基于因子分析的我國P2P網(wǎng)貸平臺風險評價研究

1、基于因子分析的我國P2P網(wǎng)貸平臺風險評價研究摘要】20212021年十年間，我國的P2P網(wǎng)貸行業(yè)從無到有，從無序生長到有序開展，從魚龍混雜到監(jiān)管趨嚴，P2P漸漸步入了合規(guī)健康的開展道路。隨著監(jiān)管部門不斷下發(fā)行業(yè)政策相關的整改文件，2021年成為強監(jiān)管年與合規(guī)備案年。平臺的擠兌風險加大，跑路詐騙問題頻出，讓不少投資者望而卻步，平臺風險已經受到社會各界的廣泛關注，網(wǎng)貸平臺的風險評價成為投資者篩選平臺的重要因素。文章運用因子分析法，建立適宜P2P網(wǎng)貸平臺風險評價的因子體系，對我國當下80家主流P2P網(wǎng)貸平臺進行了綜合全面的風險評價排名，最終得到的風險評價結果可以作為投資者選擇平安可靠平臺的重要參考依

2、據(jù);同時有助于進一步標準P2P開展，提升居民投資理財?shù)臒崆椤！娟P鍵詞】因子分析;P2P;網(wǎng)貸平臺;風險評價;投資理財【中圖分類號】F830.2【文獻標識碼】A【文章編號】1004-5937202107-0023-05一、引言盡管P2P屬于舶來品，但它的成長速度相當驚人，已然遠遠超過歐美興旺地區(qū)。2021年我國首個P2P平臺拍拍貸于上海宣布正式上線。2021年被稱為“互聯(lián)網(wǎng)金融元年，而P2P網(wǎng)貸平臺也進入了爆發(fā)式生長的時代，P2P的崛起填補了曾經不被傳統(tǒng)銀行重視的人群和中小微企業(yè)。2021年8月24日，銀監(jiān)會等四部委聯(lián)合發(fā)布了?網(wǎng)絡借貸信息中介機構業(yè)務活動管理暫行方法?，標志著近幾年無序野蠻成長

3、的我國P2P行業(yè)被正式納入監(jiān)管范圍，監(jiān)管手段接連升級，P2P平臺的總體淘汰率持續(xù)上漲，截至2021年6月P2P淘汰率高達69.52%，正常運營平臺已缺乏2000家。2021年12月1日，為了令我國P2P現(xiàn)金貸成為負責任的“普惠金融，標準現(xiàn)金貸業(yè)務，我國多個監(jiān)管部門聯(lián)合公布?現(xiàn)金貸通知?。2021年12月下旬，多部門下發(fā)?關于做好P2P網(wǎng)絡借貸風險專項整治整改驗收工作的通知?57號文，規(guī)定各省市州務必在2021年6月的最后期限之前落實P2P備案事務，制定了P2P備案大致進程，在一定程度標準了我國P2P行業(yè)監(jiān)管期限的不明確性。目前盡管備案被推遲，但也說明了官方對P2P行業(yè)的監(jiān)管承諾，并將更加嚴格地

4、執(zhí)行驗收標準，對投資者、平臺以及監(jiān)管部門都是有益的。從2021年底至今，“合規(guī)備案成為P2P行業(yè)界最熱門的詞。到2021年6月初，P2P累計營業(yè)數(shù)據(jù)順利突破7萬億元人民幣，我國P2P平臺總量已到達6142家，但同時也不斷出現(xiàn)平臺詐騙跑路等問題，不合規(guī)平臺有4270家，P2P淘汰率高達69.52%。2021年6月中旬，著名高返平臺唐小僧的跑路和聯(lián)璧金融擠兌的發(fā)生無疑讓廣闊投資者的恐慌情緒蔓延，同時也讓不少潛在的投資者望而卻步。這段跌宕起伏的整改歷程中，眾多平臺命運堪憂，然而瑕不掩瑜，依然有不少平臺始終堅持初心，合規(guī)經營，踴躍備案。在嚴監(jiān)管的背景下，對P2P平臺進行綜合因子風險評價分析，為投資者尋

