劉可卉 邵宏偉

河北金融學(xué)院

互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制模型探討

劉可卉 邵宏偉

河北金融學(xué)院

本文作者首先介紹了我國互聯(lián)網(wǎng)金融模式的發(fā)展現(xiàn)狀，其次對(duì)我國的互聯(lián)網(wǎng)金融模式信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析，最后作者探究了三種信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制的模型。本文對(duì)我國建立起互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制具有積極的指導(dǎo)意義。

互聯(lián)網(wǎng)金融；信用風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警機(jī)制

一、互聯(lián)網(wǎng)金融的定義和特征

互聯(lián)網(wǎng)金融，顧名思義是傳統(tǒng)金融行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合的新興領(lǐng)域。從廣義上講，具備互聯(lián)網(wǎng)精神的金融業(yè)態(tài)統(tǒng)稱為互聯(lián)網(wǎng)金融。理論上任何涉及到廣義金融的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，都應(yīng)該是互聯(lián)網(wǎng)金融，包括但不限于第三方支付、在線理財(cái)產(chǎn)品銷售、信用評(píng)價(jià)審核、金融中介、金融電子商務(wù)等模式。從狹義的金融角度來看，互聯(lián)網(wǎng)金融則應(yīng)該定義在貨幣的信用流通相關(guān)層面，也就是資金融通依托互聯(lián)網(wǎng)來實(shí)現(xiàn)的方式方法都可以稱為互聯(lián)網(wǎng)金融。

二、我國互聯(lián)網(wǎng)金融模式的發(fā)展現(xiàn)狀

(一)第三方支付

傳統(tǒng)的第三方支付，買賣雙方在網(wǎng)上達(dá)成交易協(xié)議后，買方通過信譽(yù)度良好的第三方中介機(jī)構(gòu)提供的賬戶和通道完成交易款項(xiàng)的支付，支付完成后，貨款先由第三方代管，待買方收到貨物驗(yàn)收無誤后，再通知第三方機(jī)構(gòu)支付，貨款劃到賣方賬戶，一筆交易至此完成。新興的第三方支付逐漸演變?yōu)橐苿?dòng)支付、預(yù)付卡、POS收單等線下支付，因此實(shí)質(zhì)上是一種信用中介服務(wù)。

(二)網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)

網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)借鑒電子商務(wù)，把放貸方與借貸方通過網(wǎng)絡(luò)連結(jié)起來，在債權(quán)債務(wù)屬性關(guān)系中脫離了傳統(tǒng)的資金媒介，如P2P信貸。P2P網(wǎng)絡(luò)小額借貸主要是指個(gè)人通過第三方平臺(tái)對(duì)需要借貸的個(gè)人提供小額貸款的金融方式，平臺(tái)在其中只作為中介機(jī)構(gòu)且收取一定的手續(xù)費(fèi)。

(三)眾籌

眾籌是指一種向群眾募資，以支持發(fā)起的個(gè)人或組織的行為。一般而言是透過網(wǎng)絡(luò)上的平臺(tái)連結(jié)起贊助者與提案者。群眾募資被用來支持各種活動(dòng)，包含災(zāi)害重建、民間集資、競選活動(dòng)、創(chuàng)業(yè)募資、藝術(shù)創(chuàng)作、自由軟件、設(shè)計(jì)發(fā)明、科學(xué)研究以及公共專案等。

三、互聯(lián)網(wǎng)金融模式信用風(fēng)險(xiǎn)分析

(一)信用風(fēng)險(xiǎn)

信用風(fēng)險(xiǎn)這個(gè)范疇是指借貸行為。這種經(jīng)濟(jì)行為的形式特征是以收回為條件的付出，或以歸還為義務(wù)的取得，而且貸者之所以貸出，是因?yàn)橛袡?quán)獲得利息，借者之所以可能借人，是因?yàn)槌袚?dān)了支付利息的義務(wù)。這種交易過程由于在空間時(shí)間上的分離，天然導(dǎo)致了風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)，即信用風(fēng)險(xiǎn)。

(二)互聯(lián)網(wǎng)金融模式信用風(fēng)險(xiǎn)的成因

信用風(fēng)險(xiǎn)存在于互聯(lián)網(wǎng)金融的多種模式，比如第三方支付、網(wǎng)絡(luò)借貸、眾籌等。對(duì)于其產(chǎn)生的原因歸納為以下幾點(diǎn)：1.互聯(lián)網(wǎng)金融公司的信貸行為不需要實(shí)物抵押或者擔(dān)保。2.互聯(lián)網(wǎng)金融公司的征信體系不完善。

