王昊淵　彭紅荷

摘要：文章將網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險劃分為五類，通過構(gòu)建層次分析模型找出網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險的判定方法，依據(jù)問卷調(diào)研數(shù)據(jù)，利用模糊綜合評價法測算全國的網(wǎng)絡(luò)貸款綜合風(fēng)險和各項具體風(fēng)險指數(shù)。

關(guān)鍵詞：P2P網(wǎng)絡(luò)貸款；層次分析法；模糊綜合評價法

一、引言

隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進步，互聯(lián)網(wǎng)金融爆炸式增長，網(wǎng)絡(luò)貸款作為互聯(lián)網(wǎng)金融的一種重要形式更是野蠻生長，但其中魚龍混雜，運營模式各異，缺乏統(tǒng)一的制度規(guī)范。

本文首先對網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險進行歸類劃分，之后識別對各類風(fēng)險產(chǎn)生重要影響的指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上，建立層次分析模型，找出判定風(fēng)險的權(quán)向量，結(jié)合大范圍問卷調(diào)研數(shù)據(jù)，運用模糊綜合評價法計算全國的民間金融風(fēng)險，最后提出相關(guān)建議。

二、網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險判定的AHP模型

本文針對網(wǎng)絡(luò)貸款的五大風(fēng)險設(shè)置了17個指標(biāo)。其中，涉及政策性風(fēng)險指標(biāo)、網(wǎng)貸公司潛在風(fēng)險、借款人風(fēng)險、信用風(fēng)險、操作與流動性風(fēng)險等方面的指標(biāo)。通過運用專家評判和問卷調(diào)查的結(jié)果，對網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險進行判定和評估。

層次分析法（Analytic Hierarchy Process簡稱AHP）是將目標(biāo)分解為多個目標(biāo)或準(zhǔn)則，進而分解為多指標(biāo)（或準(zhǔn)則、約束）的若干層次，通過定性指標(biāo)模糊量化方法算出層次單排序（權(quán)數(shù)）和總排序，以作為目標(biāo)（多指標(biāo)）、多方案優(yōu)化決策的系統(tǒng)方法。它針對不同層次結(jié)構(gòu)用求解判斷矩陣特征向量的辦法，求得每一層次的各元素對上一層次某元素的優(yōu)先權(quán)重，最后再加權(quán)和的方法遞階歸并各層次對總目標(biāo)的最終權(quán)重。

1.層次結(jié)構(gòu)模型的構(gòu)建

網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險判定指標(biāo)體系由目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層構(gòu)成三層次遞階結(jié)構(gòu)，其中，目標(biāo)層由準(zhǔn)則層加以反映，準(zhǔn)則層由具體判定指標(biāo)層進行反映。

（1）目標(biāo)層 A。網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險為目標(biāo)層，從總體上反映網(wǎng)絡(luò)貸款的風(fēng)險狀況。

（2）準(zhǔn)則層 B。準(zhǔn)則層由五部分構(gòu)成，具體為政策性風(fēng)險（B1）、網(wǎng)貸公司潛在風(fēng)險（B2）、借款人風(fēng)險（B3）、信用風(fēng)險（B4）、操作與流動性風(fēng)險（B5），這五項風(fēng)險從不同方面反映網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險現(xiàn)狀。

（3）指標(biāo)層C。指標(biāo)層由17個指標(biāo)組成。

2.成對比較矩陣的構(gòu)造

網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險涉及的指標(biāo)較多，僅憑經(jīng)驗判斷，結(jié)果可能是不全面、不準(zhǔn)確的，Saaty等人的做法是：不把所有因素放在一起比較，而是兩兩相互對比；對比時采用相對尺度，以盡可能地減少性質(zhì)不同的諸因素相互比較的困難，提高準(zhǔn)確度。如層次結(jié)構(gòu)模型中，要比較第二層n個因素 Y1，Y2，…，Yn，對上層一個因素X的影響，每次選取兩個因素Yi和Yj，用表示Yi和Yj對X的影響之比，全部結(jié)果可用成對比較矩陣，即：

X=（xij）n×n，xij>0，xji=1xij

對于各因素或指標(biāo)之間的比較尺度，Saaty等人提出1～9尺度，即xij的取值范圍是 1，2，…，9及其相反數(shù)1，1/2，…，1/9。

為保證網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險判定指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)模型中不同層次的成對比較矩陣元素的合理性和科學(xué)性，對各因素和指標(biāo)之間的影響程度xij進行賦值，即從高等院校、研究機構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)貸款平臺等選取20名長期從事P2P網(wǎng)貸研究、管理或相關(guān)業(yè)務(wù)的實踐和理論專家，設(shè)置問卷調(diào)查表，請各位專家給出指標(biāo)體系兩兩因素及指標(biāo)之間的相對影響程度值，并據(jù)專家的行業(yè)經(jīng)驗和研究偏好等確定其賦值信任度系數(shù)，對20個xij值進行加權(quán)匯總得到最終的xij值，進而建立網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)模型各個層次的成對比較矩陣。由此，得到A-B的成對比較矩陣如表1所示。

