我国P2P网络借贷信用风险影响因素研究基于排序选择模型的实证分析摘要：P2P(peertopeer)网络借贷是一种借助网络平台，由个人与个人间互为借贷双方的小额借贷交易。它作为互联网与民间借贷相结合的新兴金融模式，具有较高的信用风险。采用排序选择模型，基于excelVBA数据挖掘技术截取多个P2P网站数据，对平台信用风险的影响因素进行实证分析，结果表明：个人特征、信用变量、历史表现、借款信息分别对网络借贷信用风险存在正向影响，由此发现网站提供的信息对投资者避免信用风险没有起到实质作用。关键词：P2P网络借贷;信用风险;互联网金融;排序选择模型中图分类号：F821.0文献标识码：A文章编号：1003-7217(2015)01-0002-05一、弓I言随着以互联网为代表的现代信息科技的发展，互联网金融模式已经成为既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的新兴金融融资模式，而P2P网络借贷成为互联网金融模式的主要代表之一⑴。P2P网络借贷又称人人贷，是将非常小额度的资金聚集起来借贷给有资金需求人群的一种商业模式。P2P网络借贷起源于欧美，2005年3月，最早的P2P网络借贷平台Zopa在英国开始运营。自从2007年拍拍贷在上海成立以来，这种全新的借贷模式进入了我国金融市场。在中国经历6年多的发展，P2P网络借贷已经初具规模，近两年更是呈爆炸式增长势态。典型的P2P网络借贷平台有拍拍贷、人人贷、红岭创投、宜信等，平台工作原理如图1所示：图1P2P借贷平台工作原理P2P网络借贷作为互联网与民间借贷相结合的新兴金融模式，为普通人提供了一种新的投资方式。由于当前国内的网络借贷体系并不健全，相关的监管措施还不完善，是否能够有效控制信用风险成为影响P2P网络借贷发展的关键。目前，P2P网络借贷平台主要运用信用评分模型进行信用风险管理。平台通过可观察到的借款人特征变量计算出一个数值来代表借款人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级,以此作为分析借款人信用风险的主要方式。在网络借贷平台中，可观察到的特征变量主要包括人口特征、信用变量、历史表现、借款信息等。平台通过对这些数据进行打分，最后加总分数按一定的标准评出信用等级，作为借款人信用风险的评价依据。本文将通过研究几家P2P网站数据(人口特征、信用变量、历史表现、借款信息)对其信用风险进行实证研究，分析网络借贷平台信用评分模型是否能对信用风险管理产生实质性作用。二、文献回顾与理论分析P2P网络借贷作为新生事物，吸引了众多研究者的关注，国内外学者对其进行了大量的研究，从最初的P2P网络借贷起源与现状、特征、经营模式，到后面的积极作用与消极作用、发展趋势等方面，而近几年则将目光集中在了网络借贷的信用风险上。(一)网络借贷信用风险分析早期的P2P网络借贷信用风险研究表明，平台中借款者的特征差异不大，但是信用风险却很显著。Herzensteinetal.(2008)和PopeandSydnor(2011)认为，P2P网络借贷平台是由投资者个人而非借贷平台筛选确定借款人是否值得信赖，因此，更容易出现借款人通过虚假陈述骗取借款的情况，即网络借贷的风险更大［2］。Michaels(2012)通过对Prosper网站上的数据分析，发现网络借贷平台责任的缺失使网络借贷市场运行有效性下降，因而带来较大的风险［3］。Sufi(2007),MichaelKlafft(2008)认为，如同在金融市场中一样，网络借贷市场也存在信息不对称，此外，由于投资者缺乏经验，网络环境下贷款的信用风险更高⑷。Leeetal.（2012）研究韩国最大P2P平台上的“从众行为”发现，“从众行为”导致网络借贷信用风险加大，即信息不对称现象非常严重，往往还会导致道德风险⑸。在国内，近几年来由于网络借贷平台资质良莠不齐，发展模式并不规范，带来很大的信用风险⑹。陈初（2010）也认为，P2P平台可能泄露重要的信息,加之贷款用途难以核实，信用风险很大［7］。由于网络借贷平台作为交易平台，实行的是无担保无抵押，缺乏担保的P2P借贷会使债权人的风险增加⑻。（二）网络借贷信用风险管理信用风险管理就是通过有效的方法对信用风险进行分析、防范和控制，使风险贷款安全化，确保本息的收回。借贷平台信用风险管理水平决定了自身的生存和发展，也对金融体系的...