Please wait a minute...
金融研究  2016, Vol. 435 Issue (9): 131-144    
  本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
流量覆盖风险——网络小额信贷风险控制新思路
蔡闽
中山大学岭南学院,广东广州 510275;
广发银行,广东广州 510080
Flow Dilutes Risk:A New Measure of Risk Management for Internet Microfinance
CAI Min
Sun Yat-sen University;
China Guangfa Bank Co.,Ltd
下载:  PDF (1406KB) 
输出:  BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 本文总结网络金融在促进小微金融机理方面的作用,提出一种新的风险控制原则和盈利模式——流量覆盖风险:网络金融以大数据和技术帮助更好实现“大数法则”,网络贷款应恪守小额、产品简单、贷款分散的原则,以较少的风险控制指标和精简的信贷流程提升客户贷款体验,以低风险、低成本金融服务普惠更广人群。商业银行的小额贷款数据提示网络金融从业者去抵押担保化、把握好借款人、低杠杆率、本地化开展个人贷款,有助于在降低小额贷款的风险前提下,加快业务健康发展。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
蔡闽
关键词:  流量覆盖风险  小额贷款  风险分散    
Abstract:  This paper investigates the key principles of internet finance that improves SME finance credit availability. We proposes “flow dilutes risk” as a new measure of risk management for internet-based microfinance, which help SME finance by better using “Law of Large Numbers”. Internet-based microfinance should improve their risk management methods to do more small loans in a simple,basic and correct way. Loans with collateral and with higher levels of borrower leverage are likely to result in larger NPL ratio. Business entity borrowers have higher credit risk than enterprise owner and individual borrowers. Cross jurisdiction risks are significantly positively associated with loan default risk.
Key words:  Flow Dilutes Risk    Small Loan    Risk Diversification
JEL分类号:  G21   L86  
基金资助: 作者感谢匿名审稿人提出的宝贵意见以及提供数据和经验支持的五家商业银行。
作者简介:  蔡闽,管理学博士,中山大学岭南学院应用经济学博士后,广发银行博士后科研工作站,Email:caiminxm@163.com
引用本文:    
蔡闽. 流量覆盖风险——网络小额信贷风险控制新思路[J]. 金融研究, 2016, 435(9): 131-144.
CAI Min. Flow Dilutes Risk:A New Measure of Risk Management for Internet Microfinance. Journal of Financial Research, 2016, 435(9): 131-144.
链接本文:  
http://www.jryj.org.cn/CN/  或          http://www.jryj.org.cn/CN/Y2016/V435/I9/131
[1] 过新伟,2015,《非上市中小企业贷款违约风险研究》,《金融学季刊》第2期,第61-92页。
[2] 黄子健和王龑,2015,《大数据、互联网金融与信用资本:破解小微企业融资悖论》,《金融经济学研究》第1期,第55-67页。
[3] 李星煜,2009,《贷款抵押逆向选择效应对不良贷款的影响与对策》,《南方金融》第2期,第67-68页。
[4] 刘金娟,2013,《基于内部控制的农发行CF分行抵押贷款风险管理研究》,吉林大学硕士论文。
[5] 刘明康和梁晓钟,2014,《传统银行与互联网金融风控的差异》,《财新新世纪》,第1期,第44页。
[6] 王锦虹,2015,《基于逆向选择的互联网金融P2P模式风险防范研究》,《财经问题研究》,第5期,第61-68页。
[7] 张维、何枫、熊熊和张永杰,2015,《基于互联网金融的小微融资概念模型》,《经济体制改革》,第5期,第158-163页。
[8] Agarwal S. and R. Hauswald,2007, “Distance and Information Asymmetries in Lending”, Proceedings, pp.183–204.
[9] Berger A.N.and F.U.Gregory,2006, “A More Complete Conceptual Framework for SME Finance”,Journal of Banking & Finance,30 (2), pp2945–2966.
[10] Bachmann A., A.Becker, D.Buerckner, M.Hilker, F.Kock, M.Lehmann, P.Tiburtius and B.Funk,2011, “Online Peer-to-Peer Lending A literature”, Journal of Internet Banking and Commerce,16(2),pp1-18.
[11] Milani C.,2014, “Borrower–lender Distance and Loan Default Rates: Macro Evidence from the Italian Local Markets”,Journal of Economics and Business,(3)pp1-21.
