P2P网贷平台风险与平台特征的研究——以中国54家平台为例.docVIP

　　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(Peer to Peer)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，P2P X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(Allen et a1.，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 P2P 平台 Lending Club 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 P2P X贷平台风险的研究主要集中在三个方面。 　　1. 个人信用风险的研究。Lin et a1.(2009)把P2P X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，2 007)[3]。 Sufi (2007)和Michael Klafft(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-stein et a1.(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 P2P X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)、Yumet a1.(2012) 认为信息不对称导致 P2P X贷平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]。Lee et a1.(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]。Serranocinca et a1.(2015) 进一步实证得出，利率越高平台违约的概率就越高[19]。Pokornaacute; 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 P2P X贷平台存在法律风险、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，