臺灣博碩士論文加值系統

自2013年，中國互聯網金融理財產品的快速發展，互聯網公司推出”餘額寶”和”理財通”兩大產品，僅僅幾個月的時間，就發展成幾千億的規模。隨著互聯網技術的提升及民眾理財需求的擴張，2014年各大互聯網站紛紛維出自己的理財產品，市面上的理財產品越來越多人關注，互聯網用戶人數僅一年時間，達到了一千多萬人，互聯網理財產品的出現改變了原先投資者的習慣，對傳統的金融產生了極大的衝擊。
本研究首先運用資料包絡分析法，選取5款電子商務的互聯網理財產品與11款銀行的理財產品為研究對象，衡量中國互聯網金融理財產品的效率技術，接著再利用Malmquist生產力指數法對理財產品的效率變動進行分析。
本文的研究結果發現，造成互聯網金融理財產品無效率的原因，大部份都是因為規模無效率造成的。互聯網金融理財產品中，電子商務系列的理財產品整體效率高於銀行系列的理財產品。大部份的銀行理財產品正處於規模效益遞減狀態，其投入產出指標沒有達到最佳比例。此外，三年來整體的互聯網金融理財產品的生產力呈現衰退警訊，其原因是中國政府在2016年規定互聯網金融行業入門檻變高、成本增加以及聯網巨頭擴張的壓力之下，瘋狂湧入的熱潮開始退去。

Since 2013, the Internet Finance Products have been popular in China.Internet companies launch many products, like Yu’ ebao and Li’ chai-tung, leading to the hundreds of billions of market scale,in a few months. With the upgrading of Internet technology and the expansion of public financial needs. In 2014, many Internet companies launch their own Finance Products, more and more people concerned about this. Only one year, the Internet users have reached more than 10 million. The Internet Finance Products change the habits of the original investors, resulting in a huge impact on traditional financial.
　In this study, we chooses 5 E-commerceuse of Internet Finance Products and 11 bank Finance Products ,using Data Envelopment Analysis to calculate the technical efficiency. Then use Malmquist productivity Index to analyze the efficiency variance.
　The result of this study, we find that cause reasons for the inefficiency Internet Finance Products, most of them are due to the scale of inefficiency caused. E-commerce use of Internet Finance Products better than bank Finance Products. Bank Finance Products are going to decreasing returns to scale. In addition, overall Internet Finance Products productivity recession, because of that Chinese government formulate Internet financial companieshigher threshold. Thus, boom began to recede.

摘要 i
Abstract ii
目錄 iii
表目綠 iv
圖目錄 v
第一章緒論 1
第一節研究背景 1
第二節研究目的 3
第三節研究方法 3
第四節研究架構 4
第二章文獻回顧 5
第一節互聯網金融概念 5
第二節互聯網金融發展與現況 6
第三節互聯網金融模式 9
第四節中國互聯網理財產品發展現況 15
第五節國內外有關互聯網金融和互聯網理財產品文獻 19
第三章研究方法 25
第一節資料包絡分析介紹 25
第二節資料包絡分析法模型之運用 26
第三節 Malmquist生產力指數 31
第四章實證結果分析 34
第一節資料來源及變數選擇 34
第二節互聯網理財產品分析 37
第五章結論及建議 46
第一節結論 46
第二節建議 47
參考文獻 49
附錄 53

