□王 鵬 楊 鵬
[西南財經(jīng)大學 成都 611130]
近年來,互聯(lián)網(wǎng)金融在我國發(fā)展如火如荼。在互聯(lián)網(wǎng)金融的6種基本業(yè)態(tài)中,P2P網(wǎng)絡借貸作為互聯(lián)網(wǎng)金融的典型業(yè)態(tài)形式,滿足了我國建立多層次融資的需求、實現(xiàn)了廣大投資人的資金價值。我們應該認識到金融機構只有不斷創(chuàng)新才能推動金融體系更加強大和高效。正如莫頓和博迪談到“金融功能比金融機構更穩(wěn)定,金融機構的功能比金融機構的組織方式更重要”[1]。但是,互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展給傳統(tǒng)的金融系統(tǒng)帶來更高效率的同時也為金融系統(tǒng)帶來了新的風險,特別是P2P網(wǎng)絡借貸機構。截至2014年12月中旬全國出問題的P2P網(wǎng)貸平臺已經(jīng)超過63家,如一度被認為是網(wǎng)貸行業(yè)內(nèi)增速快、實力強的銅都貸(安徽銅陵)網(wǎng)貸平臺在運營半年之后突然倒閉,涉及待還投資人1700多人,并由此造成了局部群體事件。因此,對P2P 借貸行業(yè)進行監(jiān)管應當遵循投融資效率與投資者保護平衡的原則。監(jiān)管當局對P2P網(wǎng)絡借貸不能簡單地全盤否定或一味的放任自流,而應借鑒成熟金融機構風險管理的方法,對P2P網(wǎng)絡借貸機構的系統(tǒng)重要性進行識別,確定需要重點監(jiān)管的重要P2P網(wǎng)絡借貸機構,從而為有效的多層次的監(jiān)管工作提供強有力的支持。同時,對P2P網(wǎng)絡借貸的監(jiān)管研究也為其他互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)監(jiān)管提供新的研究思路。排名結果也可為不同風險偏好的投資者提供參考。
許多學者認為目前的P2P借貸行業(yè)監(jiān)管存在巨大改進空間??姳笠枣?zhèn)江市為例,在分析鎮(zhèn)江市三家P2P 借貸平臺情況基礎上,研究P2P 借貸平臺監(jiān)管的法律依據(jù),針對P2P借貸平臺潛在的風險,從國家立法、監(jiān)管職能部門、信用評價、內(nèi)控建設、行業(yè)組織、外部經(jīng)營環(huán)境等方面提出相關建議[2]。關P2P網(wǎng)絡借貸風險的研究中,現(xiàn)有文獻對P2P借貸行業(yè)中出現(xiàn)的各種風險和類似風險存在一定的誤判,其中普遍的問題是沒有把正常的信用風險(違約風險)和各種欺詐行為導致的違約區(qū)別對待[3]。有些文獻還夸大了某些風險的危害程度。中國社會科學院金融研究所、中國證券報等提到P2P 網(wǎng)貸業(yè)務涉及的是金融信貸,應從注冊資金、股東身份、從業(yè)人員資質(zhì)、信息系統(tǒng)安全級別等多個方面加以約束[4]。它雖不同于銀行,但樹立一定的準入門檻可以幫助P2P網(wǎng)貸企業(yè)抵御未來的金融沖擊。例如英國對P2P的監(jiān)管也有資本金的限制。也有學者從博弈的角度分析了P2P行業(yè)中監(jiān)管機構和被監(jiān)管機構的關系,提出監(jiān)管部門需要通過加強自律、設立入行門檻、建立嚴苛的處罰機制等手段來規(guī)范P2P網(wǎng)絡借貸行業(yè)的發(fā)展,并提到我國P2P監(jiān)管已經(jīng)確定歸口于銀監(jiān)會,但是具體監(jiān)管內(nèi)容還未出臺[5]。
部分學者對P2P網(wǎng)絡借貸機構行業(yè)評價體系進行了研究。羅揚建立了基本風險管理體系和特定風險管理體系,把兩種風險的管理體系結合起來,形成從監(jiān)管體系到服務體系到P2P平臺的定性監(jiān)管模式[6]。中國社會科學院金融研究所、中國證券報等借鑒國外金融機構評價體系提出了一套P2P網(wǎng)貸評級體系指標設計與評分規(guī)則,按層次分析法來確定權重[3]。該文章的評價方法優(yōu)點是指標較細,分析全面,并得出評級結果。其問題主要有兩點:一是因為統(tǒng)計數(shù)據(jù)需求較大,部分數(shù)據(jù)由被評級單位上報提供,平臺可能存在故意夸大或縮小數(shù)據(jù)及核心數(shù)據(jù)不愿提供或由于數(shù)據(jù)難看而有所保留的情況,導致數(shù)據(jù)質(zhì)量不能保證;二是體系設計過于主觀,未能對指標設定的出處作足夠說明,且子指標含義或有交叉。
