顾全林：《Reinforcement Learning and Mortgage Partial Prepayment Behavior》，Pacific-Basin Finance Journal，2021年9月
DOI：https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2020.101378
作者简介：
顾全林，毕业于北京大学光华管理学院，现为我校中国互联网经济研究院研究员。他在互联网经济学、产业经济学等方面造诣颇深，已在Journal of Public Economics、《经济研究》、《经济学（季刊）》等国内外学术期刊发表了十余篇论文。
内容概要：
个体可以从过去的经验中学习并改进其投资决策行为。已有文献表明，强化学习（Reinforcement Learning）在解释个体经验学习过程中起着关键作用。本文结合中国住房抵押贷款市场区别于欧美市场的特有情况，研究了我国住宅抵押贷款市场中部分提前还款的行为，以及借款人从部分提前还款决策中学习的过程。基于国内某商业银行丰富的抵押贷款及其还款数据，本文提出并估计了个人抵押贷款还款行为的纵向离散选择模型。结果表明，借款人的个人特征以及资金机会成本对部分提前还款决策具有重要影响。在不终止贷款合同的前提下，借款人可以选择多次进行部分提前还款，在重复决策的过程中，借款人通过对以往经验（来自自己和他人）的学习来改进自己的策略。有更多部分提前还款经验的借款人在未来做出同样决定的可能性更高。此外，学习动态并不是单调的，相较于间隔时间较长的经验，最近的经验对部分提前还款决策的影响更大。此研究丰富和扩展了抵押贷款还款行为方面的文献，同时，借款人在部分提前还款重复决策中的学习行为也为行为金融学文献中的“学习”理论提供了新的经验证据。
摘要：
