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    我國P2P信用風(fēng)險度量研究

    2017-09-13 00:50:46劉子才張雪彬
    時代金融 2017年23期
    關(guān)鍵詞:度量風(fēng)險

    劉子才+張雪彬

    【摘要】互聯(lián)網(wǎng)金融中以P2P借貸最具有代表性,其原理是依托互聯(lián)網(wǎng)將零散的資金匯集起來用于投資。由于依托互聯(lián)網(wǎng)的原因,P2P實際運營風(fēng)險也很難進行度量及管控,主要體現(xiàn)為信用風(fēng)險、流通性風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險以及市場風(fēng)險等。本文利用CRITRI算法的基本思路來確定評價指標的兩個客觀權(quán)數(shù),一是對比強度,二是評價指標之間的沖突性來建立P2P信用風(fēng)險度量模型,并根據(jù)此模型對目前金融市場上的一些主要的針對中小企業(yè)的貸款P2P網(wǎng)貸平臺進行了信用風(fēng)險評價。

    【關(guān)鍵詞】P2P信貸 風(fēng)險 度量

    一、背景

    目前我國金融市場層次劃分不明,存在信息不對稱問題,傳統(tǒng)的信貸機構(gòu)更傾向于將貸款發(fā)放給國有大型企業(yè),中小企業(yè)普遍存在貸款難的問題。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn),這一金融約束被逐漸打破,P2P借貸的出現(xiàn)為中小企業(yè)的間接融資提供了一扇方便之門。

    本文以P2P借貸的信用風(fēng)險為例,分析P2P借貸中的信用風(fēng)險,以及相關(guān)的風(fēng)險量化分析方法。

    二、P2P信用風(fēng)險的特點

    傳統(tǒng)的借貸風(fēng)險存在的根本原因是借款人由于經(jīng)營困難到期不能正常還款,導(dǎo)致金融機構(gòu)無法獲得利息甚至是本金,從而使得金融機構(gòu)不能對存款人支付相應(yīng)的本金及利息。而現(xiàn)代的風(fēng)險管控中具體到信用風(fēng)險則是指兩個層面的含義,第一是由于借款人沒有足夠的資金如期償還借貸的金額。第二則是指借款人的違約行為對于金融機構(gòu)造成運營風(fēng)險。具體到P2P的信用風(fēng)險上,由于P2P借貸是依托于互聯(lián)網(wǎng)平臺的借貸方式,相較于傳統(tǒng)的信用風(fēng)險而言,主要具備以下特點:

    (一)信息的核準更加困難

    由于P2P借貸是依托于互聯(lián)網(wǎng)平臺的借貸方式,在借貸過程中,市場主體信息的核準都相對困難。借款方只能通過P2P借貸平臺對貸款方進行了解。信息的完整性不能得到有效保障,另外由于信息的核準完全依賴于P2P借貸平臺,因此其信息的真實性完全依賴于P2P平臺進行,信息在傳遞的過程中由于增加了一個環(huán)節(jié)則容易產(chǎn)生信息傳遞的誤差甚至是謬誤,所以信息的真實性影響效應(yīng)則會進一步放大,信息不對稱的影響會更加明顯。另外由于我國的征信體系建設(shè)尚不完善,因此在核實信用信息方面也顯得更加困難。

    (二)脆弱性強

    P2P的信用風(fēng)險相對于傳統(tǒng)金融的信用風(fēng)險而言更加脆弱。由于P2P借貸依托于互聯(lián)網(wǎng)平臺,其財富的聚集相對而言更加便捷,可以將社會上的零散和閑散的資金更加容易的匯集起來。另外互聯(lián)網(wǎng)最大的優(yōu)勢在于社交方式以及信息傳遞的便利性,準確的信息會快速的傳達,而錯誤的信息也同樣會快速傳遞,集群效應(yīng)更加明顯。P2P借貸過程中更加依賴于貸款方自身的判斷結(jié)果,在信息真實性和完整性不能保障的前提下投資人更加容易出現(xiàn)非理性的判斷,從而導(dǎo)致投資人陷入龐氏騙局①,或者是增加系統(tǒng)中的泡沫,從而變相放大了風(fēng)險。

    (三)監(jiān)管制度尚缺

    互聯(lián)網(wǎng)金融屬于新興產(chǎn)物,P2P借貸也是互聯(lián)網(wǎng)金融的代表。但是,由于P2P發(fā)展較快,而相應(yīng)的法律配套和市場配套并沒有完全跟上,因此監(jiān)管上存在一定的問題。傳統(tǒng)的金融監(jiān)管是依靠三行一會的監(jiān)管,在職責(zé)和監(jiān)管范圍的劃分上都比較明顯,而P2P借貸的借貸模式與傳統(tǒng)金融存在較大差異。因此,在失去外部約束和監(jiān)管的情況下,P2P借貸對于風(fēng)險的辨識和管控更加困難,直接降低了P2P借貸的風(fēng)險抵御能力。

    三、P2P風(fēng)險評價指標

    (一)P2P信用風(fēng)險指標選取

    為有效辨識P2P的信用風(fēng)險,本文針對P2P借貸的特點在參考商業(yè)銀行的風(fēng)險評價指標的基礎(chǔ)上擬定如下類型指標作為P2P信用風(fēng)險的評價。

