论文总字数：14954字

目 录

第一章 引言 1

1.1选题背景、目的和意义 1

1.1.1选题背景 1

1.1.2研究目的 1

1.1.3研究意义 1

1.2 文献综述 2

1.2.1国外文献综述 2

1.2.2国内文献综述 2

1.2.3研究文献述评 2

1.3 研究内容和研究方法 2

1.3.1 研究内容 2

1.3.2 研究方法 3

1.4创新点和可能的不足 3

1.4.1 创新点 3

1.4.2 不足 3

第二章 互联网金融信用风险分析 3

2.1 信用风险影响因素识别 3

2.2 信用风险影响因素具体分析 4

2.2.1内部因素 4

2.2.1.1互联网金融市场特性 4

2.2.1.2金融机构征信系统 4

2.2.2外部因素 5

2.2.2.1实体经济发展状况 5

2.2.2.2金融体系的顺周期性 5

2.2.2.3公众认知 5

2.2.2.4政治法律制度 6

2.2.2.5风险监管力度 6

第三章 不良贷款的实证分析 6

3.1实证分析方法 6

3.1.1 Chow突变点检验 6

3.1.2虚拟变量法 6

3.2指标变量和数据的选择 7

3.3实证分析 8

3.3.1平稳性检验 8

3.3.2协整检验 8

3.3.3 Chow检验分析 9

3.3.4虚拟变量法分析 10

第四章 加强防范互联网金融信用风险的相关建议 11

4.1建构互联网金融风险防范体系 11

4.2创建互联网金融行业安全杠杆 11

4.3普及互联网金融宣传力度 12

4.4建立健全个人、企业资信评估机制 12

4.5实施产业整合并设立产业协会发挥自律作用 12

4.6健全金融监管制度，创建健全信息披露政策 12

参考文献： 13

致谢 14

互联网金融交易对不良贷款的信用风险研究

王惠

，China

Abstract：Based on the new data technology era, China's Internet financial industry is booming, but it is of great practical significance as a new financial operation mode, how to prevent the credit risk brought by it. Based on the credit risk of internet finance, this paper collects the relevant financial indicators data of China's traditional financial industry in the past 13 years, and uses Eviews8.0 to analyze it according to the dummy variable method and the chow test. Studies have shown that nonperforming loans are highly correlated with Internet financial transactions and briefly describe how to guard against potential credit risk.

Key words：The Internet Finance；The credit risk；Cointegration ；The Chow test ；The method of dummy variable

第一章 引言

1.1选题背景、目的和意义

1.1.1选题背景

我国互联网行业进入高速发展时期，产生大量数据，传统金融机构的数据处理技术面对着不规则“非结构性”数据的处理依据显得无能为力了。传统金融机构是实体化、物理化，与传统金融活动相比，互联网金融具独特的虚拟性的特点，它通过结合因特网技术、金融理论以及金融实务与管理等等在因特网上进行运行因而具有高效性、现代性的特点。互联网金融现已笼罩了银行、证券、保险等多个金融领域，并依靠着虚拟性的特点导致的全天候全时间地点带来的便捷性和计算机信息化技术带来的高效率，逐渐对人们的经济与生活造成影响。互联网金融是跨时代的革新：第一，它给传统金融市场提供前所未有的机会，又为金融市场创造变新。第二，它使得传统金融行业的信用的安全遭受着严酷的挑战。我国的互联网金融起步时间比较晚，在很多方面都有着比较大的待完善的地方，这导致我国对互联网金融的风险的控制研究相对发达国家来说相形见绌。这使中国互联网金融市场潜藏重大风险，并导致风险状况产出巨大的改变。互联网金融不仅存在市场风险、流动性风险、操作和信用风险，也有技术风险和经济风险。

1.1.2研究目的

互联网可防金融风险。在我国，互联网创新政策得到大力扶持，互联网金融也得以快速地发展起来，因此，也必须建立相应的互联网金融防护体系以应对金融风险。科学有效地预警和评估其风险是关乎其未来发展的重要因素。由于我国商业信用和银行信用体系尚不健全，合理检测并控制信用风险是我国金融业一个刻不容缓的难题。出于以上原因，本文将会在分析国内外现有研究的基础上，进行实证研究互联网金融是否影响不良贷款这一问题及其影响的程度。最终，文章根据我国国情和全球互联网金融的发展经验，对潜在信用风险的防控问题给出合理建议。

