P2P网络借贷投资者影响因素的博弈模型分析
P2P网络借贷行为博弈分析

P2P网络借贷行为博弈分析作者:韩峥璐来源:《合作经济与科技》2019年第05期[提要] 博弈论作为一门应用型学科工具被广泛应用于各个行业的研究中,但是在完全理性假设条件下的解析博弈模型无法解释现实中出现的实际情况,因此引入以有限理性为假设基础的行为博弈模型。
本文以P2P网络借贷行为为线索,分别引入解析博弈与行为博弈对此进行分析,并寻找两个博弈模型的联系与区别。
关键词:P2P借贷;解析博弈论;行为博弈论;有限理性中图分类号:F83 文献标识码:A收录日期:2018年12月9日P2P网络借贷是一种“脱离金融中介”的新的发展模式。
作为互联网金融的代表,P2P网络借贷具有门槛低、金额小、时间短等特点,近年来呈现极为强劲的增长态势。
钱金叶、杨飞认为P2P借贷起源于民间的亲友间通过契约组成的经济互助团体,借助信息技术的发展,这种方式被“线上化”,从而发展成现在的P2P网贷。
李钧对于P2P借贷模式的概念、特点、风险与监管等进行系统的梳理、分析。
闫冰发现P2P借贷平台上的信用体系指标,有助于在借贷行为博弈中构成均衡要素的条件,并进一步引入了博弈理论,构建不完全信息动态博弈模型。
夏爽、郭进利以博弈论为理论基础,建立纯平台模式的P2P网络借贷平台、贷款人、借款人三方博弈模型进行进一步的分析。
牛丰、杨立以信息经济学和博弈论为基础,首次提出了P2P借贷风险成因的理论框架,研究分析了P2P借贷的信用风险成因。
本文基于前人的研究,分别从解析博弈视角与行为博弈视角构建P2P网络借贷双方博弈模型,分析基于P2P平台的网络借贷双方的行为选择,并且以该借贷模型为线索,探寻解析博弈与行为博弈的联系与区别。
(一)解析博弈论下的P2P借贷双方博弈模型1、P2P借贷行为描述。
在P2P借贷平台上,借贷行为分析如下:借款人通过注册、上传信息形成信用评级,构成对该借款人的信用判断,从而得到贷款。
但是,个人信息的上传会增加信息泄露的风险,且如果借款人违约不还款则会给其带来信誉损失,从而降低其信用评级。
基于博弈论视角的中国P2P网络借贷监管研究

基于博弈论视角的中国P2P网络借贷监管研究金融业的发展是经济发展的核心,但金融业的发展又存在着诸多的不确定性和特殊性。
金融业本身是一个经营风险的高风险行业,激烈的竞争使得金融领域不断出现各种创新,但金融创新又具有两面性,再加之金融业的风险强关联的特性,所以,为了保障金融安全和稳定运营,金融领域的每一次变革与创新都伴随着金融监管的不断调整与更新。
把握互联网金融发展与监管的关系成为互联网金融发展的重要任务。
P2P网络借贷作为互联网金融的主要发展模式之一,研究其发展状况和面临的监管问题意义重大。
在中国,就目前而言,个人征信体系的发展和征信系统的建设还不是太完善,“线上信息不足以满足信用评估的需求,应普遍开展线下尽职调查,这是中国P2P网络借贷的特殊性。
”同时,“金融创新的根本问题则在于应该怎样对其进行监管,先决条件是在创新以后监管者要做现场检查,只有在现场检查后才会知道这种创新产品的问题和风险究竟在哪里;实际上,最为关键的监管行为还要依靠现场检查,因为只有现场检查才是务实的,才知道理论和实际是脱节的。
”本文将在分析中国P2P网络借贷行业的发展现状、国内外经营模式比较的基础上,从博弈论视角探究P2P网络借贷的监管问题,试图分析P2P网络借贷平台进行线下审核借款人的行为和监管机构对P2P网络借贷平台进行监督的行为如何影响它们选择各自最优策略的概率大小,同时运用演化博弈的分析方法探讨P2P网络借贷平台和金融监管机构长期动态博弈的演化稳定策略(ESS)以及博弈均衡的收敛方式(持续稳定收敛或是振荡性收敛),同时提出相关政策建议。
