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看懂暴雷平臺異常數據,降低網貸投資踩雷概率金融

原創 2017-07-03 11:52
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導讀

圖4 問題平臺2016年春節前(暴雷前兩個月)的每日待收投資人數 對比問題平臺和正常平臺的數據,圖3 運營相同業務的某平臺2016年春節前的每日待收投資人數 下圖4為問題平臺在春節前每日待收投資人數的柱狀圖,筆者通過分析問題平臺的數據。

平臺暴雷的內在邏輯一:企業融資需求與投資人風險偏好的時期不匹配,導致平臺在年底資金鏈斷裂。

如何在平臺出事前及時預警,一直是網貸行業投資人和第三方研究的課題之一。筆者認為,通過平臺的數據并結合其他資料可以較為正確地預測平臺的運營情況。而在平臺暴雷前,會有一定量的異常數據折射出平臺的深層次問題。原因有二:

1、平臺的數據尤其是資金流情況直接決定了平臺的生死。無論平臺的業務是否真實,風控是否嚴謹,如果平臺的資金流出現了大問題,平臺暴雷幾乎是無法避免的。因此,透徹研究數據特別是資金流數據是避免踩雷的最有效辦法。

2、相較于其他資料,平臺的數據更為直觀、量化和易于判斷。背景、輿論和風控等其他資料多用定性分析,而平臺的數據可以定量分析,并且以數據制成的圖表呈現更加一目了然。

本文中,筆者通過分析問題平臺的數據,結合平臺所處環境,解讀其與平臺暴雷的內在聯系。文中選用的數據來自于平臺與第三方機構的對接數據。筆者分析的問題平臺信息如下:該平臺位于上海,網貸業務經營2年3個月,于2017年1月暴雷。其主營產品是票據抵押和供應鏈金融。由于其運營時間較長,投資人數較多,因此具有一定的參考價值。

平臺暴雷的直接原因

從資金流的角度分析,平臺的運營主要受到了長期資金凈流出的影響。從下圖1可以看出,在平臺出問題前的一個月里,資金流幾乎保持穩定的凈流出狀態。因此,資金大幅流出和待還余額大幅下降是平臺出問題的直接原因。

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圖1 平臺暴雷前一個月的資金流

但是,筆者認為,通過數據挖掘可以發現在資金凈流出表象之下更深層次的內在邏輯。

平臺暴雷的內在邏輯一:企業融資需求與投資人風險偏好的時期不匹配,導致平臺在年底資金鏈斷裂。

每年入冬是實體企業歸還賬款最集中的時期,因此每年11月后正是銀行業(包括網貸)中所謂的企業貸或供應鏈金融最為繁忙的時期。近兩年,由于實體經濟較為低迷,追求優質貸款的銀行對企業信用貸保持謹慎態度,信貸額度逐年遞減,所以很多企業貸款都轉向了互金、信托和債券等。

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圖2 平臺暴雷前兩個月的新增借款/待收金額

圖2為平臺每日新增借款和待收金額的柱狀圖。可以看出在2016年12月份,平臺的新增借款創歷史新高,單日發標金額從平均150萬激增數倍,最高達550萬。如此夸張的漲幅和前述企業貸款的巨大需求存在一定聯系。

但在11月份后,由于臨近年底、節日開銷等各方面的原因,網貸行業的廣大投資人也需要資金回籠,繼而投資欲望開始不斷降低。由圖2中紅色方框和箭頭可以看出,12月份中旬的新增借款波峰在一個周期后轉化為待收金額波峰。可是由于投資人的投資欲望較低,并沒有足夠的投資資金接盤,最終導致平臺的資金鏈斷裂。

平臺暴雷的內在邏輯二:平臺在出問題前垂死掙扎放羊毛單的行為是飲鴆止渴,拖延卻不能避免死亡。

如前所述,考慮到投資人在年前傾向于撤資的行為,通常,網貸平臺會采取提前加息、舉辦活動等方式吸引老投資人續投或新投資人投資。部分平臺也會通過錯配期限等方式防止投資者流失。因此,十一月份至春節前這段時間,平臺待收投資人數反而有所上升甚至產生大的波動也是正常的。

以運營相同業務的某大型平臺為例,下圖3為其在2016年十一月份至春節前每日待收投資人數的條形圖。從圖中可以看出,該平臺的待收投資人數有一定的波動,但是波動幅度較小,且在波動后保持相對穩定且小幅上升的趨勢。觀察此類業務的正常平臺,在同時期的待收投資人數都有相似規律。

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圖3 運營相同業務的某平臺2016年春節前的每日待收投資人數

下圖4為問題平臺在春節前每日待收投資人數的柱狀圖。可知在2016年11月~ 2017年1月期間,平臺的待收投資人數先是從谷底的200人躍升至波峰的5000人,漲幅高達25倍,在維持了一個月左右的時間后開始不斷下滑,在暴雷當天已經不到3000人。

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圖4 問題平臺2016年春節前(暴雷前兩個月)的每日待收投資人數

對比問題平臺和正常平臺的數據,可以發現:在同一時期,問題平臺待收投資人數的變化規律違背了一般規律。主要體現在兩點:第一點,初期待收投資人數增長過快;第二點,待收投資人數在增長后并不能保持穩定,而是持續下滑。

事實上,平臺的待收投資人數在短期內大幅增加,并不是因為投資人青睞平臺的優質資產,而是由于平臺放出了假風投的消息和短期高收益羊毛單。很多投資人可能會比較疑惑,為什么運營兩年有余的老平臺要采用這種方式來吸引投資。筆者認為,主要是因為平臺前期壞賬等原因使之資金鏈及其緊張,加之其早已負面纏身,因而中長期投資期限產品已經不能吸引投資人。最終導致平臺不得不采用天標、羊毛單和假利好消息來維持資金鏈。這也是很多平臺在暴雷前的常用續命手法。

總之,通過前面的分析可以得出如下結論:

1、在研究平臺數據時,要結合平臺主營產品的特點、時間因素和投資人投資心理等背景信息進行合理分析。

2、通過對比同類的運營良好的平臺和歷史規律,問題平臺在暴雷前的數據會呈現異常波動。

3、平臺在敏感時期,如無合理原因而大量發行短期產品、高收益羊毛單亦或是已經負面消息纏身,且數據表明其人氣下降較快,不能維持長期的運營。那么投資人就要考慮撤資以避免踩雷。

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