Peer-to-Peer-Lending

Faktoren für eine korrekte Bonitätsbeurteilung auf P2P-Märkten


Seminararbeit, 2018
19 Seiten, Note: 1,7
Anonym

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Symbolverzeichnis

1 Einleitung

2 Finanzintermediation durch Peer-to-Peer-Märkte
2.1 Peer-to-Peer-Lending als finanzielle Disintermediation
2.2 Informationsasymmetrien beim Peer-to-Peer-Lending

3 Soft Information zur Bonitätsanalyse auf Peer-to-Peer-Märkten
3.1 Literaturüberblick
3.2 Freundschaftsnetzwerke – Lin/Prabhala/Viswanathan (2013)
3.3 Textanalyse – Dorfleitner et al. (2016)

4 Fazit

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

best. bestimmten

c.p. ceteris paribus [unter sonst gleichen Bedingungen]

P2P Peer-to-Peer

stat. statistisch

WS Wahrscheinlichkeit

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Freundschaftshierarchien

Abbildung 2: Mögliche Verzerrungen bei Regressionen zur Ausfall-WS

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Übersicht der Hypothesen

Tabelle 2: Durchschnittliche marginale Effekte

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

„Banking is necessary, but banks are not.” So lautet eine bekannte Aussage von Microsoft-Gründer Bill Gates aus dem Jahre 1994.1 Sie beschreibt eine Zukunftsvision, welche die volkswirtschaftliche Notwendigkeit von klassischen Bankdienstleistungen, z.B. der Kreditvergabe, anerkennt. Gleichzeitig stellt sie den Nutzen von traditionellen Filialbanken als Finanzintermediäre zwischen Kapitalnachfrage und Kapitalangebot infrage. Tatsächlich ist offensichtlich, dass Banken entstehende Kosten zurückverdienen, und überdies Gewinn erwirtschaften wollen.2 Im Kreditgeschäft könnte eine direkte Kreditvergabe zwischen Kapitalgeber und Kapitalnehmer somit theoretisch zu besseren Konditionen für beide Parteien führen.3 Diese direkte Kreditvergabe (Peer-to-Peer-Lending, P2P-Lending) hat insb. zwischen Privatpersonen in jüngster Vergangenheit an Bedeutung gewonnen: So erhöhte sich das Marktvolumen des P2P-Lending an Privatpersonen in Europa von 2015 bis 2016 um 90% auf 697 Millionen Euro.4

Das schnelle Wachstum des P2P-Lending-Marktes verleiht dessen fundamentaler Problemstellung zusätzliche Bedeutsamkeit: Die vordergründig privaten Anleger haben verglichen mit Banken wenig Erfahrung in der Bonitätsbewertung von Kreditnehmern.5 Obwohl die P2P-Plattformen darum bemüht sind, den Anlegern die Bonitätsbeurteilung durch Abbau der Informationsasymmetrien zwischen Anleger und Kreditnehmer zu erleichtern,6 bleibt die Vergabeentscheidung letztlich in der Hand des Anlegers. Forschungsfrage dieser Arbeit ist es demnach, Faktoren zu identifizieren, die für die korrekte Bonitätsbeurteilung auf P2P-Märkten eine Rolle spielen. Dies umfasst zwei Dimensionen: Erstens anhand welcher Faktoren private Gläubiger sich für private Schuldner auf P2P-Märkten entscheiden, und zweitens ob diese Entscheidung korrekt war, d.h. ob diese Faktoren c.p. die Ausfallwahrscheinlichkeit tatsächlich verringern.

Im zweiten Kapitel erfolgt hierzu zunächst eine Erläuterung der Funktionen der Finanzintermediation, in welche das P2P-Lending als finanzielle Disintermediation eingeordnet wird. Anschließend werden die theoretischen Lösungsansätze zur Reduzierung der Informations-asymmetrien auf P2P-Märkten aufgezeigt. Im dritten Kapitel werden ausgewählte empirische Ergebnisse zur Bedeutung von weichen Faktoren im Rahmen der Bonitätsanalyse auf P2P-Märkten erläutert, wobei ein Fokus auf die Bedeutung von Textanalysen gelegt wird.

