日薄西山還是方興未艾?LendingClub的困境與P2P的破局

2020-12-19 未央網

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Part 1 LendingClub財務及發展概況

1.1   財務數據

1.1.1 盈利指標

LendingClub是一家總部位於美國舊金山的P2P平臺,於2014年年末上市。近九年,LendingClub的盈利情況整理如下:

從營業收入與營業支出兩大主要指標來看,LendingClub的營收與成本呈現出整體上升的趨勢,尤其是在2016年以前兩者始終保持高速增長。但在2017年,LendingClub的營業收入與支出驟降,幾乎攔腰砍半,隨後於近幾年處於緩慢回升中。

令人咋舌的是,LendingClub的淨利潤與EBIT呈現出了強烈的對比——自2011年起,淨利潤幾乎始終處於零之下,這意味著該公司總體上保持著持續虧損的態勢;但其息稅前利潤卻始終高企。這說明LendingClub可能擁有著極不健康的資產結構,付息過多可能是連年虧損的重要原因之一。

從投資回報率來看,LendingClub的總資產收益率與淨資產收益率也極為慘澹,且不談收益多寡,僅僅關注其正負符號便可發現,總資產收益率與淨資產收益率大於零的情況也只是寥寥而已。

1.1.2 資本結構與償債指標

2011至2019年,LendingClub的資本結構及償債能力指標情況整理如下:

從資本結構及長期償債能力來看,LendingClub的資產負債率與產權比率雖有下降趨勢,但總體上始終處於高位,資產負債率均高於65%,最高時甚至接近100%,產權比率更是遠遠高於企業標準的產權比率50%。

從短期償債能力來看,LendingClub的EBIT利息保障倍數幾乎始終低於1,甚至出現負數的情況。要維持正常償債能力,利息保障倍數至少應大於1,可見該企業的償債安全性與穩定性極低。

1.1.3 現金流指標

2011至2019年,LendingClub的主要現金流指標整理如下:

由圖表可見,LendingClub的經營活動現金流較低,且以流出為主,投資活動現金流由流出轉為流入,籌資活動現金流從流入轉為流出,整體而言每年的現金淨增加額較低,且近年來始終為負,現金流整體情況存在較大風險。

1.2   發展趨勢

從稀釋每股收益來看,LendingClub連年虧損,為股東帶來了負向收益。從市盈率與市淨率來看,近年來兩者始終處於極低水平甚至為負,表明市場對該企業表現出了極低的預期。

市場預期可以明顯地反映於公司股價上。自上市以來,LendingClub一路狂跌不止,相比起發行伊始的短暫輝煌,LendingClub目前的股價不足一成,已然是日薄西山,氣息奄奄。

一端是公司內部慘澹的盈利能力、資本結構、現金流狀況,另一端是狂飆直下的股價與資本市場的極低預期,我們認為LendingClub未來的發展趨勢不容樂觀。

Part 2 LendingClub股價持續下跌的原因分析

2.1   自身經營風險

從自身經營風險角度看,LendingClub股價下跌來自於不合適的收購和CEO的違規操作。

2.1.1 不恰當收購

LendingClub 在2014年4月收購了一家主要負責醫療融資和教育貸款業務的貸款平臺Springstone Financial,現價和股票交易共計花費1.4億美元。這項不恰當的收購讓LendingClub付出了慘痛代價,2014年公司營收規模達到2.11億美元,較前一年增長115.44%,但營業利潤卻虧損高達3150萬美元,而前一年的營業利潤是731萬美元,由正轉負,營業利潤重回虧損狀態。此外,收購操作對於之後的經營情況也有影響,2015年公司營收增速達到103.63%,營業利潤卻仍然為負數,這在一定程度也是由於收購帶來的員工成本增加,使得行政費用增長所致,2015年公司的行政費用增長了51%。持續的負利潤也使得公司難以達到投資者的期望,公司股價持續走低。此外,被收購公司的經營業績未達到標準使得LendingClub計提了大量的商譽減值,高達0.72億美元。

2.1.2 違規操作

在公司董事會的一次貸款調查中,發現LendingClub在2016年出售的兩筆2200萬美元的貸款不符合要求出售,且為了滿足業績的需要更改了日期,雖然2200萬美元相對於公司整體的貸款規模體量而言非常小,但這一舉動違背了公司的章程,大大的降低了公司的信譽。公司的聯合創始人兼執行長Renaud Laplanche也因此離職。此外,LendingClub公司是美國P2P行業的領頭羊,這次的事件也對整個P2P行業有相當大的負面作用,由下面數據可以看出,P2P行業季度規模出現顯著下滑,這在很大程度上是因為LendingClub爆出違規操作事件的影響。

2.1.3 營收增速放緩,訴訟費用增加

由近幾年公司的營業總收入增長情況可以看出,2017年營收增速出現負值,為-49.22%,19年的營收增速也只有13.5%左右。營收增速難以達到之前的水平,公司對於借款人的準入標準也在降低,從2015年開始公司的貸款逾期率比行業的消費信貸平均水平要高。

