我國P2P市場利率的波動及影響因素分析

楊曉宇

摘 要 本文運用月數(shù)據(jù)進行實證分析，得出結(jié)論，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸利率由宏微觀因素共同影響，網(wǎng)貸利率和綜合收益率之間存在長短期均衡關(guān)系，建立VAR模型進行脈沖響應(yīng)檢驗和方差分解，進而做出分析。

關(guān)鍵詞 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸 利率 宏微觀影響因素 VAR

一、文獻綜述

鐘國偉，從微觀的角度研究了P2P市場的影響因素，短期利率的決定因素是風(fēng)險溢價和短期資金周轉(zhuǎn)的迫切程度，長期利率的決定因素是流動性溢價與投資收益。李金陽、朱鈞，認(rèn)為借入者的信用等級與借款金額對借款利率具有負(fù)向影響，歷史流標(biāo)次數(shù)對借款利率具有正向影響。陳宵等人，從宏觀的角度研究了P2P市場利率波動，樣本期間網(wǎng)貸市場利率的波動存在“逆周期性”，并且與Shibor之間存在單向溢出效應(yīng)。

本文以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將微觀因素SHIBOR隔夜拆借利率、綜合收益率和借款期限與宏觀因素貨幣供應(yīng)量環(huán)比增長率和CPI環(huán)比增長率相結(jié)合，對于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸利率的波動展開進一步的研究。

二、研究方法

（一）多元線性回歸模型

定義：一個變量往往受到多個因變量的，表現(xiàn)在線性回歸模型中為解釋變量有多個，這樣的模型被稱為多元線性回歸模型。一般表現(xiàn)形式為：

Y=B0+B1X（1i）+b2X（2i）+……+BkX（ki），其中，k是解釋變量的數(shù)目。

（二）單位跟檢驗

本文采用的是單位檢驗中的左側(cè)檢驗法，即如果統(tǒng)計量大于臨界值（ADF檢驗的臨界值一般是負(fù)的）則接受原假設(shè)，即序列服從單位跟過程，意味著所考察的序列式非平穩(wěn)的。反之，則相反。

（三）協(xié)整理論、誤差修正模型與格蘭杰因果關(guān)系檢驗

經(jīng)濟意義：如果兩變量之間具有協(xié)整關(guān)系，則就存在著一個長期穩(wěn)定的比例關(guān)系。本文使用的是恩格爾-格蘭杰檢驗法。我們用誤差修正模型來描述短期內(nèi)的失衡，將變量的短期行為與長期趨勢聯(lián)系起來。誤差修正模型的一般形式為：Yt=β0+?1*Zt+?2*Z（t-1）+β3*Z（Y-1）+u。Granger因果關(guān)系檢驗的基本依據(jù)是：將來不能預(yù)測過去，如果Y的變化是由X引起的，則X的變化應(yīng)該發(fā)生在Y的變化之前。

（四）VAR模型及其脈沖響應(yīng)和方差分解

VAR模型采用多方程聯(lián)立的形式，每一個方程中內(nèi)生變量對模型的全部內(nèi)生變量的滯后值進行回歸，從而估計全部內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系。脈沖響應(yīng)函數(shù)是在一個擾動項上加上一次性的一個沖擊對內(nèi)生變量的當(dāng)前值和未來值所帶來的影響。方差分解是把內(nèi)生變量中的變化量分解為對VAR模型的分量沖擊，進一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。

三、數(shù)據(jù)及變量設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

利率數(shù)據(jù)均來源于中國經(jīng)濟網(wǎng)，Shibor隔夜拆借利率（X1）來自全國銀行間隔夜拆借利率，CPI環(huán)比增長率（X2）和貨幣供應(yīng)量環(huán)比增長率（X5）來自東方財富網(wǎng)，綜合收益率（X3）和借款期限（X4）來自網(wǎng)貸之家官網(wǎng)所發(fā)布的年報。樣本區(qū)間為2014年1月到2016年3月的月度數(shù)據(jù)，共27個樣本。

（二）實證分析

1.多元線性回歸模型。用OLS法建立多元線性回歸模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)R^2=0.989509，調(diào)整后R^2=0.989509，可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗值491.4437，明顯顯著，X2 、X4 參數(shù)的t檢驗不顯著，這表明很可能存在很嚴(yán)重的多重共線性。經(jīng)由相關(guān)系數(shù)矩陣檢驗發(fā)現(xiàn)，確實存在多重共線性問題。

按照R^2的大小排序為X3、X4、X1、X2、X5。以X3為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸。

最終方程為：Y=1.134406*X3-0.333608*

X5-0.021959

利用WHIET檢驗法對其進行檢驗，發(fā)現(xiàn)不存在異方差性。經(jīng)過布羅斯-戈弗雷檢驗和DW檢驗，發(fā)現(xiàn)該方程存在一階自相關(guān)性。選用科克倫-奧克特迭代法和普萊斯-溫斯滕變換補充第一個觀測值，最終消除一階自相關(guān)。該多元線性回歸方程為：Y=1.045666*X3-0.210104*X5-0.010081

