發(fā)布時(shí)間：2020-07-28 14:31

【摘要】：獎(jiǎng)勵(lì)眾籌,是一種由傳統(tǒng)融資脫媒發(fā)展而來(lái)的創(chuàng)新性融資模式,具有形式多樣、投資靈活、成本低、交易便捷、覆蓋廣等優(yōu)勢(shì)。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)融資能有效降低融資成本,擴(kuò)大融資范圍,一定程度上降低了“融資難,融資貴”對(duì)中小企業(yè)的發(fā)展限制。但隨著2017年眾籌行業(yè)深度洗牌,我國(guó)獎(jiǎng)勵(lì)眾籌面臨著融資完成率較低,投資者參與度相較2016年大幅降低的問(wèn)題。因此,研究如何對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)、提高投資者的參與度,進(jìn)而提高融資績(jī)效,使得眾籌能夠更好地服務(wù)各實(shí)體經(jīng)濟(jì)細(xì)分市場(chǎng),真正實(shí)現(xiàn)眾籌這種普惠金融模式服務(wù)于資產(chǎn)和資金兩端,具有重要的意義。本文主要從以下幾個(gè)方面展開(kāi)研究:第一,基于精細(xì)加工可能性模型,沿中央路徑和邊緣路徑兩條路徑,從項(xiàng)目質(zhì)量信號(hào)、投資者參與情況以及不確定性度量三個(gè)方面出發(fā),建立了多元回歸模型,分析獎(jiǎng)勵(lì)眾籌融資績(jī)效影響因素。研究表明獎(jiǎng)勵(lì)眾籌融資績(jī)效的高低與目標(biāo)融資額、點(diǎn)贊人數(shù)、評(píng)論次數(shù)、支持人數(shù)、更新次數(shù)以及回報(bào)種類相關(guān)。第二,利用面板數(shù)據(jù)構(gòu)建了固定效應(yīng)模型,用于分析投資者行為的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。研究發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目融資早期的新增融資績(jī)效迅速下降,而到項(xiàng)目融資末期,隨著截止效應(yīng)的影響,新增融資績(jī)效出現(xiàn)小幅遞增的趨勢(shì);說(shuō)明先行投資者的投資行為對(duì)潛在投資者投資行為存在擠出效應(yīng),當(dāng)已實(shí)現(xiàn)的融資績(jī)效越高,投資者新增投資行為越弱。第三,從動(dòng)態(tài)變化的視角出發(fā),采用函數(shù)主成分分析(FPCA)構(gòu)建了關(guān)于投資者投資活動(dòng)特征以及考慮時(shí)滯影響的評(píng)論活動(dòng)特征的綜合得分模型,并通過(guò)相關(guān)性檢驗(yàn)驗(yàn)證得到正在融資項(xiàng)目與已眾籌成功項(xiàng)目在投資和考慮時(shí)滯影響的評(píng)論特征方面存在很強(qiáng)的相似性。進(jìn)一步,將眾籌項(xiàng)目的投資特征綜合得分、時(shí)滯影響的評(píng)論特征綜合得分以及項(xiàng)目特征作為輸入變量,構(gòu)建廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)模型,實(shí)現(xiàn)眾籌項(xiàng)目融資績(jī)效的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。最后,基于“眾籌網(wǎng)”數(shù)據(jù)的實(shí)證結(jié)果表明,本文構(gòu)建的FPCA-GRNN模型能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)項(xiàng)目績(jī)效的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),即使在眾籌項(xiàng)目早期數(shù)據(jù)量較少情況下也能達(dá)到較好的預(yù)測(cè)精度。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F724.6;F832.2
【圖文】：

