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(shí)際運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)也很難進(jìn)行度量及管控，主要體現(xiàn)為信用風(fēng)險(xiǎn)、流通性風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)以及市場風(fēng)險(xiǎn)等。本文利用CRITRI算法的基本思路來確定評價(jià)指標(biāo)的兩個(gè)客觀權(quán)數(shù)，一是對比強(qiáng)度，二是評價(jià)指標(biāo)之間的沖突性來建立P2P信用風(fēng)險(xiǎn)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(jìn)行了信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。

【關(guān)鍵詞】P2P信貸 風(fēng)險(xiǎn) 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(jī)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(xiǎn)為例，分析P2P借貸中的信用風(fēng)險(xiǎn)，以及相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)量化分析方法。

二、P2P信用風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)

傳統(tǒng)的借貸風(fēng)險(xiǎn)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(jī)構(gòu)無法獲得利息甚至是本金，從而使得金融機(jī)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(xiǎn)管控中具體到信用風(fēng)險(xiǎn)則是指兩個(gè)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(jī)構(gòu)造成運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。具體到P2P的信用風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)而言，主要具備以下特點(diǎn)：

（一）信息的核準(zhǔn)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(zhǔn)都相對困難。借款方只能通過P2P借貸平臺對貸款方進(jìn)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(zhǔn)完全依賴于P2P借貸平臺，因此其信息的真實(shí)性完全依賴于P2P平臺進(jìn)行，信息在傳遞的過程中由于增加了一個(gè)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(shí)性影響效應(yīng)則會(huì)進(jìn)一步放大，信息不對稱的影響會(huì)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(shí)信用信息方面也顯得更加困難。

（二）脆弱性強(qiáng)

P2P的信用風(fēng)險(xiǎn)相對于傳統(tǒng)金融的信用風(fēng)險(xiǎn)而言更加脆弱。由于P2P借貸依托于互聯(lián)網(wǎng)平臺，其財(cái)富的聚集相對而言更加便捷，可以將社會(huì)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(zhǔn)確的信息會(huì)快速的傳達(dá)，而錯(cuò)誤的信息也同樣會(huì)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(shí)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(xiǎn)。

（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(huì)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(xiǎn)的辨識和管控更加困難，直接降低了P2P借貸的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。

三、P2P風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)

（一）P2P信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)選取

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

1.品牌指標(biāo)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(yù)風(fēng)險(xiǎn)，更會(huì)影響到吸納資金的能力。

2.營收指標(biāo)B。營收體現(xiàn)了信貸機(jī)構(gòu)的償付能力以及資金流動(dòng)性，作為最主要的考核指標(biāo)類別，包含三個(gè)主要指標(biāo)：即成交指標(biāo)、營收指標(biāo)以及收益指標(biāo)。成交指標(biāo)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(jìn)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(biāo)和收益指標(biāo)則代表了P2P借貸平臺的營運(yùn)狀態(tài)，營收以及收益越高則相應(yīng)的抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力也更強(qiáng)。

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

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

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

（二）指標(biāo)的評價(jià)方法

本文采用打分的方式對相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)，其具體步驟為：

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

2.求解各項(xiàng)指標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)：

■ （1）

其中avg（x）為原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的平均值，max（x）為最大值，■為打分的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（即步長），每項(xiàng)指標(biāo)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(zhǔn)分，每超過平均值一個(gè)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(xiǎn)評價(jià)方法，可以提高行業(yè)透明度，保護(hù)借貸雙方的切身利益，促進(jìn)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(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，引入基于CRITIC算法的P2P信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，從信貸機(jī)構(gòu)的四個(gè)方面計(jì)入了對應(yīng)的評價(jià)指標(biāo)，并給出了每個(gè)指標(biāo)的評價(jià)方法以及每個(gè)指標(biāo)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(xiǎn)度量提供了具有一定參考價(jià)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(jìn)一步改進(jìn)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(zhǔn)確性則是下一步需要研究的重點(diǎn)。

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(gè)網(wǎng)貸平臺實(shí)時(shí)搜集整理而得。

參考文獻(xiàn)

[1]傅彥銘，臧敦剛，戚名鈺.P2P網(wǎng)絡(luò)貸款信用的風(fēng)險(xiǎn)評估[J].財(cái)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(xiǎn)評估[J].風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)影響因素研究——基于排序選擇模型的實(shí)證分析[J].金融與保險(xiǎn)，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(huì)科學(xué)院產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)所在讀碩士，研究方向：工業(yè)經(jīng)濟(jì)；張雪彬（1995-），女，漢族，山西忻州人，四川省社會(huì)科學(xué)院金融與財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)研究所在讀碩士，研究方向：金融學(xué)。endprint