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互聯網金融產業系統性風險識別與評估

2015-03-28 22:12:43湛維明何志強
合作經濟與科技 2015年15期
關鍵詞:系統性融資金融

□文/湛維明 王 佳 何志強

(河北金融學院河北·保定)

互聯網金融產業系統性風險識別與評估

□文/湛維明王佳何志強

(河北金融學院河北·保定)

[提要]本文從系統性風險角度對互聯網金融產業進行剖析和解讀。首先以河北省為例對中小型融資機構發展現狀進行簡述與分析,接著從傳統金融產業系統性風險評估入手研究互聯網金融產業系統性風險識別預評估所面臨的新問題與挑戰,最后從系統風險管理角度闡述系統性風險識別與評估的重要性。

互聯網金融;系統性風險;識別;評估

收錄日期:2015年7月10日

一、引言

隨著互聯網技術的興起和金融市場的逐步開放,各類融資機構的互聯網金融業務也如雨后春筍般的出現。以河北省為例,截至2014年,該省融資性擔保機構達到約600家,比2003年增長了41倍;擔保資本金超過400億元,比2003年增長了100余倍。其中,由省財政支持的省級擔保機構已有4家,資本金規模達到31.6億元。這些中小型融資機構中,運用或即將運用互聯網金融模式的機構已具有相當的規模。互聯網金融作為傳統金融的擴展和金融信貸的延伸,具有成本低、效率高、覆蓋廣的特點,在融通資金、引導資產流向和調節社會供需平衡等諸多方面越來越起到不可替代的作用。然而,由于互聯網金融的開放性特點,在營運過程中面臨著各類系統風險,逐漸進入國際國內金融界關注的領域。

二、傳統金融產業系統性風險評估

國內外學術界對金融產業系統性風險管理的研究大多數局限于傳統的信貸風險研究,S.Jha&K.S.Bawa通過印度小額貸款的實證研究,從貸款人的角度分析了小額貸款風險的影響因素;Valentina Hartarska&DenisNadolnyak分析世界銀行1998~2002年在全球各國發放小額貸款的風險情況,提出產品的產業政策、政府對小額貸款的支持力度是小額貸款風險的主要影響因素。國內許多學者從金融機構的視角研究了系統風險對金融企業的影響因子,吳曉靈從監管模式的角度研究了小額貸款公司發展滯后的主要原因;楊速炎通過研究進一步說明了,監管主體、風控意識對金融企業發展的重要影響;周海林認為小額貸款公司風險的主要來源是貸款利率低、稅費負擔重及經營開支高。

國內外學者對金融機構系統風險防控的研究大部分是針對商業銀行的大型企業貸款,對于互聯網金融模式下的小額貸款風險防范研究較少,且主要采用信用評估模型進行評估。Schreiner在研究中證實了信用評分在降低信息收集成本、改善小額貸款機構的服務和經營可持續方面的作用。RobertDeYoung利用Stacked-Fogit模型對小額貸款信用得分進行了分析。我國學者也在小額貸款風險評估方面做了大量的工作。肖冬榮利用粗糙集方法,對我國個人信貸風險評估進行了研究。閆雪、盧繼梁提出了提高小額貸款公司風險控制力的創新型路徑建立信用評估大體系。申韜運用軟集合理論指出,信用風險評估必須要與現階段國內小額貸款公司的運營特征相符。

三、互聯網金融產業系統性風險識別與評估面臨的新問題

互聯網金融業務已在全國各省市逐步展開運營,形成了一個競爭與協作并存的龐大融資系統。但是,這些依托于互聯網模式的中小型融資機構由于缺乏政府監管、準入門檻低、惡性競爭現象明顯,存在著許多不規范行為,普遍面臨著嚴峻的生存考驗與系統性風險。在互聯網金融產業鏈中,摻雜著大量的地方性中小型融資機構和金融企業,這些中小型金融企業與傳統的金融機構有著較大的區別,我們必須根據實際情況,更精確地定義互聯網金融產業模型并構建合適的系統風險評價體系來應對此類問題。此外,隨著互聯網金融業務的日益普及,越來越多的金融業務開始轉向網絡化、移動化、互聯化,產業與金融業的鏈條緊密度日益增加,一旦互聯網金融產業鏈發生較大的連鎖性風險,必然會累及傳統金融產業乃至實體經濟。從目前來看,針對互聯網運營模式下的中小型融資機構風險識別與評估方法的研究相對較少,且相關研究工作往往圍繞信貸業務風險展開。因此,對互聯網金融機構的系統性風險進行識別與評估變得尤為重要。

四、結論與展望

隨著互聯網金融的普及,國內外金融界對系統風險的關注日益增強。金融機構系統風險管理中一項重要內容就是對系統風險進行量化和評估,即在確定風險來源的基礎上對其可能給金融機構經營造成的影響程度及結果進行評估和測定。諸多研究應將更多精力用于關注中小型互聯網金融機構系統風險評價的科學化、數量化,為互聯網金融機構的經營決策和政府導向提供科學的參考依據,提高互聯網金融產業的競爭力,更好地服務地方經濟。與此同時,互聯網金融系統風險的降低,可以更好地保護融資雙方利益,減少因資金融通鏈斷裂引發的一系列連鎖反應,及其引發的社會問題。因此,政府與監管部門除了做到常規的信用風險評估外,還應投入更多精力關注系統性風險的識別,做到防患于未然。

主要參考文獻:

[1]Cluster ing analysis in social network using Covering Based Rough Set Mitra,A.;Satapathy,S.R.;Paul,S.Advance Computing Conference(IACC),2013.

[2]劉睿,巴曙松.我國中小銀行實施巴塞爾新資本協議的問題與建議[J].金融與經濟,2011.1.

[3]孔愛國,盧嘉圓.市場約束、商業銀行治理與風險的實證研究[J].金融研究,2010.5.

本論文受河北省高等學??茖W技術研究青年基金項目支持(項目編號:QN2014172)

F83

A

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