本文共包括六章。
第1章是绪论,第2章是相关理论与研究现状,这两章是全文研究的理论与实践基础。
接下来是本文的主体,共包括两个部分:第一部分为本文的第3章。
本章的分析包括四个方面:(1)分析中国P2P网络借贷行业的发展现状;(2)比较国内外P2P网络借贷平台的经营模式;(3)论述中国P2P网络借贷所面临的主要风险;(4)探讨中国P2P网络借贷的监管问题以及国外监管的经验借鉴。
我国P2P网络借贷成功率的影响因素研究

我国P2P网络借贷成功率的影响因素研究P2P网络借贷是一种基于网络的创新融资方式,近年来,在我国的发展和推广速度惊人。
正是因为互联网科技的快速进步与发展,使得信息的传递变得畅通无阻,传递的时间大大缩减,传递的涵盖面也变得更加广阔,得到信息的花费也变得少之又少。
因此,P2P网络借贷的优势强于传统的金融借贷,能够迅速为小微企业和个人筹集资金,帮助他们度过经济困难。
由于P2P网络借贷平台具有不同于传统的金融服务模式的便利性,P2P网络借贷平台因此受到越来越多人的追捧,更重要的是,它为我国经济的发展做出了突出贡献。
论文研究首先分析了 P2P网络借贷行业当前的发展现状,阐述了我国P2P网络借贷平台的基本运作模式。
在对相关概念和理论进行系统梳理的基础上,论文以人人贷公司为案例进行了实证研究。
论文构建了以人人贷公司的近几年交易数据为基础研究模型,进行了对影响P2P网络借贷成功率因素的统计分析,并基于描述性分析和logistic二元回归分析,进一步剖析了影响P2P网络借贷成功率的因素。
论文研究表明:借款标的属性中的借款期限对平台贷款成功率有显著影响,借款人属性的信用评级,年龄,成功借款笔数,收入范围,学历状况和工作年限对平台贷款的成功率有显著影响,而借款人的性别和婚姻状况因素的影响并不明显。
由于P2P网络借贷是一种新兴借贷模式,因此仍存在许多不足之处,在文章的最后,从借款人,平台和行业的角度提出了几点建议,希望这些建议能够帮助我国小微企业以及个人顺利筹集到资金,并能够带动我国经济快速发展。
基于博弈论的P2P网贷平台行为分析

2、P2P网贷发展现状和平台运行机制分析
2.1 P2P网贷发展现状 成立于2006年的宜信是我国最早的P2P网贷公司,随后温 州贷、拍拍贷、瑞银创投、红岭创投等P2P网络借贷平台相继兴 图2-1 国内主要P2P网贷平台
名称 总部 网址 名称 总部 网址
拍拍贷 上海 红岭创投 深圳 阿里金融 杭州 宜信 温州贷 温州 哈哈贷 上海 3P银行 惠州
3、P2P网贷借贷行为博弈分析
3.1 博弈假定 1)理性人假定。假定P2P平台上借款人、贷款人和平台本 身都是以自身获得收益最大化的理性人。 2)非合作博弈,博弈参与方不存在任何形式的串谋。 3)博弈双方信息不对称,即借款人对自己的情况和投资项 目的收益风险了如指掌而放款人和P2P平台不了解,借款人占有 信息优势。 4)贷款人和P2P平台可将借款人分为高风险借款人和低风险借 款人,其中高风险借款人的概率为P,低风险借款人概率为1-P。 博弈参与者不能修改之前的决策。 3.2 不完全信息静态博弈 在不完全信息静态博弈模式下,博弈参与双方同时开始行 动,不知道对方的选择。博弈参与方的策略是假定对手的类型 和策略,力图使自己的收益最大化,即为一种依赖性的组合。 假定借款人申请一笔贷款D,并假定每一轮贷款的信息成本 不变。借款人的借款成本是利率R1,银行利率为R2,借方成功 获得贷款后的收益系数为S,L为P2P平台追究违约企业责任是 需要支付的追究成本。 借款人分为高风险和低风险两种类型,由于贷款人与P2P
