潘莊晨 邢博 范小云

摘要：文章以金融產(chǎn)品分類的視角，分別回顧梳理并簡要評述了債權(quán)產(chǎn)品和產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品適用的信用風(fēng)險評價模型。結(jié)合我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的風(fēng)險特征和基本特點，文章認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)比較適合偏重定價功能的產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品風(fēng)險評價模型，金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)投融資平臺較適合偏重評價功能的債權(quán)產(chǎn)品風(fēng)險評價模型，而開發(fā)基于不同參數(shù)的風(fēng)險資產(chǎn)定價模型將成為我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險管理的必然選擇。

關(guān)鍵詞：信用風(fēng)險評價模型;文獻(xiàn)綜述;P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺

一、 引言

縱觀國際信用風(fēng)險評估模型的研究和實踐發(fā)展，信用風(fēng)險評估方法逐漸實現(xiàn)了從歷史基點到市場基點的轉(zhuǎn)換，并向由主觀分析到主客觀結(jié)合分析、質(zhì)化分析到質(zhì)量結(jié)合分析、靜態(tài)計量分析到動態(tài)計量分析、單變量評價到多變量評價、依靠人工分析到依靠信息技術(shù)分析的方向發(fā)展。由于不同的信用風(fēng)險評價方法適用于不同的金融產(chǎn)品，很難對某種方法的優(yōu)劣進(jìn)行簡單判斷。根據(jù)所有權(quán)屬性，金融產(chǎn)品可分為產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品和債權(quán)產(chǎn)品，本研究以此為基礎(chǔ)，梳理研究適用于不同產(chǎn)品的信用風(fēng)險評價模型，通過探索不同模型間的承接與互補(bǔ)關(guān)系，尋找可供我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺進(jìn)行信用風(fēng)險評價及管理的借鑒之處。

二、 債權(quán)產(chǎn)品適用的一般風(fēng)險評價模型綜述

1. 專家評級法。以美國貨幣管理辦公室開發(fā)的評級系統(tǒng)為基礎(chǔ)的專家評級方法是一種古典信用風(fēng)險分析方法，由專業(yè)的評級專家根據(jù)借款人的信息作出信用評價，是典型的定性分析方法。常用的評價工具包括5C、5W和5P。專家評級法基本識別出借款人信用的影響因素，對信用風(fēng)險評價模型的發(fā)展奠定了重要基礎(chǔ)，但該方法對影響因素的判定相對宏觀，且過度依賴信貸決策人員的主觀經(jīng)驗判斷，無法精確計算企業(yè)的違約概率，信用評級也不能全面反映企業(yè)的客觀情況。

2. 信用評分法。信用評分法是一種線性的量化評價方法，通過選取最能反映借款人財務(wù)狀況、對貸款質(zhì)量影響最大、最具預(yù)測和分析價值的指標(biāo)建立能夠最大程度區(qū)分貸款風(fēng)險等級的數(shù)學(xué)模型，以此分析和評估借款人的信用等級。Altman（1968）基于判別分析的方法對66家美國制造企業(yè)的經(jīng)營狀況進(jìn)行了研究，提出了由5個變量組成的Z值評價模型。1977年，該模型擴(kuò)展為由7個變量組成的ZETA模型，不僅同時適用于制造業(yè)和零售業(yè)，對辨認(rèn)具有破產(chǎn)可能的不良借款人的準(zhǔn)確度也大大增加。但是，該模型自變量與因變量之間線性關(guān)系的基本假設(shè)往往與實踐相悖，在一定程度上掩蓋了自變量與因變量之間的真實關(guān)系以及自變量之間可能存在的勾稽關(guān)系。Logit模型較好的解決了這一問題，將變量間的線性關(guān)系假設(shè)變?yōu)榉蔷€性關(guān)系，認(rèn)為企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)之間可能是高度相關(guān)的，呈現(xiàn)離散分布的形態(tài)。模型選取一系列財務(wù)比率指標(biāo)建立違約判別函數(shù)以計算企業(yè)的違約概率，然后結(jié)合投資者的風(fēng)險偏好程度設(shè)定不同層級的風(fēng)險警戒線以定位風(fēng)險和決策。

信用評分法是將信用評級由主觀判斷轉(zhuǎn)向量化分析的一次重大飛躍，極大的提高了評級的客觀性和標(biāo)準(zhǔn)性，降低了評級成本。但該方法過分依賴企業(yè)公布的歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)，無法準(zhǔn)確計量表外信用數(shù)據(jù)，評級結(jié)果具有相對滯后性和靜態(tài)性，對企業(yè)信用等級的變化趨勢估計不足。

