ソーシャルレンディングにおけるグループの影響を考慮したベイズ推定による貸出利率決定方法(メカニズムデザインと電子市場(1))
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概要
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SNSを利用して個人間でお金の貸し借りをするソーシャルレンディングでは,返済不履行のリスクが個人の貸し手に委ねられる.ソーシャルレンディングは比較的新しい分野であるため,仕組み自体は経験的に設計されていることが多い.本論文では特に利率の決定方法を提案する.本手法では,借り手が所属する複数のグループの返済遅延の確率分布を考慮した,尤度によるベイズ推定を用いて利率の調整を行う.そして,本手法での利率決定による影響について,エージェントを用いて実験的に解析を行う.本手法により,借り手の返済履歴が多くなるほどバラつきの少ない利率決定が可能となる.その結果,リスク(利率毎の返済遅延率の分散)が少ないことを望む貸し手に対しては取引成立数を増やすことが可能となる.
- 2008-10-23
著者
-
伊藤 孝行
名古屋工業大学大学院産業戦略工学専攻
-
岩上 将史
名古屋工業大学工学部情報工学科
-
伊藤 孝行
マサチューセッツ工科大学 スローン経営大学院
-
伊藤 孝行
名古屋工業大学大学院産業戦略工学専攻:名古屋工業大学情報工学科
-
伊藤 孝行
名古屋工業大学大学院工学研究科産業戦略工学専攻:名古屋工業大学大学情報工学科情報工学類
-
伊藤 孝行
名古屋工業大学大学院産業戦略工学専攻:マサチューセッツ工科大学スローン経営大学院:jstさきがけ
-
伊藤 孝行
名古屋工業大学大学院産業戦略工学専攻:mitスローン経営大学院集合知研究センター
-
伊藤 孝行
名古屋工業大学工学部情報工学科:名古屋工業大学大学院産業戦略工学専攻:マサチューセッツ工科大学スローン経営大学院
-
伊藤 孝行
名古屋工業大学
-
岩上 将史
名古屋工業大学:(株)まことラボ
-
伊藤 孝行
名古屋工業大学情報工学専攻|マサチューセッツ工科大学スローン経営大学院
-
伊藤 孝行
名古屋工業大学大学院産業戦略工学専攻:科学技術振興事業団(jst)さきがけ大挑戦型
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