p2p平台动态盈利预测模型
p2p网络借贷平台盈利模式分析
Financial View金融视线 | MODERN BUSINESS 现代商业117P2P网络借贷平台盈利模式分析孙建文硅湖职业技术学院 昆山江苏 215332一、P2P网络借贷平台的概况现在的P2P网络借贷平台是呈现不同的状态在发展着，发展过程中也面临着很多的问题，但是不管发展的道路是多坎坷，平台在互联网上依旧有一定的活跃度。
(一)平台数量由于经营不善、逾期兑付等原因，行业景气度呈现急剧下滑的状态，截止2018年12月，平台数量下降到1020家，对比2017年减少了1218家。
从整年12个月运行平台数看，正在运行的平台数量在不断减少，主要有两个原因：第一，新建立在线的平台数量大幅减少，远不如初期的设想，据不完全统计，2018年新的在线平台累计数为60家，7月后又没有新的在线平台；第二，破产平台数量和问题大增，特别是7月、8月爆发的风险事件，一个月超出百家平台关闭。
(二)成交量P2P网络借贷行业整个累计成交量突破8万亿元关口，上半年交易量呈上涨趋势，下半年呈下降趋势。
四个季度的交易量继续保持较低水平，也反应了当前投资者的P2P在线借贷行业仍受到严格对待。
由于目前管理层对平台有控制的范围，投资者的信心尚未恢复，即使恢复也需要一段时间，2018年上半年网上贷款交易规模维持在较低的水平，下半年还有平台注册，成交量将出现比较显目的上升。
(三)收益率2018年净贷款业务整体综合收益率为10.1%，比2017年上升了38个基点(1个基点=0.01%)。
2018年综合收益率有上升，主要是由于公众舆论的负面影响，较上年净贷款行业，投资人投资信心下降，大量资金流入，很多平台为吸引新的投资者和老用户留存率，提高利率，增加加息项目。
二、P2P网络借贷平台的市场性和风险性(一)市场性目前，由于传统金融机构的局限性，许多的小微企业都面临着难以寻求到大公司注资的问题。
然而，P2P网络借贷行业的出现增加了小微企业的资产配置，提升了资产配置效率。
中国P2P平台行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国P2P平台行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国P2P平台行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、P2P平台行业定义 (3)第二章、中国P2P平台行业综述 (4)第三章、中国P2P平台行业产业链分析 (5)第四章、中国P2P平台行业发展现状 (7)第五章、中国P2P平台行业重点企业分析 (8)第六章、中国P2P平台行业发展趋势分析 (10)第七章、中国P2P平台行业发展规划建议 (11)第八章、中国P2P平台行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国P2P平台行业分析结论 (15)第一章、P2P平台行业定义P2P（Peer-to-Peer）借贷平台，作为一种新兴的互联网金融服务模式，自2005年在英国诞生以来，迅速在全球范围内得到普及与发展。
它通过线上平台连接资金需求方（借款人）和供给方（投资者），打破了传统银行作为中介的角色，实现了直接融资。
截至2020年底，全球P2P市场规模已达到约600亿美元，其中中国占据了近40%的市场份额，成为全球最大P2P市场之一。
1.1 行业背景随着金融科技的不断进步与互联网普及率的提高，P2P平台得以快速成长。
2010年至2015年间，中国P2P平台数量从不到100家激增至超过2000家，年复合增长率超过100%。
由于缺乏有效监管，行业一度陷入野蛮生长状态，导致大量问题平台出现，直至2016年后监管政策逐步收紧，行业开始进入规范发展阶段。
