网络借贷平台信用风险

网络借贷平台信用风险（精选9篇）

网络借贷平台信用风险 篇1

1 引言

中国第一家网络借贷平台 “宜信借贷”于2006年6月成立。其后,国内许多网络贷款平台相继涌现,交易数额不断增加,影响范围不断扩大。然而,2015 年全国已经超过600家P2P平台倒闭跑路,121家平台提现困难,比如 “中融资本”卷资跑路,致使投资者共损失1.7亿元。

从投资者角度看,P2P政策法律的不确定性、社会信用体系的不完善、从众心理等原因导致投资者不能做出最有效的投资决策。因此,本文通过RS粗集理论与神经网络构建信用体系,便捷科学地辅助投资者在大数据背景下更精准地进行平台的选择。

2 文献综述

孙同阳和谢朝阳(2015) 通过实证分析构建决策树模型,发现了P2P网贷的信用评级的重大缺陷,过度依赖线上认证而不关注延期还款的行为,缺乏识别欺诈的技术机制。波兰数学家Pawlak于1982年首先提出了粗糙集合理论(Rough Set,RS粗集)。由于许多经济管理问题是结构化与非结构化问题,所以它们的数据集是粗糙的,也就是指数据集中的数据符合统一特征而又分别属于不同概念。

王晶晶和王剑(2015)指出,人工神经网络(Artificial Neutral Network,ANN)是模仿人脑工作方式而设计的一种机器,它通过对人工神经网络的训练来记忆人们的经验知识,所以它分为学习与预测两个过程,将收集的经验数据训练好后输入预测样本的数据,让神经网络输出结果,从而进行辅助决策。借鉴国内研究的经验,我们在将P2P平台数据指标训练好后用神经网络输出2015年10月预测样本的结果,并与真实情况对比,为投资者选择平台提供参考。

3 粗糙集理论与指标选取

3.1 适用原因

粗糙集分析方法本身不需要先验知识,这对新兴的P2P平台数据来说是比较适用的,因为粗集只需利用数据本身提供的信息就能够挖掘重要的属性。同时,它能表达和处理不完备信息,能在保留关键信息的前提下对数据进行化简并求得知识的最小表达,能从P2P平台提供的经验数据中获取较高精度风险评估结果。

3.2 粗糙集理论的数学表达

粗糙集理论认为在大数据的处理背景下,知识具有对对象进行分类的能力。这样知识就可以理解为,使用等价关系集合R对论域U进行划分,划分的记过就是知识,用U/R表示。为了描述知识的确定程度,粗糙集理论还引入了 “上近似”和 “下近似”,设对于每个子集X∈U和一个等价关系R对U的划分为U/R,那么X的 “下近似”为:

“上近似”为:

3.3 指标的选取

目前,参与粗糙集训练的P2P网络借贷平台的指标全部源于网贷之家,总共有4大类指标,共18种。

注:数据来源于2014年9月7日—2015年9月7日网贷之家。http://shuju.wangdaizhijia.com/.

各指标的重要程度表示为e (X3)=0.12,e (X8)=0.027,e (X13) =0.273,e (X14) =0.273,e (X18) =0.75,由此可以得出资金杠杆X18对D影响最大,前十大借款人待还金额占比X13,时间加权成交量X14次之,人均投资金额X8再次,平均借款期限X3对D影响相对最小。

以下利用这5项作为P2P平台信用风险评价的关键指标,采用神经网络方法对P2P平台进行风险评估。

4 P2P平台的神经网络评估

4.1 适用原因

互联网大数据背景下,神经网络强大的非线性拟合能力,可映射复杂的非线性关系,尤其是在处理像P2P平台多样的数据指标的时候,体现出了处理速度快、记忆能力强、学习规则简单的优势,便于计算机量化问题和表达结果。

4.2 评估结果

输入处理后的待评30家平台的单项指标,利用已训练好的网络进行指标组合,获得平台信用风险评估的评价值。

由于数据过于庞大,只展现一部分的数据与结果,对比30家平台的实际信用状况,本文方法准确预测的有25 家,正确率超过70%,说明本文所用的基于粗集和神经网络的P2P平台的信用风险评价方法是可行的, 也具有较高的精度。

5 结论与建议

5.1 理论应用的局限性

(1)通过知识约简筛选指标时具有一定的主观性。由于指标约简的方案比较多,所以我们选择的是依赖度较低、数量最少并保证涉及各分类依据的指标,但是这些指标并不一定会得到投资者自身的认同。

(2) 与层次分析法、 因子分析法相比, 本文所用的粗糙集理论及神经网络方法需要比较庞大的数据库来筛选指标,所以需要花费投资者较多的精力去收集尽可能多的数据。

5.2 对投资者的建议

(1)关注平台时间加权成交量。借款时间越长或成交量越高会使得时间加权成交量变大,平台收入的佣金也将提高,则平台自身资产将增多,资金杠杆也相应平衡。这就意味着平台应对风险的能力加强。

(2)平台人均投资金额不是越多越好,仍然需要通过投资分散化降低非系统风险。尤其在特定时刻,不同投资的涨跌相互抵消,因此投资组合是降低投资风险的有效方法。

5.3 对平台的建议

(1)控制资金杠杆,减少次贷或巨额贷款,使平均借款期限趋于合理。一旦或有负债因为借款人不能及时偿还贷款转变成企业的负债,那么过高的待收杠杆导致的过度举债,将会影响企业总体的经济效益。

(2)学习借鉴国外完善的风险管理体系。国内P2P平台风险控制体系仍然处于在建阶段,预警方面可以学习国外基于神经网络的Adaboost的强分类器设计的财务预警模型,一旦系统运行偏离预期目标, 可以及时调整, 防止资金断流。

摘要：在新兴P2P(Peer to Peer)网络借贷平台在全国各地剧增的背景下,平台的信用风险问题也逐渐暴露,因此文章从投资者的角度利用粗集理论(Rough Set)寻找最能反映P2P平台信用风险情况的指标进行实证检验,再用神经网络随机对30家平台的信用风险进行度量,最后为投资者的决策与平台自身改善提出建议。

关键词：P2P网络借贷,信用风险评价,RS粗集,神经网络

参考文献

[1]吴莹辉.基于BP神经网络模型的个人信用风险评估研究[J].科技创业,2012(7):33-39.

[2]杨桂元,黄己立.数学建模[M].北京:中国科学技术大学出版社,2008.

网络借贷平台信用风险 篇2

随着互联网的发展，选择在网上进行借贷的人越来越多。谁也没想到，几年前还被看做超前理念的“网络P2P借贷”，在短短几年后，便已在全球掀起一阵普及风潮，令传统电子商务行业的人士也始料未及，不禁感叹互联网之瞬息万变。

目前，网络借贷服务已经在欧美地区形成了相对完善的商业模式。2005年才创建的英国Zopa目前已拥有超过24万注册会员，趁着迅猛的发展态势，Zopa团队还表示将开发Zopa Italy, Zopa Japan, Zopa USA；而在大西洋彼岸的美国，成立于2006年的Prosper发展更为迅猛，目前拥有超过98万会员，超过2亿的借贷发生额，俨然成为全球电子商务行业的新焦点。与此同时，国内借贷网站也突然爆发，各种号称借贷平台、借贷中介、P2P小额贷款的借贷网站层出不穷。

P2P（个人对个人）网络借贷因为拥有阳光透明的借贷程序，对抵制高利贷，扶持创业有着非常积极的促进作用。国内著名经济学家茅于轼在谈及P2P网络借贷时，表示：个人对个人的借贷风险很小，民间借贷对整个金融体系起着至关重要的作用，因此应该尽快立法，监管部门也应该从防范转为鼓励，给民间借贷一个发展方向。尽管如此，网络借贷也始终摆脱不了两个备受关注的焦点：安全和效率。目前，在国内如此多的P2P借贷平台中，到底各自的操作模式

有何特色，安全保障机制如何。综合国内各大借贷网站的特点，观察网贷行业已久的兴趣小组特整理出目前国内P2P（个人对个人）借贷网站的大致情况，以供大家参考。A:

阿里小贷（总部：杭州市 网址：http:///）口贷网尚处于内测期，团队创新能力较强，除页面设计新颖外，口贷网还开发了商场、公益等功能，并与保险公司创建了债务承保机制，有一定潜力。L:

乐融巴巴（总部：乌鲁木齐 网址：http://）只针对江浙地区的用户放款，模仿红领模式，地域性较强。

网速贷（总部：惠州市 网址：http:///）网址处于内测期，未正式上线。X:

