互联网金融下我国第三方移动支付风险评价研究——模型构建与实证分析
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摘要
互联网金融作为现代金融体系的重要组成部分,其风险状况已受到我国金融监管部门的高度关注。本文分析了互联网金融中第三方移动支付的风险类别,设计了涵盖5类一级指标和19项二级指标的第三方移动支付风险评价指标体系。在此基础上,本文运用层次分析法与模糊分析法构建了第三方移动支付风险评价模型,以某第三方移动支付平台为样本,对第三方移动支付风险评价模型进行了实证分析,并以此为依据,给出了相关的政策建议。本文的研究表明,现阶段我国第三方移动支付整体风险处于一般等级;移动网络安全风险占据主导地位,法律风险与业务风险次之,信用风险与操作风险的影响相对较弱;移动网络安全风险、信用风险、操作风险和法律风险均表现为一般风险,业务风险现状相对良好,且呈现较低的风险水平。本文的研究成果将为我国构建科学高效的第三方移动支付风险评价机制,提供重要的理论指导与决策参考。
With the booming of internet finance, the third-party mobile payment market continues to spring up in recent years, attracting wide attention among industry and academia. Based on the summarization of main features in China's third-party mobile payment market, this paper constructs a two-dimension and five-level risk evaluation indicator system and also introduces the analytic hierarchy process and comprehensive fuzzy analysis into the evaluation model. By using the example of a third-party mobile payment company, this paper conducts an empirical analysis with the questionnaire data. Then, this paper gives some suggestions according to the empirical analysis. The results show that the overall risk of the third-party mobile payment in China is at the intermediate level; it mainly depends on mobile network security risk, and is relatively less affected by legal and business risk, more slightly influenced by credit risk and operating risk. The results also show that the business risk is low, the risk of mobile network security, credit, operating and legal are at the intermediate level. This paper could be helpful to provide scientific basis for the design of prudent and effective risk-controlling projects in China's thirdparty mobile payment market.
With the booming of internet finance, the third-party mobile payment market continues to spring up in recent years, attracting wide attention among industry and academia. Based on the summarization of main features in China's third-party mobile payment market, this paper constructs a two-dimension and five-level risk evaluation indicator system and also introduces the analytic hierarchy process and comprehensive fuzzy analysis into the evaluation model. By using the example of a third-party mobile payment company, this paper conducts an empirical analysis with the questionnaire data. Then, this paper gives some suggestions according to the empirical analysis. The results show that the overall risk of the third-party mobile payment in China is at the intermediate level; it mainly depends on mobile network security risk, and is relatively less affected by legal and business risk, more slightly influenced by credit risk and operating risk. The results also show that the business risk is low, the risk of mobile network security, credit, operating and legal are at the intermediate level. This paper could be helpful to provide scientific basis for the design of prudent and effective risk-controlling projects in China's thirdparty mobile payment market.
引文
1.陈冬宇,基于社会认知理论的P2P网络放贷交易信任研究,南开管理评论,2014年第3期,40-48。
2.陈隆、徐明昌和张宏炬等,企业担保圈风险监测与预警研究,金融监管研究,2015年第4期,61-71。
3.顾海峰,信用平稳下商业银行信用风险测度模型及应用--基于模糊综合评判法,财经理论与实践,2014年第5期,8-12。
4.顾海峰,信用突变下商业银行信用风险预警模型及应用,数量经济技术经济研究,2013年第9期,122-136。
5.蒋先玲和徐晓兰,第三方支付态势与监管:自互联网金融观察,改革,2014年第6期,113-121。
6.刘倩,商业银行信用风险预警模型的实证研究,财经理论与实践,2010年第4期,13-17。
7.祁明和肖林,虚拟货币:运行机制、交易体系与治理策略,中国工业经济,2014年第4期,110-122。
8.山东银监局担保圈风险研究课题组和刘悦芹,基于复杂网络技术的银行业担保圈风险传染机理及化解路径,金融监管研究,2015年第11期,39-65。
9.王会娟和廖理,中国P2P网络借贷平台信用认证机制研究--来自“人人贷”的经验证据,中国工业经济,2014年第4期,136-147。
10.威海银监分局担保圈风险研究课题组,基于有向图遍历算法的担保圈风险监测预警系统研究--从商业银行的视角出发,金融监管研究,2014年第7期,80-92。
11.魏鹏,中国互联网金融的风险与监管研究,金融论坛,2014年第7期,3-9。
12.谢平和邹传伟,互联网金融模式研究,金融研究,2012年第12期,11-22。
13.谢平、邹传伟和刘海二,互联网金融监管的必要性与核心原则,国际金融研究,2014年第8期,3-9。
14.杨彪和李冀申,第三方支付的宏观经济风险及宏观审慎监管,财经科学,2012年第4期,44-52。
15.杨东,互联网金融的法律规制--基于信息工具的视角,中国社会科学,2015年第4期,107-126。
16.张晓朴,互联网金融监管的原则:探索新金融监管范式,金融监管研究,2014年第2期,10-21。
17.曾建光,网络安全风险感知与互联网金融的资产定价,经济研究,2015年第7期,131-145。
18.Celik H.,What Determines Turkish Customers'Acceptance of Internet Banking,International Journal of Bank Marketing,2008,Vol.5,353-370.
