黄汉聂 郑瑜 赖宛眉 郭芷晴 黎欣 袁乐儿

摘要：近年来，迅猛发展的P2P行业风险事件频发。基于信用风险、经营风险、管理风险和技术风险等四个方面的平台风险来源分析，首先运用层次分析法构建出3个层次、10个子层次、39个具体指标的风险预警模型，然后利用Matlab软件计算得到具体指标权重值。在实例研究环节，选择较为大众熟知的A平台为对象，利用模糊层次分析法与“和积法”得到分数和对应风险评价等级，符合平台的实际情况。

关键词：P2P网贷平台；风险预警；层次分析法；模糊层次分析法

近些年.随着互联网金融的兴起.P2P网络借贷作为新型的金融借贷模式，呈现出迅猛发展的势头。但由于我国P2P网络借贷发展起步较晚，平台风控技术尚不成熟，加之我国征信系统不完善以及政府监管缺位，P2P平台跑路等风险事件层出不穷，给部分投资者造成了重大损失，同时也给社会经济带来不安定因素。因此.我们迫切需要建立P2P网络借贷平台风险预警系统。文章尝试运用定性与定量相结合，并辅助以实例检验的方法。来构建风险预警模型并度量目前平台风险.以达到有效的平台风险防范。

一、P2P网络借贷平台面临的风险

（一）信用风险

信用风险即违约风险。是P2P平台面临的最主要风险.具体是指获得投资者资金的债务人没有意愿或者没有能力履行义务而无法及时偿还借款所造成的违约事件致使平台与投资者蒙受损失的风险。无论何种情况引发的违约.都将启动平台的风险备用金。

（二）管理风险

管理风险是指对资金保障方式、资金分散度、垫付比例等方面管理不善造成资金损失的风险。P2P网络借贷平台作为信息中介，是借贷个体之间的信息桥梁，因而以何种方式保障客户的资金安全是P2P网络借贷平台能否安全有效运营的重要因素之一。在借貸双方之间，P2P网贷平台需确保贷款客户类型的多样化，以规避贷款的风险损失；一旦发生逾期和违约，应利用风险准备金保障借款方的权益。

（三）经营风险

经营风险是指由于决策人员和管理人员在知识层面存在缺失或者在经营方面出现失误给P2P网络借贷平台造成盈利下降的风险。在此过程中，内部管理人员的市场判断能力、法律知识水平、财务决策能力和经营决策能力都会不同程度影响P2P网络借贷平台的经营发展，直接影响投资人的资金安全和平台的正常盈利。

（四）技术风险

P2P网络借贷平台是依靠网络运行的虚拟化借贷系统，容易出现技术风险类问题。国内大部分平台创立初期忽视信息系统的建设.为犯罪分子利用系统漏洞开展各类犯罪活动提供便利。另外，部分平台外包开发系统，则可能面临外包供应商暗植系统后门、借机窃取平台信息或进行欺诈等风险。

二、P2P平台风险预警模型的构建

（一）构建层次结构模型

构建层次结构模型的关键在于选取具有行业代表性的指标，在综合考虑了P2P网贷平台自身的属性及其资本结构特点后，主要筛选了以下三类指标作为模型准则层：企业素质、风险管理、财务管理。在准则层下细分子准则层，分别为：资金实力、人力资源（管理层）、市场地位、治理结构、资金披露程度、资金保障模式、风险管理水平、盈利能力、偿债能力、资产质量。在子准则层下再细分具体39个指标作为方案层指标。如表1所示。

其中，评价信用风险的指标有：正常偿付比例、借贷坏账率、借贷逾期率、借款平均逾期天数、借款人集中度等：评价管理风险的指标有：客户资金存管模式、担保模式、风险备用金比例、平台垫付比例、资金分散度等；评价经营风险的指标有：产品竞争力、市场份额、客户服务能力、营业利润率、总资产收益率等；评价技术风险的指标有：数据安全保障程度、技术投入率。

