P2P网贷平台上的债权转让具有风险识别效应吗?

P2P网贷平台投资者的债权转让行为是否传递了借款标的风险相关的信息?相关学术研究与实践探讨暂付阙如.本文基于"人人贷"平台41.7691万个借款标的所形成的7246.1519万次债权转让事件,以及1亿多次投资事件的大样本数据,对P2P网络借贷中的债权转让行为进行了研究.结果 表明,人人贷平台上90％以上的标的发生过债权转让,每个借款标的平均转让次数超170次,且债权转让累计金额达原始借款金额的数倍.风险识别检验的结果发现,标的债权发生转让,转让的次数越多、金额越大以及转让的投资者人数越多,借款标的违约风险越高,揭示了债权转让具有一定的风险识别效应.拓展性分析还发现,债权转让的风险识别效应在高利率、未婚与无房的借款标的中更为凸显.进一步研究显示,学习效应与经验积累是债权转让投资者获取信息优势的主要来源.     

P2P借贷投资者的群体智慧

互联网金融领域"去专家化"的投资趋势正在凸显群体意见的重要性,而群体是否有智慧就是一个非常重要的话题。本文使用了中国一家P2P借贷平台的交易数据,借助构建的一个羊群行为指标研究了群体智慧对于违约率的预测。我们发现,在控制借款各项特征的情况下,随着羊群效应程度的增强,借款的违约率在下降。进一步的研究发现,对于两笔特征相似的借款,投资者羊群效应程度高的借款违约率显著低于未发生羊群效应的借款,因此投资者羊群效应程度可以为判别借款违约概率增加新的信息。久期分析的结果指出,在借款已经正常还款若干个月的条件下,投资者羊群效应程度高的借款在下个月发生违约的风险也会显著降低。总而言之,本文研究结果表明：在P2P网贷的投资中,群体是有智慧的,并且群体智慧能够提供新的信息。     

随机需求条件下的P2P网络借贷拍卖机制

在P2P网络借贷契约中，提供了一种关于随机借款需求的两阶段关闭式降价拍卖，并构成了借款人的一个最优机制。对此，首先设计借贷契约以确定初始借款需求；随后以事前对称贷款人为基准建立相应的拍卖模型，并进行一次标准的关闭式降价拍卖，再从中标贷款人中获得一个额外的借款需求；最后将这个机制拓展到事前非对称贷款人的情形，以分析非对称情形下的拍卖过程，并通过算例加以说明。这个机制对借款人是最优的，而且借款人和贷款人都比较熟悉这种简单拍卖，因此可以用于改进中国P2P网络借贷市场的交易机制。     

P2P网络借贷存在的风险及防范对策

P2P网络借贷是目前网络借贷的主要形式,文章从P2P网络借贷的投资、融资和平台角度分析P2P网络借贷中常见的信用风险、流动性风险、道德风险、数据风险、系统性风险以及融资风险,并从投资者与借款人、平台自身的角度提出防范P2P网络借贷风险的几点对策,即了解问题平台的常见特征以免遇到问题平台、相关部门加强监管、提高问题平台的曝光度及规定最小注册资本等。     

金融投资中的教育溢价及其性别异质性——基于P2P网贷投资的实证检验

通过匹配出来的P2P网贷投资中关于投资者个人特征和投资结果的数据,本文从投资的成功率、违约率、收益率三方面检验了P2P网贷投资中的教育溢价及教育溢价的性别异质性。研究首先发现在金融投资绩效上存在显著的性别差异和教育溢价,男性在投资成功率和投资收益率上占优,女性在违约风险识别上占优。教育溢价效应在提高投资成功率、降低违约风险和提高投资收益率上均有体现。进一步的检验结果表明,教育溢价效应存在性别异质性,受教育水平的提高进一步提升了女性投资者在违约风险识别上的能力和男性投资者对投资机会上的把握能力以及投资收益上的获取能力。这意味着教育在整体改善投资绩效的同时,强化了男女性各自的优势,使得原有的性别差异进一步扩大。这些结论对于理解教育在金融投资中的作用及其异质性效果具有一定启示意义。     

基于社交网络的P2P借贷信用风险缓释机制研究

本文以信息经济学和博弈论为基础,建立信息不对称的理论模型,从事前、事中、事后三个环节分析P2P借贷信用风险成因,讨论社交网络缓解信用风险的机制及其作用条件。研究表明,引入社交网络后,社交网络的事前信息获取机制、事中连带责任机制和事后违约约束机制构成社交网络独特的信用风险缓释机制。连带责任、动态激励、监督强度、违约约束制裁大小、违约约束强度以及对社交信息的挖掘是决定社交网络风险缓释水平的重要因素。当社交网络信息可以实现借款人风险甄别或借款人社交账户可作为充足"虚拟抵押品"时,社交软信息可有效缓解征信不完善导致的事前逆向选择;引入社交朋友关系后,连带责任带来的隐性契约有效缓解缺乏监督机制导致的事中道德风险;社交网络的社会制裁可有效缓解缺乏违约约束导致的事后道德风险,尤其配合停贷威胁的动态激励时其风险缓释作用更为显著。拆解社交网络如何对信用风险产生影响的"理论黑箱",提出了社交网络信用风险缓释机制的理论框架,为如何运用社交网络进行风险控制提供理论支持。     

