P2P網絡借貸平臺信用風險控制研究

張月武　王宇彤

P2P網絡借貸平臺信用風險控制研究

張月武王宇彤

本文通過巴塞爾協議內部風險評級法中的的三大風險核心參數，總結P2P網絡借貸平臺中的四種逾期風險控制模式：控制違約概率模式、控制違約損失率模式、控制違約敞口模式以及綜合模式。最后運用層次分析法（AHP）建立借款人信用風險權重表，以各要素風險權重值對比情況為依據對P2P平臺信用風險控制提出建議。

P2P平臺；逾期；風險控制；層次分析法

P2P網絡借貸是互聯網金融的分支行業，通過互聯網平臺為載體實現點對點、個人對個人（peer-to-peer）的借貸服務。截至2016年初我國P2P平臺數量已經達到3984家，行業正在由導入期轉向成長期階段。P2P網絡借貸雖然作為創新型互聯網金融但其本質依舊是金融，核心風險在于信用和道德，因此借款人逾期不還給平臺造成的損失壞賬是整個P2P行業亟需解決的。

一、問題的提出

P2P行業的信用風險主要分為兩種：借款人信用風險和平臺自身信用風險。借款人信用風險主要體現在借款人無法履行合同要求償付利息和本金，產生逾期違約風險。平臺信用風險在于非法挪用顧客資金用于自用，利用虛擬關聯方企業或自身做第三方擔保，發放假標欺騙投資者。本文提到的信用風險主要以借款人信用風險為主。

二、P2P網絡借貸平臺信用風險控制模式

我國互聯網金融協會自律組織與央行調查統計司聯合下發的《互聯網金融統計制度》中，借款人逾期90天未返還本息即視為違約，與巴塞爾協議中對商業銀行客戶違約的定義相符。信用風險的最終量化是基于違約概率（PD）、違約敞口（EAD）、違約損失率（LGD）三大風險參數估值實現的，理論基礎在于VaR風險計量原理。不管是預期損失還是非預期損失都受PD、EAD和LGD三大風險參數影響，具體公式如下：

預期損失（EL）=違約概率（PD）×違約敞口（EAD）×違約損失率（LGD）

（一）控制違約概率模式

控制違約概率模式主要以PD為核心變量，PD是指到約定時間借款人無法償付本金的可能性，計算方法為P2P平臺違約借款人的數量除以P2P平臺借款人的總數量。這種模式適用于主要業務是提供小額借貸的P2P平臺，客戶大多為工薪階層或小微企業，通過信用評級制度篩選信用較高的借款人，信用評級越高，借款利率越低。現階段我國P2P平臺還無法接入央行征信系統，只能通過征信中心建立的網絡征信系統實現信息共享，但申請接入系統的平臺需要同時滿足三個條件：完善的風險管理制度和內部控制流程；以信息安全為基準，技術符合系統接口標準；高級管理員必須具備金融風險管理及技術信息知識。由于準入門檻較高，大多數小型平臺不具備申請接入的資格。

（二）控制違約損失率模式

控制違約損失率模式主要以LGD為核心變量，LGD為違約敞口中無法收回的借款除以違約敞口。違約損失率的計算在不同經營模式的平臺中是有差別的，單純的信用借款所承擔的違約損失率最高，因此我國除了拍拍貸這類純線上運營模式的平臺外大都采用財產抵押或第三方擔保來降低違約損失率。但抵押與擔保需要平臺具有強大的風險控制團隊，比如對于抵押借款項目需要平臺進行嚴格的線下實地考察，并且對其抵押物進行價值評估以確保足額覆蓋風險。但大多數平臺不具備這種能力，需要承擔市場的不確定性，如：房地產價格波動導致變現能力減弱、車輛折舊等問題。擔保風險在于第三方機構被依法撤銷、破產等無法代償本息，使出借人無法收到本金。這種模式更適用于主營大額借貸業務的平臺。

（三）控制違約敞口模式

控制違約敞口模式主要以EAD為核心變量，是指由于借款人違約所導致的可能承受風險的信貸業務余額。我國P2P行業中主要通過計提風險準備金來降低違約敞口，從每筆借款的服務費中提取一定比例作為風險準備金，借款人逾期不還時，平臺通過準備金為投資者墊付當期本息。這種模式是擔保模式的升級，一旦出現逾期壞賬，不僅投資人的本金有所保障也使平臺風險得以緩沖。

（四）綜合模式

由于我國P2P行業的特殊性與征信體系的不完善，大部分P2P網絡借貸平臺由信息中介轉變為信用中介，平臺需要承擔的風險也就更多了，因此我國P2P平臺大都采用綜合模式來控制風險。

1.控制違約損失率+違約概率模式

控制LGD和PD模式需要平臺同時對借款人信用進行評級并通過借款人抵押財產或第三方擔保降低預期損失。目前我國平安集團旗下的陸金所采用這種模式，陸金所目前的年化收益率低于大多數平臺，因為陸金所一直追求的是以資金安全為首的風控模式。憑借平安銀行多年的金融行業經驗以及完善的內部控制和核查體系，借款者的通過率僅有40%，秉著公開、公平、公正的原則，陸金所的P2P模式逐漸向商業銀行投資管理靠攏。