1.2 运作机制P2P平台主要通过以下步骤实现借贷双方匹配：1. 注册认证：用户需提交个人信息进行实名认证；2. 发布借款需求：经审核后，借款人可在平台上发布借款项目；3. 投资选择：投资者根据自身偏好挑选合适的借款项目进行投资；4. 资金流转：一旦借款满标，平台将筹集到的资金划转给借款人；5. 还款管理：借款人按约定时间分期偿还本金及利息；6. 收益分配：扣除服务费后，平台将剩余收益返还给投资者。
P2P网络借贷平台盈利模式分析
P2P网络借贷平台盈利模式分析作者：马晓卉来源：《商情》2016年第39期【摘要】P2P（peer to peer lending）网络借贷平台是互联网发展与民间借贷逐渐兴起相结合的产物，这属于一种新的金融模式。
本文通过介绍国内外P2P的经典模式的运营情况引出其盈利模式，对P2P盈利方式进行分析。
【关键词】P2P网络借贷平台；运营模式；盈利方式一、引言目前P2P网络借贷平台在欧洲及美国等发达国家已相对成熟。
但在我国P2P网络借贷平台起步较晚，相关技术及政策法规仍不成熟，且我国P2P网络借贷平台几乎是在亏损的情况下运行的。
P2P平台兼具互联网及民间借贷双重优势，成本远低于银行借款，且速度便捷，对中小企业融资发展提供了巨大帮助。
但因为监管不严、信用无法得到保障等问题也严重阻碍了P2P 网络借贷平台的发展。
但总体上由于P2P借贷投资灵活，且能够给投资者带来较高收益相对于传统的投资理财渠道有其独特的优势，受到大众青睐，因此具有及其活跃的生命力。
P2P网络借贷平台将小额度资金聚集起来然后借贷给资金有需求的人群，这种商业模式不但满足了个人资金的需求，对提高社会闲散资金利用率等方面也有巨大价值。
二、P2P网络借贷主要模式（一）国外P2P网络借贷模式国外P2P网络借贷主要是以纯“中介”型模式、复合“中介”型模式和公益型模式为主要模式。
以下对这三种模式简单介绍：1.纯“中介”型模式以美国的Prosper为例。
该平台一般担任单纯的“中介”方，不参与资金往来和违约风险，采取双向收费方式，只是在借贷过程中提供信息服务，根据借款人的信用等级和借款金额向其收取服务费，对投资者收取管理费。
该平台通过每发生一笔借款都对其进行评级，估计预期损失率进行风险控制。
2.复合“中介”型模式这种模式的网络借贷平台不参与任何形势的资金运作。
为独立的服务机构，不承担吸纳资金和发放贷款的业务，其主要职责是帮助出资人进行信用管理。
这类模式的网站担任着中介方、代理人、担保人以及监督者的多重身份。
P2P网络借贷平台的盈利模式分析———以宜人贷为例
2018年第6期扫一扫看全文作者简介：高春显（1987.12-），女，汉族，河北衡水人，上海大学管理学院，2016级硕士研究生，研究方向：财务会计理论与实务。
□高春显P2P 网络借贷平台的盈利模式分析摘要：P2P 是当下互联网金融领域里非常热门的一块市场，尽管褒贬不一，网贷行业在磕磕碰碰中已经初具规模，并且朝着规范化、合理化不断发展。
“宜人贷”在近几年的经营中获得了亮眼的业绩，其盈利模式有众多可供借鉴之处。
因此，对宜人贷盈利模式进行深入、系统的研究，对思考我国网贷行业盈利难题具有重要的参考价值。
关键词：宜人贷；P2P ；互联网金融文章编号：1004-7026（2018）06-0105-01中国图书分类号：F724.6;F832.4文献标志码：A （上海大学管理学院上海200444）———以宜人贷为例本文DOI ：10.16675/14-1065/f.2018.06.0781P2P 网络借贷P2P 进入中国已有10个年头，据网贷天眼网站不完全统计，2017年P2P 网贷行业成交量为28P 048.49亿元，同比增长35.9%，截至2017年底，P2P 网贷行业贷款余额为12P 245.87亿元，相比2016年底上升了50%。
由此可见P2P 行业在我国已经是不容小觑的新兴市场，并且随着监管政策不断出台，P2P 行业在朝着规范化、合理化不断发展。
2宜人贷盈利模式宜人贷2017年11月14日发布的第三季度财报显示，宜人贷2017年第三季度共达成交易121.85亿元，较去年同期增长117%，总收入15.14亿元，较去年同期增长73%，净利润3.03亿元，较去年同期降低12%。
可见，宜人贷业绩保持高速增长，并且盈利水平很高。
