APP下载

互联网金融交易对我国不良贷款的信用风险研究

2019-05-20缪晓斌

时代金融 2019年12期
关键词:信用风险变量金融

● 缪晓斌

互联网金融[1,2]是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具,实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新型金融业务模式。互联网金融作为跨时代的革新,它不仅传统金融市场提供前所未有的机会,同时使得传统金融行业的信用安全遭受着严峻的挑战。本文在分析互联网金融信用风险影响因素的基础上,进行实证研究互联网金融是否对银行业不良贷款有影响以及影响程度如何。最后根据我国国情和全球互联网金融的发展经验,对防控互联网金融的信用风险给出相关建议。

一、互联网金融信用风险影响因素分析

信用风险是借款人因各种原因未能及时、足额偿还债务或银行贷款而违约的可能性。信用在这里特指的是关于借贷的信用关系,贷款者与借贷人通过信用达成契约,借贷人为了拥有获取利息的权利而借出贷款,而贷款人则承担偿还本息的义务。因交易过程中产生空间时间上的分离以及信息不对称,产生信用风险。互联网金融作为金融业务的发展其包含的风险具体体现在金融业务方面,其信用风险受内外双重因素的影响。在内部,互联网金融市场特性和金融机构征信系统是互联网金融信用的重要影响因素;在外部,主要受经济、政治、法律与社会因素影响。

(一)内部因素

1.互联网金融市场特性。互联网金融作为一项模式创新,具有其脆弱性,它的脆弱性,具体的体现以下几个方面:一是由于互联网技术上的原因,黑客可以依靠高于金融主体的互联网技术对其进行攻击而且这种网络攻击难以防范和应对;二是因为互联网的虚拟性和信息化,数字化的资金转移具有传统金融难以想象的高速性和快捷性;三是互联网金融具有信息不对称的风险,更有几率产生“羊群效应”;四是互联网交易不同于传统金融线下的面对面的交易,更可能出现机会主义的对策行动。因此,互联网金融风险更加容易产生、扩散,进而发展成系统性风险。

2.金融机构征信系统。目前,我国尚未成型完备的金融客户信用系统,个人征信系统尚未与全国的征信信用平台进行对接,客户违约情况时有发生,金融机构无法真正了解客户的信用情况。对于互联网金融,借贷两方不能当面进行交易,仅通过互联网传递信息,就会经常发生借款人违约携款潜逃的现象。现时段,互联网金融开通的借贷主要是P2P业务,这种业务凭借个人信用开展。可是我国缺少全面、规范的个人信用评价体系,很难对介入借贷的参与方进行科学精确的信用评估。此外,我国互联网金融数据的可靠性有待考量。以上因素均加剧了互联网金融的信用风险。

(二)外部因素

1.金融体系的顺周期性。顺周期性是指在时间维度上,金融体系与实体经济形成的动态正反馈机制放大繁荣和萧条周期,加剧经济的周期性波动,并导致或增强金融体系的不稳定性。经济发展是周期性的,当实体经济不景气,借贷者很难达到预期收益,产生风险。而互联网金融的走低同样会反馈给实体经济,这两者相互影响,后者决定了前者,这同样加剧了经济的周期性风险。可以这样说,金融体系固有的顺周期性特点加剧了互联网金融和实体经济二者之间的不稳定性,互联网金融的这种内在结构特征使得信用风险得以形成。

2.公众认知。首先,互联网金融作为新诞生的事物,必然会引来很多缺乏相关信息技术和金融知识的网民的盲目尝试,这就导致了风险的产生。另一方面,互联网金融作为一种新的发展模式,市场主体的行为充斥着随机性和冲动性。再者,我国目前只是处在互联网发展的初期,并没有建立好完整的征信体系,很多投资者只是盲目的抱着从众心理参与其中缺乏风险规避的意识。

3.风险监管力度。互联网金融的交易结清和交易产生的信息都是通过网络传播,存在市场信息泄露的风险。再者,参与交易的主体缺乏有效的验证与核对同样加重了风险。比如,当前P2P网贷平台存在准备资金不足,没有资本约束,没有系统审查等现象;第三方支付机构进行大额度资金转移和贸易过程中缺乏安全检查和验证。缺乏追查互联网金融滞留资的行为,同样累聚风险。此外,分段式监管机制目前无法应对互联网金融对整个社会融资链条的重构。

