互联网金融产品选择行为研究|爱游戏

日期:2021-06-29 04:02 | 人气:

本文摘要:中图:F832文史:A DOI:10.3969 / J.issn.1003-8256.217.05.006摘要:随着互联网金融的快速发展,许多产品已经通过互联网媒体传播到普通消费者。为了研究互联网金融产品消费者的影响因素,在互联网金融产品的选择中,通过基于基于接地理论的定性研究探讨了重要的影响因素,并选择损失,收入,产品声誉,信誉的风险公司等。然后引入嵌套的Logit模型来构建消费者互联网金融产品选择模型,并通过研究数据对实证验证的模型。

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中图:F832文史:A DOI:10.3969 / J.issn.1003-8256.217.05.006摘要:随着互联网金融的快速发展,许多产品已经通过互联网媒体传播到普通消费者。为了研究互联网金融产品消费者的影响因素,在互联网金融产品的选择中,通过基于基于接地理论的定性研究探讨了重要的影响因素,并选择损失,收入,产品声誉,信誉的风险公司等。然后引入嵌套的Logit模型来构建消费者互联网金融产品选择模型,并通过研究数据对实证验证的模型。

经验结果表明,消费者的互联网金融产品选择过程可分为两个阶段。第一阶段是产品类型的选择,收入和损失风险是影响产品类型选择的重要因素。第二阶段是产品类型。

特定产品的选择,产品声誉是影响特定产品选择的重要因素,两级之间的相互作用并最终影响选择结果。关键词:互联网金融产品;消费者选择行为;生根理论;嵌套Logit Model 0引言如今,随着我国宏观经济放缓,人民对美食汇率走低,理想投资投资日趋下载,部银行甚至了利率“倒挂“的情况。具有互联网销售渠道的金融产品受到低价,高收入,低门槛等优势的青睐。

与此同时,消费者复杂,各种各样,投资者往往基于互联网金融产品价格的风险,流动性,安全等因素,然后影响消费。选择产品。从微观角度来看,本文分析了消费者选择互联网金融产品的选择。

一方面,可以为互联网金融公司提供一定的参考,以促进我国的互联网金融和更好的发展; 另一方面,帮助监督部门制定相关的监督措施,以确保我国互联网金融的健康发展。1在国内外相关研究成果审查互联网金融的兴起,也迁移了传统金融机构的绝对垄断风险定价。

国内外理论界和学者开始了互联网金融的理论研究。Bauer等人。(2006)基于微观经济实用理论,接受信息技术产品,包括互联网金融,其研究表明,风险和年龄会显着影响消费者的互联网金融产品类型的选择。

Ahlin等人。(2007)发现,互联网金融的创新导致传统金融中介的重要性下降。Wu等人。

(2008)认为,当代金融交易通过传统金融和电子金融的演变到互联网金融模式。Ethan等人。(2012年)认为,利用互联网和大数据等网络技术的支持,金融产品风险定价和时间限制匹配的计算准确性不断改进。yan等人。

(2013),互联网金融的兴起基于互联网思维,互联网金融是重建市场要素和合作的观点。谢平,邹碧伟(2012)指出共同网络金融模式是资本市场外直接融资和传统商业银行间接融资的新融资模式。它基于由搜索引擎,移动支付和云计算代表的信息科学和技术代表。

在崛起。吴晓晓(2015)认为互联网金融也可以称为第三金融业,是指金融的基本职能,并将互联网作为平台,互联网精神和云数据集成。

新金融业。曾英光(2015年)研究表明,消费者的感知风险和预期的互联网金融产品利率具有显着的负相关。

潘士志(2012)研究了Ali Min贷款的内涵,优势和存在的问题,并提出了监管是影响Ali贷款未来发展的重要因素。由于互联网级别的发展差异,互联网金融尚未形成完整的业务,这一领域更像是电子银行和概念。互联网金融的概念及相关研究几乎基于商业惯例。

因此,目前更专注于互联网金融的具体模型,较少的消费者视角,落入显微镜,以及互联网金融的研究。2一般来说,互联网金融产品包括有关传统金融机构,第三方支付服务,大数据融资,数字货币,众筹,互联网金融门户和P2P网络贷款平台的信息。