信互贷（总部：杭州市 网址：http:///）公司为富泰金融集团成员，比较有实力，据说由于比较多签约的投资个人，对于评级到C级别的借款人。

808信贷（总部：淮安市 网址：http:///）针对大学生借贷的P2P平台，与鼎力贷同为一家投资公司创建，投资需联系管理员。

信而富（总部：上海市 网址：http:///）线下P2P借贷平台，由四家公司（管理、营销、逾期服务、账务服务）组成，有一套风险预防机制。Y:

网络借贷平台信用风险 篇3

关键词：P2P网络借贷平台;风险分析;应对策略

一、我国P2P网络借贷平台概述

1.P2P网络借贷平台的概念及发展现状。P2P（Peer-to-Peer lending）是互联网金融的一种重要形式，指的是通过网络平台，有理财意愿的人可将闲余资金信贷给有资金需求的人，而平台自身只是作为一种交易中介，匹配借贷信息、撮合双方意愿，并收取一定比例的服务费用。[1]我国首家网络借贷平台—拍拍贷于2007年成立。2011至2012年，P2P平台进入快速发展期，各家P2P平台如雨后春笋般成立，到了2013年，P2P平台每天以1—2家上线的速度爆发增长，全年平台数量为523家，成交额达到897.1亿元。截至2014年年底，P2P平台数量达1575家，全年成交额突破2500亿元。

2.P2P网络借贷平台的模式。P2P网络借贷平台的典型模式有以下三种：第一种是纯信息平台模式，典型代表是拍拍贷。特点是P2P平台只是提供中介平台服务，不承担担保责任，借款人违约造成的损失由投资人自己承担。第二种是债权转让模式，典型代表是宜信。宜信的债权转让模式是流转人[2]作为第一出借人，将个人自有资金借给需要借款的用户，并签署《借款协议》，取得了债权，公司再把流转人获得的债权进行拆分，打包成类似固定收益的组合产品，以组合产品的形式销售给投资者，债权转让出去。[3]第三种是担保模式，典型的是金开贷。金开贷在与担保公司合作时，开设该公司的保证金账户，要求其根据综合授信规模预存入风险保证金。除此之外，金开贷参考融资担保公司，将营业收入的60%作为未到期责任准备金。保证金及准备金专款专用，交由第三方托管，以应对合作机构不能及时代偿的风险。

二、我国P2P网络借贷平台所面临的风险

银监会于2011年发布的《人人贷有关风险提示的通知》指出，P2P贷款平台主要存在七大风险和隐患：影响宏观调控效果;容易演变为非法金融机构;业务风险难以控制;不实宣传影响银行体系整体声誉;监管职责不清;贷款质量低于普通银行类金融机构;开展房地产二次抵押业务存在隐患。[4]具体而言，P2P平台的风险主要体现在以下三个方面：

1.主体不明引发的风险。主体不明引发的风险具体而言就是P2P平台的法律性质不明确所带来的风险。在实际运营的过程中，P2P平台已不仅仅是一个单纯的信息提供平台，而已经成为一种金融理财平台，投资者通过P2P平台获取比银行理财产品更高的收益率，从而达到其投资收益的目的。从这个角度看，P2P平台俨然具有了金融机构的性质，但又绝对不能等同于金融机构。法律定位的不准确、相应法律规范的缺失，使P2P平台疏于监管，风险亦随之而来。

2.主体行为引发的风险。这类风险主要表现为集资诈骗、兑付危机、担保风险。被称为P2P平台第一案的东方创投非法吸收公众存款就是这一风险的典型例证。P2P平台由于准入门槛低，投融资双方并不直接接触等原因，很容易诱发非法集资、诈骗等风险。

3.监管缺失引发的风险。我国的P2P平台目前面临着“三无”的尴尬境况：无监管机制、无准入机制、无退出机制。我国目前对于P2P网络借贷平台的监管现状是由银监会普惠金融部作为行政监管机构，由中国P2P小额信贷联盟和互联网金融协会作为自律机构。到目前为止，行政监管规范仍旧缺失，完善的监管机制尚未形成，加之准入机制和退出机制的缺失，风险极易发生。

三、我国P2P网络借贷平台的风险应对策略

1.明确地位，完善立法。对P2P网络借贷平台进行准确的定位是进行规制的前提。P2P网络借贷平台作为互联网金融发展的一种新模式，亟需法律明确其合法身份，规范其经营发展，消除其存在的法律风险。[5]呼吁《放贷人条例》及规范P2P行业的法律法规尽快出台，以此保障网络借贷中介平台的健康发展，为借款人、贷款人、网络借贷平台等主体提供解决纠纷的救济途径。

2.加强资金管理，遏制非法集资等犯罪现象。与传统借贷不同，P2P网络借贷是通过P2P平台进行资金的融通与流转，借贷双方并不直接面对面。因此，对资金的管理尤為重要。建议对平台运营过程中的资金来源、托管和结算等方面进行监管。从资金安全性的角度考虑，P2P平台应建立客户资金和自由资金隔离制度并与第三方存管机构合作，将客户资金交与第三方机构托管。这样一来，可以确保资金的安全性，防止平台非法挪用客户资金和非法集资等犯罪行为发生。

3.加强监管，控制风险。建议从银监会的监管、行业自律组织的监管、P2P平台内部监管这三个方面分别加强监管。在强化监管的过程中，应处理好行政监管与自律监管的关系、机构监管与功能监管的关系、信息披露与隐私保护的关系、风险防范与金融创新的关系。同时，还应对P2P网络借贷平台的准入和退出进行监管，在各个环节控制风险的发生。

四、结语

P2P网络借贷平台虽在快速发展的过程中暴露出了一些问题，但只要加强监管，鼓励和引导行业健康发展，P2P仍可发挥辅助传统金融、服务小微企业、推广普惠金融的作用。

注释：

[1]贾希凌、马秋萍：《P2P网贷平台的主要风险及防范策略》，《上海商学院学报》2014年第2期，第23页.

[2]注释：流转人一般是法定代表人或高管.

[3]张影、焦娇、李峰：《P2P网贷债权转让模式的法律风险与防范》，《中国银行法学研究会2014年会暨全面深化金融改革及两岸金融合作发展法制促进研讨会论文集》，第475页.

[4]转引自张文晴：《我国P2P网络借贷平台的合法性界定及法律监管》，《法制与社会》2015年第5期，第138页.

[5]中信银行法律保全部课题组：《P2P网络借贷业务的法律风险分析及监管建议》，《中国银行法学研究会2014年会暨全面深化金融改革及两岸金融合作发展法制促进研讨会论文集》，第665页.

参考文献：

[1]贾希凌、马秋萍：《P2P网贷平台的主要风险及防范策略》，《上海商学院学报》2014年第2期.

[2]董鹏、陈智慧：《我国P2P网络借贷平台发展研究》，《青海金融》2015年第6期.

[3]王敬慈：《P2P网络借贷平台的风险控制研究》，《财经界》2015年第2期.

[4]张文晴：《我国P2P网络借贷平台的合法性界定及法律监管》，《法制与社会》2015年第5期.

[5]陈向聪：《P2P网络借贷在我国发展面临的法律风险及其规制》，《海峡法学》2014年第4期.

P2P网络借贷个人信用风险评估 篇4

P2P网络借贷起源于P2P借贷,是指贷款人与借款人之间通过网络借贷平台而不是金融机构进行贷款交易,是互联网和P2P借贷相结合的一种新型金融服务模式。P2P网络借贷行业发展迅速,平台数量和交易额发展呈快速增长的趋势,国内P2P平台从2009年的9家增长到2014年约2 358 家,贷款余额约1 386.72 亿元。行业快速发展,风险也随之暴露,其中借款人的违约给P2P网络借贷平台和贷款人造成了严重的损失,个人信用风险已经成为P2P网络借贷平台面临的主要风险。目前大多数情况下贷款人无法了解借款人的信用状况,也无法在贷前对借款人的信用状况做出客观的评价。鉴于此,本文尝试构建一个评估P2P网络借贷个人信用风险的模型,使贷款人和网贷平台能够更好地了解借款人的信用状况,降低损失发生的可能性。