3.特征根與權(quán)向量的計算及一致性檢驗

在不一致的允許范圍內(nèi)，Saaty等人建議用 X的最大特征根（記作λ）的歸一化特征向量作為權(quán)向量w，即 w滿足 Xw=λw。雖然多數(shù)成對比較矩陣不是一致性矩陣，但為了能用它的對應(yīng)于特征根λ的特征向量作為被比較因素或指標(biāo)的權(quán)向量，其不一致程度應(yīng)該在允許范圍內(nèi)，這就需要進行一致性檢驗。為此，Saaty引入一致性指標(biāo)CI和隨機一致性指標(biāo)RI，CI=（λ-n）/（n-1），CI越大，不一致程度越嚴(yán)重。

對于n≥3的成對比較陣X，其他的一致性指標(biāo)CI與同階的隨機一致性指標(biāo)RI之比為一致性比率CR，當(dāng)CR=CI/RI<0.1時，認(rèn)為 X 的不一致程度在允許范圍之內(nèi)，可用其特征向量作為權(quán)向量，從而一致性檢驗完成。

計算最大特征根和特征向量，網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險指標(biāo)層次分析模型 A，B1的成對比較矩陣以及其最大特征根、權(quán)向量、對應(yīng)一致性檢驗結(jié)果如表2、表3所示。

通過以上方法，A到B六個比較矩陣皆通過一致性檢驗。即各專家的意見較一致，兩兩比較結(jié)果具有相當(dāng)?shù)囊恢滦?。從?2 可以看到，準(zhǔn)則層對目標(biāo)層的一致性檢驗通過，其權(quán)重分別為0.0431、0.2645、0.4823、0.1453、0.0649。當(dāng)準(zhǔn)則之間比較時，一致性檢驗皆通過，則認(rèn)為各指標(biāo)可以作為風(fēng)險判定的依據(jù)。

三、網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險的評估與測算

通過問卷調(diào)查結(jié)果和已知的權(quán)向量數(shù)值，即可測算不同地區(qū)的民間金融外生性風(fēng)險與內(nèi)生性風(fēng)險。本文問卷采用李克特量表（Likert—type Scale）5點等級法（1表示非常不同意，2表示不同意，3表示不確定，4表示同意，5表示非常同意），用于調(diào)查被試者對于每個題目的觀點。通過網(wǎng)上問卷調(diào)查的方式，共得到 1090份有效問卷，具體結(jié)果如表4所示。

四、結(jié)論與建議

本文將網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險劃分為政策性風(fēng)險、網(wǎng)貸公司潛在風(fēng)險、借款人風(fēng)險、信用風(fēng)險、操作與流動性風(fēng)險，并揭示了影響各項風(fēng)險的17個指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，建立層次分析模型，構(gòu)造成對比較矩陣，找出各類風(fēng)險相應(yīng)的權(quán)向量作為判定依據(jù)，結(jié)合問卷調(diào)研數(shù)據(jù)，評價全國的網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險。所得結(jié)果表明：網(wǎng)絡(luò)貸款風(fēng)險總體較高，按百分制衡量為7585，網(wǎng)貸公司潛在風(fēng)險及借款人風(fēng)險相對突出，信用風(fēng)險較次，其中操作與流動性風(fēng)險相對較弱。因此，亟需建立統(tǒng)一的法律監(jiān)管體系和行業(yè)自律組織，以及重視技術(shù)的支持，完善全國征信體系。

首先，國家應(yīng)盡快出臺相關(guān)法律法規(guī)，建立網(wǎng)貸平臺監(jiān)管制度。積極開展相關(guān)研究和立法工作，充分認(rèn)識和合理評估網(wǎng)絡(luò)信貸發(fā)展的特點及潛在影響。推動建立行業(yè)規(guī)章制度，加強行業(yè)協(xié)作，探索建立統(tǒng)一的信息披露平臺和風(fēng)險保障基金，以應(yīng)對信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險。

其次，充分利用現(xiàn)有金融管理和服務(wù)手段，規(guī)范和引導(dǎo)網(wǎng)貸平臺發(fā)展，加強平臺風(fēng)險的事前防范，強化對借款人的審核機制。由于大部分網(wǎng)貸支付均通過第三方支付進行，可以通過銀行和第三方支付機構(gòu)加強對網(wǎng)貸平臺的監(jiān)測。建議進一步完善銀行和第三方支付機構(gòu)重大事項報備制度，與網(wǎng)貸公司合作及相關(guān)業(yè)務(wù)外包事項應(yīng)及時報備。

最后，加強金融消費者權(quán)益保護，切實防范網(wǎng)貸平臺風(fēng)險，做大做強品牌，實現(xiàn)品牌效應(yīng)。研究建立對本地網(wǎng)貸平臺的定期動態(tài)監(jiān)測評估，進行風(fēng)險預(yù)警提示，并作為重要內(nèi)容納入當(dāng)?shù)亟鹑诜€(wěn)定協(xié)調(diào)機制，做好向地方政府的定期監(jiān)測報告；引導(dǎo)銀行業(yè)金融機構(gòu)完善內(nèi)控機制，在正規(guī)金融機構(gòu)和民間融資之間建立防火墻機制，防范網(wǎng)貸平臺風(fēng)險演變?yōu)橄到y(tǒng)性金融風(fēng)險。（作者單位：福州大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院）

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