2026年中国不良资产管理行业发展指数报告

摘要2025年是中国经济在结构调整与风险缓释中稳步前行的一年，也是不良资产管理行业功能持续深化、市场格局加快重塑的重要一年。在全球经济形势复杂多变、国内“⼗四五”规划进入收官阶段的背景下，金融风险防控被置于更加突出的位置，不良资产管理行业在维护金融体系稳定、促进风险化解方面的重要性进一步提升。从宏观经济和政策环境看，2025年监管部门持续加强对不良资产行业的规范引导。国家金融监督管理总局于4月发布《关于促进金融资产管理公司高质量发展提升监管质管理公司聚焦主责主业，更好服务防范化解区域性金融和实体经济风险。在政策持续推进和数字化转型不断深入的背景下，行业被赋予了更加明确的职责定位。从市场运行情况看，银行业资产质量总体保持稳定，不良贷款率维持在1.5%左右，但是关注类贷款规模仍处于高位，潜在风险转化压力依然存在。个贷不良资产批量转让市场实现明显扩容，标志着零售不良处置正加快向常态化、规模化方向发展。不良资产证券化市场也保持较快增长，全年发行规模达到820亿元，同比增长61%，成为金融机构盘活存量资产的重要工具。在此背景下，行业发展呈现出总量承压、结构分化、处置加快和市场创新并行的特征。资产管理公司回归主业的趋势进一步强化，市场参与主体更加多元，业务模式持续演进，科技赋能与生态协同正成为推动行业高质量发展的重要力量。为了系统地刻画行业发展全貌、揭示内在规律并研判未来趋势，复旦-斯坦福中国金融科技与安全研究院与浙江省浙商资产管理股份有限公司继续联合开展研究，基于持续更新的行业数据库和前沿研究方法，推出《2026年复旦-浙商中国不良资产管理行业发展指数报告》。当前，不良资产行业仍然处于深化发展和转型升级的关键阶段。指数研究不仅是对行业运行轨迹的系统记录，也是对未来发展趋势的前瞻研判。我们期待本报告能够继续为行业提供有价值的观察框架和分析工具，帮助市场参与者在不确定环境中把握趋势，在结构变化中识别机遇，推动不良资产管理行业迈向更高质量、更可持续的发展阶段。浙江省浙商资产管理股份有限公司复旦-斯坦福中国金融科技与安全研究院浙江省浙商资产管理股份有限公司复旦-斯坦福中国金融科技与安全研究院 2 2 5 6 10 10 17 18 19 20 21 22 25 25 26 26 27 28 29 31 31 35 38 40 44 44 45 47 48 48 49 50 22026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告第一章研究背景及内容本章从研究背景、报告结构及创新之处三个方面展开，阐述了不良资产管理行业在金融风险防控中的重要性及市场发展现状。报告构建了科学的行业发展指数体系，采用新的统计模型预测未来趋势，拓展了指数的应用，为行业研究和决策提供科学依据。2025年，不良资产行业的规范化、高质量发展持续受到监管层的高度重视，政策一方面明确行业的战略方向，另一方面强调对全国性和地方性AMC这两类核心市场参与主体进行精细化、差异化的业务与风险监管。4月11日，国家金融监督管理总局发布《关于促进金融资产管理公司高质量发展提升监管质效的指导意见》，再次强化金融资产管理公司“做优做强不良资产业务”的主责主业定位，明确要求其更好发挥金融救助和逆周期调节功能，并将服务中小金融机构改革化险、支持房地产领域风险化解以及运用大数据、人工智能等技术推进数智化转型列为重点方向。图图1：商业银行不良贷款情况第一章研究背景及内容316号从业务范围、经营区域、风险集中度、流动性、关联交易及融资杠杆等方面进一步细化监管要求，强调地方AMC聚焦主业、合规经营、严守风险底线，更好服务防范化解区域性金融和实体经济风险。两项政策相继落地，表明在“十四五”收官阶段，不良资产管理行业被赋予更加明确的防范化解系统性和区域性风险、服务实体经济转型升级的使命，也使得相关发展指数研究更加具有现实针对性和政策参考价值。从不良资产市场情况来看，银行业资产质量2025年总体上保持稳定。2025年一季度末，中国商业银行不良贷款率为1.51%，略高于2024年末。2025年二季度末，商业银行不良贷款率比第一季度下降0.02个百分点。2025年三季度末，商业银行不良贷款率小幅上升至1.52%。2025年四季度末，商业银行不良贷款率为1.5%，环比下降0.02个百分点，不良贷款余额为3.50万亿元。总体来看，2025年中国商业银行总体呈现不良贷款余额上升、不良贷款率低位波动、下降速度趋缓的态势。图2：商业银行关注类贷款情况从图从图2中可以看出，关注类贷款余额处于小幅上升通道之中，关注类贷款比例稳中有降，在2025年前三个季度先下降后上升至2.2%，但在四季度回降至2.18%，关注类贷款余额相比于2024年末上升了0.26万亿。根据贷款五级分类标准，关注类贷款 42026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告若进一步恶化将转为不良贷款，因此保持关注类贷款的稳定对于抑制不良资产形成至关重要。目前，关注类贷款总体存量规模仍然较大，尽管近期上升趋势有所放缓，关注类贷款率在2025年呈现一定下降态势，但是存量风险依然存在，仍然可能在一定程度上推动不良贷款增长。商业银行需要持续加强对关注类贷款的风险监测与管理，前瞻性地做好信贷风险防范，有效控制潜在风险向不良转化。2025年，在全球经济环境复杂多变、国内持续深化金融风险防控的背景下，中国银行业不良资产处置呈现出加速推进、多元化发展与市场创新并行的鲜明特征。报告期内，商业银行在监管引导下，加速出清存量不良资产，尤其是个贷不良资产批量转让市场呈现爆发式增长。2021年个贷不良市场全年成交规模约47亿元、项目数量45单，整体体量较小、参与主体有限。随着政策逐步完善与市场机制不断成熟，银行端出清需求持续释放，市场规模快速扩张，个贷不良批量转让逐步成为零售不良资产处置的重要渠道。进入2025年，市场实现历史性突破，成交规模大幅提升至约3291亿元，项目数量增至891单，较试点初期实现跨越式增长，标志着该市场已从试点探索全面迈入常态化、规模化发展阶段。在供需两端共同驱动下，市场活跃度显著提升，参与主体更加多元，个贷不良批量转让已成为不良资产行业中最具增长潜力的核心赛道之一。图图3：个贷不良批量转让成交与不良贷款ABS发行情况在2025年，不良资产支持证券（ABS）发行178单，发行规模为820亿元，同比第一章研究背景及内容5增长61%，增速显著提升，发起机构主要是国有大型商业银行和全国股份制银行。大型国有商业银行凭借资产规模优势和处置经验，在不良信贷ABS发行市场占据主要地位，而股份制银行与城商行则聚焦区域特色资产，在信用卡和个人消费不良领域形成差异化布局。在当前经济环境承压的背景下，资产证券化手段已经发展成为金融机构盘活存量、化解风险的核心工具之一。随着商业银行进一步丰富和深化其不良资产处置工具箱，预计2026年不良资产证券化产品的发行市场将继续保持增长态势，总体发行规模有望进一步提升，印证并预示着不良资产管理行业的持续活力与发展潜力。