互联网金融利率定价能否准确反映违约风险？——基于P2P网络借贷的实证检验北大核心

本文以P2P网络借贷平台——“人人贷”的历史数据为研究样本,从风险补偿的视角,研究互联网金融利率定价能否有效覆盖违约风险。研究结果表明:P2P产品的借款利率整体上低估了借款人的违约风险;投资者对借款订单信息、借款人个人信息以及信用评估信息存在不同的风险敏感性,对借款期限、借款金额、借款人的信用等级以及婚姻状况的风险敏感性较高,而对借款人的工作所属行业、工作时间、年龄、学历信息的风险敏感性较低;在不同的P2P细分市场中,由于投资者的风险敏感性有所不同,其对借款人所要求的风险溢价也有所差异,进而产生了部分细分市场中违约风险被低估或者高估的现象。上述研究结论表明,国内互联网金融的利率定价机制并不能够准确反映借款人的违约风险。为此,要反思国内互联网金融的定价和风险控制机制,从风险控制制度建设着手,推动互联网金融健康、有序发展。要完善互联网金融行业的信息披露制度,夯实利率定价准确反映风险的基础;要推动互联网金融平台优化对借款人的信用评估机制,引导投资者对信用评估信息给予关注和重视;要加强投资者风险教育,引导投资者对互联网金融产品的违约风险及其他风险进行有效识别和定价。     

公开竞标的贷款定价方式对P2P借贷平台的优化作用

P2P借贷是一种金融创新模式,将互联网技术与民间借贷相结合。互联网信贷的巨大需求推动P2P借贷平台的爆发式发展,而P2P借贷发展核心的两个问题是信用评级和风险定价。由于我国未完全实现利率市场化,P2P平台采用的是量化借款人信息的方式计算贷款利率。信息不对称导致P2P平台的贷款利率不能充分反映借款人风险,同时造成信誉良好的借款人不能获得低成本的贷款。文章利用拍卖机制模型对公开竞标的贷款定价方式进行探究,认为公开竞标方式可以改善信息披露,降低借款人的成本,借款人和投资人在公开竞标的贷款定价方式下都可以获得灵活的选择空间,从而提高借贷成功的比例。     

P2P网贷借款人违约行为影响因素的实证研究

准确评估借款人信用风险是提高P2P网贷平台风控能力、降低网贷行业问题平台数量的重要措施。本文基于"人人贷"平台交易数据,综合考察借款人"硬信息"和"软信息"与其违约行为之间的关系。二元Logit回归模型的实证结果表明:在借款人"硬信息"指标中,借款人年龄、借款金额、借款利率、逾期次数对违约行为有显著正向影响,学历、信用等级对违约行为有显著负向影响,而是否拥有房产、是否已购车、工作时间对违约行为没有显著影响;借款人"软信息"指标即描述性文本中的"拼写错误"对违约行为有显著正向影响。研究结果表明借款人"软信息"虽然不可直接证实,但同样具有价值,网贷平台应该多维度地量化借款人的信用评价。     

P2P借款人的定价偏差与被动违约风险——基于“人人贷”数据的分析

本文主要通过行为资产定价理论和"人人贷"2014-2018年的数据,研究网络借贷(P2P)借款人定价偏差的影响因素及其与被动违约风险之间的关系。定价偏差是将P2P借贷利率分解为效率部分和无效率部分,并通过成本随机前沿模型得到。结果表明:借款人定价存在显著偏差且在不同群体间有所差异;借款人的粉饰行为未能起到减小定价偏差的作用,甚至会起到反效果;当借款人的声誉成本高于还款成本时,此时的违约主要表现为被动违约;即使借款人主观还款意愿强烈,但定价偏差越大,借款人剩余收入就越吃紧,还款过程中逾期次数和欠债比例增加的可能性就越大,进而引发被动违约风险。     

国内外P2P小额信贷利率定价模式比较研究

虽然P2P小额信贷行业在国内尚处于发展初期,但是在欧美等发达国家已经有了相对成熟的业务流程,特别是在贷款利率定价等方面形成了稳定、合理的操作模式。这对于我国改进目前相对简单的P2P小额信贷平台贷款利率定价具有借鉴意义。本文首先按照流程特征,对欧美P2P小额信贷平台主流的贷款利率定价模式进行区分和归类;其次,结合国内P2P小额信贷平台操作实践,从监管现状、信用环境、专业人才等角度进行了比较分析;最后,从风险控制、信用环境、交易制度、债权保障四个方面提出了对策建议。     