2.1收入成本构成2.1.1收入构成。
网贷平台本质上提供的是中介服务，主要业务模式很单一，即通过互联网撮合资金需求方和资金供给方，达成双方的资金交易，由此决定了网贷平台的收入只来源于资金出借人和借款人两方。
以几个财务指标为例预测经济系统动态新情况的模型
以几个财务指标为例预测经济系统动态新情况的模型预测经济系统动态新情况的模型通常是基于财务指标和其他经济数据的关联关系建立的。
以下是几个常用的财务指标和相应的模型：1.企业利润增长率预测模型：企业利润增长率是衡量企业盈利能力的重要指标。
一个常用的模型是基于过去数据的趋势分析，通过分析企业过去几年的利润增长情况，构建出一个趋势线，然后预测未来一段时间内的利润增长率。
该模型可以通过线性回归或者移动平均法来实现。
2.财务杠杆比率和盈利能力关系模型：财务杠杆比率是衡量企业财务杠杆效应的指标，盈利能力是衡量企业盈利情况的指标。
这两个指标之间往往存在其中一种关联关系，一般通过相关分析或者回归分析来建立模型。
该模型可以帮助预测当财务杠杆比率发生变化时，盈利能力可能会产生的变化。
3.财务偿债能力模型：财务偿债能力是衡量企业债务偿还能力的指标。
一个常用的模型是基于偿债比率和企业现金流量的关系来建立的。
通过分析企业过去几年的偿债比率和现金流量情况，可以预测未来几个季度或者几年的偿债能力情况。
该模型可以帮助评估企业是否具备偿付债务的能力。
4.股价预测模型：股价是衡量企业价值的指标，通过股价预测模型可以预测未来一段时间内的股价走势。
常用的股价预测模型包括基于市盈率和收益增长率的模型、基于现金流量贴现模型的模型等等。
这些模型通过分析企业过去的市盈率、收益增长率、现金流量等信息，预测企业未来的盈利能力，从而预测股价走势。
这些模型只是财务预测模型中的一小部分，实际上还有很多其他的模型可以用来预测经济系统的动态新情况。
这些模型都是基于统计学和经济学的原理，并且需要根据实际情况和数据进行求解和验证。
同时，这些模型也需要不断改进和完善，以适应经济环境的变化和风险的变化。
盈利预测模型
5、所得税及少数股东权益预测 、
所得税：当前执行税率会在报表中披露，税率变化需通过调研了解； 所得税：当前执行税率会在报表中披露，税率变化需通过调研了解； 关注优惠税率或所得税抵免项目：西部开发优惠、东北开发优惠、 关注优惠税率或所得税抵免项目：西部开发优惠、东北开发优惠、高技 优惠税率或所得税抵免项目 术企业优惠、外资或合作背景优惠；购买国产设备所得税抵免、 术企业优惠、外资或合作背景优惠；购买国产设备所得税抵免、资源循环 利用产品所得税抵免等； 利用产品所得税抵免等； 少数股东权益：一般按照每一块盈利资产少数股东所占比例 该块资产 少数股东权益：一般按照每一块盈利资产少数股东所占比例*该块资产 的盈利计算该块资产的少数股东权益，然后加和； 的盈利计算该块资产的少数股东权益，然后加和； 新会计准则少数股东权益科目处理的变化。 新会计准则少数股东权益科目处理的变化。
12
完整的盈利预测
盈利预测假设：必须明确写出进行盈利预测的关键假设：产量、价格、 盈利预测假设：必须明确写出进行盈利预测的关键假设：产量价格、 成本、费用、所得税率、股本等； 成本、费用、所得税率、股本等； 盈利预测本身； 盈利预测本身； 敏感性分析：假设关键指标变动（ ），会造成收入 敏感性分析：假设关键指标变动（1000元/吨，10%），会造成收入、利 元吨 ），会造成收入、 润、EPS变动多少（多少元，？ ； 变动多少（多少元，？%)； 变动多少 ，？ 投资者不仅关注盈利预测本身， 投资者不仅关注盈利预测本身，还特别关注做出这个盈利预测的假设和 指标敏感性，帮助他们投资决策。 指标敏感性，帮助他们投资决策。
6
2、成本预测 、
