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    P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險識別與監(jiān)管研究

    2020-05-26 01:50:04王豐閣張瑞雪
    經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2020年11期
    關(guān)鍵詞:風(fēng)險識別監(jiān)管

    王豐閣 張瑞雪

    摘 要:互聯(lián)網(wǎng)在各行業(yè)的廣泛運用,催生出P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸平臺,使其具有天然的“信息優(yōu)勢”,然而充當(dāng)“信用中介”的高收益使其成為信用風(fēng)險的高發(fā)地?;?P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸平臺運行特征,利用Lasso-Logistic模型建構(gòu)平臺違約率模型9大核心指標體系,并對導(dǎo)致平臺違約關(guān)鍵指標加以識別。研究發(fā)現(xiàn),平臺交易量、投資者數(shù)量和平均借款期限與平臺違約率呈顯著負相關(guān),平均參考收益率與平臺違約率呈顯著正相關(guān),監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)重點關(guān)注平均參考收益率指標。為此,給出了相應(yīng)的對策與建議。

    關(guān)鍵詞:P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺;違約率;風(fēng)險識別;監(jiān)管

    引言

    近年來,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)“爆雷”現(xiàn)象嚴重,究其原因,更多在于監(jiān)管機構(gòu)對這一新興行業(yè)的監(jiān)管缺位。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸這一新興行業(yè)的出現(xiàn),是中小企業(yè)融資貴融資難這一“自發(fā)”需求的體現(xiàn)。目前大多數(shù)研究都是從信用中介角度分析P2P平臺違約問題。本文將重點研究P2P平臺作為信息中介,從P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺自身核心指標進行研究,采用Lasso-Logistic模型識別出平臺在未來可能會違約的關(guān)鍵性指標,并為投資者和監(jiān)管者提供參考依據(jù)。

    一、指標構(gòu)建與模型假設(shè)

    (一)指標體系

    本文選取Wind數(shù)據(jù)庫中47家P2P網(wǎng)貸平臺2018年3月份的截面數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),提取P2P借貸平臺運行的9大核心變量,包括成交量、借款人數(shù)、投資人數(shù)、人均投資、注冊資本、平均參考收益率、平均借款期限、待還余額以及資金凈流入,構(gòu)建P2P借貸平臺信用風(fēng)險識別與測度模型。

    (二)模型假設(shè)

    P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺定位為“金融信息中介”,根據(jù)“理性人”假設(shè),成交量越高,基于借貸雙方對平臺的信任,其違約率會越低。故得出假設(shè)1:成交量越高,P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸平臺違約發(fā)生概率越低。

    P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺為借貸雙方實現(xiàn)資金融通。根據(jù)有效市場假說中投資者“理性”假設(shè),基于對平臺的信任,投資人數(shù)會增加。故得出假設(shè)2:投資人數(shù)越多,P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸平臺違約發(fā)生概率越低。

    在金融市場中,風(fēng)險與收益是成正比的。故得出假設(shè)3:平均參考收益率越高,P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸平臺違約發(fā)生概率越高。

    企業(yè)借款期限越短,利率越高,平臺承擔(dān)的風(fēng)險就越大,違約率就越高。故得出假設(shè)4:平均借款期限越短,P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸平臺違約發(fā)生概率越高。

    二、模型構(gòu)建

    P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺共分為5種類型,其中銀行系P2P平臺數(shù)量較少且監(jiān)管較為嚴格,始終堅守“金融信息中介”的定位。因此,選取的47家P2P平臺包括國資系、風(fēng)投系、上市系和民營系四種類型,這四種類型的平臺都有不同程度的信用轉(zhuǎn)換活動,故具有一定的代表性。本文基于wind數(shù)據(jù)庫得到的47家P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的截面數(shù)據(jù),采用Lasso-Logistic模型識別導(dǎo)致平臺違約的風(fēng)險指標。

    (一)Lasso-Logistic模型

    Lasso-Logistic本質(zhì)上是將Lasso模型與Logistic模型結(jié)合起來對多維數(shù)據(jù)進行分析。Lasso模型將一部分不顯著系數(shù)約束到0,從而挑選出對因變量解釋程度較強的自變量;Logistic回歸模型屬于廣義線性回歸模型,該模型是建立于對因變量取某個值的概率,基于此概率建立模型可以用來識別影響P2P平臺可能違約的關(guān)鍵性指標。

    (二)模型數(shù)據(jù)的預(yù)處理

    由于不同變量的維度和維度單位在每個自變量中是不同的,為了使模型參數(shù)估計系數(shù)可比,在建模之前先對原始數(shù)據(jù)進行標準化。也就是說,對于本文的9大核心變量,采用數(shù)據(jù)歸一化的方法,消除每個變量的量綱,將各連續(xù)型變量數(shù)據(jù)進行中心化和標準化處理,因此在隨后的模型構(gòu)造中可以有效改善模型擬合優(yōu)度。