利率市场化背景下P2P网贷利率决定机制——基于“拍拍贷”经验数据的实证分析

本文在阐述利率市场化对P2P网贷行业影响的同时,重点探究了在利率市场化背景下P2P网贷利率的决定机制,并以“拍拍贷”历史经验数据为例,采用实证研究的方法.研究发现:影响网贷利率的因素主要是信用等级、借款金额、借款期限、借款人之前是否有过网贷成功的案例.网贷利率随着信用等级的降低而提高,随借款金额的增加而降低,随借款期限的延长而上升,且与借款人之前是否有过网贷成功案例有关.     

基于P2P个人借贷平台的信用风险识别

P2P网络借贷信用风险对投资人的放贷决策有明显的干扰作用,能否有效识别来自借款人的信用风险,成为P2P网络借贷平台未来发展的关键.本文以P2P网络借贷平台拍拍贷2016年2月和3月发布的借款标的数据为样本,运用Probit模型,对P2P网络借贷的信用风险进行识别.研究结果表明:投资者能够识别来自借款人的信用风险.信用等级越高,风险越低,利率越高,风险越低;男性的信用风险要高于女性,而借款人是否婚配对于识别其信用风险有很大帮助;手机认证和户口认证在识别信用风险方面有同样的功效,央行征信认证报告有助于降低风险.     

国外P2P网络融资运营的主要模式

Zopa模式。2005年2月．首创针对个人小额融资的贷款网站ZoPacom在伦敦正式营运,在这个平台上可以完成1000～25000美元的小额贷款项目。Zopa通过信用调查与风险评估,首先将借款人按信用等级分为A$．A、B和c四个等级。     

P2P网络贷款业务模式比较研究

目前,P2P网络贷款业务模式可分为营利性和非营利性两大类。在国外,营利性P2P网络贷款平台有复合中介型、单纯中介型两种,主要采用纯线上模式,由于社会信用体系健全,风险管理技术先进,其坏账率并不高;中国主要有担保模式、单纯中介模式、渠道模式、O2O模式等四种,大多采用线上线下相结合、多种担保方式并存的运营模式,从而推高了平台运营成本,使借款人借款成本更高,行业系统性风险更大。     

地方法人金融机构利率定价机制调查

当前地方法人金融机构利率定价机制及存在的问题（一）地方法人金融机构利率定价机制情况1.贷款利率定价方式主要采取＂基准利率＋浮动幅度＂。据调查,目前金塔县农村信用社的贷款利率定价方式依然沿袭之前的定价方式,只是在浮动幅度上有所调整,浮动幅度则是根据借款人信用等级、信贷投向、贷款方式、贷款期限等因素确定贷款浮动幅度。2.成立了贷款利率定价决策机构。     

P2P网络借贷现状及风险防范

P2P网络借贷是微金融运营模式的创新,主要用于满足小微企业和个人的贷款需求,撮合了个人与企业之间的借贷,是传统金融体系的延伸.近年来,由于手续简便、操作灵活等特点,我国P2P网络借贷平台取得了高速发展.然而在其发展过程中,亦面临着平台信用等级良莠不齐、监管体系缺失等障碍.针对这些现象,本文从P2P网络借贷的发展现状着手,剖析了该行业中存在的主要风险,并提出了几点规范化管理的建议.     

我国P2P平台网贷成功率影响因素的实证分析——以人人贷平台为例

以已有研究文献为基础,本文进一步定性分析了可能影响我国P2P网络借贷成功率的因素,并以人人贷平台交易数据为例,从项目因素、个人因素及其他因素三方面选取了16个变量,运用二元logistic模型进行统计分析。结果表明:标的总额、还款期限、年龄、工作阶层、借款人信用等级和借款人成功借款数量均与网络借贷成功率呈正相关,其中借款人成功借款数量对成功率的影响效果最显著。     

固定利率住房抵押贷款违约行为及其定价研究

固定利率住房抵押贷款的信用风险主要是违约风险,基于理性期权的定价模型往往会低估借款人的违约概率.通过分析违约成本及非理性违约因素,可以确定借款人违约时贷款机构收回的现金流,得到固定利率住房抵押贷款定价的期望值模型,并得出模型的求解方法.     

