網絡微貸平臺利率定價機制研究

摘 要：網絡微貸依托于互聯網進行P2P借貸，其利率定價機制與傳統金融領域有所不同。我們通過編寫程序抓取實際交易數據計量分析，對微觀個體的行為進行解釋，指出利率定價和平臺運作問題，進而提出針對性建議。本文創新之處有二：一是對利率定價進行實證分析；二是編寫程序抓取微貸平臺的實際交易數據，符合大數據的發展趨勢；

關鍵詞：網絡微貸利率定價；信用等級

中圖分類號：F832.4 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2014） 02-0000-02

一、引言

2013年是互聯網金融發展的元年，P2P借貸作為互聯網金融的重要形式，蔚然成風。P2P網絡借貸平臺是個人通過第三方平臺向其他個人提供小額借貸從而收取利息的金融模式。網絡借貸領域起源于2005年英國的Zopa。該網站率先在英國推出了P2P網上互助借貸業務，依托于Web2.0技術，給有資金需求和閑置資金的個人提供互動平臺，使用戶在互惠互助的原則下完成特定利率的資金借貸行為。2006年，美國最大的P2P網絡借貸平臺Prosper正式開放。除Zopa和Prosper外，國際上比較有名的個人借貸網站還有RateSetter，Yes-Secure.com，Facebooklinks，eBayauctions等。2007年起國內也出現多家借貸網站，如拍拍貸、人人貸、紅嶺創投、易貸365等，現已達上百家。

在網絡微貸快速發展的今天，其利率定價是否合理是平臺是否完善的重要衡量因素。本文通過編寫程序對抓取拍拍貸實際交易數據進行分析，探討利率定價機制問題，并提出針對性建議。

二、文獻綜述

隨著P2P網絡借貸模式在國內外快速發展，學者對網絡借貸的研究也隨之深入。從目前來看已有研究主要分為兩類。一類是主要是從宏觀角度把握P2P網絡借貸的作用、運營模式、風險控制、發展對策，這類研究主要是定性研究，數量較多。另一類是在微觀層面研究借貸者的借款利率、借款實現程度、個人特征等之間的關系，實質是研究網絡市場借貸融資問題，以定量研究為主，數量較少。對P2P網絡借貸市場融資問題的實證研究主要是基于平臺的交易數據。Ashta和Assadi（2010）指出在P2P網絡借貸中，貸款金額、利率以及借款人的經濟實力等被視為貸款者作出貸款決策的重要指標（Herzenstein等，2008；lyer等，2009）。Pope和Sydnor（2011）指出網絡借貸中存在種族差異，黑人很難借到或者只能以較高利率借到資金。國內多偏于理論研究，且基于我國網絡微貸平臺的實證研究更少。李金陽（2013）研究指出借入者信用等級、借款金額、歷史流標次數等影響利率。我們希望利用平臺交易數據進一步研究網絡借貸的利率定價問題。

三、數據

數據來源于通過程序抓取的拍拍貸758條真實交易數據。

借款利率用rate表示。在拍拍貸平臺上，借款利率一般由借款人綜合考慮自己的借款期限、借款用途以及自身信用等因素給出自己的利率，投資人根據借款人給出的利率，綜合考慮風險收益等，確定自己是否投標。

借款期限用maturity表示。在拍拍貸平臺上，借款期限一般不超過兩年，絕大多數都在一年以內，其中以6月、7月、12月居多。

grade表示個人信用等級。個人信用等級的評價采取以其借款次數、還款情況以及逾期還款記錄作為衡量標準的信用等級評定方式，信用等級從AA、A、B、C、D、E、F依次遞減；

借款金額（以千元為單位）用par表示。在我們抓取的758條數據中，借款金額分布于一千元到三十萬元之間，其中五千元以下的借款項目居多。

四、實證分析

我們對可能影響利率的因素進行多元線性回歸，模型如下，回歸結果見表4.2.2a：

結果顯示，不同的信用等級及借款期限對利率的影響多是不顯著的；借款金額對利率的影響顯著的，即借款金額每增加1千元，借款利率下降0.013%。結合原始數據我們做出以下結論和解釋：

（一）不同信用等級對于借款利率的影響不顯著。按照常理，信用等級與借款利率之間應該存在負相關關系，即個人信用等級越高，貸出資金的一方越能接受較低的利率。因為信用等級與借款記錄有關，個人的借款次數越多，貸款方就可以依據其歷史交易記錄對其個人信用進行判斷，歷史借款表現越好，貸款方越愿意接受其以較低的利率借款。但回歸結果并不符合我們的預期猜想。我們給出以下兩條解釋：

