过去十余年,网络借贷在我国经历了从快速扩张到逐步退出市场的发展历程,其中,投资者在借贷市场中的行为,如不同投资者的投资行为是否存在差异,他们的行为是否随时间变化等问题文献报道不一。同时,我国的金融市场微观交易数据相对匮乏,而P2P市场续存期间积累了大量微观交易数据。为研究网络借贷市场中投资者行为,本文利用P2P网络借贷平台的近2亿条数据,结合平台提供自动投资者服务和借助大数据进行的定价机制的改革,提出以下四个研究问题:①面对自动投资服务,投资者为何参与率有限;②大数据定价是否改变了投资者的投资行为,如何影响投资者的收益和风险。③高度成熟的投资者如何通过低利息借入、高利息借出进行套利;④投资者在经历违约后是否进行学习并优化分散投资。上述四个研究问题构成2×2的研究矩阵（即自发行为,受到冲击后的反应）×（覆盖全样本,横截面上存在异质性）:面对自动投资服务时的有限参与是覆盖全样本的自发行为;大数据定价是覆盖全样本的外生冲击;高度成熟投资者的套利行为是少数人（即横截面上存在异质性）的自发行为;投资者经历违约后是否优化分散投资是受到外生冲击后的反应,而该冲击取决于投资者事前的标的选择,这一冲击对于不同投资者存在差异。研究结果如下:第一,在网络借贷市场中,即使个人筛选贷款的时间成本更高,一些投资者仍然坚持自己筛选,而不选择算法驱动的自动投资计划。进一步的研究表明,与自动投资计划相比,个人投资者倾向于选择贷款回报率较高、还款期限较短、距离到期时间更近的标的,但同时他们也承担了超额风险。这揭示了网络借贷市场中的金融服务和投资者的偏好之间存在契合度较低的现象。金融服务提供商应提供多种个性化金融产品,使投资者可根据自己的偏好设定目标回报率、风险级别和投资期限。第二,2015年网络贷款平台从市场拍卖定价机制调整为大数据定价机制。研究发现,贷款定价机制改变后,网络贷款平台对有违约记录和多次借款的借款人收取更高利率,并使投资者的投资组合收益率降低约1%,但同时也降低了投资风险;对于追求高回报的投资者,大数据定价带来的信用风险降低的作用更加明显。另外,尽管投资者在风险和收益上偏好不同,采用大数据定价后投资者投资表现差异缩小。第三,一些投资者以较低利率借入资金,以较高利率借出资金,从中赚取利差。这些信用套利者具有以下特点:①能巧妙利用金融杠杆;②将资金借给大量不同的借款人以分散违约风险;③善于分析信息并识别优质贷款;④采取跟随债务人违约的策略保护本金,最终获得超额收益。上述迹象表明,此类套利者是成熟度高的投资者。P2P平台将定价规则由拍卖机制转变为平台确定利率后,贷款平均利率下降,套利者变成了纯粹的投资者,杜绝了套利现象,套利现象消失。本研究详细研究了散户投资者的行为,提供了识别成熟投资者具体方法,对政策制定有一定的借鉴意义。为建立一个更安全、有效的金融市场,P2P平台理应对同一账户或多个相关账户同时借贷的行为施行严格限制。同时,P2P平台应积极识别高度成熟的投资者,密切关注其投资行为、风险和收益情况,并不断进行风险评估。此外,本研究结果对投资者也有应用价值,随着越来越多的金融科技公司涌现并扩张,个人投资者需要学会识别平台风险以避免投资损失。第四,本文将资产组合中的标的违约作为外生冲击,发现投资者经历违约后,在未缩小投资规模的情况下,大幅减少单笔贷款标的的投资金额,即提高了投资的分散程度。在经历违约后,投资者主要减少以消费、购车、结婚和医疗为目的的贷款投资金额,即投资者避免了后续不产生现金流的标的。同时,投资者更多地投资于短期资金周转、商业、购房和装修为目的的贷款。在以往的投资者学习行为文献中,潜在假设是投资者会跟某些投资基准作比较并意识到自己的表现优劣,该假设较不易满足,而选用显著性（saliency）更强的被违约冲击作为学习标志,放松了上述假设,本研究补充了投资者学习的文献。虽然P2P行业已退出市场,但本研究通过探究网络借贷平台中投资者的行为,寻找普适性问题,为更好地理解并保护我国个人投资者,使普惠金融真正做到又“普”又“惠”提供经验性证据。本文创新点如下:①现有关于金融服务的研究主要聚焦于投资者特征,本文主要针对金融服务和金融产品本身的特点是否影响投资者行为进行重点研究,弥补了金融产品的基本特点的论证方法。②传统行为金融文献主要关注个人投资者的行为偏误,本文挖掘了成熟度较高的个人投资者的特点和行为特征,并分析了此类投资者可能带来的市场风险。③本文将P2P市场中借款人违约作为投资者的学习信号来识别投资者被动的学习效果,跟现有的投资者学习文献比,使用外生且明显的学习信号,放松了投资者积极充分了解市场的假设,在投资者经验的衡量方式上有所创新,并且对于如何有效地进行投资者教育具有政策性启示。