对应于收入预测，进行业务细分； 对应于收入预测，进行业务细分； 业务细分 能进行各块成本分别预测的，尽量分别预测（成本的一般组成： 能进行各块成本分别预测的，尽量分别预测（成本的一般组成：原材料 各块成本分别预测的 成本、燃料能源成本、辅料成本、折旧、工资、各种租金等）； 成本、燃料能源成本、辅料成本、折旧、工资、各种租金等）； 不能分块预测成本的，可用毛利率进行预测； 不能分块预测成本的，可用毛利率进行预测；关注历史毛利率的变动和 毛利率进行预测 影响毛利率变动的因素（价格、成本等）； 影响毛利率变动的因素（价格、成本等）； 以上两个方法要相互呼应，相互印证。 以上两个方法要相互呼应，相互印证。
bp的盈利模型
bp的盈利模型BP的盈利模型是指商业计划中所列出的企业如何通过销售产品或提供服务来获得利润的方式和途径。
一个成功的盈利模型是企业发展的关键，能够使企业实现可持续发展和长期盈利。
下面将从不同方面介绍几种常见的盈利模型。
1. 广告收入模型：这是互联网公司常见的盈利模型之一。
公司通过提供免费的内容或服务来吸引用户，然后通过在线广告展示来获得收入。
例如，搜索引擎公司通过在搜索结果中展示广告，视频网站通过在视频播放前、中、后插播广告等方式获取广告收入。
2. 产品销售模型：这是传统企业常用的盈利模型。
企业通过生产和销售产品来获得利润。
例如，电子产品制造商通过生产和销售手机、电视等产品来获取利润。
3. 订阅模型：这是一种基于订阅服务的盈利模型。
企业提供一种具有价值的服务或内容，用户需要定期支付订阅费用才能使用。
例如，音乐流媒体平台提供音乐订阅服务，用户每月支付一定费用就可以无限畅听音乐。
4. 交易收费模型：这是一种通过在交易中收取费用来获得利润的模型。
例如，电商平台通过向卖家收取一定比例的交易手续费来获取利润。
5. 平台服务模型：这是一种基于平台服务的盈利模型。
企业提供一个平台，连接供应商和消费者，并通过提供各种增值服务来获得利润。
例如，共享经济平台通过提供车辆租赁、住宿预订等服务来获取利润。
6. 特许经营模型：这是一种通过授予特许经营权来获得利润的模型。
企业将自己的品牌、技术、经验等授权给他人，以获取特许经营费用和特许权使用费。
例如，连锁餐饮企业通过将自己的品牌和经营模式授权给加盟商来获取利润。
以上是几种常见的盈利模型，每种模型都有其适用的场景和优势。
企业在选择盈利模型时需要考虑市场需求、竞争情况、自身资源等因素，并根据实际情况进行调整和优化。
一个好的盈利模型能够帮助企业实现盈利和发展，为未来的成功打下基础。
P2P网贷金融的运行模型分析
P2P网贷金融的运行模型分析P2P网贷金融在我国正经历着高速的发展,但作为民间个人借贷的阳光化以及互联网金融引人关注的一个细分行业,其理论、技术以及政策等问题尚不完善,人们对其价值,尤其是对其是否符合中国国情,仍存在诸多疑虑和争论。
但是,基于互联网的P2P网贷金融模式传播到我国之后,在2011年开始迎来了行业的爆发。
与国外P2P网贷平台完全依靠网络不同,国内P2P网贷平台大多依赖线下渠道,借款利率高于银行贷款利率。
尤其是在国内监管缺失、信用环境差的情况下,一些平台借P2P网贷之名进行诈骗活动,还有一些平台忽视风险,钻监管与法律的空子,“野蛮”发展,导致2013年下半年开始,大批平台跑路、倒闭或遭挤兑。
因此,在加强对P2P网贷模式的监管的大前提下,对P2P网贷的运行模式研究迫在眉睫。
P2P网络借贷与传统的个人借贷行业有何区别、有何改变,其借贷模式的核心是什么,哪些因素支撑这些转变,这些问题是十分值得去研究的。
本文的结构框架安排如下:本文首先在第一章对互联网金融和P2P网贷金融已有的研究进行了综述;然后在第二章阐述了P2P网贷金融模式产生的动因和基础,然后梳理了中国互联网金融的发展脉络,界定了一些概念,进而介绍了P2P网络借贷发展现状及问题,从广泛意义上将P2P网贷平台分为了平台中介型和债权转让型两个大类;第三章在分析了这两类平台模式的核心运行方式之后,建立了基于其运行方式的数学模型,以期能够模拟这两类模式的运行方式,并通过模拟仿真来对平台模式的运行提出改进;最后,第四章在模型的基础上,分析了有关P2P网贷金融模式的风险和监管。
本文主要结论有:(1)P2P网贷属于金融深化过程出现的金融创新,其核心是利用大数据、云计算、社交网络等新兴技术降低信息不对称和发展长尾金融。