以上文獻表明對于P2P網(wǎng)絡借貸機構風險識別及管理的研究仍未形成規(guī)范理解,行業(yè)監(jiān)管存在巨大改進空間,需要進一步規(guī)范。同時,當前P2P網(wǎng)絡借貸行業(yè)評價體系定性分析較多,且主觀性較大,各排名分歧較大,定量研究成果較少,并存在一些問題,如指標設定偏向于主觀化或有交叉,依據(jù)不足;排名結果過于籠統(tǒng),沒有考慮到投資者不同的風險偏好等。
系統(tǒng)重要性衡量了一個機構對于整個系統(tǒng)的負的外部性,即風險的溢出效應。目前的系統(tǒng)重要性研究多集中于銀行,研究銀行對于整個金融系統(tǒng)的風險溢出效應。目前國內(nèi)外學術界研究較多的采用模型法進行度量分析,Chen Zhou提出了三種衡量金融系統(tǒng)中系統(tǒng)重要性機構的方法,指出通常所認為的機構規(guī)模作為重要性指標往往是不成立的,并在多元極值條件的框架下提出了重要性節(jié)點的理論模型及“系統(tǒng)重要性指數(shù)”[7]。Mathias Drehmann,Nikola Tarashev通過一家銀行造成的系統(tǒng)性沖擊的程度來衡量重要性,可以使用Shapley值來衡量[8]。賈彥東基于金融網(wǎng)絡模型對風險擴散機制的分析,將金融網(wǎng)絡結構因素納入到對系統(tǒng)風險的衡量中,并依此建立了以“直接貢獻”和“間接參與”兩種方式分析和評價金融機構系統(tǒng)重要性的模式[9]。宋群英從資本市場的角度出發(fā),通過比較次貸危機前后尾部相關系數(shù)的變化,運用Copula函數(shù)方法對中國14家上市銀行之間的風險傳染性進行了分析[10]。Tobias Adrian應用CoVaR的方式測算金融機構的系統(tǒng)重要性程度,將CoVaR與正常條件下整個金融系統(tǒng)VaR的差作為對應金融機構對整體系統(tǒng)風險的邊際貢獻,以此反映每家機構的系統(tǒng)重要性水平[11]。另外還有采用JPoD模型、MES方法等。
部分學者采用指標法進行研究,陸靜和張佳根據(jù)巴塞爾委員會、金融穩(wěn)定理事會和中國銀監(jiān)會等部門的監(jiān)管理念,從規(guī)模、關聯(lián)性和復雜性出發(fā),對附帶破壞指數(shù)CDI做出改進,采用多變量極值模型和規(guī)模加權的穩(wěn)定尾部相依函數(shù),評估中國上市銀行的系統(tǒng)重要性[12]。鄭鳴,陳福生在BCBS和Zhou等思想的基礎上分別采用客觀賦權法的熵權模型和對變量分布不做要求的Spearman相關級數(shù),研究了我國16家上市銀行的規(guī)模重要性和關聯(lián)重要性,最后綜合構建了一個新的Csll指數(shù)[13]。曹靜按照我國銀行業(yè)年報的財務科目,給出了具體的指標,并采用主觀的平均賦權法和客觀賦權的熵值法確定各類指標的權重,對我國的系統(tǒng)重要性銀行進行了排名[14]。少數(shù)學者將該研究擴展到其他金融機構,提到證券業(yè)應充分發(fā)揮其區(qū)別于銀行、保險公司的功能優(yōu)勢,大力發(fā)展證券業(yè)系統(tǒng)重要性機構,這對于分散我國目前金融市場的系統(tǒng)性風險具有重要意義[15]。我國P2P行業(yè)目前尚處于無序發(fā)展初期,其對于整個金融體系的系統(tǒng)性風險暫時還未顯現(xiàn)。但隨著行業(yè)的發(fā)展整合,其他金融機構的參與度增加,對于整個金融體系的系統(tǒng)性風險會逐漸增強。有學者研究發(fā)現(xiàn)擁有金融機構的大股東背景和扶持,能提高平臺的公信力,還能通過渠道和信用評估優(yōu)勢迅速做大規(guī)模,合作模式包括:自行開展P2P 借貸業(yè)務、單獨投資現(xiàn)有的P2P 借貸平臺、聯(lián)合其他機構共同投資現(xiàn)有的P2P 借貸平臺等[16]。