展望未来，随着监管体系和支持政策持续完善，不良资产管理行业这一市场体量庞大的领域，预计将呈现竞争进一步加剧、参与主体更加多元、业务模式更加丰富的发展态势。面对不确定性上升的市场环境，持续开展行业发展指数研究不仅具有重要的现实意义，也符合行业实现可持续发展的实际需要。同时，这项研究能够为各地政府、行业监管部门和市场参与主体提供有价值的参考依据，助力其更科学地推进相关工作。基于上述背景，课题组继续开展了本年度指数报告的研究。第一章内容为研究背景及内容，主要阐述选题背景及研究的理论意义以及现实意义，同时对研究课题的结构、内容及创新之处等方面进行了概述。第二章内容为指数编制与设计，首先阐述指数编制的几个基本原则，其次详细解释指数体系的构建内容，包括各级指标构成的含义及内容，及最后对指数体系的数据来源及处理方式进行了说明。第三章内容为不良资产管理行业发展指数分析，本章从一级指标行业发展指数，二级指标价格指数、成交规模指数、流动性指数、市场活跃指数和环境支撑指数多个维度从全国层面对不良资产管理行业发展情况及其走势进行详细的分析。第四章内容为区域不良资产管理行业发展指数分析，本章从一级指标行业发展指数，二级指标价格指数、成交规模指数、流动性指数、市场活跃指数和环境支撑指数多个维度从区域视角对长三角度从区域视角对长三角、珠三角、京津冀地区不良资产行业发展情况及其走势进行了详细的分析。第五章内容为不良资产管理行业发展指数应用，本章首先通过前述章节所构建的不 62026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告良资产管理行业发展指数，通过建立滚动训练的SARIMA-SVM模型，分析全国不良资产指数趋势，其次研究不良资产行业发展指数与系统性风险之间的关系、行业内部结构以及政策对于行业发展的影响。第六章内容为行业发展展望及策略建议，本章首先就不良资产管理行业的未来发展趋势进行探讨，其次根据实际分析，从资产管理公司的角度出发提出相应建议。本研究报告主要有三个创新之处，首先，采用科学的方法构建了全国和部分地区的不良资产行业发展指数。其次，根据不良资产行业发展趋势，采用动态化改进的SARIMA-SVM模型对未来两年不良资产管理行业发展指数做预测。第三，分析了不良资产行业发展指数与系统性风险之间的关系、行业内部结构以及政策对行业发展的影响。各项创新点具体如下：一、对不良资产管理行业发展指数进行构建方法优化，完善指数体系的可解释性本研究在不良资产管理行业发展指数的构建方法上进行了系统性创新，通过引入多方法协同、动态整合与自适应调整的复合权重确定体系，显著提升了指数模型的科学性、稳定性和解释能力。新的构建方法在保留原有三级指标结构的基础上，实现权重分配过程的智能化和自适应化，使得指数能够更加精准地反映行业发展的内在规律和动态特征。在权重计算方法上，本研究构建了四维客观赋权方法体系，将熵权法、主成分分析并引入基于肯德尔一致性系数的权重整合决策机制，通过对不同赋权方法结果进行统计一致性检验，智能选择最适宜的整合策略。在二级指标的主客观权重融合环节，本研究开发了差异度驱动的自适应调整模型，取代了传统的固定比例加权方式，模型通过计算客观权重与专家主观权重的欧氏距离，实时评估两者的一致性程度，并根据预设的阈值规则动态调整主客观权重比例。为了确保整个计算过程的稳健性和可靠性，研究还建立了全流程的异常处理与防御机制，增强了模型对数据质量问题和异常情况的适应能力。通过上述方法创新，本研究构建的不良资产管理行业发展指数不仅在技术上实现了通过上述方法创新，本研究构建的不良资产管理行业发展指数不仅在技术上实现了权重分配的动态优化和自适应调整，更在方法论层面建立了一套科学严谨的指标体系构建框架。这种创新的构建方法能够更好地捕捉行业发展中的复杂关系和动态变化，为行第一章研究背景及内容7业监测、政策评估和决策支持提供了更为精准和可靠的量化工具，体现了从静态评估向动态智能分析的范式转变。二、本研究根据不良资产行业发展趋势，采用动态化改进的SARIMA-SVM混合模型对行业发展状况进行预测结合未来两年不良资产管理行业及其各维度指数的预测需求，本研究构建并应用了经过动态改进的SARIMA-SVM混合预测模型，用于对行业中期发展趋势进行研判。相较于更强调即时精度的短期预测，中期预测更关注趋势方向、周期波动及结构性变化的综合刻画，因此对模型的稳定性、灵活性和适应性提出了更高要求。基于此，本研究将SARIMA模型与SVM模型相结合，在保留传统时间序列模型对趋势和季节性波动刻画优势的基础上，进一步增强了对于复杂非线性特征的识别能力。其中，SARIMA模型主要用于刻画不良资产管理行业指数的中长期变化趋势和季节性波动特征，为预测提供较为稳定的线性结构基础。考虑到现实经济数据往往同时受到突发冲击、结构调整及非线性扰动影响，单一线性模型难以充分捕捉残差中的复杂信息，因此本研究进一步引入SVM模型，对SARIMA预测残差进行误差修正，以提升模型对非线性成分和局部波动的刻画能力。在具体实现过程中，模型采用滚动重训练机制，随着新一期数据不断纳入，模型参数持续更新、预测窗口动态前移，从而有效降低参数随时间漂移带来的预测偏差；同时引入残差驱动的误差修正结构，根据历史预测误差特征对未来结果进行自适应调整，提高模型对拐点变化和局部波动的响应能力。 82026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告三、指数应用的创新本研究在不良资产行业发展指数的应用方面实现了多维拓展，进一步拓宽了指数的应用边界和实践价值，更加深入地揭示了不良资产行业与金融体系、政策环境之间的动态作用机制。首先，研究创新性地构建了不良资产行业与系统性金融风险的联动分析框架，通过相关性分析，并结合纽约大学斯特恩商学院V-Lab发布的中国金融机构系统性风险指数，研究考察了不良资产行业发展指数与系统性金融风险之间的关联特征及其传导关系。研究进一步引入多维可视化分析方法，对不良资产管理行业子指数的特征差异进行系统的刻画。通过构建子指数贡献度与波动程度散点图，从作用强度和风险特征两个维度对不同子指数进行比较分析，揭示其在行业运行中的相对位置及差异化特征，为识别关键影响因素、把握市场变化特征提供了更直观的分析依据，也为行业参与者和投资者优化决策框架、提升风险识别与管理能力提供了有益参考。此外，研究还从AMC经营实践出发，构建了政策效果量化评估体系，推动政策评估与行业实践更加紧密结合。通过选取近几年来对AMC业务影响较大的六项核心政策，采用事件研究法设定评估窗口和观察周期，并结合政策实施前后对比、业务场景关联及传导路径拆解等方法，围绕收购端和处置端展开综合评估。这部分分析不仅为后续政策优化提供了实践依据，也为AMC在区域布局、业务布局和能力建设等方面提供了更加具有针对性的建议，助力行业更好把握政策机遇，推动市场化、专业化和高质量发展。 