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      超7成P2P零逾期?揭秘大平臺逾期數據(附表)

      來源:網貸之家| 作者:王春影| 2019-02-27 20:14:17| 15999人閱讀
      摘要
      為統一樣本數據口徑,網貸之家選取披露了2019年1月運營數據、且明示逾期金額為資金端的31家平臺為樣本,研究并展現其風險數據披露情況,為廣大投資人和從業者提供參考。

      【編者按】逾期金額逾期率等風險數據是評價P2P網貸平臺風控質量的核心指標。而目前有的平臺披露借款項目逾期造成的投資人損失數據,以表現資金端的影響范圍,并且若平臺存在代償機制,或影響資金端逾期數據;也有部分平臺從資產端角度披露借款項目逾期數據,以說明平臺資產端質量。

      平臺披露逾期指標角度不一,一方面原因在于監管對部分逾期指標定義略顯模糊;另一方面原因是平臺對于部分逾期指標理解偏差,當然也有部分平臺故意披露全0的逾期數據以隱藏資產質量不高的事實。

      為統一樣本數據口徑,網貸之家選取披露了2019年1月運營數據、且明示逾期金額為資金端的31家平臺為樣本,研究并展現其風險數據披露情況,為廣大投資人和從業者提供參考。(31家平臺具體披露數據見文末)

      目前,規范逾期數據披露標準的制度文件包括銀保監會《網絡借貸信息中介機構業務活動信息披露指引的通知》,以及中國互聯網金融協會互聯網金融信息披露個體網絡借貸》。兩份文件對逾期金額/筆數及分級逾期金額/筆數的定義基本上一致,只是中國互聯網金融協會補充了項目逾期率、金額逾期率計算口徑。

      研究發現,逾期金額統計的是資金端情況;逾期筆數統計的是造成投資人損失的資產端情況,同時涉及資金端和資產端;分級逾期金額/筆數統計又是資產端情況。統計口徑在資金端、資產端反復切換,加大了平臺及投資人對指標的理解難度。

      目前大部分平臺實際披露的逾期指標并未公布計算口徑,因此假如不限定逾期數據的統計口徑,網貸之家發布的《2019年1月P2P網貸平臺貸款余額成交量排行榜》,以及《2019年1月網貸平臺發展指數評級》的平臺中共有93家平臺披露了2019年1月逾期數據:

      逾期率的區間分布上,七成以上的平臺公布的逾期數據為雙0;

      項目逾期率在0~5%的平臺占比為18.48%,金額逾期率在該區間的平臺占比為22.58%;

      項目逾期率在5%~10%的平臺占比為5.43%,金額逾期率在該區間的平臺占比為1.08%;

      項目逾期率、金額逾期率在10%的平臺占比分別為2.17%、2.15%。

      統一口徑下,31家平臺風險數據披露情況

      為統一樣本數據口徑,報告進一步選取披露了2019年1月運營數據、且明示逾期金額為資金端的31家平臺為樣本,研究其風險數據披露情況發現:

      1、第三方代償可能影響逾期雙0

      樣本平臺中,83.87%的平臺披露自身逾期金額、逾期筆數均為0。從統計口徑角度考慮,因為代償機制的存在,即使平臺發生借款項目逾期,平臺也能通過觸發第三方代償規避投資人損失。

      這類處理方式雖然可以實現逾期數據雙0,但不能合理而真實地反映資產質量,無疑淡化并掩蓋了借款人違約的事實,甚至引導投資人忽略投資風險。甚至部分平臺逾期金額和代償金額同時為0。

      鑒于全部借款人均未逾期還款幾乎不可能,所以,逾期和代償雙0可能是數據錯誤,當然也可能是其他更為復雜的原因,平臺均需要對此作出說明,以提高平臺信披公信力。

      另外,對于代償筆數,銀保監和中國互聯網金融協會公布的信披標準中,代償筆數指因借款方違約等原因第三方(非借款人、非P2P網貸平臺)代為償還的筆數。報告認為,代償筆數的定義可能存在歧義,從資金端和資產端不同角度理解“代為償還的筆數”,其值可能不同,甚至相差懸殊。