引言
2013年是我国互联网金融发展的元年,随着我国经济的高 速发展,企业对于资金的需求也日益旺盛,传统的金融融资方式 已经不能满足人们的需求,尤其是小微企业融资受限相对比较严 重,因此互联网金融应运而生,而P2P网贷是互联网金融中最典 型的代表。P2P网贷不以传统金融机构为媒介,直接将借款人和 投资人连接在一起,具体操作方法是P2P网贷公司将众多小额资 金聚集在一起,然后直接借给有融资需求的借款人。P2P网贷平 台蓬勃发展,同时也带来了诸多风险,比如借款人和投资人信息 不对称,行业监管不完善,P2P跑路等问题。因此本文将运用博 弈论的方法,进一步分析影响借款人和投资人借贷行为的因素, 并针对P2P网贷存在的问题,提出相应的解决措施和建议。
基于贝叶斯博弈的P2P网贷利率定价策略研究

基于贝叶斯博弈的P2P网贷利率定价策略研究随着互联网金融的快速发展,P2P网贷成为了一种新型的借贷模式,为广大的投资者和借款人提供了一个便捷的融资渠道。
由于信息不对称和不完全可信的问题,P2P网贷市场经常出现逾期还款和违约的情况,给投资者带来了风险,而借款人则面临着高昂的借贷成本。
如何合理定价成为了P2P网贷平台亟待解决的问题。
贝叶斯博弈是对信息不完全的理性决策问题进行建模和分析的一种方法。
在P2P网贷市场中,投资者和借款人之间的信息不对称是很常见的情况,投资者无法准确了解借款人的真实还款能力,借款人也无法准确了解投资者的风险偏好。
借款人和投资者都无法做出最优的决策。
贝叶斯博弈可以帮助我们通过对信息的学习和反馈来优化定价策略,使得借款人和投资者都能够达到最优的决策。
在P2P网贷利率定价策略的研究中,我们可以将贝叶斯博弈分为两个阶段来进行研究。
在第一阶段,借款人向P2P网贷平台提交借款申请,平台根据借款人的信用评级和其他相关因素来决定是否接受借款申请以及可以提供的最低利率。
在第二阶段,投资者根据自己的风险偏好和利率要求选择是否投资,并提交投资金额和所需利率。
平台根据投资者的要求和借款人的信用评级来匹配投资者和借款人,并确定最终的成交利率。
在第一阶段,借款人和平台之间的博弈可以建立一个动态的信息公开模型。
借款人通过提交准确的个人信息和财务状况来增加自己的信用评级,从而提高自己的借款申请通过率和获得低利率的机会。
平台也可以通过建立一个合理的信用评级模型来准确评估借款人的信用风险,并根据风险决策来压缩借款利率。
借款人和平台之间在信息公开的过程中通过学习和反馈来逐步逼近均衡点。
在第二阶段,投资者和平台之间的博弈可以建立一个动态的定价模型。
投资者通过选择适合自己的利率要求和投资金额来限制平台的选择空间,并尽可能获取最高的投资回报。
平台根据投资者的需求和借款人的信用评级来匹配投资者和借款人,并确定最终的成交利率和投资金额。
基于贝叶斯博弈的P2P网贷利率定价策略研究

基于贝叶斯博弈的P2P网贷利率定价策略研究摘要:P2P网贷行业在中国迅速崛起,成为一种新型的金融服务模式。
P2P网贷利率的定价却一直是一个备受关注的问题。
本文以贝叶斯博弈理论为基础,研究了P2P网贷利率定价策略,提出了一种基于贝叶斯博弈的利率定价模型,并根据实际案例进行了实证分析,结果表明该模型可以为P2P网贷平台提供合理的利率定价策略。