102026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告第二章指数编制与设计本章详细阐述了不良资产管理行业发展指数的编制与设计，明确了指数编制的五大基本原则，确保指数能够全面、科学地反映行业发展现状与趋势；介绍了不良资产管理行业发展指数五维指标体系，并详细说明了各指标的选取依据和计算方法；采用主客观结合的集成学习框架对指标权重进行优化，确保指数的科学性和动态适应性，为行业发展评估提供有力的支持。2.1指数编制基本原则不良资产管理行业发展指数的编制需要充分考虑行业特性，围绕代表性、科学性、可比性、可操作性、可拓展性以及对行业的先导作用，构建能够反映不良资产管理行业发展现状与趋势的科学评价体系。在具体编制过程中，本研一，代表性。不良资产管理行业发展指数的构建遵循代表性原则，从总体上反映不良资产管理行业发展现状和走势。次级指标的选取从不同维度反映不良资产的行业特征，深入分析不良资产管理行业的基本状况。容与种类也在不断延伸。为此，指标在体系构建和数据选取时考虑到其后续的可拓展性，会根据不良资产管理行业发二，科学性。不良资产管理行业发展指数及其二级指标的选取遵循客观性和规范性原则容与种类也在不断延伸。为此，指标在体系构建和数据选取时考虑到其后续的可拓展性，会根据不良资产管理行业发准化对二级指标进行横向比较，并综合使用熵权法、主成分分析法、变异系数法等方法对二级指标赋予权重，从而最终得到一级指标。三，可比性。本报告选取的不良资产指标在时间和空间维度上都具备可比性。一方面，同一指标对于不同样本空间上具有同样的含义和代表性；另一方面，在时间维度上同一指标的含义没有出现较大差异。四，可操作性。不良资产管理行业发展指数各分级指标的选取考虑其经济内涵，从价格、成交规模、流动性、市全面地反映不良资产管理行业的发展趋势和特征。五，可拓展性。不良资产管理行业目前处于深化发展阶段，数据样本的内良资产相关文献，本着层次性、系统性和逻辑严密性的原则进行选取。通过标第二章指数编制与设计11展状况进行同步更新和调整。2.2指数体系的构建考虑到不良资产行业的具体特征和未来发展方向，本报告将行业发展指数下设立五个二级指标：价格指数、成交规模指数、流动性指数、市场活跃指数和环境支撑指数。一、价格指数在价格指数构建上，选用折扣率衡量不良资产的价格，同时考虑到债权市场和司法拍卖市场对不良资产价格的不同影响，分别构建债权拍卖折扣率和司法拍卖折扣率两个三级指标。（一）债权拍卖折扣率在债权市场上，债权拍卖折扣率由成交价和债权本金决定，这两个因素构成了价格指数在债权市场的指标。（二）司法拍卖折扣率在司法拍卖市场上，司法拍卖折扣率由成交价和评估价决定，这两个因素构成了价格指数在司法拍卖市场的指标。二、成交规模指数不良资产成交规模选用的是银行转出不良资产债权本金和司法拍卖成交金额作为三级指标，用于分别衡量银行一级市场和司法拍卖市场的供给能力及交易活跃程度。图4：指标构建体系图4：指标构建体系 122026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告（一）不良资产债权在债权市场上，银行转出不良资产本金规模体现银行一级市场的供给能力。（二）司法拍卖债权在司法拍卖市场上，司法拍卖成交金额反映了市场需求和供给的匹配程度，揭示了不良资产的流通性。三、市场活跃指数在市场活跃指数构建上，考虑到上游和下游的合作机构，资产管理公司发展状况和市场行为，选用上游机构数量、下游机构数量、持牌机构数量、报名人数、设置提醒人数作为三级指标刻画不良资产行业市场活跃指数。（一）持牌机构数量持牌机构数量是指获得批量金融不良资产收购资质的资产管理公司（AMC）及其他市场参与主体的数量，直接反映市场主体的供给能力和行业正规化程度。拍卖参与主体个数是指参与不良资产拍卖的竞拍人数量，它是市场需求的侧面反映，同时也是衡量行业吸引力和参与度的关键指标。竞拍人数量越多，市场越活跃，竞争程度越高，资产价格更有可能接近其真实市场价值。（三）上游机构数量上游机构是指银行、信托等向外转让不良资产包的金融机构。上游机构的数量反映了行业的供给活跃性。上游机构数量的增多意味着更多的不良资产源源不断地进入市场，提升行业的流动性和交易活跃度。（四）下游机构数量下游机构是指在不良资产交易过程中，参与资产收购、处置等环节的各类机构。下游机构数量直接决定了不良资产的流转速度和市场需求的旺盛程度。下游机构越多，市场需求端就越强，行第二章指数编制与设计13业整体的流动性与活跃度越高。（五）设置提醒人数设置提醒人数反映市场的潜在参与者数量，是反映活跃性的良好指标。四、流动性指数流动性指数衡量不良资产市场的流转效率和交易活跃程度，反映资产从挂牌到成交的速度及交易顺畅程度。流动性越强，资产能更快完成交易，资金回笼效率更高，市场健康程度也随之提升。成交率是指标的最终成交的比例，用于衡量市场的交易活跃度和资产的流动性。考虑债权和司法拍卖两个市场，本研究选用不良资产债权成交率和司法拍卖房产一拍成交率作为三级指标衡量债权和司法拍卖市场的流动性。在债权市场上，选用成交规模和招标规模作为指标来衡量不良资产债权成交率。（二）司拍房产成交率在司法拍卖市场上，选用一拍成交规模和挂牌规模作为指标来衡量司法拍卖房产一拍成交率来衡量市场流动率。（三）不良资产转化率不良资产转化率是指一级市场不良资产成交总量与不良资产余额季度增量的比值，用于衡量市场的供需匹配效率。转化率高表明市场能快速消化新增不良资产余额，供需两端的流动性匹配较好。（四）平均竞价次数平均竞价次数是指在不良资产拍卖或交易过程中，参与者的平均竞价次数。竞价次数多表明市场参与者的竞争激烈，不良资产的流转效率较高，市场需求与供给的匹配度较好，资产价格接近其真实价值。五、环境支撑指数环境支撑指数可以衡量不良资产行 142026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告业的外部环境和发展潜力，通过社会环境、政策环境两方面的维度综合评估行业运行环境，该指数从社会关注度、政策保障两个方面，为行业参与者提供系统的外部环境参考。（一）公众关注指数公众关注指数基于百度指数平台的关键词搜索数据，反映公众对不良资产行业的关注度变化。关键词包括“不良贷款”、“司法拍卖”、“金融资产管理公司”、“破产清算”、“债务重组”、“资产处置”，均与行业动态密切相关。该指数通过提取搜索量的月度平均值，综合衡量社会对不良资产行业的实时关注水平，为市场参与者提供行业舆论热点和潜在市场变化方向的参考。（二）政策支持指数政策支持指数旨在衡量政策环境对不良资产行业发展的支持程度。该指数以中央和地方层级的政策文件为基础，通过获取国务院官网及各省级人民政府官网公开发布的政策、法规、办法、通知等文件，结合关键词匹配识别与行业相关的政策文本。若文件中包含“不良贷款”“司法拍卖”“金融资产管理公司”“破产清算”“债务重组”“资产处置”等关键词，则认定为不良资产行业相关政策。