此外,從公司的費用結構可以看出,其他行政費用和營銷費用佔比相當,而國內一般P2P公司的費用結構中,營收費用則佔絕對大的比例。這反映了LendingClub公司高昂的行政費用。CEO違規操作事件發生後帶來的部分訴訟費、調節費用歸入了其他行政費用。此外,為應對解決訴訟糾紛等,LendingClub公司購買了一定的保險,也增加了費用支出。

2.2   商業模式

LendingClub定位於無擔保的純信息中介P2P平臺,其主要商業模式是利用大數據技術對借款人利率評級,並使用網際網路技術撮合合適的借款人和投資者,收取撮合成功後產生的交易費和服務費。具體來說,交易費類似於國內所說的「砍頭息」,即平臺在向借款人發放貸款時直接收取等於0%-6%本金的交易費用;服務費則是平臺在收到借款人還款後等於1%收取還款金額的服務費用。可以看到,在這種商業模式下,LendingClub的營業收入主要取決於該平臺總的借貸規模,貸款逾期率和壞帳率。

2.2.1 借貸規模增速驟降

下圖給出了2012年到2019年年貸款發放規模,其中2013、2014、2015年貸款規模增長率分別為239.38%,112.02%和91.02%,而2016年和2017年的年貸款增長率驟降為3.62%和3.72%,到2018、2019年也僅為21.08%和12.94%。貸款規模難以繼續維持高速增長,公司營業收入增速大幅減緩,導致投資者對公司未來收益的預期下降,成為公司股價走低的主要原因。

2.2.2 貸款逾期率上升

下面兩張圖給出了LendingClub上市前與上市後的貸款逾期率。

LendingClub依靠其信用評分模型和風控模型對借款人進行分級,並設置不同等級的借款利率,從而對總體貸款逾期率進行控制。2015年上市前,LendingClub風控效果較好,貸款逾期率約為1.5%左右,顯著低於美國銀行業消費貸平均貸款逾期率。然而2015年上市後,LendingClub貸款逾期率顯著上升,最高超過消費貸款平均逾期率約1.5個百分點,嚴重損害了消費者對其信用評估能力的信心。

2.3   監管環境

由於美國監管機構對P2P行業的限制,LendingClub業務模式經歷了兩次轉型。最初,LendingClub只是通過轉讓借款單的方式進行運作。2018年,為了向全美各州擴展業務,其轉變為通過銀行發放貸款。由於SEC認為此模式涉及「證券發行」,其進一步轉向證券模式,公司作為借款人的債權人,而投資者則購買公司發行的債券,成為公司的債權人。

2.3.1 信息披露提高運營成本

2008年後,LendingClub轉變為證券發行方,需要向投資人準確、及時、全面地披露證券交易相關的重要決策和相關信息。具體來說,根據「儲架發行」制度,LendingClub需要分別在債權憑證註冊時提交《債券募集說明書》,並在促成貸款時提供《補充修正文件》。由於LendingClub的P2P模式,每天都會有大量貸款產生,因此需要每天提供多份補充文件,每個文件中包含每一項貸款以及借貸雙方的詳細信息。上述提高了公司日常運營成本,使公司難以盈利。

2.3.2 遭到監管指控降低投資者信心

2018年4月25日,美國聯邦貿易委員會(FTC)對LendingClub提起訴訟,稱其通過前述所說的「砍頭息」等方式對用戶進行隱性收費,沒有正確提供隱私聲明,並且錯誤地向借款人提供了借款信息。因為這項指控

LendingClub股價大跌14%,隨後LendingClub對其網站相關圖片和頁面進行了更新。

Part 3 P2P的發展與展望

3.1  國內P2P行業發展歷程

3.1.1 重要事件

-  2007年,首家p2p平臺拍拍貸成立

-  2010-2015年,p2p平臺野蠻生長,數量迅速增長;監管幾乎空白。

-  2015年7月,央行聯合十部委發布《關於促進網際網路金融健康發展的指導意見》,承認P2P合法,由當時的銀監會監管。

-  2016-2017年,銀監會出臺一系列文件,包括《網絡借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》、《網絡借貸信息中介備案登記管理指引》、《網絡借貸資金存管業務指引》、《網絡借貸信息中介機構業務活動信息披露指引》等,建立網際網路貸款基本體系。

-  2017-現在,銀監會進一步出臺文件,比較有代表性的是2017年12月出臺的《關於規範整頓「現金貸」業務的通知》,收緊網際網路貸款平臺監管,網際網路貸款平臺數量大幅減少。