二、文献回顾

国内外已有不少有关P2P网络借贷信用风险的研究。Freedman(2008)指出,为了成功贷到自己所需的金额,借款人通常不会提供对自己不利的信息,甚至会利用虚假信息进行贷款,致使贷款人将贷款投向风险高的借款人,使贷款人遭受损失的可能性增加。王嵩青等(2014)认为,P2P网络借贷平台无法借助金融信息基础数据库来降低信息不对称引起的信用风险,同时平台的高利率加重了借款成本,可能使借款人无法按期还本付息,加剧了借款人的违约风险。在信用风险的影响因素方面,Emekter等(2015)指出信用等级在评估P2P网络贷款违约风险中发挥着重要作用,信用等级越低的借款人发生违约风险的概率越高。肖曼君等(2015)从借款信息、历史表现以及个人特征等方面对P2P网络借贷信用风险的影响因素进行了研究,结果表明借款人的性别、年龄、认证等级等都会对其信用风险产生重要影响。

越来越多的学者在进行风险评估的研究时倾向于选择利用BP神经网络来构建相关模型。BP神经网络是一种基于误差反向传播算法(BP算法)的多层前向神经网络,可以实现任意线性或非线性的函数映射,包括输入层、隐含层、输出层,能够发现存在于未知模式的大量复杂数据中的规律,在处理非线性系统方面比传统的评估模型具有明显的优势。陈朝晖等(2011)选择BP神经网络构建模型进行商业银行信用风险预警分析,并达到了88%的准确率;许美玲等(2014)根据村镇银行信用风险的影响因素选取了12项风险指标,并将贷款质量作为输出值,构建了BP神经网络风险预警模型,模型的输出结果与样本数据非常接近,证明了该模型的合理性。

通过以上文献回顾可知,P2P网络借贷平台面临的个人信用风险是指借款人由于自身原因无法按期偿还贷款造成违约的可能性,主要受借款人自身条件、还款能力以及历史表现等非系统性因素影响,P2P网络借贷信用风险多为非系统性风险。鉴于BP神经网络可以处理任意类型的数据及具有较高的准确率,本文拟选择利用其构建P2P网络借贷个人信用风险评估模型。

三、P2P网络借贷个人信用风险的影响因素

根据P2P网络借贷个人信用风险的定义,其影响因素主要来自于借款者本身,包括借款者自身的客观条件、还款能力以及历史表现等。

1. 借款人自身的客观条件对信用风险的影响。随着年龄的不断变化,借款人的违约率也会产生变化。一般而言,30 ~ 45岁的借款人经济收入较稳定,其发生违约的风险概率较低;年龄较小的借款人储蓄意识较薄弱,难以养成良好的消费习惯,其发生违约的风险概率较高;而年龄较大的借款人收入水平较低,突发消费较多,其违约风险也相对较高。相对于女性来说,男性通常具有更大的社会经济压力,其经济状况的变数较大,发生违约的可能性较大。借款人婚姻状况的改变会导致家庭收入结构的变化,相应的还款能力也会发生改变。已婚的借款人经济情况相对于未婚的借款人来说更加稳定,信用相对较高。一般而言随着文化程度的提高,个人素质、工作能力和专业知识水平也会更高,所以文化程度较高的借款人较文化程度低的人有更强的还款能力,发生道德风险的几率更低。

2. 借款人还款能力对信用风险的影响。借款人的还款能力越强,违约风险越低。借款人的工作时间越长,对自身行业或工作的熟悉程度越高,该指标有助于判断其收入稳定性和经营能力,从而判断其还款能力。借款人是否有房或者车,直接反映其经济实力,从侧面反映其还款能力。借款人月收入是借款人的主要还款来源,也是其实际的现金流,能够直接反映其还款能力。

3. 借款人的历史表现对信用风险的影响。借款人在此次借款之前成功借到资金的次数越多,表示其信用等级越高,发生信用风险的概率越低。借款人在借款的时候会选定还款方式,其中不能按期还款的次数称为逾期笔数,逾期笔数多代表着借款人的信用状况较差,发生违约的可能性较大。

四、P2P网络借贷平台个人信用风险评估模型的构建

1. 样本选取。本文从我国成立较早且经营模式是无抵押无担保的人人贷平台交易数据中选取119 组借款人信息作为本次研究的样本,包含29个违约借款人的信息。样本选取时间截至2015 年3 月24 日。将从P2P网络借贷平台选取的119条借款人信息进行指标梳理,并根据指标取值表对借款人信息进行了量化,方便进行模型数据输入。P2P网络借贷平台通常将借款人的信用从高到低划分为七个等级:AA、A、B、C、D、E、HR,本文对其取值依次为1、0.9、0.8、0.7、0.6、0.5、0.4,并将其作为模型的期望输出值。

2. 指标选取。P2P网络借贷平台的特点之一就是借款人提供的个人信息较为简单,一般包括个人身份信息、基本财产状况、年龄、学历等基础情况,然后通过第三方认证平台对借款人提供的信息进行认证。根据P2P网络借贷平台的特点,结合P2P网络借贷平台个人信用风险的影响因素,可将借款人的基本资料归整为年龄、性别、婚姻状况、文化程度、工作年限、月收入范围、房产状况、是否购车、借款成功次数、逾期笔数,并将其选定为风险评估指标。

本文参考商业银行个人信用评级的取值标准,结合P2P网络借贷平台的自身特点,对每一个指标的具体取值如表1所示。

3. BP神经网络模型的构建。在将BP神经网络应用于P2P网络借贷个人信用风险的评估时,模型的输入应为评估指标,本文拟选定10 个指标对P2P网络借贷平台个人信用风险进行评估,因此输入层节点数设定为10;模型以借款人的信用等级作为输出值,输出层节点数确定为1,输出值为模型实际输出值。根据最常用的公式设置隐含层个数:

其中:k为隐含层节点数;n为输入层节点数;m为输出节点数;a为常数,a∈[1,10]。隐含层的节点数需要在不断训练的过程中根据结果确定最优数。其他参数设置如下:目标误差值设为0.000 01,最大训练迭代次数设为1 000次,其他采用MATLAB7.0软件工具箱默认参数。

4. 模型训练过程和结果。在训练过程中,本文选取119 条借款人数据中的前109 条作为训练数据,其中含有26 个有违约记录的借款人。调用MATLAB7.0 软件BP神经网络工具箱训练样本,模型样本在训练过程中不断优化调整,最终确定隐含层节点数为10,因此将BP模型结构优化为(10,10,1)。

运行MATLAB7.0,通过29 次迭代,误差达到预期目标,由此可见,BP神经网络模型训练时间较短,模型较优。训练结果如图1所示。

BP神经网络模型在训练过程中的误差大概服从正态分布,达到了预期目标,情况良好;109条样本期望输出值和实际输出值的分布情况如图2所示,其中黑点表示网络的输出结果,“△”表示期望输出值,拟合系数较高,拟合情况良好。

5. 模型仿真过程和结果。训练及拟合完成后,对经过训练生成的神经网络模型的预测结果进行验证,将第110~ 119 条数据作为验证数据,其中有违约记录的借款人样本为3 个,无违约记录的借款人样本为7 个。输入第110 ~119条验证数据后,期望输出值和模型输出结果对比如表2所示。

由表2可以看出,模型根据109条借款人信息数据进行训练和学习后,对仿真数据预测的输出结果和期望输出结果基本一致。根据BP神经算法建立了P2P网络借贷平台个人信用风险评估的神经网络模型,通过对输入的借款人数据的训练和学习,不断调整连接各层的权值和阈值,最终确定输入和输出之间的内在联系,进而使构建的模型具有了对P2P网络借贷个人信用风险的评估预测能力,且准确率较高。

五、结论

本文在分析P2P网络借贷个人信用风险影响因素的基础上,根据P2P网络借贷的特点,将借款人年龄、性别、婚姻状况、文化程度、工作年限、月收入范围、房产状况和是否购车、借款成功次数、逾期笔数等选为评估指标并取值,构建了基于BP算法的神经网络模型,对其信用等级进行预测。本文选取样本数据以及验证数据的数量不够大,可能会导致实验结果有向好的偏差,但训练仿真的结果表明,该模型适用于对P2P网络借贷个人信用状况的预测,可以作为贷款人在贷前对借款人信用状况做出客观评价的简便方法。

参考文献

王嵩青,田芸,沈霞.征信视角下P2P网贷模式的信用风险探析[J].征信,2014(12).

Emekter R.,Tu Y.,Jirasakuldech B.,Lu M..Evaluating credit risk and loan performance in online Peer-toPeer(P2P)lending[J].Applied Economics,2015(1).

肖曼君,欧缘媛,李颖.我国P2P网络借贷信用风险影响因素研究--基于排序选择模型的实证分析[J].财经理论与实践,2015(1).