中文文獻
1、丁智宇，2016，「互聯網理財收益率特征性分析及風險研究－基於貨幣基金模式」，嘉興學院學報，第28卷第3期，82-93頁。
2、王念，王海軍，趙立昌，2014，「互聯網金融的概念、基礎與模式之辨」，南方金融，第452期，4-11頁。
3、王緩緩，2015，「基於DEA的互聯網金融類上市公司績效評價」，現代商貿工業，第11期，113-114頁
4、王豔華，程春梅，2016，「基於DEA互聯網金融理財產品投入產出效率研究」，遼寧工業大學學報，第18卷第1期，13-16頁。
5、尹星月，王娟，鄧文敏，劉宇欣，2015，「互網金融理財產品使用因素研究」，現代商業，90-92頁。
6、吳曉求，2014，「第十八屆中國資本市場論壇研究報告《互聯網與金融變革》」，中國人民大學金融與證券研究所。
7、李明智，王婭莉，2005，「我國高技術產業全要素生產率及其影響因素的定量分析」，科技管理研究，34-38頁。
8、李竹芬，范遠華，2007，「國內共同基金績效評估及期影響因素之實證研究」，人文及管理學報，第4期，235-258頁。
9、李耀東，李均，2014，「互聯網金融框架與實踐」，電子工業出版，121-171，134，148-149，163，408，466頁。
10、李梅妲，何菊香，2015，「互聯網A股上市公司的全要素生產率研究」，中國科技論文在線網。
11、邱均平，楊強，郭麗琳，2015，「互聯網金融理財產品使用影響因素研究」，情報雜誌，第34卷第1期，179-184頁。
12、何澤婷，2015，「基於電商平台的互聯網理財產品風險問題研究」，雲南大學碩士論文。
13、林文生，張正揚，2016，「互聯網金融理財產品收益率的影響因素」，國家社會科學基金一般項目。
14、夏曉琪，杜忠蓮，2015，「消費者購買互聯網理財產品的影響因素研究」，財經界，200-201頁
15、陳倩文，2015，「基於GRACH-VAR模型的互聯網理財產品市場風險管理研究」，價值工程，178-180頁。
16、張勇，2011，「互聯網發展對中國經濟增長的影響研究」，安徽大學。
17、章璠，2014，「互聯網金融發展研究」，對外經濟貿易大學國際貿易研究所，碩士論文。
18、黃輝，2015，「淺析互聯網金融理財產品」，智富時代金融，106-108頁。
19、董曉輝，2010，「基於Malmquist指數法的我國電子信息產業全要素生產率增長分析」，工業技術經濟，103-105頁。
20、劉雨薇，2013，「我國B2C電子商務平台的綜合評價研究」，吉林財經大學。
21、餘進坤，2015，「互聯網金融對我國金融效率影響研究」，浙江工商大商碩士論文。
22、謝平，鄒傳偉，2012，「互聯網金融模式」，金融研究，11-22頁。
英文文獻
1、Aziz, K., & Ali, K., & Adem, B., (2014). “Dynamic Efficiency of Turkish Banks: a DEA Window and Malmquist Index Analysis for the period of 2003-2012.” Sosyoekonomi, 23(24), 71-97.
2、Banker, R. D., Chames, A., & Cooper, W. W., (1984).“Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis.” Management Science, 30(9), 1087-1092.
3、Chames, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978).“ Measuring of Efficiency of Decision Making Units.” European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
4、Caves, D. W., Christensen, L. and Diewert, W. E., (1982), “The economic theory of index numbers and the measurement of input, output, and productivity.” Econometrica,50, 1393-1414.
5、Hou, X., & Gao, Z., & Wang, Q., (2015). “Internet finance development and banking market discipline: Evidence form China.” Journal of Financial Stability, 22, 88-100.
6、Joh, Z., & I.M., P., & John, W., & Don, U.A.G., (2012). “Best-performing US mutual fund families from 1993 to 2008: Evidence from a novel two-stage DEA model for efficiency decomposition.” Journal of Banking & Finance, 36 , 3302–3317.
7、Liang, X., (2015). “ The Innovation of Regulation in the Internet Fincance Industry of China.” Department of Business and Management Chair Markets, Regulations and Law, 1-51.
8、Ray, Subhash C. and Delsli, Evcangelia (1997). “Productivitiy growth, technical progress, and efficiency change in industrialised countries: Comment.” American Economic Review, 87(5), 1033-1039.
9、Tu, H. J., & Yen, W. C., (2012). “Measuring the Operating Efficiency of Internet Channels Using the Two-Stage DEA Approach.” Asia Pacific Management Review, 18(3), 257-274.
10、Tu, H. J., (2012). “Performance implications of internet channels in financial services: A comprehensive perspective.” Electron Markets, 22, 243–254.
11、Qin, J., & Wang, T., & Huang, B., (2016). “The Study of Chinese Listed Bank’s Efficiency Growth Mode in Internet Finance Era.” American Journal of Industrial and Business Management, 6, 1032-1052.
12、Yang, Z. F., & Shi, Y., & Yan, H., (2014). “Website Quality and Profitability Evaluation in Ecommerce Firms Using Two-stage DEA Model.”Procedia Computer Science, 30, 4 – 13
網路文獻
1、百度百科，http://baike.baidu.com/，(點閱日期：2017年5月30日）
2、鉅亨網，http://www.cnyes.com/，(點閱日期：2017年5月30日）
3、天天基金網，http://www.1234567.com.cn/，(點閱日期：2017年5月30日）
4、新浪財經，http://finance.sina.com.cn/，(點閱日期：2017年5月30日）
5、網貸之家，http://www.wdzj.com/，(點閱日期：2017年5月30日）
6、每日頭條，https://kknews.cc/finance/x5oze5g.html/，(點閱日期：2017年5月30日）