19.Fred,D.,R.Bagozzi and P.Warshaw,User Acceptance of Computer Technology:A Comparison of Two Theoretical Models,Management Science,1989,Vol.8,982-1003.
20.Kwan,I.,J.Fong and H.Wong,An E-customer Behavior Model with Online Analytical Mining for Internet Marketing Planning,Decision Support Systems,2005,Vol.1,189-204.
21.Lee,M.,Factors Influencing the Adoption of Internet Banking:An Integration of TAM and TPB with Perceived Risk and Perceived Benefit,Electronic Commerce Research and Applications,2009,Vol.3,130-141.
1本文第三方移动支付市场数据均源自艾瑞咨询发布的研究报告。
1网站篡改风险是指攻击者在获取网站控制权后,对网站内容进行修改,由此引发用户对网站内容的错误识别,从而导致用户因错误操作而遭受损失。
2钓鱼风险是指用户因不慎访问到钓鱼网站,钓鱼网站将利用木马软件等盗取用户账户及密码信息,以此导致用户账户资金的损失。
3挂马风险是指攻击者通过非法手段获得网站管理员账号进行网站后台登录,然后直接对网站页面内容直接进行修改,以此来误导用户。
4后门风险是指攻击者利用后门程序绕过安全性控制模块的监控,获得对服务器系统的直接访问权,从而盗取用户账户信息进行非法操作,由此引发用户账户资金的损失。
5 2010年,支付宝将无效交易自动关闭时间从七天缩短为三天,并增加了买方主动关闭交易的权利,这对缓解买方信用风险起到一定作用。
6 NFC:Near Field Communication,近场通信技术,是一种非接触式高频近距离的识别、传输技术,主要应用于消费类电子产品、手机、掌上电脑、数码相机等多设备之间的无线数据传输,具有安全性高、识别速度快、方便易用等优点。
1正反矩阵:若矩阵U满足Uab>0,Uab =1/U ab Uaa=1(a≠b;a,b=1,2,···,m)U,则称其为正反矩阵。
1一致矩阵:当正反矩阵U满足:?i,j,k∈{1,2,3,···,m},使得=成立,则U为一致矩阵。
2规定当m=1或2时,U为一致矩阵;RI为平均随机一致性指标,常见RI统计值见附录(一)附表1。
1隶属度:?xi∈U?Y(xi)∈[0,1]与之一一对应,则称Y为U上的模糊集合,Y(xi)为xi对Y的隶属度,计算Y(xi)的函数Y(x)即为隶属函数。当Y(x)→0时,x属于Y的程度趋于最小。
2为消除量纲的影响,本文所指rij、R、Z均为归一化结果。
3综合模糊分析法中常用的模糊合成算法详见附录(一)附表2。
1专家主要来源于相关领域具有丰富从业经验的管理者及研发人员。
1模糊算子的确定思路详见附录(二)附表3。
1最大隶属度原则为模糊模式识别方法之一,是一种相对直接的识别原则:设Yi∈F(U),对于x∈U,若存在i0满足Yi 0(x)=max{Y1(x),Y2(x),(43),Ym(x)},则称x相对隶属于Yi。
2.陈隆、徐明昌和张宏炬等,企业担保圈风险监测与预警研究,金融监管研究,2015年第4期,61-71。
3.顾海峰,信用平稳下商业银行信用风险测度模型及应用--基于模糊综合评判法,财经理论与实践,2014年第5期,8-12。
4.顾海峰,信用突变下商业银行信用风险预警模型及应用,数量经济技术经济研究,2013年第9期,122-136。
5.蒋先玲和徐晓兰,第三方支付态势与监管:自互联网金融观察,改革,2014年第6期,113-121。
6.刘倩,商业银行信用风险预警模型的实证研究,财经理论与实践,2010年第4期,13-17。
7.祁明和肖林,虚拟货币:运行机制、交易体系与治理策略,中国工业经济,2014年第4期,110-122。
8.山东银监局担保圈风险研究课题组和刘悦芹,基于复杂网络技术的银行业担保圈风险传染机理及化解路径,金融监管研究,2015年第11期,39-65。
9.王会娟和廖理,中国P2P网络借贷平台信用认证机制研究--来自“人人贷”的经验证据,中国工业经济,2014年第4期,136-147。
10.威海银监分局担保圈风险研究课题组,基于有向图遍历算法的担保圈风险监测预警系统研究--从商业银行的视角出发,金融监管研究,2014年第7期,80-92。
