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    P2P網絡借貸投資者影響因素的博弈模型分析

    2015-05-30 12:37:52高彥彬
    中國集體經濟 2015年18期
    關鍵詞:博弈模型P2P網絡借貸投資者

    高彥彬

    摘要:P2P網絡借貸借助于互聯網的發(fā)展優(yōu)勢和民間借貸的傳統(tǒng)優(yōu)勢,在金融領域里開創(chuàng)了一條新的借貸模式。在我國,P2P網絡借貸依靠獨特的運營模式促成其成交量正在迅速增長。文章以博弈論為基礎建立P2P網絡借貸借款者和投資者的博弈模型,分析雙方的博弈過程,試圖找出P2P網絡借貸投資者的主要影響因素。

    關鍵詞:P2P網絡借貸;投資者;影響因素;博弈模型

    一、P2P網絡借貸的內涵

    P2P網絡借貸是互聯網技術與民間借貸相結合的金融服務體系,P2P是peer to peer的縮寫形式,即是人與人之間,點對點之間的關系,而網絡借貸則是利用互聯網作為平臺,打破傳統(tǒng)的民間借貸形式而進行創(chuàng)新式的借貸模式。網絡借貸是資金借入者和資金借出者利用網絡平臺,實現借貸的“在線交易”,一切認證、記賬、清算和交割等流程均通過網絡完成。

    從借款人的角度來說,若要籌得所需資金,首先需要向網貸平臺提交個人資料,在資料審核通過之后,將自己的個人信息、信用等級和借款列表發(fā)布到網站上,等待投標,若標的在規(guī)定期限內完成資金需求,則為借款成功,反之,則為流標。借款人獲得借款,并每月按時還款,直至還清貸款。

    從投資人的角度來說,若想讓自己的空閑資金獲取收益,首先選擇網貸平臺,并進行注冊,提交個人資料供平臺進行審核,平臺審核通過后可根據網上所發(fā)布的借款人信息來選擇自己的投資對象,最后將資金打給借款人,并享受收益。

    從網貸平臺的角度來說,P2P網絡借貸的首要職責就是對借款人的個人信息進行審核,并根據平臺自身所采用的評級方式對借款人所提交的資料來進行信用打分。其次就是負責促成借貸雙方交易的達成,并從中收取相應的管理費和服務費。最后則是對貸款資金的后續(xù)監(jiān)督工作,并督促借款人如約歸還借款。

    二、P2P網絡借貸的現狀

    作為一種新生事物的出現,P2P網絡借貸具有借貸成本低、借貸方便快捷等優(yōu)點。根據資料顯示,2013年8月份全國P2P網貸平均綜合年利率為23.8%,總交易額達到了69.09億元,而7月份的平均年利率和總交易額分別為23.69%、63.68億元,交易的金額卻在僅僅一個月的時間里增加了5.41億元,由此可見P2P網借貸發(fā)展的不可阻擋之勢。2013年各大平臺的成交量一直呈現遞增的趨勢。如圖1所示。

    從2013年出借人數的統(tǒng)計來看,人人貸平臺的出借人數上升的最為迅速,從年初的不及5000人至年底的將近18000人,翻了4倍,特別是在10月份,人數更是超過了拍拍貸,這可能與人人貸在10月份所推出的優(yōu)選理財計劃有關,吸引了大批的出借人,使得人人貸的投資人數上了新的臺階。有利網平臺也依據其強大的營銷能力,出借人數直逼紅嶺創(chuàng)投平臺。如圖2所示。

    無論是從一周的排名情況來看,還是一個月、三個月的排名,人氣最旺的要數宜信;點擊量在第二位的是紅嶺創(chuàng)投,作為本金先付模式的開創(chuàng)者,紅嶺創(chuàng)投以其保護債權人的優(yōu)勢模式取得了眾人的信賴;陸金所是隸屬于平安旗下的成員之一,有平安保險公司作為有力保障,也吸引了不少人的青睞;拍拍貸因其成立時間比較早,且模式也比較單一,平臺點擊量相對來講不是特別多,但以其這幾年來所積攢的經驗,拍拍貸也積累了不少自己的忠實客戶;人人貸平臺也屬于后起之秀,但其獨特的創(chuàng)作團隊和經營模式也為其積攢了人氣,平臺每天的成交速度非??臁R姳?。

    三、P2P網絡借貸投資者影響因素的博弈分析

    1. 模型建立與理論假設

    在P2P網絡借貸過程中,投資者所關注的是收益和風險,但一般情況下高收益往往伴隨著高風險,所以投資者如何進行有效決策才能使得自己的受益最大才是最重要的。投資者的收益方面主要體現在借款利率上面,而風險則主要體現在借款期限、借款金額和有無擔保上面,風險和收益作為影響投資者進行投資的主要因素可建立模型,如圖3所示。

    為了便于問題的分析,做如下的假設:博弈雙方的借款人和投資者均是完全理性的決策人;投資人有兩種選擇,出借資金和不出借資金;借款人同樣也有兩種選擇,歸還借款和不歸還借款;當雙方進行博弈時,假設投資人先行動;借貸雙方的博弈是完全信息動態(tài)博弈,即雙方在做出選擇時是根據前者的選擇而進行抉擇的,是按照順序依次進行的,并且彼此對于各自的收益情況都非常了解。

