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P2P借贷利率,动辄数倍于基准利率,今年一季度达到21.98%,而银行贷款利率五年以上的也不过6.55%。高利贷盛行,P2P借贷不过是种高利贷的新的借贷形式,只是应用了互联网,但高利贷依旧是高利贷,它的出现与社会的资本 ...
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P2P借贷风险如何?这不在于借贷平台怎么样,而是在于借贷者怎么样,高额的利率是否能够偿付得起。整体上借贷者是否能够保证偿付安全,还是在于它们自身的利润水平,这些借贷者的利润水平,又与整个经济大环境密切相关。经济大环境,究竟如何?向好还是向坏?这才是衡量风险的重点,否则危机来了,雷曼这样的公司都不保险。中小银行也不会保险,那么这些借贷的中小企业,会保险吗?据我所知,还不上钱跳楼自杀或者“失踪”的企业主,各地都有。而借钱图高利的借款人,一夜梦碎。
那么什么P2P的借贷平台怎么会保险呢?那些借贷濒临破产的公司,利滚利,拆东墙补西墙,如何会保险?倘若只说技术方面的风险,那么借贷平台主要就是征信体系的问题,是否保证借贷者足够的信用,大数据或许能帮上点忙,而京东或阿里巴巴这样的电商巨头具有天然的优势。
但话又说回来,大数据就可靠么?就能保证了信用吗?当危机到来“市场失灵”的时候,以往良好信用的客户都会纷纷违约,无力还贷。大数据本身对抗不了经济周期性的危机。在危机发生之前积累的大数据,对于危机本身没有任何预见作用。
美国有个著名的长期资本管理公司(LTCM),其创始人是债务套利之父梅里韦瑟,他邀请了诺贝尔经济学奖获得者默顿和舒尔茨加盟团队,用一套精密的期权定价公式来衡量未来的收益率,进行资本套利,而且非常精准地预见了短期市场的状况,大受追捧。然而其数据来源并不能有效涵盖经济危机时期,因此到了危机袭来的时候,昔日精密的算法持续地扩大了该公司的亏损,终于陷入破产境地。这个案例告诉我们,不要迷信征信系统,也不要迷信大数据——LTCM是典型的大数据应用金融建构模型的案例,它只能作为一个参考,而金融本身本来就带有着相当大的不确定性,包括个人的信用,都是不确定的。风险总是集中袭来的。社会系统本身出问题的时候,大数据和完备信用基础上的互联网金融,绝不会幸免。知大势是非常重要的,一般来说,成功的金融家,本身就是战略家,社会的思想领袖。
P2P借贷安全不安全,只是个概率问题,当然体量越大,越可能“大到不能倒”。再完善的征信系统,实际都不能准确反映借贷者的用资方向。借贷者可以包装得资本需求安全些,而且保持良好的信用记录。只是它实际真正地将钱用到了哪里,而如何弄到了回馈的现金流,这是借贷平台能管的么?是不能的。新疆喀什的地下金融市场里,充斥了毒品的交易,而各方都拿着内地居民高息借出的钱款,组建自己的卫队,维护自己借款人的正义,这些内地居民会知道他们的理财产品怎么弄到了这里来?
再如传销网络,在击鼓传花没传到最后一个傻瓜之前,它的整个系统是不是都“信用良好”?当然是的。包括那些搞“庞氏骗局”的非法融资者,利润没那么高,却许以高利,最终难以为继,卷款跑路的也不在少数。因此当你看到那些高额利率的P2P广告,或者年化收益率动辄就数倍于基准利率的诱人产品,还是要长点脑子——究竟什么才可以暴利?背后会有什么?哪怕它信用良好?这要求投资者不要太利欲熏心罢了。小米官网之外的号称699的红米基本是假货,那么把你的资本定价那么高叫你出借的,这算是什么东东?P2P借贷依旧需要规范,它固然是直接融资的大方向,但还是要防止过热,加强监管。
来自本人原创博客 互联网战略评论
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