1.1.3研究意义

互联网金融是在一种新兴的、快速成长的金融运行模式。基于新的信息技术时代的大数据背景下，我国的互联网金融行业正蓬勃发展，但其作为一种新兴的金融运作模式，如何防范它所带来的信用风险具有重要的现实意义。本文通过调查和研究，来分析互联网金融交易规模和利率状况对不良贷款信用风险的影响，然后针对这些情况通过借鉴发达国家的政策和信用体系模式，提出自己的建议和看法，促进互联网金融的可持续发展。

1.2 文献综述

1.2.1国外文献综述

Siege和Duarte讨论了信用在金融交易中的重要作用，并指出，“即使是法律很健全的国家同样存在信用风险问题”^[1]；Karen Furst等对美国金融市场的金融机构进行调查，可知“互联网金融服务使金融机构面临更广的负债来源，更依赖对中介业务的收入渠道，盈利水平和资产质量较高，以利息收入为主的模式逐渐消失”^[2]；Berger S和Gleisner F认为，“金融机构开展网银业务，将面临法律、操作、安全和声誉风险”^[3]。

1.2.2国内文献综述

李明选、孟赞这样谈论了他们的互联网金融信用风险方面的理论，“从实证角度分析互联网金融机构中存在的信用风险的变化及影响”^[4]；梁璋、沈凡认为，“新型金融势力依靠金融改革的深化和拓展中小微企业融资渠道的开发”^[5]；杨秋海认为金融是现代社会建设和经济发展的核心，“只有创建全面的信用体系，才保证体系平稳运行”^[6]；林巧巧等具体分析“互联网金融模式信用风险的成因和我国金融体系的建立状况，给出互联网金融发展的政策性建议”^[7]；王佼、刘艳春探讨“互联网金融对我国传统金融行业的信用风险产生的影响，针对潜在的信用风险给出了相应的预防措施”^[8]；夏志琼认为“建立和完善互联网金融信用体系不但需要央行征信部门和掌控信息部门的积极配合，更离不开互联网技术的不断创新”^[9]。

1.2.3研究文献述评

纵观国内外学者的学术成果，研究表明，相关文献大多集中于理论分析。随着互联网金融行业日益壮大，我国已认识到防范该风险的必要性和重要性。一些学者已经分析了互联网大背景下信用风险的影响因素，并同实证相结合，围绕互联网金融继续进行理论探索和创新。

1.3 研究内容和研究方法

1.3.1 研究内容

文章的主要内容是互联网金融交易对不良贷款的信用风险的影响。本文结构如下：

第一章为引言，介绍了互联网金融发展的大背景，和信用风险影响因素的目的和意义，其次本文从国外和国内两个角度评述了互联网金融信用风险的研究现状，之后介绍了文章的研究方法和研究内容，最后简单概括了本文的创新点和不足之处。

第二章为互联网金融信用风险具体分析，本文首先识别了信用风险影响因素，其次从外部因素和内部因素两个方面，具体分析了信用风险影响因素。

第三章为互联网金融交易对不良贷款的实证分析，首先介绍了本文实证研究的具体的模型分析方法，接着对指标变量的选取及数据来源进行说明，最后通过平稳性检验、协整检验、Chow检验和虚拟变量检验来建立回归模型。

第四章为政策建议，本文针对前一章的实证结果，对于加强防范互联网金融信用风险提出对策建议。

1.3.2 研究方法

本文理论基于互联网金融的信用风险这一角度，搜集了我国传统金融行业近13年的相关金融指标数据，采用Eviews8.0，根据虚拟变量法以及Chow检验对其进行了实证分析。研究表明，不良贷款和互联网金融交易高度相关，并简单阐述了如何防范潜在的信用风险。

1.4创新点和可能的不足

1.4.1 创新点

互联网金融在我国起步较晚，对于互联网金融信用风险的研究大多还停在理论阶段，一部分的实证研究在数据分析方面并未考虑时间序列的特殊性。本文基于时间序列的特殊性，以2003年数据为基期，将之后的数据折合成比率形式进行互联网金融交易对不良贷款的实证分析，并通过了序列的平稳性检验，之后运用了Chow检验和虚拟变量检验来验证模型正确性，从而概括出预防互联网金融信用风险的政策性建议。