2.控制違約概率+違約敞口模式

控制PD和EAD模式需要同時對借款人信用進行評級并建立風險準備金。以宜人貸為例，作為宜信旗下的P2P平臺通過費埃哲信貸（FICO）評分云平臺服務對借款者進行信用評級，同時累計計提風險準備金5.8億元，宜人貸目前已經在美國紐交所上市，其財務報告的公開透明也一定程度上為平臺增加了可信度。

3.控制違約損失率+違約敞口模式

控制LGD和EAD模式在國內目前來說是較為常用的，因為我國信用評級制度實施起來較困難，無法建立如英美等發達國家的個人信用評級制度，引進國外評分服務又會增加相應成本，因此多數平臺通過抵押擔保并建立風險準備金降低風險。以紅嶺創投為例，其借款額度較大，因此除了初始準備金外每日還需按照新成交金額計提2%的風險準備金，對于大額借款人需要股權質押與房產抵押等形式提供足額保障，并通過平安銀行作為第三方擔保保障資金交易安全。

4.控制違約損失率+違約敞口+違約概率模式

這種模式對投資人和平臺是最安全的，主要通過風險控制模型對借款人信息及第三方數據進行綜合評估，如果借款人違約，第三方機構可以第一時間代償本息或通過變賣抵押物覆蓋風險。平臺自身還需設置足額風險準備金作為最后一道防線，保障投資者的利益不受侵害。我國目前有利網采用這種綜合模式，從整個行業的風控模式來看，其風險承受能力較強。

三、優化我國P2P平臺信用風險控制

目前我國多數平臺都采用了控制違約損失率和違約敞口的模式，雖然一定程度上降低了風險，但卻使平臺增加了因擔保方發生資金鏈斷裂或風險準備金計提額不足無法進行剛性兌付的風險。因此P2P平臺要想健康發展首先需要解決借款人違約問題，降低借貸雙方信息不對稱達到控制違約概率目的。

（一）建立風險層次模型

本文結合美國富國銀行評分模型中的重要變量和我國典型商業銀行評分指標，運用定性定量相結合的層次分析法建立風險層次模型。將模型分為目標層、中間層、備選層。風險層次模型如圖1所示：

圖1　風險層次模型

（二）構造成對比較矩陣

以風險層次模型為基礎，一級指標為中間層，設為R，二級指標為備選層，依次設為R1，R2，R3，R4，根據專家評級結果構造成對比較矩陣。見下面矩陣。

依托Yaahp10.3軟件得出目標層特征值λmax=4.2239，一致性比例為0.0839＜0.1。個人信息判斷矩陣特征值λmax=5.4305，一致性比例為0.0960＜0.1。操作認證特征值λmax=4.0907，一致性比例為0.0340＜0.1。工作情況判斷矩陣特征值λmax=3.0183，一致性比例為0.0176＜0.1。經濟實力判斷矩陣特征值λmax=4.2058，一致性比例0.0771＜0.1。由于一致性比例C.R.值都小于0.1，因此通過一致性檢驗。整理得出各風險權重，如表1。

表1　P2P借款人信用風險權重表

由表1各權重值可以看出，一級指標中經濟實力＞工作情況＞操作認證＞個人信息。二級指標個人信息中教育＞居住年限＞婚姻＞性別＞年齡；操作認證中手機認證＞身份認證＞征信報告＞視頻認證；工作情況中工作年限＞職務＞職業；經濟實力中債務收入比＞住房＞月還款/月可支＞年收入。

經濟實力權重0.4840居于首位，因此識別借款人經濟實力是平臺控制違約概率的首要任務，以債務收入比和月還款/月收入為指標，反映借款人資金流動情況。借款人債務收入比越高風險越高，月還款與月可支比例越高風險越低。此外，借款人除了需要提供工資收入證明外，平臺還需對其住房進行線下考察，以房屋是否自有、按揭以及房屋大小作為考核借款人還款能力的指標。以我國人人貸為例，借款人需要提供詳細的個人信息、工作認證、收入認證、房產認證、信用報告等資料，再由擔保公司對借款人的信用進行評分，將信用等級由高到低劃分為AA、A、B、C、D、E、HR，作為判斷借款人是否會違約的依據。

四、結論

隨著P2P平臺的不斷成熟擴大，打破剛性兌付是整個行業發展的趨勢。平臺需要建立風險準備金體系控制違約敞口，達到減少系統性風險和流動性風險的目的。將平臺支付給擔保公司的費用轉換為投資者的利潤，對借款人信用風險進行評級，使愿意承擔高風險的投資人享受高收益待遇。在整個行業沒有形成統一監管征信體系之前，加強平臺控制違約概率能力、建立符合自身建設的評分體系、篩選優質借款人、保障投資者權益，才能使平臺更好的服務于借貸雙方。

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［3］陳榮達，陸金榮.基于強度定價模型的可違約零息債券風險綜合度量Monte Carlo方法［C］//風險管理與金融系統工程國際研討會.2010.

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（作者單位：齊齊哈爾大學經濟與管理學院）