-  目前僅存的網際網路貸款平臺僅剩三家,據界面新聞,這三家有可能是翼龍貸、先智創科(91旺財)和博金貸。全面清退只是時間問題。

3.1.2 具體數據

-  新增網貸平臺數量近幾年為0。

-  行業人氣2017年底到達高峰後一蹶不振。

-  網貸綜合參考收益率從2014年年初的超過20%下降到10%左右。

-  網貸期限從2014年初的5個月左右延長到15個月左右。

-  P2P問題平臺數目龐大,且問題平臺大多跑路。

3.2   未來國際P2P行業的發展前景和展望

事實上,中美兩國監管對於P2P具有完全不同的態度,美國將其證券化,中國則要求「能退盡退,應關盡關」,體現了人們對於什麼是P2P,P2P的本質是什麼還有一定的爭議。即便在中國,現在還有非常多的人則質疑市場上的某些金融產品實際上是P2P死灰復燃,因此要探討P2P的發展前景和展望,還是需要先明確P2P的定義。

P2P來源於英文peer to peer,意思是個人對個人,一般又被稱為點對點網絡借款。從這個定義我們可以看出P2P只能是一種直接融資,因此更為正確的理解確實是美國的債券式理解,而中國過去P2P平臺脫離信息中介的定位去做資金池,做剛兌,的確是誤入歧途。但是中國的垃圾債並不發達,發債券的都是大機構,這與P2P的特點不相符,因此我們認為P2P在中國最合適的類比對象是銀行和貸款人的關係。我們知道信貸的一般流程包括受理、調查評價、審批、發放及貸後管理,對比銀行和貸款人的關係,P2P中個人作為借款人並沒有什麼稀奇的,而個人作為出借人則是關鍵性的區別。個人作為出借人好處當然是省了銀行作為中間環節賺的息差,但是也存在很多問題。因此接下來我們有必要對比個人和商業銀行作為出借人,在信貸流程中的每個環節上有什麼區別,導致了哪些問題,而P2P未來如果要重新發展起來又應該如何解決這些問題。

3.2.1 受理

銀行有著龐大的體系去獲客,而個人顯然沒有這樣的資源,需要有平臺作為信息中介,但是事實上,中國過去的P2P平臺在獲客上比起銀行有著明顯的劣勢,他們主要服務的是傳統金融機構不願意服務的長尾客戶,而且他們也不能從這部分長尾客戶中找到比較優質的那部分,所以展望未來,能夠做好P2P的依然是掌握線上場景的那批網際網路玩家,他們依靠自己的數據可以在獲客上領先一步。

3.2.2 調查評價

調查評價就面臨著信息搜集成本的問題,個人信息搜集的能力差,且存在著重複調查等問題,因此成本相比於銀行高得多。未來,調查評價這一步同樣需要由平臺來幫忙,我們認為最好還是按照上一步的思路,通過掌握場景去獲取數據,這樣才是最有效率的辦法。

3.2.3 審批

審批的關鍵在於風控,這部分是信貸的核心環節,只能由出借人自己做決定。但是很多出借人的風控能力並不充足,因此在現在這個階段要發展P2P,一是要由平臺向出借人提供一些風控模型上的幫助;二是要做一定的出借人篩選,只有有風險判斷、控制、承擔能力的特定投資者才能投資P2P這種高風險資產。目前從金融市場其他子市場來看,比較有效的方法一是投資者風險偏好和投資知識測評,二是出資額和投資經驗限制。

3.2.4 發放

發放從技術上已經被比較好的解決了,中美其實都做了一些比較好的結構設計,能夠把資金、權利與義務轉移到應該去的地方。這裡值得注意的還有一個問題,那就是分散化投資的問題,即便未來平臺在投資者準入上設置了出資額限制,也不應該將單筆投資額提得過高,否則個人投資者投資的標的就會比較集中,無法充分享受分散化的好處。

3.2.5 貸後管理

貸後管理其實也是過去P2P的一個弱項,比起銀行的持續跟進,人們聽到更多關於P2P的是暴力催收。納入徵信可能是這方面一個不太直接的解決辦法。

從目前的情況來看,掌握數據的並不掌握充足的資金,二者呈現一定的錯配,掌握資金的銀行面臨資產慌,掌握數據的往往是要靠高額槓桿放貸,很難滿足監管部門的資本金要求,比如小額貸款公司和消費金融公司。未來,P2P可能是一個好的解決方案,恰逢網絡小額貸款業務管理暫行辦法和螞蟻中止上市的激烈討論期,我們也不禁思考一些這樣的網絡小貸公司轉型為P2P平臺是否有發展空間呢,這個問題還需要進一步的論證。

參考文獻及資料:

[1] LendingClub 2019 Annual Report.

[2] 廖志明. 銀行業研究——凋零的P2P. 天風證券研究所, 2020.6.

[3] 界面新聞. 網貸全面清退倒計時, 目前僅剩的三家在營P2P機構究竟是誰? 2020-11-9.

[4] 美國網貸監管促LendingClub三度轉型. 2018-3-28.

[5] 馨金融. LendingClub遭監管指控, 砍頭息不是中國特色. 2018-4-27.

[6] LendingClub FTC Litigation Update. 2019-5-6.

[7] LendingClub Responds to Federal Trade Commission Complaint. 2018-4-24.

(文/清華大學五道口金融學院2020級碩士生夏瑞一、趙卓、孫昕凱、黃漾,清華大學計算機科學與技術系2020級碩士生趙欣昊)

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