2 Finanzintermediation durch Peer-to-Peer-Märkte

2.1 Peer-to-Peer-Lending als finanzielle Disintermediation

Im Rahmen dieser Arbeit wird ein P2P-Kredit folgendermaßen definiert: Ein P2P-Kredit ist ein Konsumentenkredit, der direkt zwischen natürlichen Personen - originärem Kreditnehmer und originären Kreditgeber(n) - geschlossen wird. 7 Der private Kreditnehmer stellt hierfür auf einer P2P-Plattform einen Kreditantrag, der durch private Kreditgeber anteilig finanziert werden kann, wobei Kredite erst dann zustande kommen, wenn der vollständige Kreditbetrag finanziert wurde. Die P2P-Plattform übernimmt hierbei lediglich Arbeiten im Zusammenhang mit der Kreditbearbeitung, wie der Prüfung von Einkommensnachweisen, und laufende Serviceleistungen, wie des Zahlungseinzugs.8 Das P2P-Lending als direkte Kreditvergabe zwischen Kapitalgeber und -nehmer ohne einen unmittelbar zwischengeschalteten Dritten („Finanzintermediär“) stellt somit eine Form der finanziellen Disintermediation dar.9 Somit fallen die von Finanzintermediären erbrachten Leistungen im Rahmen von deren Kernfunktionen 10 teilweise weg:

Im Rahmen der Risikotransformationsfunktion unterstützen Finanzintermediäre die Wirtschaftsteilnehmer bei der kostenoptimalen Allokation von Risiken gemäß deren Risikoneigung. Neben Vermittlungsdienstleistungen, die Wirtschaftsteilnehmer beim direkten Risikotransfer unterstützen,11 reduzieren Finanzintermediäre die Risikoexposition von Anlegern auf verschiedene Weisen: So verfügen Intermediäre gegenüber den Anlegern über bessere Diversifikationsmöglichkeiten und Informationsvorteile bei der Beurteilung von Risiken. Außerdem haftet der Intermediär mit seinem Eigenkapital für die Einlagen.12 All diese Faktoren fallen beim P2P-Lending weg, sodass der Anleger das Ausfallrisiko in voller Höhe übernimmt.13

Weiterhin sorgen Finanzintermediäre im Rahmen der Informationsfunktion für einen Abbau der Informationsasymmetrien zwischen Kapitalgebern und -nehmern, indem sie ihnen Informationen beschaffen, die zur Entscheidungsfindung bezüglich Investitions- und Finanzierungsmöglichkeiten beitragen. Neben der Beschaffung dieser Informationen, unterstützen Finanzintermediäre auch bei deren Analyse und Interpretation.14 Inwiefern P2P-Plattformen der Informationsfunktion nachkommen, wird im nächsten Unterkapitel näher betrachtet.

2.2 Informationsasymmetrien beim Peer-to-Peer-Lending

Die Beziehung zwischen Kreditgeber und -nehmer lässt sich als Prinzipal-Agent-Beziehung charakterisieren, wobei zwischen ihnen Informationsasymmetrien zum Nachteil des Kreditgebers existieren. Dies beeinträchtigt die korrekte Beurteilung der Kreditwürdigkeit des Kreditnehmers, wodurch eine adverse Selektionsproblematik entstehen kann.15 Da im Falle des P2P-Lendings der Kreditgeber eine Privatperson ist, kann er diese Informationsasymmetrien nicht eigenständig aufheben; selbst wenn er entsprechende Informationen hätte, würde ihm die Expertise fehlen, diese in eine Bonitätsbeurteilung zu verarbeiten. Die P2P-Plattform unterstützt den Anleger, indem sie diese Informationsasymmetrien auf verschiedene Weisen reduziert:

Traditionelle Banken reduzieren die Informationsasymmetrien zwischen Kreditgeber und -nehmer insbesondere durch Screening und Monitoring.16 P2P-Plattformen betreiben ebenfalls Screening, indem sie externe Kreditscores, z.B. die SCHUFA-Auskunft17, einholen und eigene Erkenntnisse zum Kreditnehmer, z.B. sein Rückzahlungsverhalten bei vergangenen Krediten18, verarbeiten.19 Auch ein Monitoring findet statt, indem die Kreditrückzahlungen laufend überwacht werden.20 Kann der Kreditnehmer selbst den Zinssatz festlegen, so könnte er dabei seine eigene Bonität einschätzen (Self Selection). Die Besonderheit bei P2P-Plattformen liegt darin, dass der Kreditnehmer deutlich mehr Möglichkeiten und Anreize hat, dem Kreditgeber selbst Signale bezüglich seiner Kreditwürdigkeit zu senden (Signaling). Dieses umfasst freiwillige Angaben zu Ausgaben und Einnahmen, und sonstige Informationen, wie z.B. dem Senden von unstrukturierten Informationen über ein freies Textfeld.21 O.g. Signale des Kreditnehmers sind hauptsächlich den qualitativen soft information zuzuordnen, und demnach nicht den quantitativen hard information, die standardmäßig von traditionellen Banken zur Bonitätsbeurteilung im Privatkreditgeschäft verwendet werden.22 Die Bedeutung dieser ergänzenden soft information für die Bonitätsbewertung auf P2P-Märkten wird im folgenden Kapitel empirisch betrachtet.

3 Soft Information zur Bonitätsanalyse auf Peer-to-Peer-Märkten

3.1 Literaturüberblick

Obwohl P2P-Märkte erst allmählich in die Wahrnehmung einer größeren Öffentlichkeit treten, beschäftigt sich die Forschung schon länger mit deren Mechanismen, wobei ein Großteil der Literatur die amerikanische Plattform Prosper untersucht. Die umfassende Natur der Daten sowie die Beobachtbarkeit von Investorenentscheidungen machen dieses Forschungsgebiet besonders interessant.23 Die Investorenentscheidungen von P2P-Gläubigern betrachten unter anderen Zhang/Liu (2012): Sie stellen fest, dass Kreditanträge, die fast vollständig finanziert sind, c.p. mehr Finanzierung erhalten, als andere Kreditanträge. Da dieses Verhalten nicht durch bloßes Nachahmen von Peers entsteht, sondern in starker Abhängigkeit von den Eigenschaften der Kreditantragssteller erfolgt, folgern Zhang/Liu, dass Investoren ein rationales Herdenverhalten offenbaren.24 Paravisini et al. (2017) beobachten außerdem eine höhere Risikoaversion bei P2P-Investoren mit einem c.p. höheren Vermögen, die sich bei Vermögensschocks noch verstärkt.25

Ein weiterer Strang der Literatur beschäftigt sich mit der Reduktion von Informations-asymmetrien im Rahmen der adversen Selektionsproblematik: So stellen Weiß et al. (2010) für Prosper fest, dass nur von der Plattform verifizierte Faktoren einen Einfluss auf die Finanzierungswahrscheinlichkeit (Finanzierungs-WS) der Kreditanträge haben, und das Screening somit auch für die Kreditvergabe auf P2P-Märkten einen hohen Stellenwert einnimmt.26 Damit einhergehend beobachten Lin et al. (2013) für hard information, wie einen schlechteren Kreditscore oder ein höheres Schulden-Einkommen-Verhältnis, einen klaren Zusammenhang mit einer c.p. niedrigeren Finanzierungs-WS bzw. einer höheren Ausfall-WS.27