1.4.2 不足

由于互联网金融在我国起步较晚，第三方网络支付市场交易规模的数据在2003年之前存在缺失，因此本文只选取了2003至2015年的数据作为初始数据分析和建模。

第二章 互联网金融信用风险分析

2.1 信用风险影响因素识别

信用风险指的是，网络金融交易者可能会在合约到期的时候不履行或者不完全履行其合约规定的义务的这一风险。信用在这里特指的是关于借贷的信用关系，贷款者与借贷人通过信用达成契约，借贷人为了拥有获取利息的权利而借出贷款，而贷款人则承担偿还本息的义务。因此交易过程中产生空间时间上的分离以及信息不对称，产生信用风险。“互联网作为金融业务的发展其包含的风险具体体现在金融业务方面,其信用风险遭受内外双重的影响”^[10]，在内部，重要影响因素是评价群体和信息风险防控技术；在外部，主要影响因素包含着经济、政治法律与社会因素。具体参见表1所示：

图1 互联网金融信用风险图

2.2 信用风险影响因素具体分析

2.2.1内部因素

2.2.1.1互联网金融市场特性

“互联网金融作为一项模式创新，具有其脆弱性”^[11]，它的脆弱性，具体的体现在下面的几个方面：一是由于互联网技术上的原因，黑客可以依靠高于金融主体的互联网技术对其进行攻击而且这种网络攻击难以防范和应对；二是因为互联网的虚拟性和信息化，数字化的资金转移具有传统金融难以想象的高速性和快捷性；三是由于具有更方便高效的传播信息方式，“互联网金融具有信息不对称的风险”^[12],更有几率产生“羊群效应”；四是互联网交易不同于传统金融线下的面对面的交易，更可能出现机会主义的对策行动。因此，互联网金融风险产生得更加简单也更容易扩散开来，进而发展成系统性风险。

2.2.1.2金融机构征信系统

目前，我国尚未成型完备的金融客户信用系统，“个人征信系统尚未与全国的征信信用平台进行对接”^[13],客户违约情况时有发生，金融机构无法真正了解客户的信用情况。对于互联网金融，“借贷两方不能当面进行交易，仅通过互联网传递信息，就会经常发生借款人违约携款潜逃的现象”^[14]。现时段，互联网金融开通的借贷主要是P2P业务，这种业务更加凭借个人信用。可是我国因为缺少全面、规范的个人信用评价体系，并缺乏必要的的信用数据当作参照，很难对介入借贷的参与方进行科学精确的信用评估。此外，由于互联网金融数据存在简单的特点以及可靠性的有待考量，互联网金融存在的信用风险加剧。

2.2.2外部因素

2.2.2.1实体经济发展状况

随着我国新时期经济的发展面临着外部的复杂情况和内部自身的国情的问题，我国GDP 增速放缓成了一种必然的态势，国家经济进行了软着陆。以上的原因导致了我国实体经济面对着风险依旧巨大。并且由于投资的持续回落和高新技术产业的发展仍处在初期，实体经济的发展面临着巨大的压力也缺乏着继续高速增长的动力。自2014年来，内地进出口总量下滑，汇率和大商品价格剧烈波动，从外贸交易增长速度方面，2013-2015年的中国国外贸易增长速度真实值均低于预期值。这对于主营业务是进出口业务的小企业来说，它们将会面临着生产资料的成本的提高和商品出售的困难以及资金周转的问题，这对小企业来说是巨大的危机，很多企业也因此低迷和破产，对银行来说企业风险加大，信贷风险上升，信贷资产品质受影响突出。

2.2.2.2金融体系的顺周期性

“发展互联网金融的基础的实体经济，互联网金融发展创新不能脱离实体经济。当国家的实体经济处于低迷的阶段，整体的经济状况走低，互联网金融会因此受到限制，互联网金融信用风险加深；实体经济发展良好，互联网金融也有带动效应。”^[15]。互联网金融依靠实体经济的繁荣促进发展。经济发展是周期性的，当实体经济不景气，借贷者很难达到预期收益，产生风险。而互联网金融的走低同样会反馈给实体经济，这两者相互影响，后者决定了前者，这同样加剧了经济的周期性风险。可以这样说，“金融体系固有的顺周期性特点加剧了互联网金融和实体经济二者之间的不稳定性，互联网金融的这种内在结构特征使得信用风险得以形成”^[16]。

