基于VAR的網(wǎng)貸利率影響因素實證研究

[摘要]隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展，網(wǎng)貸市場作為普惠金融的代表在多層次金融市場中的作用日益凸顯。為探究網(wǎng)貸市場與債券市場、股票市場以及銀行間同業(yè)拆借市場的關(guān)系，文章從行業(yè)角度，運(yùn)用VAR模型探究P2P網(wǎng)貸利率的動態(tài)影響路徑。實證研究結(jié)果表明，國債到期收益率、上證綜指漲跌幅、上海銀行間同業(yè)拆借利率與網(wǎng)貸利率間呈現(xiàn)出不盡相同的響應(yīng)機(jī)制。這種差異性對進(jìn)一步完善網(wǎng)絡(luò)借貸體系、提高資金配置效率有一定借鑒意義。

[關(guān)鍵詞]網(wǎng)貸利率，證券市場，上海銀行間同業(yè)拆借利率，向量自回歸（VAR）

[DOI]1013939/jcnkizgsc201714094

1引言

伴隨著普惠金融理念的不斷深化，閑置資金持有者逐漸形成多樣化的理財觀念，我國網(wǎng)絡(luò)借貸亦進(jìn)入蓬勃發(fā)展階段?；ヂ?lián)網(wǎng)金融與商業(yè)銀行在貸款方面的競爭不斷加強(qiáng)，網(wǎng)貸利率受銀行同業(yè)拆借利率的影響越來越多，同時伴隨著其規(guī)范發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)借貸市場也有望成為我國多層次金融市場中的一部分，將與證券市場的關(guān)系更加緊密。基于此，探究債券收益率、股票價格漲跌幅以及上海銀行間同業(yè)拆借利率對網(wǎng)貸利率的影響，反映當(dāng)前網(wǎng)貸市場的規(guī)范程度，對進(jìn)一步完善金融市場體系具有重要意義。

2文獻(xiàn)綜述

網(wǎng)貸利率是網(wǎng)貸市場中的重要指標(biāo)，如今已引起越來越多學(xué)者的重視。國外研究側(cè)重于從借款者角度分析網(wǎng)貸利率的影響因素，如Collier（2010）等人分析了融資方的融資金額、財務(wù)狀況等對融資利率的影響，[1]Duarte和 Siegel（2010）分析說明，在網(wǎng)絡(luò)借貸中三方無關(guān)聯(lián)的聯(lián)組借貸更利于獲得更低的借款利率。[2]

在我國，一些學(xué)者也結(jié)合我國的代表性網(wǎng)貸平臺對利率的影響因素進(jìn)行探討（常麗娟和馮蕾，2015[3]；莊雷、趙天驕、黃玲2015[4]）除此之外，對網(wǎng)貸利率的研究還包括如下方面：一方面，運(yùn)用GARCH模型等對其波動特征進(jìn)行分析（何啟志和彭明生，2016[5]；陳霄和葉德珠，2016[6]）；另一方面，一些學(xué)者分析了網(wǎng)貸利率的定價模式，如沈偉雄（2015）結(jié)合歐美的定價過程，指出我國以平臺為主導(dǎo)的定價模式難以體現(xiàn)資金的供求情況等。[7]

通過對現(xiàn)有文獻(xiàn)的整理發(fā)現(xiàn)，對網(wǎng)貸利率的探討多體現(xiàn)在微觀層面，缺乏從宏觀角度考慮利率市場化背景下網(wǎng)貸利率受金融市場的影響。因此，本文將結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，通過格蘭杰因果檢驗及脈沖響應(yīng)函數(shù)，分析一年期國債到期收益率、上海銀行間同業(yè)拆借利率以及上證綜指日漲幅對網(wǎng)貸利率的不同沖擊影響。

3實證研究

31變量選擇

在變量選擇方面，結(jié)合Wind平臺數(shù)據(jù)，以一年期國債到期收益率（bond）和上海銀行間同業(yè)拆借利率（bank）來反映當(dāng)前資金面的總體緊張程度，以上證綜指日漲幅（stock）代表股市價格的變動，并選取P2P利率指數(shù)（P2P）衡量網(wǎng)貸市場的收益率情況，所有變量均為日度數(shù)據(jù)，時間為2015年1月1日—2017年3月31日，刪除非交易日數(shù)據(jù)及殘缺的數(shù)據(jù)后，觀測值為454個。

32單位根與協(xié)整檢驗

對于獲得的時間序列數(shù)據(jù)，首先采用ADF方法對上述4個變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，如表 1所示，均為不平穩(wěn)序列，而一階差分后各變量ADF值均小于1%的臨界值，進(jìn)而滿足協(xié)整檢驗的條件。根據(jù)Johansen檢驗結(jié)果，四個變量間存在三個協(xié)整關(guān)系。

33Granger因果檢驗

結(jié)合表2顯示的檢驗結(jié)果，在我國金融市場逐漸完備的情況下，上海銀行間同業(yè)拆借利率作為較具有代表性的利率指標(biāo)，作用逐漸顯現(xiàn)出來。從借款期限來看，網(wǎng)貸市場與銀行間同業(yè)拆借市場屬于貨幣市場，同業(yè)拆借利率導(dǎo)致網(wǎng)貸利率的變化某種程度上說明了網(wǎng)貸市場的利率市場化趨勢；同時，銀行同業(yè)拆借利率包含大量金融信息，如反映市場的流動性等，會影響機(jī)構(gòu)投資者的市場預(yù)期，帶來股市的波動。除此之外，一年期國債到期收益率的變動會對銀行同業(yè)拆借利率造成影響，而證券市場對網(wǎng)貸市場的影響并不明顯。

