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    不良貸款LGD影響因素及建議

    2017-11-15 09:06:16時小龍
    時代金融 2017年29期
    關(guān)鍵詞:影響因素

    【摘要】本文從LGD的定義和性質(zhì)出發(fā),分析了LGD的研究難點,介紹了國際上LGD主流建模方法,并結(jié)合國情分析了我國LGD的影響因素,對開發(fā)LGD計量模型提出了建議。

    【關(guān)鍵詞】LGD 影響因素 計量模型

    一、背景介紹

    LGD(違約損失率,Loss Given Default)是指某一債項違約導(dǎo)致的損失金額占該違約債項風(fēng)險暴露的比例,即損失占風(fēng)險暴露總額的百分比。從貸款回收的角度看,LGD決定了貸款的回收程度。違約損失率估計應(yīng)基于經(jīng)濟損失。經(jīng)濟損失包括由于債務(wù)人違約造成的較大的直接和間接的損失或成本,同時還應(yīng)考慮違約債項回收金額的時間價值和商業(yè)銀行自身處置和清收能力對貸款回收的影響。

    二、LGD研究的難點

    LGD研究的難點主要體現(xiàn)在:(1)參考資料和文獻不足。貸款和債券在發(fā)行的方式和違約處理程序上存在一定的差異,不能完全照搬債券的模式來研究貸款的違約損失率;(2)我國的特殊國情。我國的LGD研究不能照搬國外現(xiàn)有的研究結(jié)論,而應(yīng)該在辨明我國LGD影響因素的基礎(chǔ)上,基于歷史清收數(shù)據(jù)建立自己的統(tǒng)計模型,實現(xiàn)LGD的定量分析框架構(gòu)建。

    三、LGD的影響因素

    LGD的影響因素較多,且均較為復(fù)雜,這也是LGD量化模型構(gòu)建后對數(shù)據(jù)的擬合程度無法提高的一個關(guān)鍵原因。因此影響LGD的因素一直是研究重點。我國不良貸款的LGD影響因素分為四個大的方面:客戶因素、債項因素、宏觀經(jīng)濟環(huán)境因素、其他因素。

    (一)客戶因素

    1.地區(qū)因素。地區(qū)經(jīng)濟、司法、要素市場等環(huán)境的不同,導(dǎo)致了地區(qū)回收率水平有顯著的差異。比如江浙滬地區(qū)不良貸款回收率普遍較高,中西部地區(qū)不良貸款回收率相對較低。

    2.行業(yè)因素。不同的行業(yè)有不同的經(jīng)營特點,決定了行業(yè)是LGD的重要影響因素。比如說現(xiàn)階段大規(guī)模爆發(fā)的鋼貿(mào)行業(yè)不良貸款,行業(yè)的經(jīng)營特點決定了鋼貿(mào)企業(yè)的財務(wù)杠桿較高,并且抵押物較少質(zhì)押物較多,質(zhì)押往往存在瑕疵(倉單反復(fù)質(zhì)押),導(dǎo)致其出現(xiàn)不良后給經(jīng)營行的清收工作造成了很大困難,回收率也較低。

    3.經(jīng)營狀況。引入不良貸款債務(wù)人的經(jīng)營情況來描述債務(wù)人的財務(wù)和經(jīng)營情況,實踐證明在不同經(jīng)營狀況下債務(wù)人的LGD期望相差較大,隨著經(jīng)驗狀況從有到無、從好到差,回收率呈明顯遞減的情況,特別是破產(chǎn)終結(jié)的企業(yè)回收率出現(xiàn)明顯的驟減。

    4.注冊資本??傎Y產(chǎn)難以用來來描述一個債務(wù)人當(dāng)前階段的經(jīng)營規(guī)模,注冊資本作為一個可獲取的變量,在某種程度上說明了不良貸款債務(wù)人經(jīng)營公司的規(guī)模,注冊資本的多少與回收率的高低呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系。

    (二)債項因素

    1.違約風(fēng)險暴露(EAD)。影響EAD的因素有:循環(huán)信貸、限制條款、重組、債務(wù)人特征、合約期限、債務(wù)人動用剩余授信額度的可能性及債務(wù)人可獲得的信用籌資渠道等。

    2.擔(dān)保情況。由于不良貸款第一還款來源往往枯竭,第二還款來源成為不良貸款回收率高低的決定性因素。已有研究均發(fā)現(xiàn),信用資產(chǎn)的擔(dān)保特性對于LGD具有最大的影響貢獻度。

    3.貸款分類。銀行根據(jù)每筆貸款的履約可能性,將貸款進行五級分類。不良貸款都是次級、可疑、損失類貸款。五級分類是刻畫不良貸款回收率的一個重要參考指標。

    (三)宏觀經(jīng)濟環(huán)境因素

    宏觀因素是影響不良貸款回收率的時變因素,對宏觀經(jīng)濟如何影響LGD,一般是通過直接分析宏觀經(jīng)濟變量。當(dāng)經(jīng)濟形勢向好時,不良貸款債務(wù)人經(jīng)營情況向好,抵押物的價格上漲,市場資金充裕,不良貸款回收率自然上升;反之,當(dāng)經(jīng)濟形勢轉(zhuǎn)差時,回收率亦下降。