5、找出既能夠帶來可觀的投資收益，同時又相對平安穩(wěn)健的P2P網(wǎng)貸平臺具有較強的現(xiàn)實意義。二、文獻綜述國內外關于P2P網(wǎng)貸平臺風險的研究主要將其分為以下三類：一P2P網(wǎng)絡借貸風險研究韋艷肖1從風險因素量化視角出發(fā)，對借款利率、借款人信用、信息透明程度、標的期限等風險因素進行了分析，基于Logit模型，以P2P平臺為例，對互聯(lián)網(wǎng)金融風險進行定量研究，在研究結論的根底上，提出了預防我國網(wǎng)絡金融風險的可行建議。王晶晶等2從利益相關者理論角度，檢驗P2P平臺風險源，分析各個利益相關者對P2P平臺風險的影響，隨后建立起P2P網(wǎng)貸平臺風險因素框架。通過這一框架，能夠識別迥異類型問題平臺的重要影響因子，并為監(jiān)管部

6、門提供思路。尹鈞惠和熊冉冉3運用因子分析方法，建立適宜我國P2P網(wǎng)貸平臺的風險因子評估體系，并借鑒50家P2P平臺的數(shù)據(jù)對其風險進行綜合評價，最終的評價結果將有助于投資者篩選待投資平臺。顧慧瑩和姚錚4采用穩(wěn)貸網(wǎng)平臺的相關數(shù)據(jù)對借款人的信息網(wǎng)絡平臺及其違約行為進行調查，找出了借款人違約的關鍵因素并確認其信譽，為借款人建立違約風險量化因子給予支持。二P2P監(jiān)管體系研究MichelleW和FongL5預計P2P平臺不會取代傳統(tǒng)的銀行渠道，但它們是金融中介機構，在解決中小企業(yè)長期面臨的融資真空方面具有廣闊的前景。陳婷婷6借鑒我國P2P平臺探索了其潛在的風險，依托風險度量的類型選擇，最后運用Logist

7、ic回歸模型建立風險評價體系。李端生和夏偉7在分析P2P平臺臨時措施的影響根底上，研究了P2P平臺的開展路徑，并就如何進一步改進P2P平臺提出了一些可行性建議。孫艷軍8認為中國P2P金融市場中所面臨的各類風險日趨增大，其主要原因是由于缺乏一定的監(jiān)管，提出參照西方興旺國家與地區(qū)的監(jiān)管制度，來完善中國P2P行業(yè)的監(jiān)管制度。三P2P網(wǎng)絡借貸行為及影響因素分析王重潤和孔兵9認為高效的融資效率是網(wǎng)貸平臺提升競爭力以及維持平穩(wěn)運營的前提，為構建平臺融資效率因素體系，考慮風險、平臺、標的三個因素，以托賓兩步分析方法為根底，以7千多條貸款標的為研究樣本，采用數(shù)據(jù)包絡分析法對P2P平臺融資效率值進行度量，通過對

8、影響因素和融資效率的實證分析創(chuàng)立托賓模型。左茹霞等10認為P2P是一種融合了民間借貸以及互金技術的新型金融創(chuàng)新形式，選取120家P2P平臺數(shù)據(jù)，運用GrangerCausality驗證的面板數(shù)據(jù)，分析P2P信用額度差異與影響因素，結果說明，有4個主要因素對P2P借貸量影響較大，最后提出了幾點對P2P開展的參考建議。吳中旭11認為P2P借款過程中，投資者的投資行為分為投資意愿和單筆投資金額兩個方面，通過理論分析構建投資者單一投資意愿和單一投資額假設模型;再選取拍拍貸作為樣本平臺，研究了拍拍貸標的的特點，驗證了其特點;最后通過數(shù)理統(tǒng)計方法，使用拍拍貸數(shù)據(jù)，驗證投資人單筆投資意愿和單筆投資金額假設模

9、型。通過對行業(yè)文獻的整理，發(fā)現(xiàn)國外學者對P2P的實證研究大多基于已評級的平臺，而我國P2P行業(yè)起步較晚，其開展有著自身的特點，國內學者的研究大多集中于借款人信用風險控制的問題上。近年來，雖也有一些學者開始運用統(tǒng)計計量的方法如AHP層次分析法、突變級數(shù)評價法等對P2P平臺進行綜合評級或問卷調查法、案例研究法進行針對性分析，然而P2P平臺風險評價仍然缺乏專門的研究，難以實現(xiàn)投資者對P2P平臺風險評估的要求?；诖耍疚倪\用因子分析法建立適宜P2P網(wǎng)貸平臺風險評價的因子體系，對我國當下80家主流P2P網(wǎng)貸平臺進行了綜合全面的風險評價排名，最終得到的風險評價結果可以作為投資者選擇平安可靠平臺的重要參考

