中國P2P網絡借貸綜合利率研究現狀及研究展望

劉峰濤?侯慧敏

摘要：國內的利率市場化進程為互聯網金融提供了寬廣的發展空間，而P2P網絡借貸又在互聯網金融眾多模式中獨樹一幟。P2P網絡借貸具有互聯網金融實效性、便捷性和普惠性等特點，對推進利率市場化和小微金融的發展起著至關重要作用。如今P2P網絡借貸市場已被眾多學者證明，其是一個復雜系統，而反應其市場價格的借貸利率也呈現出非線性特征，本文簡要介紹了P2P網絡借貸綜合利率的研究現狀以及其非線性特征，并據此做出了P2P網絡借貸利率的研究展望。

關鍵詞：P2P網絡借貸綜合利率 非線性特征 研究展望

一、背景介紹

與國外成熟P2P市場相比，中國的P2P網貸發展歷時較短，因此行業內部發展參差不齊，且與之相關的法律法規尚不完善，人們認為P2P網貸平臺利率過于高、風險大，可能面臨平臺倒閉、跑路的風險。P2P網貸市場中參與者眾多、博弈關系眾多、變量要素多，使其呈現復雜性特征，并以非線性方式與外界進行信息交換。本文基于P2P網貸利率非線性的特征，介紹了P2P網絡借貸利率的國內外研究現狀、非線性特征以及未來的研究展望。

二、P2P網絡借貸利率研究現狀

在網絡借貸利率影響因素的研究文獻中，國外的研究聚焦于借款者資質對于借款利率水平的影響。其中信用級別是影響借款利率的重要因素，往往與借款利率呈反比關系，即信用水平越低借款者的借款利率越高。Ravina指出，借款人在相同條件下，較為美貌的照片能使其更容易獲得借款或者相同借款成功率下降低借款利率。Lin的研究中發現，借款人信息描述更詳細、語言中表現不確定性因素較少時能夠獲得較低借款利率。Klafft的研究結果表明，借款人信用水平越高，其違約率越低。在國內的研究中，廖理等人基于“人人貸”平臺數據進行研究，發現借款人的信用水平越高，其借款成功率就越高且借款成本較低。姜培和宋良榮以“拍拍貸”平臺上的數據為研究樣本，實證結果表明，借款人以往的成功借款次數、借款金額、借款期限以及信用水平是網貸利率的主要影響因素。在李金陽等人的研究中，視頻認證以及加入優先計劃也會影響借款人的網貸利率。而在彭紅楓的研究中，借款人的貸款陳述也能降低借款成本，且信用水平較低的借款人提供貸款陳述對借款成本影響更大。裴平和蔡越的文獻指出，借款人加入群組的行為有主于提高其貸款成功率，并獲得較低的借款利率。

也有較多文獻研究了P2P網貸利率定價的決定過程。陳虹和馬永健的研究發現，成交利率與投資人數量和借款人數量比值存在反向關系，平臺交易量與成交利率水平、國債收益率以及銀行間拆借利率存在反向關系。沈偉雄對網貸利率的定價模式進行了區分和歸類，并比較了國內P2P網貸平臺與歐美國家平臺之間在實踐操作上的不同之處。

在P2P網貸利率波動特點方面，國內研究也有大量文獻可循。比如陳霄和葉德珠實證研究表明，中國P2P網貸利率具有波動聚集性、逆周期性以及尖峰厚尾的特性。錢金保研究了六次貨幣政策調整對P2P網貸平均利率和網貸交易量的沖擊，顯示貨幣政策在P2P網貸市場的作用有限。何啟志和彭明生論證了Shibor銀行間拆借離率的基準利率地位，并檢驗了P2P網貸利率與傳統金融利率的溢出效應。徐歡基于BDS法，檢驗分析了P2P網貸利率、借款期限等四項時間序列，證明了P2P網絡借貸市場的非線性依賴特征，并進一步分析得出，這種非線性依賴結構可能來源于低緯混沌。彭承亮等人基于不同分布下的AR-GARCH模型，刻畫了P2P網貸利率的波動，證明了P2P網貸利率的波動具有叢集性和持久性特征，但其杠桿效應不顯著。

三、P2P網絡借貸利率的非線性特征

非線性通常是相對于線性而言，具備線性特征需要滿足以下條件：一是符合疊加原理，二是變量間的關系是直線關系，即變量間的變化率是恒定的。非線性則不遵循疊加原理，且非線性關系中變量是相互作用的。典型的非線型系統往往具有復雜性、自組織性、非平衡性以及非平穩性等特征。

