Analysis of Czech P2P lending investors' behaviour drivers
Analýza faktorů ovlivňujících chování českých P2P investorů
bachelor thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/85875Identifiers
Study Information System: 185508
Collections
- Kvalifikační práce [17123]
Author
Advisor
Referee
Dvořáková Švejdová, Lenka
Faculty / Institute
Faculty of Social Sciences
Discipline
Economics and Finance
Department
Institute of Economic Studies
Date of defense
13. 6. 2017
Publisher
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědLanguage
English
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
Peer-to-Peer Lending, Faktory ovlivňující zafinancování půjčky, Rizikové preference, Investice, Česká republika;Keywords (English)
Peer-to-Peer Lending, Determinants of Funding Success, Risk Preference, Investment, Czech Republic;Tato studie se zaměřuje na zkoumání peer-to-peer lending trhu v České republice pomocí analýzy unikátně získaných dat z české P2P lending platformy Zonky. Hlavním cílem této práce je hledání možné korelace mezi postojem k riziku peer-to-peer investorů, který je odvozen ze standardizovaných postupů, a jejich reálným chováním na platformě. Bylo zjištěno, že investoři se v online prostředí chovají ještě rizikověji, než by z teoretického hlediska měli. Práce také potvrdila specifičnost postoje k riziku z hlediska různých oblastí života. Následně bylo pomocí lineární regrese dokázáno, že jediný faktor, který je vysoce statisticky signifikantní, co se vlivu na očekávaný výnos investorova portfolia týče, je úroková míra u žádosti o půjčku. Tento poznatek dále podporuje sklon investorů k většímu riziku, což má za výsledek faktický nezájem o charakteristiky žadatele o půjčku.
This empirical study develops an analysis of peer-to-peer lending market in the Czech Republic by analysing uniquely collected dataset from Czech P2P lending platform Zonky and information obtained directly from its investors. The research question investigates, if there exists correlation between peer-to-peer investors' risk attitude, which is inferred by validated survey method, and their real behaviour on platform. The thesis' results show that investors in online environment behave way riskier than they, from the theoretical point of view, actually should. Results also confirmed that investors' risk attitudes are domain specific. Subsequently, OLS estimation method uncovers that the only factor, that is highly statistically significant, in terms of the impact on lenders' expected return, is the interest rate stated at loan request. This finding further supports lenders' inclination to greater risk, resulting in lack of concern with borrower's characteristics.