基于还款能力和还款意愿的贷款定价模型研究

企业的违约取决于还款能力和还款意愿综合作用的结果。传统的信用风险评估方法将还款能力与还款意愿当成两个独立的对象来处理,分别对二者进行评估后再做出风险决策,这种做法忽视了二者之间的内在联系,从而影响了信用风险决策的科学性与合理性。文章通过比较企业还款的成本与企业违约的机会成本大小来量化还款意愿,建立了一个n期的模型量化了借款人的动态的还款意愿。在此基础上,研究了企业还款意愿、还款能力对信用风险定价的交互影响,进一步建立了综合考虑还款能力和还款意愿两类因素条件下的贷款定价模型。     

基于非线性系统稳定性理论的P2P网络借贷三方演化博弈分析

由于风险管理意识不足、监管措施缺位、制度设计不完善等问题,近年来我国P2P借贷违约事件频繁发生。为了挖掘P2P网贷行业问题产生的本质机理,并考虑到P2P网贷行业运行是一个多参与主体的博弈过程,本文建立了监管机构、P2P平台和借款人之间的三方博弈复制动态模型。然后,我们将该复制动态模型的演化稳定策略分析问题,转化成一个非线性系统关于平衡点的稳定性分析问题。接着,基于非线性系统稳定性理论,我们首先发现对于三方博弈模型不能简单运用雅可比矩阵的迹和行列式来判断稳定性;然后,对不同情况下的演化稳定策略进行了详细讨论,并得出结论：如果违约借款人在面对合规经营的P2P平台时收益为零、监管支出小于监管收益以及监管机构对违规经营P2P平台的惩罚力度足够,则监管机构、P2P平台和借款人100%都会收敛于监管、合规经营和守约的策略。另外,本文给出了确保期望演化稳定策略的惩罚力度下限的具体值。根据该数据,监管机构可以设定一个相对温和的惩罚力度,让作为金融创新模式的P2P网络借贷能够稳定、健康的发展。最后,根据相关的假设和得出的结论,完善P2P网络借贷监管制度可从如下几个方面进行考虑：①违约借款人在面对合规经营的P2P平台时收益为零;②降低监管成本;③增加监管收益;④加大对违规经营P2P平台的惩罚力度;⑤降低违规经营P2P平台的额外收益;⑥降低合规经营P2P平台的运营成本;⑦提高P2P平台长期合规经营所获得的额外收益。     

P2P网络借贷平台的运营模式及风险控制研究

作为一种金融创新产物,P2P网络借贷平台以其独特的优势满足民间借贷需求,提升资金使用效率,呈现“爆炸式”增长。此文在介绍国外P2P网贷平台运营模式的基础上,对国内众多P2P网贷平台进行探究和分类介绍;分析了国内P2P行业存在的风险问题,并有针对性的提出了一些建议。     

信息披露的作用 ——来自拍拍贷的经验证据

  信息披露对于降低信息不对称、减少市场的非效率的作用已经得到广泛的认可。因为中国依然缺乏完善的征信体系,P2P市场上也存在着更严重的信息不对称,所以信息披露在P2P借贷市场中发挥着更为重要的作用,值得学界和业界更深入的研究。         基于拍拍贷的数据,对信息披露在P2P市场上的作用进行研究。为了比较可验证的和不可验证的标准信息披露的不同作用,选择Logistic和Tobit等不同的回归模型以及不同的模型设置,实证检验其对于是否借款成功、是否违约、内部收益率的影响以及与借款利率之间的关系。         研究结果表明,信息披露对借款成功有正向影响,可验证的标准信息披露影响更大;信息披露具有的可验证性对借款成功有正向影响。同时,信息披露多的借款者更愿意提高借款利率,表明他们可能具有更低的信用。信息披露并不总是降低违约风险,部分信息及其可验证性反而导致更高的违约率。为了得到更可靠的结果,进一步对信息披露和内部收益率进行研究,结果同样表明,部分信息披露及其可验证性会带来更低的内部收益率。在稳健性检验中,上述结论依然不变。         研究结果丰富了信息披露、信息经济学、行为经济的研究内容,有利于平台设计更好的信息披露机制,即应控制披露信息条目,只披露能反映风险的信息,从而减少信息不对称,降低由投资人决策偏差导致的损失。同时,也为监管部门制定监管条例去纠正市场偏差和保护投资者权益提供了实证依据。     

基于资本监管要求和还款意愿的贷款定价研究

在借款人有道德风险的情况下,如何合理地确定贷款价格是一个理论界及实务界面临的共同难题。本文分析了企业的还款意愿对商业银行贷款定价的影响,并将还款意愿融入到信用风险定价的结构化模型中,建立了资本监管下商业银行贷款定价模型。研究表明,贷款占用银行的监管资本越多或银行吸收存款的利率越高,贷款价格也越高;企业的还款意愿越弱,则银行给企业的贷款价格越高;反之,企业的还款意愿越强,则银行给企业的贷款价格越低。     