网络借贷平台信用风险 篇5

金融,作为现代经济的核心,是区域经济发展的“第一推动力”,由于它具有强大的杠杆功能,能够使地区经济发展的原动力,以乘数效应推动经济的增长。随着互联网在全球的普及及广泛的应用,互联网金融也伴随着互联网技术的不断提升而迅速发展起来,从余额宝到P2P网贷,P2P行业如雨后春笋般地迅猛发展起来。至2015年底,全国P2P网贷平台达到了2595家,比2014年增加了1020家,然而,至2015年底,大量的问题平台也相继出现,多达896家,几乎每个月都有一些P2P网贷平台倒闭、跑路,还有很多P2P网贷平台发生大量坏账的情况,其中一个主要的原因在于,很多P2P网贷平台没有专门的审核人员对借款人的信用风险进行评估,没有对借款者的基本情况、信用状况、还款能力进行系统的审查。因此,信用风险就成了目前P2P网贷中最为关键的问题,构建一套行之有效的借款人信用风险评价体系对P2P网贷平台的生存和发展显得尤为重要。因此,本文通过构建P2P网贷借款人信用风险防范体系,有效的控制信用风险,防微杜渐,使得互联网金融行业能够更健康的发展。

1 文献综述

信用风险,又称为违约风险,是信用交易过程的不确定性,是指在交易的过程中,由于交易的一方未能按时履行合约义务,而给交易的另一方带来经济损失的风险。本文研究的信用风险,主要是指P2P网络借贷的借款人未能按时还本付息,从而给贷款人带来经济利益损失的风险。国内,很多学者对网络借贷中借款人风险作出研究。姚凤阁、隋昕(2016)根据我国网络借贷平台中“拍拍贷”网站中2014年4月至2015年8月的借款人信息数据,研究分析了借款人信用等级、投标成功次数、投标流标次数、借款总额、利率、期限、每月还款、用户年龄、性别等9个指标对网络借贷平台中借款人信用风险的影响。顾慧莹、姚铮(2015)使用WDW上海直营店的运营数据考察了借款人信息与其违约行为之间的关系,找到了借款人违约的关键因素并确认了其可信度,利用Logistic回归模型和Cox回归模型,研究外地户籍、已婚和历史违约记录、债务收入比、家人知晓借款和借款目的真实性、平台的信用评级指标与借款违约率和违约速率的关系。

2 信用风险实证研究

本文将影响借款人违约风险的因素指标被分为5类,借款者的基本信息包括借款人的性别、婚姻状况、年龄;贷款状况包括借款人的贷款周期、贷款金额;借款者还款能力包括借款者所从事职业、所持有的财产状况;借款者还款意愿包括借款者的历史违约记录、信用等级;贷款担保包括借款人是否提供亲人担保。

假设A1:性别:研究表明男性借款者的信用风险比女性高。因此,男性借款人与借款违约率成正相关关系。

假设A2:婚否情况:研究认为已婚借款人的信用风险要比单身借款人低。因此,单身借款人与借款违约率成正相关。

假设A3:年龄:研究表明,借款者的信用风险与年龄呈现出双峰曲线的关系,即刚步入社会的借款人和36岁左右的借款人违约率高于其他群体。因此,借款者年龄与借款违约率成负相关。

假设A4:贷款周期:贷款的期限越长,面临的不确定性因素越多,违约性越大。因此,贷款周期与信用风险成正相关。

假设A5:贷款金额:贷款金额越大,违约性越大,因此,与信用风险成正相关变动。

假设A6:从事职业:借款人的职业可以反映借款人收入的稳定性和借款者还款能力。借款人的职业稳定性与借款违约性成负相关。

假设A7:财产状况:借款人的财产越多,偿还能力相对较强,信用风险较低。因此,借款人的财产与借款违约性成负相关。

假设A8:历史违约记录:由借款者所提供的银行信用记录和人民银行征信报告共同决定。因此,借款人的历史违约记录与借款违约性成负相关。

假设A9:信用等级:有平台根据借款者的借款规模、借款记录提供,因此,信用等级越高,信用风险越低,从而与信用风险成负相关关系。

假设10:亲友担保:担保人可以帮助借款人还款,降低本金损失,因此与违约率成反向变动关系。

2.1 样本和研究变量

根据本文研究目的,对某财富公司获取的360条样本数据进行帅选合并,按照标的的状态,分正常还款的交易共305条和违约交易交易共55条。在对变量进行处理时,将正常还款情况赋值为0,违约还款赋值为1,因此因变量只存在两种状态:即正常为0、违约为1,见表1。

2.2 自变量描述性统计

表2对所有自变量进行描述统计分析,并对虚拟变量进行卡方检验,结果显示,借款违约者和非违约者在婚姻情况、历史违约记录、房屋产权、亲人担保和借款人信用评级上有显著差异。

2.3 实证分析

根据表2中借款人婚姻状况、历史违约记录、房屋产权、亲人担保和借款人信用评级显著相关性指标,建立具体回归模型为:

R(信用风险)=βX1+βX2+βX3+βX4+βX5+ε

本文采用logistic回归模型研究上述5个变量变动对信用风险的影响,结果见表3。

2.4 结论

借款人的婚姻状况是影响信用风险重要的因素。本文研究的财富公司为是线上线下综合的网络借贷平台,其线下更加容易核实借款者的基本信息,表3中结果显示,已婚者的借款违约率要高于单身借款者,这与假设2正好相反,这可能是已婚借款者家庭压力较大,收入单一,所以违约率较高。

注:进行卡方检验.***:1%水平上显著%,**:5%水平上显著,*:10%水平上显著.

房屋产权与信用风险有显著的相关性,有房屋产权者,还款能力及还款意愿比无房屋产权者要强,因此,房屋产权与信用风险成负相关,与假设8相符。

历史违约记录对信用风险有显著影响,且成正相关关系,这与本文的假设9一致,说明曾经有违约记录的借款人再一次违约的可能性较高。

借款人信用等级与信用风险呈显著负相关,由于信用等级评分低的借款人其信用水平比较低,在借款之后更容易发生违约行为,信用风险就越高,相反,信用等级评分高的借款人,其发生违约行为的概率较低。

亲人担保作为一个测量指标,对衡量信用风险有较为重要的作用,研究表明,由于有亲人担保,就算出现借款人违约,担保人也为其偿还债务,所以违约率较低。

3 防范信用风险的措施

第一,建立多渠道的信息认证模式。目前,大部分P2P平台更多关注的是借款人的款能力,特别审查的是借款人目前的经济状况,却忽视了借款者的还款意愿。一方面,由于还款意愿主要涉及借款人的道德品质,难以量化,另一方面,P2P平台对借款人的基本情况占有的排他性,使得信息不对称,其他平台审查信息会加大各自的成本。因此,为进一步降低P2P平台之间的审核成本,同时,增强借款人信息的可信性,P2P行业应加强与其他平台、政府、社交网络的信息合作,建立多渠道信息认证模式。

第二,建立综合的信用评级指标。目前的信用评级主要是依靠审核人员的人为的主观判断,较为简单,未能形成一套完整的、综合的信用评级体系。因此,P2P平台可以借鉴西方较成熟的信用指标体系,如,5C、5P准则等,并根据借款人的综合信息建立规范化、定量化的信用指标体系。

第三,建立动态的监管系统。由于借款者的信用风险,主要集中在借款过程的中后期,因此,P2P平台要加大对借款人进行中后期的动态监控,将违约现象遏制于萌芽,到期后及时请求借款人归还借款。

参考文献

[1]顾慧莹,姚铮.P2P网络借贷平台中借款人违约风险影响因素研究——以WDW为例[J].上海经济研究,2015.

[2]姚凤阁,隋昕.P2P网络借贷平台借款人信用风险影响因素研究——来自“拍拍贷”的经验依据[J].哈尔滨商业大学学报(社会科学版),2016.

[3]赵骥琪.P2P网络借贷个人信用风险评估[D].北京理工大学,2015.

