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基于變系數(shù)模型的中國P2P網(wǎng)貸利率影響因素探究

2018-11-27 07:10:48王國志祁凱強(qiáng)
時(shí)代金融 2018年30期
關(guān)鍵詞:利率

王國志 楊 笑 祁凱強(qiáng)

(燕山大學(xué),河北 秦皇島 066004)

一、引言

作為互聯(lián)網(wǎng)金融主要代表的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸于2007年在我國開始出現(xiàn),截止到2018年4月底,全國P2P行業(yè)累計(jì)平臺(tái)數(shù)量已達(dá)到6109家,P2P網(wǎng)貸行業(yè)歷史累計(jì)成交量達(dá)到69758.04億元,P2P網(wǎng)貸市場發(fā)展到萬億級(jí)規(guī)模。近年來,隨著P2P網(wǎng)貸行業(yè)相關(guān)監(jiān)管措施的不斷出臺(tái),網(wǎng)貸行業(yè)平均利率近年來不斷下降。有關(guān)P2P網(wǎng)貸行業(yè)利率的影響因素的研究目前還很稀少,因此本文以不同背景的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)數(shù)據(jù)為切入點(diǎn),研究P2P網(wǎng)貸行業(yè)利率的影響因素,以期為網(wǎng)貸行業(yè)合理健康發(fā)展提出具體建議。

二、變量設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)選取

(一)變量設(shè)計(jì)

1.供需因素。在P2P網(wǎng)貸交易市場中,資金的供給和需求是影響利率形成的兩大宏觀因素。本文嘗試采用主成分方法對(duì)投資人數(shù)和借款人數(shù)兩個(gè)相關(guān)變量進(jìn)行可靠性分析和因子分析,將之轉(zhuǎn)化成用戶規(guī)模這一變量,作為衡量供給和需求的替代變量。

2.風(fēng)險(xiǎn)因素。在P2P網(wǎng)貸交易市場中,風(fēng)險(xiǎn)是投資人在投資時(shí)考慮的一項(xiàng)主要因素。一般來說,借款期限越短,風(fēng)險(xiǎn)越小,利率越低。因此,選取借款期限作為衡量投資風(fēng)險(xiǎn)的替代變量。

3.成本因素。投資人和借款人還會(huì)考慮資金的機(jī)會(huì)成本。在P2P網(wǎng)貸市場中,投資人、借款人分別將P2P作為理財(cái)方式和融資方式的一種,因此雙方都會(huì)考慮資金的機(jī)會(huì)成本。本文采用同為互聯(lián)網(wǎng)金融的天弘基金余額寶的月平均收益率作為衡量投資人、借款人成本的替代變量,研究其對(duì)P2P網(wǎng)貸利率的影響。

(二)數(shù)據(jù)選取

從網(wǎng)貸之家官網(wǎng)選取民營系、銀行系、上市系、國資系、風(fēng)投系五個(gè)類型平臺(tái)的月平均利率、平均借款期限、當(dāng)月投資人數(shù)、當(dāng)月借款人數(shù)數(shù)據(jù)。余額寶收益率(IFR)數(shù)據(jù)的信息公布相對(duì)公開且頻率較高,從天弘基金官網(wǎng)選取每日7日年化收益率數(shù)據(jù),樣本區(qū)間為2015年1月1日至2017年10月31日。出于穩(wěn)定性考慮,對(duì)P2P平臺(tái)月平均利率做取對(duì)數(shù)處理,對(duì)余額寶7日年化收益率按月取平均數(shù)得到余額寶月平均收益率序列。

如表1所示,本文運(yùn)用因子分析方法從投資人數(shù)和借款人數(shù)這兩個(gè)變量中提取出用戶規(guī)模主成分,第一主成分在兩個(gè)變量上的解釋方差除民營系為81%以外,其余四個(gè)系別均在92%以上,因此選取第一主成分為用戶規(guī)模。

表1 各系別主成分分析結(jié)果

構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型,其中對(duì)數(shù)收益率序列為被解釋變量,其余為解釋變量:

式(1)中:系別標(biāo)識(shí)數(shù)字i取值從1到5,分別對(duì)應(yīng)民營系(MY)、銀行系(YH)、上市系(SH)、國資系(GZ)、風(fēng)投系(FT)。LNSYL為各系別平臺(tái)月平均收益率的對(duì)數(shù);PC為用戶規(guī)模;JKQX為借款期限;YI為余額寶月平均利率。

三、實(shí)證分析

(一)面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示,進(jìn)行一階差分后的四個(gè)變量的三種檢驗(yàn)方法下均可拒絕原假設(shè),即四個(gè)變量是均為一階單整序列。

表2 單位根檢驗(yàn)

(二)模型設(shè)定形式檢驗(yàn)

為避免模型設(shè)定的偏差,改進(jìn)參數(shù)估計(jì)的有效性,使用協(xié)方差檢驗(yàn)對(duì)如下兩個(gè)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn):

利用協(xié)方差分析檢驗(yàn)(N=5,k=3,T=31),統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下:

變截距、變系數(shù)的殘差平方和:S1=0.587753

變截距、不變系數(shù)的殘差平方和:S2=1.375549

不變截距不變系數(shù)的殘差平方和:S3=6.528732

F2=85.2858>F0.05(16,135)=1.67;

F1=15.07896>F0.05(12,135)=1.75,所以拒絕假設(shè)H1,結(jié)論為應(yīng)使用固定影響變系數(shù)模型(EGLS)擬合樣本。

(三)EGLS回歸結(jié)果分析

EGLS回歸結(jié)果見表4。

表3 EGLS回歸結(jié)果

采用固定效應(yīng)變系數(shù)模型的結(jié)果表明,用戶規(guī)模變量系數(shù)均為負(fù),說明用戶規(guī)模與P2P網(wǎng)貸利率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,網(wǎng)貸利率隨著用戶規(guī)模的擴(kuò)大而不斷下降,網(wǎng)貸市場上的資金供給長期高于資金需求。

一方面,從市場供求來看,P2P網(wǎng)貸市場上的資金需求較為穩(wěn)定,而根據(jù)國家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的國內(nèi)首份《國人工資報(bào)告》顯示,2005年至2016年,我國居民工資理財(cái)規(guī)模(工資理財(cái)規(guī)模即工資中主動(dòng)理財(cái)?shù)闹С鲱~占可支配收入的比重)增長接近10倍,而同期國人工資增長不足3倍,市場上存在著巨額的理財(cái)需求。作為新型理財(cái)方式,網(wǎng)貸市場上長期的資金供給壓力一定程度上起到了壓低P2P網(wǎng)貸行業(yè)利率的作用。

另一方面,監(jiān)管層相繼出臺(tái)了《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)活動(dòng)管理暫行辦法》等監(jiān)管條文,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)面臨種種合規(guī)壓力。對(duì)于有自主定價(jià)能力的平臺(tái),降低利率可以吸引更多優(yōu)質(zhì)借款人,加強(qiáng)資產(chǎn)端業(yè)務(wù),同時(shí)還可降低風(fēng)險(xiǎn),因此,監(jiān)管機(jī)構(gòu)監(jiān)管措施的出臺(tái)倒逼P2P網(wǎng)貸平臺(tái)降低利率,促進(jìn)了整個(gè)行業(yè)的良性發(fā)展。

另外,國資系、銀行系、上市系、風(fēng)投系借款期限變量的系數(shù)均為正,網(wǎng)貸利率和借款期限呈正相關(guān)性。國資系、銀行系網(wǎng)貸平臺(tái)的借款期限系數(shù)較大,民營系、上市系網(wǎng)貸平臺(tái)的借款期限系數(shù)較小,反映出國資系、銀行系的網(wǎng)貸平臺(tái)利率對(duì)借款期限變動(dòng)更為敏感,當(dāng)借款人的借款期限延長時(shí),國資系、銀行系的平臺(tái)要求借款人承擔(dān)更高的利率成本。

另外,上市系、國資系、風(fēng)投系的平臺(tái)的余額寶利率系數(shù)均為正,表明余額寶利率與P2P網(wǎng)貸利率存在正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)余額寶利率上升時(shí),P2P網(wǎng)貸利率相應(yīng)的也會(huì)隨之提高,說明互聯(lián)網(wǎng)金融內(nèi)部存在聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。

(四)面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)

經(jīng)過單位根檢驗(yàn)得出各指標(biāo)序列均為一階單整序列,本文使用基于殘差的ADF檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明四個(gè)指標(biāo)變量之間存在長期的協(xié)整關(guān)系。檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示:

表4 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

四、結(jié)論

P2P網(wǎng)貸行業(yè)利率隨著用戶規(guī)模的不斷擴(kuò)大呈現(xiàn)出下降趨勢,一方面反映出網(wǎng)貸市場上資金供給量大于資金需求量,另一方面反映出網(wǎng)貸行業(yè)的監(jiān)管政策有效降低了行業(yè)利率,對(duì)引導(dǎo)網(wǎng)貸市場健康發(fā)展起到了積極作用。監(jiān)管層在制定網(wǎng)貸行業(yè)政策時(shí)應(yīng)側(cè)重加強(qiáng)網(wǎng)貸市場投資者金融教育,引導(dǎo)網(wǎng)貸市場投資人理性投資。

其次,P2P網(wǎng)貸行業(yè)利率受借款期限影響顯著,不同背景平臺(tái)的P2P網(wǎng)貸利率對(duì)借款期限的變化敏感程度不同。P2P網(wǎng)貸市場通過引入銀行資本、國有資本能夠有效降低網(wǎng)貸市場利率,減少平臺(tái)跑路現(xiàn)象,有利于網(wǎng)貸市場健康發(fā)展。

最后,P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的利率形成受其他互聯(lián)網(wǎng)金融的影響,互聯(lián)網(wǎng)金融市場之間存在聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。監(jiān)管部門在制定網(wǎng)貸相關(guān)政策時(shí)應(yīng)考慮互聯(lián)網(wǎng)金融市場中不同互聯(lián)網(wǎng)金融模式之間的影響,以提高政策的有效性。

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