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互聯網金融的研究綜述范文1
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{2}互聯網：第三方支付2014年年度數據.。
{3}黃鑫.2014年“寶寶類”理財產品達79個規模超1.5萬億.中國經濟網.《經濟日報》，2015年02月04日。
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互聯網金融的研究綜述范文2
關鍵詞：銀行系統性風險；互聯網金融；突變分析； SVAR模型；實證研究
一、引言
2013年以來，移動互聯網、大數據等現代信息技術在金融領域成“井噴”式發展，以阿里巴巴為代表的互聯網公司全面進入傳統金融領域，傳統銀行業受到第三方支付、P2P、眾籌等金融服務的全面挑戰。據專業報告顯示，2014年，支付機構共處理數額高達17萬億元的互聯網支付業務。在巨大的支付業務量下隱藏著潛在風險。2015年5月，支付寶因發生了危機導致全國一部分用戶大約有2小時無法使用。第二天，黑客對攜程網站進行了攻擊，致使客戶端和網站也無法登陸。這兩家翹楚企業均出現問題，引起用戶對賬戶資金安全的擔憂，不利于網絡的安全穩定。與此同時，《中國金融穩定報告（2015）》提出，隨著我國銀行業資產負債規模的繼續擴大，部分行業、領域和地區的風險已顯現出來，需要關注部分表外業務和影子銀行潛在風險，加強監測分析重點領域的金融風險，動態防范存在的風險隱患?；ヂ摼W金融其實質也是影子銀行的一種，它的大肆發展，其本身的風險會不會傳染至商業銀行，使商業銀行的系統性風險增大呢？ 隨著科技的不斷發展，金融市場的持續完善，尤其像在我國這樣的銀行主導型金融體系中，互聯網金融對商業銀行的傳統業務形成嚴峻挑戰，嚴重威脅其霸主地位。故研究互聯網金融對我國商業銀行系統性風險影響的內在機制，可為相關政府部門制定決策提供建議。
二、文獻綜述與理論構建
（一）文獻綜述
學術界對互聯網金融的界定看法各一，比較有代表性的觀點認為互聯網金融是不同于資本市場、直接融資和商業銀行間接融資的第三種融資方式，以互聯網信息技術為代表，包括云計算、搜索引擎、移動支付和社交網絡等多種形式[1]。它以支付、信息處理和資源配置為三大支柱，既包括了傳統銀行、交易所、證券、保險等金融中介和市場，也涵蓋了無金融中介或市場情形之間的金融交易與組織模式。
關于互聯網金融對商業銀行的影響，各學者有不同觀點。一些學者認為互聯網金融的發展可為商業銀行帶來正面影響。Berger指出互聯網金融提高了銀行等金融機構的運行效率并促進了其內部部門的整合，對美國的金融市場產生了明顯的溢出效應[2]?；ヂ摼W技術的普及一方面打破了區域和地理距離對開展金融業務的限制，使得美國銀行等通過并購方式擴大其規模經濟變得可行；另一方面，它降低了獲取、處理和傳播信息的成本，使資產證券化和各種衍生金融交易成為可能，進而提高了美國金融市場的流動性（Economides，2001）[3]。DeYoung（2007）將采用互聯網技術與不采用互聯網技術的美國社區銀行進行分析比較，發現互聯網金融模式有利于商業銀行的存款結構發生變化從而提高銀行的盈利能力 [4]。蔚趙春和凌鴻（2013）認為應用大數據可使商業銀行提高客戶服務水平和核心競爭優勢等[5]。李淑錦，毛小婷（2014）則指出電子貨幣的使用與商業銀行的系統性風險呈顯著負相關[6]。另一些學者則認為互聯網金融的發展會對銀行產生負面效應。Arnold &Ewijk（2011）重點分析了荷蘭國際集團在美國等主要發達國家的網絡銀行模式的優劣勢，認為這種模式雖可依托成本優勢獲得規模經濟，但隨著存款規模的擴大，它將面臨更加集中的市場風險和其他更嚴峻的挑戰[7]。袁博等（2013）[8]、宮曉林等（2013）[9]J為互聯網金融有利于從多個角度加速金融脫媒。戴國強（2014）通過數值模擬和模型分析，從互聯網金融、影子銀行的角度研究商業銀行的風險演變，發現互聯網金融會增加銀行風險[10]。牛華勇（2015）從新實證產業組織視角驗證互聯網金融對商業銀行市場勢力的影響，結果發現互聯網支付通過降低商業銀行的中間業務收入，進而降低商業銀行的市場勢力 [11]。
綜合國內外研究，學者們主要是從理論視角來定性分析互聯網金融對商業銀行的影響，且結論不一，較少運用定量的實證分析方法。研究內容也較少涉及互聯網金融對商業銀行系統性風險的影響。
（二）理論構建
文獻主要談及互聯網金融對商業銀行的正面或者負面影響，此處則進一步分析互聯網金融對商業銀行系統性風險的影響機理，并構建相應的理論架構（見圖1）。
一是在資產端，包括P2P網貸平臺、中小企業在線融資及眾籌融資在內的互聯網金融模式對銀行的替代性融資影響較小。銀行和互聯網金融面向中小企業、零售貸款市場中的不同受眾群，二者在業務上屬于互補關系，兩者之間競爭較弱。故互聯網金融對銀行的資產端影響并不明顯，不會造成較為嚴重的系統性風險。二是在負債端，互聯網金融發展會吸收銀行的一部分存款，對商業銀行存款的分流影響銀行的存貸比，會引起銀行流動性的增強，進而加大了銀行系統性風險。三是隨著利率市場化的推進，互聯網金融糾偏了存款利率，銀行為了與其他企業競爭，爭取更多利潤，會適當降低貸款利率，吸引更多的貸款申請者，他們也會傾向于選擇更高風險的投資項目進而增加了銀行風險。四是在利潤來源方面，在線第三方支付、理財產品在線銷售等剝奪了銀行的一部分中間業務，因其手續費及傭金收入減少而降低了銀行利潤，打破了銀行交易和結算上的壟斷地位。即互聯網金融改變了銀行與支付平臺之間的利潤分配方式，影響了銀行的利潤收入，故對銀行系統性風險會產生一定的影響。
三、銀行系統性風險的測算與突變分析
（一）銀行系統性風險的測算
本部分將首先測算出銀行系統性風險，為后面分析互聯網金融對銀行系統性風險的影響提供數據支持。
