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- URN zum Zitieren dieses Dokuments:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-377671
- DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
- 10.5283/epub.37767
| Dokumentenart: | Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation) |
|---|---|
| Open Access Art: | Primärpublikation |
| Datum: | 1 August 2018 |
| Begutachter (Erstgutachter): | Prof. Dr. Gregor Dorfleitner |
| Tag der Prüfung: | 11 Juli 2018 |
| Institutionen: | Wirtschaftswissenschaften > Institut für Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl für Finanzierung (Prof. Dr. Gregor Dorfleitner) |
| Verwandte URLs: | |
| Stichwörter / Keywords: | Kleine und mittlere Unternehmen, FinTech, Crowdfunding, Alternative Finance |
| Dewey-Dezimal-Klassifikation: | 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft |
| Status: | Veröffentlicht |
| Begutachtet: | Ja, diese Version wurde begutachtet |
| An der Universität Regensburg entstanden: | Ja |
| Dokumenten-ID: | 37767 |
Zusammenfassung (Deutsch)
Die Dissertation besteht aus fünf unabhängigen Artikel mit verschiedenen Koautoren. Im Folgenden werden die Artikel kurz vorgestellt. 1.Artikel: Description-text related soft information in peer-to-peer lending -- Evidence from two leading European platforms In diesem Artikel analysieren wir die Rolle von weichen Faktoren für die Erklärung der Finanzierungs- und der Ausfallwahrscheinlichkeit ...
Zusammenfassung (Deutsch)
Die Dissertation besteht aus fünf unabhängigen Artikel mit verschiedenen Koautoren. Im Folgenden werden die Artikel kurz vorgestellt.
1.Artikel: Description-text related soft information in peer-to-peer lending -- Evidence from two leading European platforms
In diesem Artikel analysieren wir die Rolle von weichen Faktoren für die Erklärung der Finanzierungs- und der Ausfallwahrscheinlichkeit in P2P-Lending. Wir nutzen Daten von zwei führenden europäischen P2P-Lending-Plattformen, Auxmoney und Smava, und leiten verschiedene weiche Faktoren aus dem Beschreibungstext des Kreditantrages ab.
Wir zeigen, dass der Einfluss von weichen Faktoren vom Plattform-Design abhängt. Bei Auxmoney, der weniger restriktiven Plattform, hängen weiche Faktoren signifikant mit der Finanzierungswahrscheinlichkeit zusammen. Bei Smava hingegen besteht lediglich ein Zusammenhang zwischen zwei Schlagwörtern und der Finanzierungswahrscheinlichkeit.
Durch die Untersuchung von abgeschlossenen Krediten von beiden Plattformen können wir außerdem zeigen, dass weiche Faktoren kaum mit der Ausfallwahrscheinlichkeit zusammen hängen. Harte Informationen, insbesondere der Zinssatz, sind hier von großer Bedeutung. Insgesamt deutet unsere Untersuchung darauf hin, dass weiche Faktoren Investoren dabei helfen, effektiv über die Kreditwürdigkeit von potentiellen Kreditnehmern zu entscheiden, wenn keine harten Faktoren zur Verfügung stehen. Sofern auch harte Faktoren bereitgestellt werden, verlassen sich Investoren auf diese Informationen, um zu entscheiden, in welche Kredite sie investieren.
2. Artikel: German Mittelstand Bonds: Yield Spreads and Liquidity
Seit der Einführung von Mittelstandsanleihen sind die am Markt beobachteten Yield Spreads beständig gewachsen. In diesem Artikel untersuchen wir empirisch wie wichtig die Illiquidität dieser Anleihen für die Erklärung des Yield Spreads ist. Hierfür analysieren wir 92 Mittelstandsanleihen, um die Größe der Liquiditätsprämie zu bestimmen. Wir verwenden zwei verschiedenen Liquiditäts-Maße: den LOT liquidity estimate und die Geld-Brief-Spanne. Zudem kontrollieren wir für das Ausfallrisiko der Anleihen und Unternehmenscharakteristika. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Investoren tatsächlich eine Liquiditätsprämie verlangen. Diese Prämie ist für Mittelstandsanleihen hoch und ist ungefähr doppelt so groß wie die Liquiditätsprämie von spekulativen US-Unternehmensanleihen.
