校园贷发展趋势探究

摘要：在“互联网+”的国家发展战略的时代背景下，校园贷作为互联网金融的重要组成部分应运而生且发展迅速。校园贷在一定程度上便利了学生，促进了高校的消费水平。然而同时一系列问题相伴而生，校园贷刺激了学生们超前消费、过度消费，甚至恶性超前消费。在此背景之下，探究校园贷迅速席卷校园的原因，利用数学建模的方法量化分析校园贷在高校的发展现状及探索未来发展趋势。

关键词：灰色预测模型、MATLAB 1.校园贷迅速席卷校园的原因

首先，新兴的互联网金融盛行推动了校园贷平台的快速发展。互联网金融盛行推动了校园平台的快速发展。互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，随着信息通讯技术和互联网的发展，互联网金融信息对金融市场的影响已经越来越不容忽视。其次，大学生消费娱乐需求旺盛，信用消费意愿强。我国校园网络借贷一直没有归口管理的部门，校园贷平台在如此“宽松”环境下得到了快速发展。

2.校园贷在高校的发展现状

分析校园贷在高校发展情况有关的因素及其相互之间的逻辑关系,从而建立校园贷在高校发展现状分析的指标体系,为校园贷在高校发展评价奠定基础。将校园贷在高校发展现况分为五个指标:校园贷市场、校园贷需求比例、消费分期平台上线比例、形势、信息透明度，从而构成校园贷高校发展评价指标体系。

根据校园贷高校发展状况指标评价建立层次分析模型，构建判断矩阵，且对矩阵进行层次单排序和一致性检验，在通过一致性检验的条件下，得到

[1]

CR=0.0165<0.1的结果，则说明一致性检验合格，得出的权重是合理的。

基于层次结构的层次分析方法能够描述校园贷发展情况的各因素的层次及相互关系,从而为校园贷的发展情况进行量化分析。为了实现定化量的评价结果，需要将定性的评价指标的评价值转发为定量值，及量化处理。定性指标的量化处理如式（1）所示，将定性的指标的5个等级相应的富余5个量化值。

表1 校园贷高校发展状况指标评价

评价指标 2016年及以前 校园贷发展年份 2017年 2018年 2019年 校园贷市场（万人） 2391 2468 28 2628 校园贷需求比例 0.37 0.43 0. 0.67 消费分期平台上线比例 0.14 0.15 0.21 0.50 形势 较差 差 一般 一般 信息透明度 差 差 一般 一般 （

1）

式中DXZBij为第i类第j个定性指标的确定值：Aij为第i类第j个指标的原始定性评价。

由方程：

可得2016—2019年的

，

校园贷高校发展状况指标综合评价值分别为334.17、344.96、356.20、367.45,呈上升趋势。

3.校园贷未来发展趋势模型 3.1灰色预测方法介绍

灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。

3.2GM（1,1）建模 1. 对原始数据2.

构造数据矩阵B及数据向量Y，有：

作一次累加，得到：

。

[2]

。

1. 计算：2. 建立模型：3.3模型检验

表2 GM(1,1)模型检验表 求解，得到：

。

于是得到

，。

序号 年份 原始值 预测值 残差 相对误差 1 2016 334.17 334.17 0 0 2 2017 344.96 334.62 0.34 0.01% 3 2018 356.20 357.86 -1.66 0.05% 4 2019 367.45 356.76 0.69 0.02% 3.4校园贷未来发展趋势的预测 利用MATLAB做出图像（图1）

图1 校园贷综合评价值预测

经预测可以得到2020年校园贷综合评价值为379.2577，2021年校园贷综合评价值为391.4205。

4.结论

对于校园贷未来发展趋势，利用GM(1，1)求出了时间与校园贷评估值关系，并对模型进行检验，在模型通过检验的条件下，利用MATLAB绘出图像，且求出未来两年的校园贷评估值。得到校园贷未来发展呈上升趋势的结论。

参考文献：

[1]我国校园贷的发展现状与对策研究[J]. 吴章婷,陈建印. 时代金融. 2017(33).

[2]新形势下校园贷发展现状与对策研究——基于武汉在校大学生网贷的调查[J]. 侯荣灿. 财经界(学术版). 2017(02).

作者简介：杨梅钰（2000-），女，汉，河北衡水人，华北理工大学本科在读。研究方向：工商管理。