二、基于不良贷款的互联网金融信用风险实证研究

(一)实证分析方法

1.Chow突变点检验。基于时间约束,Chow检验将数据样本划分为两个独立的子样本,且其分界点称作时间分界点,通过Chow分界点,来检验总体样本在该点的结构突变概率大小。通过F检验来验证突变点前后的两个子样本的系数是否相同,据此判断样本总体是否在该点处发生了结构突变。

2.虚拟变量法。虚拟变量是取值常为0或1的可量化的自变量,将定性物质量化。将虚拟变量引入线性回归模型,增加模型的复杂程度,但目标问题的内在更明确显现。若该影响因素对结构突变点前后的子样本没有变化,则此影响变量取值0,否则取值1;虚拟变量的符号和系数可用来判断影响程度大小。

(二)指标变量和数据的选择

贷款利率的变化反映了企业资金周转与金融机构信用风险之间的联系。当贷款利率高于收益率时,公司没有还贷能力,从而会增加贷款损失的概率,造成信用风险。因此,本文将银行贷款利率作为其中一个解释变量。另外,第三方非金融机构作为联系借贷双方的中介,将第三方互联网支付市场交易规模作为变量参与模型构建。

虚拟变量法最重要的是结构突变点的选择。2005年之前我国传统金融机构仅仅把互联网用作商业银行的网上金融活动的技术支持,2005年后的网络金融、第三方支付中介、网络借贷的结合在大数据背景下从技术支持层次深入到全方位的领域。因此,本文选择将2005年视为模型的结构突变点。本文将2003年作为不良贷款率、贷款利率、互联网交易规模的基期计算标准,将2003年的数据量化为“单位1”,以每年的数额与2003年数据的比率作为每年的量化指标,得到如下比率表:

表1 2003-2015年网络金融交易规模数据表

(三)实证分析

1.协整检验。总体样本的多元线性回归模型表示为:

YB代表不良贷款率;c0代表回归模型中的常数项;X1代表贷款基准利率;X2代表第三方互联网市场交易规模;β1和β2分别代表解释变量1和2的系数;μ代表回归的残差项。

对模型的总体样本数据进行OLS回归,结果如表2所示。其中解释变量X1未通过0.05水平上的回归检验,但X1和X2都通过了0.1水平上的该回归检验。且拟合优度0.92>0.9,DW检验接近于2,回归结果可以总结为下面的回归估计表达式:

表2 总样本多元线性回归分析

采用EG检验,利用OLS估计回归模型:YB=c0+β1X1+β2X2+μ,得到残差序列。其次,对残差进行单位根检验。检验结果表明:t=-2.04<-1.98,在5%的置信水平下,残差序列拒绝原假设,则不存在单位根。因此,变量之间存在稳定的长期均衡关系。

表3 残差的单位根检验

2.Chow检验分析。运用Chow突变点检验和Chow预测判断信用风险状况的结构性改变概率。在总样本回归模型中以2005年为结构变化点,进行Chow突变点检验,结果如下:

表4 Chow突变点检验分析表

由表可知统计量的结构性改变概率都通过1%的置信度水平检验,因此接受备择假设。

在总样本回归模型中以2005年为结构变化点,进行Chow突变点预测,结果如下:

表5 Chow预测检验分析表

表5结果显示,统计量的伴随概率都较小,且Chow检验和Chow预测的结果相同,故接受备择假设,则认为模型发生了明显变化,2005年作为我国互联网金融出现前后分界的结构点,表明金融机构的信用风险结构显著改变。

3.虚拟变量法分析。为更好研究变化的方向及程度,通过虚拟变量法来验证互联网是否出现。若出现互联网金融变量,DX取值为1;否则,取值为0,另外,定义DX2为新的自变量,即 DX2=DX*(X2-1.77),它是定量值与突变点值的差和虚拟变量的乘积值。模型(1)中加入新解释变量,构建新回归模型:

如式(3)所示:

利用 Eviews8.0 针对总体样本做回归分析,结果见表6。

表6 引入虚拟变量后的总体样本回归分析

表6的含虚拟变量的模型回归估计表达式如下:

回归结果表明:虚拟变量与实数和结构点值差的乘积项DX2的t值为7.37且大于临界值,验证了选择2005年为模型结构变化点是正确性的。依据虚拟变量,可以分为前后不同的时期,我们可以得到两个不同的回归函数:

