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P2P行業資金端的7大變化:資金流向哪些平臺

2019-6-28 03:39| 查看: 13074| 評論: 10|原作者: 陳曉俊|來自: 網貸之家

摘要: 網貸之家經過數據分析發現行業資金端的7大變化:1、平臺資金流出仍在持續,但是大平臺資金流表現要明顯好于中小平臺;2、資金端新用戶參與數量減少;3、存量用戶數有所減少,但是下降速度并不快;4、多數平臺人均待收金額上升;5、平臺出借人TOP10資金占比略有下降;6、出借人余額超過20萬元的金額占比總體超過60%,但是部分平臺數值略有下降;7、平臺發力助貸業務,機構資金入場。

摘要

本文的主要分析對象為p2p網貸平臺的資金端,作為P2P網貸的一端,其重要程度毋庸置疑。2018年年中的雷潮爆發,其中一個重要的原因即為平臺資金大量流出導致發生流動性危機。經過數據分析發現行業資金端的7大變化

1、平臺資金流出仍在持續,但是大平臺資金流表現要明顯好于中小平臺

2、資金端新用戶參與數量減少

3、存量用戶數有所減少,但是下降速度并不快;

4、多數平臺人均待收金額上升;

5、平臺出借人TOP10資金占比略有下降;

6、出借人余額超過20萬元的金額占比總體超過60%,但是部分平臺數值略有下降;

7、平臺發力助貸業務,機構資金入場

說明

選取中國互金協會披露運營數據的平臺為分析樣本(下文特別說明數據源除外),剔除問題平臺及數據不完整的平臺,樣本平臺共計82家,5月底累計待收金額達到5500億元,約占同期行業待收比例的78.6%,總體可以反映出行業現狀

一、資金流:大平臺資金流狀況更好

我們以貸款余額30億元為界,將平臺劃分為大平臺和中小平臺兩大類,以反映大平臺和中小平臺資金流向狀況的區別。根據平臺公開披露的月度貸款余額數據,通過計算相鄰2月的差值得出當月平臺的資金流情況,再用該數值除以上月底的貸款余額可以得出平臺凈流入(出)的比例。

通過計算結果可以發現,如圖1所示,從2018年初至2019年5月,在行業資金整體流入階段,大平臺資金流入比例要大于中小平臺資金流入比例;而在行業資金整體流出階段,大平臺資金流出比例要小于中小平臺資金流出比例,這也就可以得出大平臺資金流入比例狀況要顯著好于小平臺資金流情況的結果,而這也就更加劇了行業“馬太效應”的產生。

二、新出借人數:新戶數量減少

根據樣本平臺披露的累計出借人數,我們可以通過計算相鄰2月的差值得出樣本平臺的新戶數量。由于無法知道新戶跨平臺的重合度情況,因此我們在對樣本平臺每月的新戶進行累計求和時,使用新戶出借次數的指標

根據計算的結果,如圖2所示,我們可以發現2018年3月樣本平臺的新戶出借次數達到499436次,2019年4月樣本平臺的新戶出借次數下降至118493次,下降幅度超過70%。從數據下降的時間點可以看出,主要為2018年6月、2018年7月、2018年8月和2019年4月這四個時間點,而這四個時間點正好為行業風險事件爆發的集中時期,說明風險事件對新戶入場的信心造成了較大的影響,對于各大平臺來說新客獲取難度增加。

三、當前出借人數:未見大幅下降,同比下降10%

當前出借人數是指截至統計時點仍存在待收借款的出借人總數,因此通過計算平臺當期出借人數的差值,可以體現該平臺的人氣變化情況。通過求和樣本平臺當前出借人數(非去重),計算結果如圖3所示,可以發現樣本平臺累計當前出借人數自2018年6月起呈現逐步下滑的走勢。

雖然樣本平臺反映的行業總體呈現出借人數量流出的情況,但是仍有部分頭部平臺的當前出借人數呈現增長的態勢。出現這一現象的平臺總結如下幾點原因:平臺出借人粘性強;平臺發布利好消息產生積極影響;平臺背景實力強,出借人信任度高。

表1展示了截至5月底TOP20平臺的當前出借人數量:

四、人均待收金額:多數平臺為近一年多高位

上文提及平臺當前出借人數,我們可以通過平臺貸款余額與當前出借人數的比值得到平臺的人均待收金額,時間范圍從2018年1月至2019年5月,共計17個月的數值,通過計算公式得出平臺2019年5月人均待收金額的分位數值。

公式:2019年5月人均待收金額的分位數值=100%-(MAX-5月當期值)/(MAX-MIN)

說明: MAX表示17個月內人均待收金額最大值,MIN表示17個月內人均待收金額最小值。分為數值表示該月人均待收在17個月內所處的位置,若結果為100%,則表示2019年5月人均待收金額為這17個月內的最大值。相反若計算結果為0%,則表示2019年5月人均待收金額為這17個月的內的最小值。

通過計算結果,如圖4所示,82家樣本平臺中有53家平臺的人均待收金額的分位數值為高于50%,其中包括41家平臺的人均待收金額分位數值高于80%,更有22家為100%。這多組數據也表明樣本平臺中多數平臺的人均待收金額居于17個月的高位。

五、資金端分散度:半數平臺TOP10資金占比略有下降

資金端的分散度情況一般通過計算平臺TOP1、TOP10出借人待收占比數值高低得出平臺的分散度狀況。通過對樣本平臺的TOP1、TOP10待收占比數值進行待收金額加權處理(不考慮助貸資金因素),得到行業TOP1、TOP10出借人待收占比情況,如圖5所示,可以發現行業的TOP1出借人待收占比總體呈現持平而TOP10出借人待收占比總體呈現小幅度下降的走勢,這組數據也可以反映行業的資金端略有分散。

但需要注意的是,我們對樣本平臺個例進行分析,發現并非多數平臺的資金端同樣趨于分散,趨于分散和趨于集中的平臺數量約各占50%,之所以行業更趨于分散的主要原因在于出借人更多涌入頭部大平臺,導致這些平臺多趨于分散,此外這些平臺的待收較大,因此行業總體趨于分散的事實。

六、出借人余額:小部分平臺超20萬元占比值出現下降

4月初網傳大量有關網貸平臺備案試點的相關內容,其中有一條提及單一平臺自然人待收金額不超過20萬元的要求。目前,相比4月初經過了2月時間,我們再選取規模大中小的樣本平臺進行出借人余額測試,測試樣本為發布散標或者資金端期限資產端端期限一致的平臺,分別為陸金服小贏網金、鳳凰金融、道口貸、布谷農場、金投行鵬金所嘉石榴、廣州e貸和杉易貸共計10家平臺,數據源為接口API數據。測試結果如表2所示,可以發現樣本平臺占比數值有增、有減,總體變化不大,出借人余額超過20萬元的金額占比總體超過60%,不過我們發現涉及金額占比較大的主要原因在于受部分大額資金的影響較大,出借人余額超過20萬元的出借人數占比不超過20%。目前占比數值仍然較大,相信出借人余額下降將是一個持續緩慢的過程, 或許將導致平臺外接機構資金的比重出現上升。

七、出借資金:機構資金入場

近一年多時間,隨著網貸行業景氣度下降,平臺資金不斷流出,獲新成本高企更加使得網貸平臺盈利難度大幅度增加。此外,疊加監管“三降”的要求,平臺發標規模減少,為了維持剩余資產和資金能夠正常匹配,不少網貸機構開始紛紛發力助貸業務,資金募集從個人轉向機構。相比于個人資金,機構資金最大的優勢在行業風險事件爆發的階段,增大機構資金的比重可以減少對于平臺的沖擊,保證資金的穩定性

如下表3所示,通過整理上市公司的公開資料信息,展示了4家互金上市企業的機構資金占比情況。我們可以看到拍拍貸從2017年開始機構資金每季度占比呈現上升態勢,從2017年Q3機構資金占比的9.4%上升至2019年Q1機構資金占比達到30.9%。小贏科技、微貸網和51信用卡均外接了一定額度的資金機構。

總結

過去一年半時間,行業資金端的確發生了不小的變化,出借人數量減少、資金從流入轉向持續流出,這其中既有行業風險事件頻發導致個人出借人恐慌性出逃的因素,又有監管控制規模使得資金流出的因素。在這背景下,我們可以看到,不少平臺主動求變,開始發力助貸業務,從募集個人資金轉向機構資金,或許個人資金的比例下降而機構資金的比例上升將是未來資金端發展的趨勢。


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