對于系統性風險的度量，主要有兩種研究方法：一是用資產負債表和宏觀經濟變量來度量。如Goodhart（2006）選擇流動性、違約率、資本充足率等數據來衡量系統性風險[12]。Illing 等（2003）則運用宏觀數據建立金融壓力指數的辦法來測度系統性風險[13]。中國學者楊敏等（2013）[14]、解曉洋等（2013）[15]選取主成分分析法來測度銀行系統性風險。另一種是對市場數據的度量，包括資產收益相關性、在險價值（VaR）及宏觀壓力測試等。Lehar（2005）[16]、高國華等（2011）[17]采用多元Garch-Bekk 模型，測度銀行股票收益率的動態相關性來構建系統性風險指標。李守偉等（2014）利用金融機構同業拆借數據建立機構間關聯網絡模型來研究銀行業系統性風險 [20]。Acharya 等（2009）[18]、郭衛東（2013）[19]計算單個銀行風險對系統性風險的貢獻率為依據來測量銀行系統性風險。綜上，可知對銀行系統性風險的度量主要包括靜態指標法和計量經濟模型法等。計量模型法因數據限制，主要從國外借鑒過來，不太適用；相比而言，靜態指標法更為適用。IMF 全球金融穩定報告指出，發展中國家金融市場衡量系統性風險可以宏觀經濟指標和銀行資產負債表指標為依據。故指標的選取盡可能包含這些變量，使得出的結論更具說服力。但因所選用的指標較多，學者們的觀點也不一致，為避免因指標選擇造成測量偏差，本文沿用楊敏等（2013）[14]、解曉洋等（2013）[15]提出的指標，包括外部沖擊指標與銀行內部經營指標，運用主成分分析法來測出整體銀行系統性風險，具體指標體系與數據來源見表1。
由表2可知，前四個主成分的累計貢獻率達到87.052%（標準為不少于85%），應保留它們。進一步計算各指標在主成分上的加權系數，四個主成分加權系數最大的指標依次為資本充足率、超額備付金率、存貸比和財政赤字/GDP。可知，影響商業銀行系統性風險的關鍵因素是結構性因素。
進一步計算其主成分值，然后用主成分乘以各自權重值，得到銀行系統性風險加權指數。圖2顯示的是2009年第三季度至2015年第一季度我國商業銀行系統性風險的變動趨勢，其中加權銀行系統性風險用實線表示，虛線顯示該指標變化的趨勢?？煽闯?，我國主要商業銀行的系統性風險不斷增大，特別是從2009年第4季度開始直到2012年第二季度，我國主要商業銀行的系統性風險一直在增加；2012年下半年開始，我國主要商業銀行的系統性風險反而下降，至2014年開始，呈現小幅度上下波動。
（二）銀行系統性風險的突變分析
進一步對其進行突變分析，依據 =0.05，可分別得出銀行系統性風險指數的UF和UB曲線（如圖3所示），從圖中可看出，UF和UB曲線在2010年第二季度出現相交，且2011年第一季度以后這種增加的趨勢明顯超過0.05，甚至超過0.01，這表明我國商業銀行的系統性風險指數自2010年第二季度開始突變，呈現上升趨勢，且2011年第二季度以后這種增加的趨勢十分顯著。為了進一步驗證這種方法的準確性，將原始時間序列分為2009Q3 -2010Q1和2010Q2-2015Q1兩段子序列，并分別求其平均值，結果如圖2中虛線所示?？梢钥闯?，2009Q3-2010Q1子序列的均值為-1.0757，2010Q2-2015Q1子序列的均值為0.1614。顯然，這兩者之間存在明顯的突變。因此，可以確定2010年第二季度為銀行系統性風險指數的突變點。以上趨勢及突變可能與我國互聯網金融的興起與發展有關?；ヂ摼W金融興起于1999年，從框架的初步確立，從原有技術的簡單運用到2013年發展到巔峰，影響并改變著傳統金融業態。當互聯網金融發展從未成熟走向成熟，很多規范尚未確立，它會涉獵銀行的業務范圍，對銀行造成一定的影，使其風險增大；當逐步規范化之后，互聯網金融與銀行傳統金融相互協調發展，反而降低了銀行系統性風險。
四、實證研究設計及結果
（一）模型構建
VAR模型僅從數據上反映各變量之間動態統計關系，在一定程度上忽視了變量之間隱含的經濟結構以及變量同期影響關系。為克服該缺點，本文運用結構向量自回歸模型（SVAR），構建互聯網金融與銀行系統性風險之間的動態關系，并通過脈沖響應函數進一步刻畫這種關系。根據AIC和SC準則，選擇包含所有變量滯后2期的SVAR模型：
如果矩陣B可逆，可將SVAR轉化為非限制性VAR：Yt=B-1Γ0+ B-1Γ1Yt-1+ B-1Γ2Yt-2+ B-1εt，根據等式μt= B-1εt，可利用簡化的VAR估計結構VAR，但對m元p階SVAR模型，需施加m（m-1）/2個限制。模型中包含了7個變量，則需要21個約束條件。
（二）變量選擇與數據來源
1. 變量選取
（1）互聯網支付的發展程度（Internet Paying）。本文采用互聯網支付金額的變化來代表互聯網金融的發展程度。
（2）銀行系統性風險指數（RISK）。根據第三部分的主成分分析得出的結果作為銀行系統性風險指數的衡量標準。
（3）銀行的資產（ASSET）和負債（LIABILITIY）。用每季度的主要商業銀行的資產負債的變化來表示該指標，數據來源于中國銀監會網站，中國金融統計年鑒等。
（4）銀行的貸款利率（LR）。選擇轉換為季度數據的一年期貸款利率，數據來源于和訊網。
（5）利潤來源。包括凈利息收入、手續費和傭金收入。考慮到數據的可獲得性，選擇成本收入比（PTI）與非利息收入占比（NII）作為替代變量。
2. 數據來源
考慮到數據的可獲得性，兼顧樣本選取的合理性，選擇2009年第三季度到2015年第一季度的主要商業銀行 的數據作為樣本。銀行系統性風險數據主要源于中經網產業數據庫、wind資訊、歷年金融年鑒和銀監會網站等?；ヂ摼W支付的官方統計數據在2013年第三季度之前并無，中國人民銀行 曾引用艾瑞咨詢公司的相關數據，故本文的互聯網支付數據源自艾瑞咨詢公司的中國第三方支付行業年度監督測評報告。
（三）模型估計結果及分析
1. 單位根檢驗
無論是SVAR還是VAR，各時間序列變量必須平穩，否則會陷入“偽回歸”。本文采用單位根檢驗各變量的平穩性。檢驗結果如表3。
