一些大平台的坏账率只有零点几?我来谈些真相
文/下木
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凡是贷款类业务,不管是表内、表外,还是传统金融、互联网金融,坏账率都是一个无法回避的问题。但相比传统金融机构或者持牌的非银金融机构,P2P行业中的大多数平台还是在不断逃避这个话题,利用信息不对称为自己牟利。如果一个平台宣布他的真实坏账率超过15%,你还敢投吗?
P2P虽定义为信息中介,但作为互联网金融企业风险定价依旧是平台的生存关键,平台的盈利取决于贷款利率是否能覆盖坏账、运营成本和资金成本。所以,不要吐槽宜人贷D类用户40%的贷款利率过高,也不要吐槽一些日息一分的小贷公司,那是人家根据风险定价模型算出的利率,是经过信用风险、利润、经营成本、市场利率等因素综合度量之后的结果,具存在必有合理性。
银行、信托、小贷、P2P的贷款利率差距很大,缘于其风险定价模型中变量值的不同,并遵循风险越高、贷款利率越高的原则,而我们行业大部分平台所声称的不良贷款率可以说是严违反常识,甚至自欺欺人的。
不少知名平台的贷款综合利率超过20%、30%,但其宣称的坏账率不到1%甚至为0%。面对资信较差的贷款人,却能创造比银行更低的坏账率甚至零坏账,这显然不可能。
一些排名靠前平台公布的逾期率或坏账率
可以看到,除了宜人贷、陆金所以外,其它的一些知名平台的逾期率或坏账率都很低,一方面是数据的真实性无法考证,另一方面是坏账率的计算方法不同。宜人贷作为上市企业较为诚实,坏账率的分母是一段时间内(2015全年)促成的借款,这个数字是被时间线锁定的,2016年新促成的借款不会加进去。否则的话,这个分母就会不断扩大,坏账率就会不断被稀释。有些平台如果将增量待收加入到分母,甚至用成交量当做分母,那算出来的坏账率自然很小,出现坏账率小于1%甚至接近0%的情况。这些不可信的坏账率其实是平台利用信息不对称玩的数字游戏。
对于行业违约率的估算,KPMG风险中性定价模型有一定借鉴的意义。其核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者(就是只看收益率,不看风险大小),根据其定价原理,无风险资产的预期收益与不同等级风险资产的预期收益是相等的,即
P(1+r)+(1-p)(1+r)*θ=1+Rf
其中,P:非违约概率 r:利率 Rf:无风险利率 θ:回收率,拥有抵押物或高优先级的债券回收率较高。
如果把函数变形一下,就能得到非违约概率P与贷款回收率θ之间的函数:
概率P的取值范围为 [0,1],所以θ是关于P的单调递增函数,即违约概率越小、回收率越高。
需要注意的是这是关于违约率的计算,违约率与坏账率虽然相关,但实际上远大于坏账率。如果以去年三季度上市银行非正常类贷款的比重4.8%当做违约率,结合当期5.25%的加权贷款利率估算,其贷款回收率为97.6%。
风险中性定价模型下,不同贷款利率下贷款违约率和回收率的关系
对于网贷行业,我则作出了贷款利率分别为15%、20%、25%、30%、40%和100%时的回收率——违约率图像,无风险利率使用的是1年期国债收益率2.8%。从图形上观察,如果贷款回收率为60%,那么宜人贷D类用户的违约概率为33%,即出现逾期、不按时还款的概率为三分之一。如果一些平台不到1%的坏账率属实,那么其违约率也应该极低甚至低于银行水平,贷款回收率应该在70%以上。而现实情况是,P2P面对的是较为下沉的借款人,回收率普遍较低,这就意味着将月息两分、三分的贷款坏账率控制在1%以下是不现实的。
不过,风险中性定价模型假设的预期收益率为同期限无风险利率,事实上我们行业大部分平台还在烧钱、亏损阶段。如果将平台的盈利能力与这个函数结合可以发现,平台的盈利能力与贷款回收能力相关,贷款回收率低的平台容易出现亏损。
事实上,这个图像其实还蕴藏了其他信息:第一,在贷款回收率相同的情况下,贷款利率高的平台违约率低;第二,平台违约率相同时,贷款利率越高的平台回收率越低;第三,函数斜率的变化是加速的,随着违约率的增加,贷款回收率将大幅下降;第四,抵押类业务的平台贷款回收率较高、违约率相对低,抗风险能力较强。
自去年互金协会对信息披露做出要求之后,行业的整体信息透明度的确有所上升,很多平台在网站上专门设置了”信息披露“的标签。但据我观察,目前平台披露的数据还是以”自夸“、“炫耀“为主,主要介绍平台的规模增长和获奖情况,并透露借款人、投资人年龄分布、星座分布、地域分布等对投资决策无用的信息(我是来投资的,不是来算命的),对坏账率、逾期率、平台营收、利润等核心运营数据避而不谈或者不好意思谈,就算提供了坏账率数据也基本没有参考意义。纵观行业的知名平台,目前仅上市的宜人贷可以服众(大家可以自行搜索《宜人贷三季度信披报告》),其展示的更多是财务报表和业务数据而不是投资者的星座分布。一些行业中的领军平台若是以上市为目标,就应该以身作则增加平台信息透明度,逐步改善行业整体的信息不对称,而不是单纯的应付投资者和监管者。
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来源 | 网贷之家专栏
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