3. 麥肯錫CPV信貸組合觀察模型。CPV模型是用于進(jìn)行信貸組合風(fēng)險分析的由宏觀因素驅(qū)動的多因子計量模型，由麥肯錫公司在1997年提出。該模型強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)周期性對信貸風(fēng)險的影響，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長率、利率等宏觀經(jīng)濟(jì)變量對信貸違約等級的轉(zhuǎn)移有顯著影響，并借助蒙特卡洛模擬技術(shù)估計經(jīng)濟(jì)周期變化時借款企業(yè)信用等級轉(zhuǎn)換概率的變化。模型基于當(dāng)期信息進(jìn)行動態(tài)估計，用多因素、多時期離散時間序列模型來模擬不同國家在不同經(jīng)濟(jì)周期中各個信用級別產(chǎn)品的違約概率和信用等級轉(zhuǎn)換概率的聯(lián)合條件分布，并分別對經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張和衰退時期的違約概率進(jìn)行了調(diào)整。

4. 貸款風(fēng)險度法。該模型是綜合考慮借款主體信用和信用工具風(fēng)險以確定貸款風(fēng)險度，并以此進(jìn)行信貸決策的方法，是我國銀行目前普遍采用的信用風(fēng)險評估模型之一。該模型首先根據(jù)借款人提供的基礎(chǔ)信息進(jìn)行借款主體信用評級，確定信用等級風(fēng)險系數(shù)，然后再根據(jù)不同信用工具的風(fēng)險水平分配相應(yīng)的風(fēng)險系數(shù)，最后將兩系數(shù)相乘以求得該筆貸款的風(fēng)險度以做出貸款決策。該模型將單筆貸款的信用風(fēng)險作為風(fēng)險評價的目標(biāo)，做到同一主體單筆單議，避免盲目根據(jù)借款主體信用等級進(jìn)行貸款決策。對于高風(fēng)險貸款業(yè)務(wù)，即使借款主體信用等級很高，也不一定能獲得貸款;反之，對于低風(fēng)險貸款業(yè)務(wù)，即使借款主體信用評級較低，也有可能獲得貸款。

貸款風(fēng)險度法計算相對簡單，具有較強(qiáng)的實操性，應(yīng)用廣泛。但此種方法對風(fēng)險系數(shù)的確定和賦值具有較強(qiáng)的主觀性，依賴評級人員自身的風(fēng)險偏好，缺乏統(tǒng)一的系數(shù)劃分標(biāo)準(zhǔn)，這也是不同銀行往往會對同一筆信貸業(yè)務(wù)作出不同決策的主要原因。

三、 產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品適用的一般風(fēng)險評價模型綜述

產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品是指權(quán)屬性質(zhì)、本息總額與給付期限都不確定的金融產(chǎn)品，如股票、期權(quán)、認(rèn)股權(quán)證。產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品的投資收益并不固定，投資收益與風(fēng)險都較大，信用風(fēng)險水平被作為風(fēng)險資產(chǎn)定價的主要依據(jù)。在建模方法上，基于產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品的風(fēng)險評價模型多以企業(yè)的歷史或市場數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過數(shù)學(xué)模型計算違約概率或風(fēng)險價格水平。

1. 結(jié)構(gòu)化模型。結(jié)構(gòu)化模型以連續(xù)時間金融理論為基礎(chǔ)，認(rèn)為公司的信用違約存在觸發(fā)機(jī)制，即當(dāng)資不抵債時，公司便會發(fā)生違約。結(jié)構(gòu)化模型在經(jīng)過了經(jīng)典結(jié)構(gòu)化模型、障礙結(jié)構(gòu)化模型和隨機(jī)障礙結(jié)構(gòu)化模型三個重要的發(fā)展階段后日臻成熟，并被廣泛應(yīng)用在商業(yè)實踐中。