关键词:P2P网贷;利率定价;贝叶斯博弈理论;一、绪论P2P网贷,即个人对个人的互联网借贷,是一种通过互联网平台实现借款和借贷的金融模式。
P2P网贷行业在中国迅速发展,成为一种新型的金融服务模式。
P2P网贷利率的定价一直是一个备受关注的问题。
目前,P2P网贷利率常常存在过高或者过低的情况,这不仅影响了投资者的投资收益,也影响了借款人的利息负担。
P2P网贷利率的定价问题,既受借款人的还款能力、借款用途等因素的影响,也受投资者的风险偏好、市场竞争等因素的影响。
如何制定合理的P2P网贷利率定价策略,成为一个亟待解决的问题。
贝叶斯博弈理论是一种用于解决风险决策的数学方法,其核心思想是在不确定的环境下,通过不断观察并更新自己的信念,最终做出最优的决策。
在P2P网贷利率定价问题上,投资者和借款人都面临不确定的情况,因此可以运用贝叶斯博弈理论来研究P2P网贷利率的定价策略。
二、相关理论2.1 P2P网贷利率定价因素P2P网贷利率的定价涉及多个因素,主要包括借款人信用状况、借款额度、借款期限、投资者的风险偏好、市场供求关系等。
借款人的信用状况是最为关键的因素,直接影响到借款人的还款能力。
借款额度和借款期限也会影响到利率的定价。
投资者的风险偏好和市场供求关系也会对利率定价产生影响。
2.2 贝叶斯博弈理论贝叶斯博弈理论是一种用于解决不确定情况下的风险决策的数学方法,主要基于贝叶斯概率统计理论。
在贝叶斯博弈理论中,参与者的决策是基于其对于未知变量的概率分布的推断而进行的,从而使得决策更加符合实际情况。
影响P2P网络借贷成功的因素分析

影响P2P网络借贷成功的因素分析P2P网络借贷是指借贷双方不经过金融中介机构直接进行在线交易的一种金融服务模式。
这种新的金融交易模式在2005年英国Zopa在线交易网站创立后得到快速发展。
美国的Prosper是目前运行中最大的P2P交易平台,已拥有超过160万的会员,资助超过5亿美元的贷款。
在Prosper平台上,借款人发布2 000美元到 35 000美元之间的借款请求,单个投资者投资在每笔借款上的最少量是25美元。
除了信用积分、信用等级和历史记录,投资者还可以参考借款人的借款描述、朋友的推荐和社团关系。
Prosper平台在提供服务时代表着借贷双方的利益,英美国家P2P在线交易正成长为可替代传统储蓄投资工具的一种新型投资模式。
P2P网络借贷市场在快速发展的同时,也遇到越来越多的问题。
互联网金融市场的多样化发展也为P2P借贷市场的发展带来一定的威胁和挑战。
从借贷平台外部来看,P2P网络借贷平台目前仍面临着政府监管空白、法律规范缺失、借款人缺乏约束机制等问题,急需监管部门推出相应的政策,以推动行业健康运行;从借贷平台内部来看,借款成功率低、借款成本高,是制约平台发展的主要问题。
近年来国内外学者开始更多地关注P2P 网络借贷的发展,国外学者主要通过Prosper提供的二手数据进行研究和分析;国内的研究主要集中在P2P网络借贷的起源和发展、P2P网络借贷发展模式的比较及国内外发展状况的比较等,这些均是对P2P借贷市场的定性分析,而研究P2P网络借贷中借贷人行为的影响因素和平台运行规律的文献相对缺乏。
国内关于这方面的研究起步较晚,且多是关于理论方面的研究。
目前国内出现的网络借贷模式有典型的创业型公司如拍拍贷、宜信、人人贷等,以及一些行业内大公司下属的网络融资平台如平安集团下属的陆金所,证大集团下属的证大e贷等。
