一些大平台的坏账率只有零点几？我来谈些真相

凡是贷款类业务，不管是表内、表外，还是传统金融、互联网金融，坏账率都是一个无法回避的问题。但相比传统金融机构或者持牌的非银金融机构，P2P行业中的大多数平台还是在不断逃避这个话题，利用信息不对称为自己牟利。如果一个平台宣布他的真实坏账率超过15%，你还敢投吗?

P2P虽定义为信息中介，但作为互联网金融企业风险定价依旧是平台的生存关键，平台的盈利取决于贷款利率是否能覆盖坏账、运营成本和资金成本。所以，不要吐槽宜人贷D类用户40%的贷款利率过高，也不要吐槽一些日息一分的小贷公司，那是人家根据风险定价模型算出的利率，是经过信用风险、利润、经营成本、市场利率等因素综合度量之后的结果，具有合理性。

银行、信托、小贷、P2P的贷款利率差距很大，缘于其风险定价模型中变量值的不同，并遵循风险越高、贷款利率越高的原则，而我们行业大部分平台所声称的不良贷款率可以说是严违反常识，甚至自欺欺人的。

不少知名平台的贷款综合利率超过20%、30%，但其宣称的坏账率不到1%甚至为0%。面对资信较差的贷款人，却能创造比银行更低的坏账率甚至零坏账，这显然不可能。

一些排名靠前平台公布的逾期率或坏账率

可以看到，除了宜人贷、陆金所以外，其它的一些知名平台的逾期率或坏账率都很低，一方面是数据的真实性无法考证，另一方面是坏账率的计算方法不同。宜人贷作为上市企业较为诚实，坏账率的分母是一段时间内（2015全年）促成的借款，这个数字是被时间线锁定的，2016年新促成的借款不会加进去。否则的话，这个分母就会不断扩大，坏账率就会不断被稀释。有些平台如果将增量待收加入到分母，甚至用成交量当做分母，那算出来的坏账率自然很小，出现坏账率小于1%甚至接近0%的情况。

这些不可信的坏账率其实是平台利用信息不对称玩的数字游戏。

对于行业违约率的估算，KPMG风险中性定价模型有一定借鉴的意义。其核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者（就是只看收益率，不看风险大小），根据其定价原理，无风险资产的预期收益与不同等级风险资产的预期收益是相等的，即

P(1+r)+(1-P)(1+r)*θ=1+Rf

其中，P：非违约概率 r：利率 Rf：无风险利率 θ：回收率，拥有抵押物或高优先级的债券回收率较高。

概率P的取值范围为 [0,1]，所以θ是关于P的单调递增函数，即违约概率越小、回收率越高。

风险中性定价模型下，不同贷款利率下贷款违约率和回收率的关系

对于网贷行业，我则作出了贷款利率分别为15%、20%、25%、30%、40%和100%时的回收率——违约率图像，无风险利率使用的是1年期国债收益率2.8%。从图形上观察，如果贷款回收率为60%，那么宜人贷D类用户的违约概率为33%，即出现逾期、不按时还款的概率为三分之一。如果一些平台不到1%的坏账率属实，那么其违约率也应该极低甚至低于银行水平，贷款回收率应该在70%以上。而现实情况是，P2P面对的是较为下沉的借款人，回收率普遍较低，这就意味着将月息两分、三分的贷款坏账率控制在1%以下是不现实的。

不过，风险中性定价模型假设的预期收益率为同期限无风险利率，事实上我们行业大部分平台还在烧钱、亏损阶段。

如果将平台的盈利能力与这个函数结合可以发现，平台的盈利能力与贷款回收能力相关，贷款回收率低的平台容易出现亏损。

事实上，这个图像其实还蕴藏了其他信息：

第一，在贷款回收率相同的情况下，贷款利率高的平台违约率低；第二，平台违约率相同时，贷款利率越高的平台回收率越低；第三，函数斜率的变化是加速的，随着违约率的增加，贷款回收率将大幅下降；第四，抵押类业务的平台贷款回收率较高、违约率相对低，抗风险能力较强。

自去年互金协会对信息披露做出要求之后，行业的整体信息透明度的确有所上升，很多平台在网站上专门设置了”信息披露“的标签。但据我观察，目前平台披露的数据还是以”自夸“、“炫耀“为主，主要介绍平台的规模增长和获奖情况，并透露借款人、投资人年龄分布、星座分布、地域分布等对投资决策无用的信息（我是来投资的，不是来算命的），对坏账率、逾期率、平台营收、利润等核心运营数据避而不谈或者不好意思谈，就算提供了坏账率数据也基本没有参考意义。纵观行业的知名平台，目前仅上市的宜人贷可以服众（大家可以自行搜索宜人贷三季度信披报告），其展示的更多是财务报表和业务数据而不是投资者的星座分布。一些行业中的领军平台若是以上市为目标，就应该以身作则增加平台信息透明度，逐步改善行业整体的信息不对称，而不是单纯的应付投资者和监管者。

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