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1、 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 本产品保密并受到版权法保护 Confidential and Protected by Copyright Laws 2015 年 4 月 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 2 正正 文文 目目 录录 1 声明声明 . 5 2 项目背景项目背景 . 6 3 P2P 网贷平台评级理念及优势网贷平台评级理念及优势 7 3.1 评级理念 7 3.1.1 以用户利益为目标导向 . 7 3.1.2 以数据驱动为核心 . 7 3.1.3 基于客观为主、主观为辅的统计分析机制 7 3.2 评级优势 7
2、 3.2.1 评级数据更丰富 7 3.2.2 评级方法更客观 8 3.2.3 评级创新之处 9 4 评级模型的相关说明评级模型的相关说明 . 10 4.1 评级模型的数据获取 . 10 4.2 评级对象筛选的四项基本原则 . 10 4.3 评级模型的数据筛选 . 10 4.4 评级项目现有问题 . 12 4.4.1 数据的来源以及统计口径问题 12 4.4.2 问题平台的数据库完善问题 12 5 P2P 网贷平台评级结果展示网贷平台评级结果展示 . 13 6 4 月份数据监测说明月份数据监测说明 . 15 7 结语结语 . 20 8 附录附录 . 21 8.1 P2P 网贷平台评级的参与各方介
3、绍 . 21 8.2 P2P 网贷平台评级模型技术文档 . 22 9 版权声明版权声明 2015 26 关于关于我们我们 27 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 3 图图 目目 录录 图 3-1 各家评级机构使用的数据维度数量 8 图 6-1 P2P 平台平均收益率占比分布 . 15 图 6-2 P2P 平台投资人数占比分布 . 16 图 6-3 P2P 平台人均投资金额占比分布 17 图 6-4 P2P 平台前十大借款人待还金额占比分布 . 18 图 6-5 P2P 平台前十大投资人待收金额占比分布 . 19 中国 P2P
4、 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 4 表表 目目 录录 表 3-1 各家评级机构方法对比 8 表 4-1 P2P 网贷平台评级数据指标体系 10 表 1 前 30 家 P2P 平台评级结果 13 表 8-12P 平台的评级指标体系 22 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 5 1 声明声明 1.1 本次 P2P 网贷平台评级体系建设项目是由北京口袋财富信息科技有限公司（以下简称理财魔 方） 、中央财经大学中国互联网经济研究院（以下简称中财中国互联网经济研究院）及北京易观
5、智 库网络科技有限公司（以下简称易观智库）三方发起并组建的网贷平台风险评级小组共同完成。 1.2 评级体系建设过程中充分运用理财魔方与易观智库的大数据分析优势，聚合中财中国互联网 经济研究院数据建模能力，三方共同完成整个评级体系。 1.3 本次 P2P 网贷平台评级项目是从用户角度出发，以客观的视角审视和判断网贷平台的整体风 险。 1.4 评级过程中所用数据来源分为直接利用互联网搜索技术获取各网贷平台、网站定期公布数据 及向相关平台征询数据两种方式。网贷平台风险评级小组将会通过多种方式进行交叉验证，以确 保数据的真实性和有效性。 1.5 P2P 网贷平台评级报告中的排名及评级仅代表网贷平台风险
6、评级小组对于平台风险的分析结 果，并不构成消费者的投资建议，对于消费者因个人主观投资行为导致的经济损失，网贷平台风 险评级小组不承担任何经济损失和法律责任。 1.6 理财魔方、中财中国互联网经济研究院及易观智库，三方均拥有对平台排名及风险评级的解 释权。 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 6 2 项目背景项目背景 从 2007 年我国第一家 P2P 网贷平台拍拍贷在上海成立以来，至 2014 年底，中国 P2P 平台的 数量已经超过 1500 家，行业交易规模也迅猛增加，达到 2012.6 亿元。特别是 2015 年，李克强