    (四)其他因素

    1.處置方式。有觀點認為,不良資產(chǎn)的質(zhì)量特征決定了采用不同的處置方式。綜合考慮客戶因素以及債項因素便可以決定到底選擇哪種方式進行處置。

    2.相關(guān)性。對于不良貸款個體與不良貸款總體之間的相關(guān)性系數(shù)對回收率的影響,國內(nèi)尚無學(xué)者對其進行實證研究。實踐中,我們發(fā)現(xiàn)陷入擔(dān)保圈的不良貸款回收率往往較低,與之對應(yīng),關(guān)系獨立的不良貸款回收率相對較高。

    四、LGD研究模型分類

    (一)歷史數(shù)據(jù)回歸分析法

    根據(jù)違約資產(chǎn)的LGD歷史數(shù)據(jù)和理論因子模型,采用統(tǒng)計回歸分析和模擬的方法建立起預(yù)測模型,將特定項目的相關(guān)數(shù)據(jù)輸入預(yù)測模型中得出該項目的LGD預(yù)測值。

    (二)市場數(shù)據(jù)隱含分析法

    通過分析市場上尚未出現(xiàn)違約的正常債券或貸款的信用升水幅度,得出其中隱含的風(fēng)險信息。該方法的理論前提是市場對債券定價是有效的,且能夠及時有效地反映債券發(fā)行企業(yè)信用風(fēng)險的變化。目前該方法應(yīng)用在債券定價和信用衍生產(chǎn)品的定價,但是在銀行貸款風(fēng)險中應(yīng)用很少。

    (三)清收數(shù)據(jù)貼現(xiàn)法

    與上述兩種方法利用違約的歷史數(shù)據(jù)或債券交易的市場數(shù)據(jù)不同,清收數(shù)據(jù)貼現(xiàn)法是通過預(yù)測已經(jīng)違約的不良資產(chǎn)在清收過程的現(xiàn)金流,計算出其貼現(xiàn)值而得出LGD。采用這種方法的關(guān)鍵點在于,一是對清收現(xiàn)金流的數(shù)額及其時間分布的估計要合理;二是確定采用與風(fēng)險水平相應(yīng)的貼現(xiàn)率。

    五、后續(xù)建議

    隨著信用風(fēng)險監(jiān)管資本內(nèi)部評級高級法的開發(fā)應(yīng)用,以及現(xiàn)實經(jīng)營中大規(guī)模處置不良資產(chǎn)的需要,開發(fā)LGD計量模型已經(jīng)刻不容緩。

    (一)統(tǒng)一數(shù)據(jù)標識

    目前,國內(nèi)對LGD建模所采用的數(shù)據(jù)都來源于LossMetrics數(shù)據(jù)庫。可借鑒LossMetrics數(shù)據(jù)庫的字段設(shè)置,開發(fā)自己的不良貸款清收數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)采集上,應(yīng)盡可能包含前文所述所有可能影響LGD的因素,進而達到更好的建模效果。

    (二)建立團隊

    建議建立由特殊資產(chǎn)經(jīng)營部門主導(dǎo),或風(fēng)險管理部主導(dǎo)特資部門重點參與的LGD模型開發(fā)團隊。

    (三)分步驟進行模型建設(shè)工作

    由于我國不良貸款回收率較國際平均水平有更明顯的雙峰分布特征(0和1的極端回收占比較大),建議首先建立極端回收判別模型,將極端回收的情況從數(shù)據(jù)庫中判別出來。在此基礎(chǔ)上,對回收率在(0,1)之間的不良貸款建立廣義線性預(yù)測模型。在完成上述工作后,可加入經(jīng)濟增長因子,實現(xiàn)由靜態(tài)因素模型發(fā)展到動態(tài)宏觀因素模型,最終系統(tǒng)構(gòu)建不良貸款回收率的量化估計和預(yù)測框架。

    參考文獻

    [1]唐躍.中國不良貸款回收率地區(qū)差異的原因分析.系統(tǒng)工程理論與實踐.

    [2]王鳳玲.不良資產(chǎn)處置方式及影響因素分析.數(shù)據(jù)統(tǒng)計與管理.

    [3]代太山.不同擔(dān)保類型之下LGD的結(jié)構(gòu)特征:針對中國的實證.南方經(jīng)濟.

    [4]陳浩.我國資產(chǎn)管理公司違約貸款回收的時間效應(yīng)實證.系統(tǒng)工程理論與實踐.

    [5]陳浩.不良貸款有無回收判別:可選變量的支持向量機方法.系統(tǒng)工程理論與實踐.

    作者簡介:時小龍(1986-),男,江蘇南通人,工程師,經(jīng)濟學(xué),北京大學(xué)金融學(xué)碩士在讀。endprint

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