（二）构造比较判断矩阵

层次结构模型构建出以后。通过比较判断构造判断矩阵.并采用1-9个层次的标度方法标示同一个层次中不同指标的相对重要性。

文章通过专家判断法，对P2P网贷平台各项预警指标的相对重要性进行对比判断。具体的判断方法如下：专家对指标进行分组.并确定不同指标权重.每个指标小组再依照两两指标对比原则并按照相对比较标度进行赋值。该步骤需做n（n-1）/2次两两判断，以保证相对合理的排序，最后再将每个小组设定的权重进行讨论.得出结果，最终总共得到14个判断矩阵。

（三）计算权重，进行一致性检验

首先，计算权重。根据前文所得到的判断矩阵.确定与判断矩阵相对应的特征向量，同时，计算出每个矩阵的最大特征值并进行归一化处理，以确定各个指标的权重系数值。表2为目标层A对准则层B的相对权重。

最后，进行层次总排序。利用准则层权重与其相对应的子准则层和方案层权重相乘的方法，就可以得到方案层指标对于目标层的权重。以企业素质为例，该方案层指标总排序计算如下：将企业素质的方案层指标的权重分别乘以企业素质的子准则层以及相对应的企业素质相对于目标层的权重.最后得出具体指标相对于总指标的权重。同理，最终可以得到其他指标的权重系数值，并且经一致性检验，层次总排序同样满足一致性要求。

（四）构建函数模型

根据上述方法可以计算得出各指标的权重系数.其计算结果可以构建出如下评价P2P网络借贷平台的函数模型：

通过上述模型可得，客户资金存管模式对P2P网络借贷平台风险影响最大，而风险最小的是管理层人员的学历水平。

以上模型为层次分析法所得到的简便算法。为保证指标实际值选取的客观科学性。后面的实例检验将采用模糊层次分析法。

一般情况下，按照P2P网络平台风险程度的高低.将P2P网络借贷平台的风险预警评价划分为五个等级：优良、正常、低度、中度、高度风险，警戒线级别可划分为四等两级，符号表示分别为：A-1、A-2、B、C、D。如表3所示。

三、基于模糊层次分析法的A平台风险预警实例检验

（一）A平台的基本概况

A平台成立于2012年，其注册资本为3000万.资本金规模为10000万元.并于2015年12月18日正式在纽约证券交易所挂牌交易。同时，A平台拥有大量高素质的管理人员与服务人员，建立了相对健全的平台保障模式，并引进了FICO信用评分系统。

（二）分项评价

将模型各项指标具体分为定性指标和定量指标两大类并分项评价。

由专家与从业人员依据经验和专业知识并结合实际情况对其定性指标进行评价，结果见表4。

根据该平台2015年度财务报表与运营情况核定定量指标实际值及定量指标标准值见表5。

根据表3风险等级划分，即C，暂无风险。其他各类风险评价方法依此类推。

（三）综合评价

将模型中的3个因素子集看成是模型的单个因素，由相关权重形及各因素子集的评价结果，得出A平台的综合评价u：

根据表3风险等级划分。“A平台”风险级别为“A-1”。即风险程度为“极低风险”。

四、结论

基于具有P2P网贷平台特色的预警模型.通过层次分析法与模糊层次分析法得到平台评价结果，得出以下研究结论：

（一）对平台整体风险评价结果的影响因素从大到小依次为风险管理、财务管理、企业素质。风险管理方面。最为重要的是资金披露程度：财务管理方面，权重最大的为偿债能力，即平台借款者整体信用状况及平台应对能力；而企业素质方面，影响最大的为注册资本实缴比。

（二）在保证平台数据真实性、及时性的前提下，在社会公众及监管两方面推广应用P2P网贷平台风险预警模型，有助于推动P2P监管机制的建立与完善。

需要说明的是.在模型的建立过程中，主要依据专家经验构建判断矩阵，主观性较强。同时，在收集平台数据方面，研究遇到了一定阻力：由于平台信息披露机制没有建立起来，研究所需的完整数据难以获得，一定程度影响模型实证检验。