與傳統金融機構相比，P2P網貸作為一種新型脫媒的借貸方法，其市場中存在相當多的不確定因素。越來越多學者的研究表明，P2P網絡借貸市場如今已是一個復雜系統，市場中參與要素以及其行為方式都呈現出顯著的復雜性和非線性特征。P2P網貸利率作為反映P2P網貸市場價格的指標，已被國內學者證明其具有顯著的非線性依賴性、非正態性以及波動聚集性等的非線性特征。

（一）P2P網貸利率的非線性依賴特征

國內已有研究證明，P2P網貸利率的時間序列數據存在顯著的非線性依賴結構。檢驗序列是否存在非線性依賴結構的常用辦法是Brock，Dechert和Scheinkman提出的BDS統計檢驗，其是一種單變量統計假設檢驗。國內徐歡其基于BDS統計檢驗，對P2P網絡借貸的綜合利率、借款期限、交易額以及人氣指數四個時間序列進行非線性依賴結構檢驗，其研究結果表明，四列指數的時間序列對數增長率均具有顯著的非線性依賴結構，經進一步檢驗分析，綜合利率時間序列具有83%的可能性存在時變方差，并推測出P2P網貸序列的非線性依賴結構可能源自于低緯混沌。

（二）P2P網貸利率的非正態性特征

傳統金融理論基于有效市場以及理性人假說，認為金融資產收益率遵循隨機游走，其概率分布接近于正態分布或對數正態分布。但現實中大量實證表明，市場中的資產收益率并不呈現正態分布。PaulLevy提出正態分布是唯一具有確定標準差的平穩分布，并將不具備確定標準差的平穩分布定義為非正太分布。Mandelbrot的研究則闡述了資產收益率的厚尾性和非對稱性特征，并認為偏度和峰度是描述序列概率密度分布的重要指標。由此，“尖峰厚尾”被學者認為是資產收益率的典型的非正太性特征。

基于Mandelbrot的研究，Malkovich，Cox和Srivastava等對序列的正太性檢驗方法進行了研究。Jarque和Bera提出了針對未知隨機擾動序列的正太性檢驗方法，為驗證樣本數據是否具有正太分布的偏度和峰度的擬合效果提供了可靠依據。

在P2P網貸市場非正太性特征研究方面，陳霄等學者已研究證明P2P網貸利率序列分布并不是正態分布，而是呈現右偏、尾部比正太分布尾部薄的“矮胖”形狀。

（三）P2P網貸利率波動聚集性特征

P2P網絡借貸綜合利率的波動聚集性是指，一段時間內利率在出現較大幅度波動后會緊接著出現另一較大幅度波動，或在出現小幅度波動后緊跟著另一小幅度波動。序列存在波動聚集性則意味著序列存在異方差，一般用自回歸條件異方差模型（ARCH）來刻畫波動聚集性特征。ARCH模型首先由Engle于1982年提出，Bollerslev在其基礎上拓展了ARCH模型，提出廣義的自回歸條件異方差模型，即GARCH模型，推廣了自回歸條件異方差模型在金融序列研究中的應用。

在P2P網貸利率的波動聚集性特征研究方面，學者何啟志采用AR-GARCH模型檢驗序列的波動聚集性特征，經過實證分析，P2P網貸市場利率的波動具有顯著的波動聚集性。

四、P2P網絡借貸利率的研究展望

從已有文獻研究可知，P2P網貸利率具有顯著的非線性特征。作為反映投資人收益水平和借款人還款能力的網貸利率，其波動會對投資者收益、借款人融資成本以及平臺穩健運營產生重要影響，因此，從利率方面研究這一非傳統金融的價格波動特征以及其未來走向，對于市場參與者來說具有重要的現實意義。對于具有非線性特征的P2P網絡借貸利率進行波動特征分析以及趨勢預測，傳統的基于線性范式的經濟學方法顯然不能滿足非線性分析的要求，且單一模型和簡單組合預測模型可能不能滿足分析要求，未來筆者將嘗試采用基于非線性的多尺度組合預測模型，對P2P網貸綜合利率序列進行分析和預測，尋求符合其波動特征的預測方法。

參考文獻：

[1]Lin M.，Prabhala N. R. & Viswanathan S. Judging Borrowers by the Company They Keep：Friendship Networks

and Information Asymmetry in Online Peer-to-Peer Lending[J]. Management Science，2013.

[2]王會娟，廖理.中國P2P網絡借貸平臺信用認證機制研究—來自“人人貸”的經驗證據[J].中國工業經濟，2014，（4）：136-147.

[3]陳霄，葉德珠.中國P2P網絡借貸利率波動研究[J].國際金融研究，2016a，（1）：83-96.