2.3 风控评价指标的创新
抵押贷款作为金融机构比较成熟的业务领域,在民间金融领域一样也形成了一定规模和固定的风险评价体系。正如笔者之前所说的,民间金融机构将第二还款来源,特别是抵押财产的处置权作为一个十分重要的地位,有时候甚至超过了一般风险评分的考量。过去北、上、广等一线城市的高房价确实从一定层面支撑了市场的繁荣,资产价格的上涨、实体经济的融资需求都从一定程度上使得民间住房抵押贷款市场变得十分活跃。但从2014年开始国内房地产市场进入漫长的平稳期,资产价格的长期上涨趋势虽然不变,但中短期房地产市场的交易景气程度却发生了较大不确定性质,二手房市场的成交规模有所收窄,购房需求者变得更加持币观望和理性起来。房地产泡沫的问题一直是学术界和企业界都在讨论的问题。另外不动产抵押处置难度始终是一个复杂和系统化的难题,其中所牵涉的相关利益群体也比较多,很多时候非理性因素比较多。
在此基础上,笔者比较认同部分学者和企业界代表所提出的关于改进现有住房抵押贷款风险控制指标体系的建议,例如:国内著名金融风险管理专家、清华大学长三角研究院金融专家委员会委员
笔者认为,地区房地产发展状况和区域景气程度是影响到该地区住房抵押贷款的整体风险水平。房地产发展情况的评价是整个房地产行业处于特殊风险状态的一种表征。因此,重新构筑住房抵押贷款风险控制指标体系,将房地产发展判断指标融入住房抵押贷款风险控制指标体系中去,能够有效判别房地产抵押贷款风险程度。
2.4房地产发展指标体系的描述
将房地产发展指标引入住房抵押贷款风险控制体系中,其具体指标包括:房屋出租价格指数、房价增长率、房屋销售额增长率、游资进人房地产领域的比重、投资性购房的比重、已售房屋与房屋库存比、房地产开发贷款增长率。
房屋出租价格指数。房屋出租市场是能够准确反映市场真实消费需求的,是反映一定时期内房屋租赁价格总水平变动趋势和变动程度的相对数, 是一套反映城市房屋价格变化轨迹和发展趋势的指标体系。它的定义有助于民间金融机构有效把握市场住房需求,特别是评估抵押物价值时,是一个有参考价值的指标。
房价增长率。我们可以通过房价增长率(或房价上涨指数)与居民可支配收人的对比,判断房价是否超出居民的购买能力和经济增长的承受范围,进而推算住房抵押贷款的违约风险,并评价此时的住房抵押贷款整体的风险程度。但有时候持续温和的涨幅,对现有存量的住房抵押贷款业务也是有利的,特别是目前民间市场较长用的50%抵押率的做法,可以有效地规避客户权属价值小于房产价值的情况
房屋销售额增长率。当房屋需求旺盛,将使得房屋销售额超常增长。房屋销售额增长率应以略高于社会消费品零售总额增长率的速度增长。如果这个比率界于1倍和3倍之间,则表明未来抵押贷款后续处置时能够一定的市场需求,甚至是比较好的议价空间。
游资进入房地产领域的比重。该数值有它的两面性,即数值在一个合理区间,表明房地产投机情况始中,市场对未来预期较好,不动产抵押贷款的风险较低,一般比重在 20 %(请提供下该数值的大小),有利于未来不良资产处置的顺利开展。但当该数值较大,有统计表明,当市场游资占比在30%,就表明房地产投机情况过多,透支了未来市场发展的潜力。
投资性购房的比重。和传统商业银行房地产抵押贷款风险评价不同,如果该指标占比界于10%-20%之间,表明市场投资需要较好,有效的投资需求有利于民间市场住房抵押贷款的风险处于合理区间。
已售房屋与房屋库存比。该数值越大,表明房地产市场供需越平衡,房地产市场越健康,此时的住房抵押贷款风险越低。住房市场供需越不平衡,供过于求现象越严重,住房抵押贷款风险越高,容易导致资产保全阶段抵押物处置困难、流拍等情况。
房地产开发投资增长率。该指标主要用GDP增长率进行比较,它是房地产供给对需求最直接的反映。开放商对未来市场的预判,会影响其投资增长速度,从而影响其价格高低,最终会影响到现有的住房抵押贷款的风险。