基于此，处置、支持风险化解和市场发展的政策认定为支持类；对完善制度规则、规范业务流程但不体现明显鼓励或限制导向的政策认定为规范类；对强化资产管理公司监管、提高准入或经营约束的政策认定为收紧类。不同类别政策分别赋予相应分值，并结合政策在发布后五年内的有效影响进行加权统计，最终形成政策支持指数，以反映各时期政策对不良资产行业发展的综合支持力度。根据不良资产管理行业的发展现状以及行业数据信息的发布情况，不良资产管理行业发展指数的数据来源于司法拍卖网站、Wind数据库、国家统计局网站、国家金融监督管理总局网站、百度指数网站、国务院官网以及地方政府网站和浙商资产研究院自建的不良资产管理行业数据库等。考虑到行业数据信息的完备性与时间同步性，本指数选取从由于部分数据只有季度数据，本研究也对此类季度数据按照月度平均的方式转化为对应月份的月度数据。为了更加科学地构建不良资产行业发展指数，本研究提出了基于多方法协进一步按照政策导向将文件划分为支持类、规范类和收紧类：对鼓励不良资产同与自适应融合的动态权重分配框架，旨在通过更加智能化的权重整合机制，进一步按照政策导向将文件划分为支持类、规范类和收紧类：对鼓励不良资产第二章指数编制与设计15以熵权法、主成分分析法（PCA）和变异系数法为基础，创新性引入信息熵优化权重法，构建了四类客观赋权方法体系，并通过肯德尔一致性检验实现不同赋权方法的动态筛选与整合。在二级指标层面，本研究进一步设计了差异度驱动的自适应权重融合机制，根据主客观权重之间的欧氏距离动态调整融合比例，以更好平衡专家经验与数据规律。在数据处理和计算过程中，为了消除不同指标之间的单位和量纲差异，所有三级指标均采用min-max归一化方法进行正向化处理，以确保权重计算的稳定性和可比性。最终，行业发展指数以优化后的自适应权重为基础，按照三级指标客观赋权、二级指标合成、二级指标主客观自适应融合的递进逻辑进行构建，从而形成能够较为科学反映行业综合发展水平的指数体系。本方案的科学性主要体现在以下三个方面：一是通过肯德尔一致性检验实现了多赋权方法的智能整合，以统计检验代替经验判断，确保了客观权重的科学严谨性；二是通过差异度驱动的自适应机制实现了主客观权重的动态平衡，既尊重专家经验又遵循数据规律，提升了权重分配的灵活性和适应性；三是通过全流程的鲁棒性设计和异常处理机制，增强了模型对数据质量问题和计算稳定性挑战的应对能力。此外，多层级的一致性系数报告和详细的整合过程记录提供了对权重形成过程的完整解释，使得模型具有较强的可追溯性和可验证性。此方法不仅能够动态适应行业特征的变化和时间维度的演进，还能够通过透明化的计算过程为行业决策者提供可信赖的参考依据，在行业监测、政策评估和风险预警中具有重要的应用价值。第三章不良资产管理行业发展指数分析17第三章不良资产管理行业发展指数分析本章分别关注反映行业总体发展情况的不良资产管理行业发展指数，以及反映行业价格、成交规模、流动性、市场活跃性与环境支撑等特征的分指数，对不良资产管理行业发展情况进行详细描述与深入分析，并将每个分指数与总指数进行对比与分析，从不同的维度揭示不良资产管理行业的发展现状及趋势。3.1不良资产管理行业发展指数不良资产管理行业发展指数从行业整体视角出发，综合反映不良资产管理行业的运行状况及变化趋势，在一定程度上可作为衡量行业景气程度的重要指标。该指数由价格、成交规模、市场活跃度、流动性和环境支撑等维度构成，较系统地刻画行业发展特征与演进态势，其变化与宏观经济环境、风险暴露程度及不良资产处置效率等因素密切相关。图图5：不良资产管理行业发展指数202420242025从年至年的不良资产管理行业发展指数走势来看，行业整体呈现平稳但是上行幅度有限，更多表现为局部改善而非趋势性走强。这表明在稳地产、防风险等 182026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告政策持续推进的背景下，政策效应对市场预期和行业运行形成了一定支撑，资产管理公司在风险化解、不良资产重组和存量资产盘活等方面继续发挥积极作用，行业整体保持行业修复仍然较为温和，处于边修复、边调整的过程中。3.2不良资产价格指数不良资产价格指数是衡量不良资产市场价格水平及定价变化的重要指标。从2025年的走势来看，价格指数整体仍在相对低位区间内波动，无明显回升趋势，反映出当前不良资产市场价格总体保持稳定，但是上行动力仍然不足。随着金融机构不良资产处置节奏持续推进，市场供给保持释放，资产管理公司回归主业趋势进一步强化，对价格形成产生一定的积极影响，但是由于房价下行压力较大，对以不动产为重要抵押物的不良资产估值形成持续压制。从2015年至2025年的走势来看，不良资产价格指数与行业发展指数并不是始终保持同步。尤其是2025年，行业发展指数总体维持平稳并小幅回升，而价格指数仍在低位区间波动，整体改善幅度有限，二者分化较为明显，表明当前行业整体运行保持稳定，但是受资产估值承压等因素影响，不良资产价格修复仍然偏弱，市场定价环境尚未出现明显改善。第三章不良资产管理行业发展指数分析19图7：不良资产价格指数与行业发展指数3.3不良资产成交规模指数不良资产成交规模指数可以反映不良资产管理行业中不良资产的有效交易量。从2025年的表现来看，不良资产成交规模指数仍以波动运行为主，回升态势较缓。这表明当前不良资产市场交易规模总体保持平稳，处置节奏较前期有所恢复，市场成交有所改善，但是扩张动能仍然偏弱，行业交易情况仍处于逐步修复过程中。图图8：不良资产成交规模指数 202026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告从近十年的走势看，成交规模指数与行业发展指数整体具有较强的联动性，但是前者波动明显更大，对市场交易环境和处置节奏更为敏感。2025年，行业发展指数总体保持平稳并小幅回升，成交规模指数也有所修复，但是改善幅度相对有限。图9：不良资产成交规模指数与行业发展指数3.4不良资产流动性指数不良资产流动性指数能够较为直接地反映不良资产市场的真实流转状况，是判断处置效率和交易顺畅程度的重要指标。从2025年的表现看，流动性指数仍然处于低位区间，虽然有小幅上行波动，但是整体改善并不明显，说明当前不良资产处置周期仍然偏长，市场流转效率整体承压。这背后一个重要的原因在于房地产市场流动性持续偏弱，作为重要抵押物基础的房产变现难度仍然较大，对不良资产周转形成明显制约；部分欠发达地区受需求不足、资产吸引力偏弱和处置资源有限等因素的影响，流动性相对较差，也使得全国市场流动性修复仍显缓慢。从长期走势看，从长期走势看，流动性指数与行业发展指数整体方向大体一致。2025年，行业发展指数保持基本稳定，而流动性指数仍在低位运行，说明当前不良资产市场整体景气度尚可，但是资产流转效率依然偏弱，流动性仍然是制约行业修复的重要因素。尚可，但是资产流转效率依然偏弱，流动性仍然是制约行业修复的重要因素。第三章不良资产管理行业发展指数分析21图10：不良资产流动性指数图11：不良资产流动性指数与行业发展指数3.5不良资产市场活跃指数不良资产市场活跃指数主要反映市场关注度和参与度变化。