P2P网络借贷风险预警体系研究.PDF

74 P2P 网络借贷风险预警体系研究 总第 60 期 P2P 网络借贷风险预警体系研究 郭旻蕙 1 摘要：新型网络金融诸如 P2P 网络借贷的出现，不仅仅是对金融的突破和困惑，也是对 整个社会经济的巨大触动。它较之传统借贷模式能有效摆脱地域和实物传输的限制，在更大的 范围为借款人提供高效、便捷的服务。但随着隐藏的问题诸如提现困难、违法经营乃至跑路等 事件的不断暴露，以及在高利诱惑下出现的非理性异样膨胀，其中的风险也不可小视。本文立 足于 P2P 借贷的实际，围绕预警防范这一主题，循着“预警设计—实证检验”的脉络，着重搜 集相关网络借贷平台的公司数据，将其纳入独具网络借贷行业特色的指标因子，构建了层次指 标的风险预警架构；进而通过使用主成分分析进行计分和广义回归分析测算平台风险概率等， 加以相互印证，旨在探寻适度监管的预警路径。 关键字：P2P 网络借贷；预警体系 一、引言 P2P 网络借贷是我国新型网络金融发展的代表，并在近年出现了爆发式增长。较之传统借 贷模式，其能有效摆脱地域和实物传输的限制，在更大范围为借款人提供高效、便捷的服务。 这种新金融方式的出现，不仅改变了人们对借贷运行机理、模式的固有观念，而且提供了广阔 的创新空间。但随着其规模的日益庞大，隐藏的问题如提现困难、违法经营乃至平台负责人“跑 路”等事件也不断暴露出来。风险如达摩克利斯之剑时刻悬于 P2P 网络借贷平台头上。为解决 这一问题，本文尝试建立预警指标体系，并进行了实证测试。 P2P 网络借贷的成长、剧变引起了专家学者和业界管理者的关注并展开积极研究。周少甫 等（2016）运用 LOGIT 模型分析发现，注册地、资金保障方式、用户资金托管制度、短期债 权转让期限等，对平台正常经营有显著影响；而注册资本、注册时间、风险保证金托管制度、 长期债券转让期限等则影响不大。王立勇和石颖（2016）采用 CRITIC- 灰色关联模型和 VaR 1 郭旻蕙，中国人民银行金融稳定局。本文为作者的学术思考，不代表所在单位意见。作者感谢匿名审 稿人的意见，文责自负。 2016 年第 12 期 75 方法度量网络金融的风险程度，发现各维度风险在一年中的四个季度呈有序波动状。苏为华等 （2016）应用 DEA 模型，对所选样本平台的综合效率、纯技术效率进行的计算和评价显示，多 数平台距 DEA 的有效标准尚有差距，效率提升有较大的空间，且效率低的平台风险概率较高。 朱宗元和王景裕（2106）复合运用 AHP-DEA 方法，基于平台成交、活跃度、可能风险等维度 构建了效率评价体系，测算综合、纯技术和规模三大效率。结果显示，平台效率水平大多较低， 且平台间存在显著不均衡，并与平台上线时间、运营模式有较大的关联。郭海凤、陈霄（2015） 使用因子分析法从综合竞争力的角度对样本平台进行测算，发现盈利能力是影响平台实力的重 要因素；而平台通过混业经营能够提高盈利水平达到范围经济。余嘉敏（2015）运用相关分析、 主成分分析筛选指标，基于熵值修正 Gl 组合赋权法和 Logistic 模型，进行信用评价和风险判断。 马玉娟（2015）构建了包含信用评级、流动性、信息透明度、技术服务、品牌、杠杆率等的指 标体系，运用主成分分析和改进的 KLR 信号分析建立了风险预警模型，对 20 家网贷平台进行 综合打分和排名。林春雨等（2015）运用海量数据、通过 Spark 分布式平台计算、机器学习建 模等大数据技术的整合，构建了 P2P 平台风险预警模型，可实现对网贷平台风险的实时、精准、 全面监测。杨虎等（2014）按数据管理层、整合层、分析及解释层进行系