10、依據(jù)，同時有助于標準P2P進一步開展，提升居民投資理財?shù)臒崆?。三、因子選取與同向化一因子的選取本文數(shù)據(jù)來源于P2P網(wǎng)貸行業(yè)綜合門戶網(wǎng)站“網(wǎng)貸天眼2021年5月評級數(shù)據(jù)中的前80家平臺，篩選出11個具體的因子對我國P2P網(wǎng)貸平臺進行風險評價研究。這些指標包括：等級、綜合評分、信披評分、合規(guī)評分、期限、利率、償兌性、運營、地域性、投資以及借款。二因子的同向化進行因子分析之前，亟待考慮所選全部因子的方向是否保持完全一致。由于某些因子的值與平臺風險評價效果成正比，這些因子稱為正向因子;但有些因子值越大，評價效果越不好，這些因子稱為負向因子。為了便于統(tǒng)一分析，筆者對因子同向化的方法是將負向因子直接加負號

11、轉化為正向因子，即因子的正向化。具體變量度量如表1。變量指標性質變量關系新變量X1等級正因子Y1=X1Y1X2綜合評分正因子Y2=X2Y2X3信披評分正因子Y3=X3Y3X4合規(guī)評分正因子Y4=X4Y4X5期限正因子Y5=X5Y5X6利率正因子Y6=X6Y6X7償兌性正因子Y7=X7Y7X8運營正因子Y8=X8Y8X9地域性正因子Y9=X9Y9X10投資負因子Y10=-X10Y10X11借款負因子Y11=-X11Y11表1因子同向化四、P2P網(wǎng)貸平臺進行因子分析因子分析是將多個變量指標化簡的一種方法，即用少數(shù)幾個影響較大的因子代表原始數(shù)據(jù)的大局部信息。相對于AHP層次分析法等其他方法，因子分析

12、法是通過將獨立的變量轉化變量的線性組合，從而實現(xiàn)降維的目的。它能夠建立適宜P2P網(wǎng)貸平臺風險評價的因子體系，對P2P平臺進行綜合因子風險評價得分排名，最終得到的風險評價結果可以作為投資者選擇平安可靠平臺的重要參考依據(jù)。因此，本文基于因子分析法，使用社科統(tǒng)計專用程序SPSS22.0，從已選取的11個因子中提取解釋程度高的公因子，然后通過方差奉獻率給公因子加以賦權，最后計算綜合因子得分，進而對所選取的80家我國P2P主流網(wǎng)貸平臺的風險管控能力進行綜合排名與評價。一適用性檢驗在已經標準化的數(shù)據(jù)根底上算出相關系數(shù)矩陣和驗證結果，在因子分析之前亟待驗證各因子之間是否存在一定的相關性。其中，KMO的值趨近

13、于1的程度與適宜做因子分析成正比。從表2可看出KMO=0.661>0.5，說明比較適合做因子分析。同理，各因子變量的共同度趨近1的水平與被變量公共因子解釋的水平以及因子分析的效果成正比，從表3變量共同度中可看出變量共同度根本都非常高。另外，Bartlett檢驗的意義為0二估計因子載荷矩陣估計因子載荷矩陣是因子分析極其關鍵的組成局部，其測度算法有多種。其中，核心的算法是主成分分析PCA，能夠通過求解變量的前幾個關鍵成分并利用簡單的數(shù)學變換來獲取因子加載矩陣。與主成分分析PCA相似，根據(jù)因素的累計奉獻率決定公共主因子的數(shù)量。為了簡化數(shù)據(jù)并從眾多因子中選擇相對較少的共同因子，可以盡可能多地反映

14、所有原始變量的信息。本文運用因子分析來降低維度，表3給出了因素奉獻率的結果，前5個因子的奉獻率為76.991%，因此提取前5個因子作為公共主因子。三因子旋轉四主因子得分本文使用回歸方法計算出5個公共主要因子的得分，也叫湯普森因子分析。主因子得分是5個公共主因子在每個樣本點上的得分，而主因子得分可以代表線性計算公式中各個變量的權重，從而把公共主因子表示為變量的線性組合，其中為各指標變量中的權重，Y為指標同向化后的新變量，即：五綜合因子得分及排名用公因子總方差奉獻率中相應的初始特征值權數(shù)對主因子得分F進行加權，最后加總得到P2P網(wǎng)貸平臺綜合得分，其計算公式如下：由以上計算公式可以計算出綜合因子得分

