标题 | P2P网贷的风险监管① |
范文 | 李展儒 摘 要:针对当前逐步建立和完善p2p网络借贷行业监管过程中出现的欺诈风险、操作风险及政策风险,为了完善互联网金融监管体系,可以通过对P2P网络借贷双方不同参与主体之间的博弈分析来研究提高监管系统。本文以国资背景的广西金投互联网金融为例,通过建立互联网金融借、贷、监等多方的非完全信息动态博弈研究分析,为互联网金融监管部门监管政策的制定和P2P平台相关规则的设计提供一定的理论依据和参考。 关键词:P2P网络借贷 互联网金融 非完全信息动态博弈 中图分类号:F724.6 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2019)01(b)-059-03 1 引言 1.1 博弈论的概述 博弈论(Game Theory)是研究具有对抗或者竞争行政现象的数学理论和方法。博弈论中有一个重要的概念即博弈行为,是指具有竞争或者对抗的行为。在日常生活中,经常可以看到一些具有对抗或者竞争行政的现象,如打牌、下棋、体育竞技比赛等;在政治方面,国际间谈判、各国政治间较量、各国集团间的角逐等都无不具有对抗性质;在经济活动中,各国之间、各公司企业之间的各种谈判,为争夺市场而进行各种竞争;在如今飞速发展的互联网金融业中,出借方、借款方以及信息中介平台间也是一种博弈竞争的投资过程。 博弈中非常有名的例子——嫌疑犯困境博弈矩阵,也叫博弈的得益矩阵(Payoff Matrix)。警方抓住了两个合伙犯罪的嫌疑犯——嫌疑人A和嫌疑人B。如果他们两人中有一人供认犯罪,就能确认罪名成立。 为了得到真实的口供,警察分别关押这两名嫌疑犯并给他们同样的选择机会:两嫌疑人同时拒不认罪,则他们会被以较轻的妨碍公务罪各判1年徒刑;如果两人中有一人坦白认罪,则坦白者从轻处理,立即释放,另一人将判8年徒刑;如果两人同时认罪,则他们将被各判4年徒刑。在这种情境下,对于任何一个嫌疑人而言,无论对方选择什么策略,他的最优策略都是招供,因而出现了嫌疑人A“不依赖”嫌疑人B的策略来选择最优策略的情况,反过来也一样:嫌疑人B“不依赖”嫌疑人A的策略来选择最优策略。招供就是两个囚徒的严格优策略。用游戏模式来刻画经济管理现象在商业活动中尤为普遍。 近年来随着互联网金融在我国的飞速发展,引起社会各界的关注。在其商业模式的活动中都牵涉到决策问题,如何作出最有决策是互联网金融参与主体得益的关键。因此随之就产生一个问题,即如何找到一种行之有效的理论方法来分析和解决问题从而作出最优决策。 1.2 博弈四要素 博弈模型指的是对博弈问题进行数学方法上的分析而建立的數学模型。其本质上包含四个要素:局中人(Players)、策略集(Strategies)、得益函数(Payoffs)及博弈树。 对于有限博弈,可用博弈树直观第刻画。借助博弈四要素建立P2P平台企业与借款方之间的博弈模型。首先对博弈主体作出以下假设:借款人(borrower)通过互联网金融平台借入(borrow)资金;借款人可分为信用等级高的借款人(good)和信用等级低的借款人或骗款人(bad);信用等级高的借款人会利用所借来的资金进行合法的生产投资等经营活动,并按时按量还款后仍能获益;信用等级低的借款人会以赖账来骗取不合法收益,但他们也会根据赖账所付出的成本来选择提交申请(apply)或不申请(no apply)来借款。 互联网金融借贷平台企业非常困难获得借款人信用等级和还款能力相关的完全信息,但是能根据新老用户来确定信誉好的借款人和骗款人的概率分布情况;因此,互联网金融借贷平台企业也会根据所提交的材料做出审核(verify)与不审核(no verify)的决策。 互联网金融借贷平台和借款人在决策时都是理性的;其博弈路径为:在第一个决策结处,由自然(nature)给借款人按照一定的概率分配类型;在第二个决策结处,借款人选择提交借款申请(apply)或不提交借款申请(no apply);若借款人提交借款申请(apply);互联网金融借贷平台企业在第三个决策结处根据非完全信息动态博弈来形成对借款人类型的判断,并根据此选择审核(verify)与不审核(no verify)。 1.3 博弈涉及概率与数理统计的三个概念 对于各种不同的博弈模型,需要不同的均衡去刻画它,比如完全信息静态博弈中的纳什均衡(Nash equilibrium),又称为非合作博弈均衡;完美信息动态博弈模型中的子博弈精炼纳什均衡,60年代中期由莱恩哈德·泽尔腾(Reingard·Selten)提出。在博弈模型构建的时候,需要给博弈间的主体作出假设,并运用条件概率、事件独立性、先验概率、后验概率以及贝叶斯(Bayes)公式进行计算。 概率论中,研究事件A发生的概率为P(A);满足另一个事件B发生的条件下事件A发生的概率,记为P(A|B)。设随机试验T的样本空间为Ω,A、B为T的事件。在n次重复试验中,事件B、AB发生的频数分别为μ(B)、μ(AB),其中μ(AB)也是在事件B发生条件下A发生的频数。