閻曉春 蔣佳躍

摘 要：從網(wǎng)貸之家網(wǎng)站上隨機選取了截至2018年10月31日已成立的100家P2P平臺作為樣本。首先，通過壽命表法總結(jié)P2P平臺的生存期的分布特點;然后，建立基于Cox模型的P2P借貸平臺經(jīng)營困境預警模型，模型中，自動投標、管理層經(jīng)驗兩個因素對平臺生存率有顯著影響;最后，采取C=0.5和兩種分界點對預測樣本進行驗證，兩種情況下，預測模型均能夠提供較高的預測準確率。

關(guān)鍵詞：生存分析;Cox模型;P2P借貸平臺;預警

中圖分類號：F713.36? ?文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1673-291X（2019）26-0150-07

一、文獻綜述

李先玲（2015）選取111個P2P問題平臺的數(shù)據(jù)，研究這些平臺的特征后發(fā)現(xiàn)，當?shù)仄脚_之間的競爭水平、平臺經(jīng)營的時間長短對問題平臺生存時間有顯著的正面作用。黃文彬等（2017）以“人人貸”數(shù)據(jù)為樣本，運用Cox模型分析借款人違約時間，繪制了貸款生存曲線。巴曙松等（2018）以網(wǎng)貸之家3 176家P2P平臺為樣本進行研究，并得出結(jié)論：平臺的風險并非一成不變，整體遵循先上升再下降的基本形態(tài)。

國外研究的關(guān)注點在于影響P2P借貸成功的因素。相比之下，國內(nèi)研究則更傾向于P2P平臺發(fā)展中存在的問題與監(jiān)管政策的探討。生存分析方法在預測銀行、創(chuàng)業(yè)企業(yè)的財務困境方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)越性，故而本文采用生存分析方法研究國內(nèi)P2P平臺出現(xiàn)問題的原因，并嘗試建立相應的預警模型。

二、提出假設

影響P2P借貸平臺運營情況的原因較多，注冊資本、股東背景、擔保因素、托管機構(gòu)、平均收益率、是否自動投標、管理層經(jīng)驗和債權(quán)轉(zhuǎn)讓等等都可能與平臺的運營狀況有關(guān)。

（一）注冊資本

樣本中的問題平臺注冊資本均數(shù)為2 754.16萬元，正常平臺注冊資本均值為5 428.61萬元，相差將近一倍。雖然資本規(guī)模并不一定代表P2P平臺的運營狀況，但是具有較高注冊資本的平臺能夠在一定程度上向外界傳遞實力強大的信息，相同條件下，較高的注冊資本更可能吸引投資者關(guān)注和投資熱情，從而有利于平臺維持穩(wěn)健的運營。

H1：注冊資本越低，P2P平臺越容易出現(xiàn)問題。

（二）股東背景

平臺的股東背景非常多元化，有銀行、保險、券商、風險投資等金融機構(gòu)背景的，有上市公司和民營企業(yè)背景的等等。金融機構(gòu)和上市公司背景的平臺有較強的資本實力和風險控制能力，一定程度上會降低平臺出現(xiàn)問題的風險。民營背景的平臺一般來說資本實力和風險控制能力相對弱一些。另外，部分平臺很可能是由線下的高利貸轉(zhuǎn)化而來的，催收成本高，易產(chǎn)生壞賬風險。

H2：金融機構(gòu)、上市公司背景的相對民營企業(yè)背景P2P平臺更不容易陷入經(jīng)營困境。

（三）擔保因素

如果是平臺自己提供擔保，壞賬出現(xiàn)時就需要平臺以自有資金償付，平臺現(xiàn)金流壓力大。如果投資者無法及時提現(xiàn)，平臺很可能遭遇擠兌而陷入經(jīng)營困境。而只有在借款人完全沒有還款能力的前提下，擔保公司才承擔保證責任。如果是借款人惡意跑路，擔保公司不負責償付。投資者還是會要求平臺兌付，最終平臺的經(jīng)營仍不可避免地受到影響。出于自身規(guī)避P2P貸款高風險的考慮，保險公司一般不愿受理這類業(yè)務;即便受理，理賠前的長時間調(diào)查仍然會導致投資者不能及時得到賠償。因此，采用這種模式的P2P平臺非常少。平臺無論采取哪種擔保模式，相對都更容易出現(xiàn)問題。

H3：無擔保機構(gòu)的平臺比有合作擔保機構(gòu)的平臺更不易陷入經(jīng)營困境。

（四）資金存管

P2P平臺為了滿足合規(guī)要求、完善風險控制體系、提高平臺的形象、贏得投資者認可，會主動尋求與托管機構(gòu)合作。一方面，出于防范風險的考慮，銀行更愿意選擇和實力雄厚的P2P平臺合作;另一方面，由于中國銀行業(yè)的特殊地位，銀行與P2P平臺合作在一定程度上便起到了為平臺信用進行背書的作用。因此可以推斷，實力強大的P2P平臺更有機會與銀行合作，該類平臺出現(xiàn)問題的可能性較小。