Merton（1974）將現(xiàn)代金融理論和方法引入信用風(fēng)險管理研究，構(gòu)建了具有奠基意義的經(jīng)典結(jié)構(gòu)化模型。該模型認(rèn)為公司的資本結(jié)構(gòu)會影響違約概率，當(dāng)資不抵債時，公司會在債務(wù)到期日發(fā)生違約。該模型所需的信息集由公司資產(chǎn)價值和違約障礙構(gòu)成，涉及變量包括資產(chǎn)價值、期望收益率和期望收益率的波動率。該模型搭建了公司債券信用風(fēng)險定價的基本框架，明晰了資本結(jié)構(gòu)與違約之間的關(guān)系，揭示了公司違約的觸發(fā)機(jī)制。但是，模型對公司在債務(wù)到期日才發(fā)生違約的假設(shè)與現(xiàn)實情況不符，且公司資產(chǎn)價值、期望收益率及其波動率的基本數(shù)據(jù)獲取比較困難，模型估值準(zhǔn)確性不足。不僅如此，大多數(shù)公司的資本結(jié)構(gòu)經(jīng)常處于復(fù)雜的變動過程中，通過現(xiàn)時資本結(jié)構(gòu)估計出的信用風(fēng)險定價很可能具有滯后性。Longstaff和Schwarz （1995）模型將違約時間確定為介于債務(wù)發(fā)生日與到期日之間的非負(fù)的隨機(jī)變量，認(rèn)為在債務(wù)到期日之前，只要公司的資產(chǎn)價值觸及特定的違約障礙值，公司就會隨時發(fā)生違約。該模型假設(shè)公司的違約時間可以通過對資產(chǎn)價值及債務(wù)的歷史信息分析進(jìn)行預(yù)測，故而在違約即將發(fā)生時可判斷公司的現(xiàn)時資產(chǎn)價值是否會觸及違約障礙值。

KMV模型以借款企業(yè)所有者的視角考慮信用違約問題，以股票市場數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用期權(quán)定價公式估計資產(chǎn)的市場價值及波動性，再根據(jù)公司的負(fù)債計算違約實施點和違約距離，最后根據(jù)違約距離與預(yù)期違約率間的關(guān)系估計企業(yè)的預(yù)期違約率。KMV模型將主要來自股票市場的動態(tài)信息納入違約概率計算模型，能夠真實反映上市公司當(dāng)前的信用狀況，備受業(yè)界推崇。該模型也存在一些缺陷，如上市公司的資產(chǎn)收益分布經(jīng)常不符合正態(tài)分布假設(shè);忽視了企業(yè)信用變化和道德風(fēng)險的影響;對非上市公司的適用性較差等。

Credit Metries模型是基于VaR框架對非交易資產(chǎn)進(jìn)行估價和風(fēng)險計量的模型，認(rèn)為債務(wù)人的信用等級決定了信用工具的風(fēng)險和市場價值。金融機(jī)構(gòu)可以通過借款人的信用評級、評級轉(zhuǎn)移矩陣、違約貸款回收率、債券市場信用風(fēng)險價差計算信用工具的市場價值和波動性，進(jìn)而得出特定信用工具的VaR值。與Credit Risk+模型相比，Credit Metries模型強(qiáng)調(diào)了信用評級在計算VaR時的作用。一些專家指出將信用等級轉(zhuǎn)移概率和違約概率作為所有計量和預(yù)測的基礎(chǔ)有失偏頗，因為在實踐中，信用等級與違約率通常是相互關(guān)聯(lián)而并非各自獨(dú)立的，且容易受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響使所有信用工具的市場價值同方向變動。除此之外，該模型對擔(dān)保因素的關(guān)注也明顯不足。

2. 強(qiáng)度模型。強(qiáng)度模型認(rèn)為公司是否違約并不是由資本結(jié)構(gòu)決定，而是取決于某些特定風(fēng)險的強(qiáng)度水平。強(qiáng)度模型將公司的違約現(xiàn)象視為服從泊松分布的隨機(jī)事件，故而能夠用于描述不連續(xù)、突發(fā)的違約事件。在估計的數(shù)據(jù)來源方面，強(qiáng)度模型放棄了較難獲取的公司資本結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，選取公司信用等級調(diào)整與債券信用價差等可觀測的市場數(shù)據(jù)進(jìn)行信用風(fēng)險定價?；谑袌鲇^測數(shù)據(jù)的可得性，強(qiáng)度模型的操作性更強(qiáng)，信用風(fēng)險等價表達(dá)式也更加直觀。

蘇黎世信貸銀行金融產(chǎn)品開發(fā)部在1996年開發(fā)的信用風(fēng)險管理系統(tǒng)Credit Risk+模型是強(qiáng)度模型的典型代表。該模型根據(jù)違約概率和損失大小將貸款損失分段計量，并應(yīng)用保險精算方法計算債券或信貸組合的損失分布，體現(xiàn)對信貸組合信用風(fēng)險的差別化計量和管理，但模型只考慮了違約風(fēng)險，忽視了降級風(fēng)險對貸款損失的影響。