行业自律机制下P2P网贷平台违规治理演化博弈

行业自律是政府“强监管”背景下P2P网贷平台违规治理的重要组成部分。为揭示行业自律机制下网贷市场主体间行为策略关系及其动态演化机理,建立了包括自律监管平台、网贷平台和平台客户三方主体的行为策略演化博弈模型,分析三方主体行为策略演化路径及其联动作用规律,并结合数值仿真讨论不同约束情景下模型系统演化均衡状态及关键因素影响。结果表明：网贷平台合规运营意愿会随激励水平、形象效应、客户流失量、行业危机风险的上升而增强。若网贷平台拥有较完善运营机制、较好口碑形象或较大客户规模,其更易实现基于市场途径的自我规制。违规惩罚力度、形象效应收益及平台客户规制策略敏感性会直接影响网贷平台合规运营趋势。结合仿真分析结果,提出了加大对违规平台的惩罚力度,强化平台信息披露与品牌形象建设,引导借贷双方理性选择入驻平台等治理建议。     

Pricing and momentum of syndicated credit in Europe

We investigate the determinants of syndicated loan prices for European borrowers, spanning the entire period of credit expansion and crisis. We construct a large data base consisting of 2102 rated syndicated loan deals from 1990 to 2008 in twenty three countries and ten economic sectors. We investigate the effects on the spread paid over the risk free rate of three major groups of factors: loan characteristics, borrower characteristics and characteristics of country of the borrower, using both qualitative and quantitative variables in a hedonic regression. The results show that all three groups are significant joint determinants of prices of syndicated credit. Our results confirm the existing literature but also provide for first time results stemming form the risk characteristics of the borrower and the country of the borrower. It is shown that distance-to-default as well as aggregate risk associated with country of the borrower are of great concern to the lenders and hence significantly affect the pricing of syndicated loans. Furthermore, we report that financial institutions and public utilities are able to negotiate for cheaper loans, but this result is reversed when financing is for acquisition purposes. Overall, risk, liquidity, solvency and sustainable performance by both the borrower and its domicile country are key determinants of syndicated loan prices.     

Contract Pricing in Consumer Credit Markets

We analyze subprime consumer lending and the role played by down payment requirements in screening high‐risk borrowers and limiting defaults. To do this, we develop an empirical model of the demand for financed purchases that incorporates both adverse selection and repayment incentives. We estimate the model using detailed transaction‐level data on subprime auto loans. We show how different elements of loan contracts affect the quality of the borrower pool and subsequent loan performance. We also evaluate the returns to credit scoring that allows sellers to customize financing terms to individual applicants. Our approach shows how standard econometric tools for analyzing demand and supply under imperfect competition extend to settings in which firms care about the identity of their customers and their postpurchase behavior.     

Observing Unobservables: Identifying Information Asymmetries With a Consumer Credit Field Experiment

Information asymmetries are important in theory but difficult to identify in practice. We estimate the presence and importance of hidden information and hidden action problems in a consumer credit market using a new field experiment methodology. We randomized 58,000 direct mail offers to former clients of a major South African lender along three dimensions: (i) an initial “offer interest rate” featured on a direct mail solicitation; (ii) a “contract interest rate” that was revealed only after a borrower agreed to the initial offer rate; and (ii) a dynamic repayment incentive that was also a surprise and extended preferential pricing on future loans to borrowers who remained in good standing. These three randomizations, combined with complete knowledge of the lender's information set, permit identification of specific types of private information problems. Our setup distinguishes hidden information effects from selection on the offer rate (via unobservable risk and anticipated effort), from hidden action effects (via moral hazard in effort) induced by actual contract terms. We find strong evidence of moral hazard and weaker evidence of hidden information problems. A rough estimate suggests that perhaps 13% to 21% of default is due to moral hazard. Asymmetric information thus may help explain the prevalence of credit constraints even in a market that specializes in financing high‐risk borrowers.     

中国影子银行违约风险和防范机制研究——来自上市公司委托贷款数据的经验证据

本文运用中国上市公司披露的委托贷款公告数据，实证研究了影子银行的违约风险及其防范机制。数据显示，我国委托贷款的整体违约率为10.09%，远高于同期银行业金融机构的不良贷款率。进一步研究发现，与影子银行风险受信息因素影响的直觉一致，抵押条款和借贷距离会显著影响委托贷款违约率：其一，从抵押视角来看，抵押条款和贷款违约率显著正相关，这表明，为了防范事后的道德风险问题，贷款者会要求借款者提供抵押；其二，从借贷距离视角看，与近距离借贷（或同省借贷）相比，远距离借贷（或异省借贷）的违约风险相对较高，这揭示出，借贷距离越远，贷款者越难对借款者进行甄别和监督，从而推高了借款企业的违约概率。本文研究不仅为我国委托贷款这一影子银行机制的风险状况提供了直接的经验证据，而且对影子银行参与者如何有效防范风险和相关政府部门加强监管具有重要的借鉴意义。