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时间:2018-05-01
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1、P2P网贷平台风险与平台特征的研究——以中国54家平台为例一、引言 由于被赋予民主金融、普惠金融和金融脱媒等多种意义,P2P(PeertoPeer)X贷平台自2005年在美国等发达国家兴起后就一直备受关注。但事实证明,没有超强的互联X基因、创新思维和风险管控能力,P2PX贷平台难以修成正果,诈骗、跑路、体现困难等现象应接不暇,歇业、转型、洗牌等行业阵痛开始涌现。P2P的核心要义是基于互联X思想的金融(Alleneta1.,2002)[1],在创新活力的激发下,也带来了新的风险。2015年以来,e租宝、大大集团、金鹿财行、中晋系等相继被查,2016年5月美国最大的P
2、2P平台LendingClub亦曝出违规放贷丑闻,这些不仅给投资者造成了巨大损失,影响了行业的社会声誉,还使得监管改革呼声渐高、监管挑战前所未有。2016年8月,期待已久的《X络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》由银监会等四部委正式颁布生效,在监管新规下,加强X贷平台风险监管除了渐进立法、完善准入门槛和退出机制、加强行业自律和建立征信体系外,还应加强风险的过程监管,实施风险的动态监控和定量评价。监管要根据行业风险和单个平台风险的不同实施分类监管,因而开展风险评价,进行不同特征平台间的比较就很有必要。 二、文献回顾 学术界对P2PX贷平台风险的研究主要集中在三
3、个方面。 1.个人信用风险的研究。Lineta1.(2009)把P2PX贷中借款人基本财务信息称之为硬信息,而社交X络信息被称为软信息[2]。出借人如果能充分利用软信息就可以提高用户间信用度,降低个人违约风险(Bruett,2007)[3]。Sufi(2007)和MichaelKlafft(2008)认为,投资者缺乏经验进一步放大了X络环境下P2P平台的信用风险[4][5]。Herzen-steineta1.(2008)、Pope和Sydnor(2011)认为,P2PX贷平台是由投资者个人而非借贷平台筛选确定借款人是否值得信赖,更容易出现借款人通过虚假陈述骗取借款
4、的情况[6][7]。刘峙廷(2013)、黄震(2015)、王梦佳(2015)、于晓虹和楼文高(2016)分别使用AHP层次分析法、BP神经X络模型、Logistic回归模型和随机森林分类回归算法对P2P平台的借款人信用风险进行评估[8][9][10][11]。孙同阳和谢朝阳(2015)通过构建决策树模型,发现P2PX贷平台的信用评级过度依赖线上认证而忽视信用逾期行为,缺乏动态信用评级所需要的要素,评级体系不具备欺诈识别和自动纠错的相关机制[12]。 2.风险成因的研究。Freedman、Jin(2011)、Yumeta1.(2012)认为信息不对称导致P2PX贷平
5、台产生逆向选择和道德风险问题[13][14]。Michaels(2012)发现X贷平台责任的缺失使X络借贷市场运行有效性下降,因而带来较大的风险[15]。Leeeta1.(2012)通过研究韩国最大P2P平台上的从众行为发现,从众行为导致X络借贷风险加大[16]。Gonzalez和Loureiro(2014)认为感知吸引力、年龄和性别等个人特征影响P2P借贷成功率,个人特征信号不显著会带来平台风险[17],但提供更多的信息来对贷款人进行筛选,可大大减少高风险贷款的拖欠率(Miller,2015)[18]。Serranocincaeta1.(2015)进一步实证得出,
6、利率越高平台违约的概率就越高[19]。Pokorná和Sponer(2016)的实证结论表明,较高的盈利能力、流动性和资产规模意味着违约风险较低,而高负债和高杠杆意味着违约风险较高[20]。官大飚(2012)、吴佳哲(2015)认为羊群效应和破窗理论会增加声誉风险[21][22];吴晓光和曹一(2011)指出,缺乏资信和评级会引发X贷平台风险[23];何晓玲和王玫(2013)等认为,缺乏监管、变相吸储、资金池和洗钱等行为催生了一大批问题X贷平台[24]。 3.风险类别及评价研究。国内相关的研究相对较多,如张巧良和张黎(2015)提出P2PX贷平台存在
7、法律风险、市场风险、信用风险、技术风险、无序竞争风险、内部管理风险、声誉风险、与机构合作风险等八大风险[25]。唐艺军和葛世星(2015)还指出了操作风险、流动性风险和信息污染风险[26]。宋飞飞和黄作明(2015)运用故障树和层次分析法相结合的办法,构建了P2P平台风险评价指标体系[27]。唐嘉悦(2015)采用层次分析法构建层次结构模型,确定风险指标权重,对10家X贷平台2014年数据进行计算,结果显示人人贷风险得分最高、陆金所得分最低[28]。王立勇和石颖(2016)采用二层次CRITIC灰色关联模型构建风险评价体系,运用Var方法测算风险大小,发现201
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