微风八面——小微地区风险评估方法探索-民生时代.docx

微风八面小微地区风险评估方法探索根据董文标董事长“聚焦小微”战略，拓展小微业务是我行未来的重要发展方向。目前风险形势趋紧，小微贷款定价研究显得愈发重要。本文将从地区维度，基于“解析-校准-预测”的步骤逻辑，用八个方面的指标对小微贷款风险评估方法进行探讨。一、微风不微，小微风险形势逼人2008年国际金融危机以来，主要工业国家为保护自身利益，不断提高贸易壁垒，导致我国出口拉动型增长方式不可持续。与此同时，我国政府2009年以来推行的“四万亿”刺激计划及其衍生的各项投资使得地方政府债务不堪重负，债务拉动型增长方式也难以为继。此外，不断攀升的房价严重侵蚀了居民消费能力，在社保体系仍不完备的情况下，消费难以成为拉动经济增长的主要动力。因此，我国经济将不得不进入低速调整期，产业升级的阵痛将传播至全国各地。小微企业抗风险能力较弱的特征将使其违约率上升至更高的台阶。在逆向选择 逆向选择是指：由于银行贷款定价精度不足，使得同等利率下优质贷款流向他行，导致平均违约率上升，利率无法覆盖风险。若简单提高利率，则会出现恶性循环。的压力下，银行无法一刀切的提高小微贷款利率，小微贷款定价的精细度将成为各家银行的核心竞争力。二、十面埋伏，风险评估何处突破？地区风险溢价是小微贷款定价精细度的重要维度，提高地区风险评估水平有助于在避免逆向选择的同时提高银行的资产质量和盈利能力。我行小微金融业务，是以“大数定律”为理论依据，在“价格覆盖风险”原则指导下进行批量定价的。虽然我行小微贷款定价原则处于行业领先水平，但就地区风险定价而言，仍存在改进空间。我行内部数据数据来源：民生银行数据仓库。本文不良率数据统计节点均为2013年10月31日。2012年发放贷款不良率统计口径为：以2012年度发放且截至统计时间节点已到期贷款总额为分母，以其中每笔贷款历史最高不良额合计为分子，计算结果约为核销前不良率。为避免数据泄露，本文已将所有不良率原始数据隐去。显示，我行各省小微贷款定价与不良率相关系数，除2008年达到0.61 一般认为，0.6以上为较好水平。外，2009-2012年均处于0.03或更低水平，价格对风险的覆盖程度不足，局部逆向选择或已开始发生。由此看来，我行亟需建立一整套量化的、能够不断自我完善的小微地区风险评估体系。三、突出重围，地区风险架构重建为实现上述目标，尤其是使风险评估系统具备自我完善能力，我们将以指标加权打分法为核心，遵循“解析-校准-预测”的步骤逻辑，建立一套风险评估体系。“解析-校准-预测”的基本步骤为：首先，利用历史数据建模，使各级指标尽可能“解析”不良率；其次，设置校准向量，对于模型仍未能解析的残差进行弥补，使模型能够完美解析历史数据；再次，利用校准向量对预测期得分进行校准，并以之计算地区风险溢价，指导分行定价；最后，每年对模型进行调整，以降低校准幅度和模型预测能力。具体来看，地区风险评估体系包涵三个模块：（一）信息收集模块本模块的功能在于信息收集。基于已构建的小微金融地区风险评估指标体系（将在第四部分介绍），收集、整理相关资料，存入工作底稿。（二）信息分析处理模块本模块的功能在于将指标转换为得分。定性指标打分将依据工作底稿内容，采用专家打分法进行打分；为克服业内方法偏于主观和一刀切的问题，定量指标打分方法则采用反正切函数族来完成。图1展示的是参数为2和10的反正切函数图像形状，其中，纵轴为指标得分，横轴为标准化后的指标数据。在业内常见的“直线法”等方法中，离群点对于指标得分的影响过大，导致指标得分的稳定性和科学性降低。相对来讲，反正切函数族能够避免此类问题。同时，我们可通过调整参数来改变曲线形状，以实现指标得分与不良率的更优匹配。图1：反正切函数族（三）综合计算模块本模块的功能在于对指标得分进行加权和校准，以计算地区风险得分和溢价。