因此,在B发生的条件下,A发生的频率为: 由此引入条件概率定的定义:随机试验T的样本空间为Ω,A、B为随机试验T的事件,若P(B)≠0,则: 为在事件B发生的条件下A发生的概率。同样由于事件A、B的对称性,若P(A)≠0,则事件A发生条件下事件B发生的概率可定义为: 根据条件概率的定义,推出乘法公式为: 全概率公式解决问题的基本思路是由已知简单事件的概率,推出未知复杂事件的概率;其基本方法是将复杂事件化为两两互不相容事件之和,再利用概率的可加性。设B为随机试验T中的任一事件,事件A1,A2,…,An构成一个完备事件组,且P(Ai)>0,i=1,2,…,n,则有: 其中事件B为结果,事件A1,A2,…,An视为导致结果B发生的原因,称P(Ai)为先验概率。 在全概率公式中,事件B为结果,事件A1,A2,…,An视为导致结果B发生的原因;如果要知道B发生到底由什么原因所引起,即需求P(Ai|B) ,称为后验概率;设B为一事件,事件A1,A2,…,An构成一个完备事件组,且P(Ai)>0,i=1,2,…,n,则有贝叶斯(Bayes)公式: 2 P2P网络借贷的概念与现状 P2P网贷(Peer-to-Peer Lending)是指从事点对点中介服务的网贷平台和不依靠传统的银行服务而直接通过网络平台来完成的模式,如今称之为互联网金融借贷。我国大力鼓励中小企业发展,而中小型企业及小微企业表现出来的许多资金问题,如投资需求量大、投资渠道的匮乏。从而导致社会上对资金的需求变得旺盛和紧缺,而充裕资金的供给却缺乏相对有效的配给信息通道,导致供求信息不对称。但随着互联网及通讯技术的迅猛发展,极大提高了信息传播的传播速度,此时的互联网发展带动了互联网借贷市场的发展。 据中国网络借贷行业月报统计,截至2018年9月底,P2P网贷行业正常运营平台数量下降至1561家,相比8月减少了29家。今年9月停业及问题平台数量为34家。由于P2P平台问题事件不断,目前出现8个类型无法匹配平台真实情况有:跑路、提现困难、经侦介入、停业、转型、延期兑付、暂停发飙及网站关闭等。以上种种原因导致全年正常运营平台数量维持逐级减少的走势,与2016年数量大幅增加呈现截然相反的情况。 综合上述数据考虑,P2P网贷模式中存在的风险主要有以下四种:(1)出借人遭受欺诈风险。指出借人因接收到借款人在借款之初就伪造自己的信息或者平台为了提高交易量而虚构标的或成交额的虚假信息从而导致出借人的错误投资带来的欺诈损失。(2)借款人的违约风险。即因为各主体之间信息不对称以及借款人的信用水平不断的变化造成了借款人不能按照协议规定的日期和金额进行还款。(3)平台从业人员的操作风险。网贷企业在P2P网贷模式中承担起了关键的作用,属于新兴产业的P2P网贷,其从业人员缺乏专业的培训和实践锻炼,并且有网贷行业法律法规极其不完善。因此在对借款人信用的审核工作中缺少信息支撑,造成操作风险。(4)面临政策法规的风险。我国针对互联网金融的法律法规缺乏针对性及主导性,地方性法规层出不穷,互联网金融企业时刻要应对政策的协调性。综合上述四点风险因素,P2P行业监管的风险也就是其发展中所必然会遇到的问题,要保障互联网金融行业的健康发展,需要针对以上风险和问题进行研究,分析出避免风险的方法。 3 案例分析 成立于2015年7月的金投互联网平台是广西自治区级国资背景的互联网金融平台,注册资本为1亿元人民币,其运营主体是广西金投互联网金融服务有限公司,是由廣西金融投资集团为主发起设立,致力于打造专业领先并具有影响力的国有互联网金融平台,通过发布以网络融资、网络贷款为主的金融产品信息,提供安全性高、效益性好、流动性强的互联网金融服务,为中小微企业和“三农”等融资群体拓展融资渠道,解决融资困难、融资贵问题,为广大投资者提供一站式专业理财服务,实现投资人资产保值增值。截至2018年8月,金投互联网平台注册人数已超过10万人,其投资总额已超过100亿元,累计发行“金投宝”系列产品共18840期,累计已还本60多亿元,还息3.89亿元。从其业务模式来看,金投互联网采取线上投标和线下抵押相结合的方式,同时实行第三方担保制度来保证出借人的资金安全。 结合上述的博弈理论研究,可以从金投互联网平台、借款人及出借人之间的博弈来分析金投互联网平台的运营利弊。金投互联网平台在与借款人之间博弈中,借款人准备发起贷款时,金投互联网平台对借款人进行信用认证和信用评级,并针对借款人的不同身份来采取不同的信用认证方式。针对中小微企业贷款者,需要进行实地考察,考察企业老板,股东的个人信用等级,对企业的流水以及生产经营状况进行核查,放款后,进行专款专用的追踪,让善于经营的借款者能够有效的安全的进行资金运作;针对工薪人员个人的借款人,需要进行身份认证、个人信用报告、劳动合同或在职证明、近6个月的工资卡银行流水;这些资料都会形成电子文档,分别用不同的颜色进行等级分配,最终综合评价形成五个信用等级I、II、III、IV、V,不同的信用等级对应不同的借款服务费,按照等级从高到低分为0.1%、1.5%、2.5%、3.5%、4.5%,金投互联网平台把收取的借款服务费全部存于风险备用金账户用于金投互联网平台的本金保障计划。 