各位谁清楚选择华夏基金信财借贷如何啊求大神解答?

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&&华​夏​信​财​由​全​球​美​元​基​金​―​―​国​泰​财​富​集​团​(​C​a​t​h​a​y​-​C​a​p​i​t​a​l​)​和​中​国​上​市​公​司​冠​福​股​份​(012​)​大​股​东​共​同​发​起​,​是​中​宣​部​备​案​的​上​海​文​金​所​综​合​类​会​员​。
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华夏信财p2p理财怎么样
综合理智地进行选择,切忌唯收益率是从,P2P没有受到国家证监会监管。)查看,投资有风险注意资金安全,维护证券期货市场秩序,选择监管机构,就得小心了,加上现在市场行情不稳定,单纯地将收益率与安全性挂钩,风险很大坚守投资理财初心,依照法律,统一监督管理全国证券期货市场,如果没有、法规和国务院授权,多学习投资攻略。只要是中国正规的金融平台都可以查到,在选择投资平台和产品时,查看一下新闻就知道跑路的很多,在目录中都可以找到。操作方法!希望能帮到您,保障其合法运行,建议您到证监会网站(中国证监会为国务院直属正部级事业单位,最后终究要品尝投资失败的苦果。一般平台的正规性还有安全性。建议可以考虑投资基金哦目前市场上,要根据自己的投资经验与资产状况,望采纳:打开证监会网站
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P2P看你玩多久。
骗人的。我在那里工作过,连工资都发不出来
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出门在外也不愁每一天我们一路同行
过去有多少美好的事被逐渐淡忘,而我,现在想记录下现在自己未来的美好
忧伤,甚至烦恼,有关于我和你的一切,我都想尽可能的留在这里
当我想不起来的时候,可以来这里,回忆……
告诉您一个真正美国P2P的市场
现代的银行体系从16世纪诞生于威尼斯开始,直到今天,其商业模式都没有发生太大的变化,传统银行以存贷差为主的传统盈利模式正在被科技进步所挑战。这几天陆金所P2P坏账风波闹的沸沸扬扬,坏账高达4亿,单笔金额之大,已经不是通常意义的Peer
Peer,国内的P2P更像是保险行业的再保险业务。对于贷款风险评估的项目,通过多方分担项目风险,但是所谓的多方也就是几家机构,所以当坏账发生的时候,对投资方的资金损失依然非常大。而美国P2P公司比如Lending
Club,项目投资额度可低至20美金,并有大量的多元贷款分摊风险。
传统银行的商业模式,是中心化集权的商业模式,储户通过大一统的平台把资金容纳到银行的资金池,贷款者需要符合银行的评定体系从而获得贷款,贷款利息远高于存款利息,因为银行需要用贷款利息结余弥补贷款违约损失。其承担的单一风险金额往往很大,而满足银行贷款标准的往往是上规模企业,并且受到国内经济发展阶段影响,往往贷款企业关联性很强,比如这些年地产贷款占银行贷款比例过高,一旦某个行业发生衰退,银行坏账率会迅速攀升。银行无法通过多元化的贷款需求去平衡总体贷款风险。
美国之所以可以诞生Lending
Club这样的高速成长P2P公司,其基础是美国的消费习惯,美国储蓄率从1959年到2014年间,人均月储蓄率最低为0.8%,最高则在2014年9月份达到了5.6%。美国2013年人均年开销51100美元,税前人均收入63784美元,住房消费占33.5%,交通费用17.6%,日常饮食12.9%,10.8%个保险和养老金。从这个角度,美国人并没有太多的资金做额外的事,比如旅行支出,装修支出,课程学费支出等。美国P2P主要的投资者是10.8%养老金客户。美国最大的300家养老金达到了6万亿的规模。LC目前的投资者里70%是机构投资者,剩下的30%个人投资者,其中一部分也是在经营着自己的退休金账户。美国P2P的资金是来源于整个社会,而国内的资金渠道被银行或少数机构承担。
完整的信用体系
美国P2P用FICO信用分作为最重要的参考数据,LC平台的贷款人申请必须满足FICO分数660以上,美国三种信用分的计算方法中,FICO信用分的正确性最高。据一项统计显示,信用分低于600分,借款人违约的比例是1/8,信用分介于700~800分,违约率为1/123,信用分高于800分,违约率为1/1292。
上图(左)展示了美国FICO评分与其对应的人口分布情况,初始每个人的分值基数为850分,信用评分模型利用征信数据从多个评分因素考察消费者的信用风险,从850分中减分。信用分数处于750~850的人群有40%之多,这是整个信用社会的中间阶层,对应于美国的中产阶级。其中,美国个人消费者的平均FICO评分为678。从FICO的分布可以看出LC拥有庞大的用户基础,650分以上占人群比例73%。
美国人口结构
美国当前人口3.15亿,人口结构分布健康,核心人群都属于LC的潜在客户群。中国目前因为出生率降低,人口结构呈现&菱形&结构。未来会演变成日本那种&T&型结构。
P2P不只是现代金融的补充
