Enchères, notation et fixation du taux d’intérêt par la foule
Les auteurs étudient la formation du taux d’intérêt à partir de données originales collectées sur une plateforme française de crowdlending , caractérisée par un mécanisme d’enchères inversées. Ils montrent que les informations financières expertes classiquement utilisées en analyse du risque créd...
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2018
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cairn-RFG_273_0159 |
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cairn-RFG_273_0159RFGRevue française de gestion https://shs.cairn.info/revue-francaise-de-gestion-2018-4-page-159?lang=fr https://doi.org/10.3166/rfg.2018.00253 Enchères, notation et fixation du taux d’intérêt par la foule Darmon, ÉricOriol, NathalieRufini, Alexandra2018 fre Revue française de gestion | 273 | 4 | 2018-10-12 | p. 159-177 | 0338-4551 RFG_27371 Les auteurs étudient la formation du taux d’intérêt à partir de données originales collectées sur une plateforme française de crowdlending , caractérisée par un mécanisme d’enchères inversées. Ils montrent que les informations financières expertes classiquement utilisées en analyse du risque crédit ont un pouvoir explicatif très limité sur le niveau des taux d’intérêt obtenus. À l’inverse, la notation proposée par la plateforme et ne nécessitant pas d’expertise présente une influence significative, à plus forte raison après l’activation d’un robot d’automatisation des enchères. We analyze the determinants of the level of interest rates related to business loans traded on crowdlending platforms. We consider an original dataset based on loans from one leading platform in France. We show that the rating provided by the platform significantly influences the interest rates. While financial ratios traditionally used to estimate credit risk do not exhibit significant influence, the recent implementation of a robot-based decision making process seems to strengthen the rating’s influence on interest rates. Cairn free access |
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Français |
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Les auteurs étudient la formation du taux d’intérêt à partir de
données originales collectées sur une plateforme française
de crowdlending , caractérisée par un mécanisme d’enchères
inversées. Ils montrent que les informations financières
expertes classiquement utilisées en analyse du risque crédit
ont un pouvoir explicatif très limité sur le niveau des taux
d’intérêt obtenus. À l’inverse, la notation proposée par la
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