P2P Lending Volume and Market Interest Rate

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dc.contributor.advisor Pelizzon, Loriana it_IT
dc.contributor.author Pagotto, Mattia <1993> it_IT
dc.date.accessioned 2017-10-09 it_IT
dc.date.accessioned 2018-04-17T13:36:26Z
dc.date.available 2018-04-17T13:36:26Z
dc.date.issued 2017-11-02 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/11708
dc.description.abstract Tipicamente, in passato, per ottenere un prestito, ci si rivolgeva ai tradizionali istituti finanziari, le banche. Oggigiorno, grazie allo sviluppo ed all’innovazione tecnologica, si stanno affermando efficienti alternative ai tradizionali prestiti bancari. Infatti, si sta assistendo alla graduale ed incalzante espansione del peer to peer (P2P) lending, quale alternativa al tradizionale sistema bancario e finanziario. Il carattere distintivo del P2P lending è l’assenza di intermediari finanziari nei processi di emissione del credito, in quanto potenziali debitori ed investitori vengono messi direttamente in contatto attraverso le funzionalità della piattaforma P2P. Pertanto, in un mondo in cui il fenomeno del P2P lending sta acquisendo sempre maggiore rilevanza, può essere utile ed interessante analizzare come esso reagisce ai cambiamenti dei tassi di interesse di mercato. L’obiettivo del presente elaborato è stabilire come l’emissione di prestiti tramite canali P2P viene influenzata, negli Stati Uniti, dal tasso di interesse di mercato, identificato come USD LIBOR a 3 mesi. L’elaborato è strutturato su 4 capitoli. Il primo si focalizza nel descrivere la realtà dell’industria P2P, spiegandone la recente storia e crescita ed i vantaggi che ne caratterizzano il modello di business. Inoltre, ci si è soffermati sulla descrizione della piattaforma americana Lending Club, poiché i dati utilizzati per l’analisi empirica provengono da tale corporation. Nel secondo capitolo, viene considerato il modello teorico utilizzato come base delle stime empiriche applicate: “Credit Rationing in Markets with Imperfect Information”, sviluppato da Stiglitz-Weiss nel 1981. Esso individua le determinanti che conducono al razionamento del credito, ossia i tassi di interesse ed il rischio collegato a ciascun debitore. Nel capitolo numero 3, viene fornita la descrizione dei dati sui quali il presente studio è stato condotto. Si analizzano alcune interessanti statistiche descrittive sui prestiti emessi da Lending Club: volumi, tassi di interesse, grade e probabilità di default. In aggiunta, è stato esaminato l’USD LIBOR a 3 mesi, adottato come tasso di interesse di mercato, e le variabile di controllo, PIL, disoccupazione ed indice dei prezzi al consumo, che sono state aggiunte alle regressione per migliorare i risultati delle stime. Infine, il quarto capitolo, rappresentante la parte centrale dell’elaborato. In esso, vengono infatti presentati i risultati ottenuti dalle stime econometriche implementate. Dopo aver riassunto la tecniche di stima adottate e le caratteristiche dei datasets, si è passati ad analizzare quanto ottenuto attraverso le stime econometriche. Nello specifico, sono stati indagati due aspetti: l’effetto del tasso di interesse di mercato sulla dimensione di ogni singolo loan e sull’ammontare dei crediti emessi, raggruppati per stato di appartenenza e classe di appartenenza (grade); e la reazione tra l’USD LIBOR ed il livello dei crediti concessi, mensilmente aggregati. Infine, si forniscono alcune interpretazioni e conclusioni, sulla base dei risultati e delle stime ricavate. it_IT
dc.language.iso en it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Mattia Pagotto, 2017 it_IT
dc.title P2P Lending Volume and Market Interest Rate it_IT
dc.title.alternative P2P Lending Volume and Market Interest Rate it_IT
dc.type Bachelor Thesis it_IT
dc.degree.name Economia e finanza - economics and finance it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Economia it_IT
dc.description.academicyear 2016/2017, sessione autunnale it_IT
dc.rights.accessrights openAccess it_IT
dc.thesis.matricno 860750 it_IT
dc.subject.miur SECS-P/05 ECONOMETRIA it_IT
dc.description.note it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend it_IT
dc.provenance.upload Mattia Pagotto (860750@stud.unive.it), 2017-10-09 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Loriana Pelizzon (pelizzon@unive.it), 2017-10-23 it_IT


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