檢驗結果可知成本收入比和非利息收入占比變量經過一階差分之后變為平穩序列，剩余變量經過二階差分之后變為平穩序列。
2. 穩定性檢驗
進行脈沖響應函數分析的前提是進行SVAR模型的穩定性檢驗，據分析發現該模型的單位根的倒數都在單位圓之內（如圖4所示），表明SVAR模型是穩定的，故可運用脈沖響應函數做進一步的動態沖擊分析。
3. 格蘭杰因果檢驗
格蘭杰檢驗可以驗證互聯網金融發展與銀行系統性風險之間是否存在顯著的因果關系。對各變量進行檢驗得到的結果見表4，從表中可看出，互聯網支付發展程度是銀行資產與負債變化的格蘭杰原因，但并不與銀行貸款利率變化互為格蘭杰原因。銀行資產與負債變化是銀行成本收入比和銀行非利息收入占比變化的格蘭杰原因，且互聯網支付發展程度是銀行系統性風險的格蘭杰原因。故綜合Granger檢驗的結果，可知互聯網金融發展能夠Granger引起銀行資產與負債變化，進一步引起銀行成本收入比與銀行非利息收入變化，最終Granger引起銀行系統性風險的變化。另外，還可知互聯網金融發展對銀行系統性風險的影響并沒有通過銀行貸款利率這個途徑來實現，銀行貸款利率的變化對銀行系統性風險也沒有產生影響，這可能與我國利率市場化有關，也可能因為僅僅只選取了一年期貸款利率作為變量。非利息收入占比對銀行系統性風險的影響也不大，可能是因為銀行獲利主要來源于利差收入而不是非利息收入。
4. 脈沖響應函數分析
脈沖響應可以對變量間的動態特性進行分析。圖5顯示的是互聯網金融發展程度一個標準單位的正向沖擊對銀行系統性風險的影響結果。從圖中可以看出，從第1期到第1.5期互聯網金融發展對銀行系統性風險的影響呈現出增強的正向效應；從第1.5期開始，這種正向影響陡增，到2.5期達到最大，之后一直到第5期，對銀行系統性風險的影響趨于緩解，但總體還是正向效應，從第5期到第10.5期，互聯網金融發展對銀行系統性風險的影響體現為逐漸減弱的負向效應。之后又呈現出增強的正向效應，但總體來說波動性較小。這種脈沖響應的軌跡顯示，互聯網金融發展在短期內會增加我國銀行系統性風險，但從中長期來看，對我國銀行系統性風險的影響并不大。說明互聯網對商業銀行產生的影響并不是徹底的顛覆，在業務和功能上無法全面替代商業銀行，兩者可作為互利共生的事物共同發展，互聯網金融的存在對我國金融改革有很好的倒逼作用，能在一定程度上優化中國金融業，促進金融監管的創新。
5. 方差分解分析
方差分解可用來分析各變量對銀行系統性風險的貢獻度，結果如圖6所示，可知對銀行系統性風險貢獻最大的是成本收入比，但其貢獻度隨著時間的推移在逐漸減小。成本收入比的高低指標被認為是銀行成本控制水平和經營效率的表現。成本收入比越低，其成本控制能力越高，發生銀行系統性風險的可能性會越小。其次貢獻度次之的是銀行的負債變化。銀行體系的非核心債務與核心債務的比率本就能反映銀行體系的風險承擔情況，故負債變化對銀行系統性風險的影響較大。第三是互聯網金融的發展，隨著時間的推移對其影響有所增加，貢獻度大概在15%-16%左右。這進一步證明了互聯網金融發展對銀行系統性風險存在較大的影響，可直接影響商業銀行的存款、貸款、匯款和銷售業務等。而銀行資產與非利息收入占比對其貢獻度較低。多數學者研究表明非利息收入的增長具有風險分散效應，在業務發展之初，非利息收入對宏觀經濟的依賴性較低，銀行經營收入不太會受到宏觀經濟周期性波動的影，可減少銀行系統性風險的發生（張羽，2010[21]；鐘誠，2012[22]）。
五、結論與建議
在界定互聯網金融基本內涵和綜述相關文獻的基礎上，本文首先闡述了互聯網金融發展影響銀行系統性風險的作用機理，并運用主成分分析法構建了我國商業銀行的系統性風險指數。接著，運用突變分析、SVAR模型實證研究了互聯網金融發展對我國商業銀行系統性風險的影響。結果表明：互聯網金融發展主要通過影響銀行的資產負債結構，進一步影響銀行的成本收入比，進而對我國商業銀行系統性風險產生影響。且它對銀行系統性風險的影響存在“期限結構效應”，即互聯網金融發展在短期內會增加我國商業銀行系統性風險，但從中長期來看，對我國商業銀行系統性風險的影響并不大，兩者可作為互利共生的事物而共同發展。互聯網金融的存在對我國金融改革有很好的倒逼作用，能在一定程度上優化中國金融業，促進金融監管的創新。根據上述結論，本文提出如下啟示：
一是傳統商業銀行應當進一步增加資金來源，開拓銷售渠道，有針對性地開發適應互聯網金融的存款產品，運用、借助互聯網技術平臺適當改進原有的運營模式，與互聯網金融互利共生。
互聯網金融的研究綜述范文3
一、互聯網促進農業發展文獻綜述
（一）互聯網與農業發展結合研究
當移動通信技術、計算機、大數據、物聯網等先進技術在農業領域廣泛應用，原本在農業領域分散的線下銷售模式與原手工粗放式生產轉向線上銷售與智能化生產，信息、網絡和高科技慢慢融入農業的整個產業鏈條，包括產、供、銷等多個環節，并且帶動IT設備、互聯網金融、電子商務、大數據信息服務等產業鏈條的全面升級。在互聯網對農業信息傳遞功能方面，汪雷、汪衛霞（2010）以信息不對稱理論為基本分析工具，通過重點分析農業信息的傳播內容、傳播途徑等方面存在的信息不對稱問題，研究了我國農業信息不對稱問題導致農業信息傳播滯礙的原因與機制。嚴方（2006）、李志達（2011）、李亮（2013）對“互聯網+農業”信息利用現狀、存在問題、解決方案等方面進行了系統研究。從以上學者的研究中我們可以看出，“互聯網+農業”對促進農村經濟發展具有重要的意義，我們應當首先調動農民的積極性和參與性，同時調動企業、社會、政府的參與，拓展“互聯網+農業”發展模式，從而打開農業經濟發展的新篇章。
（二）互聯網促進農業發展對策建議研究