网络借贷平台信用风险 篇6

关键词：P2P网贷平台,模式,风险,研究

P2P网络借贷作为一种新型的借贷组织模式近几年来在我国得到了快速发展,其内涵是利用互联网信息技术将资金供求双方的信息进行整理和汇总,通过互联网平台为借款人和贷款人实现资金融通的一种直接融资模式。P2P网络借贷与传统金融业互为补充,不仅降低了资金供求双方的交易成本,而且对丰富资金出借者的投资渠道,满足借款人的融资需求,填补金融服务空白等方面发挥了积极作用。但自2013年以来,随着P2P网络借贷的快速发展,与P2P网络借贷平台相关的诸多金融风险也随之暴露了出来。主要表现在平台倒闭、提现困难、卷款跑路等方面。但其最核心的问题在于我国P2P网贷平台的发展没有一个明确的法律及行业界定。从实际发展情况看,我国P2P网贷平台既无明确准入标准,也无健全监管体系,如果不从法律法规制定、行业自律、监督管理及保险制度等方面来规范其发展,必然会对我国金融体系的安全和稳定产生不良影响。

一、引言

P2P网络借贷平台源于传统的小额信贷,起源于欧美地区,其作为舶来品在社交网络中产生。全球第一个P2P网络借贷平台Zopa于2005年3月在英国成立。随后,另外两个P2P网络借贷平台Prosper和Lending Club在美国成立。现阶段,P2P网络借贷行业内比较受关注的是美国的Prosper和Lending Club,它们运营与管理较为规范,相关监管规章制度及措施较为健全,信息披露机制也较为完善,其中Lending Club发展较好。

我国第一家P2P网络借贷平台———拍拍贷于2007年成立,虽然起步较晚,但发展较快。特别是自2013年以来,我国P2P网络借贷平台呈现出快速发展趋势,无论在数量上还是交易金额上都呈现出快速增长的态势。据网贷之家数据显示:截止2016年4月末,我国P2P网络借贷平台数量已达4029家,平台累计增长率达0.69%。从月成交量看,截止2016年4月末,我国P2P网络借贷平台成交量达1430.91亿元,环比上升了4.90%,较去年同期增长2.59倍。从年成交量看,截止到2016年4月末,我国P2P网贷平台历史累计成交量达18881亿元,年累计成交量达到5228.97亿元,较去年同期累计增长3.01倍。从以上数据可以看出,经过几年时间的发展,我国P2P网络借贷平台已发展到具有一定的规模,并产生了相应的社会效应,其影响力也不断扩大,对个人及小微企业起到了较好的融资效应。

但在P2P网络借贷平台快速发展的过程中,也暴露出不少问题。特别是P2P平台所衍生出来的金融风险也逐渐显现出来,部分P2P网络借贷平台出现了操作违规、提现困难、卷款跑路等一系列问题,使投资人的权益产生了很大损失。据网贷之家数据显示:截至2016年4月末,我国P2P网络借贷平台累计停业及问题平台已达1598家,较上年末增加了335家,占平台数量的比重达39.66%,当月新增问题平台75家。

二、相关文献

伴随着国内P2P网络借贷平台快速发展,平台所产生的社会效应及风险程度也随之扩大。国内外学者也逐渐意识到了这一点,分别从发展模式、风险及监管体系构建等三个方面对P2P网络借贷平台进行了研究。目前,在学术界内主要有以下几个观点:

2011—2014年,我国学者莫易娴对国内P2P网络借贷平台发展模式进行了分类、比较了各模式的优缺点,对P2P平台发展趋势进行了预测,提出了P2P平台在发展过程中所面临的非法集资、洗钱及资金链断裂等方面的风险。2011年,吴晓光等学者认为P2P网络借贷平台在交易过程中存在资金池及资金挪用风险。2013年,刘丽丽则从监管角度出发,认为P2P网络借贷平台存在一定风险,需从法律上明确其地位,从监管体系的构建上加强对其监管。2014年,王嵩青立足征信视角,分析了P2P网络借贷平台存在的问题,并提出了将P2P平台纳入征信管理的建议,从征信管理的角度防范P2P网贷平台所产生的风险。而国外学者Davis K.E.和Gelpern A则分别从行业自律和金融机构的角度出发,重点论述了加强P2P网络借贷平台监管的政策建议,特别强调了国家与国家之间应加强合作,加大对跨国P2P网络借贷平台的监管。

三、P2P网络借贷平台发展模式

经过几年迅速发展,P2P网络借贷平台先后经历了不同发展形式,但从其业务运营的特点来看,主要有三种模式:中介平台交易模式、准金融机构模式和信贷资产证券化模式。

1. 中介平台交易模式。

中介平台交易模式是指P2P网络借贷平台作为中介平台,不以任何形式参与借款人与投资人的任何交易,既不提供担保,也不吸收存款和放贷,只为借贷双方提供信息服务并收取相应的服务中介手续费。同时,在进行交易的过程中,不仅规定借款人付息方式和时间,而且还借助网络社区、朋友圈等互联网评价功能,建立起相应的P2P网贷平台信用档案,对借款人的资信情况进行审核。这种模式的优势在于能较好地控制风险,资金供需双方和平台自身的利益能够得到有效保障。此交易模式主要以拍拍贷、宜人贷为主要代表。

2. 准金融机构模式。

准金融机构模式是指P2P网络借贷平台不再是单纯的中介平台,而是参与到借款人和投资者的交易中,成为与他们有权利义务关系的第三方。在此交易模式下,由P2P网络借贷平台或与其合作的小额贷款公司对借款人所提供的基本信息进行审核,并由与其合作的融资担保公司对符合条件的借款人进行担保,并据此确定借贷双方的利率水平,并通过收取借贷双方的利差来获得收入。

3. 资产证券化模式。

信贷资产证券化模式是P2P网络借贷平台将信贷资金通过互联网的方式,先将资金出借给借款人,对所获得的债权进行打包证券化,再以理财产品的形式卖给投资者,通常此类理财产品起售额较低,期限更灵活。在此交易模式下,P2P网络借贷平台中的借款人和投资人不直接签订借款合同,没有直接的债权债务关系,P2P网络借贷平台企业则作为信息交互平台来为借贷转三方提供中介服务。信贷资产证券化模式具有较好的风险控制优势,它使借贷双方能够主动利用P2P平台开展业务,通过拆分组合债权,将债权分成金额和期限,并采取资金和期限的交错、配比等方式方法,去吸收资金,并将吸收来的资金进行拆分和转让。此交易模式主要有宜信贷和人人贷。

四、P2P网络借贷平台风险

与传统融资方式相比较,P2P网络借贷平台在运营过程中面临的主要风险具体表现在法律风险、信用风险和操作风险三个方面。

1. 法律风险。

目前,我国P2P网络借贷平台的业务运营模式仍然处于探索阶段,还没有一套比较完备的法律法规体系来界定其合法地位。同时,国家相关职能部门也尚未就P2P网络借贷平台出台过专门的制度和办法对其进行管理。因此,P2P网络借贷平台面临着极大的政策风险。如:在准金融机构业务模式下,P2P网贷平台已不再是单纯的中介平台属性,它可以提供担保。在信贷资产证券化模式下,借款人和投资人的金额和期限错配,有可能涉及到非法集资和非法揽存等法律风险。

2. 信用风险。

目前,人们在通过P2P网贷平台进行融资的过程中,网贷平台在借贷过程中只是充当中介的角色,为资金需求的双方提供相应的融资信息,并将双方进行配对,为资金出借者和需求者提供融资对接服务。在这一交易过程中,由于网络交易具有虚拟性的特征,使网络借贷平台很难对借款人的真实信息进行核实。

3. 操作风险。

P2P网贷平台在交易过程中,其借贷资金并不能直接从投资人的账户转到借款人账户,其资金的周转必须通过网络平台。而一些网络借贷平台选择通过个人账户划转款项,此时网络借贷平台充当的是第三方支付平台的角色,借贷平台的账户作为出借人和借款人的中间账户使得大笔借贷资金可能停留在中间账户内,这时借贷平台的经营者便控制了沉淀资金的流转,如果其将这些沉淀资金用于较高风险的投资活动,因此可能引发操作风险。

五、政策建议

1. 明确法律地位。

目前,我国针对P2P网络借贷平台业务并没有明确的法律定位。从行业类型看,如果按金融机构的定义看,P2P网贷平台并不属于金融机构。但从平台的功能看,如果P2P网络借贷平台在其发展过程中没有违反相关国家金融管理制度,而且能通过其自身的优势和功能解决了资金供需双方的矛盾,拓宽了社会融资渠道,成为了正规金融机构的有效补充,从这一意义上看,就应该明确其合法的法律地位。因此,建议相关部门尽快出台规范P2P网络借贷平台业务发展的法律法规,明确平台借贷双方的权利和义务,规范平台的交易方式和违约责任,保护平台和借贷双方的合法权益,从法律和制度上促进和规范平台健康发展。

2. 制定准入标准。

目前,英美等欧美发达国家都建立了相对成熟的P2P平台市场准入标准。在美国,网络借贷平台将由美国证券交易委员会进行监管,P2P平台进入市场要由美国证券交易委员会发放牌照。而在英国,P2P平台进入市场要经过英国金融服务局的审核和批准。

