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2013年，Prosper共發行33912份貸款，合計3.57億美元，相當于平均每份10540美元。然而，就像所有的統計數據一樣，平均數僅僅是冰山一角；貸款需求數并不只是P2P借款人對于典型基金需求量的預測值。在這篇文章中，我們將探索分析貸款數量如何隨著時間和貸款目的而變化，同樣也將分析貸款數量本身是否能告訴我們有關借款人風險的一些信息。
隨時間變化的貸款需求
在下表中，我們可以看見每年公布的貸款需求數，Prosper上每一年的預定貸款數都呈現逐年增長的趨勢。
當然，平均數僅僅是一個簡單的數字，我們可以通過研究分布獲知更多的信息。下圖所示的是不同組別的方差分布。2013年，我們可以看到5000美金以下的貸款數很少，大部分集中在5000到15000美金這個層次，也很少有數量超過15000美金。由于Prosper在2013年將貸款上限從25000提升到了35000美金，該數據并不讓人感到驚訝。
貸款目的驅動的需求量
需求貸款數的規模根據申請原因的不同而不同，同樣，需求數量的分布也隨著規定的貸款目的不同而變化。在下圖中，我們將看到2013年最普遍的六個貸款目的在各個貸款數量中的分布圖。
上面的數據揭示了消費者借款用于商業融資、改善生活、統一債務等方面貸款需求量最大，那些尋求混雜了各種家庭開支資助的基金數量大部分都在5000美金以下。大部分的自主目的貸款都在10000美金以下，這意味著人們通過Prosper融資主要是為了再投資，而非購車之類的物品更新。
需求數量所帶來的風險表現
既然我們已經知道貸款數量會隨著時間和貸款目的的不同而變化，讓我們再看看貸款本身是否也會告訴我們有關貸款風險的一些信息。在下圖中，我們可以看到發放18個月后內貸款的平均拖欠率。
從上圖我們可以看出，小額貸款比大額貸款更容易發生拖欠。然而，可以用一個省略變量來解釋該結果（例如Prosper只允許信用較好的人進行大額借款）。因此，我們必須在比較過程中添加其他變量，避免出現這種結果。
在下圖中，我們可以看到同樣的結論，這一次我們將不同的Prosper信用等級進行了分類。
盡管這樣的影響并非完全一致，但是，我們在信用等級為B和C的兩類貸款中可以看見一種有趣的模式。在上述等級中，需求的貸款量似乎和拖欠風險發生率呈反比關系。簡而言之，小額貸款似乎更加頻繁違約。
結論——小額貸款真的更具有風險嗎？
這也許算是讓人們對信貸大跌眼鏡的真相之一。和人們所期望的正好相反，一個相對小額的貸款往往具有更大的風險。這是怎么回事？首先讓我們想想為什么有人要申請貸款。一個愿意支付很高的利率和中介費來申請2500美金貸款的借款人，其財務狀況可能遠比一個20,000美金借款人的財務狀況要差。尋求借款2500美金的人不會讓這筆錢存在銀行賬戶里，而且他持有極少的現金，以致于花費2500美金就會無力償還。而作為一個線上借貸的投資者，你需要謹慎投資，而且要多種變量結合，這樣才能保證投資戰略布局完整正確。
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