四、信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制模型探討比較

(一)KMV模型

KMV模型是美國著名的風(fēng)險(xiǎn)管理公司KMV公司于1993年基于公司理財(cái)和期權(quán)理論，利用布萊克-斯科爾斯-莫頓模型(BSM， Black-Scholes-Merton Model)開發(fā)出來的一種資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)管理模型。該模型利用企業(yè)股權(quán)的市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)率、企業(yè)負(fù)債的到期時(shí)間、賬面價(jià)值和無風(fēng)險(xiǎn)利率等數(shù)據(jù)，以期權(quán)定價(jià)理論為基礎(chǔ)，對(duì)企業(yè)資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值、資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性進(jìn)行估計(jì)，并據(jù)此算出企業(yè)的預(yù)期違約率。

KMV模型在國外上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中得到了廣泛的應(yīng)用，并且已經(jīng)取得良好的效果。與同類模型比較，KMV在中國的應(yīng)用主要有三大優(yōu)勢(shì)：不要求有效市場(chǎng)假設(shè)，在我國這樣的弱有效市場(chǎng)預(yù)測(cè)效果較好；數(shù)據(jù)獲取相對(duì)容易；KMV模型對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)的依賴僅限于債務(wù)的賬面價(jià)值，從而在一定程度上緩解了我國普遍存在會(huì)計(jì)信息失真的影響。

(二)Logistic回歸模型

Logistic模型最早是由Martin(1977)用來預(yù)測(cè)公司的破產(chǎn)及違約概率。他從1970-1977年間大約5700家美聯(lián)儲(chǔ)成員銀行中界定出58家困境銀行，并從25個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中選取總資產(chǎn)凈利潤率等8個(gè)財(cái)務(wù)比率，用來預(yù)測(cè)公司的破產(chǎn)及違約概率，建立了Logistic回歸模型(Logistic regression model)，根據(jù)銀行、投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)警界線，以此對(duì)分析對(duì)象進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定位和決策。他還將Z-Score模型，ZETA模型和Logistic模型的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行了比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)Logistic回歸模型優(yōu)于Z-Score模型和ZETA模型。Ohlson(1980)也將Logistic模型應(yīng)用于信用風(fēng)險(xiǎn)分析。Madalla (1983)則采用Logistic模型區(qū)別違約與非違約貸款申請(qǐng)人。其研究結(jié)果表明，當(dāng)違約概率p＞0.551時(shí)是風(fēng)險(xiǎn)貸款，當(dāng)p＜0.551時(shí)是非風(fēng)險(xiǎn)貸款。

(三)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP neutral network model)，是用大量簡單的處理單元廣泛連接組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織所取得的成果基礎(chǔ)上提出的，用以模擬人腦大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和行為。BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)由四個(gè)過程做成，即：輸入模式由輸入層經(jīng)中間層(隱含層)向輸出層的“模式順傳播”過程，網(wǎng)絡(luò)的希望輸出與網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出之間的誤差信號(hào)由輸出層經(jīng)中間層向輸入層逐層修正連接權(quán)的“誤差逆?zhèn)鞑ァ边^程；由“模式順傳播”與“誤差逆?zhèn)鞑ァ钡姆磸?fù)交替進(jìn)行過程。

從模式識(shí)別的角度看，商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是個(gè)模式分類的過程：從警兆指標(biāo)--警情指標(biāo)--警度之間的映射關(guān)系來看， 經(jīng)濟(jì)預(yù)警是一個(gè)函數(shù)逼近的過程：從警兆指標(biāo)--警情指標(biāo)--警度之間的噪聲與報(bào)警準(zhǔn)確處理方式來看，經(jīng)濟(jì)預(yù)警又是一個(gè)最優(yōu)化過程。模式識(shí)別、函數(shù)逼近、最優(yōu)化處理正是BP網(wǎng)絡(luò)最擅長的應(yīng)用領(lǐng)域。

[1]袁翠，互聯(lián)網(wǎng)金融模式信用風(fēng)險(xiǎn)研究[J].消費(fèi)導(dǎo)刊，2014(3)

[2]沈沛龍，任若恩.現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型和方法的比較研究[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2002(3)

[3]袁羽.人基于Logistic回歸的P2P網(wǎng)絡(luò)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)度量[D].上海：上海社會(huì)科學(xué)院，2014

[4]胡玉平，王宇東.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].微型機(jī)與應(yīng)用2003(4)

[5]王歡歡，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)研究[D]，遼寧：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，2005

河北金融學(xué)院大學(xué)生科研項(xiàng)目 項(xiàng)目編號(hào)：DXSKYY2015026