在利用互聯網促進農業發展的對策建議方面，朱鏈萍、張建華、王澤天（2015）等學者從定性層面做出了探討，從“互聯網+金融”“互聯網+支農”“互聯網+耕地寶”的多種模式出發，提出相應的對策建議。趙愛雪（2015）提出農業“互聯網+”行動方向。萬寶瑞（2015）認為互聯網滲透到社會發展的各個方面，自然會帶動農村經濟的發展，作為政府首先應該在農村基礎設施建設上給予資金支持；其次在農產品電子商務發展方面，要注重物流、互聯網金融方面的建設；最后在提升農村信息水平和農民互聯網應用能力的基礎上，將農村基層應用互聯網與農業現代化連接起來，將信息化滲透到農業政務管理、農產品銷售、農業生產等各個環節。從眾多學者的研究中我們可以總結出，利用互聯網促進農業發展的對策建議要結合本地區農村經濟發展的實際情況，從政策支持、頂層設計、互聯網金融、大數據開發、電商平臺等多個角度來探索互聯網促進農業發展的對策建議。
二、互聯網促進農業發展過程中存在的問題
（一）農村互聯網信息技術發展比較落后
互聯網與農業的結合首先體現在信息技術方面，但是我國農村信息技術的發展水平和普及率卻不盡人意。首先，互聯網技術并未徹底改造農業生產環節以提高生產率。其次，互聯網技術并未運用于農業生產過程中品質監督和管理過程。最后，互聯網技術并沒有將農業生產經營活動中的各個環節打通并整合成精煉而完善的產業鏈。
（二）農村信息技術人才匱乏導致農民積極性不高
農村教育資源缺乏，對教育重視程度不夠導致農民普遍受教育程度低，學習理論知識的能力有限，專業素質有待提高。農業從業人員接受新事物的速度較慢且農民對于“互聯網+農業”潛在價值和發展前景沒有正確的認識，因此對于互聯網促進農業發展的認識不夠深刻，參與的積極性不高。
（三）“互聯網+農業”的相關配套服務發展滯后
完備的物流體系和金融支持是農村“互聯網+農業”發展所必備的條件。而目前大部分農村地區發展所需的農村物流、金融服務等跟不上，如目前農村物流已經實現縣城和鄉鎮全覆蓋，但是絕大多數行政村還沒有物流點，“最后一公里”問題嚴重，農民網上經營農產品銷售面臨發貨難問題。金融服務上更落后，目前大多數銀行只在縣城有網點，在鄉鎮只有農村信用社或者農業銀行，而且大多數網點并沒有自動存取款的ATM機，金融服務跟不上，影響農民的網上交易。
三、互聯網促進農業發展的對策
（一）加強“互聯網+農業”發展的頂層設計
用互聯網思維構建現代農業發展新體系“互聯網+農業”的本質是將互聯網技術和思維全面融入農業經濟發展的全過程，而不是互聯網與農業的簡單拼接，是一個漸進的、動態的長期過程，不可能一蹴而就，需要頂層設計、分階段推進。因此，必須從全國層面加強和完善“互聯網+農業”的頂層設計，制定“互聯網+農業”的發展戰略規劃，從基礎設施、專項應用和服務體系等方面入手，明確入手環節、支持重點、推進措施，用互聯網思維方式，將互聯網有機融入現代農業發展的各個環節，對“互聯網+農業”發展的建設任務進行合理布局和優化配置，形成全國統籌布局、部門協同推進、各市分類指導的“互聯網+農業”發展新體系。
（二）加強網絡覆蓋面，注重發展延伸要發展
農村互聯網，首先，是要對互聯網金融進行全面覆蓋，考慮到目前互聯網金融的覆蓋速度，傳統互聯網金融還需要發揮主力作用，要不斷地投入，并且在原有的基礎上進行優化、培養、發展農村金融的主體，并且還要向相對落后的地區進行推進、延伸等，要更大程度地發揮傳統金融的作用，增加其規模，有利于將來傳統金融向互聯網金融的過渡，擴大金融服務的范圍，為將來的農村互聯網金融打下基礎。
（三）利用互聯網打通農業各個環節
農村基層應根據本地區的特點，把自己本地區的優勢與農村現代化建設連接起來，將互聯網滲透到農產品生產、加工、銷售的各個環節。農業只有把金融、物流、銷售各個環節都打通，搭建電子商務平臺，給予參與的農戶以政策、資金的支持，以促進當地互聯網行業和農業的相互協調發展，才會促進我國現代化農業的建設。
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互聯網金融的研究綜述范文4
縣域電子銀行業務發展策略思考
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新常態下商業銀行發展挑戰及對策思考
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法人信貸客戶財務報表真實性審計方法探討
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論“”角度下銀行網點的個性發展
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當前形勢下推進縣域信貸結構調整的方向與措施
互聯網金融背景下自助銀行的角色定位及發展建議
淺析當前個人貸款風險管理的難點與對策
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委托資產批量轉讓的難點與對策
農業銀行網上銀行理財產品業務淺析
規模農業發展趨勢與農業銀行服務策略探討
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基于QFII持股的中國上市銀行績效研究
對黑龍江省互聯網金融服務“三農”的幾點思考
“互聯網+農業”模式下的農村金融新機遇
我國互聯網金融主要業務模式、風險及對策研究
淺析商業銀行在新常態下如何面對互聯網金融的沖擊
從市場營銷角度破解信用卡生命周期管理難題
信貸資產證券化的發展及對商業銀行業務開展的建議
關于提升網點對公營銷服務能力的若干思考
農業銀行移動電子商務發展研究——以北京分行為例
農行服務城鎮化建設的金融策略研究——以安徽為例
互聯網金融的研究綜述范文5
【關鍵詞】互聯網支付 商業銀行 支付寶
一、引言及研究綜述
近幾年，中國電子商務發展迅猛為互聯網支付在我國的發展創造了條件?；ヂ摼W支付的出現給我國的金融結構帶來了重要改變。本文對互聯網支付對商業銀行的影響進行研究，分析商業銀行受影響現狀并預測銀行支付未來發展前景。
互聯網支付對商業銀行的影響方面相關研究綜述如下：