但另一方面网络借贷具有的互联网和金融的双重属性,目前其监管空白,充满危机。
李雪静介绍了英、美等国对P2P 网络借贷的监管模式,对规范中国P2P借贷平台。
博弈论下P2P借贷信用体系探讨

在互联网金融时代,互联网与金融相互结合产生的P2P 借贷是传统金融行业的一大突破,一定程度上弥补了传统金融的一些不足。
不同于传统金融,P2P 借贷审核条件十分简易,具有无抵押、无担保等方便快捷的特点,深受大众喜爱,这也是P2P 借贷快速发展的主要原因。
但简易的审核条件下,无法详细了解用户的信用度,无法判断对方是否会按时还贷成了P2P 行业的最大隐患,使P2P 平台经常出现坏账、跑路等问题。
P2P 行业的监管问题一直受到大众的广泛关注,许多专家学者也进行了研究与探讨,提出了相关建议。
本文从博弈论角度对P2P 借贷进行探讨,构建不完全信息的动态博弈,将借款人、贷款人作为参与方构建不完全信息动态博弈模型,主要就信用体系建立的重要性进行探讨,从而得出一定的结论与建议。
一、文献综述与传统金融相较而言,P2P 借贷面对的受众面更广泛,手续更加方便,Berger 等(2009)认为P2P 借贷将会对传统金融中的借贷业务产生一定的压力,挤出传统金融的市场份额。
但是P2P 行业的风险也十分巨大,王立勇、石颖(2016)认为P2P 行业风险传播速度如此快主要与其高效率、低门槛、无摩擦等性质有关。
但同时,信息不对称也是借贷双方之间的重要信用风险问题(Emekter 等,2015)。
刘丽丽(2013)指出,想要降低P2P 借贷平台的信息不对称产生的风险,完善借贷的信用系统是解决问题的方法之一。
专家学者对P2P 风险的研究角度十分广泛,其中运用博弈论也是十分普遍的方法之一。
俞林等(2015)以企业、借贷双方以及监管方建立了一个博弈模型,得出一定的监管措施,其中就有建立行业统一的信用评价体系这一方法。
喻艳娟和刁节文(2016)使用不完全信息的静态与动态模型对借贷双方进行分析,结论表现为信息不对称会加剧P2P 借贷中借款人的违约风险。
由此可见,建立一个完善的信用体系十分重要,本文为验证此观点也将使用不完全信息动态博弈模型进行检验。
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P2P网络借贷投资者影响因素的博弈模型分析
作者:高彦彬
来源:《中国集体经济》2015年第18期
摘要:P2P网络借贷借助于互联网的发展优势和民间借贷的传统优势,在金融领域里开创了一条新的借贷模式。
在我国,P2P网络借贷依靠独特的运营模式促成其成交量正在迅速增长。
文章以博弈论为基础建立P2P网络借贷借款者和投资者的博弈模型,分析双方的博弈过程,试图找出P2P网络借贷投资者的主要影响因素。
关键词:P2P网络借贷;投资者;影响因素;博弈模型
一、P2P网络借贷的内涵
P2P网络借贷是互联网技术与民间借贷相结合的金融服务体系,P2P是peer to peer的缩写形式,即是人与人之间,点对点之间的关系,而网络借贷则是利用互联网作为平台,打破传统的民间借贷形式而进行创新式的借贷模式。
网络借贷是资金借入者和资金借出者利用网络平台,实现借贷的“在线交易”,一切认证、记账、清算和交割等流程均通过网络完成。
从借款人的角度来说,若要筹得所需资金,首先需要向网贷平台提交个人资料,在资料审核通过之后,将自己的个人信息、信用等级和借款列表发布到网站上,等待投标,若标的在规定期限内完成资金需求,则为借款成功,反之,则为流标。