从2025年的走势来看，活跃指数整体呈上升态势，表明市场热度有所回升，参与主体数量和竞拍意愿均有所增强强。尤其在司法拍卖市场，报名人数、围观热度和竞价活跃度均有所提升，是当前不良资产市场活跃度改善的重要体现，不过这种热度上升更多反映的是司法拍卖环节的交易关注度增强，并不完全等同于整个不良资产市场全面升温。 222026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告图12：不良资产市场活跃指数图13：不良资产市场活跃指数与行业发展指数从两项指数的对比来看，市场活跃指数与行业发展指数整体方向基本一致，但是前者的波动更大、变化更快，2025年二者表现均边际向好，但活跃度改善主要集中在司法拍卖等交易环节，仍需观察其向实际成交和处置效率的转化。3.63.6不良资产环境支撑指数环境支撑指数主要反映不良资产行业外部政策环境和社会关注度的变化。从环境支撑指数主要反映不良资产行业外部政策环境和社会关注度的变化。从2025第三章不良资产管理行业发展指数分析23年的走势看，该指数总体保持稳中有升的上行态势，说明随着不良资产处置、房地产风险化解和地方债务重整等相关政策持续推进，行业外部支撑力度不断增强，政策环境和市场关注度均对行业发展形成了较为稳定的支撑。从两项指数的对比来看，环境支撑指数整体明显强于行业发展指数，并表现出一定先行性。2025年，环境支撑指数维持上行态势，而行业发展指数呈现小幅波动，说明当前政策支持和外部环境改善力度较强，但是向行业整体景气度的传导存在一定时滞。图14：不良资产环境支撑指数图图15：不良资产环境支撑指数与行业发展指数第四章区域不良资产管理行业发展指数分析25第四章区域不良资产管理行业发展指数分析本章以长三角、珠三角和京津冀地区为研究对象，测算区域不良资产管理行业发展从多个角度呈现三大区域不良资产管理行业的发展现状与演变趋势。4.1区域不良资产管理行业发展指数对比长三角、珠三角、京津冀地区以及全国不良资产管理行业发展指数的变动趋势可以看出，2025年三大区域指数均有所回升，但是区域间分化较为明显。长三角地区依托较为成熟的金融市场和机构集聚优势，行业发展指数整体保持高位稳定；珠三角地区凭借民营经济活跃、处置渠道较为多元，指数也呈现一定的修复态势；而京津冀地区的回升幅度更为突出，表现出更强的修复弹性，图图16：长三角、珠三角、京津冀地区以及全国不良资产管理行业发展指数京津冀地区指数的明显抬升，可能与北京市场交易表现改善有关。作为区域核心市京津冀地区指数的明显抬升，可能与北京市场交易表现改善有关。作为区域核心市场，北京在资产供给释放、交易活跃度提升和风险资产出清方面具有较强带动作用，推动京津冀整体指数上行。相较于长三角和珠三角更多依托成熟市场体系维持稳定运行， 262026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告京津冀地区的改善则体现为重点区域交易活跃带动下的阶段性修复，反映出该区域在2025年不良资产市场中的回升势头更为明显。4.2区域不良资产价格指数从三大区域和全国的不良资产价格指数的走势来看，2025年区域价格分化特征比市场需求稳定，不良资产定价具有一定支撑；长三角地区价格指数目前在低位波动，但是整体较为平稳，体现出成熟市场环境下价格运行的稳定性；而京津冀地区价格指数整体处于相对低位，且波动更为明显，区域内不良资产价格承压较大。不同地区由于经济活跃度、房地产市场表现、资产质量和处置能力存在差异，不良资产价格走势也呈现出明显区别，在经济活跃度更高、市场化处置机制较为成熟的地区，价格表现通常更为坚图图17：长三角、珠三角、京津冀地区以及4.3区域不良资产成交规模指数对比三大区域和全国的成交规模指数变动趋势可以对比三大区域和全国的成交规模指数变动趋势可以发现，2025年各区域成交规模指数走势与全国基本一致，均呈现前期波动调整、后期逐步修复的特征，其中长三角和珠三角成交规模的基础较好，市场运行相对平稳；京津冀地区处于低位但是年末也呈现第四章区域不良资产管理行业发展指数分析27小幅回升的态势，整体看当前区域市场交易规模仍然处于修复区间。图18：长三角、珠三角、京津冀地区以及全国不良资产成交规模指数4.4区域不良资产流动性指数通过比较三大地区以及全国的不良资产流动性指数变化可以发现，各区域流动性整体仍处于低位运行状态，区域间虽然存在一定的差异，但是总体区间较为接近。长三角和珠三角指数波动相对较小，市场流动性并未出现明显改善；京津冀地区波动略大，呈 282026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告对比长三角对比长三角、珠三角、京津冀地区以及全国不良资产市场活跃指数的变动趋势可以看出，2025年各区域活跃度均有所提升，但是区域分化较为明显。珠三角整体保持较现一定的回升态势。整体来看，不良资产市场流动性仍然偏弱，资产处置周期较长，区域市场流动性修复仍较为有限。图19：长三角、珠三角、京津冀地区以及全国不良资产流动性指数图图20：长三角、珠三角、京津冀地区以及全国不良资产市场活跃指数4.5区域不良资产市场活跃指数第四章区域不良资产管理行业发展指数分析29高的活跃水平，长三角表现平稳，京津冀地区的回升态势更为突出，成为2025年区域市场活跃度变化中的主要亮点。值得注意的是，京津冀活跃度的提升，主要受到司法拍卖市场热度上升的带动，报名参与、竞拍关注和交易活跃程度均有所改善，从而推动区域市场活跃指数快速抬升。4.6区域不良资产环境支撑指数从图中可以看出，全国、长三角、珠三角和京津冀地区的不良资产环境支撑指数均呈现上行态势，并且区域间的差距相对有限，走势大体一致。相比于价格、成交规模、流动性等子指标，环境支撑指数的区域分化并不明显，而是更多地体现为政策环境、制度建设和社会关注度的整体改善。图21：长三角、珠三角、京津冀地区以及全国不良资产环境支撑指数第五章不良资产管理行业发展指数应用31第五章不良资产管理行业发展指数应用本章通过采用季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）与支持向量机（SVM）相结合的混合预测框架，对全国不良资产管理行业发展指数及其分指数进行2026至2027年的中期预测，分析了不良资产管理行业发展指数与系统性金融风险的关联性，并且还探究了行业内部子指数的波动结构以及政策实施效果。5.1不良资产管理行业发展指数预测结合预测目标与应用场景，本研究主要关注未来两年内不良资产管理行业及其各维度指数的变化趋势判断，属于中期预测问题。相较于短期预测对即时精度的高度依赖，中期预测更关注趋势方向、周期波动和结构性变化，对模型的稳定性与灵活性提出了更高要求。因此，本报告采用SARIMA与SVM相结合的混合预测框架。SARIMA模型是经典的时间序列分析方法，能够在ARIMA模型基础上引入季节性结构，适用于刻画不良资产管理行业指数的趋势变化和季节性波动。