出基于ES的P2P平台风险测度方法

　　.选取260个平台的收益率数值进行风险观测与度量，探究借贷平台存在的风险及问题，提出利用ES模型进行P2P平台风险预警与管理方案，使投资者在自己所能承受的风险范围内进行投资并得到满意的回报，为参与者经营决策和资金管理行为提供参考.

　　关键词：借贷平台;ES模型;风险预警;预测度量

　　P2P平台汇总来自各方人群投入的小额资金，将其借给对资金有需求的一方，在借贷双方直接发生借贷关系业务，弥补了银行繁杂手续所造成的融资缺口，但随之而来的就是经营风险.风险预警与风险度量是风险管理发展的一个新阶段，是顺应时代发展的结果.目前，国内外的研究或是倾向于对风险做理论上的分析，给出的是政策性建议;或是仍然采用传统的静态分析风险度量，缺乏对态数据的研究，与当今市场需要存在一定的差距.ES模型可以简单明了表示市场风险的大小，可以对风险进行事先预计，投资者可以动态地评估和计量其所持有资产的风险，做到对风险的测度和预警，使得资产收益最大化.笔者结合网贷行业数据，对P2P平台的发展现状进行分析.根据2016年1月到2018年11月的平台收益率，验证期望损失下计算的VaR对P2P平台风险预警的效果，通过计算得出最大损失数值.将平台风险与ES模型结合起来，规避大额平台资产可能对财富产生的巨大负面影响，提出风险预警与管理方案，使投资者在自己所能承受的风险范围内进行投资并得到满意的回报，为参与者经营决策和资金管理行为提供参考.本文的ES模型是在VaR基础上的改进版，对于数据的分布函数连续或者不连续的情况都能保持一致性风险度量.

　　1 模型介绍

　　VaR的浅层解释是“在险值”，指事先确定一个置信水平，某一时期某一资产可能发生的最大损失值.其表达式为：

　　P(p

　　VaR將损失与概率联系起来，对风险作出精确的度量，在同类研究中应用广泛，该模型可以将风险用简单的数值表示.简单来说，ES反应的是持有期内的变量 X的期望值.设 X的分布函数为F(x)，密度函数为F(x)，给定出一个概率P，令VaR是 X的风险估计值，ES的定义为：

　　ES1-p=E(X/X>VaR)=∫∞VaRxf(x)dxP(X>VaR).

　　由上述定义可以得知，ES是在X超出VaR时X的期望损失.

　　假设 X是连续变量，且u=F(x)，其中VaR

　　如果数据属于某类参数分布，如正态分布等，记为X～N(ut，σ2t)，此时 ES的计算可大大简化，直接由均值和标准差得到并可以产生更加精确的VaR测量值，参数分布中ES模型公式为：

　　ES1-p=ut+f(z1-p)pσt.

　　其中，f(z)是标准正态分布随机变量的密度函数，z1-p是f(z)的(1-p)分位数，p一个较小的概率.

　　2 平台现状与数据收集整理

　　2.1 数据来源

　　根据2016年1月1日到2018年11月20日网贷之家和网贷天眼披露的行业数据(共1 055个平台收益率)，随机选取11月份260个平台的数据.

　　2.2 收益率时序图

　　网贷平台日收益率时序图见图1.结果显示，P2P平台收益率大概在9%的范围波动，但也有好几处收益率波动异常，特别是在2018年，数据跳跃度很大，如2018年2月6号，收益率跌至0.86.其主要原因是随着市场的不断发展，投资用户以及资金流入的不断增加，借款人利息与平台承受的压力也越来越大.为了后续的可持续发展，P2P理财收益率逐渐下降是大势所趋，虽然收益更低了，但安全性却更高了，平台也更稳健了.

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