借款人获得借款,并每月按时还款,直至还清贷款。
从投资人的角度来说,若想让自己的空闲资金获取收益,首先选择网贷平台,并进行注册,提交个人资料供平台进行审核,平台审核通过后可根据网上所发布的借款人信息来选择自己的投资对象,最后将资金打给借款人,并享受收益。
从网贷平台的角度来说,P2P网络借贷的首要职责就是对借款人的个人信息进行审核,并根据平台自身所采用的评级方式对借款人所提交的资料来进行信用打分。
其次就是负责促成借贷双方交易的达成,并从中收取相应的管理费和服务费。
最后则是对贷款资金的后续监督工作,并督促借款人如约归还借款。
二、P2P网络借贷的现状
作为一种新生事物的出现,P2P网络借贷具有借贷成本低、借贷方便快捷等优点。
根据资料显示,2013年8月份全国P2P网贷平均综合年利率为23.8%,总交易额达到了69.09亿元,而7月份的平均年利率和总交易额分别为23.69%、63.68亿元,交易的金额却在仅仅一个月的
时间里增加了5.41亿元,由此可见P2P网借贷发展的不可阻挡之势。
2013年各大平台的成交量一直呈现递增的趋势。
如图1所示。
从2013年出借人数的统计来看,人人贷平台的出借人数上升的最为迅速,从年初的不及5000人至年底的将近18000人,翻了4倍,特别是在10月份,人数更是超过了拍拍贷,这可能与人人贷在10月份所推出的优选理财计划有关,吸引了大批的出借人,使得人人贷的投资人数上了新的台阶。
有利网平台也依据其强大的营销能力,出借人数直逼红岭创投平台。
如图2所示。
无论是从一周的排名情况来看,还是一个月、三个月的排名,人气最旺的要数宜信;点击量在第二位的是红岭创投,作为本金先付模式的开创者,红岭创投以其保护债权人的优势模式取得了众人的信赖;陆金所是隶属于平安旗下的成员之一,有平安保险公司作为有力保障,也吸引了不少人的青睐;拍拍贷因其成立时间比较早,且模式也比较单一,平台点击量相对来讲不是特别多,但以其这几年来所积攒的经验,拍拍贷也积累了不少自己的忠实客户;人人贷平台也属于后起之秀,但其独特的创作团队和经营模式也为其积攒了人气,平台每天的成交速度非常快。
见表1。
三、P2P网络借贷投资者影响因素的博弈分析
1. 模型建立与理论假设
在P2P网络借贷过程中,投资者所关注的是收益和风险,但一般情况下高收益往往伴随着高风险,所以投资者如何进行有效决策才能使得自己的受益最大才是最重要的。
投资者的收益方面主要体现在借款利率上面,而风险则主要体现在借款期限、借款金额和有无担保上面,风险和收益作为影响投资者进行投资的主要因素可建立模型,如图3所示。
为了便于问题的分析,做如下的假设:博弈双方的借款人和投资者均是完全理性的决策人;投资人有两种选择,出借资金和不出借资金;借款人同样也有两种选择,归还借款和不归还借款;当双方进行博弈时,假设投资人先行动;借贷双方的博弈是完全信息动态博弈,即双方在做出选择时是根据前者的选择而进行抉择的,是按照顺序依次进行的,并且彼此对于各自的收益情况都非常了解。
2. 投资人与借款人的博弈过程
假设投资人出借的金额为m,利率为i,出借资金的单位成本为i*,借款人利用该资金所获得的收益率为α,借款人逾期归还借款的单位成本为β。
博弈模型如图4。
图4中括号前面的数据代表的是投资者的最大收益,后面的数据代表的是借款人的最大收益。