财务相关产品。在一个狭义的意义上,互联网金融产品分为珍品货币资金,P2P网络信用和批评者。由于识别互联网金融产品,没有统一的统计口径,业界通常使用互联网金融和网络资产的发展。

据“2016年中国互联网金融发展报告”,2016年中国互联网金融发展报告于二零一六年七月截至2015年7月,截至2015年底,我国的最小大小的财富管理已达到320万,网络信用用户的规模达到了320万美元 是1.3亿(图1)。同时,根据该报告,由于2015年底,我国的网络流量约为1.8万亿元,同比同期增长57.3%。预计以下几年将继续增长,预计2020年将达到6.5万亿元(图2)。

互联网金融产品的应用逐渐呈现多层次,全面,精确的特征。人民生活的财政和金融发展是未来发展的重要趋势。

因此,互联网金融用户的数量基本上出价告别野蛮主义的阶段,预计在基金规模方面会大幅增长。3根据根系理论,本文采用质量研究来探索消费互联网金融产品的影响因素。

原因是考虑质量质量的原因,主要基于消费者选择的互联网金融产品的影响因素,难以量化。与此同时,定量研究需要避免涉及研究人员的主观价值,使研究人员进入消费者的内在世界,因为他们没有感受到消费者的真正经验和互动,在互联网金融产品上的消费者中 通过定量研究难以选择行为问题。

3.1根理论理论理论是一种定性研究,第一项研究早些时候应用于医院管理。其主要目的是基于经验,这是通过总结一些现象来指导一些理论理论。

因此,在常规研究中,将在传统研究中提出,并且在研究方法中观点的理论范式非常不同。在对根系的研究中,研究人员通常需要通过介入观察和非结构访谈,在系统中,研究对象的许多反应的详细记录,抽象理论的详细记录。在此过程中,最核心部分是对数据的收集和分析,这需要研究人员深入挖掘研究对象的信息,这对研究人员来说具有很高的要求。从图3中可以看出,根系的研究过程在收集数据和动态测试连续周期中完成。

在这个循环中,研究人员将继续进行比较,修改,检查,并最终结合研究人员的创造性思想,完善理论,并通过理论和测试理论验证理论理论。解码分析主要分为三个阶段:打开解码,主轴解码和选择性解码。

3.2数据收集3.2.1采访概述本文已与互联网金融实地专家传达,并建立了初步的面试理念,然后在文学的基础上设计了预测大纲,最后在实际访谈中,根据状态 正在采访。尝试微调,面试大纲如表1所示。

3.2.2受访者选择的样本样本研究所基于以下两项原则:首先,L. LIST是购买或使用互联网金融产品的人口; 其次,采访者拥有丰富的互联网产品购买和使用经验,了解在一定程度上购买和使用互联网金融产品的过程。通过一系列预筛分,终于接受面试的30名有效受访者被正式接受。在选择选择时,受访者的组成正在考虑年龄,性别,行业,教育水平,收入和家庭状况。采取焦点团队访谈和深入访谈,并在互联网金融消费中接受受访者约一小时。

3.2.3数据分析质量分析的过程总结为三个步骤,即分类和联系。本文遵循这三个步骤的过程,严格遵循根系的研究要求,原始数据的分析过程如下。(1)打开解码打开解码也称为开放登录,主要需要研究人员打开根据单词收集的所有信息收集的所有材料。

登录并分散数据,并通过分析获取其概念,然后以新模式重新组织。本文比较了面试记录,消除了简单或过于模糊的答案,共有300多个原始陈述和相应的初始概念。

由于初始概念的数量太大并且缺口,因此本文将重复3个或更多初始概念,同时删除之前和之后存在重大矛盾的概念,并且该过程如表所示 3。最终类别的结果是影响互联网金融产品相关因素的消费。在本文中,提取了14个初始概念和12个区域,结果显示在表3中。