三、 住房抵押贷款违约风险因素分析
由于每家公司办理住房抵押贷款时,所分析的违约风险侧重面会有所不同,其中有部分因素与传统商业银行的评价标准有很大区别。我们研究了10多家上海地区的网贷公司、小贷公司的基础上(小贷公司数量占比较高),对这些公司进行了进一步的调研并设计问卷。在此基础上统一设计了违约风险因素,调研样本的时间为2013年-2014年时间段,调查共获得1340份正常住房抵押贷款样本和1136个违约贷款样本。
变量 |
总体 |
违约 |
正常 |
|||
均值 |
标准差 |
均值 |
标准差 |
均值 |
标准差 |
|
性别 |
0.71 |
0.56 |
0.70 |
0.55 |
0.71 |
0.52 |
年龄 |
45.50 |
7.41 |
45.22 |
7.06 |
46.35 |
7.54 |
婚姻状况 |
0.74 |
0..52 |
0.74 |
0.52 |
0.74 |
0.53 |
最高学历 |
1.70 |
1.21 |
1.57 |
1.18 |
1.89 |
1.16 |
职业 |
1.21 |
0.91 |
1.21 |
0.92 |
1.19 |
0.91 |
户籍 |
0.41 |
0.33 |
0.42 |
033 |
0.41 |
0.32 |
家庭月收入 |
6.38 |
5.21 |
5.16 |
2.38 |
6.98 |
6.27 |
借款期限 |
1.5 |
0.06 |
1.6 |
0.05 |
0.9 |
0.08 |
还款方式 |
0.11 |
0.22 |
0.09 |
0.25 |
0.12 |
0.24 |
借款金额 |
27.55 |
17.46 |
27.82 |
17.41 |
27.51 |
17.39 |
抵押率 |
0.61 |
0.09 |
0.80 |
0.11 |
0.65 |
0.08 |
房产评估价 |
3.73 |
1.12 |
3.76 |
0.14 |
3.65 |
0.15 |
借款利率 |
5.03 |
0.13 |
5.02 |
0.11 |
5.01 |
0.12 |
月还款额占家庭月收入比例 |
0.43 |
0.18 |
0.47 |
0.17 |
0.40 |
0.19 |
由于各家公司对风险控制和承受能力不同,信贷政策方面也有一些不同之
处,以此违约风险因素所分析内容相对比较较,在调研中我们发现,一般结构化数据需要评分的项目在25项左右,有的机构相对比较严谨甚至高达40多项,在此不一一列举,仅对几个主要风险因素进行描述性分析
在样本总体中,家庭月收入的均值为6.38,其中违约组中家庭月收入的均值为5.16,正常组中家庭月收入的均值为6.98,正常组比违约组大1.82,可以说明家庭月收入对住房抵押贷款违约风险有着反向影响,家庭月收入越高贷款违约风险越小。
从借款人学历情况看,总样本中借款人学历的均值为1.70,其中初中以下学历占26.9%,高中学历占26.5%,中专学历占28.7%,大学及以上学历占17.9%。正常组借款人的学历均值为1.89,违约组借款人的学历均值为1.57,说明最高学历对住房抵押贷款违约风险有着反向影响。
从贷款期限来看,在样本中贷款期限的平均值为16个月,该指标与普通商品房住房贷款有本质上区别,民间金融的住房抵押贷款主要侧重于借款人短期融资需求,并且基本以大型城市二手房抵押为主,借款期限一般不超过2年(包括展期、债转等情况)。正常组贷款期限为9个月左右,其中1-3个月期限的贷款占21.8%,3-6个月期限的贷款占33.5%,6-9个月期限的贷款占34.7%,9个月以上的贷款占10%。在违约组贷款期限中,评价借款期限在18个月,其中其中1-3个月期限的贷款占11.6%,3-6个月期限的贷款占22.4%,6-9个月期限的贷款占31.9%,9个月以上的贷款占34.1%。可以认为借款期限与贷款违约风险成正相关性。从贷款期限上分析,一般行业内认为9个月期限的住房抵押贷款是正常与违约的临界点。
