P2P平臺(tái)成交量的影響因素

章宇平

摘要：得益于互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，P2P網(wǎng)貸行業(yè)的規(guī)模也不斷擴(kuò)大。為了保護(hù)借款人及投資人的合法權(quán)益，促進(jìn)P2P網(wǎng)貸行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，本文以人人貸平臺(tái)的借款數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，分析借款人及投資人數(shù)及借款平均利率等因素的變動(dòng)對(duì)日成交量的影響程度并就如何促進(jìn)P2P網(wǎng)貸行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提出相應(yīng)的建議。

關(guān)鍵詞：P2P；日成交量；ADF檢驗(yàn)；多元回歸分析

一、引言

P2P（peerto peer）是一種小額借貸交易，P2P平臺(tái)作為中間人為借款人及投資人提供平臺(tái)并收取相應(yīng)的費(fèi)用，借貸雙方在平臺(tái)上確立借貸關(guān)系并完成相應(yīng)的手續(xù)。截至2018年2月，P2P平臺(tái)的數(shù)量已經(jīng)累計(jì)達(dá)到了6054家，并且歷史成交量已經(jīng)累計(jì)突破6萬(wàn)億元。但是在發(fā)展過(guò)程中，P2P網(wǎng)貸行業(yè)暴露出了很多問(wèn)題，包括我國(guó)信用制度不完善，互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)管滯后和法律法規(guī)建設(shè)不完善以及惡意經(jīng)營(yíng)等。這些因素都是P2P行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的絆腳石。同時(shí)監(jiān)管部門也在不斷出臺(tái)相應(yīng)的監(jiān)管政策，平臺(tái)為了符合政策要求，也進(jìn)行了相應(yīng)的轉(zhuǎn)型，成功的能夠存活下來(lái)，而失敗的則逐漸被淘汰。截至2018年2月，存在問(wèn)題的平臺(tái)的數(shù)量已經(jīng)累計(jì)達(dá)到了4164家，包括停業(yè)、跑路及經(jīng)偵介入等，占所有平臺(tái)的68.78%。為了能夠選擇合適的平臺(tái)進(jìn)行投資及借款，首先就需要對(duì)這些平臺(tái)進(jìn)行識(shí)別，而成交量在很大程度上能夠反映借款人和投資人對(duì)平臺(tái)的認(rèn)可程度。因此本文將P2P平臺(tái)的日成交量作為研究對(duì)象，進(jìn)行實(shí)證分析，并以“人人貸”為例，截取相應(yīng)的數(shù)據(jù)并初步確定相應(yīng)的影響因素，進(jìn)而分析各影響因素的變化對(duì)日成交量的影響程度，為正在轉(zhuǎn)型的平臺(tái)提供借鑒。

二、文獻(xiàn)綜述

Jiaxian、QiuYun Xu、Dongyu Chen、Zhangxi Lin通過(guò)分析拍拍貸的數(shù)據(jù)得出借款人的社會(huì)資本可以增加上市的投標(biāo)數(shù)量，并提高融資概率，而不能降低利率，還對(duì)P2P借貸市場(chǎng)如何改進(jìn)信用系統(tǒng)方面提出了相應(yīng)的建議。Eunkyoung Lee、Byungtae Lee對(duì)P2P借貸市場(chǎng)中的貸款人的羊群行為進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)隨著競(jìng)價(jià)的推進(jìn)，其邊際效應(yīng)逐漸減弱，并對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行了評(píng)估。XuboWang、Defu Zhang、Xiangxiang Zeng、Xiaoying Wu通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)表明貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型可以顯著地幫助投資者做出比其他投資模型更好的投資決策。Carlos Serrano-Cinca、Begofia Guti e rrez-Nieto專注于預(yù)測(cè)投資P2P貸款的預(yù)期盈利能力，以內(nèi)部回報(bào)率來(lái)衡量，并發(fā)現(xiàn)P2P借貸目前并不是一個(gè)完全有效的市場(chǎng)。張立煒通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)P2P平臺(tái)百度指數(shù)與日成交量存在正相關(guān)關(guān)系。而且P2P平臺(tái)的注冊(cè)所在地、借款人及投資人的資金的保障方式以及托管制度等因素對(duì)平臺(tái)的正常經(jīng)營(yíng)有著非常顯著地影響。Ke Zhang、Xiaoxue Chen設(shè)計(jì)了一種基于實(shí)例的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并證實(shí)與現(xiàn)有的P2P貸款方法相比，該模型可以有效地提高投資績(jī)效。余少輝、劉陽(yáng)、李成峰指出在P2P平臺(tái)的發(fā)展過(guò)程中，應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況關(guān)注不同的影響因素，這樣才能促使P2P平臺(tái)可持續(xù)發(fā)展。苑言方先找出影響借款利率的因素，然后再通過(guò)實(shí)證分析確定影響方向及影響程度。竇新華、張珥、周方召通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)違約風(fēng)險(xiǎn)集中度等因素對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)的正常營(yíng)運(yùn)具有顯著的積極影響。