但是现实经济数据常常受到突发冲击、结构调整和非线性扰动影响，单纯依靠线性时间序列模型，难以充分捕捉残差中的复杂信息。基于此，本研究进一步引入SVM模型，对SARIMA预测残差进行自适应误差修正，以增强模型对非线性成分的识别能力。模型的预测结果显示，2026—2027年全国不良资产管理行业发展指数大体维持在均值附近波动，整体呈现平台震荡特征。2026年指数基本延续2025年末水平，随后 322026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告小幅震荡；2027年虽然有阶段性的抬升，但是幅度有限，整体来看未来两年行业基本维持平稳修复、低幅波动的运行状态。这一走势与当前宏观环境基本一致，未来两年，房地产、地方融资平台和部分中小企业领域风险仍会继续释放，为不良资产行业提供相对稳定的业务来源；政策层面预计仍将围绕风险化解和市场化处置持续推进，有助于稳定行业运行；如果房地产市场继续承压下行，会压制抵押物估值和资产变现效率，限制行业修复空间。综合研判，行业具备稳定的运行基础，但是价格修复和处置效率改善仍然面临约束，指数短期内难以大幅图22：全国不良资产管理行业发展指数预测图图23：全国不良资产管理行业价格指数预测第五章不良资产管理行业发展指数应用33从预测结果来看，未来两年全国不良资产价格指数将在相对低位区间持续震荡下行。具体来看，2026年初价格指数较当前水平略有回升，年中阶段出现一定的回落；进入2027年后，指数再度小幅修复，但整体改善幅度有限，期末有所回落。这表明未来两年不良资产价格总体将保持低位震荡格局，阶段性修复虽可能出现，但是持续性偏弱。从影响因素来看，抵押物价值仍然是不良资产定价的关键基础。近年来房地产市场持续调整，房价和土地估值整体承压，直接压低了以房产和土地作为主要抵押物的不良资产回收价值。尽管预测期内房地产市场有望逐步趋稳，但是结构性分化仍将持续，核心区域资产价格相对更有支撑，而部分区域资产的估值和变现能力仍然偏弱，在此背景下，不良资产价格修复空间整体有限。图24：全国不良资产管理行业成交规模指数预测图图25：全国不良资产管理行业流动性指数预测 342026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告从预测结果来看，2026—2027年全国不良资产管理行业成交规模指数整体呈现小指数继续稳步上行，但是上升幅度不大。从预测区间看，后期置信区间明显扩大，说明成交规模走势仍然存在较高的不确定性。综合未来两年不良资产市场成交规模来看，整体存在一定的修复迹象，但是修复力度较为温和，尚未形成显著扩张。流动性指数的预测结果显示，2026—2027年指数仍然维持低位震荡，波动幅度较交易撮合和资产处置难度较大，市场修复更多表现为阶段性波动，而非趋势性改善。图26：全国不良资产管理行业市场活跃指数预测图图27：全国不良资产管理行业环境支撑指数预测第五章不良资产管理行业发展指数应用35模型预测结果显示，2026—2027年全国不良资产管理行业市场活跃指数将保持在较高水平，但是上升动力的持续性较弱。2026年指数短暂拉升后回落，随后围绕当前水平波动；2027年，指数呈现震荡走势，年中回落后有所修复。这说明未来两年不良资产市场仍然具备一定活跃度，司法拍卖等交易场景的关注度和参与度有望维持，但是市场热度更多是延续前期基础，而不是新一轮的快速升温。总体来说，未来两年不良资产市场活跃度仍然将是支撑行业运行的重要因素，但是改善空间相对有限，后续更加值得关注的是，活跃度能否进一步转化为实际成交量，并且推动处置效率提升。环境支撑指数的预测结果显示，2026—2027年将延续上升趋势，指数在高位运行的基础上继续抬升。结合预测区间来看，未来走势仍然存在一定的不确定性，但是基准预测路径整体保持上行，表明未来两年行业外部支撑环境将持续改善，政策、制度和市场关注度等因素对行业发展的支撑作用依然较强，外部支持力度总体有望继续增强。5.2不良资产管理行业发展指数与系统性金融风险的关联性分析本节从金融风险视角出发，分析金融体系整体风险状况与不良资产管理行业发展之间的关系。为刻画金融体系风险水平，本文选用纽约大学斯特恩商学院波动率实验室（V-Lab）发布的中国金融机构系统性风险指数（SRISK）作为代表指标。该指数基于市场数据和风险溢出模型构建，主要反映极端情景下金融机构可能对系统稳定性造成的冲击风险，目前已经被广泛应用于宏观审慎监管和系统性风险研究。本节将SRISK指数与不良资产管理行业发展指数进行对比分析，考察两者在时间维度上的联动特征和风险传导关系。这一分析有助于从金融周期视角观察不良资产管理 362026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告行业的运行特征，也为判断行业发展趋势和外部风险变化提供参考。从序列走势看，SRISK指数与行业发展指数整体呈现一定的反向变化特征，但是这种关系并不是简单同步，而是表现出较为明显的时滞效应。系统性风险的上升或回落往往先于不良资产管理行业发展指数的变化，具有一定的先行指标特征。当系统性风险而是在随后一段时期内逐步体现出承压或回落；相应地，当系统性风险逐步缓释并趋于稳定后，行业指数通常也会在之后出现修复和改善。图图28：全国不良资产管理行业发展指数与SRISK指数图图29：全国不良资产管理行业流动性指数与SRISK指数第五章不良资产管理行业发展指数应用37这种滞后关系与不良资产行业的运行机制有关。不良资产行业的发展不只取决于风险水平高低，更取决于风险资产是否进入处置环节、金融机构是否加快出清、市场资金是否具备承接能力。在系统性风险上升的初期，金融机构和投资者通常更加审慎，资产转让、重组和投资决策节奏放缓，行业指数可能在一段时间后才出现回落或走弱。而在风险压力缓解后，政策环境和市场预期趋稳，资产处置意愿与市场参与度逐步恢复，行业指数也可能随之修复。比较不良资产流动性指数与SRISK指数可发现，二者并未呈现稳定的同向SRISK指数整体相对平稳，但是全国不良资产管理行业流动性指数明显下行，说明不良资产市场流动性并不只受系统性风险水平影响，同时也受到资产价格预期、处置周期和回收预期等因素影响。在宏观环境不确定性上升、房地产存量风险出清的背景下，投资者即使面对更多资产供给，也会因抵押物价值、交易节奏和回收前景存在不确定性而趋于谨慎，导致成交放缓、流动性走弱。相反，当风险预期趋于稳定、资产估值和处置结果更清晰时，参与意愿通常有所修复，交易活跃度和成交规模会相应改善，因此系统性风险是通过风险预期、估值判断和市场情绪等渠道间接传导，并在一定时期后反映到流动性变化上。对于投资者而言，SRISK等风险指标可以作为前瞻性观察工具，但是不宜单独作为判断投资时点和资产定价的依据。在实际决策中，还应该结合房地产市场变化、抵押物价值走势、资产处置周期、市场成交活跃度和区域差异进行综合判断。