“P2P+保险”模式对借贷双方行为的影响——基于演化博弈论的分析

随着P2P网贷行业"去担保化"政策的出台,平台自主担保、第三方担保等模式逐渐退出该行业,保险成为P2P平台化解市场风险的管理手段之一。本文基于演化博弈理论构建了信用信息共享机制以及保险参与机制下P2P借贷双方两大群体之间博弈的复制动态模型,分析不同条件下的演化稳定状态,即保险的介入是否有效约束借款人违约行为,以及能否促进投资者投资积极性。研究表明,借款利率以及信用信息共享水平直接影响借贷双方策略选择,借款人缴纳保费的政策可有效约束借款人违约行为,保险公司风险分担比例越大越能有效激励投资者投资积极性,在满足一定参数条件下,借贷双方博弈演化稳定于(放贷,守约),从而为监管部门引入保险机制提供一定理论依据。     

借款陈述会影响借款成本和借款成功率吗？——基于网络借贷陈述的文本分析

本文以Prosper网络借贷平台上2007年12月至2012年2月的交易数据为样本,从文本分析的视角对比研究利率形成机制变动前后借款陈述对借款成功率和实际借款利率的影响。实证表明:在利率竞拍模式下信用等级越低的借款人越倾向于提供借款陈述,借款陈述的迷雾指数和文本长度都与借款成功率呈现“倒U型”关系,并与实际借款利率存在线性正相关关系;其次,在固定利率模式下,借款利率与借款陈述长度存在显著的“U型”关系,与迷雾指数只表现出线性正相关关系;最后,在两种利率模式下借款人提供借款陈述都能降低借款成本,但是不一定能增加借款成功率,且信用等级较低的借款人提供借款陈述对借贷行为的影响更大。     

考虑借款人债务利率结构的贷款保险定价研究

借款人债务不同的利率结构,会影响借款人未来对于银行贷款的偿债能力,给银行带来信贷风险,在利率市场化的环境中,这种影响将变得明显。基于期权定价思路建立起的贷款保险定价模型,能够较为准确地计量到上述风险。经算例分析发现：变动借款人任一债务的利率水平,都会引起贷款保险定价水平的同向变化;在借款人债务中,比贷款利率高的债务的占比具有推高贷款保险定价的作用,比贷款利率低的债务的占比具有降低贷款保险定价的作用。     

正视P2P网贷风险

P2P网贷是一种个人对个人的网络贷款形式。简单地说,投资者通过P2P网贷平台将钱贷款给借款人,投资者赚取高额的利息,而作为中介方的P2P网贷平台,获取一部分的利息收入和管理费用。     

P2P网贷平台借款人信用风险影响因素研究

本文分析影响P2P网络借贷借款人信用风险的影响因素,并且利用"新新贷"等P2P网贷平台上的数据做实证分析,结果发现,P2P网络借贷借款人的学历、婚姻、房产、车产、工作情况和提供的材料数量对借款人的信用风险均有显著的正向影响,婚姻和工作情况的影响较大。最后,针对P2P网贷平台借款人信用风险提出对策建议。     

浅析P2P平台风险管理及控制策略

当前,国家金融监管部门和P2P自身都在积极的探索网络贷款行业的风险防范措施,但由于我国P2P网络借贷平台发展迅速,其具体规范措施依然跟不上发展节奏。具体表现为监管体制落后、行业规范体制差、P2P平台内部风险控制操作混乱,如何提高投资者风险的防范力度,是P2P平台当前解决的首要问题。文章从P2P平台的多个角度探索了资金风险的控制策略,对我国P2P网络借贷平台风险控制有着积极意义。     

借款人声誉与风险识别——来自P2P网络借贷的证据

P2P网络借贷和传统借贷都存在着信息不对称,借款人声誉作为一种信号缓解了信息不对称程度,提升了借贷效率。本文以借款人过往逾期次数与成功借款次数作为声誉变量,实证研究了借款人声誉对违约风险的识别效应,同时发现随着借款人还款能力的增加,这种风险识别效应也在增强,因此投资人和P2P平台可借助分析借款人声誉指标做出合理的投资和监控决策,降低P2P网络借贷风险,使得P2P网络借贷成为传统借贷的有力补充。