3. 加强行业自律。

建议由相关部门牵头建立P2P网络借贷平台行业协会,制定行业信息共享机制,定期披露平台收费、经营情况和与投资者相关的财务数据等方面的信息。同时,明确行业自律标准,对平台进行行业认证,并制定数据、信息、资金安全准则和风险防范等措施,利用行业协会职能,加强、引导和规范P2P网络借贷平台的业务经营行为。

4. 明确监管体系。

目前,英美等国家已明确了P2P网络借贷平台的监管主体,对平台进行法定监管。而我国P2P网络借贷平台的监管体系建设还处于起步阶段,如:工信部门负责对非法信息进行屏蔽,工商管理部门在平台注册登记时进行审验,银监会负责对平台业务进行监管,但相应的监管配套措施还未到位。因此,构建P2P网络借贷平台的核心监管体系,明确央行相应部门监管主体地位,充分利用监管部门的强制性监管、行业监督和民间监督等各类监督机制,构建P2P网络借贷平台监测指标体系,加大对P2P网络借贷平台的监测力度。

参考文献

网络借贷平台信用风险 篇7

一、指标确定与样本选取

(一) 风险指标确定

P2P网贷平台的内部可控的风险主要有信用风险、信息技术风险、操作风险、运营风险、投资风险等内部风险。本文选取了杠杆指标 (L) 、分散度指标 (D) 、流动性指标 (L) 及透明度指标 (T) 指标四个基本覆盖平台可能的内在风险的LDLT指标衡量P2P网络借贷平台风险。

(1) 杠杆指标:表示平台风险承受能力高低的指标, 杠杆积分越高, 平台资金杠杆越小, 风险承受能力越强。

(2) 分散度指标:表示平台借款和投资资金分散情况的指标, 分散度积分越高, 借款人和投资资金分布就越分散, 风险集中度越小, 平台风险相对就越低。

(3) 流动性指标:表示投资人在平台投资资金回收时间长短的指标, 流动性积分越高, 平台投资回收本金时间越短, 能更灵活的退出, 平台变现能力越强, 应付挤兑风险能力越强。

(4) 透明安全度指标:表示平台信息透明度的指标, 透明度得分越高, 平台的信息越开放、越透明, 安全系数越高, 对借款人的审核就越详细, 引发信用风险、操作风险、技术风险的可能性就越小。

(二) 样本选取

本文数据主要通过来源于“网贷之家”联合盈灿咨询发布的2016年月度网贷平台发展指数评级报告。考虑到平台运营的时间和数据的有效性, 笔者选取了离成文时间较近的2016年1月-7月的数据。但由于网贷之家的数据都是分月数据, 没有累计评价数据, 而平台是发展, 相应的月度数据动态变化, 所以, 本文所选的数据是在“网贷之家”联合盈灿咨询对外发布的月度网贷平台发展指数评级报告中的数据的基础上, 进行综合平均, 并剔除数据不连续的平台, 将综合平均发展指数排名前30作为本文的研究对象。具体见下表1。

二、实证分析

(一) 构造层次结构模型

由于实证分析通过确定LDLT指标的权重, 使得出的结果能准确反映P2P网络借贷平台的信用风险、信息技术风险、操作风险、运营风险和投资风险。本文构造的层次结构模型如下图所示:

(二) 构造判断矩阵

根据AHP比例标度表对我们选择的中间层要素与LDLT指标进行重要性比较, 然后构造判断矩阵。 (见矩阵1-6)

(三) 确定LDLT指标要素权重

以上6个矩阵均通过了一致性检验, 通过一致性检验。最后得到LDLT指标要素对P2P风险决策目标的权重分别为:杠杆指标 (L) :0.0973;分散度指标 (D) :0.3684;流动性指标 (L) :0.2522;透明度指标 (T) :0.2821

(四) 确定P2P网络借贷平台综合得分

根据Yaahp10.3的分析结果, 可以看到杠杆指标、分散度指标、流动性指标及透明度指标权重分别是0.0973, 0.3684, 0.2522, 0.2821。根据总风险得分计算公式R=∑λi Ri (i=1, 2, 3, 4) , 将得到权重代入, 得到综合得分R。各平台综合风险控制水平得分如下表。

三、结果分析

总体上来看, 模型的分析结果基本可以反应网络借贷平台的风险水平, 得分越高的平台风险越小, 风控能力越强。总体来看, 综合水平超过70的有拍拍贷、微贷网2家;而银湖网、金开贷、珠宝贷3家综合水平得分在40-50之间。对比上述平台, 发现综合水平得分60分以上平台的风险状态整体良好, 暂时没有爆发大规模风险的可能。得分50-60分间的平台整体上风险状况正常, 但都存在部分问题与风险, 需加以关注。得分40-50分间平台的风险已显现, 部分平台随时可能爆发大规模风险, 需采取措施控制风险。

四、对我国P2P网络借贷平台风险管理的思考

(一) 优先发展本地区业务

由于大多数平风险管理能力较弱, 为避免高的运营成本, 平台不适宜在较大的区域内开展业务。网贷平台应当优先发展本地区业务, 逐步向外拓展。这样不仅可以降低运营成本, 还可以充分利用本地资源开展合作。

(二) 利用网络力量, 防范信用风险

首先可以充分利用社交网络, 扩展信用评分数据来源。随着社交工具的网络化, 可将社交网络上保留的大量个人信息, 包括姓名、电话、身份证号码、圈内人的评价等纳入到信用评价体系中。其次, 可建立行业内黑名单共享机制, 既有助于平台审核借款人的信用状况, 也能对借款人产生压力, 大其还款意愿。

(三) 借助外部力量, 加强风险管理

与村镇银行合作, 解决项目的担保问题以及资金托管问题, 弥补了网贷平台的不足, 保障资金的安全, 大大降低网贷平台的信用风险。与电商合作, 介入供应链融资, 既能解决电商客户的融资问题, 还能有效降低P2P网贷的信用风险。

(四) 加强网络技术, 保护数据安全

为了避免运信息技术风险变现, 以及随时而来的损失, 网贷平台应加大网络安全的投入, 提高网站的安全性。购买服务器, 委托电信运营商处托管;配备不间断电源, 确保不断电, 保证数据传输顺畅。设置双重存储设备, 对数据进行备份;组建专业技术团队进行系统开发与维护。

参考文献

[1]黄震.P2P网贷行业的发展现状与未来趋势[J].经济导刊, 2012年Z3期

[2]张志强.当前我国P2P信贷现状及发展对策[J].华北金融, 2013, 07

网络借贷平台信用风险 篇8

关键词：P2P网贷平台模式,风险控制,金融担保,第三方监管平台

一、引言

P2P网络借贷平台是互联网技术发展到一定阶段后与金融行业相结合的产物,其凭借低门槛,高透明度,交易简单便利,低交易成本等特点,一方面盘活了存量资金,另一方面,满足了中小微企业的融资需求,发挥了积极作用,受到了借贷者的广泛关注及参与。自从世界上第一家P2P网络借贷平台Zopa于2005年在英国上线运营后,许多国家纷纷效仿,出现了prosper、Leading Club等P2P平台。2007 年我国第一家P2P平台拍拍贷建立。2013 年和2014 年,P2P网贷行业在中国呈爆发性增加态势,随后也迎来了风险频发期。发展至今,我国网贷行业正常运营平台已超2500 家,P2P平台数量增速暂时放缓。

在P2P网络借贷平台上,一方是有资金需求的借款人———到期偿还本金,另一方是有闲置资金渴望增值的投资人———获取利息收益并承担风险。平台负责撮合借贷双方的交易,能够同时满足投资人和借款人需求,最后通过收取手续费作为收入。伴随着P2P网络借贷平台的迅速发展,在缺乏监管的情形下,国内许多P2P网贷平台已经不再是纯中介平台,通过虚假宣传、与担保公司或关联公司合谋,涉嫌非法集资或自融,扰乱了金融秩序,损害了投资者利益。一些行业乱象在实践中接踵出现:P2P网贷平台跑路、非法集资、倒闭事件持续上演。只有将P2P网贷存在的风险控制到最低,才能够保障小微企业投资和个人融资的安全,P2P行业也才能够持续健康发展。

二、我国P2P网贷平台主要运行机制及存在的问题

(一)纯中介模式

这种模式是指平台不会将自有资金置于借贷双方的交易事项之中,它主要是为其提供一个能够实现信息交互的服务平台,本身并不会参与到借贷双方的经济利益之中。在纯中介模式中,一种情况是投资方自己来承担贷款的违约风险,平台对贷款违约并不负有相应责任;另一种情况是,借贷双方交易在平台达成之后,平台向借款方收取一定比例的金额作为风险准备金,以其为上限向投资人提供本息保障,平台的自身资金并不会参与赔偿过程。这种模式的平台在我国当前比较少见,拍拍贷就是这种模式的主要代表。