3. Artikel: Pricing in the online invoice trading market: First empirical evidence
Die Möglichkeit, ausstehende Rechnungen über Online-Invoice-Trading vorzufinanzieren, stellt für KMU eine Change dar, kurzfristige Verbindlichkeiten aufzunehmen. Das Ziel dieses Artikels ist es zu untersuchen, ob die Gefahr von Zahlungsschwierigkeiten adäquat in den Preisen auf diesen Online-Invoice-Trading-Plattformen wiedergespiegelt wird.
Wir nutzen Daten von der britischen Plattform MarketInvoice, dem Marktführer im Bereich Onlince-Invoice-Trading und untersuchen, welche Faktoren die Ausfallwahrscheinlichkeit und die Ausfallrate erklären können. Wir zeigen, dass der Zinssatz ein wichtiger Prädiktor sowohl der Ausfallwahrscheinlichkeit als auch der Ausfallrate ist. Außerdem hängen die Duration und der finanzierte Anteil der Rechnungen signifikant mit der Ausfallwahrscheinlichkeit zusammen. Da die Plattform im Beobachtungszeitraum den Preismechanismus geändert hat, haben wir außerdem die Möglichkeit, zwei Preismechanismen zu vergleichen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Ausfallwahrscheinlichkeit während der Auktionsperiode höher war. Allerdings war auch die Nettorendite der Investoren in diesem Zeitraum höher.
4. Artikel: Dynamics of Investor Communication in Equity Crowdfunding
Equity-Crowdfunding gibt privaten Investoren die Möglichkeit, in (sehr riskante) Start-ups zu investieren. Die Start-ups, die sich über Equity-Crowdfunding finanzieren, können freiwillig mit ihren Investoren durch das Veröffentlichen von Updates kommunizieren. Die bisherige Literatur impliziert, dass Updates die Investitionen in die jeweilige Crowdfunding-Kampagne erhöhen.
Wir untersuchen das Kommunikationsverhalten von Start-ups während und nach der Finanzierungsphase und analysieren, ob Start-ups strategisch Updates mit einer gewissen Sprache oder einem gewissen Inhalt veröffentlichen. Dafür verwenden wir händisch gesammelte Daten von den beiden größten deutschen Equity-Crowdfunding-Plattformen Companisto und Seedmatch. Wir finden Hinweise darauf, dass Start-ups strategisch mit ihren Investoren kommunizieren.
5. Artikel: Paralyzed by shock and confused by glut: The portfolio formation behavior of peer-to-business lending investors
In diesem Artikel untersuchen wir das Investorenverhalten auf einer Peer-to-Business-Lending-Plattform und finden Hinweise darauf, dass Investoren an zwei neuen Investmentfehlern leiden: dem default shock bias und dem deep market bias. Investoren schrecken von Investitionen in neue Kredite zurück und hören somit auf, ihr Portfolio zu diversifizieren wenn sie einen Kreditausfall erlebt haben. Dieses Verhalten resultiert in einer Verschlechterung des Rendite-Risiko-Profils des Portfolios. Außerdem scheinen Investoren von einer großen Auswahl an verschiedenen Kreditprojekten überfordert zu sein. Dementsprechend investieren sie weniger in neue Kredite. Dies wirkt sich wiederum negativ auf das Rendite-Risiko-Profil des Portfolios aus. Erfahrung auf der Plattform reduziert den Effekt des deep market bias.
Um das Rendite-Risiko-Profil der Portfolios zu untersuchen, schätzen wir Value-at-Risk-Maße und leiten den risk-adjusted return on capital (RAROC) ab.
Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)
The thesis consists of five independent research papers with several co-authors. In the following, the articles are briefly summarized. 1. Paper: Description-text related soft information in peer-to-peer lending -- Evidence from two leading European platforms In this article, we analyze the role of soft factors in predicting both the funding success and the probability of default in P2P ...
Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)
The thesis consists of five independent research papers with several co-authors. In the following, the articles are briefly summarized.