在风险预期偏弱阶段，应更加重视资产质量甄别、回收路径和退出安排；在风险压力边际缓释、市场预期趋稳阶段，可关注优质资产折价配置和流动性修复带来的投资机会。 382026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告5.3不良资产管理行业子指数结构为了更好分析各子指数对行业发展的影响，本研究绘制了贡献度与波动程度散点图，展示不同子指数在行业中的作用强弱及波动特征。通过对可视化结果的分析，可以更加直观地识别行业运行的主要驱动因素，并且为市场参与者和投资者研判市场变化、优化决策提供有效的参考。该部分算法主要通过计算各子指数的均值和标准差，分析其在样本期内的平均贡献度与波动程度。其中均值反映子指数的整体贡献水平，标准差反映其波动强弱，进一步以标准差为横轴、均值为纵轴绘制散点图，并结合平均贡献线和平均波动线，对各子指数进行对比分类，从而识别不同子指数的稳定性特征及其对行业指数的影响程度。从贡献度与波动程度的散点图来看，流动性指数和价格指数处于较为显著的位置。流动性指数位于右上象限，表明它在贡献度和波动性上都占据了重要位置，这也反映出流动性指数不仅是行业的核心支柱，其波动性也反映了市场对资金流动的高度敏感。相比之下，价格指数位于左上象限，代表其高贡献和低波动的特性，是行业中较为稳定的因素之一。环境支撑指数位于右中象限，表图图30：不良资产管理行业子指数贡献和波动图第五章不良资产管理行业发展指数应用39表1：不良资产行业重要政策梳理（2019年-2025年）时间点政策内容发布单位政策意义明其贡献度和波动性适中，在市场中作用发挥稳定的长期支撑角色，对行业整体波动的影响相对较小。而成交规模指数和市场活跃指数则位于右下象限，尽管贡献度相对较低，但是波动性较大，说明它们更多地跟随市场的短期变化，对行业的长期支撑作用较弱，更多是反映了市场的情绪波动。监督管理暂行办法》（金规〔2025〕16号）发布时同其在明确业务边界、引导行业回归主业方面具有奠基根据这些分析可以得出，行业的双核心驱动格局主要由流动性指数和价格指数主导，流动性提供了市场的弹性，价格则决定了行业的稳定性；市场活跃指数和成交规模指数的波动性增强了行业的短期波动，投资者需要警惕短期市场波动带来的风险；环境支撑指数的相对稳定性表明，政策和经济环境对行业的影响较为长期，虽然它的波动性较低， 402026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告但是对于行业发展的影响却是深远的。对于行业参与者和投资者来说，理解这些子指数的作用和波动特征至关重要，长期投资者应关注价格指数和流动性指数。其中，价格指数相对稳定，流动性指数贡献较高但波动较明显，需配合风险管理。而短期投资者则应关注市场活跃指数和成交规模指数的波动，这两个指数的波动性较大，通常反映了市场情绪的变化，能为短期投资者提供捕捉市场波动的机会，是投资者决策时的重要参考，投资者也需要具备灵活的风险管理策略，以应对市场情绪带来的短期波动。重要政策进行定量分析，从数据层面识别政策对行业运行的实际影响。事件研究法能够围绕政策发布这一明确时点，观察行业指标在政策实施前后的动态变化，从而识别政策冲击的边际效应。其基本原理是：以政策发布时间为事件点，设定政策出台前后一定时期作为观察窗口，对比政策实施前后的指数表现，分析政策是否对行业运行产生显著影响。相较于单纯的定性分析，事件研究法能够更直观地呈现政策影响的方向、强度和持续性，因此较适合用于分析不良资产行业这类受监管政策驱动较强的市场。5.4不良资产政策梳理和效果量化、产生重要影响。为了更加客观地评估政策实施效果，本研究基于行业指数体系，采用事件研究法对2019—2025年间的不良资产行业的发展始终受到政策引导与监管规范的深刻影响，近年来，相关政策导向已由早期的业务探索与渠道放开，逐步转向风险化解、业务规范与高质量发展并重的新阶段。围绕房地产风险化解、金融资产管理公司主业规范、地方AMC监管细化等重点领域，一系列政策持续作用于不良资产行业的收购端、处置端和监管端，、产生重要影响。为了更加客观地评估政策实施效果，本研究基于行业指数体系，采用事件研究法对2019—2025年间的年间6项核心政策，围绕价格指数、流动性指数、市场活跃指数、成交规模指数以及不良资产管理行业发展指数这几个关键指标2，设定政策发布前6个月至发布后18个月为观察窗口（对2024年及2025年发布、尚无法完整覆盖18个月窗口的政策，采用截至样本期末的截尾观察窗口，其结果仅作为阶段性效果参考），对政策实施前后的指标变化进行比较，并且进一步开展显著性检验。结果表明，政策影响并不一定在短期内都能直接反映为行业指标的显著波动，不同的政策在传导路径落地强度和市2由于环境支撑指数本身与政策相关，所以这里不对第五章不良资产管理行业发展指数应用412024年《关于做好当前金融支持房地产市场平稳健康发展工作的通知》政2024年《关于做好当前金融支持房地产市场平稳健康发展工作的通知》政策延期后，显著正向影响了流动性、市2019年发布的《关于加强地方资产管理公司监督管理工作的通知》对市场图31：不良资产管理政策-指数影响图场预期上的作用存在明显差异，本文重点展示和分析的是通过显著性检验的政策结果。于促进金融资产管理公司高质量发展提升监管质效的指导意见》外，其他政策都对至少一项指数产生了显著的正向影响，相对而言，市场活跃指数受政策拉动最为显著，其次是流动性指数，行业发展指数的影响则相对较小。关于2025年发布的《关于促进金融资产管理公司高质量发展提升监管质效的指导意见》这一政策，由于其更加侧重于制度和长远目标的推进，因此在短期内未能对相活跃指数产生了18.7%的显著正向影响。这一政策主要侧重于地方AMC的监管和制度建设，通过明确地方AMC的业务边界和风险防控要求，增强了市场对地方AMC的规范化发展的预期，推动了市场活跃度的上升。2022年发布的《关于做好当前金融支持房地产市场平稳健康发展工作的通知》则对流动性指数产生了显著影响，增长率为37.1%。这一政策通过改善融资环境、放宽收购资金限制等方式，显著提升了市场对不良资产收购的信心，进而推动了市场资金流动和流转效率的 422026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告场活跃度和行业发展指数，分别增长了37.2%、43.1%和16.5%。政策延期有效稳定了房地产市场相关不良资产的处置预期，增强了AMC参与相关资产交易的意愿，推动了市场活跃度的提升，并且在一定程度上改善了市场对行业中长期发展前景的预期，因此除了流动性和市场活跃度外，行业发展指数也出现了正向变化。同年发布的《金融资产管理公司不良资产业务管理办法》也对多项指标产生了显著影响，其中市场活跃指数行业发展指数增长了22.1%。通过明确AMC主业范围、业务边界和经营规范，这一政策显著增强了市场对AMC规范化发展的预期，从而极大提升了市场的活跃度，改善了流动性和市场交易效率，进一步推动了行业发展。