3. 混合模型。混合模型的混合性主要體現(xiàn)在信息集的混合擴(kuò)展和研究方法的綜合應(yīng)用兩方面，可以視作不同模型基于特定目的的自由組合。如在結(jié)構(gòu)化模型中，當(dāng)關(guān)于公司資產(chǎn)價值的信息不完全時，無論違約障礙信息是否完全，均需結(jié)合強(qiáng)度模型推導(dǎo)出違約強(qiáng)度，進(jìn)而估算公司的信用狀況（Giesecke，2003）。

強(qiáng)調(diào)債務(wù)人信用等級變化對違約概率影響的信用等級遷移模型是混合模型的代表。該模型將債務(wù)人不同信用等級信用價差之間的遷移矩陣納入信息集，綜合特定信用等級計算公司的違約概率。Barnhill等（2002）增加了利率、信用價差等多種市場風(fēng)險因素，在綜合考慮投資組合信用風(fēng)險和市場風(fēng)險的基礎(chǔ)上提出了固定收益投資組合的風(fēng)險評價方法。

JLT模型是信用等級遷移模型與強(qiáng)度模型的混合，信息集由公司信用等級、信用等級遷移矩陣和違約強(qiáng)度組成，其中信用等級遷移矩陣可被視作違約強(qiáng)度的函數(shù)，模型的風(fēng)險估值以風(fēng)險資產(chǎn)價值的形式體現(xiàn)。隨后，信用價差、回收率與公司信用狀況間的關(guān)系也得到驗證（Rutkowski，2000）。

跳躍擴(kuò)散違約模型是結(jié)構(gòu)化模型與強(qiáng)度模型的混合，反映突發(fā)事件與違約行為之間的關(guān)系。在實踐中，公司的短期違約現(xiàn)象時有發(fā)生。該模型假定公司的資產(chǎn)價值服從跳躍的混合擴(kuò)散過程，信息集由跳躍的資產(chǎn)價值和違約障礙組成，其中資產(chǎn)價值與違約障礙是結(jié)構(gòu)化模型的信息集要素，而資產(chǎn)價值的跳躍過程則要借助市場信用價差數(shù)據(jù)和強(qiáng)度模型獲取（Chen & Panjer，2003）。跳躍擴(kuò)散違約模型較真實的模擬了實踐中不同信用價差曲線和短期違約行為，指出公司的違約時間并非一直處于可預(yù)測的狀態(tài)，當(dāng)公司的跳躍資產(chǎn)價值突然觸及或跌破違約障礙時，突然違約便會發(fā)生。

四、 對我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的借鑒

1. P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的信用風(fēng)險揭示。P2P（Peer-To-Peer Lending），即網(wǎng)絡(luò)小額信貸模式，是資金持有者通過網(wǎng)絡(luò)信貸平臺將資金貸給其他資金需求者的一種民間借貸方式，2013年進(jìn)入爆發(fā)式增長期。截至2014年8月末，全國正在運(yùn)營的網(wǎng)貸平臺約1 357家，投資者人數(shù)突破50萬，是去年同期的6.5倍。在P2P網(wǎng)貸風(fēng)生水起的同時，整個行業(yè)卻因內(nèi)部頻頻曝出的違規(guī)及風(fēng)險問題備受爭議。2014初至今，出現(xiàn)問題的平臺數(shù)量已達(dá)78家，超過去年全年，強(qiáng)化P2P平臺的信用風(fēng)險管理勢在必行。

我國P2P借貸平臺的資金投向目前主要對接高收益高風(fēng)險的小額貸款市場。小額貸款往往期限短、需求急，且受限于小微企業(yè)信用記錄資料不健全和缺乏有效抵質(zhì)押擔(dān)保的現(xiàn)狀，往往具有較高的風(fēng)險。平臺通過驗證借款人身份信息、銀行信用報告、納稅、水電及其他相關(guān)信息來確定貸款額度和利率。由于我國個人征信制度的缺失，P2P平臺缺乏充足的第三方信用數(shù)據(jù)評估借款人信用，加之一些借款人為了獲得借款提供虛假信用材料，無形中增加了欠款的可能性。此外，信息不對稱的大量存在無形中又增加了信用風(fēng)險控制和管理的難度。