[12] Chen D. and C.Han,2012, “A Comparative Study of Online P2P lending in the USA and China”, Journal of Internet Banking and Commerce,17(2)pp2-15.
[13] DeYoung R., D.Glennon and P. Nigro,2008, “Borrower-lender Distance, Credit Scoring, and the Performance of Small Business loans”, Journal of Financial Intermediation, 17(3)pp113–143.
[14] Duarte J., S.Siegel and L. Young, 2012,“Trust and Credit: The Role of Appearance in Peer-to-Peer Lending”, Review of Financial Studies,25(8) pp2455-2484.
[15] Freedman S. and G.Z.Jin, 2009,“Learning by Doing with Asymmetric Information: Evidence from Prosper”,http://papers,ssrn,com/sol3/papers,cfm?abstract_id=1304138, 12-14.
[16] Herzenstein M., U.M. Dholakia and R.L.Andrews,2010,“Strategic Herding Behavior in Peer-to-Peer Loan Auctions”, Journal of Interactive Marketing,16(2) pp1-18.
[17] Hotelling H.,1929, “Stability in Competition”, Economic Journal, 39(3) pp41–45.
[18] Huan Cai, 2012, “Collateral two-dimensional moral hazard, and competition”, Dissertation of The University of Utah.
[19] Lin M.F., N.R.Prabhal and S.Viswanathan,2013, “Judging Borrowers by the Company They Keep: Friendship Networks and Information Asymmetry in Online Peer-to-Peer Lending”, Management Science, 59(1) pp 17-35.
[20] Liu Mingkang, “China’s Online Financial Sector Comes of Age”, https://www,project-syndicate,org/commentary/china-online-financial-sector-p2p-lending-by-liu-mingkang-2015-12.
[21] Lyer R., A.I. Khwaja, E.F.P. Luttmer and K.Shue,2013,“Screening Pees Softly: Inferring the Quality of Small Borrowers”,http://www,ssrn,com/abstract=1570116,2013-03-29.
[22] Li, X., Shang, Y., Su, Z.,2014,“Semiparametric Estimation of Default Probability: Evidence from the Prosper Online Credit Market”, Economics Letters ,Accepted Manuscript.
[1] 张博, 范辰辰. 文化多样性与民间金融:基于方言视角的经验研究[J]. 金融研究, 2018, 457(7): 69-89.
[2] 陈奎明, 陈通. 关于发放高质量小额贷款的关键因子相关研究[J]. 金融研究, 2017, 440(2): 197-215.
[3] 张龙耀, 杨骏, 程恩江. 融资杠杆监管与小额贷款公司“覆盖率-可持续性”权衡——基于分层监管的准自然实验[J]. 金融研究, 2016, 432(6): 142-158.
[4] 钟腾, 汤珂. 中国商品期货投资属性研究[J]. 金融研究, 2016, 430(4): 128-143.
[1] 王曦, 朱立挺, 王凯立. 我国货币政策是否关注资产价格?——基于马尔科夫区制转换BEKK多元GARCH模型[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 1 -17 .
[2] 刘勇政, 李岩. 中国的高速铁路建设与城市经济增长[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 18 -33 .
[3] 况伟大, 王琪琳. 房价波动、房贷规模与银行资本充足率[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 34 -48 .
[4] 祝树金, 赵玉龙. 资源错配与企业的出口行为——基于中国工业企业数据的经验研究[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 49 -64 .
[5] 陈德球, 陈运森, 董志勇. 政策不确定性、市场竞争与资本配置[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 65 -80 .
[6] 牟敦果, 王沛英. 中国能源价格内生性研究及货币政策选择分析[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 81 -95 .
[7] 高铭, 江嘉骏, 陈佳, 刘玉珍. 谁说女子不如儿郎?——P2P投资行为与过度自信[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 96 -111 .
[8] 吕若思, 刘青, 黄灿, 胡海燕, 卢进勇. 外资在华并购是否改善目标企业经营绩效?——基于企业层面的实证研究[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 112 -127 .
[9] 姜军, 申丹琳, 江轩宇, 伊志宏. 债权人保护与企业创新[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 128 -142 .
[10] 刘莎莎, 孔高文. 信息搜寻、个人投资者交易与股价联动异象——基于股票送转的研究[J]. 金融研究, 2017, 449(11): 143 -157 .
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 《金融研究》编辑部
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn
京ICP备11029882号-1