(二)本金保障模式

这种模式的担保方式可以分成两种:一种是以平台自有资金进行担保,另一种是采用第三方担保形式。由于中国的实际国情和行业竞争压力,除了拍拍贷之外,绝大多数网贷平台都会向投资方提供本金或本息保障。当前普遍现象是:绝大部分网贷平台并没有明确说明保障资金或所建立的风险准备金来源何处,也没用详细公示资金动态使用情况以及规模,资金的来源和使用情况遭到质疑。在实际操作过程中,一种是平台以其自身资金来保障投资人的本金或本息,这种平台既承担了中介方的责任又承担了担保方的责任,主要代表是红岭创投;另外一种则是引入第三方担保机构进行担保,主要代表是陆金所。

(三)债权转让模式

这种模式打破了传统以往的借贷方式,通过与平台有着合作关系的第三方个人将资金先行借贷给借款方,之后再把债权让渡给投资方,借贷交易双方并没有直接达成债权债务关系。宜信公司为此种模式的首创者。这种模式已经突破了纯中介模式,其自身也参与到了借贷业务中。在宜信模式中,利率并非由出借人和借款人双方互选,而是由宜信分别为对方确定相应利率,但双方仅知道自己应得或应付的利率,不清楚借贷双方的代价。另外,债权转让模式要求核心人物自有资金充沛,其承担了巨大的信用风险,而且这种信用风险又通过期限错配、金额错配的方式传递给广大投资人。这种做法极易引发非法集资风险。

(四)我国P2P网贷模式存在的主要问题

在缺乏监管的情形下,国内许多P2P网络借贷平台已经不再是纯中介平台,通过虚假宣传、与担保公司或关联公司合谋、涉嫌非法集资或自融,损害了投资者利益。同时,国内P2P网贷平台存在的典型问题包括:一是信息披露不够完全,真实性遭到质疑,潜在风险值得关注。当前P2P行业的披露标准缺乏统一性,公布的口径也相差甚远;二是投资者资金与平台运营资金未能有效隔离,借款人和投资者的资金未能进行独立托管,有些P2P平台存在资金自融自用,非法集资的现象;三是借款人资金流向不明确,存在期限错配的问题。这种情形之下平台既要承担借款方不能按时还款的风险,还要承担投资方的资金流动性风险;四是征信系统缺失,不能实现风险控制。由于当前国内P2P行业没有与央行征信系统对接,很难保证借贷交易事项的可信度以及安全性,控制行业交易违约风险的确有些困难。

三、P2P平台创新模式的构建

结合上述分析以及研究现状,本文提出一种P2P网贷平台与金融担保和第三方监管平台相结合的双风控模式。这里第三方监管平台可以是具备第三方资质的银行帮助其存管资金,也可以是第三方支付平台来进行动态监控。它是一个连接小微投资者和借款人的互联网平台,是一种特殊的有担保的P2P网贷模式(如图1 所示,见下页)。

P2P网贷为借款人、投资人提供融资服务平台,并提供融资担保。这一平台的基本功能是既为有借款需求的个人、小微企业提供融资服务,同时也为有投资需求的个人和企业提供投资服务。担保公司为P2P网贷平台提供担保,承担保障资金出借人本金和收益的责任。借款方和投资方可分别通过网贷平台得知自己想要获取的借款信息或者贷款信息,平台通过信用评价体系以及授信模型对借款方的借款信息进行一系列严格的筛选和甄查,将符合条件的借款方公示在平台上使得投资方可以在其中有针对地进行选择性投资。担保公司对借款方进行贷款审批并且合格后,将由P2P平台向第三方监管平台发出放贷指令,然后通过第三方监管平台才能向投资方借贷。P2P平台根据投资人授权将借款资金由具备第三方资质的银行存管,也可以由投资方的第三方支付账户转入借款方的第三方支付账户完成放款,双方最终通过第三方监管平台完成借款发放和借款归还。同时第三方监管平台根据所掌控的借贷方相关交易时刻留意着资金的走向,对借款方实施贷后监控,一旦有危险信号的事项发生便会及时反馈给P2P平台,平台将会马上采取相应的针对措施进行防范,将风险控制到最低。而且每笔交易都会在第三方监管平台留下支付凭证,事后也可通过Á此凭证随时进行调查取证。

(一)P2P平台与金融担保构筑担保风控机制

P2P平台与金融担保结合主要原因:一方面是因为当前对小额贷款的审查监管以及地域限制十分严格,受到政策限制没有办法跨越省市办理;另一方面是因为小额贷款资金杠杆率较低,一般只有1:0.5,这使得小贷业务的发展受到很大程度的限制。而金融担保资金杠杆率可达到10 倍,而且担保公司没有地域性的政策限制,这样一来公司的贷款额度就得到了极大扩展,可以更多满足拥有大额贷款需求的借款方;最后就是90%的中小企业因缺乏抵押物而得不到贷款,担保市场广阔,发展担保业务能进一步拓展盈利空间。第三方担保的引入可以在一定程度上化解风险,P2P平台自身只需提供信息中介服务,担保公司将会对借款方做好信用方面的详细调查,保证借款方能够按时还款。如果出现借款方不能按时还款的问题,担保公司将会先替其偿还给投资人,对投资人进行本息保障。只要担保公司代偿能力足够强,那么即使借款人逾期,最终带给投资人的损失也会降低至零。金融担保机构可以是一般担保公司担保也可以是融资性担保公司担保。一旦借款人违约,担保机构将会先替其代偿或进行债权收购,投资人收到担保机构代偿或债权收购资金的金额应等于投资人全部投资本息之和。这样一来担保机构为了使其自身的资金安全得到保证,对借款人的审核也会更加严格,这都有利于保证投资人的本金安全,同时也降低了违约风险。

(二)P2P平台与第三方监管平台实行资金监控与存管

第三方监管平台可以规避P2P资金池风险的发生,因此第三方监管平台对P2P平台有着举足轻重的作用。因为第三方监管平台负责监控托管借贷资金,交易资金是存管于第三方平台上的,P2P平台并不拥有对这笔资金的使用权,从而规避了借贷平台擅自占用交易资金的问题,降低了资金池风险。第三方监管平台可以是具备第三方资质的银行来监管也可是与第三方支付平台合作来进行动态监控。

1. 第三方监管平台之第三方支付。投资方将资金发放给平台,然后借款方将其提现借走;借款方又将还款充值到平台,然后投资方又将其提现。这两段期间内资金并未在平台存放,因此平台并不能随意动用这笔资金。这笔资金的所有权和使用权实质上是由投资方过渡到借款方,第三方只是按照相关协议约定收取相应的服务费等后,将资金直接过渡给了投资人。P2P平台只能拥有服务费的所有权和使用权。第三方支付可以根据资金的走向和贷款标的的变化来判断贷款的合规合法性,而且每笔交易都会在第三方支付平台上留下支付凭证,这样事后就很容易通过这些凭证对虚假标的或诈骗行为进行调查取证。第三方支付在极大程度上规避了P2P平台资金池风险,同时使得平台的透明度也得到了提高,这在很大程度上保障了投资人的资金安全。

2.第三方监管平台之银行。监管银行应该选择信用度较高并且具有资金托管第三方资质的合法机构。银行托管可以使得P2P平台运营资金与用户资金相互分离开来,银行只能通过用户发出指令对资金完成操作,这在一定程度上极大规避了资金挪用风险。P2P平台通过与监管银行签订资金托管协议并且在该银行开通银行账户,以后交易资金的划转都通过该银行账户进行,整个过程相对来说既安全又方便,极大避免了平台自身擅自动用资金现象发生。

3.第三方监管之第三方支付+银行联合监管。在联合监管模式下,第三方支付机构或P2P网贷平台可以在存管银行开通存管账户,依据平台发出的相关指令完成充值、投资、提现等功能,银行则负责监管资金的流向。第三方支付机构则主要提供技术辅助支持,并对借贷双方信息可信度、信用度以及每笔交易资金的安全性进行严格的审查,协助银行高效率地实现交易资金在投资人与借款人的存管账户之间的安全划转。