而本文則從日成交量受到哪些因素的影響這一角度，以借款人及投資人數(shù)、借款平均利率、借款平均期限及借款標(biāo)的數(shù)為自變量，分析它們對(duì)日成交量的影響程度并提出相應(yīng)的建議。

三、研究假設(shè)與模型設(shè)計(jì)

1.研究假設(shè)

首先，借款人及投資人都是小額投資人，借款人和投資者數(shù)量的增減會(huì)通過(guò)對(duì)另一方的人數(shù)造成影響進(jìn)一步影響平臺(tái)的成交量。然后，借款人在發(fā)布借款消息時(shí)，會(huì)考慮平臺(tái)利率的變化是否在自身的承受能力范圍內(nèi)，而投資者在進(jìn)行投資時(shí)也會(huì)考慮平臺(tái)利率是否能給自己帶來(lái)滿意的收益，因此平臺(tái)的借款平均利率會(huì)對(duì)成交量產(chǎn)生影響。最后，借款平均期限和借款標(biāo)的數(shù)對(duì)于借款人來(lái)說(shuō)意味著成功借款以及還款的難易程度，對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)意味著收益的穩(wěn)定性，這在一定程度上都會(huì)間接影響平臺(tái)的成交量。綜上所述，本文提出以下假設(shè)并通過(guò)實(shí)證分析進(jìn)行驗(yàn)證。

假設(shè)1：P2P平臺(tái)的日成交量與借款人及投資人數(shù)呈正相關(guān)性；

假設(shè)2：P2P平臺(tái)的日成交量與借款平均利率的相關(guān)關(guān)系為負(fù)；

假設(shè)3：P2P平臺(tái)的日成交量與借款平均期限的相關(guān)關(guān)系為正；

假設(shè)4：P2P平臺(tái)的日成交量與借款標(biāo)的數(shù)的相關(guān)關(guān)系為負(fù)。

2.數(shù)據(jù)情況說(shuō)明

“網(wǎng)貸之家”是國(guó)內(nèi)一家權(quán)威的第三方網(wǎng)貸咨詢平臺(tái)，根據(jù)它的平臺(tái)數(shù)據(jù)，人人貸的綜合經(jīng)營(yíng)狀況排在第一位，人人貸已經(jīng)運(yùn)營(yíng)了七年多，評(píng)級(jí)為第2，且擁有眾多的借款人及投資人，可作為研究對(duì)象，因此本文將以人人貸為例進(jìn)行實(shí)證分析進(jìn)而驗(yàn)證假設(shè)的正確性。

本文將日成交量（anionnt）作為因變量，借款人數(shù)（debtor）、投資人數(shù)（investor）、借款平均利率（rate）、借款平均期限（term）以及借款標(biāo)的數(shù)（jkbs）則作為自變量。從“網(wǎng)貸之家”官方網(wǎng)站上獲取人人貸平臺(tái)從2017.09.15到2018.03.12的借款數(shù)據(jù)，共179個(gè)樣本數(shù)據(jù)，其中27個(gè)樣本除利率外其他數(shù)據(jù)均為零，故將這27個(gè)樣本數(shù)據(jù)剔除掉，最后獲得152個(gè)有效數(shù)據(jù)。計(jì)。從變量的均值來(lái)看，日成交量的均值為13616.91萬(wàn)元、平均借款人及平均投資人數(shù)分別為3053人及47396人、借款平均利率的均值為9.822%、借款平均期限的均值為34個(gè)月、平均借款標(biāo)的數(shù)為1 13010個(gè)；從變量的變異系數(shù)來(lái)看，借款人、投資人、借款期限以及借款標(biāo)的數(shù)的變異系數(shù)都很大，說(shuō)明樣本數(shù)據(jù)有比較大的波動(dòng)幅度。

3.模型的建立

為了使得模型分析的結(jié)果更加具有科學(xué)性，對(duì)各變量取對(duì)數(shù)，使得各變量的基數(shù)變得一致，使得分析結(jié)果能反映變量問(wèn)的普遍性回歸關(guān)系。建立多元線性回歸模型：

四、實(shí)證分析

首先對(duì)從人人貸平臺(tái)截取的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行A D F檢驗(yàn)。計(jì)算出最大滯后階數(shù)P為13.324231。令p為13，對(duì)相應(yīng)變量分別進(jìn)行ADF檢驗(yàn)：

從表2可以看出，統(tǒng)計(jì)量（-2.583>-2.887），表明變量日成交量在5%置信水平上存在單位根，同樣可以看出借款人及投資人數(shù)以及借款標(biāo)的數(shù)在5%置信水平上均存在單位根，而借款平均利率和借款平均期限在5%置信水平上不存在單位根。為了排除單位根可能會(huì)帶來(lái)的影響，對(duì)各變量分別進(jìn)行一階差分處理；為了排除樣本數(shù)據(jù)自相關(guān)的影響，進(jìn)行一階自相關(guān)處理，經(jīng)過(guò)模型轉(zhuǎn)換后的DW值改進(jìn)為1.91，由此排除樣本數(shù)據(jù)的自相關(guān)性；最后為了驗(yàn)證變量之間會(huì)不會(huì)存在分段相關(guān)性，進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。由表3可知，最大的VIF為9.59，由于最大的VIF小于10，所以可以排除變量之間存在多重共線性的可能性。