11.魏鹏,中国互联网金融的风险与监管研究,金融论坛,2014年第7期,3-9。
12.谢平和邹传伟,互联网金融模式研究,金融研究,2012年第12期,11-22。
13.谢平、邹传伟和刘海二,互联网金融监管的必要性与核心原则,国际金融研究,2014年第8期,3-9。
14.杨彪和李冀申,第三方支付的宏观经济风险及宏观审慎监管,财经科学,2012年第4期,44-52。
15.杨东,互联网金融的法律规制--基于信息工具的视角,中国社会科学,2015年第4期,107-126。
16.张晓朴,互联网金融监管的原则:探索新金融监管范式,金融监管研究,2014年第2期,10-21。
17.曾建光,网络安全风险感知与互联网金融的资产定价,经济研究,2015年第7期,131-145。
18.Celik H.,What Determines Turkish Customers'Acceptance of Internet Banking,International Journal of Bank Marketing,2008,Vol.5,353-370.
19.Fred,D.,R.Bagozzi and P.Warshaw,User Acceptance of Computer Technology:A Comparison of Two Theoretical Models,Management Science,1989,Vol.8,982-1003.
20.Kwan,I.,J.Fong and H.Wong,An E-customer Behavior Model with Online Analytical Mining for Internet Marketing Planning,Decision Support Systems,2005,Vol.1,189-204.
21.Lee,M.,Factors Influencing the Adoption of Internet Banking:An Integration of TAM and TPB with Perceived Risk and Perceived Benefit,Electronic Commerce Research and Applications,2009,Vol.3,130-141.
1本文第三方移动支付市场数据均源自艾瑞咨询发布的研究报告。
1网站篡改风险是指攻击者在获取网站控制权后,对网站内容进行修改,由此引发用户对网站内容的错误识别,从而导致用户因错误操作而遭受损失。
2钓鱼风险是指用户因不慎访问到钓鱼网站,钓鱼网站将利用木马软件等盗取用户账户及密码信息,以此导致用户账户资金的损失。
3挂马风险是指攻击者通过非法手段获得网站管理员账号进行网站后台登录,然后直接对网站页面内容直接进行修改,以此来误导用户。
4后门风险是指攻击者利用后门程序绕过安全性控制模块的监控,获得对服务器系统的直接访问权,从而盗取用户账户信息进行非法操作,由此引发用户账户资金的损失。
5 2010年,支付宝将无效交易自动关闭时间从七天缩短为三天,并增加了买方主动关闭交易的权利,这对缓解买方信用风险起到一定作用。
6 NFC:Near Field Communication,近场通信技术,是一种非接触式高频近距离的识别、传输技术,主要应用于消费类电子产品、手机、掌上电脑、数码相机等多设备之间的无线数据传输,具有安全性高、识别速度快、方便易用等优点。
1正反矩阵:若矩阵U满足Uab>0,Uab =1/U ab Uaa=1(a≠b;a,b=1,2,···,m)U,则称其为正反矩阵。
1一致矩阵:当正反矩阵U满足:?i,j,k∈{1,2,3,···,m},使得=成立,则U为一致矩阵。
2规定当m=1或2时,U为一致矩阵;RI为平均随机一致性指标,常见RI统计值见附录(一)附表1。
1隶属度:?xi∈U?Y(xi)∈[0,1]与之一一对应,则称Y为U上的模糊集合,Y(xi)为xi对Y的隶属度,计算Y(xi)的函数Y(x)即为隶属函数。当Y(x)→0时,x属于Y的程度趋于最小。
2为消除量纲的影响,本文所指rij、R、Z均为归一化结果。
3综合模糊分析法中常用的模糊合成算法详见附录(一)附表2。
1专家主要来源于相关领域具有丰富从业经验的管理者及研发人员。
1模糊算子的确定思路详见附录(二)附表3。
1最大隶属度原则为模糊模式识别方法之一,是一种相对直接的识别原则:设Yi∈F(U),对于x∈U,若存在i0满足Yi 0(x)=max{Y1(x),Y2(x),(43),Ym(x)},则称x相对隶属于Yi。