四、结语

P2P网络借贷平台在中国的迅猛发展,说明其切合了社会现阶段的融资需求。P2P网贷作为互联网金融的代表形式,一方面盘活了存量资金,另一方面,满足了中小微企业的融资需求,发挥了积极作用。但是,由于P2P网贷作为新兴行业,还缺乏有效监管,所以导致国内P2P网贷行业在中国特殊环境下的发展呈现出一些异象,有点脱离P2P网贷发展的初衷———解决传统银行无法覆盖的小额贷款需求,成为各类资本逐利的舞台。金融管理部门需要时间去观察、了解整个P2P行业的发展过程和运营模式。在鼓励金融创新的同时,规范监管,保证P2P行业健康、可持续发展已成为社会各界的共识。

参考文献

[1]叶湘榕.P2P借贷的模式风险和监管研究[J].金融监管研究,2014(78)

[2]孔令君.P2P网贷平台的中国难题与应对底线[J].海南金融,2014(47)

[3]胡世良.互联网金融模式与创新[M].北京:人民邮电出版社,2015

[4]莫易娴.国内P2P网络借贷平台发展模式比较分析[J].开发研究,2014(34)

[5]徐卫民.第三方资金托管对P2P的重要性[J].大众理财顾问,2015(38)

网络借贷平台信用风险 篇9

一、我国P2P网贷平台发展现状及问题所在

( 一) P2P网贷平台发展现状

从2007 年的网贷行业仅有一家 ( 拍拍贷) 发展到截止2015 年, 平台数量达到了2595 家, 相比2014 年底增长了64. 8% , 绝对增量再创历史新高。P2P行业迅速崛起的这八年间, 在实现“本土化”进程中显现出野蛮式的发展趋势, “异化”模式涌现加剧了平台的负外部效应。P2P作为创新金融的新模式, 它突破性的冲破了传统的民间融资的局限性, 呈现出爆炸式的发展浪潮。究其根源无外乎是受全球金融危机的冲击, 我国局限于传统金融抑制的瓶颈中。银行借贷门槛高、审查周期长, 催生了中小微企业融资方式向新型互联网金融平台靠拢的趋势, P2P应运而生。P2P作为一个非金融系统管制的平台, 使得个人的闲置资金与微众企业资金实现对接。中小微企业包括个人在内的主体对P2P网贷的呼声颇高, 但其长期处于“三无”状态缺乏规范的监管措施及相关法律规制, 导致倍加的出现P2P平台坏账、跑路等问题, 投资者作为首当其冲的受害者其损失无处索赔也无相关法律保障。

( 二) P2P网贷平台运行当中存在的主要问题

1. 信息不对称引发的信用问题

我国由于征信体系不完善只能采用线上线下相结合的方式, 平台未与征信系统进行对接, 缺乏统一的审视信用等级的标准。因此极易对“互联网+ 金融”下的新型融资方式产生巨大的信用风险。由于信用信息不对称, 行业中信用数据无法得到横纵双向的共享, 平台无法对借款人的资信状况进行全面的了解导致整个行业信用风险控制受到阻碍。

2. 相关监管法律不健全

一方面, P2P究竟归哪个法律所调整属于空白地带。“跑路”情况下发生没有执法依据, 也没有专门的法律来治理这一现象, 易出现洗钱行为、非法集资行为。另一方面, 我国P2P网贷平台市场准入机制缺失。行业并未设立相关准入门槛、这种无门槛限制的平台自身作为担保人更易使投资人的风险提高, 承担“跑路”后的损失。市场准入制度是把控互联网借贷市场风险的起点, 建立统一的监管原则和严格的行业准入制度为后续的行业发展以及风险合规提供了基础。

3. 行业监管缺失

目前, 我国对金融业实行分业管理的模式, 没有建立一个系统的金融体系。P2P网贷平台作为一个信息服务的平台, 一行三业没有合法依据涉足P2P行业, 单靠证监会、银监会、保监会监管显得苍白无力。究竟是新设一个监管机构亦或是多方联合监管, 是该行业亟需解决的问题。

二、P2P网贷存在的法律风险

( 一) 异化模式下的风险

应然意义上, 我们P2P网贷平台定位成金融信息服务中介。实然意义上, 平台为了吸引投资者以平台作为担保保障债权人利益的实现。这样平台自身演化为潜在债务人。这种平台发展模式的异化, 极易形成“资金池”在缺乏第三方的情况下, 使得“跑路”事件频发。平台易被非法利用, 通过“洗钱”掩盖非法收入。平台没有设立交易追踪部门, 因而增加了犯罪分子实施非法行为的机会。

( 二) 借款人违约风险高

P2P网贷平台面向更多更广泛的人群。这些人群中不乏有资信达不到银行借贷标准的中小企业或个人。这些人群无法做抵押或担保, 借方想借钱, 贷方想要获得超高利率的收益。正是由于借贷双方反常规的借贷模式, 导致违约风险更高。

三、法经济下我国P2P网贷平台的法律规制

( 一) P2P网贷治理的供需分析—法经济视角

1. 供给侧结构改革下的供给分析

供给侧结构性改革, 就是从提高供给质量出发, 用改革的办法推进结构调整, 扩大有效供给, 提高供给结构对需求变化的适应性和灵活性, 促进经济社会持续健康发展。P2P网贷的存在的诸多问题需要政府进行宏观调控。如: 制定专门的法律、法规来规范P2P行业的准入、运行、退出机制等。目前, 我国政府对正式制度的供给处于一个相对匮乏的阶段, 不利于P2P网络借贷行业的顺利开展。政府在制度上提供有效供给, P2P行业的治理才有理论基础和现实意义。

2. 供给侧结构改革下的需求分析

通过制度创新能大大减少网络借贷的不规范性和不稳定性, 从而促进整个行业的发展实现规模经济的同时实现网贷平台的正外部效应。对于政府而言, 实际上是首位的网贷治理制度创新的需求者。市场经济迅速发展的过程中, 中小微企业通过P2P平台进行投融资活动, 平台本身具有缺陷, 又没有规范的针对借贷双方权利义务的法律规制, 最终导致更大的市场风险甚至引发社会问题。

( 二) 推进P2P网络借贷的相关法律、法规的出台

我国的P2P网贷平台多数从事金融性质的业务, 极易触碰非法集资的法律红线, 平台本身不具备提供担保的运营机制, 使平台置身于风险之中甚至引发巨大的运营风险或最终走向破产。P2P的法律规制应当从以下几个方面入手: 首先, 法律明确定性P2P并对其经营范围加以规范; 其次, 采用实名登记的方式, 平台的设立须以地方政府和监管行业同时审批设立; 第三, 对P2P平台设立设定最低注册资本, 并对从业人员要求一定的从业资格证。最后, 对于借贷双方以及平台出现的违法行为以法律的强制力作保障。

( 三) 加快构建信息安全的保障机制

P2P平台征信体系的不完善, 使得信息安全存在隐患。为了构建便捷大众的互联网金融服务, 信息安全显得尤为重要。信息的公开只能针对合理范围内发生的借贷行为, 禁止平台工作人员有意或无意向他人透露借贷双方的信息。借贷双方在确认某一网贷平台实现其借贷目的时, 应当与平台签订保密协议, 以保证借贷双方的利益。针对我国P2P平台与央行信息难对接的现状, 应当适时建立或引入第三方征信系统, 加快构建安全可靠的大环境, 在制定信息披露制度的同时考虑交易信息的安全和双方信息安全, 是法律规制和政策实施所要达到的共同目标。

( 四) 引入第三方托管保障资金安全

在P2P网络借贷中, 借贷双方通过平台实现资金的流转。若引入第三方托管机构能够大大降低非法集资、非法挪用资金的可能性。当然, 这也需要法律对第三方托管机构的职责加以确认。引入第三方可以平台资金流转的随意性, 平台对托管资金只能查看账目明细、了解交易状况、知晓资金最终流向。第三方也需发布托管报告辅助平台运行, 保证信息真实。

P2P网贷这一新型打破传统借贷模式的行业在日益发展的过程中问题仍然会不断涌现。对于政府而言, 管的过多不利于这一“新生儿”的壮大; 管理不当导致非法集资、跑路现象出现, 因此政府从法经济的视角的适当干预成了目前调整P2P行业的上策。

参考文献

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[2]席月民.我国当前民间借贷的特点、问题及其法律对策.政法论丛, 2012 (3) .

[3]张欣.中国P2P小额信贷中介服务行业法律监管研究.浙江工商大学学报, 2013 (6) .

[4]上海市网络信贷服务业企业联盟制定的《网络借贷行业准入标准》 (2013年12月19日发布) .

[5]刘士余.互联网金融的两条法律“底线”.21世纪经济报道, 2014-02-21.

[6]零壹财经.中国P2P借贷服务行业白皮书2014[M].北京:中国经济出版社, 2014.