34脈沖響應(yīng)函數(shù)

AR檢驗顯示所有根模的倒數(shù)均小于1，通過了模型的平穩(wěn)性檢驗，運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)來進(jìn)一步測試網(wǎng)貸利率對國債收益率、上海銀行間同業(yè)拆借利率以及上證綜指日漲幅沖擊的反應(yīng)，更深入地分析和解釋網(wǎng)貸利率的波動影響因素，結(jié)果如下圖所示。

首先，債券市場對網(wǎng)貸市場短期有負(fù)向作用，當(dāng)給一個國債收益率正的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，網(wǎng)貸利率負(fù)向響應(yīng)，于第2期達(dá)到最小值-003；自第6期開始呈正向作用，并于35期達(dá)到最大響應(yīng)值006，之后開始下降，但始終為正。結(jié)合實際情況，當(dāng)國債這類具有極低信用風(fēng)險的資產(chǎn)收益率增加時，由于在網(wǎng)貸市場中投資者面臨著借款者改變資金用途、進(jìn)行風(fēng)險投資等道德風(fēng)險，投資者傾向于在資產(chǎn)配置中增大國債的持有比重，小微經(jīng)濟(jì)體為了吸引更多有閑置資金的投資者選擇網(wǎng)貸市場會適當(dāng)提高貸款利率。

其次，上海銀行間同業(yè)拆借利率對網(wǎng)貸利率的影響長期為正，同業(yè)拆借利率是作為資金供求雙方的大型金融機(jī)構(gòu)直接協(xié)商確定，具有較大的靈活性，當(dāng)其上升時，一定程度上說明市場的流動性不足，小微經(jīng)濟(jì)體融資難度進(jìn)一步增加，需要更高的融資成本。

最后，一個標(biāo)準(zhǔn)單位的上證綜指日漲幅的沖擊對網(wǎng)貸利率的影響持續(xù)時間較短，為25期左右。當(dāng)股市發(fā)生波動時，一部分中小投資者基于信息不對稱的實際情況，可能轉(zhuǎn)向獲取固定收益的網(wǎng)貸市場，改變投資結(jié)構(gòu)，分散投資降低非系統(tǒng)性風(fēng)險；但在網(wǎng)貸市場現(xiàn)狀下，股市在如下方面仍有較明顯的優(yōu)勢，一方面，一些投資者對網(wǎng)貸市場資金的安全性存在懷疑態(tài)度，頻頻發(fā)生的跑路現(xiàn)象也進(jìn)一步加強(qiáng)了這種心理預(yù)期；另一方面，股市可以使投資者享受直接參與資本市場的滿足感?？傮w來看，股市的波動對網(wǎng)貸市場影響較小。

4結(jié)論

本文通過Granger檢驗與脈沖響應(yīng)函數(shù)發(fā)現(xiàn)，上海銀行間同業(yè)拆借利率對網(wǎng)貸利率有單向的因果關(guān)系，說明在互聯(lián)網(wǎng)金融整治下網(wǎng)貸市場日益規(guī)范；同時，基于替代效應(yīng)，網(wǎng)貸利率對國債到期收益率呈現(xiàn)出較大程度的正向響應(yīng)機(jī)制，對上證綜指日漲幅的響應(yīng)則不明顯。

該研究結(jié)果也為網(wǎng)貸市場的進(jìn)一步規(guī)范化帶來一些啟發(fā)。金融改革與監(jiān)管應(yīng)立足于促進(jìn)網(wǎng)貸行業(yè)的健康發(fā)展，提高網(wǎng)貸市場的資金配置效率，加快網(wǎng)貸行業(yè)的利率市場化進(jìn)程，在多層次金融市場的構(gòu)建過程中，這對我國利率市場化的推進(jìn)也具有重要意義。

參考文獻(xiàn)

[1]Collier B C，Hampshire RSending Mixed Signals： Multilevel Reputation Effects in Peer-to-Peer Lending Markets[C].ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work， 2010：197-206

[2]Jefferson Duarte， Stephan Siegel， Lance A Young Trust and Credit[C].AFA 2010 Atlanta Meetings Paper，2010

[3]常麗娟，馮蕾P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺下中小企業(yè)融資影響因素分析[J].商，2015（18）：169，190

[4]莊雷，趙天驕，黃玲小微企業(yè)網(wǎng)絡(luò)融資機(jī)制效率分析——基于“人人貸”的實證分析[J]貴州財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2015（5）：58-68

[5]何啟志，彭明生基于互聯(lián)網(wǎng)金融的網(wǎng)貸利率特征研究[J].金融研究，2016（10）：95-110

[6]陳霄，葉德珠中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸利率波動研究[J].國際金融研究，2016（1）：83-96

[7]沈偉雄國內(nèi)外P2P小額信貸利率定價模式比較研究[J].南方金融，2015（4）：85-89

[作者簡介]董卉寧（1995—），女，吉林長春人，吉林大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院金融系。