      2、披露的資金端金額逾期率處于低位水平

      樣本平臺中,16.13%的平臺逾期金額、逾期筆數大于0,同時代償金額非0。逾期非0的樣本平臺金額逾期率在6%以下,項目逾期率在10%以下。

      3、分級逾期指標披露水平不理想

      在行業目前的統計口徑下,分級逾期金額/逾期筆數統計的是資產端逾期情況,似乎更能揭示資產質量。然而研究發現,分級逾期金額/逾期筆數披露并不理想,77.42%的樣本平臺披露的90天以上逾期數據雙0。

      由于分級金額/項目逾期率統計口徑是資產端,與整體的金額逾期率統計的是資金端不同,不排除部分平臺由于理解偏差造成數據失真。而部分平臺逾期數據統計說明缺失,也為報告進一步深入分析數據變動邏輯帶來困難。

      風險數據信披建議

      1、監管層進一步細化指標口徑

      由以上可見,從資金端或資產端不同角度統計,以及逾期金額是否包括代償,平臺逾期金額、以及金額逾期率差距明顯,并不能真實反映P2P網貸平臺真實的風控質量。

      而P2P網貸上市公司對逾期數據的處理辦法值得借鑒,以拍拍貸為例。拍拍貸從貸款余額口徑、賬齡口徑兩個角度披露其逾期率。其中貸款余額口徑下金額逾期率=逾期金額/貸款余額,超過180天的逾期核銷不計。并且,逾期金額統計的是資產端。

      根據拍拍貸2018年Q3財報數據顯示,截至2018年9月底,拍拍貸15天-179天的資產端累計金額逾期率為7.66%,高出其在中國互聯網金融協會披露的同期資金端金額逾期率(3.71%)。

      拍拍貸賬齡分析角度下金額逾期率計算的是,逾期金額扣除已催回金額后在借款本金中的占比,并且反映的是某一時間段撮合貸款的質量情況。這種計算方法可以反映撮合借款隨賬齡增長的逾期情況,相對更具時效性。

      建議監管要求P2P網貸平臺分別披露資金端和資產端的逾期情況,以客觀、真實地反映平臺資產質量及逾期影響范圍;并進一步明確逾期金額、逾期筆數是代償前還是代償后的數據;另外,對于代償數據,建議披露代償第三方、代償觸發機制、明確代償筆數計算的是代償的借款項目數,還是代償的借款項目匹配的投資筆數。建議監管優化信披指引時,對于逾期、代償等風險數據,可以舉例說明,方便平臺和投資人理解。

      2、協會加強指導

      鑒于仍有少數部門平臺統計的逾期指標計算方法與監管口徑不同,比如分級逾期金額、分級逾期率統計的是資金端情況,金額逾期率計算的是逾期金額與歷史累計成交量之比等,需要加大協會對平臺的輔導作用,幫助平臺盡快理解指標含義。

      3、平臺分別披露資金端、資產端逾期數據

      分別披露資金端和資產端的逾期數據,一方面是保持與監管的統計口徑一致,另一方面也方便監管層、研究機構、學者、投資人等參與方更加準確而全面了解平臺真實的資產質量情況。各參與方也能根據需要,結合逾期、代償數據,深入理解平臺風險數據變動邏輯。

      建議平臺可以先優化逾期數據信披方式,比如列明風險數據統計的是資金端還是資產端,逾期數據是代償后還是代償前等;對于對透明度要求較高的平臺,也可考慮按資產類型逐一披露逾期情況。

      4、社會公眾發揮持續監督作用

      部分平臺存在多套數據的情況,比如在互聯網金融協會信披系統披露的數據和平臺官網披露的數據存在明顯偏差,需要社會公眾發揮監督功能,識別平臺數據造假情形,倒逼平臺提高數據準確度。

      總結

      雖然銀保監和中國互聯網金融協會給出了逾期計算口徑,但計算口徑反復在資金端、資產端切換,加大了理解難度;對于代償筆數,有待監管進一步明確計算口徑;而逾期數據和代償數據的關系也有待監管給出進一步解釋和指導。

      而在重視信披、數據報送的當下,需要監管出臺政策、協會輔導、平臺自律以及社會監督,四位一體、齊心協力推進信披優化,同時鞭策平臺提高風控水平,采取多項措施有效降低風險水平。

      注:

      1. 數據為平臺在官網信息披露專欄披露的截至2019年1月31日數據;

      2. 附表僅對平臺披露數據作整理展示,不構成投資建議;

      3. 如有疑問,請聯系Mail:[email protected]

      溫馨提示:以上內容僅為信息傳播之需要,不作為投資參考,網貸有風險,投資需謹慎!
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