Neben dem Abbau von Informationsasymmetrien durch harte Faktoren werden in der Literatur verschiedene weiche Faktoren betrachtet: Freedman/Jin (2017) betrachten das soziale Netzwerk auf Prosper. Hierbei stellen sie fest, dass Kreditanträge von Schuldnern mit mehr sozialen Kontakten c.p. häufiger finanziert werden, und einen geringeren Zinssatz aufweisen.28 Herzenstein et al. (2011) kommen zu dem Ergebnis, dass Schuldner, die Identitäten angeben (z.B. Pilot zu sein), ihren Kreditantrag c.p. wahrscheinlicher finanziert bekommen, jedoch häufiger ausfallen. Hieraus folgern Herzenstein et al., dass manche Identitätsangaben dazu bestimmt sind, die Investoren in die Irre zu führen.29 Duarte et al. (2012) betrachten die Bilder innerhalb der Kreditanträge: Sie stellen fest, dass der Kreditantrag eines Schuldners, der vertrauenswürdiger aussieht, c.p. mit einer höheren Wahrscheinlichkeit finanziert wird. Diese Schuldner haben tatsächlich einen höheren Kreditscore und fallen seltener aus.30 Zur Bedeutung von soft information auf P2P-Märkten legen Iyer et al. (2016) mithilfe verschiedener Regressionen auf die abhängigen Variablen Ausfall-WS und Zinssatz dar, dass P2P-Investoren einen Ausfall mit 45% höherer Genauigkeit vorhersehen als der Kreditscore und sogar 87% der Vorhersagekraft eines Ökonometrikers erreichen, der alle hard information des Kreditnehmers beobachten kann. Daraus folgern sie einen hohen Stellenwert von weichen Faktoren bei der Bonitätsbewertung auf P2P-Märkten.31

3.2 Freundschaftsnetzwerke – Lin/Prabhala/Viswanathan (2013)

Lin/Prabhala/Viswanathan (2013) untersuchen, ob Freundschaften innerhalb des Freundschaftsnetzwerks von Prosper im Zusammenhang mit der Finanzierungs-WS eines Kreditantrags bzw. der Ausfall-WS stehen.32 Hierfür konstruieren Lin et al. in Abhängigkeit vom Typ der Freundschaft verschiedene Variablen: Die Variable „Freunde“ (siehe Abb. 1) beschreibt z.B. die Gesamtanzahl an Freunden eines Schuldners. Diese teilen Lin et al. gemäß der in Abb. 1 dargestellten Systematik in sechs Stufen auf, wobei höhere Stufen eine engere Beziehung zwischen Kreditgeber und Kreditnehmer darstellen. Lin et al. stellen hierzu die Hypothese auf, dass Freundschaften auf höheren Stufen eine höhere Kreditqualität (≙ niedrigere Ausfall-WS) signalisieren, und P2P-Investoren dieses Signal in ihrer Vergabeentscheidung berücksichtigen (≙ höhere Finanzierungs-WS).33 Diese Hypothese begründen Lin et al. anhand zweier Kernargumente: Erstens verringert sich mit zunehmenden Stufen die Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei den „Freundschaften“ um vorgetäuschte Freundschaften (z.B. reine E-Mailadressen) handelt, die bezüglich der Kreditqualität kaum Signalstärke haben sollten. Zweitens könnten soziale Stigma-Kosten, die ein Schuldner bei Ausfall erleidet, besonders ausgeprägt sein, wenn der Schuldner viele Gläubiger als Freunde hat, welche auf diesen Ausfall verstärkt achten.34

Abbildung 1: Freundschaftshierarchien. Vgl. Lin et al. (2013): 19.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Lin et al. schätzen zunächst die Finanzierungs-WS mithilfe einer Probit-Regression:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Diese Regression misst die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kreditantrag finanziert wird, in Abhängigkeit von den Kontrollvariablen xi und o.g. Freundschaftsvariablen, wobei letztere in verschiedenen Spezifikationen nach ihren Stufen in die Regression eingefügt werden.35 Lin et al. stellen fest, dass die Anzahl an Freunden (Stufe 1) positiv mit der Finanzierungs-WS zusammenhängt, und auf dem 1%-Niveau statistisch signifikant ist. Weiterhin bestätigt sich hinsichtlich der Finanzierungs-WS die Hypothese von Lin et al.: Die Koeffizienten von „Freunde mit Rollen“, „Gläubiger-Freunde“, „Echte Gläubiger“, „bietende Gläubiger“ ( markierte bis Stufe 5, Abb. 1), sind durchweg positiv, statistisch auf dem 1%-Niveau signifikant, und steigen entlang o.g. Stufenhierarchie an. Demgegenüber sind die Koeffizienten der übrigen Freundschaftsvariablen (gelb markierte, Abb. 1) entweder statistisch insignifikant oder sogar negativ.36

[...]


