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    我國P2P網(wǎng)絡(luò)信貸信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素分析

    2016-01-22 23:13:22孫海瑩
    對外經(jīng)貿(mào) 2015年12期
    關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn)層次分析法

    孫?,?/p>

    [摘要]針對P2P網(wǎng)貸公司的業(yè)務(wù)特點(diǎn),提出客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素,并采用層次分析法建立評價(jià)模型,按照特定流程對網(wǎng)絡(luò)信貸信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行仿真模擬分析。根據(jù)分析結(jié)果選擇信用風(fēng)險(xiǎn)較小的公司,可以使P2P網(wǎng)貸公司避免盲目選擇貸款項(xiàng)目和公司,從而降低違約率,保證自身運(yùn)營和資產(chǎn)的安全。

    [關(guān)鍵詞]P2P網(wǎng)貸公司;信用風(fēng)險(xiǎn);層次分析法

    [中圖分類號(hào)]F832.4[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]

    2095-3283(2015)12-0080-04

    一、引言

    互聯(lián)網(wǎng)金融的興起推動(dòng)了全球金融行業(yè)的發(fā)展。目前,全新的借貸方式“P2P網(wǎng)絡(luò)信貸”(“peer to peer lending”的縮寫)迅速在全球范圍內(nèi)流行起來。 中國銀監(jiān)會(huì)2011年發(fā)布的P2P網(wǎng)絡(luò)信貸風(fēng)險(xiǎn)提示文件中將P2P網(wǎng)絡(luò)信貸簡稱為“人人貸”。P2P網(wǎng)絡(luò)信貸是指個(gè)人通過電子商務(wù)公司提供的交易平臺(tái),向其他個(gè)人提供小額信貸的金融模式。P2P網(wǎng)絡(luò)信貸是信貸模式的一種創(chuàng)新,它把先進(jìn)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、電子商務(wù)技術(shù)、金融服務(wù)模式和民間借貸資本市場有效地結(jié)合起來。在這種借貸模式下,借貸過程不依賴于傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu),而是依托電子商務(wù)公司提供的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)對借貸雙方的信息、資金和合同等相關(guān)操作,促使借貸交易達(dá)成,這類電子商務(wù)公司被稱為“P2P網(wǎng)貸公司”。

    P2P網(wǎng)絡(luò)信貸實(shí)質(zhì)上屬于一種民間借貸,它面向社會(huì)所有成員,依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為其提供金融服務(wù),具有方便、快捷和普及性廣等特點(diǎn)。P2P網(wǎng)絡(luò)信貸針對的是小微型資金需求者,這種借貸模式既可以讓資金需求方籌集到資金,又能夠?yàn)殚e散資金的擁有者提供一種投資渠道。

    2012年,P2P網(wǎng)貸公司在我國呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展之勢,然而P2P網(wǎng)貸公司“跑路”事件和借款人違約事件也頻頻出現(xiàn)。信用危機(jī)成為整個(gè)行業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn),社會(huì)信用體系不健全、國民誠信意識(shí)淡薄所造成的信貸風(fēng)險(xiǎn)比法律和政策的不確定性帶來的危害更大。P2P網(wǎng)貸公司要想穩(wěn)健發(fā)展,就必須控制好自身的信用風(fēng)險(xiǎn)。

    P2P網(wǎng)絡(luò)信貸屬于微型金融領(lǐng)域,陌生人通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行借貸交易,這種模式必然存在比傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)借貸模式更大的風(fēng)險(xiǎn)。如何應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下網(wǎng)貸風(fēng)險(xiǎn)所造成的負(fù)面影響,已經(jīng)成為微型金融領(lǐng)域研究的一項(xiàng)核心問題(Weiss,2010)[1]。黃葉危、齊曉雯(2012)分析了 P2P網(wǎng)絡(luò)信貸中所存在的風(fēng)險(xiǎn),將原因歸結(jié)為法律缺失、平臺(tái)用戶使用不當(dāng)、平臺(tái)自身導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn),提出風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)以信用風(fēng)險(xiǎn)控制為主,并應(yīng)建立共同信用評級系統(tǒng)[2]。