(2)主轴编码主轴解码也称为相关的登录,并且该过程主要用于发现第一步的概念的概念之间的各种链接。本文通过主轴解码结合了三大类:互联网金融企业:公司声誉,公司声誉,使用惯性; 产品类别:产品声誉,便利,返回,风险,流动性,购买门槛,新奇; 消费类别:个人经验,社会影响。(3)选择性解码选择性解码的目的是选择理论的核心类别,并且系统被核对核心类别和其他类别之间的连接。基于原始信息“概念”的重复比较,特别是在渠道之间,我们优化反映案例的完整图形的核心类别:消费者互联网金融产品选择行为影响因素和机制,在核心领域, 它之间的联合关系是在企业,产品特征,消费者特征之间的联合关系之间确定三个因素。

其中,消费者特性在内部并直接影响消费者金融产品选择行为,将它们定义为预级别。该公司的特征因素是驾驶强化因素,这影响了本文将这种连接关系架构定义为消费者互联网金融产品选择行为的因子模型(图4)之间的关系的方向和强度。(4)饱和测试的最终饱和测试要求需要进一步开采提取的范围,直到不允许任何新类别。

在本文中,通过选择对互联网金融,高调思维,摘要和性能的申请人的深度访谈和高调的视角。通过深入的采访,现有类别已经完全开发,无法发现新的类别,因此,本文认为,上述结构的理论模型已达到饱和要求。3.3结果根据上述质量研究成果,影响消费者互联网金融产品选项的因素可分为两类,这是互联网金融类别因素(类型选择因子),互联网金融产品因素(产品特征因素)。

根据质量研究的结果,三个主要类别包括在两种类型的因素中(表4,表5),另外,根据Marcovo的投资组合,避免在相同的资产中进行高比率可以减少 整体风险的作用,因此这在产品特征因素中增加了风险分散性。3.3.1型选择因素这一因素主要影响第一阶段的消费者的选择。在这一决定中,投资者角色的消费者更加果断。

因此,根据质量研究的结论,本阶段的自我证据是益处,风险丧失,流动性和门槛,并寻求新动机。收入,本文将其定制成收获货币,可以带到互联网金融产品。在正常情况下,宝藏货币基金用于使用一百万个收益来暴露收入,基本上是每10,000条货币基金的日常收入率指标。

P2P净贷款已使用年度固定的返回率来揭示收入。在该模型中,由于货币基金的产量的变化,量化模型中P2P在线贷款的产量存在若干困难。同时,由于消费者的时间点选择,这些产品的产量也不同。

因此,本文将直接相信,利益直接相信消费者收入高。损失风险,本文在购买互联网金融产品后损失校长。这里的损失包括两个方面,由于产品投资或价格变化失败造成的投资风险,另一方面存在一个问题,如潜在的邪恶等,资本损失的道德 风险。

在本文中,移动性,当消费者需要兑换自己的投资时,可以向消费者的手提供救赎。如果您可以在需要使用资金时立即兑换它,它代表了产品的流动性,但它代表了差的流动性。要购买阈值,请在本文中,有必要最大限度地减少购买消费者时的资本金额。

通常,互联网金融产品的购买阈值相对较低。以资金为例,以资金为例。

它的购买门槛很低,甚至1元也可以购买珍宝货币资金。提出新动机,这篇文章向消费者设定了新的互联网金融产品感。3.3.2产品特征因素本部分主要影响了第二阶段的消费者的选择。在这一阶段的决定中,消费者对消费者更加果断。

因此,根据质量研究的结论,这种自变量的阶段是公司的声誉,用户体验,使用惯性,社会影响和便利性。,产品文字口,公司声誉和风险分散。

(1)公司声誉,即消费者认为,公司在互联网金融产品的销售中以着名的名义,而且力量。(2)用户体验,即消费者相信在使用过程中,操作顺利,使用的舒适性,以及简洁的界面的程度。(3)使用习惯,即消费者使用公司的其他产品很长一段时间,习惯性地使用公司的互联网金融产品。(4)社会影响力,即消费者,亲戚,同事等可以与互联网金融产品的消费者生活密切沟通。

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(5)容易,也就是说,消费者认为产品在采购过程中简单快捷。(6)产品声誉,即消费者认为互联网金融产品处于名望和力量的名称。(7)企业声誉,即消费者认为公司在历史上销售互联网金融产品。