具体流程如下：1. 权重设定在权重设定问题上，业内多家机构均采用的是专家打分法，而本文基于明确的优化目标定价质量 定价质量：=-1*地区风险得分与地区不良率的相关系数。根据行业惯例，风险越小的地区，得分越高，因此“定价质量”接近1说明定价准确性越高。开发了一种基于数值分析的权重确定方法。在选定指标得分映射方程后，由于已知历史数据的指标得分和不良率，我们可以通过最优化定价质量来计算权重：I=minw,b,cwj0,b0wj=1L+bS+C2=minw,b,cwj0,b0wj=1L+bZw+C2其中，I是我们需要最小化的残差，L是不良率向量，S是地区得分向量，Z是指标得分矩阵，b是常参数，C是每个元素相等的常参数向量，w是权重列向量。2. 得分校准获得指标权重后，我们将历史地区风险评分和不良率带入，计算参数b和校准向量d，使得校准后地区风险得分与不良率完美匹配，即：L=b100-S+d。3. 溢价计算带入预测期指标数据，计算地区风险评分，采用此前计算的校准向量对其进行校准，并用校准后风险得分计算预测期地区风险溢价：P=b100-S+d。全程数据流 m表示地区数量，n表示指标数量。如下：指标矩阵(mxn)指标得分矩阵(mxn)地区得分(mx1)地区校准后得分(mx1)地区风险溢价(mx1)映射函数加权校准换算四、微风八面，全面风险因素分析我们根据小微企业风险特征，采用了四个一级指标和八个二级指标对其进行解析。指标设定原理如下：尽管每个小微企业的风险特征很大程度上取决于经营者自身的能力，但其所处的地区环境也会对其产生不容忽视的作用。对任何一家企业来讲，当地的制度环境和经济环境均会对其产生重大影响。前者可直接影响该企业的经营方式；后者包涵了当地的金融实力、财政实力和经济实力，主要作用于该企业上下游的经济表现，从而间接影响该企业的风险水平。因此，同一地区的企业往往能够呈现出一定的风险一致性，这也构成了小微地区风险评分方法的理论基础。完整的指标体系如表格1所示，其中斜体指标代表定性指标，带星号（*）指标代表反向指标。表格 1：小微金融地区风险评估指标体系一级指标二级指标三级指标制度环境政府制度水平地方战略有利性制度灵活性制度潜力政府办事效率发展与民生指数技术市场成交额/GDP文化传统文化传统金融实力金融发展水平本外币各项存款/GDP本外币各项贷款/GDP金融稳定性银行业不良贷款率*工业企业资产负债率*工业企业流动资产周转率财政实力财政收支状况财政收入/GDP财政平衡/GDP教育经费合计/GDP经济实力经济发展水平人均地区生产总值社会消费品零售总额/GDP外商投资总额/GDP非金融类对外直接投资流量/GDP经济发展潜力名义经济增长率经济安全中期经济增长潜力小微经济环境所有制结构有利性产业结构合理性私营企业固定资产投资占比个体固定资产投资占比五、脚踏实地，地区风险溢价计算我们对江苏、浙江、福建、山东、广东、云南六省的小微地区风险进行了详细分析，表格3列出了预测期为2014年的六省定性指标打分以及定量指标数据。表格 3：2014年苏、浙、闽、鲁、粤、滇六省评分数据 定量指标数据来源：WIND资讯；定性指标数据来源：专家打分。一级指标二级指标三级指标江苏浙江福建山东广东云南制度环境政府制度水平地方战略有利性90.0 85.0 88.0 75.0 95.0 60.0 制度灵活性85.0 90.0 80.0 60.0 95.0 40.0 制度潜力95.0 90.0 80.0 80.0 95.0 70.0 政府办事效率95.0 85.0 80.0 70.0 90.0 40.0 发展与民生指数73.8 73.0 66.5 64.5 71.0 53.0 技术市场成交额/GDP0.74 0.23 0.25 0.28 0.64 0.44 文化传统文化传统65.0 40.0 90.0 