从住房抵押贷款月还款额占家庭收入比例来看,在正常样本中月还款占家庭收入比的均值为0.43,其中月还款额占家庭收入比例在30%以下的贷款占样本总量的27.6%;月还款额占家庭收入比例在30.%-40%的占28.4%:月还款额占家庭收入比例在40%-50%的占了23.7%:月还款额占家庭收入比例在50%-70%的占了10.8%:月还款额占家庭收入比例在70%以上的占了9.5%。而在违约样本中月还款占家庭收入比的均值为0.43,其中月还款额占家庭收入比例在30%以下的贷款占样本总量的21.6%;月还款额占家庭收入比例在30.%-40%的占24.5%:月还款额占家庭收入比例在40%-50%的占了33.9%:月还款额占家庭收入比例在50%-70%的占了11.4%:月还款额占家庭收入比例在70%以上的占了8.6%
我们认为样本中,月还款额占家庭收入比例超过50%,借款人违约风险会逐步上升,一般网贷平台或者小贷公司对这一比例会控制在20%-60%之间,一般不会超过60%。
四、 违约风险管理的对策和建议
笔者对目前网贷行业的一系列研究和调研,通过上述分析描述,结合目前整个行业发展的状况以及实体经济的运行情况的基础上,进一步提出P2P住房抵押贷款违约风险管理的对策和建议。
1. 尊重金融本质,灵活运用量化分析
互联网技术所带来的创新已经不言而喻,但无论我们觉得互联网是颠覆传统
金融也好,或者是金融换媒也好,金融的本质是不会改变的。因此,经过此轮调研,笔者首先还是提出,将金融本质放在首要位置,风险控制作为金融交易的重要保障,是每一个网贷管理者需要高度重视的。
定量分析技术是基于大量历史交易、信贷数据基础上,运用计量经济模型判断影响住房抵押违约的重要因素,也是验证现有评价因素合理性的重要手段。国内外成熟的金融机构早已有了一套标准化的评估技术,例如:美国的fico评分,当然国内网贷行业在传承过去金融机构的经验基础上也初步摸索出基于现代评分模式下的分析技术。不过我们也发现行业内对许多因素的判断还比较依赖个人经验,审批中主观意识较多,对于违约风险的量化分析能力比较薄弱。此外,每家公司的贷款利率、贷款期限、还款方式并没有根据借款人的实际风险特征作出有效、灵活的调整,虽然统一的利率、期限和还款方式有助于将平台信贷产品标准化,但无法真正体现客观性和科学性特点。
2. 加快审批信息化程度建设
互联网金融的早起是技术金融高度发展的事情,信息化程度应该远高于其他行业,目前部分网贷平台已经开始建立了基本的信贷管理系统,将信贷政策、审批、核算、保全催收等功能统一汇集在一起、自动分类、整理、分析以供审核人员参考使用。但此类公司数量还是比较少,大部分平台人工作业程度较高,分级授权原则不明确,要么是审贷不分,贷款通过率过高,要么是公司负责人一言堂,缺乏民主性和科学性。因此未来的网贷行业应该转型为以风险管理为核心的高度信息化的服务机构。
3. 加快网贷行业住房抵押贷款二级市场建设
现实情况表明,现在的网贷行业逾期债务较多,流动性风险、信用风险较大为了能够更好的分散现有的存量风险,建立成熟规范的住房抵押贷款二级交易市场是十分有必要的。现有的网贷平台已经在各自的业务范围内开设了各类型债务转让、展期等不同措施来有效化解潜在风险,但是依然存在信息不对称、契约不完善等诟病。如何在未来加快场外市场建设,发挥二级市场信息传播快、披露及时充分等优点,将成为未来一段时间互联网金融行业发展的一个重点。盘活二级市场存量资产不仅可以有效化解和分散金融风险,也是搞活现有民间金融市场的有效手段之一。
(文章系作者观点,与所在单位无关)
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