(8)风险分散,即消费者在同一产品上投入更多资金,并将继续投资同一产品以达到风险分散的目的。4互联网金融产品选择行为模型建设和验证4.1纽约型型号的建设假设消费者满足NMNL模型的基本假设,当消费者选择互联网金融产品,以及选择决策,首先从互联网金融产品类别选择 选择域中的第一阶段H,然后进一步选择某种互联网金融产品L在所选的子选择领域,因此,其消费者的实用功能是:在上述公式中,表明消费者分两看。

在选择过程中,该参数的一部分不被解释,即随机利用部分。VH和VL在第一相选择过程和第二相选择过程中表示非随机实用程序。由于这是一个两阶段选择模型,因此第二阶段的选择是基于选择结果的第一阶段,因此,当产品类别H中的互联网金融产品L的消费者选择时是:SH 由消费者选择产品类别中所有产品的小节域集,IH代表了所有可用互联网金融产品的最佳效用的总和,在本领域域H的范围内。

VL指的是部分实用程序的一部分,可以通过互联网金融产品L中的参数解释消费者,即非随机实用程序,它由XHL的两个矩阵的产品组成。它表明每种影响因素的重量; XHL表示所有变量的所有值,即影响因素对整体效用的影响。它包括影响消费者第一阶段的各种因素,以选择互联网金融产品类别H和选择类别,影响消费者最终选择特定的互联网金融产品L,并包含所有这些因素与消费者的个人特征相互作用。根据上述条件概率公式,消费者最终可以选择某个互联网金融产品的边缘概率,即:其中影响消费者的所有可观察到的影响因素的表达选择互联网金融产品类别H,即每个重量 影响因素; 在选择消费者时影响自变量索引的程度,即影响总体积极使用的因素的所有效果。

组合上述条件概率函数与边缘概率函数组合,可以导出消费者最终确定某个互联网金融产品的总概率,即是本文中建立的离散选择模型,该模型是基于的 在实用程序上。理论理论,利用选择域相关概念,符合NMNL模型的基本条件,从理论上讲,消费者可以解释消费者的整个过程对互联网金融产品的选择。

4.2消费者的个人因素测量影响因素,本文取得了证券公司的个人信息,以衡量风险偏好,包括性别,年龄,学历,收入,占用,投资经验,并可用作 七个问题。根据以前的分析,可以集成各种类型的影响因素,可以集成在本节中的顶部三个的影响因素(表6)。4.3实证分析问卷由四个部分组成。

在第一部分,消费者在选择最终互联网金融产品时每个影响因素的作用; 第二部分主要是为了调查消费者选择互联网金融产品类别的影响因素; 第三部分由两个问题组成,收集消费者仍在使用互联网金融产品来占投资资产的比例。该主题主要针对多元化投资的消费者,因此设定多种选择,因此它们被设置为不回答问题。如果标题没有回答,则认为消费者属于第一次进行互联网金融产品选择决策。

第二个问题是消费者或最重要的选择的互联网金融产品; 第四部分是收集消费者个人信息,主要包括性别,年龄,学历,收入,占用,投资经验和商业资产比例等。4.3.1描述性统计分析本文主要针对消费者使用互联网金融。因此,研究地点选择陕西,武汉,深圳,上海,新疆,成都等主要经纪和银行网点,经纪人和客户的财富管理内阁的客户有一定的财务知识和对互联网金融产品的理解,并可以保证 调查结果的科学性质。

该调查已发布200份,收回192分,拒绝了无效的调查问卷,并收到了189名有效问卷,该问卷为94.5%。4.3.2质疑卷信用交付分析(1)救济分析本文数据后,结果显示在表8中,秤总额= 0.705,每个Cronbach的大于0.7,表示它。具有良好的内部一致性。

表7的分析结果表明,本文所用的规模的内部一致性更好,并且测量为每个影响因子在规模中测量的问题的均质试验,单眼斯特洛克巴赫的价值是区分的,分析和分析 结果显示在表9中。表9代表了8个影响消费者互联网金融产品选择阶段的选择阶段的因素,并使用惯性,产品声誉,方便,用户体验,社会影响和风险分散。

