1.1研究背景及意义 P2P（peer-to-peer lending）是资金提供方和借款需求方依托第三方网络平台来完成个人借贷的新型金融服务模式。借款人满足一定条件后通过平台来发布资金需求信息，出资人通过平台竞标借出资金，到期收到本金和利息。这个过程中，有关贷款的信息审核、签署协议、资金清算全部依托于互联网操作。P2P网贷平台只是作为信息交换的中介，向交易双方收取经纪费用。P2P网络借贷依托于大数据，是互联网和金融相结合产生的，是互联网金融的重要组成部分。Zopa（Zone of Possible Agreement)是世界公认的首家P2P网贷公司，该公司在2005年3月成立于英国伦敦。个人小额信用贷款是其主营业务。目前，世界最大的网贷公司是Prosper，于2006年成立于美国。Zopa和Prosper是网贷公司的领军企业，在国内外享有盛誉。从2005年创立至今，Zopa发放贷款量超过17.5亿英镑。2007年，P2P网贷开始在中国发展，同年拍拍贷网络公司成立，是我国第一家纯信用的网络借贷公司。从此，P2P平台迅速占领了小额借贷市场。尤其是近几年来金融管制的放松和互联网金融的发展，P2P平台急剧扩张。14年到16年短短三年的时间，贷款余额从300亿元增长到超过8000亿元。据网贷之家统计，截至2016年12月底,网贷行业正常运营的平台数量达到了2448家,2016年全年网贷行业成交量达到了20638.72亿元,相比2015年全年网贷成交量(9823亿元)增长了110%。在2016年,P2P网贷行业历史累计成交量接连突破2万亿元、3万亿元两个大关,单月成交量更是突破了2000亿元,2016年“网贷双11”单日再次突破100亿元,实现了116.07亿元。 国内P2P网贷的兴起并非偶然，目前传统银行业的主要服务对象仍然是大企业、大客户，而中小微企业和中低收入人群因为信息透明度低、信用记录少等原因难以获得融资，小额信贷业务与互联网技术相互结合，具有自由选择、低门槛、快速等特点，网贷平台可以弥补商业银行不能覆盖的资金需求缺口，解决一部分融资难的问题。因此，中国P2P网贷市场可以如此飞速发展。 2016年网贷行业贷款人数与借款人数分别约为1375万人和876万人，和2015年相比分别增加134.64%和207.37%，网贷行业仍然较大幅度增长。2017年1月P2P网贷行业的成交量为2209.92亿元，历史累计成交量达到了36500.85亿元，而去年同期历史累积成交量为14956.15亿元，一年时间增长幅度达到了144.05%。P2P网络信贷作为民间借贷的变体，其除了能推动小额信贷市场发展繁荣外，也具有传统信贷固有的风险。当然作为新事物，P2P也具有许多与传统信贷不同的风险。P2P行业一方面包括：信用风险、操作风险、流动性风险、市场风险、法律风险。另一方面也包含:系统安全性风险。从2012年至今，P2P平台卷款跑路的现象和借款人违约的事件屡屡爆出。信用风险成了阻碍P2P行业健康发展的绊脚石。中国的社会信用体系不健全，人民信用意识薄弱，加之缺乏严格的准入和退出机制，严重遏制了P2P的发展。截至2017年2月，共355家P2P网贷平台发生跑路、停业、提现困难等情况。 因此，面对高收益、高人气的P2P，我们要谨慎评估进行投资。要时刻牢记高收益必定伴随着高风险。所以，无论是从个人投资的角度还是整个行业来讲，研究P2P网贷平台信用风险识别及控制对策是具有很大现实意义的。 本文对网络信贷风险识别进行了研究，在研究网贷平台信用风险评估时需要参考一些传统的信贷中风险识别的方法，但是因为网络信贷是互联网与金融业结合的新兴行业具有特殊性，所以其风险评估方法和传统信贷风险评估方法不同。本文还分析了网贷平台有关信用风险的一些问题并就其提出了而一些意见和建议，以期待P2P网贷平台未来能够有更好的发展。 1.2 研究现状 论文拟从风险管控的角度，对网络借贷模式存在的各种风险进行研究，并提出相关建议及控制对策，以推动该行业良好健康的发展。 1.2.1 国内相关研究综述 信用评级是信用风险管理一个重要的因素，20世纪90年代之前，普遍采用专家评估分析法作为评判依据。