網貸逾期成績單驚艷背后真相：多樣化統計口徑有待統一金融
統一逾期率統計口徑有助于為投資者衡量平臺間差異化風控水平提供有效的評判依據。
統一逾期率統計口徑有助于為投資者衡量平臺間差異化風控水平提供有效的評判依據。從而促使網貸平臺聚焦資產質量，推動行業的良性競爭。逾期率作為評估網貸平臺運營狀況、風控水平、資產質量的核心指標，一定程度上關系到投資用戶的資金安全及投資收益。自2016年10月中國互金協會發布的《互聯網金融信息披露個體網絡借貸》標準中，將逾期金額、項目逾期率、金額逾期率等指標列入網貸平臺強制性披露內容起，此前網貸行業中諱莫如深的逾期率已不再是“不能說的秘密”。嘉銀新金融研究院通過解構目前網貸平臺逾期率背后的統計邏輯，探討統一逾期率統計口徑對于行業發展的重要作用。
目前網貸行業逾期率現表現過于“驚艷”
根據中國互聯網金融協會登記披露服務平臺中數據，截至2017年7月24日，有34家機構對平臺逾期率數據進行了披露。嘉銀新金融研究院統計發現，如圖1，共有16家平臺公布的金額逾期率為0，接近公布平臺數量的一半；金額逾期率0%~1%的有7家平臺；1%~2%的有3家平臺，有8家平臺金額逾期率在2%以上；金額逾期率最高的數值為9.39%。
這樣的逾期率數據表現相較于傳統金融機構，將處于怎樣的水平？嘉銀新金融研究院通過梳理上市銀行、銀行信用卡中心、消費金融等機構的逾期情況，為客觀評估目前網貸平臺的逾期率數據提供參考對象。
上市銀行
根據年報顯示，2016年五家國有大行（工商銀行(601398,股吧)、農業銀行(601288,股吧)、中國銀行(601988,股吧)、建設銀行(601939,股吧)、交通銀行(601328,股吧)）的平均逾期貸款占比為2.31%，比2015年末下降0.13 個百分點。
選取25家已在A股上市的銀行進行統計，如圖2，沒有一家銀行的逾期率在1%以下，19家銀行的逾期率超過2%。
信用卡
根據央行《2017年第一季度支付體系運行總體情況》數據顯示，截至第一季信用卡逾期半年未償信貸總額604.70億元，環比增長12.89%，占信用卡應償信貸余額的1.50%，占比較上季度末上升0.10個百分點。
消費金融公司
從銀監會公布的數據來看，持牌消費金融公司的不良率上升速度較快，見圖3，在2016年第三季度已經達到4.11%；京東2016年1月26日發行的ABS顯示，2017年1月26日至2月26日期間，白條的逾期率達到6.7%。(數據來源：第一消費金融)
“優異”的逾期數據背后的統計邏輯
通過與上市銀行、信用卡、消費金融公司等機構的橫向對比可以發現，根據目前中國互聯網金融協會登記披露服務平臺中所公布的34家網貸平臺的逾期率情況，已經全面優異于去年五大國有銀行的平均逾期率和銀行信用卡半年以上的逾期率水平。
網貸P2P作為傳統金融的補充，主要服務人群為無法在正規金融機構獲得服務的次級客群，網貸平臺究竟是通過怎樣的方式將逾期率“控制”在這樣極低的范圍內，逾期率數據統計背后的邏輯又是怎樣的？嘉銀新金融研究院觀察發現，主要有以下幾個原因：
一、金融風險的滯后性
首先，網貸行業的金融風險具有一定的滯后性，逾期是在貸款到期后才會發生的，換言之，所有未到期的債權均不會計入逾期。網貸行業在近兩年迎來了成交量的爆發式增長，不少長周期（1年至3年）的貸款計入了平臺的待償余額中，在這些長周期貸款到期之前，此類資產不論優劣，均不會出現逾期；另外，在確定逾期金額上，網貸平臺對于借款人出現的逾期行為，存在不把當期應還金額與未到期的借款金額一并算作逾期的情況，這樣的計算方式無形中掩蓋了其當前的逾期風險，事實上，一旦借款人產生了逾期行為，其未到期的借款出現逾期的概率大幅上升，應當在逾期率數據上有所反映。