7、总理提 出“互联网+”的行动计划，极大地促进了互联网行业与传统产业的深度融合，加快了互联网金融创新 和变革速度，互联网金融更被喻为下一个风口。作为互联网金融重要组成部分 P2P 网贷行业已然成为 大众关注的热点。然而，越来越多 P2P 平台出现圈钱跑路、提现困难、融资诈骗等问题，阻碍了 P2P 网贷行业的健康发展。 另外，监管部门针对 P2P 平台风险频发的现状也给予了高度重视。从央行官员强调的 P2P 监管红 线，到明确 P2P 监管的主管部门，再到即将出台的网贷监管细则都是监管部门为了规范整个行业的发 展而做的努力。但是，在监管政策呼之欲出的今天，监管政策的细化以及实施仍是一个任重而道远的
8、 事情，因此，如何多维度探索评估 P2P 网贷平台的风险，也成为了行业关注的重点。 作为平台用户，面对种类繁多、信息真假难辨的 P2P 网贷平台，普遍缺乏较为全面的风险防范知 识。因此，如何从这些平台中筛选风险控制较好、运营情况较佳的 P2P 网贷平台，将成为多数用户关 注的焦点 理财魔方、易观智库利用自身在数据挖掘及数据分析方面的优势，融合中财中国互联网经济研究 院强大数据建模与数据解读的特长，在三方的共同努力下完成此次评级项目。本次评级是从多个维度 对于 P2P 网贷平台数据进行系统分析，探索 P2P 网贷平台风险评级评估机制，最终为 P2P 网贷平台用 户投资理财选择提供实操性参考。 中
9、国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 7 3 P2P 网贷平台评级理念及优势网贷平台评级理念及优势 3.1 评级理念评级理念 3.1.1 以用户利益为目标导向以用户利益为目标导向 本评级模型的构建主要是站在用户角度，核心目的是帮助广大用户更好地识别中国 P2P 网贷平台 的风险状况，并筛选出风险管控能力较强、运营较好的平台，作为用户未来理财决策的实操性参考。 同时，也希望评级的结果能够帮助平台进一步了解自身的运营和风险状况，促使其提高自身的风险控 制水平，从而推动互联网金融行业整体健康、有序发展。 3.1.2 以数据驱动为核心以数
10、据驱动为核心 本次 P2P 平台评级以数据驱动为核心，采用大数据的方法对收集到的 P2P 平台客观数据进行筛选 和分析，利用主客观相结合的统计方法，进行详尽的风险量化。尽量避免人为打分和设定权重所带来 的主观判断，最大限度地以客观、公正的方式对 P2P 平台进行评级。 3.1.3 基于客观为主、主观为辅的统计分析机制基于客观为主、主观为辅的统计分析机制 评级模型建立以纯客观的“主成分分析法”为主，主客观相结合的“层次分析法”为辅，综合两 个模型的分析结果，得到最终的较为客观、全面的 P2P 平台风险评级结果。 3.2 评级优势评级优势 3.2.1 评级数据更丰富评级数据更丰富 理财魔方及易观智
11、库通过金融搜索引擎目前已监控 2229 个 P2P 产品平台， 每日平均监控 P2P 标的 数量 10200，每日数据监控单元超过 70000。本次评级共使用 63 个维度数据。 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 8 图图 3-1 各家评级机构使用的数据维度数量各家评级机构使用的数据维度数量 3.2.2 评级方法更客观评级方法更客观 本次评级采用“主成分分析法+层次分析法” ，通过主成分分析得出指标权重，对比其他家评级方 法，本次评级方法更加客观。 表表 3-1：各家评级机构方法对比各家评级机构方法对比 评估评估机构机构 方
12、法方法 建模方式建模方式 理财魔方理财魔方 主成分分析法+层次分析法，通过主成分分析得出指标 权重，相对客观层次分析法权重赋值过程。 主客观结合 社科院社科院 “三级指标体系；人为判定风险领域确定评价指标要 素；按层次分析法确定权重” 主观判定 网贷网贷之家之家 “两两比较通过专家打分构造判断矩阵” 主观判定 融融 360360 “按重要性原则主观打分确定评级权重” 主观判定 大公国际大公国际 “评审会议以投票表决方式形成决议，决定是否纳入信 用风险预警观察名单”；“对黑名单管理部门的建议名 单，评审会议以投票表决的方式形成决议，决定是否纳 入黑名单。” 主观判定 来源：理财魔方、中财中国互联
13、网经济研究院、易观智库 2015 63 49 46 2929 0 15 30 45 60 75 理财魔方网贷之家大公国际融360社科院 各家评级机构使用的数据维度数量 理财魔方、Analysys 易观智库 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 9 3.2.3 评级创新之处评级创新之处 本次评级模型首创性的加入了IT安全指标， 互联网金融整个体系都是构建在IT系统和互联网之上， 比传统金融业务的 IT 风险敞口更大。IT 技术是一把双刃剑，可以大幅度提高金融效率，但同时也增加 了安全隐患。本次评级共考虑了 11 项 IT 安全指