专家评判分析法即5C法，品格（Character）、资本(Capital)、偿付能力(Capacity)、抵押品(Collateral)、经济周期(Condition).该方法根据借款人提供的每一个因素依照金融机构提供的参考标准进行评分，从而把得出的信用等级作为衡量依据。90年代后一些新的度量评分模型开始出现，比如摩根银行提出的Credit Metrics模型、KMV公司提出的KMV模型。关于国内P2P网贷的研究相对较少，主要是关于P2P网贷的起源及发展历程，有些对比了国内外的网贷模式，也有资料定性的分析了网络借贷存在的一些风险和问题。例如，王嵩青、田芸（2014）对网贷平台的运营模式进行了分析，比较了几家国内著名网贷平台的运营模式。董文奎（2017）研究了对于借款人信用风险的影响因素。袁羽（2014）运用Logistics模型对Prosper公司的信用违约风险进行了分析，研究了信用评级、借款利率及借款期限对信用风险的影响。王芝月、吕妍（2016）也对此进行了研究，并且就平台的监管提出了一些方法和解决对策。P2P网贷平台的信用风险是学者们研究的主要问题，在2013年7月，我国首次发布了《中国P2P借贷服务行业白皮书》。白皮书的发布对于网贷平台的指导和监管有着重要的意义和参考价值。 1.2.2 国外相关研究综述 国外的网贷平台起步较早，所以其对于P2P网贷平台的研究较国内更加的丰富。大致分为两个方向：一方面是对借款方的基础信息和历史记录在信用风险的方面进行研究。在2009年以来，Greiner对网络借贷平台上的14000多单的交易为研究对象，他发现如果借款者的信用评分较高，则其得到资金的机会就会大大增加，相应的借款利率也会低一些，以此总结出该借贷平台上借贷者的交易特征。Klafft对美国P2P网贷平台Prosper的数据进行研究分析，得出同样的结论。另一方面是对于“外延信息”对信用风险的影响进行分析。外延信息主要包括了社会网络、社会关系等因素。Everett（2008）基于大数据分析表明，借款人的社会关系与借贷违约成负相关，即社会研究证实，如果一个个体或群体拥有的社会资本越多，该人群获得资金风可能性要明显高于社会资本低的，而且借款利率也会相对应的更低。但借款人受社会资本的影响程度不是一成不变的，还需要考虑借款人的信用评分，评分越低，借款人受社会资本的影响程度越大。 除此之外，Rainer Bohme和Stefanie Potzsch关于解决网络贷款必需的借款私密信息和如何保护借款人的隐私进行分析研究。因为网络平台的借贷不需要抵押物来做担保，所以借款人部分信息的公开可以减轻一部分外来风险。但是，有些国家公开个人信息是违反法律的。所以我们需要在公开和保护中找到一个平衡。 对比于国外借贷行业，互联网金融在我国仍然是新兴领域，与发达国家相比，在运营方式、信用评级、防范监管等问题上都有着非常大的差距。互联网借贷模式的迅速发展，具有一定的必然性。很多金融方面的专家学者对于互联网金融所引发的一系列问题进行研究，并就一些问题提出相关的方法对策，这表明学者对于这一领域的重视也代表着互联网金融将步入“正规”。所以，进行P2P网贷平台的信用风险识别及控制就显得十分必要。本文希望通过对P2P网贷平台运营模式、特征分析等方面进行研究，对可能存在的信用风险进行识别，并且针对网贷平台的信用风险提出一些控制对策，使行业更好更快的发展。 1.3 研究方法 本文根据研究目标，搜集整理了大量有关P2P网贷信用风险识别和防范对策的国内外文献资料，通过全面了解相关文献，发现一些新问题，理清研究思路。 定性分析也称“判断分析法”，根据以往文献研究所积累的经验进行判断，对网贷平台的信用风险进行识别。 1.4 创新点 目前，因为P2P网贷行业缺少相应的监管，大多学者都对如何更好的监管平台提出了意见和建议，本文也尝试在P2P网贷行业的发展趋势方面进行分析，对行业的监管提出些许建议，构建一个系统性的防范P2P网贷平台信用风险的相关体系，使其研究更加富有实际意义。 |