圖 1-1 技術(shù)路線圖1.3 本研究創(chuàng)新之處（1） 本文研究了獎(jiǎng)勵(lì)眾籌融資績(jī)效的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，為了檢驗(yàn)規(guī)律是否具有穩(wěn)定性，分析了每一個(gè)月間隔下已眾籌成功項(xiàng)目和正在眾籌項(xiàng)目的特征相似性，基于該相似性構(gòu)建了投資者投資和考慮時(shí)滯影響的特征綜合得分模型，對(duì)投資者活動(dòng)的動(dòng)態(tài)變化提供了量化的方法。（2） 提供了眾籌項(xiàng)目績(jī)效的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型，使得投資者能夠基于該模型更好的進(jìn)行投資決策。此外，該模型為項(xiàng)目發(fā)起人提供了融資結(jié)果的預(yù)判，使得項(xiàng)目發(fā)起人能夠及時(shí)了解他們是否需要增強(qiáng)與投資者的互動(dòng)以及更新項(xiàng)目動(dòng)態(tài)來(lái)吸引更多的項(xiàng)目投資，以更好的達(dá)到項(xiàng)目的融資目標(biāo)。（3） 本文將 FPCA-GRNN 應(yīng)用在眾籌領(lǐng)域，充分將 GRNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的較好容錯(cuò)性、強(qiáng)逼近能力、訓(xùn)練速度快的特性與 FPCA 能夠刻畫(huà)投資者活動(dòng)變化軌跡以及速率軌跡的特點(diǎn)進(jìn)行結(jié)合，有效解決項(xiàng)目早期數(shù)據(jù)量較少情況下模型預(yù)測(cè)精度較低的問(wèn)題，使

圖 2-1 獎(jiǎng)勵(lì)眾籌項(xiàng)目發(fā)起流程圖盈燦咨詢?nèi)谫Y影響因素的研究平臺(tái)自其興起就在全世界獲得了高速的發(fā)展，盡管每年獎(jiǎng)勵(lì)，并不是每個(gè)在平臺(tái)上籌資的項(xiàng)目都能最終籌資成功。He示，除了新興的 Sonicangel 平臺(tái)擁有高達(dá) 92％的成功率外Kickstarter 等自稱擁有較高成功率的平臺(tái)，其成功率約在 從平臺(tái)上提交的項(xiàng)目來(lái)看，Kickstarter 21 個(gè)月內(nèi)成功籌資 12000 個(gè)項(xiàng)目相比，成功率達(dá)到 33%，為研究樣本中成Ulule 的成功率約為 25%，緊接其后。其余獎(jiǎng)勵(lì)眾籌平臺(tái)的ajorCompany 不到 1%[11]。認(rèn)為，項(xiàng)目本身的特點(diǎn)，如融資期限、圖片個(gè)數(shù)、融資規(guī)模成功。Cordova 等（2015）研究表明，項(xiàng)目的籌款期限對(duì)集

圖 3-1 研究框架圖籌融資績(jī)效影響因素分析與假設(shè)理論研究框架，本文圍繞項(xiàng)目質(zhì)量信號(hào)、投資者參與情況以下七個(gè)假設(shè)。量信號(hào)度量與假設(shè)信號(hào)是指投資者接收到的信息質(zhì)量，也就是項(xiàng)目發(fā)起人在對(duì)否準(zhǔn)確、詳實(shí)、完整的向投資者進(jìn)行介紹。已有的研究表明目質(zhì)量信息（如項(xiàng)目文字說(shuō)明長(zhǎng)度、圖片或視頻介紹以及項(xiàng)策的信息）以及個(gè)人信譽(yù)特征（如個(gè)人基本信息、社交網(wǎng)絡(luò)]。項(xiàng)目質(zhì)量的可識(shí)別信號(hào)可以預(yù)測(cè)項(xiàng)目的成功，通常質(zhì)量越而低質(zhì)量的項(xiàng)目通常擁有較少或缺乏支持者。這是由于質(zhì)量應(yīng)進(jìn)一步放大，使得項(xiàng)目質(zhì)量的影響倍增。高質(zhì)量的項(xiàng)目為

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本文編號(hào)：2773009