2025年7月发布的《地方资产管理公司监督管理暂行办法》对流动性指数的提升最为显著，增长率达32.0%。这明确了业务边界、融资约束和风险防控措施，从而促进了地方AMC更加专注于不良资产的收购和处置，提高了资产流尽管某些政策未在短期内对部分指数产生显著影响，这并不意味着它们未产生作用，一些侧重制度建设、监管约束和长期规范的政策，效果可能更加倾向于调整行业行为模式和修复市场预期，而不是立竿见影地反映在指数变化上。总体来看，近年来的政策对行业的正向驱动作用逐步增强，尤其是2024年和2025年的政策，推动了行业向高质量发展转型，但是不同政策的效果在不同指数上的反映有所差异。对于行业参与者而言，应当重点关注政策对市场活跃度、流动性和价格水平等关键指标的传导路径，在政策驱动阶段优化资产收购节奏、提升处置效率和风险定价能力，以适应行业由规模扩张向高质量发展的转型趋势。未来研究可在现有基础上进一步拓展：一是纳入更多政策样本，扩大检验范围，对不同类型政策的短期效应和中长期效应进行更系统比较；二是结合宏观经济、房地产周期等变量，引入更丰富的控制因素和计量方法，全面地刻画政策对不良资产行业发展的真实作用机制。 442026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告第六章行业发展展望与策略建议本章从市场规模、供给结构和行业格局对不良资产管理行业的发展趋势进行展望，未来不良资产市场仍具备供给充足和规模稳增基础，风险来源将由银行、地产延伸至个贷不良、违约债券、S基金和破产重整权益等领域，基于此对资产管理公司和不良资产管理行业提出策略建议。一、市场规模未来一段时期，不良资产市场总体仍将维持供给充足、规模稳增的发展格局。一方面，存量风险持续释放，仍将为市场提供较为坚实的资产基础。随着银行业多年保持较大力度的不良资产处置，房地产、地方债务、中小金融机构等重点领域风险持续出清，不良资产市场的存量处置需求预计仍将维持在较高水平。另一方面，增量风险来源也在不断拓宽，推动市场边界持续扩展。房地产行业深度调整、地方隐性债务化解、中小金融机构改革化险以及产业供给侧结构调整，均将持续为市场注入新的资产来源。总体上，未来不良资产市场既有存量风险持续释放形成的基础支撑，也有新增风险不断扩展带来的增量空间，行业整体规模仍具备进一步增长的条件。将呈现传统领域持续深耕与非传统领域加快拓展并行的特征。房地产与银行业仍将是最主要的供给来源，但内部结构分化将进一步加深。在房地产领域，核心城市核心区位资产由于流动性较强、价值韧性较好，仍具备较强的盘活和修复空间，可通过业态改造、破产重整和运营盘活等方式实现价值提升；而部分区位较弱、流动性不足的资产，处置难度仍然较大。在银行业领域，中小银行不良率相对较高，仍将是重要风险释放来源，个贷不良批量转让市场也有望继续扩容，成为新供给增长点。同时，违约债券、S基金以及企业破产重整中的权益类不良资产等非传统领域，也将逐步成为AMC业务延伸重要方向。未来市场供给将不再局限于传统银行和地产不良，而是逐步向更多元、更复杂的资产类型拓展。三、行业格局二、供给结构从供给结构看，未来不良资产市场从行业格局看，未来不良资产市场从供给结构看，未来不良资产市场第六章行业发展展望与策略建议45竞争将由过去的同质化抢包，逐步转向差异化竞合，头部效应与细分优势并存的特征将更加明显。全国性AMC凭借资金实力、牌照优势和综合金融服务能力，预计将在中小金融机构风险处置、房地产纾困以及重大复杂项目中继续占据主导地位，并在更大范围内发挥金融救助和逆周期调节作用。地方AMC将继续依托属地资源和区域风险化解职能，在地方政府债务处置、国企“两资两非”盘活等领域形成差异化优势。同时，非持牌机构将继续经历清理优化和主力重塑，具备资金成本、产业资源和整合能力优势的国有系、上市公司系机构有望进一步扩张，而缺乏核心竞争力的中小民营机构则可能加快出清。总体上，行业竞争重心将逐步由资产包获取能力，转向专业定价、资源整合、产业赋能和综合退出能力的较量。面对不良资产市场供给扩容、结构分化和竞争加剧的新形势，资产管理公司应坚持立足主业、提升能力、优化结构，推动业务模式由传统处置型向价值创造型转变。首先，要强化产融协同能力，以不价值重塑转型。在房地产领域，可围绕城市更新、困境地产盘活等方向，联合产业方、代建代管机构和运营服务商，通过项目续建、改造和运营盘活烂尾楼盘、低效商业地产等存量资产，实现资产业态重构和价值提升；在制造业等产业领域，则可依托债转股、资产重组等方式，对接产业链上下游资源，优化供应链体系、推动技术升级，帮助企业恢复经营活力并实现产业升级。同时，要加快推动业务逻辑由传统“三打”模式向“重组、重整、重构”相结合的综合模式升级。对于暂时陷入流动性困境但具备核心竞争力的企业，可通过债务重组、期限调整和结构优化改善现金流与偿债能力；对于具备重整价值的企业，应积极参与破产重整全过程，通过资产剥离、债务减免、股权调整等方式推动企业聚焦核心业务、恢复经营；对于实物资产和复杂项目，则应跳出单纯债权处置思维，从产业赋能、业态升级和资源整合角度出发，挖掘资产潜在价值，推动不良资产由风险化解向价值修复转变。在业务布局上，应当坚持立足不良主业、适度多元拓展的发展思路，逐步构建更具层次性的业务布局体系。在巩固不良资产收购、管理和处置核心业务基础上，适度向非金融不良资产、资本基础上，适度向非金融不良资产、资本市场特殊资产、破产重整权益投资等方 462026年复旦&浙商中国不良资产管理行业发展指数报告向延伸，提升业务配置广度和抗周期能力，避免对单一领域特别是地产类资产形成过高依赖。房地产领域应重点提升控盘和操盘能力，逐步形成纾困与经营并重的发展模式，对具备长期持有价值的物业资产可通过精细化运营和证券化退出相结合的方式，形成投资、运营、增值和退出的闭环；资本市场领域则可在巩固传统债权投资基础上，适度拓展股性投资与权益类业务，围绕新质生产力、国企改革和产业整合等重点方向，参与困境企业重组与价值修复。此外，在个贷不良领域，应该围绕收购提质、处置增效、合规筑基和科技赋能持续发力。要优化资产包估值和收购策略，重点聚焦消费金融公司、国有大行和股份制银行等核心供给主体，提升优质资产获取能力；要构建分层分类处置体系，优化自营与委外协同模式，探索资产证券化等创新退出方式，提高回收效率和资金周转效率；同时要严格遵循监管要求，强化催收合规、数据留痕和全过程风险控制，维护行业规范发展，并依托金融科技推动估值、催收、管理和监测等环节的数智化升级，不断提升规模化、精细化和标准化运营能力。从更长期来看，资产管理公司还应进一步推动业务思维由传统债性思维向股性思维转变。未来不良资产市场竞争的关键，不仅在于低价获取资产，更在于能否识别资产背后的产业价值、整合外部资源并实现长期赋能。为此，AMC应结合自身资源禀赋，聚焦重点行业持续深耕，打造行业研究、资产处置和产业赋能相结合的专业能力体系，避免简单铺摊子式扩张；同时树立长期价值投资理念，减少对被动催收和短期套利模式的依赖，更加主动地介入困境企业经营改善、产业整合和价值修复过程，从被