H4：有銀行作為存管機構(gòu)的平臺相對不容易陷入經(jīng)營困境。

（五）平均歷史年化收益率

為了順利借到資金，借款人通常愿意提供高利息;為了避免某些借款逾期形成壞賬帶來的損失，平臺傾向于要求借款人提高利率;投資者因為與借款人、平臺之間存在信息不對稱狀況，也會有更高的風險溢價補償要求。綜上可知，P2P平臺收益率相對高是比較正常的。但是，假如為了片面追求人氣，或為了周轉(zhuǎn)資金，或為了緩解現(xiàn)金流緊張而以過高的利率回報為噱頭吸引投資者，一旦借款人大量違約，平臺很容易出現(xiàn)麻煩?？赏茢啵骄找媛试礁?，平臺出問題的可能性越大。

H5：平均收益率越高，平臺陷入經(jīng)營困境的風險越高。

（六）自動投標

因為大部分投資者沒有時間、精力、專業(yè)知識對借款項目進行判斷，對自動投標的需求也就因此產(chǎn)生了。當然，不是所有借款項目都可進入自動投標范圍，要由風險控制團隊對自動投標的標的進行篩選，理論上風險較為可控。一方面，自動投標可以縮短滿標時間，提升資金的配置效率，提高平臺的運營效率;另一方面，可以改善用戶體驗，增強投資者對平臺的黏性。推行自動投標有助于提高平臺的競爭力。

H6：自動投標機制會降低陷入經(jīng)營困境的風險。

（七）管理層經(jīng)驗

風險控制能力是平臺的核心競爭力。管理層是否具有較強的風險意識、平臺內(nèi)部是否建立完善的風險控制制度，對平臺能否持續(xù)、正常運營至關(guān)重要。平臺管理層是否具有相關(guān)金融行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗格外重要，如果管理層具備多年金融行業(yè)從業(yè)經(jīng)歷，其很可能具有較強的風險意識，可能風險管理經(jīng)驗很豐富，有利于完善平臺風控制度，有助于平臺穩(wěn)健運營。

H7：管理層金融從業(yè)時間越長，P2P平臺陷入經(jīng)營困境的風險越小。

（八）債權(quán)可轉(zhuǎn)讓程度

反映平臺債權(quán)流動性，債權(quán)的可轉(zhuǎn)讓程度越高，平臺的流動性越好、風險越小。

H8：債權(quán)的可轉(zhuǎn)讓程度越高，平臺陷入經(jīng)營困境的風險越低。

三、壽命表分析

（一）選取樣本

綜合網(wǎng)貸之家和網(wǎng)貸天眼的數(shù)據(jù)，隨機選取了截至2018年10月31日已成立的100家平臺作為樣本。觀察起點時間為平臺上線時間，觀察終點時間為2018年10月31日。樣本中，在觀測期結(jié)束依然存活的平臺有63家，觀測期內(nèi)死亡的平臺有37家，刪失數(shù)據(jù)比例為37%。對于完全數(shù)據(jù)，生存時間起點為平臺上線時間，終點為平臺出現(xiàn)異常時間，二者之差為生存時間;對于截尾數(shù)據(jù)，生存時間起點為平臺上線時間，其實際生存時間長于所觀察到的生存時間。

（二）壽命表結(jié)果

陷入經(jīng)營困境的公司定義為“死亡”，取值1;將運營正常的公司定義為“生存”，取值0。平臺的中位生存期為60.193 5個月。在0—20個月區(qū)間，平臺死亡風險較低，僅有1家平臺發(fā)生問題，生存比例0.99;在上線70個月以后，平臺死亡風險比例也較低;在20個月以后，尤其是35—55和65—70個月，P2P平臺陷入經(jīng)營困境的風險較高。

在上線的最初20個月內(nèi)，P2P平臺生存率下降比較緩慢，然后逐漸快速下降;在上線70個月之后，生存率重新保持平穩(wěn)。平臺的風險率則相應地在開始保持平穩(wěn)，以后逐漸提高;在上線70個月以后快速下降并保持穩(wěn)定。

平臺生存規(guī)律呈現(xiàn)這樣的特征，大概的原因可能有以下幾點：

第一，前20個月，P2P平臺上線后出現(xiàn)問題的比例較低，平臺能吸引的投資者范圍有限。由于信息不對稱和風險考慮，投資者剛開始主要以小額試探投資為主，平臺對投資者的吸引和累積需要一個過程。平臺蟄伏期可能會比較長，然后才會迎來成交量的逐漸上升。即使考慮到某些故意跑路的平臺，在上線的20個月內(nèi)便出現(xiàn)問題的平臺總體比例不大。