14、标，具体指标见表 4-1。 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 10 4 评级评级模型模型的的相关说明相关说明 4.1 评级评级模型模型的的数据获取数据获取 本次 P2P 网贷平台的评级数据来源主要是通过搜索引擎在 P2P 平台网站上所获得的数据以及 P2P 平台官方定期公布的数据等，对于部分不可直接获取的变量数据，无法自动抓取的，三方会联系相关 P2P 平台进行数据征询，并对于征询得到的数据，加以交叉验证，尽量保证数据的准确性。 4.2 评级评级对象筛选对象筛选的四项基本原则的四项基本原则 本次评级的宗旨是帮助用户识别优质的
15、 P2P 网贷平台， 而当前 P2P 网贷平台数量众多， 良莠不齐， 所以三方对被评级的 P2P 平台设定了四项基本的筛选原则： 参照官方机构对民间借贷利率水平的界定， 三方对于提供超高利率的平台不予评级；运营时间太短，尚未步入正轨的平台不参与评级；出现重大 风险事件且没有做出充分的风险补救措施的平台不参与评级；通过各种方法无法获取数据的平台不参 与评级。对以上四项原则设定具体的定量指标： 1、国家相关法律规定，民间借贷利率高于国家基准贷款利率四倍以上的，法律不予保护。因此， 投资利率超过国家基准利率四倍以上的平台不予评级； 2、成立时间不足 1 年的平台不予评级； 3、月度内出现重大风控问题
16、并无法解决的平台不予评级； 4、评级小组通过各种渠道无法获取相关数据的平台不予评级。 备注：本次评级选用 2015 年 2-4 月份各 P2P 平台的平均数据。评级对象的筛选原则主要通过定量 标准，按照评级小组对问题（平台跑路、提现困难、融资诈骗等）平台的数据进行分析，从而完善评 级模型的实效性。 4.3 评级评级模型的数据筛选模型的数据筛选 综合理财魔方的大数据分析能力，中财中国互联网经济研究院在金融研究领域的理论和统计分析 专长，以及易观智库在互联网金融行业积累的研究成果，在本次评级过程中，一共监控了 103 个数据 指标，根据指标分类筛选将数据分成平台规模、运营保障、透明度、背景保障及
17、IT 安全 5 个维度共 63 个数据指标（详见附录 2） 。 评级小组运用 PCA （Principal Component Analysis， 主成分分析法） 及 AHP （Analytic Hierarchy Process， 层次分析法）分析方法将所获取的数据进行分析，最终按照指标参数输出权重选出 28 个重要指标进行 评级。各指标下细分指标，如下图所示： 表表 4-1 P2P 网贷平台评级数据指标体系网贷平台评级数据指标体系 一级指标一级指标 二级指标二级指标 三级指标三级指标 平台综合风险平台综合风险 A A 平台规模平台规模 B1B1 成交量 C1 中国 P2P 网贷平台风险评级
18、报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 11 投资人数 C2 借款人数 C3 借款标数 C4 累计还款金额 C5 注册资金 C6 人均借款金额 C7 人均投资金额 C8 投资借款人标数 C9 运营保障运营保障 B2B2 前十大借款人待还金额占比 D1 运营时间 D2 未来 60 天还款金额 D3 资金杠杆 D4 平台总行业投资风险值 D5 透明度透明度 B3B3 信息透明度 E1 媒体曝光量 E2 背景保障背景保障 B4B4 股东注册资本 F1 托管类型 F2 担保类型 F3 风险准备金 F4 ITIT 安全安全 B5B5 曾出现信息安全漏洞数量 G1 曾出现
19、安全漏洞危害程度、影响范围 G2 曾出现漏洞的应急响应情况 G3 是否使用 https、是否强制使用 G4 登录认证，验证码机制，找回密码机制是否健全 G5 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 12 是否启用 CSRF Token，是否能防止反射型注入攻击 G6 是否能正确过滤 XSS 攻击 G7 是否能拦截 SQL 注入等数据库攻击 G8 网站语言，代码框架 G9 服务器所在 G10 系统后台是否对外公开可以访问，靠密码保护 G11 来源：理财魔方、中财中国互联网经济研究院、易观智库 2015 其中，IT 安全指标由三方委托