為了更加精確的分析借款人及投資人數(shù)、借款平均利率、借款平均期限及借款標(biāo)的數(shù)對(duì)于日成交量的影響方向及影響程度。因此，將借款人數(shù)作為基礎(chǔ)變量，然后逐一引入其余變量，分別形成模型1、2、3、4、5，并確定最合適的多元回歸模型。

根據(jù)回歸結(jié)果，在模型5中，除去投資人數(shù)，借款人數(shù)、借款平均利率、借款平均期限以及借款標(biāo)的數(shù)均在1%的顯著性水平下對(duì)日成交量存在著顯著的相關(guān)性，也就是說(shuō)模型5的整體擬合效果較好，并且可以得到以下結(jié)論：

1.借款人數(shù)與日成交量具有非常顯著地正向相關(guān)性，且借款人數(shù)的回歸系數(shù)為1.2924，這表明借款人數(shù)每增加1%，就能帶來(lái)日成交量1.2924%的增加量；雖然投資人數(shù)與日成交量也具有正向相關(guān)性，但是兩者之間的相關(guān)性并不顯著。但是借款人數(shù)和投資人數(shù)息息相關(guān)，因此有必要對(duì)借款人數(shù)和投資人數(shù)的關(guān)系進(jìn)行回歸分析。

從表5中可以看出借款人數(shù)與投資人數(shù)具有正向的相關(guān)性，且在1%的水平下顯著，這表明投資人數(shù)的增加可以帶來(lái)借款人數(shù)的增加。

2.借款平均利率與日成交量的相關(guān)關(guān)系為負(fù)，而且十分顯著。它的回歸系數(shù)為9.4542，這表明借款平均利率每減少1%，日成交量會(huì)相應(yīng)的增加9.4542%。由此可以看出，網(wǎng)貸平臺(tái)可通過(guò)適當(dāng)降低借款標(biāo)的利率從而達(dá)到增加成交量的目的。

3.借款平均期限與日成交量具有非常顯著地正向相關(guān)性，由此可驗(yàn)證假設(shè)3成立。它的回歸系數(shù)為3.6474，表明借款平均期限每增加1%，會(huì)帶來(lái)日成交量3.6474%的增長(zhǎng)。平臺(tái)可通過(guò)相應(yīng)的延長(zhǎng)借款期限來(lái)提高成交量。

4.借款標(biāo)的數(shù)與日成交量同樣具有非常顯著地負(fù)向相關(guān)性，由此可知假設(shè)4成立。它的回歸系數(shù)為0.251，這表明借款標(biāo)的數(shù)每減少1%，日成交量會(huì)相應(yīng)的增加0.251%。因此，網(wǎng)貸平臺(tái)在發(fā)布借款標(biāo)時(shí)，可適當(dāng)降低借款標(biāo)的數(shù)。

五、建議

1.監(jiān)管部門對(duì)于P2P平臺(tái)的監(jiān)管會(huì)越來(lái)越嚴(yán)格，P2P平臺(tái)需要回歸本源，加大對(duì)消費(fèi)金融的關(guān)注。借款人需要借款的原因非常多，不僅有短期資金周轉(zhuǎn)，還有日常生活消費(fèi)等。P2P平臺(tái)可以通過(guò)設(shè)計(jì)能滿足借款人多樣需求的消費(fèi)金融產(chǎn)品，同時(shí)建立相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)制度以及提出便利條件來(lái)吸引借款人，加上投資人數(shù)與借款人數(shù)存在顯著的正相關(guān)關(guān)性，P2P平臺(tái)可通過(guò)加大宣傳、推出利好條件及不斷提升自身實(shí)力來(lái)吸引投資人，進(jìn)而促進(jìn)借款人的增加，這樣才能促使各P2P平臺(tái)更好更快發(fā)展。

2.根據(jù)實(shí)證分析的結(jié)果，降低利率及標(biāo)的數(shù)以及增加借款期限均能促進(jìn)成交量的增長(zhǎng)，因此P2P平臺(tái)要兼顧借款人和投資人的利益訴求，推出能使借款人和投資人達(dá)到雙贏的借貸產(chǎn)品。同時(shí)借款利率是連接整體P2P平臺(tái)的紐帶，與風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，P2P平臺(tái)需要引進(jìn)具有先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)的國(guó)內(nèi)外金融風(fēng)險(xiǎn)管理人才對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效識(shí)別、制定嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)管理和監(jiān)控體系以及完善平臺(tái)利率定價(jià)機(jī)制。