(2)P2P网贷主要分为平台中介型和债权转让型两个大类,在中国的发展过程中创新了很多增信方式。
(3)债权转让型P2P网贷平台可以通过资金的分拆错配来对风险进行分配,不同的拆分方式可以得到不同的风险分配方式,本文中的分配方式体现的是出资人风险随着其要求的收益率上升而上升。
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12 1455.72 4512.74 0.05 1310.15 145.57 0.00 0.00
13 1601.29 4964.01 0.1 160.13 960.78 480.39 0.00
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备用金每月计提 溢出成本 服务费率 比例 5% 4% 3% 2% 1% 综合备用金率
2.28 0
11.39 0 备用金比例 3.00% 2.50% 2.00% 1.00% 0.00% 2.45%
56.96 0
62.66 0
68.92 0
15% 60% 25% 0 0
综合服务费率 3.90% 不良统计比例 期限 比例 1 0.10% 3 3.00% 6 4.00% 12 5.00%
245.10 1386.16 610.33 0
496.40 546.04 600.65 630.68 662.21 429.78 451.27 2978.41 3276.25 3603.87 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 926.19 997.32 3579.05 3906.93 4266.08 35147.15 36144.47 39723.52 43630.44 47896.53 10379.30 15388.44 18116.16 20831.35 23518.49 13.39 14.08 89.95 98.92 108.78 130.77 0.37% 1.26% 144.85 0.40% 0.94% 234.80 0.59% 1.30% 333.72 0.76% 1.60% 442.50 0.92% 1.88%
余额管理 发放
月发放笔数 月发放额度 业务增长率 1月期笔数 3月期笔数 6月期笔数 12月期笔数 1月期金额 3月期金额 6月期金额 12月期金额 单月发放 累计发放 每季度发放额 月均到期笔数 月均到期额度 1月期笔数 3月期笔数 6月期笔数 12月期笔数 1月期金额 3月期金额 6月期金额 12月期金额 单月到期 累计到期 累计余额 不良发生额 累计不良 不良/已到期 不良/余额
12.4 17.58 2 15.82 0.3 4.94
比例 30% 20% 50%
固定薪酬 职位 人数 职工薪酬 管理 主管 技术 普通文员 业务员 小计
4 4 2 4 6 20
平均固定薪酬 1 0.8 0.7 0.5 0.3 12.4
业绩奖励 岗位 提成比例 理财 0.80% 信贷 0.50%
1.30%
Hale Waihona Puke 3868.06 4061.46 389.83 409.32 0.00 0.00 0 0.00 4257.89 4470.78 29750.18 34220.96 5351.84 5845.07 15.56 16.34 101.04 0.34% 1.89% 117.38 0.34% 2.01%
75.82 0
综合服务费率
3.90% 0.10% 3.00% 4.00% 5.00%
3 27.28 3.90% 0.00 43.26
4 31.95 3.90% 0.00 43.61
5 52.74 3.90% 0.00 43.82
12.4 9.09 2 8.18 0.3 -4.40
12.4 10.65 2 9.59 0.3 -2.68
1047.92 79.86 90.00 0
1131.76 107.81 0.00 0
1188.34 116.44 0.00 0
1247.76 125.75 0.00 0
