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內容簡介

本書是中國互聯網金融理論奠基人謝平教授的一本專著。從互聯網金融的理論基礎、模式；金融產品貨幣化；互聯網貨幣；數字加密貨幣；ICT、移動支付與電子貨幣；P2P網絡借貸；互聯網金融監管和互聯網的經濟學分析等九個角度深度剖析了互聯網金融的理論與方法。本書將理論與方法高度結合，為讀者提供了諸多深具洞察力的觀點，是大眾創業、萬眾創新浪潮下必須掌握的金融工具書。

編輯推薦

1.財新全新經濟類書系——“理享家”圖書輯：許小年《回蕩的鐘擺》、周其仁《中國做對了什么》、汪丁丁《經濟的限度》、謝平《互聯網金融九堂課》重磅上市，與眾多品牌經濟學家一起共享理性的力量。

2.著名經濟學家、清華大學大學五道口金融學院教授謝平是互聯網金融的理論奠基人，本書是他為互聯網金融從業者量身定制的必備從業指南。

3.互聯網金融已經成為了每個人的生活方式，了解它才能更好的利用它。

互聯網對金融的影響將是深遠的，不能簡單地把互聯網視為一個在金融活動中僅處于輔助地位的技術平臺或工具。互聯網會促成金融交易和組織形式的根本性變化。

互聯網金融的根基是實體經濟，互聯網金融一旦離開實體經濟，會變成無源之水、無本之木。

電子商務、共享經濟與互聯網金融有天然的緊密聯系。它們既為互聯網金融提供了應用場景，也為互聯網金融打下數據和客戶基礎，而互聯網金融對它們也有促進作用，從而形成一個良性循環。

作者簡介

謝平

經濟學博士，教授、博士生導師。

歷任中國人民銀行政策研究室副主任、非銀行金融機構監管司司長、湖南分行行長、研究局局長、金融穩定局局長，申銀萬國證券股份有限公司董事長，中央匯金公司總經理，中國投資公司副總經理。

現為清華大學五道口金融學院教授、南湖互聯網金融學院專家指導委員會主任。曾獲第四屆(1995年)、第九屆(2000年)和第十一屆(2005年)孫冶方經濟科學獎以及首屆(2014年)孫冶方金融創新獎。

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互聯網金融的核心特征

一、交易成本降低

及時，互聯網替代傳統金融中介和市場中的物理網點和人工服務，從而能降低交易成本。比如，手機銀行本身不需要設立網點，不需要另外的設備與人員等，交易成本顯著低于物理網點和人工柜員等方式(CGAP,2010)。

第二，互聯網促進運營優化，從而能降低交易成本。比如，第三方支付集成多個銀行賬戶，能提高支付清算效率。在傳統支付模式下，客戶不能與中央銀行之間直接建立聯系，而必須分別與每一家商業銀行建立聯系。在第三方支付模式下，客戶與第三方支付公司建立聯系，第三方支付公司代替客戶與商業銀行建立聯系。此時

第三方支付公司成為客戶與商業銀行支付清算的對手方，通過采用二次結算的方式實現了大量小額交易在第三方支付公司的軋差后清算，從而能降低交易成本(謝平等，2014a)。

第三，互聯網金融的去中介化趨勢縮短了資金融通中的鏈條(后文有詳細討論)，能降低交易成本。

二、信息不對稱程度降低

在互聯網金融中，大數據被廣泛應用于信息處理(體現為各種算法，自動、高速、網絡化運算)，提高了風險定價和風險管理效率，顯著降低了信息不對稱。

大數據至今未有統一定義。但一般認為大數據具有四個基本特征——數據體量龐大(volume)、價值密度低(value, 也有人理解成應用價值巨大)、來源廣泛和特征多樣(variety)、增長速度快(velocity, 也有人理解成需要高速分析能力)。大數據產生的背景是整個社會走向數字化，特別是社交網絡和各種傳感設備的發展(見及時部分)。大數據有三個主要類型——記錄數據、基于圖形的數據

以及有序數據。云計算和搜索引擎的發展，使得對大數據的高效分析成為可能，核心問題是如何在種類繁多、數量龐大的數據中快速獲取有價值信息，主要有兩類任務(Tan, et al., 2006 ；Rajaraman

and Ullman，2012 ；Provost and Fawcett，2013)。及時類是預測

任務，目標是根據某些屬性的值，預測另外一些特定屬性的值。第二類是描述任務，目標是導出概括數據中潛在聯系的模式，包括相關、趨勢、聚類、軌跡和異常等，具體可分為分類、回歸、關聯分析、聚類分析、推薦系統、異常檢測、鏈接分析等。大數據分析有很強的實用主義色彩。預測在大數據分析中占有很大比重，對預測效果的后評估也是大數據分析的重要內容。大數據與超高速計算機結合，使得相關性分析的重要性將超過因果分析，行為分析的重要性將不低于財務報表分析。

在信貸領域，可以根據大數據來決定動態違約概率。謝平和鄒傳偉(2012)指出，對某個信用主體，很多利益相關者都可以在互聯網上給予評價，這樣根據自主信息和主觀判斷，任何時點都可以知道違約概率，并且是最有效的。總的效果是，地方信息和私人信息公開化，只可意會的信息顯性化，分散信息集中化，類似“充分統計量”的指標或指數能反映匯聚來的信息，使信息在人與人之間實現“均等化”。我們把這種狀況簡稱為“大眾點評”原理，其可以替代銀行內部專業的、線性的信貸評估方法。

證券市場可能同時具有行為金融學(Shefrin and Statman，1994)和有效市場假說(Fama et al., 1969)描述的特征。一方面，在社交網絡的促進下，投資者之間的交流、互動和相互影響會非常有效，個體和群體行為會接近行為金融學的描述(比如Coviello etal. (2014) 發現，人類情緒可以通過社交網絡產生傳染效果)，進而對單個證券或整個證券市場產生可觀測的影響。另一方面，在大數據分析的促進下(內幕信息不屬于大數據)，市場信息充分、透明，市

場定價效率非常高(比如證券定價中的一些復雜計算轉化為應用程序，簡單化)，證券市場會接近有效市場假說的描述。

在保險領域，大數據能提高保險精算的性，使保費充分考慮個體差異性，并且動態調整，類似動態違約概率。比如，在非壽險中，保險公司可以為客戶提供根據行駛里程及時間定價的保險(pay as you drive)，根據駕駛行為定價的保險(pay how you drive)，以及可以協助被保險人完善駕駛習慣(manage how you drive)；壽險精算在生命表的基礎上，將來會充分考慮個人的基因、家族遺傳、飲食運動習慣和職業等，時效性也將進一步提高(王和，2014)。隨著精算效率的提高，互聯網金融中的保險，將接近的風險轉移模型——自愿、自由、公平地進行風險轉移(Arrow,1970)。及時，保險產品豐富化，對人身和財產方面的每一種風險，均可能出現相應的保險產品。第二，保險費率由公平原

則厘定。第三，風險轉移給社會中有相應風險偏好的人，由他們自愿承擔。

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