YB=2.11-0.82X1-0.40X2(2003<时间<2005) (5)YB=0.78-0.82X1+0.35X2(2005≤时间≤2015) (6)检验结果中新解释变量DX2的系数为0.75,换言之,我国金融机构信用风险随高科技的出现程度加深;但影响程度不显著,是因为颁布的一系列相关法律法规和体制的改革也同时施加了一定的作用,导致这种风险的变化并不明显。

综上,得出如下结论:2005年作为互联网金融出现的时间节点,其不良贷款率发生显著的结构性变化;该信用风险的扩大与互联网金融的出现有关,某些层面上互联网金融的创立发展对我国金融业的信用风险存在一部分的影响。虽然由于技术防控制度支持等一系列因素,我国金融机构的不良贷款率正在慢慢降低,但是,依旧需要加大对互联网金融风险的预防和风险发生之后的控制工作,这也是我国经济发展进入转型时期的必然的要求。

三、加强防范互联网金融信用风险的相关建议

(一)建构互联网金融风险防范体系

互联网金融首先面临的问题是信用风险,构建信用风险防控体系刻不容缓。我国在这方面起步比较晚,信用风险防控系统建构尚未完善,将我国个人征信体系进行完善就显得十分重要。基于人民银行征信体系统计的数据,更新互联网中介的业务数据,运用云计算等高新技术进行大数据分析,系统化管理个人征信体系,建构统一的信用估测标准。通过网贷引入企业的信用评级标准,促使在互联网技术下金融业务开展速度。并且,我国的各个征信信用平台的数据同样可以运用在征信体系的建设之中,和人民银行的数据一同作用网上和线下共同作用使得信用体系更加完备。

(二)普及互联网金融宣传力度

当今社会,互联网金融快速崛起,以互联网的大背景下,深入开展金融业务模式,很多人对于互联网金融的缺乏相关关注,因此,开展互联网金融基础知识的普及,大力加强互联网金融宣传力度,具有现实和必要的意义。第一,认清互联网金融的本质。虽然互联网金融采用了互联网作为中间介质,但其本质上仍然只是传统金融的一种创新的模式,和传统金融一样,互联网金融的基本功能同样是投资放贷和支付清算。第二,需要增强引导互联网金融风险控制。金融风险普遍存在,互联网金融同样如此,借助互联网开展资贷融通必须小心谨慎,不要轻易被高收益的网络金融平台所诱惑,盲目投资,使自有资金囿于互联网金融风险。第三点,还要增强互联网金融相关知识宣传疏导,提高人们的自觉意识和诚信素养。

(三)建立健全个人、企业资信评估机制

因为交易信息的不对称,互联网金融产品的流通容易发生交易行为障碍,局限了金融市场的发展,使得互联网征信体系的建立遭受冲击。所以,一方面要升级金融中介对个人、企业信用评估的准则,严格审查个人信用和企业机构的资质,确保行业的服务质量;另一方面,需要建立健全全国级别的征信数据库,并且需要得到银行的数据和有关部门的监督。此外,数据的及时处理和其信息安全都需要相关处理部门和司法、工商部门进行沟通和合作,这样可以更好的消除信息对称的问题。

(四)健全金融监管制度,创建健全信息披露政策

第一,要完善金融监管体制。互联网金融的风险主要出现在金融交易方面,因此需要有关部门加强互联网金融部分的监管,各部门需要积极地协调合作以保证互联网金融同样在完备的金融监督管理体系之下。第二,由于信息不对称导致的风险的巨大,互联网金融必须由更加严苛的信息披露制度保障,由制度保障并将具体详细的经审计过的经营和财务信息公布于众。同时,根据我国目前的国情和现实的出发点,以《商业银行法》、《网上银行业务暂行管理办法》等相关法律法规作为基本的参考制度,进而制定出更合理更密切的法律法规,将互联网金融的法律体系完善好,明细各个相关主体的具体能够享受的权利和需要承担的义务,最终构建出互联网金融可以顺利地进步的背景。

猜你喜欢

信用风险变量金融
抓住不变量解题
也谈分离变量
何方平:我与金融相伴25年
君唯康的金融梦
浅析我国商业银行信用风险管理
京东商城电子商务信用风险防范策略
P2P金融解读
个人信用风险评分的指标选择研究
SL(3,3n)和SU(3,3n)的第一Cartan不变量
分离变量法:常见的通性通法