20、独立机构北京长亭科技有限公司对于参与评级的 P2P 平台进行 IT 安全指标的量化评价。评价内容包括但不仅限于历史信息安全漏洞测试、历史信息安全漏洞危害程 度评价、 历史信息安全漏洞应急响应速度测试、 用户信息获取测试、 平台后台是否可公开访问测试等。 4.4 评级项目现有问题评级项目现有问题 在此次 P2P 网贷平台评级过程中，三方在立场、方案设计、模型建设等方面都进行了深入的探讨 和研究，尽最大的努力保证整个评级结果的客观、公正以及准确，但是仍存在部分问题无法避免。 4.4.1 数据的来源以及统计口径问题数据的来源以及统计口径问题 此次 P2P 网贷平台评级数据来源均是采用搜索引擎在各平台
21、官方网站抓取，对于网站抓取不到的 数据无法进行分析。另外，自动抓取可能会出现部分平台的数据无法获得的情况，对于这种情况，三 方会采取数据征询的方式向企业直接征询相关数据，然后对平台提供的数据进行交叉验证，尽量确保 数据的准确性，但其中仍会存在不够准确的现象，对于评级结果可能会有一定影响。 另一方面，针对相同的数据指标，各家平台可能会存在统计口径不一致的情况，或相同数据在统 计上存在偏离，数据分析过程中可能会出现一定程度的偏差。 4.4.2 问题平台的数据库完善问题问题平台的数据库完善问题 由于项目组成立时间为 2015 年 2 月份，问题平台数据的收集仍不全面。2015 年之前的问题平台 数据
22、分析存在缺失， 可能对于整体的数据指标监测存在一定的影响， 在剔除高风险平台时会出现缺漏， 日后随着问题平台数据库的完善，影响将逐渐降低。 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 13 5 P2P 网贷网贷平台评级结果平台评级结果展示展示 此次网贷平台评级过程中，按照评级对象的筛选原则，筛选出月度交易量及平台参与人数排名前 100 的平台进行评级，根据评级模型得出评级排名前 30 家的平台。具体评级结果如下： 表表 5-1 前前 30 家家 P2P 平台评级结果平台评级结果 排名排名 平台名称平台名称 评级评级 排名排名 平台名称
23、平台名称 评级评级 1 陆金所 16 爱投资 2 拍拍贷 17 投哪网 3 人人贷 18 金融工场 4 红岭创投 19 爱钱进 5 积木盒子 20 团贷网 6 你我贷 21 前海理想金融 7 宜人贷 22 金联储 8 翼龙贷 23 小牛在线 9 融通资产 24 温商贷 10 诺诺镑客 25 易贷网 11 人人聚财 26 91 旺财 12 有利网 27 658 金融网 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 14 13 365 易贷 28 鑫合汇 14 微贷网 29 银湖网 15 e 租宝 30 融易融 来源：理财魔方、中财中国互联
24、网经济研究院、易观智库 2015 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 15 6 4 月份数据月份数据监测监测说明说明 在 4 月份的 P2P 网贷平台评级过程中，根据筛选原则从 200 余家 P2P 平台中，选取了月度交易量 排名前 100 的 P2P 平台进行评级， 同时将排名前 30 平台的相关数据与这 100 家平台的数据进行对比分 析。 图图 6-1 P2P 平台平均收益率占比分布平台平均收益率占比分布 统计的 100 家 P2P 平台平均收益率为 14.6%，其中占比量最大的为 10%-15%利率范围区间，达到 42
25、%，收益率范围在 15%-20%之间的份额达到 36%； TOP 30 平台中，收益率在 20%以上的为 0，收益 率范围在 10%-15%的平台数量最多，达到 60%。经统计 TOP30 平台的平均收益率为 12.8%。 9.0% 0.0% 36.0% 20.0% 42.0% 60.0% 13.0% 20.0% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 交易规模前100平均收益率分布TOP30平均收益率分布 P2P平台平均收益率占比分布 20% 15%10000 500015万5 0.8。 在取得主成分及其对应的特征值之后，利用主成分与原变量的线性相关关系，计算每个主成分的 得分，并以