    (三)P2P網(wǎng)貸平臺違約風(fēng)險指標識別

    本文選用R語言中的glmnet軟件包構(gòu)建Lasso-logistic模型,并采用廣義交叉驗證方法選取相應(yīng)的懲罰系數(shù)λ,系數(shù)路徑圖走勢如圖1所示。

    該模型懲罰系數(shù)的取值范圍為[0.000 2321,0.171 500 0],有關(guān)文獻認為懲罰系數(shù)在此區(qū)間內(nèi)取值的模型,模型的預(yù)測偏差比較小。圖1反映了隨著懲罰系數(shù)λ取值逐漸增加,模型的壓縮程度也逐步增大,對被解釋變量影響程度較大的解釋變量逐步顯現(xiàn)。根據(jù)模型結(jié)果顯示使得誤差最小的模型的λ為0.042 494 13。

    為識別影響P2P平臺違約的重要指標,本文呈現(xiàn)了變量篩選的動態(tài)結(jié)果。根據(jù)選定λ值,最終篩選出成交量、投資人數(shù)、平均參考收益率以及平均借款期限等4項解釋變量,對其進行Lasso-Logistic模型擬合,參數(shù)估計結(jié)果系數(shù)分別為-0.029 2、-0.009 5、0.132 9、-0.073 6,相應(yīng)的P值均為0。

    三、結(jié)論分析

    本文主要采用Lasso-Logistic模型識別導(dǎo)致P2P平臺違約的關(guān)鍵指標,主要結(jié)論如下。

    對P2P平臺違約影響的關(guān)鍵因素主要包括成交量、投資人數(shù)、平均參考收益率以及平均借款期限等指標,在對P2P平臺進行違約評估時,可重點關(guān)注這些指標,將其作為評估P2P平臺違約的基礎(chǔ),以此來判斷P2P平臺的經(jīng)營狀況。

    由模型結(jié)果可以看到,成交量、投資人數(shù)以及借款期限與違約呈顯著負相關(guān),成交量、投資人數(shù)以及借款期限越大,違約越低;平均參考收益率與違約呈顯著正相關(guān),平均參考收益率越高,違約越高。

    具體說來,成交量每增加一個百分點,將使得P2P平臺的違約率減少0.029 2個百分點,證實假設(shè)1;投資人數(shù)增加一個百分點,將使得P2P平臺的違約率減少0.009 5個百分點,證實假設(shè)2;平均參考收益率增加一個百分點,將使得P2P平臺的違約率增加0.132 9個百分點,證實假設(shè)3;平均借款期限增加一個百分點,將使得P2P平臺的違約率減少0.073 6個百分點,證實假設(shè)4。從得出的系數(shù)來看,應(yīng)當(dāng)著重關(guān)注平均參考收益率,平均參考收益率的變化對于P2P平臺的違約率影響較大。

    四、監(jiān)管對策

    根據(jù)上述研究結(jié)論,識別出P2P平臺違約關(guān)鍵指標,為監(jiān)管當(dāng)局提供參考依據(jù),防止P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺再次轉(zhuǎn)換為信用中介,故提出如下建議。

    (一)堅守平臺定位,加強內(nèi)部治理

    P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸應(yīng)當(dāng)有效堅守平臺功能,認真扎根于信息中介業(yè)務(wù),為資本市場上的參與者提供信息服務(wù),進而實現(xiàn)資金融通。不得偏離信息中介的角色,實際掌握資金的供給和需求,為資金供求雙方提供直接聯(lián)系和信息交流。作為信息中介機構(gòu),應(yīng)推行資金集中存管制度,推出投資者適當(dāng)監(jiān)管職能。

    (二)防范平臺風(fēng)險,實施穿透監(jiān)管

    監(jiān)管機構(gòu)進行“穿透式”監(jiān)管時,為防止出現(xiàn)權(quán)力濫用問題,可采取事前、事中和事后的“穿透式”監(jiān)管措施。事前采取負面清單管理模式,遏制準入源頭,提高準入門檻。事中在“穿透式”監(jiān)管中,監(jiān)管機構(gòu)可通過穿透P2P平臺借貸的資金流向情況,而對其借貸業(yè)務(wù)進行充分掌握和提前把控,并更好地計量、識別和管理系統(tǒng)性風(fēng)險。事后采取“失信懲戒、守信激勵”的措施。對于不合格的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺,應(yīng)當(dāng)設(shè)立退出機制,嚴懲職責(zé)不清、定位不明的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺。

    (三)打破數(shù)據(jù)孤島,健全征信體系

    監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)采取“成熟一家、納入一家”的原則。伴隨著相關(guān)政策的實施,該平臺支持建立自己的信用體系,用以支持拓展其自身規(guī)模的增長,故需相關(guān)部門引導(dǎo)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)數(shù)據(jù)共享,構(gòu)建一套完整的征信體系,有效降低信用風(fēng)險。P2P平臺回歸信息中介定位的關(guān)鍵是征信體系的建設(shè),因此征信體系的建設(shè)是解決P2P平臺信息不對稱最有效的解決方式。

    參考文獻:

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