LC就是音乐界的iTunes,出版界的亚马逊,视频界的耐飞,科技的进步必然带来商业模式的进步,LC弥补了传统银行体系无法覆盖的长尾需求。LC这类金融P2P模式最终会对现有银行体系造成很大的冲击。虽然现代银行业已经存在了几百年,但是从人口覆盖上并不&高&,从美国P2P组织LENDIT披露,世界人口只有50%拥有储蓄账户,只有20%的人使用贷款服务,或者说银行并没有找到一个方式去服务贷款的长尾用户,这一点在广告行业,因为Google,Facebook对长尾数据的覆盖早已发生翻天覆地的变化。
当前的银行贷款体系,只惩罚违约客户,并没有奖励信用良好的客户。某种程度信用良好的客户正在被银行收取高额利息补贴违约客户。而P2P的价值就在于把风险和收益分级对待。互联网的发展让人在网络上留下大量的行为轨迹,以此产生的数据基础是传统的水电煤气账单所不能及。根据LENDIT的P2P白皮书,预计在10年内长尾段贷款规模可达1万亿美金的规模(实际情况达到一万亿从现在算起只需5-7年)。
P2P的运营效率更高
LC这样的企业对传统银行业的冲击可以从用户贷款需求看出,其中77.41%的用户是通过LC平台贷款获得更低的利率去偿还传统的高息贷款或信用卡账单。这其实在侵蚀传统银行的利益。在剩下的22.59%里,有5.51%是住房改造,1.57%是商业,2.02%是进修学费,1.09%汽车金融,1.01%医疗开支,0.47%住房购买,0.67%搬家费用,0.54%度假经费。这说明有一部分贷款人已经避开现有银行渠道直接通过LC贷款,或者说LC正在服务那些传统银行无法处理的贷款。
从富国银行的数据对比,LC的运营成本开支比率在2.X%的水平,富国银行需要6.X-5.X%,比LC高270%。而且成本一直维持在6.5-5.5%之间。LC除了在市场费用上高于传统银行,其他支出都低于传统银行系统。传统银行需要维持门店费用,就等于LC的全部费用,另外在贷款风险上,传统银行需要自己用利润承担,而LC的违约都被投资者的利息承担,LC只是通过服务费,管理费的方式获取收入,货币化路径清晰。
因为LC一直保持非常高的发展速度,为了支撑后续的发展,LC在去年加大了资本投入(基础设备和人员),这也是财报发布后大跌的一个主要原因,截止2014年底,LC拥有雇员843位。
LC投资者界面
美国的两家最大P2P公司,Prosper和LC把风险等级划分为7大类,不同大类中细分出不同背景类型的小类,不同风险等级对应6%-31(25)%的利息,投资者通过不同的&过滤&指标选择自己组合的风险/回报比率。
上表(右)主要说明贷款人年收入水平与ROI(投资回报率),平均利率,损失率和统计金额。实际ROI是扣除管理费用后的数字。投资者可以根据收入水平去过滤贷款人,比如选择贷款人最低年收入6万美金,其平台会从28万8千(参考材料所写时的数据,2014.Q1)贷款数据中过滤出满足条件的7万6个数据。ROI也提升为10.47%,损失率降低为2.52%。
如果贷款人期望更高的回报率,可以在信用评级中选择除A,B之外的其他等级合约,那么历史统计回报率会提高到13.37%。在贷款人分类中,可以看到上图小商业贷款的违约率最高,高达9.02%,投资者可以增加过滤指标排除小商业贷款请求。
贷款人还可以通过工作年限,贷款人所属区域等指标衡量风险/回报率。而这些数据都是基于平台大数据积累,所以有其实际意义,当数据只是基于少数合约数据,其ROI的可靠性不高。这一点也是国内P2P平台最大的缺失,从国内P2P平台的实际情况来看,首先缺乏美国FICO这样的社会信用评分体系,所以国内投资者可参照的指标不具备实际意义。违约人并不会受到美国信用社会违约而导致的代价,并没有社会约束。平台数据的积累不具备信用支撑,也无法形成长期有效数据,无法划分不同的风险等级,我看了一个国内的P2P网站,所提供的风险类别几乎集中在HR(High
Risk 高风险)等级。国内投资者更像是一场抵押人品的赌博。
成熟的P2P并不惧怕贷款人违约,只要对不同风险提供不同的回报率即可,毕竟每个人的风险偏好不同,而如何让数据真实可靠并且可以让投资者作为参考投资,这一点是美国P2P商业模式可行的关键。根据LC的历史统计,分散200个合约的投资组合99%获得正回报。
互联网的价值就是去中心化,渺小的个体,通过互联网链接彼此,组成新的生态。美国的Lending
Club,Prosper在信用社会下提供了一个新的选择,让资金拥有者根据自己的偏好,贷款给具体的人。一方面了解自己资金的用途,同时也获得更高的利率回报。而贷款人也可以避开银行系统,根据自己的信用等级或者特殊贷款请求,在P2P平台上募资资金。LC是2007年成立,在起步阶段就经历了08年经济危机的冲击,从实际情况看,因为经济危机银行贷款收紧,反而将更多的贷款请求拒之门外。另外对于美国加息对P2P的影响市场也是过分担忧,P2P的主要优势在于满足长尾端的客户需求,这一部分需求未被传统商业银行覆盖,另外美国信用卡利率一视同仁20%,其中也提供了P2P企业风险/利率精确配置的空间。
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