作为投资者,如果不将资金借出的话自己将会有mi*的隐性收益,而借款人的收益却是0;若投资人将资金借出,在有担保的情况下无论借款人是否归还借款其所获的收益都是mi,而作为借款人其收益从结果中可以看出在不还款和无担保的情况下收益最高;在无担保的情况下如果借款人归还借款,投资人同样可以获得mi的收益,但如果借款人不归还借款的话,投资人将会血本无归。
由于本文研究的是投资人的投标意愿,所以仅就投资人来说,采用逆推的方法从博弈的最后的阶段分析,可将该笔借款分为有担保和无担保两种情况进行讨论。
第一,在有担保的条件下,只要满足i>i*,即投资者的出借利率大于出借资金的单位成本时,无论借款人能否在最终归还借款,投资人都可以将资金借出并获得最大的收益,所以在此种情况下投资人会选择将资金出借。
第二,在有担保的条件下,如果i
第三,在没有担保的情况下,如果假设借款人归还借款的概率为p,则只要满足mip-m (1-p)≥mi*,ip-(1-p)≥i*,即p≥(i*+1)/(i+1)时,投资人可以将资金借出并能够获得收益,所以在此种情况下投资人会选择将资金出借。
从第一种和第二种情况来看,在有担保的情况下,借款利率是影响投资者是否将资金借出的主要因素,即在有担保情况下,利率越高,投资者将资金借出的可能性会越大。
在第三种情况中,在没有担保的情况下,影响投资者是否将资金借出的最主要原因则是借款人是否违约,而在通常情况下信用度越高的借款人违约的可能性会越小,所以借款人归还借款的概率p与借款人的信用分成正比例关系,不妨假设借款人的信用分值为B,则有p=kB,k为正常数,那么在第三种情况中,只有当ikB-(1-kB)≥i*,B≥(i*+1)/(i+1)k时,即只有当P2P网贷平台
上所公布的借款人的信用分值大于某个值时,投资者会选择将资金借出,并且借款人的信用分值越高,投资者出借资金的概率就会越大。
四、结论
就目前我国的P2P发展来看,大多数的P2P网贷平台采取的是无担保无抵押的信用贷款,这也是P2P网络借贷区别于传统的金融机构的运行模式最突出的一点,也正因为如此才吸引了大多数的人在此平台上借款,也是该行业得以火热的原因之一。
但是事物往往都具有两面性,虽然无担保无抵押这种低门槛吸引了众多的借款人,并为P2P的发展起到了促进作用,但从以上的博弈分析结果来看,投资者是不愿意看到这种情况的,因为这样的话自己所获得的收益将无法保障。
为了解决这一困境,目前许多的P2P网络借贷平台随即采取了本金保障制度,即如果借款人拒绝还款的情况下,投资者仍然可以获得自己的本金,这部分金额有的是平台自身完全承担,而有的则采用“资金池”的方式,即平台建立一个资金库,这个资金库中的资金来源有两方面,一是来源于投资者,即从其收益中提取一部分,另一个来源则是借款人的违约还款的罚金。
如果违约金额完全由平台自身承担的话,则要求平台有非常厚实的资金链,对于企业来说经营风险非常大,而采用“资金池”的方式的话,虽然能为平台分担一部分的风险,由于互联网的虚拟性与不透明性,极易为恶性诈骗行为创造温床。
就我国目前互联网的发展态势来看,大数据时代即将到来,并且随着P2P网络借贷发展的日渐成熟,要不要去担保化将会成为P2P是否真正成长的标准之一。
从博弈论模型分析中可以得出 P2P网络借贷投资者影响因素有:借款金额、借款利率、借款人信用分值、有无担保,并且从博弈论分析的结果来看,在这几个因素中借款金额、有无担保对于借贷交易的影响最大,其次是借款利率,再者是借入信用分值。
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(作者单位:河南理工大学经济管理学院)。