中國(guó)P2P公司信用風(fēng)險(xiǎn)管控分析

羅婧+師佳英

摘 要：截至2013年末，全國(guó)范圍內(nèi)活躍的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)已超過350家，累計(jì)交易額度達(dá)到680.3億人民幣，預(yù)計(jì)至2016年中國(guó)P2P貸款交易的規(guī)模將增長(zhǎng)至3 482.7億元。

關(guān)鍵詞：P2P；信用風(fēng)險(xiǎn)；風(fēng)險(xiǎn)管控

中圖分類號(hào)：F230 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2014）24-0124-01

考慮到中國(guó)P2P的迅猛發(fā)展，怎樣對(duì)P2P公司小額無抵押借款進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制是該行業(yè)能否持續(xù)發(fā)展的重要一環(huán)。

一、貸前合理判斷壞賬率

P2P公司在運(yùn)營(yíng)過程中的風(fēng)險(xiǎn)簡(jiǎn)言之就是借款人不能按時(shí)償還借款即信用違約風(fēng)險(xiǎn)。P2P公司的業(yè)務(wù)模式都是建立在會(huì)發(fā)生壞賬的前提下運(yùn)營(yíng)，只要獲得的借款利差即向借款人收取的利息與向投資人付出的利息的差額高于公司員工勞動(dòng)成本和公司辦公成本以及壞賬成本等，P2P公司就能夠持續(xù)經(jīng)營(yíng)下去。因此對(duì)借款人群進(jìn)行合理的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)就能夠更有效的控制壞賬。比如，借給1萬(wàn)個(gè)借款人每人1萬(wàn)的借款，這1萬(wàn)人里有3%的人違約，那么壞賬成本就是300萬(wàn)，如果之前設(shè)定的利差率是8%，則利差收入是800萬(wàn)，除去壞賬成本、勞務(wù)成本及辦公成本等后仍有盈利；但當(dāng)違約率達(dá)到6%時(shí)，壞賬成本就達(dá)到了600萬(wàn)，利差收入則不能完全覆蓋公司運(yùn)營(yíng)的所有成本。

因此，P2P公司在貸前對(duì)借款人群進(jìn)行合理的風(fēng)險(xiǎn)判斷并通過調(diào)節(jié)利差就能夠有效降低公司運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。即P2P公司在審批這1萬(wàn)個(gè)借款人的借款申請(qǐng)時(shí)就能夠判斷出壞賬率會(huì)高達(dá)6%，那么可以通過相應(yīng)調(diào)高利差比如調(diào)節(jié)至10%（在借款人在其他途徑如銀行獲取不到借款，愿意接受這個(gè)利差時(shí)），此時(shí)1 000萬(wàn)的利差收入若能覆蓋公司運(yùn)營(yíng)的所有成本，那么該P(yáng)2P公司就能夠持續(xù)經(jīng)營(yíng)。

二、注重“分散”的業(yè)務(wù)模式

從概率論的角度來說，“分散”是指借款主體之間還款概率的獨(dú)立性，即借款人群分布在不同行業(yè)、年齡段、地區(qū)、不同學(xué)歷、財(cái)產(chǎn)狀況等，也就是借款個(gè)體之間發(fā)生違約的概率是相互獨(dú)立的，那么借款個(gè)體同時(shí)違約的概率就會(huì)非常小。假設(shè)100個(gè)借款人每個(gè)個(gè)體的違約概率為10%，那么隨機(jī)兩人同時(shí)違約的概率就是1%，隨機(jī)三人同時(shí)違約的概率為0.1%，而若這些借款人之間的違約概率存在相關(guān)性，比如甲違約時(shí)乙也違約的概率是50%，那么甲乙同時(shí)違約的概率就會(huì)高達(dá)5%。因此對(duì)借款群體進(jìn)行盡可能的“分散”，保持借款個(gè)體之間的獨(dú)立性是P2P公司控制風(fēng)險(xiǎn)的有效手段。

借款主體若集中在某個(gè)特定行業(yè)，就易受到同種因素的影響。比如借款主體集中在外貿(mào)企業(yè)，當(dāng)外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境、匯率等因素變化，出口受到影響，外貿(mào)企業(yè)回款壓力大，那么這些外貿(mào)企業(yè)的還款能力就會(huì)受到大幅影響，即使外貿(mào)企業(yè)作為借款個(gè)體的還款概率假設(shè)為10%，然而由于外貿(mào)企業(yè)還款概率是具有相關(guān)性的，因此再多幾個(gè)外貿(mào)企業(yè)同時(shí)違約其概率很可能就會(huì)超過10%。

三、注重“小額”的業(yè)務(wù)模式

從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來說，“小額”業(yè)務(wù)模式能夠降低“小樣本偏差”。比如，某P2P平臺(tái)一共貸出了1億，若每個(gè)借款個(gè)體的借款額是5萬(wàn)，有2 000個(gè)借款個(gè)體；若單筆借款額是100萬(wàn)，有100個(gè)借款個(gè)體。根據(jù)大數(shù)定律，在樣本數(shù)量足夠大的情況下才能越來越符合正態(tài)分布。若壞賬率都是3%的情況下，那么這2 000個(gè)借款人的違約概率為3%的可能性將遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于那100個(gè)借款人3%違約概率的可能性，即這100個(gè)借款人很可能存在小樣本偏差而致使其違約比較集中、違約率也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于2%。因此，P2P公司應(yīng)注意單筆貸款規(guī)模以控制運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 黃葉苨，齊曉雯.網(wǎng)絡(luò)借貸中的風(fēng)險(xiǎn)控制[J].金融理論與實(shí)踐，2012，（4）.

[責(zé)任編輯 陳鳳雪]endprint