Crowdfunding Models, Strategies, and Choices Between Them

publishedVersio

Lending Crowdfunding : Principles and Market Development

publishedVersio

Booms and busts in commodity markets: bubbles or fundamentals?

This paper considers whether there were periodically collapsing rational speculative bubbles in commodity prices over a 40-year period from the late 1960s. We apply a switching regression approach to a broad range of commodities using two different measures of fundamental values—estimated from convenience yields and from a set of macroeconomic factors believed to affect commodity demand. We find reliable evidence for bubbles only among crude oil and feeder cattle, showing the popular belief that the extreme price movements observed in commodity markets were caused by pure speculation to be unsustainabl

Addressing information asymmetries in online peer-to-peer lending

Digital technologies are transforming how small businesses access finance and from whom. This chapter explores online peer-to-peer (P2P) lending, a form of crowdfunding that connects borrowers and lenders. Information asymmetry is a key issue in online peer-to-peer lending marketplaces that can result in moral hazard or adverse selection, and ultimately impact the viability and success of individual platforms. Both online P2P lending platforms and lenders seek to minimise the impact of information asymmetries through a variety of mechanisms. This chapter discusses the structure of online P2P lending platforms and reviews how the disclosure of hard and soft information, and herding can reduce information asymmetries. The chapter concludes with a discussion of further avenues for research

Crowdfunding Models, Strategies, and Choices Between Them

publishedVersio

Lending Crowdfunding : Principles and Market Development

publishedVersio

Modelování ztráty při defaultu v P2P úvěrování pomocí náhodných stromů

Modelling credit risk in peer-to-peer (P2P) lending is increasingly important due to the rapid growth of P2P platforms’ user bases. To support decision making on granting P2P loans, diverse machine learning methods have been used in P2P credit risk models. However, such models have been limited to loan default prediction, without considering the financial impact of the loans. Loss given default (LGD) is used in modelling consumer credit risk to address this issue. Earlier approaches to modelling LGD in P2P lending tended to use multivariate linear regression methods in order to identify the determinants of P2P loans’ credit risk. Here, we show that these methods are not effective enough to process complex features present in P2P lending data. We propose a novel decision support system to LGD modeling in P2P lending. To reduce the problem of overfitting, the system uses random forest (RF) learning in two stages. First, extremely risky loans with LGD = 1 are identified using classification RF. Second, the LGD of the remaining P2P loans is predicted using regression RF. Thus, the non-normal distribution of the LGD values can be effectively modelled. We demonstrate that the proposed system is effective for the benchmark of P2P Lending Club platform as other methods currently used in LGD modelling are outperformed.Modelování úvěrového rizika v půjčování typu peer-to-peer (P2P) je stále důležitější díky rychlému růstu uživatelských základen platforem P2P. Pro podporu rozhodování o poskytování půjček P2P byly v modelech úvěrového rizika P2P použity různé metody strojového učení. Takové modely však byly omezeny na predikci úvěrového selhání, aniž by se bral v úvahu finanční dopad úvěrů. Ztráta při selhání (LGD) se používá k modelování spotřebitelského úvěrového rizika k řešení tohoto problému. Dřívější přístupy k modelování půjček na LGDin P2P inklinovaly k použití více lineárních regresních metod s cílem identifikovat determinanty úvěrového rizika půjček P2P. Zde ukazujeme, že tyto metody nejsou dostatečně účinné pro zpracování komplexních funkcí přítomných v datech půjčování P2P. Navrhujeme nový systém podpory rozhodování pro modelování LGD v půjčování P2P. Aby se snížil problém nadměrného vybavení, systém používá učení ve dvou náhodných lesích (RF). Nejprve jsou pomocí klasifikace RF identifikovány extrémně rizikové půjčky s LGD = 1. Za druhé, LGD zbývajících P2P půjček se předpovídá pomocí regresní RF. Lze tedy efektivně modelovat neobvyklé rozdělení hodnot LGD. Prokazujeme, že navrhovaný systém je účinný pro měřítko platformy P2P Lending Club, protože jiné metody, které se v současné době používají při modelování LGD, jsou překonány