1. Paper: Description-text related soft information in peer-to-peer lending -- Evidence from two leading European platforms
In this article, we analyze the role of soft factors in predicting both the funding success and the probability of default in P2P lending. We use data from two leading European platforms, namely Auxmoney and Smava, and derive several soft factors from the description text of the loan applications.
We find that the effect of soft factors depends on the platform design. On Auxmoney, the less restrictive platform soft information is significantly related to the funding success. On Smava, however, only two keywords are associated with the funding probability. Hard factors appear to be more important in explaining the funding success on the latter platform. Interestingly, our results indicate a negative relationship between the funding success and the interest rate on both platforms. Investors appear to mistrust borrowers who are willing to pay extremely high interest rates.
Analyzing the loans which were closed and granted on both platforms, we find that soft factors are hardly related to the probability of default on either platform. Again hard information, in particular the interest rate, strongly predict the probability of default. Overall, our results suggest that soft factors help investors to effectively identify creditworthy borrowers in the absence of hard factors. If hard factors are provided, investors rely on these information to decide which loans to invest in.
2. Paper: German Mittelstand Bonds: Yield Spreads and Liquidity
Since the launch of Mittelstand bonds, the yield spreads observed have increased steadily. In this paper, we empirically analyze the importance of illiquidity of the bonds in explaining the yield spreads. We analyze 92 Mittelstand bonds to measure the size of the liquidity premium. We use two different liquidity measures, namely the LOT liquidity estimate and the bid-ask spread. Furthermore, we control for the default risk as well as bond and firm characteristics. Our results suggest that investors do indeed demand a liquidity premium. The size of the liquidity premium for Mittelstand bonds is high and equals approximately twice the size of the liquidity premium of speculative grade US corporate bonds.
3. Paper: Pricing in the online invoice trading market: First empirical evidence
The possibility to pre-finance outstanding invoices through online invoice trading is an opportunity for SMEs to raise short-term debt. The central aim of this paper is to analyze whether the risk of payment difficulties is appropriately reflected in the pricing variables of online invoice trading platforms.
To this end, we use data from the UK-based platform MarketInvoice, the market leader in online invoice trading and analyze which factors explain the probability of default and the loss rate, respectively. We apply logit and tobit models and find that the interest rate is a key predictor of both defaults and the loss rate. Moreover, the duration and the percentage funded are also significantly related to the probability of default. Since the platform changed the pricing mechanism form a real-time auction to a fixed price mechanism within the observation period, we have the opportunity to compare two pricing regimes. Our results indicate that the probability of default is higher within the auction period. However, we also show that the net return investors gain are higher within the auction period.
4. Paper: Dynamics of Investor Communication in Equity Crowdfunding
Equity crowdfunding provides non-sophisticated private investors the possibility to invest in (highly risky) start-ups. The start-ups that seek funding via equity crowdfunding can voluntarily communicate with investors by posting updates. Previous research indicates that updates increase investments in the focal crowdfunding campaign. We investigate the communication behavior of start-ups during and after the funding period and examine whether start-ups strategically post updates with specific language or content.
Therefore, we use hand-collected data from two major German equity crowdfunding portals, namely Companisto and Seedmatch. We find evidence suggesting that start-ups strategically communicate with investors.
5. Paper: Paralyzed by shock and confused by glut: The portfolio formation behavior of peer-to-business lending investors
In this article, we investigate the investor behavior on a peer-to-business lending platform and find evidence suggesting that investors suffer from two new investment biases---the default shock bias and the deep market bias. In particular, investors refrain from investing in new loans and stop diversifying their portfolio after experiencing a loan default. This behavior results in a worsening of the risk-return profile of their portfolio. Moreover, investors appear to be overwhelmed with a glut of simultaneously active loan campaigns. Consequently, they invest less in new loans which, in turn, has a negative effect on the risk-return profile of their portfolio. Investment experience on the platform reduces the effect of the deep market bias.
We use data from the German crowdlending platform ZenCap which allows retail investors to invest in corporate loans. In order to examine the risk-return profile of the portfolios we construct Value at Risk (VaR) measures and obtain the risk-adjusted return on capital (RAROC).
Metadaten zuletzt geändert: 26 Feb 2021 07:07
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