基于AHP和模糊综合评价的网络贷款风险分析

王昊渊　彭红荷

摘要：文章将网络贷款风险划分为五类，通过构建层次分析模型找出网络贷款风险的判定方法，依据问卷调研数据，利用模糊综合评价法测算全国的网络贷款综合风险和各项具体风险指数。

关键词：P2P网络贷款；层次分析法；模糊综合评价法

一、引言

随着市场经济的发展和互联网技术的进步，互联网金融爆炸式增长，网络贷款作为互联网金融的一种重要形式更是野蛮生长，但其中鱼龙混杂，运营模式各异，缺乏统一的制度规范。

本文首先对网络贷款风险进行归类划分，之后识别对各类风险产生重要影响的指标，在此基础上，建立层次分析模型，找出判定风险的权向量，结合大范围问卷调研数据，运用模糊综合评价法计算全国的民间金融风险，最后提出相关建议。

二、网络贷款风险判定的AHP模型

本文针对网络贷款的五大风险设置了17个指标。其中，涉及政策性风险指标、网贷公司潜在风险、借款人风险、信用风险、操作与流动性风险等方面的指标。通过运用专家评判和问卷调查的结果，对网络贷款风险进行判定和评估。

层次分析法（Analytic Hierarchy Process简称AHP）是将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。它针对不同层次结构用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各层次对总目标的最终权重。

1.层次结构模型的构建

网络贷款风险判定指标体系由目标层、准则层、指标层构成三层次递阶结构，其中，目标层由准则层加以反映，准则层由具体判定指标层进行反映。

（1）目标层 A。网络贷款风险为目标层，从总体上反映网络贷款的风险状况。

（2）准则层 B。准则层由五部分构成，具体为政策性风险（B1）、网贷公司潜在风险（B2）、借款人风险（B3）、信用风险（B4）、操作与流动性风险（B5），这五项风险从不同方面反映网络贷款风险现状。

（3）指标层C。指标层由17个指标组成。

2.成对比较矩阵的构造

网络贷款风险涉及的指标较多，仅凭经验判断，结果可能是不全面、不准确的，Saaty等人的做法是：不把所有因素放在一起比较，而是两两相互对比；对比时采用相对尺度，以尽可能地减少性质不同的诸因素相互比较的困难，提高准确度。如层次结构模型中，要比较第二层n个因素 Y1，Y2，…，Yn，对上层一个因素X的影响，每次选取两个因素Yi和Yj，用表示Yi和Yj对X的影响之比，全部结果可用成对比较矩阵，即：

X=（xij）n×n，xij>0，xji=1xij

对于各因素或指标之间的比较尺度，Saaty等人提出1～9尺度，即xij的取值范围是 1，2，…，9及其相反数1，1/2，…，1/9。

为保证网络贷款风险判定指标层次结构模型中不同层次的成对比较矩阵元素的合理性和科学性，对各因素和指标之间的影响程度xij进行赋值，即从高等院校、研究机构、网络贷款平台等选取20名长期从事P2P网贷研究、管理或相关业务的实践和理论专家，设置问卷调查表，请各位专家给出指标体系两两因素及指标之间的相对影响程度值，并据专家的行业经验和研究偏好等确定其赋值信任度系数，对20个xij值进行加权汇总得到最终的xij值，进而建立网络贷款风险指标层次结构模型各个层次的成对比较矩阵。由此，得到A-B的成对比较矩阵如表1所示。

3.特征根与权向量的计算及一致性检验

在不一致的允许范围内，Saaty等人建议用 X的最大特征根（记作λ）的归一化特征向量作为权向量w，即 w满足 Xw=λw。虽然多数成对比较矩阵不是一致性矩阵，但为了能用它的对应于特征根λ的特征向量作为被比较因素或指标的权向量，其不一致程度应该在允许范围内，这就需要进行一致性检验。为此，Saaty引入一致性指标CI和随机一致性指标RI，CI=（λ-n）/（n-1），CI越大，不一致程度越严重。

对于n≥3的成对比较阵X，其他的一致性指标CI与同阶的随机一致性指标RI之比为一致性比率CR，当CR=CI/RI<0.1时，认为 X 的不一致程度在允许范围之内，可用其特征向量作为权向量，从而一致性检验完成。

计算最大特征根和特征向量，网络贷款风险指标层次分析模型 A，B1的成对比较矩阵以及其最大特征根、权向量、对应一致性检验结果如表2、表3所示。

通过以上方法，A到B六个比较矩阵皆通过一致性检验。即各专家的意见较一致，两两比较结果具有相当的一致性。从表 2 可以看到，准则层对目标层的一致性检验通过，其权重分别为0.0431、0.2645、0.4823、0.1453、0.0649。当准则之间比较时，一致性检验皆通过，则认为各指标可以作为风险判定的依据。

三、网络贷款风险的评估与测算

通过问卷调查结果和已知的权向量数值，即可测算不同地区的民间金融外生性风险与内生性风险。本文问卷采用李克特量表（Likert—type Scale）5点等级法（1表示非常不同意，2表示不同意，3表示不确定，4表示同意，5表示非常同意），用于调查被试者对于每个题目的观点。通过网上问卷调查的方式，共得到 1090份有效问卷，具体结果如表4所示。

四、结论与建议

本文将网络贷款风险划分为政策性风险、网贷公司潜在风险、借款人风险、信用风险、操作与流动性风险，并揭示了影响各项风险的17个指标。在此基础上，建立层次分析模型，构造成对比较矩阵，找出各类风险相应的权向量作为判定依据，结合问卷调研数据，评价全国的网络贷款风险。所得结果表明：网络贷款风险总体较高，按百分制衡量为7585，网贷公司潜在风险及借款人风险相对突出，信用风险较次，其中操作与流动性风险相对较弱。因此，亟需建立统一的法律监管体系和行业自律组织，以及重视技术的支持，完善全国征信体系。

首先，国家应尽快出台相关法律法规，建立网贷平台监管制度。积极开展相关研究和立法工作，充分认识和合理评估网络信贷发展的特点及潜在影响。推动建立行业规章制度，加强行业协作，探索建立统一的信息披露平台和风险保障基金，以应对信用风险和流动性风险。

其次，充分利用现有金融管理和服务手段，规范和引导网贷平台发展，加强平台风险的事前防范，强化对借款人的审核机制。由于大部分网贷支付均通过第三方支付进行，可以通过银行和第三方支付机构加强对网贷平台的监测。建议进一步完善银行和第三方支付机构重大事项报备制度，与网贷公司合作及相关业务外包事项应及时报备。

最后，加强金融消费者权益保护，切实防范网贷平台风险，做大做强品牌，实现品牌效应。研究建立对本地网贷平台的定期动态监测评估，进行风险预警提示，并作为重要内容纳入当地金融稳定协调机制，做好向地方政府的定期监测报告；引导银行业金融机构完善内控机制，在正规金融机构和民间融资之间建立防火墙机制，防范网贷平台风险演变为系统性金融风险。（作者单位：福州大学经济与管理学院）

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