    2. 投資人與借款人的博弈過程

    假設投資人出借的金額為m,利率為i,出借資金的單位成本為i*,借款人利用該資金所獲得的收益率為α,借款人逾期歸還借款的單位成本為β。博弈模型如圖4。

    圖4中括號前面的數據代表的是投資者的最大收益,后面的數據代表的是借款人的最大收益。作為投資者,如果不將資金借出的話自己將會有mi*的隱性收益,而借款人的收益卻是0;若投資人將資金借出,在有擔保的情況下無論借款人是否歸還借款其所獲的收益都是mi,而作為借款人其收益從結果中可以看出在不還款和無擔保的情況下收益最高;在無擔保的情況下如果借款人歸還借款,投資人同樣可以獲得mi的收益,但如果借款人不歸還借款的話,投資人將會血本無歸。由于本文研究的是投資人的投標意愿,所以僅就投資人來說,采用逆推的方法從博弈的最后的階段分析,可將該筆借款分為有擔保和無擔保兩種情況進行討論。

    第一,在有擔保的條件下,只要滿足i>i*,即投資者的出借利率大于出借資金的單位成本時,無論借款人能否在最終歸還借款,投資人都可以將資金借出并獲得最大的收益,所以在此種情況下投資人會選擇將資金出借。

    第二,在有擔保的條件下,如果i

    第三,在沒有擔保的情況下,如果假設借款人歸還借款的概率為p,則只要滿足mip-m(1-p)≥mi*,ip-(1-p)≥i*,即p≥(i*+1)/(i+1)時,投資人可以將資金借出并能夠獲得收益,所以在此種情況下投資人會選擇將資金出借。

    從第一種和第二種情況來看,在有擔保的情況下,借款利率是影響投資者是否將資金借出的主要因素,即在有擔保情況下,利率越高,投資者將資金借出的可能性會越大。在第三種情況中,在沒有擔保的情況下,影響投資者是否將資金借出的最主要原因則是借款人是否違約,而在通常情況下信用度越高的借款人違約的可能性會越小,所以借款人歸還借款的概率p與借款人的信用分成正比例關系,不妨假設借款人的信用分值為B,則有p=kB,k為正常數,那么在第三種情況中,只有當ikB-(1-kB)≥i*,B≥(i*+1)/(i+1)k時,即只有當P2P網貸平臺上所公布的借款人的信用分值大于某個值時,投資者會選擇將資金借出,并且借款人的信用分值越高,投資者出借資金的概率就會越大。

    四、結論

    就目前我國的P2P發(fā)展來看,大多數的P2P網貸平臺采取的是無擔保無抵押的信用貸款,這也是P2P網絡借貸區(qū)別于傳統(tǒng)的金融機構的運行模式最突出的一點,也正因為如此才吸引了大多數的人在此平臺上借款,也是該行業(yè)得以火熱的原因之一。但是事物往往都具有兩面性,雖然無擔保無抵押這種低門檻吸引了眾多的借款人,并為P2P的發(fā)展起到了促進作用,但從以上的博弈分析結果來看,投資者是不愿意看到這種情況的,因為這樣的話自己所獲得的收益將無法保障。

    為了解決這一困境,目前許多的P2P網絡借貸平臺隨即采取了本金保障制度,即如果借款人拒絕還款的情況下,投資者仍然可以獲得自己的本金,這部分金額有的是平臺自身完全承擔,而有的則采用“資金池”的方式,即平臺建立一個資金庫,這個資金庫中的資金來源有兩方面,一是來源于投資者,即從其收益中提取一部分,另一個來源則是借款人的違約還款的罰金。如果違約金額完全由平臺自身承擔的話,則要求平臺有非常厚實的資金鏈,對于企業(yè)來說經營風險非常大,而采用“資金池”的方式的話,雖然能為平臺分擔一部分的風險,由于互聯網的虛擬性與不透明性,極易為惡性詐騙行為創(chuàng)造溫床。就我國目前互聯網的發(fā)展態(tài)勢來看,大數據時代即將到來,并且隨著P2P網絡借貸發(fā)展的日漸成熟,要不要去擔?;瘜蔀镻2P是否真正成長的標準之一。

    從博弈論模型分析中可以得出 P2P網絡借貸投資者影響因素有:借款金額、借款利率、借款人信用分值、有無擔保,并且從博弈論分析的結果來看,在這幾個因素中借款金額、有無擔保對于借貸交易的影響最大,其次是借款利率,再者是借入信用分值。

    參考文獻:

    [1]Collier,B.,& Hampshire, R. Sending Mixed Signals: Multilevel Reputation Effects in Peer-to-Peer Lending Markets[R]. ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work,2010.

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    [3]趙樂峰,杜凱.規(guī)范發(fā)展我國P2P網絡借貸平臺的思考[J].福建金融管理干部學院學報,2012(01).

    [4]宋文.P2P網絡借貸行為的實證研究[D].上海交通大學,2013.

    [5]吳曉光,曹一.論加強P2P網絡借貸平臺的監(jiān)管[J].南方金融,2011(04).

    [6]李文佳.基于P2P借貸網站的借貸行為影響因素分析[D].對外經濟貿易大學,2011.

    (作者單位:河南理工大學經濟管理學院)

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