结果表明,每个因素都需要保留; 类别因子的分析结果如表10所示,B1到B5代表损失风险,收益,流动性,购买门槛,并寻求新动机,结果和产品。选择阶段是相似的。

(2)有效性分析问卷是调查问卷的确切学位或有效性,以衡量真实情况。在该研究中,学者通常使用结构验证来执行问卷,并测量调查问卷结构是否合理,以测量铭文之间的相关性之间的相关性。在本文中,KMO值用于执行结构有效测量。

通常,该值越近,调查问卷中的各种因素之间的相关性越强,该物品的数据被带入SPSS17.0,该值为0.715,因此这里使用的问卷有更好的结构有效。(3)模型拟合分析NMNL模型的拟合工具,学者使用Stata适合,本文使用Stata10.0版本,呼叫Nlogit功能,结果如表11所示。根据表11的数据,可以接受模型。

该模型中的Prob> Chi2的值表示模型的拟合程度,它小于可以接受模型配合的0.5。在该模型中,该值为0.014,通常需要。

此外,该模型还进行了IIA假设试验,相关参数值是prob> Chi2 = 0.0097,表明该模型符合IIA假设。5结果分析和管理启蒙5.1经验结果分析根据上述结果,一些研究结果对互联网金融产品的选择:5.1.1消费者选择行为在产品选择之前呈现相位的消费者,您将首先 根据自己的收入,风险,从P2P网站贷款的中间和余额BAO选择产品类型,然后进一步选择更符合自己的产品。5.1.2产品选择的每个阶段的影响因素不同于选择产品类型,以及风险,流动性,购买门槛和新动机受到消费者对宝藏资金的选择受到显着影响。其中,前两个是积极影响,即消费者的安全,资金的流动性要求越高,越容易,宝藏货币基金更容易; 这两者受到了负面影响,即消费者可以接受的门槛越高,新意志越强,即将减少宝藏货币基金的选择概率。

在P2P在线贷款,福利,损失风险,流动性和购买门槛方面,是影响消费者制定决策选择的重要因素。其中,收入是前瞻性影响,即消费者的要求越高,要求越高。P2P净贷款的可能性越大; 风险,流动性和购买门槛是P2P在线贷款中的负面影响因素,即消费者的安全,资金的要求越高,阈值越高的购买量越高,其选择概率就越多 P2P净贷款产品。

在特定的产品选择阶段,只有用户经验的三个因素,产品声誉和风险散乱是显着的影响因素,从影响系数的角度来看,产品声誉的影响是最大的。5.2从互联网金融企业的角度来看管理启示,首先,公司的声誉,公司声誉在消费者选择他们的产品时不显着,所以互联网公司在设计产品时不需要太多。

考虑到您自己的产品线的缺点,公司不够大,不敢测试互联网。其次,互联网金融产品应根据我们自己的主要客户资源富有成效。

最后,无论资金货币基金还是P2P贷款,您需要在执行产品设计时特别注意用户体验。由于面向传统金融投资产品的对象是投资者,投资者的需求更加专注于收益和风险而不是产品本身。因此,传统金融产品的用户体验相对较差,无论是产品设计,便利的操作都远非目前的互联网产品。

用户互联网金融产品群体更为一般的消费者,这会更加关注用户体验。这也解释了传统金融企业推出的互联网金融产品的互联网金融产品门。从互联网金融产品营销的角度来看,首先,产品词口是影响消费者选择的最重要因素。在其产品推广期间,互联网金融企业必须注意维护产品形象。

对于产品设计不够成熟,建议吃第一个吃螃蟹的人,也可以引入设计完美的产品,以免影响产品声誉。其次,它也是基于产物的口碑作为最重要的影响因素。推出产品后,公司可以通过各种活动快速打开可见性,鼓励消费者分享社交网络网站,如微博,朋友圈,让产品出色的声誉可以迅速传播。

互联网金融产品的普及也对监管机构的监督提出了巨大挑战。根据结果,发现最重要的改进是分类的。

如果所有互联网金融产品统一,有必要有一些产品类型监督过严格,一些产品的一些监督太放松了。因此,当互联网金融业监督时,可以考虑产品类型的类型。


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