依據原始數據，我們做出借款利率與信用等級的散點圖，如下圖所示：

通過散點圖，我們發現隨著信用等級的增加，借款利率趨于收斂，同一信用等級下，不同的借款利率圍繞均值上下波動，而低信用等級下波動的區間較大，高信用等級下波動區間較小。分析可知，對于信用等級較低的用戶來說，其之前在該網貸平臺上的借款次數較少，積累的經驗較少，故而對自身的借款缺乏較好的定價能力，而對于信用等級較高的用戶來說，豐富的經驗可以輔助其對利率進行較好的定價。

其次，結合博弈論可知，雖然信用等級高的用戶可以以低利率借款，但其出于借款完成進度、與其他借款人競爭等因素，可能不會提供很低的借款利率，而是選擇大多數借款人給出的利率。

（二）不同的借款期限對利率的影響多不顯著。依據利率期限結構理論可知，借款期限越長，借款人應付的利率越高，這是出于給予貸款人流動性溢價。然而回歸結果并非預期所想，究其原因，可能是抓取的數據的借款期限均為一年以內，且多集中于6、7個月及12個月，對于本來就較短的借款期限來說，可能不存在明顯的利率期限結構。其次，通過描繪借款利率與借款期限的散點圖，發現當用戶的借款期限較短，其對于利率的高低并不敏感，而當用戶的借款期限較長，出于成本考慮，并不會選擇較高的利率，而是會依據自身還款能力和平臺其他借款人給出的利率選擇較為適中的水平。另外，若借款人有良好的信用記錄，貸款人可能會在一定程度上放松對借款期限的考慮。

（三）借款金額對于借款利率有顯著的負影響。對于金額較大的借款，貸款方會放松對借款利率的要求。一方面貸款方考慮到當借款金額較大時，索要高利率會加大償還壓力；另一方面金額較大，說明借款方對于按時償還借款金額有足夠信心和一定保證能力，因此，貸款方可以接受并不高的借款利率。通過描繪借款金額與利率的散點圖論證了我們之前的觀點，即當借款金額較小的時候，借款人本身并不是十分在意利率的高低，而隨著借款金額的增加，借款人對于利率變得較為敏感。

在此模型的基礎上，我們引入利率對借款金額的彈性分析，進而對我們之前得出的結論加以輔證：

五、網貸平臺存在的問題及建議

（一）完善信用評級規則

信用等級建設是網絡貸款平臺風控的重要措施，也是讓客戶放心參與網貸的保障。網絡借貸平臺需要加強信用評級方面的建設，如在信用評級的考察中加入借款人職業、收入等內容。但這些評級依據僅僅是三維信用論中的第三維，要想構建起完善的信用評價體系，還需加入第一維的個人誠信度評價以及第二維的項目合規度評價，即除了資產方面的信用評定，還可以考慮與信用記錄平臺共享信息，更好地了解借款人的道德品質，使信用評定更加全面可信。

（二）完善利率定價機制，引導借款人正確定價

從結果來看，人們對利率的定價能力并不很高。這也說明網絡借貸平臺尚不成熟，網絡貸款參與者不充足的金融知識導致了其不理性的借貸行為，或者，其“理性”是基于生活閱歷而非經濟金融理論的。這種從生活經驗衍生而來的“理性”可能會增加網絡貸款的風險。我們建議由網貸平臺利用自身的數據優勢和定價優勢，發布多個指導利率，引導借款人正確定價。

參考文獻：

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[5]Rajkamal Iyer，Asim Ijaz Khwaja，Erzo F.P.Luttmer and Kelly Shue.Screening in NewCredit Markets：Can Individual Lenders Infer Borrower Creditworthiness inPeer-to-Peer Lending？[R].National Bureau of Economic Reasearch，2009.

[6]HERZENSTEIN M，ANDREWS R L，DHOLAKIA U，et al.Thedemocratization of personal consumer loans？Determinants of success in onlinepeer-to-peer lending communities[R].University of Delaware，Wilmington，DE，Working paper，2008.

[作者簡介]王葉（1993-），女，山東聊城人，中國人民大學財政金融學院金融系；喬穎琪（1993.05-），女，陜西西安人，中國人民大學財政金融學院金融系；張玉雪（1992.12-），女，中國人民大學財政金融學院財政系。