X3：綜合收益率；X5：貨幣供應(yīng)量環(huán)比增長率在其他因素不變的情況下，當(dāng)中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸綜合收益率X3增長1%時，網(wǎng)絡(luò)借貸利率增長1.045666%，當(dāng)貨幣供應(yīng)量環(huán)比增長率增長1%時，網(wǎng)絡(luò)借貸利率降低0.210104%。受到微觀因素和宏觀因素的共同影響。

（三）單位跟檢驗

單位跟檢驗采用的是ADF檢驗。

從表2可以看出t統(tǒng)計量值，拒絕原假設(shè)，序列不存在單位跟，Y序列是一階單整的。同理可得，X3序列是一階單整的，X5是平穩(wěn)的。只有當(dāng)兩個變量都是單整變量，并且他們的單整階數(shù)相同時，才可能協(xié)整。所以，只有Y和X3序列能夠進行協(xié)整。

（四）協(xié)整理論、誤差修正模型與格蘭杰因果關(guān)系檢驗

通過用OLS模型和單位跟檢驗發(fā)現(xiàn)：檢驗t統(tǒng)計量值是-3.722290，比顯著性水平為1%的臨界值還小，從檢驗結(jié)果來看殘差序列不存在單位跟，是平穩(wěn)序列，說明中國網(wǎng)貸P2P利率和綜合收益率之間存在長期均衡關(guān)系。把協(xié)整回歸式中的誤差項看作均衡誤差，通過建立誤差修正模型把P2P網(wǎng)貸利率的短期行為與長期變化聯(lián)系起來。最終得到誤差修正模型的估計結(jié)果：

Dy=1.132866*Dx3-0.339267*U（-1）

根據(jù)模型的參數(shù)估計量，誤差修正項U（-1）系數(shù)的大小反映了對長期均衡的調(diào)整力度，從系數(shù)估計值（-0.339267）看，調(diào)整的力度不是很大。通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗發(fā)現(xiàn)，Y和X3之間相互獨立，不存在因果關(guān)系。

（五）VAR模型極其脈沖響應(yīng)和方差分解

VAR模型建立的前提必須是平穩(wěn)的時間序列，所以只能建立Y 和X3的VAR模型，如下所示：

Y=0.875398*Y（-1）-0.191773*Y（-2）-0.142143*X3（-1）+0.434425*X3（-2）-0.00288

X=0.021782*Y（-1）+0.054420*Y（-2）+0.990603*X3（-1）-0.137936*X3（-2）+0.007705

通過檢驗，表明AR多項式根的倒數(shù)都在單位圓內(nèi)，表示VAR滿足平穩(wěn)性條件。

P2P網(wǎng)貸利率對其自身的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息在第1期迅速上升，隨著期數(shù)的增加逐步下降，直到第6期趨于平穩(wěn)。綜合收益率對于Y的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息在第一期迅速上升，隨著期數(shù)的增加，幾乎無變化。同理可得，P2P網(wǎng)貸利率對綜合收益率的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息在第2期迅速上升，隨著期數(shù)的增加而增加，直到第5期趨于平穩(wěn)。綜合收益率對于自身的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息在第一期迅速上升，但是隨著期數(shù)的增加，綜合收益逐步下降，直到第6期趨于平穩(wěn)。

在32期之后，方差分解結(jié)果基本穩(wěn)定，來自第二個方程新息的影響占Y預(yù)測誤差的57%，第三個方程占42%，第一個方程僅僅占了不到1%，說明二三個方程都很重要。同理可得，在19期之后，方差分解結(jié)果基本穩(wěn)定，來自第二個方程新息的影響占Y預(yù)測誤差的20%，第三個方程新息占了79%，而第一個方程新息僅僅占了不到1%，說明第三個方程對于X3預(yù)測誤差最重要。

四、結(jié)論

由以上分析可以發(fā)現(xiàn)，在所選取的宏觀因素和微觀因素中，只有綜合收益率和貨幣供應(yīng)量環(huán)比增長率是有效的，并且網(wǎng)貸利率與前者呈現(xiàn)正比例關(guān)系，與后者呈現(xiàn)反比例關(guān)系。通過單位跟檢驗，只有Y和X3同階單整。在后續(xù)的分析中，只保留Y和X3兩個變量進行波動分析，二者之間存在長短期均衡關(guān)系，相互獨立，不存在因果關(guān)系。二者建立的VAR模型相對平穩(wěn)，在脈沖檢驗和方差分析中發(fā)現(xiàn)任意一個內(nèi)生變量的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息對自身和另一個變量都有影響，并且各個變量的新息對于模型內(nèi)生變量的相對重要性也不一樣。

（作者單位為合肥工業(yè)大學(xué)商學(xué)系經(jīng)濟學(xué)專業(yè)）

參考文獻

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