研究[J].中国市场,2013,(12):134-136.

    ③谢平,邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究,2012,(12):11-22.

    ④芮晓武,刘烈宏.中国互联网金融发展报告(2013)[M].北京:社会科学文献出版社,2014:9-25.

    ⑤数据来源于DONEWS网站信息:http://www.donews.com/net/201401/2691135.shtm

    ⑥当F(y)=dy=0时,表明群体调整策略的速度为0,此时该博弈到达一种相对稳定的均衡状态,

    那么博弈群体中的策略比例y相对不变。

    ⑦数据来源:银率网http://www.yinhang.com/a_2014_0528_228458.html。

    ⑧数据来源:银率网http://www.yinhang.com/a_2014_0528_228458.html。

    ⑨本文假设不存在消费者购买基金产品或者股票等有价证券等情况。

    参考文献:

    [1]马光远.互联网金融:门口的野蛮人[J].商界评论,2013:30.

    [2]王天捷,张贻珵.基于互联网融模式的中小企业融资问题研究[J].中国市场,2013,(12):134-136.[3]伦墨华,李建军.互联网金融模式下各参与主体的竞争博弈分析[J].商业时代,2014,(7):71-73.[4]谢平,邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究,2012,(12):11-22.

    [5]芮晓武,刘烈宏.中国互联网金融发展报告(2013)[M].北京:社会科学文献出版社,2014:9-25.[6]Maynard Smith J,Price G R.The logic of animal conflicts[J].Nature,1973,246(5427):15-18.[7]谢家智,周振.基于有限理性的农业巨灾保险主体行为分析及优化[J].保险研究,2009,(7):76-83.[8]陈一稀.互联网金融的概念、现状与发展建议[J].金融发展评论,2013,(12):126-131.

    [9]谭天文,陆楠.互联网金融模式与传统金融模式的对比分析[J].中国市场,2013,(12):101-103.[10]于润鸿.互联网金融对商业银行经营的影响分析[J].管理观察,2013,(9):19-150.

    —面向互联网金融服务平[11]黄鹏,刘艳.基于模糊综合评判法的小微企业综合信用评价模型——

    台[J].西部金融.2013,(10):25-29.

    [12]冯娟娟.我国互联网金融监管问题研究[J].时代金融,2013,(10):20-24.

    [13]尚福林.在2014年城商行年会上的讲话.银监会通报[R].2014.

    Analysis of Internet Finance Participants Behavior

    based on Bounded Rationality

    —Taking the Internet Banking as an Example

    ——

    JIN Yan

    Abstract:The rise of the Internet Finance has shown its power.On the one hand,it brings profound reform of science and technology to finance;on the other hand,it is a great shock to the traditional finance.The future development of Internet finance is a question worth consideration.Beginning with introducing the concept and common business model of the Internet finance,this paper taking the Internet banking as an example,used evolutionary game theory to analysis respectively on the stable strategies of whether financial consumers choose Internet banking products and balance between enterprises and banks under the assumption of bounded rationality participants.The study aimed to reveal the behavior logic of the Internet finance participants,forecast the development trends of Internet finance,and provide theoretical support for the scientific development of Internet finance in China.

    Key words:Internet finance;bounded rationality;evolutionary game

    (责任编辑:晟宸)