26、特征值为权重将这些主成分进行加权求和。由此可以算出每个样本对应的总得分。 用 PCA 方法计算二级指标过程： 以规模指标为例，根据 PCA 的算法要求，对每一个变量进行标准化处理以消除数据量纲；观察主 成分中的提供前 80%信息的主成分个数，用这几个主成分对应的特征值和得分向量相乘并求和，计算 每个平台的规模主成分得分；观察主成分的分值，决定是否需要取负数调整（例如，红岭创投无疑是 规模最大的 P2P 平台，但是利用 PCA 计算的得分却是最小的，这时就需要人为调整所有规模得分的符 号） 。同样也可以计算风险指标、透明度指标、抗风险指标以及 IT 风险指标。需要注意的是，由于风 险类指标与平台
27、推荐指数负相关，因此在计算出风险指标之后，需要对其取负数处理。 用 PCA 方法计算二级指标过程： 在计算出四个二级指标后，继续使用 PCA 方法，计算出总的平台安全指数，指数数值越大，说明 相应平台越值得推荐。 2、 AHP 模型 （a）建立层次结构：其中 A 为综合评价指标，B1、B2、B3、B4 为系统层，第三层 C、D、E、F 为决策层。 （b）构造相关性判断矩阵：采用 5 级指标法判断指标之间的相关重要程度，具体说明引用如下： 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 25 （c）计算出相关性判断矩阵的最大的特征值，将最大
28、的特征值进行归一化处理后得到的向量的各 值即为因素在该层的权重。用该方法可以得出 C1C9 指标对 B1 的权重，D1D9 指标对 B2 的权重，E1 和 E2 指标对 B3 的权重，F1F4 指标的权重对 B4 的权重；继续用该方法算出 B1B4 对 A 的权重，得到 A 的综合得分。 （d）得到权重后，需要对得到的权重进行一致性检验，计算最大的特征值， CI = ( n)/(n 1)，CR = CI/RI，RI为随机一致性指标，若CR 0.1，则通过平稳一致性检 验，认为判断矩阵具有满意的一致性，若 0.1 CR 1，则认为判断矩阵具有可以接受的一致性。 （e）由于 C、D、E、F 的数据
29、的量纲不同，所以在计算得分的时需要进行标准化消除量纲的影响。 如果对于次级指标对于上级指标的影响是反向的，将该次级指标取负数。 3、 PCA&AHP 结果结合 将 PCA 方法得到的平台安全指数和 AHP 方法得到的平台推荐指数都归一化到 0-10 之间， 并将其相 加，由此得到综合的平台安全指数，指数越大，平台越安全。 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 26 9 版权声明版权声明 2015 本报告包含的所有内容（包括但不限于文本、数据、图片、图标、LOGO、创意等）的所有权归属 理财魔方、中财中国互联网经济研究院及易观智库
30、三方共有，研究模型知识产权归理财魔方拥有，数 据归理财魔方及易观智库共同拥有，受中国及国际版权法的保护。对本报告上所有内容的复制（意指 收集、组合和重新组合） ，本公司享有排他权并受中国及国际版权法的保护。对本报告上述内容的任何 其他使用，包括修改、发布、转发、再版、交易、演示等行为将被严格禁止。 理财魔方对报告中他人的知识产权负责。 本报告有关版权问题适用中华人民共和国法律。三方保留随时解释和更改上述免责事由及条款的 权利。 中国 P2P 网贷平台风险评级报告 2015 年 4 月 理财魔方 央财中国互联网经济研究院 易观智库 27 关于我们 易观智库 Analysys 易观智库是中国卓越的
31、互联网大数据产品和分析公司。 通过大数据的产品、 工具和分析， 助力企业在线业务的成长。Analysys 易观智库常年为互联网企业、品牌企业、投资机构、政府等，提 供可信、可靠、有效的数据产品和服务，已成为其了解市场、提升创新力和决策力的首选服务商。 理财魔方 理财魔方是中国首家综合智能资管平台，致力于为普通消费者提供专业的金融资产管理解决方 案。以云计算、数据挖掘与智能算法为驱动，向广大的理财和金融消费人群提供全网理财产品的数据 与排行、可量化的风险评估、收益追踪、理财规划等服务。理财魔方的金融产品监控系统目前实时监 控着 2,728 家金融平台和 562,216 只理财产品数据，包含的产品
32、信息有宝宝类、P2P、基金、银行理 财、信托。 中财中国互联网经济研究院 中国互联网经济研究院是中央财经大学直属科研机构，同时也是电子商务交易技术国家工程实 验室成员单位互联网经济与金融研究中心，还是北京市教育委员会和北京市哲学社会科学规划办公 室批准成立的北京市哲学社会科学重点研究基地首都互联网经济发展研究基地。 研究院自成立以来， 参与实施了国家社科基金重大项目、教育部重大攻关项目等多个国家级课题研究项目，在互联网金融 领域积累了深厚的研究基础。 官方网址： 电子邮件： 官方网址：http:/ 联系电话：010-62289263 官方网址： 客服电话：4006-515-715 电子邮件：