俞艷波（2011）主張利用第三方支付管理商業銀行業務，如商業銀行通過拓展網絡信貸業務，從而提高商業銀行的營業能力等。
王碩（2012）從三個角度分析互聯網支付對銀行業務的影響：中間業務、資產業務、負債業務，并提出了拓展小微企業信貸業務的方法來應對第三方支付行業快速發展給商業銀行帶來的沖擊。
馮娟娟（2013）通過比較第三方支付企業與商業銀行各自的競爭優勢，揭示出商業銀行在互聯網金融領域的長短板，并提出通過培養專業人才，提高科技創新應用能力等方面來提高自身的核心競爭力。
二、互聯網支付的特征與發展
（一）互聯網支付概述
互聯網支付，即為用互聯網進行支付的交易手段。近幾年，互聯網自身不斷發展完善，“互聯網+金融”模式不斷成熟，互聯網支付終端從電腦桌面逐漸擴展到移動終端，目前主要包括網上銀行直接支付、第三方支付平臺和超級網銀三種模式。
網上銀行直接支付，簡稱“網銀”，是中國最早的互聯網支付方式。它延續了傳統的“錢貨兩清”的交易方式，把銀行的交易模式搬到了網上，使交易雙方的支付方式更多樣化。其優勢是有很高的資金收復速度，資金收付集現金、銀行票據、股權債券于一體。網銀安全便捷的特點，吸引了更多的客戶，增加了商業銀行資金總體數額，進一步提高了資金回籠收付效率。
第三方支付平臺，如支付寶、微信支付、百度錢包等，是與各大銀行簽約，并具有一定實力和信譽保障的第三方獨立支付交易支持平臺。其以安全、快捷、便利為最大特點，并擁有完整的交易流程――提供運營服務的互聯網企業、提供通信網的電信運營商與提供銀行賬戶的商業銀行及銀聯共同為第三方支付平臺提供服務，而終端客戶和商戶分別發起交易、提供商品。
超級網銀最主要的貢獻在于跨行支付的實時到賬。但到目前為止，由于模式的不完備、辦理手續繁瑣和門檻過高、成本過高等原因，超級網銀還未被廣泛應用。
（二）互聯網支付的優勢
1.方便快捷。比于傳統銀行，互聯網支付讓人們不用再費勁去銀行存款取款，而是動動手指就能完成支付操作。
2.資金安全。綜合來看，一對一的短信驗證碼功能為交易進一步提供保障，而避免了銀行支付的特定風險，如被監控、被盜取密碼等危害?？梢哉f，互聯網技術的進步為互聯網支付提供了較為安全穩定的交易環境。
3.成本節約。一方面，互聯網支付大大節約了資金成本，互聯網支付的手續費相比傳統銀行更加低廉，甚至許多環節已實現零手續費，消費者享受著低價優質服務；另一方面，它還節約了時間成本，通過網絡交易運行，免于人們前往柜臺辦理各種手續，節省了交易時間。
（三）互聯網支付在我國的發展
便捷的模式、大眾化、小額支付等特點使支付寶、微信支付等平臺迅速吸引了更多客戶，并通過多樣化的活動，如一分錢打車、微信紅包、返利等吸引客戶眼球，增強客戶粘性。隨著金融模式的不斷創新，互聯網支付的發展也不斷深入，目前逐漸形成了以移動支付、PC端支付為主要支付終端的模式，并以移動支付為主要手段。
互聯網支付在未來的發展方向是專業化、系統化、個性化，以及交易模式的場景化?；ヂ摼W支付將充分運用其自身“大數據”優勢，提供為消費者所需要或可能需要的個性化服務，并通過不同人群工作、生活消費習慣，繪制“雷達圖”，從而得出導向性結論制定出個性化的需求。同時，消費者將會在支付平臺（如支付寶）中找到幾乎任一生活場景，完成從支付模式的供給方到支付手段的需求方的改變。然而，互聯網支付仍然存在監管不到位，網絡安全隱患等局限性。
三、互聯網支付給商業銀行帶來的機遇
（一）網上銀行的發展
隨著各大銀行網上銀行功能的不斷完善、安全性能的不斷提高，網銀逐漸被客戶認可，其優勢主要體現如下方面。
1.基于自身的社會歷史性，網銀的出現更符合大眾對于傳統理財的認知。商業銀行自身擁有完善的經營體系，規模龐大的金融機構和穩定資金鏈流通來源。從人們的消費習慣來說，中老年人仍對商業銀行擁有心理認同。
2.基于現有的法律保障，網銀在資金安全方面更受信賴。有強大的法律基礎做后盾，網上銀行支付體系的穩定性更強，而目前第三方支付平臺管理辦法仍不完善。
3.基于較高的信用評價系統，網銀在大額交易方面的優勢逐漸凸顯。早期的網絡銀行服務促進了電子商務的發展，隨著電子商務市場的不斷發展，網銀也起到了監督的作用。在一些數額較大的B2B交易中，仍然普遍使用網銀支付模式。隨著交易金額的增大，對第三方機構信譽的要求也越來越高，而且B2B支付要求有很高的資金收付速度，因此留給網上銀行充足的發展需要和空間。
（二）第三方支付平臺與商業銀行之間的合作
面ψ酆閑?、多鸦慕鹑谑袌?，商業銀行通過與第三方支付平臺合作，大力推廣自身特色主打業務，如基金、理財、黃金等，幫助客戶分配閑置資金，實現客戶資金價值的提高。商業銀行也會通過投資第三方支付平臺，從而提高網絡業務開展的專業性，實現客戶資源共享和業務發展互補。同時，第三方支付為了聚集、保留更多客戶，也會與銀行簽訂協議，使各大銀行入駐該支付平臺。
四、互聯網支付給我國商業銀行帶來的挑戰
（一）業務交集競爭
1.支付業務競爭。刷卡支付作為商業銀行支付模式的代表，其市場份額正逐漸被諸如微信支付、支付寶等第三方手機支付終端侵蝕。通過使用第三方支付平臺，人們出行不用隨身攜帶各大銀行的借記卡、信用卡，而只需要通訊必備的手機，簡化了生活必備品，同時也規避了銀行卡丟失的風險。
2.存J款業務競爭。互聯網支付鼓勵用戶購買風險不高但收益較好的基金，以吸引更多的客戶資源和更大的資金容量；相較于高門檻的信用卡業務辦理，方便的貸款方式及建立在固定的消費模式及消費習慣上的較為客觀的信用評估手段，使一部分人群更愿意選擇螞蟻花唄等互聯網預支付及借款方式。
3.金融服務競爭。第三方支付平臺推出了網絡金融服務業務，憑借強勢的價格優勢及系統高效的免費服務拓展市場，增加客戶粘性，吸引更多小客戶群體，這在一定程度上對銀行的理財、咨詢等業務造成了嚴重的沖擊。
（二）客戶資源競爭
傳統商業銀行與互聯網第三方支付平臺存在客戶交集。除大客戶外，小微客戶及零散存戶往往是“趨利避害”，尋找更高利潤、快捷、性價比更高的支付方式。且隨著網絡理財服務的不斷完善，傳統銀行更加在客戶資源競爭方面失去優勢。傳統商業銀行面臨著更大的挑戰。