    通過對以上文獻(xiàn)的回顧可知,控制信用風(fēng)險(xiǎn)對于P2P網(wǎng)貸公司至關(guān)重要,現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于P2P網(wǎng)貸公司信用風(fēng)險(xiǎn)的研究,大部分是從制度層面、預(yù)警指標(biāo)以及P2P網(wǎng)貸公司擴(kuò)張進(jìn)而引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)等方面進(jìn)行分析,但是對于P2P網(wǎng)貸公司如何選擇信用風(fēng)險(xiǎn)相對較低的貸款對象并缺少清晰的闡述。本文力圖結(jié)合當(dāng)前P2P網(wǎng)貸公司各層次貸款對象的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。

    二、P2P網(wǎng)絡(luò)信貸信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素分析

    本文以中小企業(yè)為研究對象進(jìn)行討論分析。據(jù)對P2P網(wǎng)貸公司的調(diào)查,P2P網(wǎng)貸公司的貸款對象主要為房地產(chǎn)建筑公司、小業(yè)主,以及從事新興產(chǎn)業(yè)的公司。下面模擬三個(gè)貸款對象,分別代表三類公司,即A建筑公司、B快餐店和C汽車租賃公司,運(yùn)用層次分析模型分析不同行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。

    A建筑公司建立時(shí)間較長也具有一定規(guī)模,公司管理者經(jīng)驗(yàn)豐富,但是由于我國近幾年政策導(dǎo)向?qū)е陆ㄖ袠I(yè)發(fā)展前景低迷,公司項(xiàng)目借款較多、流動(dòng)性差,所以償債能力較弱,信用記錄不良。B快餐店的老板是一對學(xué)歷較低的年輕夫婦,快餐店規(guī)模小,所需資金不多,僅向一家P2P網(wǎng)貸公司借款??觳偷昀习迨堑谝淮蝿?chuàng)業(yè),沒有管理經(jīng)驗(yàn),但是由于快餐店選址在鬧市區(qū),人流量大,快餐店的發(fā)展前景較好。C汽車租賃公司屬于新型公司,公司管理者具有一定眼光和學(xué)歷,但是沒有實(shí)際管理經(jīng)驗(yàn)。隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們對生活便利化的需求,汽車租賃行業(yè)蓬勃發(fā)展,但在我國還處于起步階段,還需努力開拓市場。

    P2P網(wǎng)貸公司通過貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的決斷,選擇信用風(fēng)險(xiǎn)小的公司進(jìn)行貸款。根據(jù)P2P網(wǎng)貸公司中小企業(yè)法人客戶的特殊性,以及對中小企業(yè)法人信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)選取的原則,本文選取企業(yè)管理者情況、企業(yè)經(jīng)營狀況、企業(yè)發(fā)展前景、企業(yè)償債能力和企業(yè)信用記錄五個(gè)方面,作為評價(jià)P2P網(wǎng)貸公司中小企業(yè)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的有效性指標(biāo)(見圖1)。由于在進(jìn)行評價(jià)的過程中各評價(jià)指標(biāo)的重要性程度各不相同,本文利用層次分析法,通過專家評分法對以上各指標(biāo)之間的重要性程度進(jìn)行兩兩比較[3]。

    首先對貸款信用風(fēng)險(xiǎn)決策問題的結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行層次單排序,主要任務(wù)就是采用方根法計(jì)算判斷矩陣的特征根和特征向量。對于圖1所示的貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的層次結(jié)構(gòu)模型,其判斷矩陣見表2至表7。“1”“3”“5”“7”和“9”分別表示“同等重要”“稍微重要”“相當(dāng)重要”“明顯重要”和“絕對重要”,“2”“4”“6”和“8”表示上述標(biāo)準(zhǔn)之間的折中值,上述數(shù)值的倒數(shù)表示當(dāng)甲要素與乙要素比較時(shí),若被賦予以上某個(gè)標(biāo)度值,則乙要素與甲要素比較時(shí)的權(quán)重就應(yīng)該是那個(gè)標(biāo)度的倒數(shù)[4]。

    采用方根法對表2的判斷矩陣進(jìn)行處理。首先將判斷矩陣A中的元素按行相乘獲得新向量,然后將新向量的每個(gè)分量開n次方(獲得幾何平均值),最后將所得向量歸一化即為權(quán)重向量(見表8)。