80.0 90.0 70.0 金融实力金融发展水平本外币各项存款/GDP144.5 192.4 127.2 110.7 184.2 175.2 本外币各项贷款/GDP106.6 171.7 113.8 85.8 117.5 137.4 金融稳定性银行业不良贷款率*1.04 1.68 0.76 1.07 0.93 0.69 工业企业资产负债率*57.4 60.2 53.1 55.6 57.7 63.9 工业企业流动资产周转率2.59 1.76 2.57 3.56 2.29 1.72 财政实力财政收支状况财政收入/GDP10.84 9.93 9.02 8.12 10.92 12.98 财政平衡/GDP-2.16 -2.08 -4.22 -3.69 -2.03 -21.67 教育经费合计/GDP3.17 3.83 3.62 2.65 3.33 7.39 经济实力经济发展水平人均地区生产总值68347 63374 52763 51768 54095 22195 社会消费品零售总额/GDP33.9 39.2 36.8 39.3 39.7 34.1 外商投资总额/GDP73.0 39.7 46.7 20.0 52.9 13.8 非金融对外直接投资流量/GDP0.37 0.43 0.27 0.44 0.58 0.64 经济发展潜力名义经济增长率10.1 7.3 12.2 10.3 7.2 15.9 经济安全50.0 40.0 70.0 75.0 70.0 70.0 中期经济增长潜力85.0 80.0 75.0 70.0 85.0 40.0 小微经济环境所有制结构有利性85.0 85.0 80.0 75.0 85.0 40.0 产业结构有利性90.0 75.0 70.0 68.0 89.0 50.0 私营企业固定资产投资占比36.06 25.27 23.87 27.45 16.51 19.26 个体固定资产投资占比1.57 3.93 2.50 3.33 3.86 4.75 在计算各省风险评分和风险溢价之前，我们收集预测期为2011年 本文宏观数据滞后期为两年或更多，以便于在2013年末利用2012年统计数据计算2014年风险溢价。的全国定量数据和不良率，采用前文所述方法计算定量指标权重，将其按比例压缩至70%后，与专家法确定的30%定性指标权重合并，即得总体指标权重。数据验证显示，仅用定量指标为2011年学习集数据打分，定价质量 本段定价质量衡量的是对我行小微业务覆盖的全部省份打分结果。为0.759，为2012年预测集数据打分，定价质量为0.538。加入六省定性指标后，2012年定价质量上升至0.745。根据2012年民生银行各省风险溢价，即各省小微贷款不良率与全国平均之差，对上述得分进行校准，获得风险评分-溢价转换方程如下：P=0.16100-(S+d)至此，我们可依据表格3所列数据计算2014年风险评分与风险溢价，计算结果如下：表格 6：2014年六省风险评分校准结果与风险溢价地区校准前得分校准向量校准后得分风险溢价广东62.1 45.1 107.1 -1.14 福建54.2 51.3 105.5 -0.88 山东53.2 43.4 96.6 0.54 江苏57.1 40.8 97.9 0.33 浙江50.2 45.8 96.0 0.64 云南57.0 40.5 97.5 0.40 六、扬帆远行，风险评估总结与展望随着我行小微贷款规模不断扩大和国内金融市场化改革的推进，贷款定价问题变得愈发重要。本文提出了一整套小微贷款地区风险评估框架，设计了与之匹配的溢价计算方法，进行了实证研究，并取得了较好的验证效果。本文的创新点和优势主要在于：第一，本文率先提出了“解析-校准-预测”的风险评估思路，使得本套方法具备了自我强化的属性；第二，本方法目前的定价质量已经部分得到验证，定量指标预测