15、，于是就能夠綜合評估我國P2P平臺的風險大小，亦即綜合主因子得分的排名。為了給投資者選擇平臺提供一定的參考，本文從80家主流平臺中最終篩選出綜合得分TOP15的頭部平臺以及綜合得分排名相對偏后的5家平臺，亦即綜合排名前15位的頭部平臺和倒數(shù)5位的P2P網(wǎng)絡借貸平臺，具體結果如表6所示。五、結論與建議由表6看出，綜合主因子得分大于0.76的前10家平臺，其風險控制能力與綜合評價較高，各方面表現(xiàn)皆較為出色，在行業(yè)開展中的優(yōu)勢巨大，這些P2P平臺有陸金服、人人貸、宜人貸、愛錢進、積木盒子，小贏網(wǎng)金等。這些平臺大多是國資系、上市系或是風投系，其平臺背景雄厚，資金充足，信息披露完善，在擁護監(jiān)管部門合規(guī)備

16、案政策的同時，較低的借款集中度與資金杠桿使得它們具備較高的風險承擔能力，同時可以積極地分散非系統(tǒng)性風險，所以此類平臺抗風險能力強，綜合評價高。風險評價綜合排名位列最后5位的P2P網(wǎng)貸平臺分別是：圖騰貸、信用寶、看看錢包、海融易以及中瑞財富。導致這些P2P網(wǎng)貸平臺評價結果為高風險的主要原因是這5家P2P網(wǎng)貸平臺信息披露不完整，合規(guī)度不夠高，同時它們的借款指數(shù)又較高，即過去一個季度內的平臺風險聚集度較高。數(shù)據(jù)顯示這5家平臺中借款人的借款需求集中度偏高，因此這些平臺發(fā)生擠兌跑路風險的概率隨之加大，平臺風險評價也就相應較高，綜合得分因而相對較低。因此，建議投資人選擇綜合排名靠前的平臺進行投資，所承擔的

17、風險將大大降低;與之相比，建議投資人遠離綜合排名靠后的平臺，否那么平臺假設發(fā)生擠兌而跑路的現(xiàn)象，可能會導致投資者血本無歸。作為綜合的統(tǒng)計分析和評價方法因子分析法，可以利用系統(tǒng)的統(tǒng)計工具來確定評價因子的權重系數(shù)，從而極大地降低主觀因素的影響。本文構建了我國P2P平臺風險評估因子體系，對平臺各類風險的類型進行綜合評分以及排名，可以幫助投資者掌握平臺的信息披露程度、合規(guī)度與風險控制水平，評價的最終結果能夠作為投資者選擇投資適宜的平臺或工程的有力參考，有助于進一步標準P2P網(wǎng)貸行業(yè)的開展，提高客戶的投資理財信心。另外也有助于引導P2P的合規(guī)運作與良性開展，把同時期迥異平臺進行橫向比較，使得評級高的優(yōu)勢

18、平臺給予更多融資，體驗更好的效勞，也能夠拉動行業(yè)的開展。同時需要對中小平臺加強監(jiān)管，令合規(guī)的平臺持續(xù)平穩(wěn)運營，提高行業(yè)準入門檻，完善平臺退出機制，讓無法完成合規(guī)備案的平臺能夠良性清盤退出，保護投資者的合理權益，進一步促進P2P行業(yè)的良性開展。筆者在試圖構建P2P平臺風險評價的因子體系中，亟待在數(shù)據(jù)的真實性以及信息披露完善的因子體系上進一步增強，同時，評估指標體系的有效性需要大量數(shù)據(jù)的支持，在大數(shù)據(jù)時代下，對P2P風險評估因子體系的合理性與建設性將有極大地提高。隨著監(jiān)管的趨嚴與P2P行業(yè)的不斷開展，優(yōu)勢平臺更應該注重提升其投資理財產品的效勞與體驗，而中小平臺那么需要把重心放在合規(guī)備案開展的道路上。【參考文獻】【1】韋艷肖.互聯(lián)網(wǎng)金融風險防范研究：以網(wǎng)貸平臺為例J.會計之友，202116：104-1