劉慧慧+++趙寧寧++高艷杰

摘 要：傳統(tǒng)金融行業(yè)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相互結(jié)合催生了互聯(lián)網(wǎng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融尤以P2P網(wǎng)貸的發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁。但是，P2P問(wèn)題平臺(tái)的數(shù)量的迅速增長(zhǎng)也反映出其隱含的風(fēng)險(xiǎn)之大。在諸多風(fēng)險(xiǎn)之中，關(guān)于對(duì)P2P平臺(tái)正常運(yùn)營(yíng)特別重要的操作風(fēng)險(xiǎn)的研究至今還是空白。因此，本文選取10家有代表性的P2P平臺(tái)為研究對(duì)象，利用近1年的日度數(shù)據(jù)并構(gòu)建合理指標(biāo)，使用收入模型來(lái)計(jì)量P2P平臺(tái)操作風(fēng)險(xiǎn)的大小。不但填補(bǔ)了該領(lǐng)域的研究空白，還為促進(jìn)P2P平臺(tái)健康發(fā)展提供了理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：P2P平臺(tái)；操作風(fēng)險(xiǎn)；收入模型

一、方法分析

本文基于操作風(fēng)險(xiǎn)的廣義定義，即排除掉常見(jiàn)的市場(chǎng)、信用和流動(dòng)性三大風(fēng)險(xiǎn)以外剩余的風(fēng)險(xiǎn)，采用收入模型來(lái)度量P2P企業(yè)的操作風(fēng)險(xiǎn)。本文中選擇P2P企業(yè)的凈利潤(rùn)來(lái)作為被解釋變量，解釋變量選取一定程度上會(huì)影響P2P收入波動(dòng)的各種風(fēng)險(xiǎn)因素。我們認(rèn)為凈利潤(rùn)的波動(dòng)中不能被解釋的部分為P2P企業(yè)由于操作風(fēng)險(xiǎn)而導(dǎo)致的波動(dòng)。

二、指標(biāo)變量

影響P2P企業(yè)凈利潤(rùn)的因素主要在于平臺(tái)自身的綜合利率和借款期限。平臺(tái)綜合利率的大小直接影響到了投資者的收益和借款者的融資成本，是嫁接資金供求雙方的橋梁，是影響P2P平臺(tái)收入的重要因素。借款期限的長(zhǎng)短也是投資者和借款者在投融資過(guò)程中考慮的重要因素。此外的影響因素還包括平臺(tái)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)。P2P網(wǎng)貸企業(yè)面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)主要是指市場(chǎng)價(jià)格的不確定性給企業(yè)的收入帶來(lái)的不確定性。本文結(jié)合劉睿和李金迎（2008）的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，即央行規(guī)定的基準(zhǔn)存款利率期限結(jié)構(gòu)，選取P2P整個(gè)行業(yè)的六個(gè)月以上的綜合利率減去一個(gè)月以內(nèi)的綜合利率來(lái)度量P2P平臺(tái)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)指的是借貸雙方在簽訂借貸合同之后，由于借方可能無(wú)法按照合同的約定在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)還本付息從而給貸方造成經(jīng)濟(jì)損失的不確定性。本文選取P2P平臺(tái)當(dāng)日待還資金作為衡量P2P平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)。P2P平臺(tái)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指由于借款方未能及時(shí)償還貸款的本息，P2P平臺(tái)無(wú)法獲得充足的資金來(lái)支付貸款方的本金而致使平臺(tái)的正常運(yùn)營(yíng)受到重大影響的風(fēng)險(xiǎn)。本文選取了P2P平臺(tái)每天的凈資金流入量來(lái)反應(yīng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。如下表所示：

三、數(shù)據(jù)來(lái)源

本文在選擇樣本時(shí)綜合考慮各家P2P平臺(tái)的發(fā)展時(shí)間，業(yè)務(wù)規(guī)模以及在整個(gè)P2P行業(yè)的綜合影響力等因素，最終選取了10家P2P平臺(tái)作為研究對(duì)象，它們分別是PPmoney，安心貸，財(cái)加，紅嶺創(chuàng)投，陸金所，拍拍貸，人人貸，投哪網(wǎng)，微貸網(wǎng)，宜人貸。本文中涉及到的平臺(tái)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)來(lái)自在業(yè)界比較有影響力的網(wǎng)貸之家網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。整個(gè)P2P行業(yè)綜合利率的數(shù)據(jù)來(lái)自萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù)。模型回歸中數(shù)據(jù)使用的時(shí)間范圍為2015年1月29日到2016年1月11日的日度數(shù)據(jù)。

五、實(shí)證結(jié)論

本文利用自上而下的收入模型實(shí)證分析了P2P平臺(tái)的操作風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀。通過(guò)10家平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)面板數(shù)據(jù)，利用模型的殘差估計(jì)出了平臺(tái)的操作風(fēng)險(xiǎn)大小。研究結(jié)果表明34.66%的凈利潤(rùn)波動(dòng)是由操作風(fēng)險(xiǎn)引起的，操作風(fēng)險(xiǎn)的影響之大直接關(guān)乎平臺(tái)能否正常運(yùn)營(yíng)。本文研究的不足之處在于P2P網(wǎng)貸行業(yè)的發(fā)展時(shí)間比較短，鑒于數(shù)據(jù)的可得性選取的指標(biāo)可能存在不完善之處，待以后數(shù)據(jù)積累到一定程度可以繼續(xù)對(duì)模型進(jìn)行完善。樣本選取的平臺(tái)只是P2P行業(yè)的少數(shù)的幾個(gè)代表性平臺(tái)，并不能準(zhǔn)確反應(yīng)整個(gè)行業(yè)的操作風(fēng)險(xiǎn)和其它平臺(tái)的運(yùn)行情況，但是對(duì)于估計(jì)平臺(tái)操作風(fēng)險(xiǎn)的大小具有一定的借鑒意義。

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作者簡(jiǎn)介：劉慧慧（1994.11- ），女，河北省石家莊市，河北大學(xué)管理學(xué)院會(huì)計(jì)學(xué)；趙寧寧（1991.03- ），男，河北省滄州市，河北大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院金融學(xué)；高艷杰（1990.01- ），河北省藁城市，河北大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)