第二，上線后的20—70個月，平臺陷入經(jīng)營困境的比例逐漸上升。該期間是成交量和運營風險的集中爆發(fā)期。隨著知名度的提升，平臺成交量放大，對平臺風險控制能力和優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)提供能力也提出了更高的要求。如果不能嚴格審核借款，壞賬將大量出現(xiàn)。由于大多數(shù)平臺都承諾剛性兌付，壞賬將大量積壓在平臺方。為了轉(zhuǎn)嫁風險，平臺很可能提高借款利率，迫使優(yōu)質(zhì)借款人離開平臺，轉(zhuǎn)向其他融資渠道;而劣質(zhì)借款人依然留在平臺，平臺進而產(chǎn)生更多的壞賬，以至形成劣質(zhì)借款人驅(qū)逐優(yōu)質(zhì)借款人的惡性循環(huán)。如果平臺無法及時控制風險，陷入經(jīng)營困境將遲早發(fā)生。

第三，P2P平臺在運營70個月之后，風險率再次保持平穩(wěn)。相對來說，運營這么長時間的平臺較少。一方面，P2P業(yè)務起步晚，很多P2P平臺沒有持續(xù)運營這么長時間，表現(xiàn)在樣本中就是刪失數(shù)據(jù);另一方面，經(jīng)過一段時間的運營，很多存在問題的平臺開始暴露風險，或出現(xiàn)提現(xiàn)困難，或陷入經(jīng)偵調(diào)查，或跑路，或停業(yè)被淘汰出局。在激烈的市場競爭中存活下來的都是有較強運營能力的，平臺的風險率也再次保持了穩(wěn)定。

四、基于Cox模型的預警分析

（一）預警指標選取與描述性統(tǒng)計

依前文所述，選取8個預警指標。

將二分類變量平均值與0.5相比較，得到指標分類的大體概況。例如，托管因素平均值為0.81，顯示大部分平臺有托管服務;自動投標平均值為0.61，顯示支持自動投標的平臺占比61%。

（二）Cox模型前提假設檢驗

由于刪失數(shù)據(jù)均為右刪失數(shù)據(jù)，生存時間不可知，無法假設生存的具體時間，因而選取Cox模型研究影響因素與生存時間二者之間的關(guān)系。

由于均為二分類變量，選用Kaplan-Meier法檢驗變量是否滿足模型的基本假設前提。通過檢驗發(fā)現(xiàn)，二分類變量x4、x6、x7、x8滿足模型的前提假設條件，其余變量不滿足。畫圖法中即使兩條線看似平行，也并不一定意味著滿足模型的前提假設條件，因此加入一個依時協(xié)變量進行檢驗，以使檢驗結(jié)果更為可靠。

在模型中加入一個含時間的交互項，以檢驗該交互項是否顯著，考察協(xié)變量是否滿足前提假設。原假設是協(xié)變量與時間的相關(guān)系數(shù)為零，模型符合前提假設。由表4可知，在5%的顯著性水平上，X4，X6，X7，X8均接受原假設，滿足比例風險假定。用這4個變量構(gòu)建預警模型，考察這幾個因素對P2P平臺陷入運營困境的影響。

（三）建立Cox等比例風險模型

通過生存函數(shù)Cox回歸分析，考察對P2P平臺陷入經(jīng)營困境的影響顯著的變量有哪些。檢驗各變量系數(shù)β，當顯著性<0.05時，表明該系數(shù)顯著，保留其相對應的協(xié)變量，否則將其刪除。

似然比檢驗P值為0，模型顯著，有兩個顯著影響的協(xié)變量，分別為管理層經(jīng)驗、債權(quán)轉(zhuǎn)讓。得Cox預警模型：

h（t）=h0（t）e

管理層經(jīng)驗的系數(shù)是-1.38<0，表明，管理層經(jīng)驗是保護因素，能夠降低P2P平臺陷入經(jīng)營困境的風險。從管理層經(jīng)驗的實際意義看，如果管理層有較長時間的金融行業(yè)從業(yè)經(jīng)歷，其風險意識和風險控制能力一般來說會更強。如果管理層的金融行業(yè)從業(yè)經(jīng)歷越豐富，越有可能在審貸技術(shù)和運營條件完備之后再上線平臺。這與許多P2P平臺倉促上線、壞賬激增，以至陷入經(jīng)營困境形成鮮明對比。因此，相對來說，管理者金融行業(yè)經(jīng)歷越豐富，平臺越不容易陷入運營困境，平臺生存時間越長，模型推導的結(jié)論與實際相符。