由于借款人与出借人交易双方在P2P网络借贷过程中存在严重的信息不对称,且博弈主体双方按顺序先后实施策略选择和行为,属于典型的非完全信息动态博弈。通过计算得出借人获得利益K=借者的资本金(Pr)乘以获利的费率妻子(s-f-r),那么获利的费率(s-r-f)计算为,信誉等级高的借款人投资或生产经营收益率(s)减去借款手续费率(f)减去互联网金融借贷平台的借款利率(r)。这时候需要假设C为骗款人需要付出的欺骗成本,Pc为赖账惩罚额,F= Pr×f为借款手续费用。因此,根据后验概率的贝叶斯(Bayes)公式:
依据上文的假设,信誉等级高的借款人选择借款有利可图,不借款则收益为0,因此一定会选择借款,则有P(B|g)=1,于是上式简化为: 本博弈采用逆推归纳法来分析,在这种情况下无论信用等级高或低的借款人,出借人都是无条件的选择放贷的,反过来借人款也深知这一点。因此P(B|g)=P(B|b)=1,尽管这个结果保证了P2P平台借贷的成功,提高了交易量,但整个互联网金融市场却并非完全成功的,如果遇上骗款者,P2P平台必须要承担骗款者带来的风险。但是如果P2P平台盲目提高手续费率,就与互联网金融的普惠特点背道而驰,可能会削弱企业竞争优势,造成客户流失甚至在竞争中出于不利地位。 4 结语 P2P网络借贷行业市场逐渐走向正轨,尤其国资企业纷纷大力发展网络借贷这一块业务。本文结論如下:(1)多方向寻求保本收益保障投资者本金。金投互联网平台就是很好的例子,目前运营三年多来,一直都是向投资者承诺保本,迎合市场化的需要引入保险制度。广西北部湾保险公司是本土保险企业,借助本地优势,引入保险制度,保障投资者的利益。(2)维护老客户,慎重开发新客户。在管理学理论来说,维护一位老客户的成本要比开发新客户的成本高得多。在目前实际的市场条件下,市场上的借款者都是良莠不齐,那么需要在平台发展的过程中去维护稳定信誉等级较高的借款者,同时也给予出借者十足的信心,从而促进平台良性发展。(3)从长远发展看来,根本的解决办法就是监管机构与互联网借贷平台自身都应该积极采取相应措施降低P2P网贷市场的信息不对称。与支付宝芝麻信用,驾驶违规记录,出现文明行为等进行信用等级综合评价。网贷平台自身要对违规的逾期的借款者信息予以公开,让投资者能够分辨。 参考文献 [1] Michael Klafft.Online Peer-to-peer Lending:A Lender Perspective[A].Proceeding of the International Conference on E-Learning[C].E-Business, Las Vegas CSREA Press,2008(32). [2] Dongyu Chen,Chaodong Han. A Comparative Study of Online P2P Lending in the USA and China[J].Journal of Internet Banking and Commerce,2012,17(2). [3] 王筱钰.从博弈论角度分析传统金融业余互联网金融的关系[J].对外经贸,2014(7). [4] 雒春雨.P2P网络借贷中的投资决策模型研究[D].大连理工大学,2013. [5] 俞林,康灿华,王龙.互联网金融监管博弈研究:以P2P网贷模式为例[J].南开经济研究,2015(5). [6] 张成虎,牛浩远.基于不完全信息动态博弈的P2P网络借贷行为研究[J].河南师范大学,2015,43(3). [7] 肖舟.基于博弈论的信贷制度变迁分析[J].金融论坛,2013(5). [8] 张玉娟,袁方,吴华琼,等.博弈视角下P2P网络借贷平台问题及对策研究[J].中国市场,2018(28). [9] 袁梅婷,赵丙奇.基于博弈论的农村民间金融风险研究[J].农村经济,2014(1). [10] 姚国庆.博弈论[M].北京:高等教育出版社,2007. [11] 于维生.博弈论与经济[M].北京:高等教育出版社,2007. [12] 2017中国网络借贷行业年报[Z]. [13] 2016中国网络借贷行业年报[Z]. [14] 谢平,邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究,2012(12). [15] 盛骤,谢式千,潘承毅.概率论与数理统计(第四版)[M].北京:高等教育出版社,2008. ①基金项目:广西财经学院防城港学院学科团队建设项目(FCGXK2018ZD004)。 |
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