    根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果以及經(jīng)驗(yàn)判斷,得到指標(biāo)的判斷矩陣A。運(yùn)用層次分析法程序得到判斷矩陣 A的最大特征值λmax,以及選取指標(biāo)的權(quán)重w。通過一致性指標(biāo)C.I.=(λmax-n)/(n-1),以及平均隨機(jī)一致性指標(biāo)R.I.,對指標(biāo)進(jìn)行一致性檢驗(yàn),其具體賦值如表1至表10所示。一致性比率為C.R.=C.I./R.I.,當(dāng)C.R.<0.1時(shí),通過一致性檢驗(yàn),從而確定權(quán)重分配是否合理[5]。

    判斷矩陣A的一致性指標(biāo)為:C.I.=(λmax-n)/(n-1)=(5.0004-5)/(5-1)= 0.0001。由表1至表10查得n=5時(shí)隨機(jī)一致性指標(biāo)R.I.=1.12,所以平均隨機(jī)一致性指標(biāo)為:C.R.=C.I./R.I.=0.0001/1.12=0.0001。由此得出,C.R.=0.0001< 0.1,所以判斷矩陣達(dá)到了滿意一致性指標(biāo),是合格的。

    采用同樣的方法,通過計(jì)算求得評價(jià)準(zhǔn)則“企業(yè)管理者情況”“企業(yè)經(jīng)營狀況”“企業(yè)發(fā)展前景”“企業(yè)償債能力”和“企業(yè)信用狀況”條件下三個(gè)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)選擇之間的判斷矩陣的特征向量、最大特征值和平均隨機(jī)一致性指標(biāo),具體結(jié)果見表12。

    對于上式的計(jì)算結(jié)果是否可信,還需要進(jìn)行層次總排序的一致性檢驗(yàn):

    C.I.=∑ajC.I.J=(0.0001 0.0002 0 0.0001 0)

    層次總排序的一致性檢驗(yàn)合格,計(jì)算結(jié)果有效,即A建筑公司、B快餐店和C汽車租賃公司三個(gè)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的排序向量為w=(0.1472 0.3792 0.4736)T。作為最后的決策,決策者應(yīng)該選擇貸款信用風(fēng)險(xiǎn)最小的C汽車

    三、結(jié)論

    P2P網(wǎng)貸公司面對的客戶具有特殊性,并且信用風(fēng)險(xiǎn)無法具體量化,這給P2P網(wǎng)貸公司對外貸款時(shí)降低信

    用風(fēng)險(xiǎn)帶來了很大難度。本文在模擬分析借款公司信用風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí),向P2P網(wǎng)貸公司提供了分析借款公司信用風(fēng)險(xiǎn)的流程。P2P網(wǎng)貸公司可以根據(jù)流程模型判斷借款公司的信用風(fēng)險(xiǎn),選擇在合理的情況下給予借款。通過層次分析模型,不僅可以具體分析每個(gè)影響信用風(fēng)險(xiǎn)的因素占比,還可以計(jì)算出綜合的信用風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而明確每個(gè)目標(biāo)公司的借款違約率。根據(jù)模型分析借款公司的信用風(fēng)險(xiǎn),通過比較選擇信用風(fēng)險(xiǎn)較小的公司,使P2P網(wǎng)貸公司避免盲目選擇貸款項(xiàng)目和公司,可以大幅降低違約率,同時(shí)保證公司運(yùn)營和資產(chǎn)的安全。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1]Weiss,GN., Pelger, K.,Horsch. A.Mitigating Adverse Selection in P2P Lending:Empirical Evidence from Prosper.com.Working paper, TU Dortmund, Germany, 2010.

    [2]黃葉苊,齊曉雯.網(wǎng)絡(luò)信貸中的風(fēng)險(xiǎn)控制[J].工作論壇,2012(4):101-105.

    [3]Mark Schreiner.Scoring: The Next Breakthrough in Microfinance? Consultative Group to Assist the Poorest.[EB/OL].http:// www.cgap.org/html.

    [4]張炳江.層次分析法及其應(yīng)用案例[M].電子工業(yè)出版社,2014.

    [5]郭馳.基于直覺模糊TOPSIS法的P2P網(wǎng)貸公司中小企業(yè)小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)[D].河北工程大學(xué),2013.

    (責(zé)任編輯:梁宏偉)

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