（三）商業銀行的未來發展對策
互聯網支付的發展重在創新，即通過技術、產業的創新使新興支付產業不斷發展壯大。同時，傳統銀行的經營模式也應得到不斷優化升級，提高核心技術產業的發展，對相關產業做出積極的應對措施，如制度、監管措施的完善，專業化水平的提高和系統化、理論化體系的形成等。
1.提高中間業務優化發展能力。傳統銀行可以把業務方向逐漸轉移到提高服務的質量和效益上，從金融服務功能、服務范圍等方面入手，同時明確重點發展領域――高附加值的品種如理財顧問、研究設計規劃師等，為用戶提供合理詳盡的資產配置方案。
2.提高自主創新能力。依靠技術進步、科學管理等手段，形成自己的競爭優勢，定制宏觀的發展改革計劃，優化內部行業結構，從自身優良的行業習慣和歷史傳統入手發展，同時擴大專業人才招攬人數，并對他們進行專業培訓。
3.積極與大型互聯網公司展開合作。網上銀行應利用自己長期以來發展積累下的客戶資源及風險規避體制，尋求與新興互聯網企業的合作，以實現共贏。如中信銀行與百度公司于2015年簽訂戰略合作協議，將雙方合作范圍由部分業務拓展到全平臺業務發展，中信銀行推出“中信百度貼吧”認同信用卡，并將業務擴展到聯名信用卡、新型電子商務平臺、云計算、金融支付等相關領域。
五、結論
本文研究了互聯網支付自身的優勢、其對商業銀行的影響及商業銀行的發展對策。一方面，互聯網金融的興起以開放、便捷的特點推動中國金融體系完備與發展。從另一方面來看，它暫緩了商業銀行電子化進程，對傳統銀行業整體的發展造成了一定的沖擊。所以說，互聯網支付的興起對商業銀行來說是機遇――它不僅拓展了商業銀行的發展平臺，又具有先進性、前瞻性、普遍提高了我國金融發展速度；但同時又是挑戰――商業銀行大部分客戶在第三方支付平臺“低成本”誘惑下轉變支付習慣，選擇更適合的投資方式，這就迫使商業銀行向質量更高、品質更優的方向轉型。因此，商業銀行應盡快在利用其自身傳統競爭業務優勢的同時，不斷創新，分類整合，融入快速發展的金融時代潮流。
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互聯網金融的研究綜述范文6
一、引言
2014年6月13日是余額寶的周歲生日，也是互聯網理財產品誕生一周年的日子，截至目前，余額寶用戶已超過一億戶。寶寶理財規模的迅速壯大，不僅改變了人們的生活習慣，更令傳統銀行業開始感覺到前所未有的危機，也促進了中國金融業的全面改革。這一年來互聯網金融創新加速促進中國金融的市場化改革，核心變革是利率的市場化?；ヂ摼W金融倒逼中國利率市場化改革，以互聯網理財產品為例，余額寶等分流傳統銀行很多的活期存款，而目前銀行的活期存款還是管制的，因此銀行會比以往任何時候更強烈地呼吁放開利率。所以余額寶等互聯網理財產品只是利率沒有市場化的產物，而這種金融創新方式又將加速推進利率市場化進程。
國內眾多學者開始討論，互聯網金融創新到底對金融市場利率產生了什么樣的影響?一些人認為互聯網金融模式的出現提高了資金的配置效率，互聯網金融憑借現代信息技術手段有助于緩解資金配置過程中的信息不對稱問題，實現了資金配置的高效化，資金供需雙方直接在網上信息并直接進行聯系和交易，不需要經過銀行、券商等中介機構(即金融脫媒)，大大節省了交易過程不必要的摩擦費用，提高了資金供需的匹配速度，并且還可以獲得風險分散的好處(謝平 等，2012)[1]。由此可見，互聯網金融創新有助于社會融資總成本的下降。然而，有些人卻認為余額寶等互聯網理財沖擊了傳統銀行的信貸業務，嚴重干擾了利率市場，影響了商業銀行資金的流動性，拉高實業企業的融資成本，從而加劇金融和實體產業之間的惡性循環，威脅中國的金融安全和經濟安全，呼吁取締余額寶等互聯網理財。由此得出，互聯網金融可能會推高全社會的融資成本，對整個國家行業和經濟都是不利的。此外，由于互聯網金融的發展才剛剛起步，缺乏相關金融法律規范且缺乏必要的監管，加之互聯網金融平臺的跑路，更加劇了金融市場風險?；ヂ摼W理財產品是目前互聯網金融創新中社會影響力最大的，發展日趨穩定。因此，研究互聯網金融創新(即互聯網理財收益率)對傳統金融市場利率的影響具有重要理論和實際意義。
余額寶是互聯網金融創新的標志性產品，代表著互聯網金融行業的發展趨勢，因此本文采用余額寶的收益率來進行分析。余額寶本質上是一種貨幣性基金，主要投資于債券及銀行間的存單等高流動性的資產(見表1)。鑒于余額寶主要投資于高流動性低風險的債券，與之對應采用國債收益率進行對比分析。國債也是一種高流動性低風險的債券，目前我國國債市場比較發達，國債可以在債券市場上進行自由交易，因此采用國債收益率來刻畫傳統金融市場的利率特征具有合理性。債券是傳統金融的主要融資工具之一，債券收益率可以看成企業融資的機會成本，國債的收益率是其他債券定價的基礎，余額寶收益率對國債收益率的影響一定程度上能說明互聯網金融對傳統金融市場利率的影響。由此本文通過研究互聯網理財收益率(以余額寶為例)對國債收益率的影響，來驗證互聯網理財收益率對傳統金融市場利率的影響。
二、文獻綜述
國內外學者對各種金融利率波動性影響機制的研究，既有理論分析，也有實證檢驗，涉及范圍較廣，研究角度多樣。在克服了資本資產定價理論(CAPM)中市場資產組合的風險調整系數數據不易觀測且單一因素對資產收益率解釋性不強的影響后，Ross(1976)[6]在考慮多因素影響的基礎上，提出了套利定價理論(APT)，資產的收益率要受多種因素的風險溢價影響，且經過實證檢驗發現包含三到四個因素的套利模型更能充分地描述對證券市場收益的影響，套利交易最終使得各種資產收益率達到均衡價格。
目前國內學者偏重于理論上說明互聯網金融帶來的各種影響，而很少有學者利用互聯網金融的相關數據來研究互聯網金融對傳統市場利率的影響關系。本文將研究互聯網理財收益率對國債收益率波動的影響，來檢驗互聯網金融創新對傳統金融市場利率的實際影響。
三、理論分析與模型建立