    1.品牌指標A。P2P借貸的資金來源主要是分散的閑置資金,因此P2P借貸的品牌以及口碑直接影響了其資金來源。因此對于互聯(lián)網(wǎng)金融而言,相對于商業(yè)銀行,P2P的品牌不僅僅影響其聲譽風(fēng)險,更會影響到吸納資金的能力。

    2.營收指標B。營收體現(xiàn)了信貸機構(gòu)的償付能力以及資金流動性,作為最主要的考核指標類別,包含三個主要指標:即成交指標、營收指標以及收益指標。成交指標主要考核P2P借貸的成交量,成交量越大則代表通過該平臺進行的借貸越多,吸納的分散資金來源更多,其穩(wěn)定性也更好。營收指標和收益指標則代表了P2P借貸平臺的營運狀態(tài),營收以及收益越高則相應(yīng)的抵御風(fēng)險的能力也更強。

    3.信息類指標C。信息傳遞中的誤差會導(dǎo)致錯誤的投資或投資收益受損,較低的信息透明度會放大信息不對稱的影響,信息的完整性和準確性也會使得平臺的風(fēng)險提高,信息的完備以及準確直接影響到整個平臺或是整個系統(tǒng)的風(fēng)險。信息透明度越高則表示平臺提供的信息越完整和越準確。

    4.資金分散度指標D。資金的分散程度直接影響了資金的流動性,提高分散度則可以減少單個體,大量資金的撤離現(xiàn)象對于平臺資金流動性造成的風(fēng)險。平臺資金來源越分散則穩(wěn)定程度越高。

    以上四類指標的具體情況如下,品牌類指標營收類指標和信息類指標均為正向增益指標。正向增益表示該指標越高,則對應(yīng)的P2P借貸平臺的信用風(fēng)險評價越低;而資金來源類指標均為負向增益指標。負向增益則相反,指標越高表示信用風(fēng)險受到的影響越大,其風(fēng)險越高。

    (二)指標的評價方法

    本文采用打分的方式對相關(guān)指標進行評價,其具體步驟為:

    1.原始數(shù)據(jù)搜集。其中人氣指標按照P2P平臺的瀏覽訪問量來進行計算;品牌指標按照知名度調(diào)查結(jié)果進行統(tǒng)計;營收類、信息類以及資金來源類的指標根據(jù)對應(yīng)的財務(wù)統(tǒng)計結(jié)果計算。

    2.求解各項指標原始數(shù)據(jù)的平均值,采用下式(1)作為加分和減分的參考標準:

    ■ (1)

    其中avg(x)為原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計的平均值,max(x)為最大值,■為打分的評價標準(即步長),每項指標的具體得分結(jié)果可以表示為下式(2)所示。即50分作為基準分,每超過平均值一個步長則加一分,反之則減一分。

    五、結(jié)論

    建立科學(xué)有效的P2P信用風(fēng)險評價方法,可以提高行業(yè)透明度,保護借貸雙方的切身利益,促進P2P行業(yè)健康有序發(fā)展。本文在參考商業(yè)銀行的風(fēng)險評價指標的基礎(chǔ)上,引入基于CRITIC算法的P2P信用風(fēng)險度量模型,從信貸機構(gòu)的四個方面計入了對應(yīng)的評價指標,并給出了每個指標的評價方法以及每個指標的權(quán)重方法和具體的權(quán)重取值,為我國P2P信貸的信用風(fēng)險度量提供了具有一定參考價值的度量模型,提供了一種新的思路。但是由于原始數(shù)據(jù)的搜集困難,樣本較少,因此關(guān)于模型中權(quán)重的取值還有待進一步改進和更新。通過提升樣本數(shù)量和原始數(shù)據(jù)的豐富度來提高度量模型的準確性則是下一步需要研究的重點。

    注釋

    ①趙敏,《互聯(lián)網(wǎng)金融背景下“龐氏騙局”的識別與防范》,《浙江金融》2016年8月。

    ②該數(shù)據(jù)集通過“火車頭數(shù)據(jù)采集器”對各個網(wǎng)貸平臺實時搜集整理而得。

    參考文獻

    [1]傅彥銘,臧敦剛,戚名鈺.P2P網(wǎng)絡(luò)貸款信用的風(fēng)險評估[J].財經(jīng)縱橫,2014(21):162-164.

    [2]李從剛,童中文,曹筱玨.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P網(wǎng)貸市場信用風(fēng)險評估[J].風(fēng)險管理,2015(04):94-96.

    [3]肖曼君,歐緣媛,李穎.我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險影響因素研究——基于排序選擇模型的實證分析[J].金融與保險,2015(01):2-6.

    作者簡介:劉子才(1992-),男,漢族,四川廣元人,四川省社會科學(xué)院產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟所在讀碩士,研究方向:工業(yè)經(jīng)濟;張雪彬(1995-),女,漢族,山西忻州人,四川省社會科學(xué)院金融與財貿(mào)經(jīng)濟研究所在讀碩士,研究方向:金融學(xué)。endprint

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