在對金融機構系統(tǒng)重要性進行衡量時,模型法需要足夠的金融市場數(shù)據(jù)、金融機構的資產(chǎn)負債表數(shù)據(jù)或機構間支付系統(tǒng)等數(shù)據(jù),而對于新興的P2P網(wǎng)絡借貸機構,以上數(shù)據(jù)無法獲取或很難獲取。因此,本文采用數(shù)據(jù)獲取相對完整的指標法進行研究。同時,對比分析各文獻指標的構建,本文以巴塞爾委員對系統(tǒng)重要性銀行進行識別的指標體系為主要分析對象,聯(lián)系我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展現(xiàn)狀及P2P網(wǎng)絡借貸機構的特征對指標體系進行合理改進。另外,由于我國P2P行業(yè)目前尚處于無序發(fā)展初期,其對于整個金融體系的系統(tǒng)性風險暫時還未顯現(xiàn),因此本文著重研究P2P網(wǎng)絡借貸機構對于整個P2P借貸行業(yè)的系統(tǒng)重要性。
本文借鑒了巴塞爾委員對系統(tǒng)重要性銀行進行識別的指標體系,主要考慮到以下兩點:一是巴塞爾委員對系統(tǒng)重要性銀行進行識別的指標體系被普遍接受,比較權威,作為指標設定的基礎來源依據(jù)比較充分,且較為全面;二是目前我國P2P監(jiān)管已經(jīng)確定歸口于銀監(jiān)會,P2P網(wǎng)絡借貸機構作為金融體系的中介角色,其行為監(jiān)管可類比參考較為成熟的銀行體系。筆者結合P2P信貸平臺特點,給出了適合我國實際情況的具體的系統(tǒng)重要性P2P信貸平臺指標體系。如表1所示。
表1 本文識別系統(tǒng)重要性P2P信貸平臺的具體指標
由于本文要識別的是我國的系統(tǒng)重要性P2P信貸平臺,故將巴塞爾委員會設定的跨區(qū)域業(yè)務這一大類指標予以剔除,保留其余四大類指標,通過對指標意義的理解和對比分析,聯(lián)系當前P2P信貸平臺發(fā)展的實際情況。最后確定的各指標、其觀測指標的意義及選取原因解釋如下。
1.規(guī)模。規(guī)模是其系統(tǒng)重要性的重要特征。一家P2P信貸平臺所占的市場份額越大,它遭受風險沖擊對金融市場帶來的負面影響就越大。一旦它出現(xiàn)危機甚至破產(chǎn),就會給整個行業(yè)帶來巨大的恐慌及損失也會影響公眾對P2P信貸行業(yè)的信心。本文選擇反映各P2P信貸平臺財務狀況和經(jīng)營狀況的指標來表示,反映P2P信貸平臺財務狀況的為平臺注冊資金,反映P2P信貸平臺經(jīng)營狀況的為P2P信貸平臺的總成交量。
2.關聯(lián)性。關聯(lián)性指的是風險傳染進而會威脅到整個行業(yè)的穩(wěn)定。一家P2P信貸平臺發(fā)生風險時可能會導致借款人或與之有業(yè)務合作的其他P2P信貸平臺出現(xiàn)危機。一家P2P信貸平臺與社會的關聯(lián)性越強,在它出現(xiàn)危機時帶來的影響就越大。特別說明,對于不同平臺間的關聯(lián)性,多數(shù)學者認為會產(chǎn)生風險,宋鵬程、吳志國等卻認為“不同平臺間的套利是正常的市場行為,卻被有些文獻當作行業(yè)風險來看待”[3]。根據(jù)風險溢出會產(chǎn)生負外部性的原則,筆者認為不同平臺間的關聯(lián)性確會放大風險,考慮到P2P信貸平臺資金關聯(lián)行為在整個行業(yè)中所占比例較小,對系統(tǒng)重要性的影響小,同時數(shù)據(jù)難以獲取,筆者在此不作深入討論。因此,本文主要分析P2P信貸平臺與借款人之間的關聯(lián)性,選取“投資人數(shù)”指標反映。