2. P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺信用風(fēng)險評價的路徑選擇。以拍拍貸、人人貸為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融平臺與以陸金所、招商銀行小企業(yè)e家為代表的金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)投融資平臺呈現(xiàn)基于風(fēng)險評價運(yùn)用的差異化發(fā)展模式?；ヂ?lián)網(wǎng)金融平臺以開放與客戶視角為基本思維，注重差異化的產(chǎn)品設(shè)計、客戶交互和獨(dú)特體驗，善于針對投資人和借款人設(shè)計產(chǎn)品系列，對客戶進(jìn)行細(xì)分和分類營銷，并通過多元化的投資產(chǎn)品線吸引投資。與金融機(jī)構(gòu)平臺相比，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的資本實力和風(fēng)險承受能力較弱，風(fēng)險防控體系結(jié)構(gòu)簡單，融資需求差異化較大，規(guī)模經(jīng)濟(jì)不顯著，建立基于風(fēng)險資產(chǎn)的精準(zhǔn)定價體系是重要的核心競爭力來源。對互聯(lián)網(wǎng)金融平臺來說，信用風(fēng)險評價的結(jié)果并不只是做出是否上線募集資金決定的依據(jù)，更是指導(dǎo)風(fēng)險資產(chǎn)定價的基礎(chǔ)，因此在風(fēng)險評價模型的選擇上，偏重定價功能的產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品風(fēng)險評價模型更具優(yōu)勢。

以陸金所、小企業(yè)e家為代表的金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)投融資平臺具有將線下傳統(tǒng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到線上的傾向，且其線下優(yōu)勢對線上業(yè)務(wù)有明顯的帶動作用。這些平臺以銀行或傳統(tǒng)金融集團(tuán)為依托，更加愿意發(fā)揮線下業(yè)務(wù)管理和風(fēng)險控制等專業(yè)優(yōu)勢在線上的延伸和協(xié)同作用，善于通過嚴(yán)格的信貸審查和增信措施提升平臺的安全性，重視風(fēng)險把控和平衡收益，在資產(chǎn)端樂于對接規(guī)模相對較大的個人經(jīng)營借款和小微企業(yè)或項目借款，借助互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行金融創(chuàng)新。此類平臺規(guī)模經(jīng)濟(jì)顯著，資本實力和風(fēng)險承受能力較強(qiáng)，善于通過多種手段進(jìn)行風(fēng)險防控。從平臺與金融機(jī)構(gòu)的關(guān)系來看，該類平臺產(chǎn)品類似于銀行信貸資產(chǎn)，平臺側(cè)重渠道而非產(chǎn)品開發(fā)功能，風(fēng)險評價體系基本沿用銀行信貸資產(chǎn)的信用風(fēng)險評價體系，以信貸風(fēng)險度法為代表的債權(quán)產(chǎn)品信用風(fēng)險評價模型是廣泛采用的基本信用風(fēng)險評價模型，風(fēng)險評價結(jié)果往往作為是否可以上線獲得融資的依據(jù)，對風(fēng)險資產(chǎn)定價一般只起到參考作用。

3. P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺信用風(fēng)險評價模型的發(fā)展趨勢。利率市場化與金融脫媒促使傳統(tǒng)銀行依賴資本市場信息不對稱帶來利差收益的盈利模式難以為繼，爆發(fā)式增長的互聯(lián)網(wǎng)金融通過公開化的資金價格打破了資本市場的信息藩籬。當(dāng)價格不再是秘密，價格的形成機(jī)制就將替代價格成為新的商業(yè)秘密。面對旺盛的多元化投融資需求，對風(fēng)險資產(chǎn)“一刀切”的粗放式信用風(fēng)險評價與決策模式必然向精準(zhǔn)化管理的方向發(fā)展，對信用風(fēng)險評價模型的應(yīng)用也必將向風(fēng)險資產(chǎn)定價的方向發(fā)展，開發(fā)基于不同參數(shù)的風(fēng)險資產(chǎn)定價模型將成為我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險管理的必然選擇。

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基金項目：教育部哲學(xué)社會科學(xué)研究重大攻關(guān)項目“人民幣國際化進(jìn)程中的金融風(fēng)險與安全研究”（項目號：11JZD0022）。

作者簡介：范小云（1969-），女，漢族，天津市人，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副院長、教授、博士生導(dǎo)師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向為國際金融、宏觀金融風(fēng)險管理、貨幣理論與政;潘莊晨（1984-），男，漢族，浙江臺州市人，渤海銀行股份有限公司天津分行投資銀行部總經(jīng)理，中級經(jīng)濟(jì)師，南開大學(xué)管理學(xué)博士后，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向為互聯(lián)網(wǎng)金融與商業(yè)銀行創(chuàng)新管理;邢博（1985-），女，漢族，天津市人，渤海銀行股份有限公司天津分行投資銀行部總經(jīng)理助理，南開大學(xué)管理學(xué)博士，研究方向為互聯(lián)網(wǎng)金融與商業(yè)銀行創(chuàng)新管理，服務(wù)營銷與管理。

收稿日期：2014-11-17。