2.2.2.3公众认知

首先，互联网金融作为诞生不久的事物，必然会导致很多缺乏相关信息技术和金融知识的网民的盲目的尝试，而且其操作具有比较高的技术性的门槛，这就导致了风险的产生。从另一角度来说，互联网金融作为一种新的发展模式，市场主体的行为充满着随机性和冲动性。互联网金融的投资人大多是缺乏投资理念而具有从众心理的一般民众，他们对互联网金融的风险认知不足，对于相关专业知识的了解更是有限，多存在投机心理，将其仅仅理解为可以作为快速揽财的工具，同时因为每次的投资额度较少，对高收益回报下隐藏着巨大的风险缺乏一定的理性认识，不经意就会增加复数次的投资。而这种盲目地投资的数量地增加就会导致风险地不断堆积，最终就可能会导致最后地爆发。再者，受互联网的信息高速的传播性和虚拟性以及虚假性较高的影响，加上我国目前只是处在互联网发展的初期，并没有建立好完整的征信体系，很多投资者只是盲目地抱着从众心理参与其中但是却缺乏风险规避的意识。

2.2.2.4政治法律制度

在中国，缺失互联网金融发展的法制环境，没有专门监管的法律法规，众筹融资、p2p借贷等新的融资平台缺少相关法律法规行；针对第三方支付平台，出台一系列暂时的网上支付交易业务管理规章，但没有完全覆盖二维码支付以及信用卡支付等一些新型支付领域，完善型政策至今仍未颁布。“同时，我国现行的互联网金融相关的法律法规缺乏可操作性，不能适应目前的监管要求”^[17]。此外，因为互联网金融机构的性质导致监管机构管理存在乱像，互联网资金的监督处于立法的灰色地带，法律松弛加剧互联网金融产生的信用风险。“严格执行由政府监管部门制定的准入制度和退出机制，把好行业准入门槛审核的第一关”^[18]。

2.2.2.5风险监管力度

互联网金融的交易结清和交易产生的信息都是通过网络传播，导致市场信息泄露的风险。再者，参与交易的主体缺乏有效的验证与核对同样加重了风险。比如，当前P2P网贷平台存在准备资金不足，没有资本约束，没有系统审查等现象；第三方支付机构进行大额度资金转移和贸易过程中缺乏着严格的不可或缺的安全检查和验证。此外缺乏追查互联网金融滞留资的行为，同样累聚风险。“此外，分段式监管机制目前无法应对互联网金融对整个社会融资链条的重构。首先单个环节的合规性与整体的风险性会产生比较大的矛盾冲突；二是监管分段的方式导致了与一种穿透式监管的需要的冲突的激化。互联网金融以其交易中介的身份贯穿信托、基金、证券、包括银行等机构，串在了同一风险链条上，而分段式的监管却给了互联网金融平台在各个监管辖区的缝隙间自如穿梭的余地，从而为隐藏和积累风险滋生了土壤”^[19]。

第三章 不良贷款的实证分析

3.1实证分析方法

3.1.1 Chow突变点检验

基于时间约束，Chow检验将数据样本划分为两个独立的子样本，且其分界点称作时间分界点，通过Chow分界点，来检验总体样本在该点的结构突变概率大小。通过F检验来验证突变点前后的两个子样本的系数是否相同，据此判断样本总体是否在该点处发生了结构突变。

3.1.2虚拟变量法

虚拟变量是取值常为0或1的可量化的自变量，将定性物质量化。将虚拟变量引入线性回归模型，增加模型的复杂程度，但目标问题的内在更明确显现。若该影响因素对结构突变点前后的子样本没有变化，则此影响变量取值0，否则取值1；虚拟变量的符号和系数可用来判断影响程度大小。

3.2指标变量和数据的选择

贷款利率的变化明显地反映了企业资金周转与金融机构信用风险之间的联系。当贷款利率高于收益率时，公司没有还贷能力，从而会增加贷款损失的概率，造成信用风险。因此，本文将银行贷款利率作为其中一个解释变量。另外，第三方非金融机构作为联系借贷双方的中介，现如今其业务范围已不止于互联网支付，而是覆盖了包括传统金融服务在内的各种金融业务。信息化时代的数据爆发带来大量的互联网金融新兴产品，“中介机构要与相应的司法、工商及保险部门实行数据共享”^[20]，支付交易规模数据承担起第三方支付中介的角色，其意义非凡。因此，第三方互联网支付市场交易规模也作为变量参与模型构建。

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