1 Vgl. King (2012): 56.

2 Vgl. Faßbender (2012): 1.

3 Vgl. Chishti (2016): 56.

4 Vgl. Cambridge Centre for Alternative Finance (2018): 30.

5 Vgl. Tasca et al. (2016): 9.

6 Vgl. Tasca et al. (2016): 7.

7 In Anlehnung an Faßbender (2012): 12. Diese Definition wird gewählt, da die im dritten Kapitel betrachteten empirischen Arbeiten sich auf P2P-Kredite zwischen Privatpersonen beziehen.

8 Zum Ganzen, vgl. Faßbender (2012): 5f.

9 Vgl. Dorfleitner et al. (2016): 169. P2P-Plattformen können jedoch als Finanzintermediäre im weiten Sinne betrachtet werden. Siehe hierzu Bitz/Stark (2008): 4.

10 Für einen ganzheitlichen Überblick über die Funktionen von Finanzintermediären, siehe Bernet (2003): 8-14.

11 Der direkte Risikotransfer umfasst Hedging, Diversifikation und Versicherung. Vgl. Bernet (2003): 12.

12 Zum Ganzen, vgl. Bernet (2003): 11f.

13 Vgl. Faßbender (2012): 53. Eine Ausnahme stellt die P2P-Plattform smava dar, die durch einen obligatorischen Anlegerpool Risikotransformation betreibt. Vgl. Faßbender (2012): 53f. Siehe auch smava (2018b): o.S.

14 Zum Ganzen, vgl. Bernet (2003): 13.

15 Zum Ganzen, vgl. Faßbender (2012): 63f.

16 Vgl. Blaseg/Koetter (2016): 17.

17 Vgl. auxmoney (2018): o.S., sowie smava (2018a): o.S.

18 Vgl. z.B. auxmoney (2018): o.S.

19 Vgl. Faßbender (2012): 67.

20 Vgl. Tasca et al. (2016): 7.

21 Vgl. Faßbender (2012): 33.

22 Vgl. Tasca et al. (2016): 9.

23 Vgl. Dorfleitner et al. (2016): 169f.

24 Zum Ganzen, vgl. Zhang/Liu (2012): 911.

25 Vgl. Paravisini/Rappoport/Ravina (2017): 279.

26 Vgl. Weiß/Pelger/Horsch (2010): 1.

27 Vgl. Lin/Prabhala/Viswanathan (2013): 30.

28 Vgl. Freedman/Jin (2017): 215. Die Auswirkungen von Freundschaftsnetzwerken auf die Finanzierungs- und Ausfallwahrscheinlichkeit werden im nächsten Unterkapitel detaillierter betrachtet.

29 Zum Ganzen, vgl. Herzenstein/Sonenshein/Dholakia (2011): 147.

30 Zum Ganzen, vgl. Duarte/Siegel/Young (2012): 2455.

31 Zum Ganzen, vgl. Iyer et al. (2016): 1564f, 1575.

32 Vgl. Lin/Prabhala/Viswanathan (2013): 17.

33 Zum Ganzen, vgl. Lin/Prabhala/Viswanathan (2013): 24.

34 Zum Ganzen, vgl. Lin/Prabhala/Viswanathan (2013): 18.

35 Vgl. Lin/Prabhala/Viswanathan (2013): 26.

36 Zum Ganzen, vgl. Lin/Prabhala/Viswanathan (2013): 27.

Ende der Leseprobe aus 19 Seiten

Details

Titel
Peer-to-Peer-Lending
Untertitel
Faktoren für eine korrekte Bonitätsbeurteilung auf P2P-Märkten
Hochschule
Universität Duisburg-Essen  (Mercator School of Management)
Note
1,7
Jahr
2018
Seiten
19
Katalognummer
V504346
ISBN (eBook)
9783346054999
ISBN (Buch)
9783346055002
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Peer-to-Peer-Lending, P2P-Lending, Peer-to-Peer, P2P, Kreditvergabe, Kredit, Social Lending, finanzielle Disintermediation, Disintermediation, direkte Kreditvergabe, Crowdlending, Crowdfunding, marketplace lending, Prosper, auxmoney, smava, Kreditausfall, Informationsasymmetrien, soft information, Bonität
Arbeit zitieren
Anonym, 2018, Peer-to-Peer-Lending, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/504346

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