3.不可替代性。P2P信貸平臺的不可替代性是指當單個P2P信貸平臺所提供的業(yè)務占市場的比重越大,且P2P信貸平臺體系中可以提供類似業(yè)務的P2P信貸平臺較少,當其陷入危機狀態(tài)時,對系統(tǒng)的影響也越大。即產(chǎn)品特性越強,越具有不可替代性,越具有系統(tǒng)重要性。銀行系統(tǒng)一般選取業(yè)務所獲得的利息凈收入和手續(xù)費及傭金凈收入來表示。本文選擇P2P信貸平臺“累計待還金額”、“平均利率”、“手續(xù)費收入”來表示。“累計待還金額”越高,表明平臺所提供的業(yè)務占市場的比重越大,當未來陷入危機狀態(tài)時,對系統(tǒng)的影響也越大;“平均利率”越高,表明其產(chǎn)品特性越高;由于各平臺的手續(xù)費規(guī)則出入較大,但充值服務費與投標管理費占比普遍較高。為簡化處理,“手續(xù)費收入”采用如下公式計算:
手續(xù)費收入=充值服務費+ 投標管理費=(充值服務費率×投資總量)+(投標管理費率×成交量×平均利率)
4.復雜性。復雜性是指P2P信貸平臺的業(yè)務、結構、操作及產(chǎn)品的復雜程度,一家P2P信貸平臺的業(yè)務結構或產(chǎn)品越復雜,當其發(fā)生風險事件時,處置它的成本就越大,對整個系統(tǒng)的影響也就越大。本文僅考慮產(chǎn)品的復雜程度。選擇“平均借款期限”、“滿標用時”這兩個具體指標來代替復雜性。平均借款期限越短、滿標用時越短,其結構越簡單靈活。
本文按照年度成交量數(shù)據(jù),選擇我國比較知名的20家P2P網(wǎng)絡借貸機構2013年12月5日至2014年12月4日的全年數(shù)據(jù)為樣本,分別為:紅嶺創(chuàng)投、溫州貸、陸金所、盛融在線、鑫合匯、合拍在線、微貸網(wǎng)、愛投資、人人貸、積木盒子、錢爸爸、PPmoney、有利網(wǎng)、易九金融、團貸網(wǎng)、國誠金融、投哪網(wǎng)、你我貸、易貸網(wǎng)、88財富網(wǎng)。數(shù)據(jù)來源主要包括“網(wǎng)貸之家”網(wǎng)站的統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫及各平臺官方網(wǎng)站數(shù)據(jù)收集。數(shù)據(jù)整理如表2所示。
表2 我國20家P2P網(wǎng)絡借貸機構數(shù)據(jù)匯總
本文所采用的樣本數(shù)據(jù)均為正數(shù),故本文的系統(tǒng)重要性P2P網(wǎng)絡借貸機構識別可以省略非負數(shù)化處理。但由于各指標量綱差距較大,應對以上統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行標準化處理。由指標設定分析可知,所選的8個指標與P2P網(wǎng)貸平臺的系統(tǒng)重要性之間都存在正效應性關系,因此采用公式:對數(shù)據(jù)進行標準化,通過標準化可得樣本矩陣:
為了更客觀合理地確定評價指標的權重,本文采用客觀賦權法中的熵值法來確定權重。在熵值法中,某指標的權重是用它對應的信息熵來確定的。信息熵這個概念最早由信息論的創(chuàng)立者Shannon提出,是類比物理學中的熱力學熵的概念而定義的。在物理學中,熱力學熵越大,代表系統(tǒng)內(nèi)部越混亂,組成系統(tǒng)的粒子之間的狀態(tài)越接近,其狀態(tài)分布越接近均勻分布。從熵越大的狀態(tài)得到的關于系統(tǒng)的規(guī)律、信息越少。Shannon定義的信息熵有相似的含義。信源的信息熵越大,從信源得到的信息量就小,這個信源對人們的用處也就越小,地位就越不重要。
在熵值法中,原理是相同的,信息熵越小,說明指標的作用越大,權重也應越大之。這一點和人們?nèi)粘I钪械慕?jīng)驗是一致的。另外,熵值法是根據(jù)評價指標中包含信息量的多少來確定權重的,利用決策矩陣所給的信息來計算權重,減少了主觀判斷的影響,能夠反映評價指標間的比較關系,所以相對其他權值確定方法更為客觀。因此,熵值法在研究評價、評估問題時被廣泛采用,并且取得了非常不錯的效果。本文也采用這種方法,并將計算結果與層次分析法、主成分分析法得到的結果進行對比驗證。
熵值法的具體計算步驟如下:
1.對數(shù)據(jù)標準化處理后,第j項指標下第i個樣本P2P平臺的指標值比重為pij:
2.計算第j項指標的熵值ej:..