從風險-收益角度看，利率偏好理論認為利率代表資金承擔風險的補償，不同風險資產要求獲得不同的利率回報。預期理論認為利率受未來期望利率的影響，在相似風險下，類似資產的利率要求獲得類似的風險。這就可以解釋為什么說互聯網理財產品推高了商業銀行的利率。很長一段時間內，我國實施利率管制，壓制了存貸款利率的合理定價，導致銀行名義利率偏低。而在互聯網理財產品出現后，具有較高收益的互聯網理財必然要沖擊銀行信貸和債券市場。這是由于在類似風險下，套利交易迫使資金的利率回歸到合理定價范圍。利率既是承擔風險的回報，也是社會融資的機會成本。國債以高信用(以國家資產、信用為擔保)、高流動性為特征，一般更接近于無風險利率，而目前的互聯網理財具有較高信用(以強大的互聯網公司為背景，并有相應的資金保險制度)、更高流動性(T+0交易制度)，互聯網理財收益率與國債收益率具有相當緊密的關系，因此互聯網理財收益利率必將對國債收益率產生重要影響。
互聯網金融作為一種新興的金融思想及模式，將提高資金的配置效率以及整個社會福利?；ヂ摼W金融利用信息技術使得資金借貸雙方可以快速獲得所需的相關信息，縮短了資金交易過程，減少了融資過程的中間費用，使得社會融資成本下降，表現為互聯網理財導致傳統金融市場收益率的下降。由此，得出假設1。
H1：互聯網金融創新提高資金配置效率，降低社會融資成本，即互聯網理財收益率對國債收益率的影響是負的。
互聯網金融提高資金的配置效率，不僅表現在融資過程交易費用的下降，更體現在降低資產價格的市場風險，金融市場利率的波動性下降，表現為互聯網理財收益率波動導致傳統金融市場收益率的波動性下降。由此，得出假設2。
H2：互聯網金融提高資金流動效率，降低資產價格的市場風險，即互聯網理財收益率對國債收益率波動性的影響是負的。
本文基于金融市場套利定價模型理論，針對互聯網理財收益率對國債收益率的實際影響構建數學模型，來探討傳統金融利率對互聯網金融收益率沖擊的價格反應。
互聯網理財和國債市場的特征與狀態如下：
(1)金融市場的投資者是風險回避型的，并且追求效用最大化?；ヂ摼W理財產品和國債市場具有低風險高流動性的特征，其投資者具有風險回避的特征。而且每個投資者又是有限理性的，在可獲得的信息以及承受類似風險的情況下，追求投資利潤最大化(即選擇利率最高的產品)。
四、實證研究
(一)變量選取與數據說明
從表2可以看出，過去一年中國債收益率約為3.54%，余額寶的收益率約為5.03%，兩者的發展趨勢具有一致性，因此具有進一步研究的必要性。
(二)兩種收益率影響的簡單分析
理論上互聯網金融創新促使社會融資成本發生變化，實證上到底是互聯網理財收益率引起國債市場收益率的變化，還是國債市場收益率引起互聯網理財收益率變化需要進行判斷。本文首先采用格蘭杰因果檢驗來驗證余額寶收益率是否會導致國債市場收益率的變化。在5%的顯著水平下，實證結果表明余額寶的收益率是引起國債利率變化的格蘭杰原因，而國債利率卻不是余額寶收益率變化的格蘭杰原因。因此，驗證了互聯網理財收益率對國債收益率存在影響的因果關系，并從實證上排除了國債收益率對互聯網理財收益率影響的干擾。
經過上述對余額寶收益率及國債利率因果關系的簡單判斷，接下來利用分位數回歸法、ARCH法以及向量自回歸法三種方法分別計算互聯網理財收益率對國債利率的實際影響，實證結果如表3。
上述三種方法實證結果表明：余額寶收益率對國債收益率的影響系數約為-0.005，即余額寶收益率最終引起了國債市場收益率下降0.5%左右。表明互聯網理財收益率對國債收益率的影響成負相關關系，互聯網理財產品創新有助于國債市場收益率的下降，也說明互聯網金融創新促使社會融資成本的下降，即假設1得證。
雖然互聯網理財收益率與國債收益率成負相關關系，互聯網理財收益率引起了國債收益率的減少，但實證結果這種影響比較小，說明事實上互聯網金融對傳統金融市場收益率的影響并不大，這也揭穿了一些學者所鼓吹的互聯網金融創新大大推高了中小企業融資成本，要求取締互聯網金融的謊言。
此外，實證結果表明前一期的國債收益率對后一期的國債收益率的影響達到了99.9%。說明普通投資者根據即期的國債收益率決定下一期的國債收益率，下一期的國債收益率受前一期的影響很大，間接說明國債市場收益率具有相對穩定性。
(三)兩種收益率波動的實證分析
1、平穩性檢驗。互聯網理財收益率波動將對傳統金融市場收益率波動產生影響。本文用國債年收益率的對數{ln gzrt}表示國債收益率，用余額寶年收益率的對數序列{ln yert}表示互聯網理財收益率波動，對上述經濟關系進行建模分析。由于采用的是時間序列，在計量模型分析之前，首先要檢驗兩種收益率數據的平穩性。如果變量序列是平穩的，則可以直接使用相關方法估計模型;如果變量序列是非平穩的，則需檢驗各變量之間是否存在協整關系，以便分析各變量之間的關系。對國債年收益率的對數序列{ln gzrt}和余額寶年收益率的對數序列{ln yert}進行ADF檢驗。表4的檢驗結果表明兩種收益率的原序列是非平穩的，但對原序列進行一階差分后新序列是平穩的。
由于兩種收益率的原時間序列是非平穩的，需要對它們進行協整檢驗，分析兩者之間是否存在長期的均衡關系與穩定性。本文采用E-G兩步法檢驗傳統國債收益率與互聯網理財收益率波動的協整關系。由ADF檢驗可知，國債年收益率和余額寶年收益率原序列均為一階單整。通過對兩者關系的回歸方程的殘差序列?滋t進行單位根檢驗，檢驗結果顯示該序列一階平穩，說明序列{ln gzrt}與序列{ln yert}存在長期均衡關系，即兩種收益率存在協整關系。
2、向量自回歸(VAR)模型分析。由上面的分析可知，序列{ln gzrt}與序列{ln yert}在理論與統計上存在長期均衡關系，故以這兩個變量建立滯后一期的向量自回歸模型?；跀祿y計性質的VAR模型將經濟系統影響的時滯性，內生變量函數包含了系統內生變量的若干滯后值，常用于分析隨機擾動對變量系統的動態沖擊，從而解釋經濟沖擊對變量系統的實際影響。VAR模型的實證結果如下：