1310.15 132.04 0.00 0
2588.19 2847.01 186.00 204.60 0 11.16 0 0 2774.19 3062.77 7478.13 10540.90 3870.20 4149.57 8.17 9.43 14.17 0.19% 0.37% 23.60 0.22% 0.57%
3007.93 3248.56 3508.45 3683.87 225.06 247.57 334.21 360.95 55.80 279.00 0.00 0.00 0 0 0 0 3288.79 3775.13 3842.66 4044.82 13829.69 17604.81 21447.47 25492.29 4470.29 4593.44 4843.97 5096.99 11.99 21.84 13.53 14.51 35.59 0.26% 0.80% 57.43 0.33% 1.25% 70.96 0.33% 1.46% 85.47 0.34% 1.68%
1 30 93 4 24.00 2.40 3.60 0.00 74.40 7.44 11.16 0.00 93.00 93.00 2883.00
2 150.00 465.00 4 120.00 12.00 18.00 0.00 372.00 37.20 55.80 0.00 465.00 558.00
单位（万元） 均值 额度范围 0-5 5-10 20-30 加权额度 平均每笔
比例 2 7.5 15 3.1 80% 20% 0%
单位（月） 比例 1 10% 3 60% 6 30% 12 0% 加权久期 3.7 期限范围
单位（月） 期限范围 1 3 6 12 80% 8% 12% 0 92% 8% 0% 0
120.00 0 0 0 372.00 0 0 0 372.00 446.40 2436.60 0.37 0.45 0.001 0.02%
600.00 2.4 0 0 1860.00 7.44 0 0 1867.44 2313.84 3126.66 2.08 2.53 0.11% 0.08%
759.00 12 0 0 2352.90 37.20 0 0 2390.10 4703.94 3549.81 3.47 6.00 0.13% 0.17%
综合风险水平2 0.0125
90% 10% 0% 0
90% 10% 0% 0
10% 60% 30% 0
6 998.25 3094.58 0.1 918.39 79.86 0.00 0.00
7 1078.11 3342.14 0.08 970.30 107.81 0.00 0.00
8 9 10 11 1164.36 1257.51 1320.38 1386.40 3609.51 3898.27 4093.19 4297.85 0.08 0.08 0.05 0.05 1047.92 1131.76 1188.34 1247.76 116.44 125.75 132.04 138.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3248.56 3508.45 3683.87 3868.06 360.95 389.83 409.32 429.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3609.51 3898.27 4093.19 4297.85 18299.98 22198.25 26291.44 30589.28 12903.77
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231.03 1281.70 528.43 0
237.96 1345.79 581.27 0
10% 60% 30% 0
10% 60% 30% 0
10% 60% 30% 0
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