其中,k=1 lnm,ln為自然對數(shù),1≥ej≥0,且規(guī)定pij=0時,pij×lnpij=0。
3.計算第j項指標的差異性系數(shù)dj:
其中,差異性系數(shù)越大,即指標值的差異越大,對樣本識別的作用越大,熵值就越小,指標越重要。
4.定義權重wj:
5.由上述式可得到樣本銀行的系統(tǒng)重要性指數(shù)hi:.
根據(jù)以上公式分步計算,可得各指標的權重如表3所示。
表3 熵值法確定的各指標的權重
從表3可以看出,各大類的指標的權重之間存在較大差別,其中,不可替代性和規(guī)模性指標比重較大,也即人們通常所認為“規(guī)模大小決定系統(tǒng)重要性”的這一想法,在這里得到一定的驗證。同時,各P2P平臺的注冊資金權重較大,占到近20%。因為注冊資金一定程度反映了平臺的實力和風險承擔能力。關聯(lián)類指標的權重較小為8.9%,分析原因:一是目前P2P行業(yè)處于無序生長期,因此投資人選擇平臺的行為較為分散,單個P2P平臺對于投資人的風險溢出較小;二是本文指標未能考慮到P2P平臺間的相互關聯(lián)交易行為,因而導致關聯(lián)性指標比值較小。不可替代性指標中,平均利率指標占比較小,表明人們通常認為的“利率越高,越有可能產(chǎn)生風險”的想法并不一定成立。復雜性指標的權重大小雖然低于規(guī)模指標和不可替代性指標,但其比值仍超過平均數(shù),在系統(tǒng)重要性P2P網(wǎng)貸平臺識別中起著較為重要的作用。
為保證計算結果的可靠性,另采用層次分析法(主、客觀相結合的賦權法)和主成分分析(客觀賦權法)法對上述問題進行計算,其中層次分析法對應的一致性比率為0.8903。結果見表4和表5。
表4 層次分析法確定的各指標的權重
表5 主成分分析法確定的各指標的權重
對比表3和表4、表5不難看出,熵值法和層次分析法的計算結果是比較接近且符合常識,采用主成分分析法得到的結果則略有出入。這說明同樣作為客觀賦權法,熵值法的計算結果更合理。與層次分析法相比,熵值法是完全客觀的,完全基于數(shù)據(jù)用計算結果說明問題,減少了方法的隨意性。
從表6來看,規(guī)模較大的平臺系統(tǒng)重要性也較大,如陸金所、紅嶺創(chuàng)投、溫州貸等。但規(guī)模與系統(tǒng)重要性沒有必然的對應關系,如果簡單地將資產(chǎn)規(guī)模作為評判標準,會造成監(jiān)管錯位。成交量小的平臺不一定系統(tǒng)重要性小,如你我貸,成交量僅排名17位,但其系統(tǒng)重要性排名為第5位,主要原因分析為其平均借款期限達到27.29月,可能存在較大的流動性風險。
表6 熵值法的實證結果
另外,從表6可以看出,根據(jù)系統(tǒng)重要性指數(shù)的閾值,就可以判斷出系統(tǒng)重要性P2P網(wǎng)絡借貸機構。如果以重點監(jiān)管P2P網(wǎng)絡借貸機構0.1,主要監(jiān)管P2P網(wǎng)絡借貸機構0.04為閾值,則重點監(jiān)管P2P網(wǎng)絡借貸機構為陸金所、紅嶺創(chuàng)投,主要監(jiān)管P2P網(wǎng)絡借貸機構為溫州貸、人人貸、你我貸、盛融在線、易九金融、合拍在線、有利網(wǎng)。其他為一般監(jiān)管的P2P網(wǎng)絡借貸機構。閾值設定可根據(jù)監(jiān)管部門對行業(yè)整體風險的判斷進行調(diào)整。