由方程組(7)可得，國債收益率波動對互聯網理財收益率波動的影響在理論和統計上都是不顯著的，而互聯網理財收益率對國債收益率的波動影響在統計上是顯著的，故而提取互聯網收益率對國債收益率波動性影響的方程：
ln gzrt=0.028+0.991ln gzrt-0.010ln yert+e1t(8)
調整R2=0.981 對數似然值=1 183.09
AIC=-5.99 SC=-5.96
由方程(8)可得，調整的擬合優度R2=0.981，且在5%的顯著性水平上各解釋變量統計值十分顯著。滯后一期的余額寶收益率對國債收益率的波動產生負向的影響，影響系數約為-0.01。說明國債收益率波動極大程度依賴于其滯后項，互聯網理財收益率變化對國債收益率波動的影響隨著時間的增加遞減，且呈現負相關的現象。
從余額寶收益率波動對國債收益率波動的影響為負中，可以得出互聯網理財創新導致了國債收益率波動性下降，從而降低了債券的市場風險。這進一步證明了互聯網金融效率的提高降低了傳統金融市場的風險，從而假設2得證。
3、VAR模型的檢驗。為了檢驗互聯網理財收益率與國債收益率之間的關系是否存在真實的因果關系，再對ln gzrt和ln yert基于VAR進行Granger因果關系分析。表5的檢驗結果在5%的顯著水平上拒絕ln yert不能Granger引起ln gzrt的原假設，但不能拒絕ln gzrt不能Granger引起ln yert的原假設，這表明互聯網理財收益率的變動會對國債收益率波動產生影響，而國債收益率對互聯網理財收益率的變動影響不構成因果關系。再次驗證了互聯網理財收益率對傳統金融市場利率有顯著的因果關系影響，從統計上排除了國債收益率對互聯網理財收益率的波動影響的干擾。
4、脈沖響應分析。利用脈沖響應函數來衡量互聯網理財收益率的一個標準隨機沖擊對國債收益率當期和未來取值的影響，進一步分析一個互聯網理財收益率的沖擊對國債收益率波動的影響路徑。對于方程(9)，給國債收益率一個正向的脈沖，即：
圖1顯示了互聯網理財收益率對國債收益率波動影響的動態過程。其中，橫軸表示以天為單位的沖擊作用的滯后期間數，共有365期，即1年;縱軸表示國債收益率對單位沖擊的響應值;實線表示脈沖響應函數值，代表了國債收益率波動對互聯網理財收益率沖擊的反映，虛線則表示正負兩倍標準差偏離帶。
從圖1中可以看出，當給即期互聯網理財收益率{ln yert}一個單位的正向沖擊，國債收益率的對數值{ln gzrt}會在前50天快速下降并在第45天達到最大值，但在隨后300天內緩慢波動下降至0，且下降的波動率與方差逐期遞減。由于變量的脈沖響應函數均在0值以下，互聯網理財收益率的正向波動會對國債收益率波動帶來負向的影響;但是該影響具有持續性，互聯網理財收益率變動對國債收益率具有持續的影響作用。
這種持續的影響作用可由金融市場的有效程度來進行解釋。一般而言，在一國或地區的金融體系穩定的情況下，當期的國債收益率水平主要根據上一期的國債收益率水平決定，并且強勢有效市場中，對國債收益率的任何一個沖擊，國債收益率會快速回到正常水平。而在我國，給定互聯網理財收益率一個單位的正向波動會導致國債收益率下降，但是國債收益率的波動調整時間較長，這也說明了我國金融市場的有效程度較低。從長期來看，投資者對國債收益率的期望收益回復至正常水平，投資回復至平衡增長路徑，所以互聯網理財收益率對國債收益率的影響作用從長期來看不具有持續性。
5、方差分解。由脈沖響應分析可知，互聯網理財收益率所引起的國債收益率波動在第300期逐漸減弱至零，因此，對國債收益率的前300期進行方差分解。從方差分解的結果看出，在300期的方差分解中，國債收益率自身的滯后影響最大，說明國債收益率波動具有較強的慣性，并且衰減較為緩慢?；ヂ摼W理財收益率的方差貢獻從第2期至第50期增長，從0.01%上升至4.03%，且國債收益率波動在此期達到最大。在此以后，緩慢變化至6.63%并維持在該水平，充分說明互聯網理財收益率上升對國債收益率存在著影響，且該影響隨著時間的增加會達到一個影響上界。
利用方差分析的基本思想分析互聯網理財收益率對國債收益率波動的貢獻度，從圖2中可以看出，一個標準的互聯網理財收益率沖擊對國債收益率波動的貢獻為7%左右。這也說明了互聯網理財收益率對國債收益率的沖擊影響不是很大。
五、結論及建議
本文主要研究了互聯網理財收益率對國債收益率的實際影響，從融資收益率以及收益率的波動性深入研究互聯網金融創新如何影響傳統金融市場收益率。融資收益率模型結果表明：當期國債收益率的波動不僅取決于上一期的國債收益率，還受即期互聯網理財收益率的影響。此外，還使用GARCH(1，1)模型與VAR模型對互聯網理財收益率波動對國債收益率波動的作用機制進行了實證檢驗，檢驗結果表明：互聯網理財收益率波動服從GARCH(1，1)模型，互聯網理財收益率對國債收益率波動性影響為負。給一個互聯網理財收益率的正向沖擊會導致國債收益率波動的下降，而且對國債收益率具有較長影響作用，且該影響作用在一年內波動遞減至零。理論作用機制和實證檢驗較好地擬合了國債收益率波動與互聯網理財收益率的均衡關系。
互聯網理財收益率引起了國債收益率的下降，從本質上是互聯網理財收益率會導致國債收益率波動性下降，市場風險的下降最終導致金融市場風險補償的下降，無風險利率的下降。這歸根于互聯網金融創新提高了金融市場的有效性，進一步降低了金融市場的無風險收益。
互聯網金融創新對我國金融市場化改革具有重大影響，而互聯網理財在倒逼利率市場改革中發揮了重要作用?；ヂ摼W理財雖然迫使銀行名義利率上升，但對金融市場實際收益率并沒有太大影響，因此并不會大大推高社會融資成本[13]。實際上互聯網理財的高流動性反而降低了國債收益率的波動性，因此也促進了無風險利率的下降。因此，政府要鼓勵互聯網金融創新，不能簡單取締互聯網理財產品，導致金融效率的低下。鼓勵更多的金融機構積極進行金融創新，拓寬資金的投融資渠道，提高整個社會的金融效率，增加社會福利。
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