因而，觀察行業風控水平的變化，需要通過更長周期的視角，待債權風險充分暴露后，逾期率數據才能更具有價值。
二、統計口徑的各異性
第二，源于目前行業對于所披露的逾期率數據缺乏統一的統計口徑，所以各家平臺均根據自身的業務特征使用有利于平臺的統計方式，使得同樣的數字背后卻是不同的統計邏輯。一般是通過以下幾種不同的統計標準進行計算的：
1、拉長逾期期限
按字面理解，逾期一般是指貸款人在規定還款日未履行還款義務。根據2016年10月中國互聯網金融協會發布的《互聯網金融信息披露個體網絡借貸》標準的定義，"逾期"是指"借款人在借款合同約定的期限內(含合同約定的寬限期或展期后到期)未足額歸還本金或利息"。但究竟是在還款日后的第幾天開始將該貸款計入逾期，并沒有進行具體的規定，給平臺在統計逾期率時留下了可操作的空間。網貸平臺往往會根據自身業務的實際情況來調整寬限的期限。計入逾期所寬限的時限越長，所計算出的逾期率一定會越低。
2、做小分子
計算逾期率的公式是：逾期余額÷總待償余額，分子是逾期余額。要想使最終計算的結果趨向于零，可以在計算逾期金額時進行處理。上文提到的不將已逾期借款人的未到期貸款金額計入逾期、拉長逾期期限等方式均是起到了做小逾期余額的目的。此外，對于逾期金額是某個時間段還是歷史逾期總額、逾期后已經還上的金額是否計入等標準并沒有進行統一，同樣會造成逾期金額數值的變化。
3、做大分母
除了做小分子，在計算逾期率時，還可以通過做大分母來進行“控制”。按照目前銀行對逾期率的定義，已經清償的貸款不被算入逾期率的分母中。不過目前網貸平臺在統計時往往把逾期率的分母當做交易總額，在新增貸款額度爆發式增長、分母數值連持續擴大的現狀下，逾期金額被不斷稀釋。使得逾期率數值失去了其作為周期內回款情況判斷依據的作用。
4、利用回購、擔保機制
在隱性剛兌的壓力下，網貸平臺均會采用風險保證金、債權回購機制、引入第三方擔保等方式確保投資人的本金和收益。而在統計逾期率時，不少零逾期的產生，與平臺的這些保障手段有著密切的關系。常規情況下，平臺所產生的逾期及壞賬數據，是平臺已購買逾期債權或者用風險準備金等進行墊付之后的數據。只要平臺設置完善的處置逾期債權的流程，即使貸款方出現了逾期的情況，平臺憑借豐富的流動性補足方案進行覆蓋，就不會在逾期率數據中有所體現了。這也是出現零逾期平臺最主要的原因。
通過以上這些操作，網貸平臺在逾期率指標方面，實現了對于銀行和銀行信用卡機構風控能力的“超越”。眾多零逾期平臺的出現，使投資人無法通過逾期率指標判別網貸平臺資產的真實情況。
統計口徑統一利于行業良性競爭
逾期率可以作為反應平臺資產質量情況和風控水平的參考指標，明確逾期率統計口徑，有助于統一網貸平臺衡量標準，真實反映行業資產現狀，使投資人充分識別網貸行業風險。同時促使平臺更聚焦在資產質量的把控和風控體系的完善，加劇行業的良性競爭，進一步強化網貸平臺信息中介的定位，加快網貸行業去剛兌的進程。
從目前各地方網貸備案辦法來看，顯然監管層已經關注到了運營數據統計的規范問題。對于網絡借貸信息中介機構財務會計報告、業務經營情況均出臺了具體的披露要求：規定網貸平臺應當聘請會計師事務所對運營數據進行審計。不過尚無明確的細則對于審計要求進行界定，下一步仍需要地方監管部門出臺統一的統計口徑為審計機構提供指引。從而起到提高平臺運營數據真實度的作用，為投資人創建透明、公平的投資環境。
此外，投資人也需要更理性的看待逾期率，綜合考量平臺的各項動態運營數據，如盈利數據、業務變動情況、監管合規情況等多個方面信息，以全面判斷平臺風險的變動情況。
【來源： 零壹財經 】
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