基于互联网而迅速发展起来的P2P网络借贷使得资金可以直接在借贷双方之间配置,具有门槛低、手续简单、普惠性高等传统金融机构不可比拟的优势。目前,对于P2P网络借贷的研究,更多是关注影响违约率的因素并对可能发生的违约行为做出预测,以及如何优化征信体系来提高对借款者的信用评估,从而降低订单发生违约的概率,但往往忽略了在实际还款时,借款者选择提前还款所带来的影响。在实际交易中,提前还款是比违约更常见的情形。提前还款导致贷款者损失了原有订单的收益,而且后续的再投资也会影响整体的投资收益。因此,从个体层面来看,研究提前还款有助于优化贷款者的投资组合、获得更高的收益,为贷款者的投标提供一些辅助;从P2P网络借贷平台层面来看,研究提前还款可以使平台针对借款者的提前还款概率做出预测,有助于加强平台的结构化投资产品设计,为P2P网络借贷市场提供更好的服务。因此,本文针对P2P网络借贷下提前还款的前因及其影响进行研究:首先,提前还款的影响是指其对贷款者的实际投资收益的影响;其次,基于提前还款会对贷款者的实际投资收益产生影响,可以进一步探究哪些因素会导致借款者选择提前还款,即探究提前还款的前因,以此来辅助贷款者对借款订单进行筛选并获得更高的投资收益,同时帮助平台推出更合理的结构化投资产品。因此,本文借鉴了提前还款在个人住房抵押贷款方面的研究以及之前学者对P2P网络借贷平台提前还款的研究,在此基础上考虑了贷款者后续再投资于提前还款订单的情况。本文基于理性人假设,从期望效用理论出发,构建了提前还款情况下贷款者的实际投资收益模型,并以人人贷平台的数据做相应的数据分析。结果发现,数据分析与理论模型推导的结果一致:一、贷款者在既定投资金额和投资周期内,投资收益主要受到借款标的提前还款的概率θ、提前还款的时间T和贷款者重新寻找投资标的所耗时间F的影响;二、借款标的发生提前还款的时间越早,贷款者在n期内的投资收益损失越多;三、遭遇过提前还款的贷款者,在使用过平台自动投标工具后,再投资的寻标时间大大缩短,从而实际投资收益高于未使用过自动投标工具的;无论是否使用过自动投标工具,遭遇过提前还款的贷款者的实际投资收益高于未遭遇过提前还款的贷款者的投资收益;四、对于存在自动投标机制的P2P网络借贷平台来说,贷款者如果在预期投资期限内遭遇提前还款,并将收回的投资本金保持同等金额自动投标到具有相同质量的借款订单直到n期,那么所获得的投资收益将比投资到无提前还款的订单所获得的投资收益更高。五、若P2P平台会针对提前还款向贷款者补偿罚金,那么当贷款者遭遇提前还款后,如果再次寻标时间小于等于一个月,那么这部分罚金将会弥补寻标这段时间的收益损失,从而贷款者在预期投资期限内的实际投资收益反而更高。进一步地,本文从微观角度出发,以订单信息和借款者信息作为主要的影响因素,采用Logistic模型对影响提前还款的因素进行实证分析,并对实证的结果进行了检验和预测,模型整体显著,拟合度较好,并得出以下结论:一、从收入上来看,借款者的学历越好,工作年限越长,那么他获取财富的能力也越强,会有足够的资金来支付借款的本息。同时,若平台对借款者有手机实名认证或收入认证,说明了平台认可借款者的收入、信用情况。因此,这部分收入较好的借款者就很可能会选择提前还款,而非长时间支付利息。二、从支出这方面看,提前还款的原因主要是体现在借款订单信息上。订单的借款金额越大、借款期限越长,借款者在有能力的情况下便不愿意支付更多的利息而选择提前还款;订单的借款利率越低,说明债务较轻,借款者由于还款较为容易也会选择提前还款,而且利率对提前还款的影响也较为显著。本文在研究视角、研究内容、研究方法和研究结论上都具有一定的创新。具体而言,本文首次考虑了P2P平台的贷款者在遭遇提前还款后的再投资情况,以EU理论为基础,尝试构建了提前还款的投资收益模型,为P2P网络借贷下提前还款的研究做出了进一步的探索。此外,首次以国内P2P平台数据对投资收益理论模型做出具体的数据分析,认为P2P网络借贷下的提前还款并非一件坏事,这个结论与之前学者将提前还款视为一种风险有所不同,因此本文给出了具体的分析过程和解释。同时,本文也运用Logistic模型首次探究了国内P2P平台下影响提前还款的因素。但是,受个人认识和知识的限制,以及目前研究的数据有限,未来还需要更多的数据来对P2P网络借贷提前还款下的实际投资收益理论模型进行验证和补充,而且对如何构建一个更优的提前还款预测模型还有改进的空间。