監(jiān)管系統(tǒng)重要性P2P網(wǎng)絡借貸機構主要有四個目標:一是減少系統(tǒng)重要性P2P網(wǎng)絡借貸機構倒閉的可能性;二是減少負外部性的規(guī)模和對社會穩(wěn)定的沖擊程度;三是若系統(tǒng)重要性P2P網(wǎng)絡借貸機構遭遇危機,需政府干預或救助,找到關鍵的需要救助的機構可以減少公共資金的投入和納稅人的負擔;四是維護公平的市場環(huán)境?;谝陨夏康?,本文提出以下建議:
1.對于金融創(chuàng)新,尤其是P2P行業(yè)的監(jiān)管過程中,對于系統(tǒng)重要性P2P網(wǎng)絡借貸機構往往存在風險識別不足和過度識別的問題。識別不足會降低監(jiān)管的有效性,反之,識別過度則會增加P2P網(wǎng)絡借貸機構的運轉成本和社會融資效率的降低。而這種識別不足或過度識別的問題,主要是由于未能精確的評估。因此,監(jiān)管部門加強對系統(tǒng)風險監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計,建立與之相對應的評估指標,對系統(tǒng)重要性進行動態(tài)追蹤。
2.監(jiān)管部門應出臺相關法律法規(guī)引導P2P網(wǎng)絡借貸機構加強自身的風險控制,發(fā)揮金融中介平臺本身的作用,從源頭上杜絕可能存在的嚴重損害投資者利益或金融市場安全的行為。對于風險溢出較大的行為予以禁止性規(guī)定,平臺業(yè)務間設立相應的防火墻,隔離風險傳染。如禁止P2P網(wǎng)絡借貸機構過度擔保,禁止投資者的投資額超過其資產(chǎn)的一定比例等。
3.監(jiān)管部門應適當放權給行業(yè)自律協(xié)會,由行業(yè)協(xié)會對行業(yè)進行約束。促進行業(yè)標準的形成,明確平臺的網(wǎng)絡技術安全、內(nèi)控及風控指標體系等。
4.建立問題P2P網(wǎng)絡借貸機構的處置機制。對系統(tǒng)重要性P2P網(wǎng)絡借貸機構制定恢復和處置機制,健全綜合風險處置機制,確保系統(tǒng)重要性P2P網(wǎng)絡借貸機構一旦發(fā)生重大問題,能夠平穩(wěn)有序地退出市場,降低單一機構經(jīng)營風險擴散為系統(tǒng)性、區(qū)域性風險的可能性。
本研究存在以下一些不足之處,當然也是下一步工作的方向。
1.本文采用了熵值法確定權重,該方法雖然比較客觀,但該方法極度依賴樣本,因此需要擴大樣本數(shù),以確定較為準確的權重,并對結果進行穩(wěn)定性檢驗。再進一步研究中,可以對多個時間段數(shù)據(jù)分別求熵值作比較,提高權重的穩(wěn)定性。
2.指標設定有待完善。對于關聯(lián)性,尤其是平臺間的相互關聯(lián)性,由于時間限制,未能進行更加深入的調(diào)查統(tǒng)計,導致關聯(lián)性數(shù)據(jù)信息缺失較多,略有遺憾。未來可通過收集平臺間的相互關聯(lián)行為數(shù)據(jù)進行完善。對于手續(xù)費收入,由于各平臺規(guī)則出入較大,統(tǒng)計數(shù)據(jù)僅考慮到兩項較為重要的收入,未考慮提現(xiàn)費用、VIP會員費用等,未來可通過公司內(nèi)部數(shù)據(jù)進行更加詳細的統(tǒng)計。
3.就目前來看,P2P網(wǎng)絡借貸機構的風險溢出對于整個金融系統(tǒng)的系統(tǒng)性風險貢獻還較小,因此該研究結果僅適用于行業(yè)內(nèi)部監(jiān)管,并不能與其他金融機構系統(tǒng)重要性進行橫向比較。隨著P2P借貸行業(yè)在金融體系中的作用的提高,行業(yè)內(nèi)部資源的進一步整合,未來研究中可考慮與銀行等金融機構間的風險溢出。
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