債權(quán)轉(zhuǎn)讓的系數(shù)是-0.706<0，表明債權(quán)轉(zhuǎn)讓是保護因素，能夠降低P2P平臺出現(xiàn)問題的風險。債權(quán)轉(zhuǎn)讓可以改變資金的周期，債權(quán)人可以在最快時間內(nèi)實現(xiàn)資金變現(xiàn)，讓理財更具計劃性和靈活性，投資者會更傾向于債權(quán)可轉(zhuǎn)讓的平臺，所以平臺面臨的運營風險更低，生存時間更長，模型推導的結(jié)果與實際相符。

（四）估計生存率

模型時點生存率的估算，需知道時點的基準生存函數(shù)?；鶞曙L險函數(shù)在部分似然函數(shù)的估計方程式之外，可以是任意值。

利用基準生存函數(shù)與基準累計風險函數(shù)H0（t）的關(guān)系式得到0（t）。

Cox模型的數(shù)學形式：

（五）預測模型時點

利用已經(jīng)建立好的預警模型，可以算出各平臺在每個觀測點的估計生存率，可以此區(qū)分正常運營的平臺和即將陷入經(jīng)營困境的平臺。

首先確定一個分界值（C），當預警模型估計的P2P平臺生存率小于分界值C時，可以判斷該平臺陷入困境;當預警模型所估計的生存率大于分界值C時，可以判斷其為運營正常的平臺。在運用預警模型判斷平臺狀況時，需要事先確定特定分界值的取值。取值不同的C會使平臺處于經(jīng)營狀況的不同分類，影響模型的預測效果。

特定分界值C通常有兩種界定方法。第一種方法：指定分界點C=0.5，這樣界定的考慮是平臺陷入困境和運營正常的概率各占一半。即，當預警模型所得到的某事件的概率等于或大于0.5時，認為該事件將發(fā)生;反之，則認為該事件不會發(fā)生。第二種方法：用正常平臺占全部平臺的比例為分界點，Cp。Cox模型理論上并不具有最佳的分界點，分界點的確定主要取決于具體的研究目的?？梢酝瑫r考慮C=0.5和C=Cp兩種情況。

以浙商e貸和投哪網(wǎng)為例。表8是模型危機時點預測過程的部分數(shù)據(jù)，顯示了模型動態(tài)的預測能力。

上線后的第71個月，浙商e貸發(fā)生了“死亡”事件，而根據(jù)模型預警，浙商e貸在71個月的生存率僅僅為0.003，遠低于分界點0.5，更低于分界點Cp（0.63）。如果將分界點0.5作為預測分界點，模型能在第46個月時提前發(fā)出預警，則提前25個月預警;如果將Cp=0.63作為預測分界點，預警模型能在第44個月時即發(fā)出預警，則提前27個月預警。

五、結(jié)論

本論文通過壽命表分析，總結(jié)出P2P借貸平臺的生存時間規(guī)律：在0—20個月區(qū)間，平臺死亡風險比例較低;70個月以后，平臺死亡風險比例較低;在20個月以后，尤其是35—55個月、65—70個月，P2P平臺陷入經(jīng)營困境的風險較高。

通過生存分析發(fā)現(xiàn)，管理層經(jīng)驗是保護因素，管理層金融行業(yè)從業(yè)時間越長，P2P平臺出現(xiàn)運營問題的風險越低，生存相對時間越長;債權(quán)轉(zhuǎn)讓也是保護因素，能夠降低P2P平臺陷入經(jīng)營困境的風險，使平臺生存時間更長。

對預測樣本進行驗證，發(fā)現(xiàn)C=0.5和C=Cp兩種分界點下，預測準確率均比較高。

參考文獻：

[1]? 李先玲.P2P網(wǎng)絡借貸平臺倒閉原因的實證分析[J].金融發(fā)展研究，2015，（3）：51-55.

[2]? 郭夢男，黃文彬.投資者素質(zhì)對投資成效的影響研究——基于人人貸借貸數(shù)據(jù)的分析[J].福建江夏學院學報，2017，（1）：8-13.

[3]? 巴曙松，侯鑫彧，張帥.基于生存模型的P2P平臺生存規(guī)律與政策模擬研究[J].當代財經(jīng)，2018，（1）：44-56.

Research on early warning of P2P platform Management Dilemma based on Survival Analysis

YAN Xiao-chun，JIANG Jia-yue

（School of Finance，Zhejiang University of Finance and Economics，Hangzhou 310018，China）

Abstract：A sample of 100 P2P platforms established as of October 31，2018 was randomly selected from the website of online loan House.Firstly，the life span distribution characteristics of P2P platform are summarized by life table method;then，the business distress early warning model of P2P lending platform based on Cox model is established，in which automatic bidding and management experience have significant effects on the survival rate of the platform.Finally，C≥0.5 and two boundary points are used to verify the prediction samples，and in both cases，the prediction model can provide high prediction accuracy.

Key words：survival analysis;Cox model;P2P lending platform;early warning