尤佳彬

對(duì)于貸款減值損失的計(jì)量，商業(yè)銀行已經(jīng)逐步從“已損失模型”變更為“預(yù)期損失模型”，本文通過(guò)對(duì)中小銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)應(yīng)用預(yù)期損失模型計(jì)量進(jìn)行分析，希望可以為商業(yè)銀行更好的應(yīng)用預(yù)期損失模型提供一個(gè)參考。

一、商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款的現(xiàn)狀及特點(diǎn)

（一）互聯(lián)網(wǎng)貸款的現(xiàn)狀

互聯(lián)網(wǎng)貸款最早是以P2P的形式出現(xiàn)，但此類(lèi)業(yè)務(wù)沒(méi)有商業(yè)銀行參與，只能算是互聯(lián)網(wǎng)借貸，不是嚴(yán)格意義上的互聯(lián)網(wǎng)貸款。隨著P2P風(fēng)險(xiǎn)的暴露以及監(jiān)管政策的變化，截至2020年末存量P2P平臺(tái)已經(jīng)全部清零。同時(shí)，銀保監(jiān)會(huì)在2020年7月公布了《商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款管理暫行辦法》，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款進(jìn)行了定義，指出互聯(lián)網(wǎng)貸款是商業(yè)銀行運(yùn)用信息通訊技術(shù)，通過(guò)線上受理貸款申請(qǐng)、開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、貸款審批、合同簽訂、貸款支付和貸后管理等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，為符合條件的借款人提供貸款。

（二）中小銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款的特點(diǎn)

實(shí)際業(yè)務(wù)中，由于中小銀行主要是與互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)或者互聯(lián)網(wǎng)銀行進(jìn)行合作開(kāi)展，在合作模式、業(yè)務(wù)規(guī)模和期限結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)質(zhì)量上均有顯著的特點(diǎn)。

從合作模式上，有聯(lián)合貸款和助貸兩種模式。聯(lián)合貸款具有收益共享、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的特點(diǎn)，但在實(shí)務(wù)中，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)往往出資比例較低，最低僅有1%，共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的特征并不明顯。2021年銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布通知要求合作方出資比例不低于30%。未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將面臨資本補(bǔ)充的較大壓力，聯(lián)合貸款的業(yè)務(wù)規(guī)模也會(huì)受到限制。助貸模式下，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)基于商業(yè)或者流量生態(tài)，通過(guò)客戶(hù)交易記錄等形成客戶(hù)信息畫(huà)像，并結(jié)合大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型，向商業(yè)銀行推薦客戶(hù)，商業(yè)銀行自主開(kāi)展授信審批、放款、風(fēng)險(xiǎn)管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)不承擔(dān)授信風(fēng)險(xiǎn)，僅基于推薦客戶(hù)收取相關(guān)服務(wù)費(fèi)。

在業(yè)務(wù)規(guī)模和期限結(jié)構(gòu)上，互聯(lián)網(wǎng)貸款的授信客戶(hù)，往往具有單筆授信金額小、期限短、授信價(jià)格高、不良貸款率高等特點(diǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)貸款授信對(duì)象，主要是通過(guò)傳統(tǒng)商業(yè)銀行無(wú)法取得授信額度的客戶(hù)，屬于典型的長(zhǎng)尾客戶(hù)。以某中小銀行最新的數(shù)百萬(wàn)筆業(yè)務(wù)計(jì)算，筆均授信額度僅約1000元，加權(quán)平均授信期限僅約13個(gè)月。從業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)看，消費(fèi)貸的占比達(dá)到了70%以上，遠(yuǎn)超經(jīng)營(yíng)貸的規(guī)模。

資產(chǎn)質(zhì)量方面，2021年上半年上市銀行公布的平均不良貸款率為1.46%，而互聯(lián)網(wǎng)貸款由于其客戶(hù)特點(diǎn)，不良貸款率通常在3%～5%之間。為匹配客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)，互聯(lián)網(wǎng)貸款呈現(xiàn)高不良率和高貸款利率的“雙高”特點(diǎn)。

二、從收益結(jié)構(gòu)角度看中小銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)存在的問(wèn)題

（一）中小銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)收益構(gòu)成情況

部分中小商業(yè)銀行出于風(fēng)險(xiǎn)厭惡的角度考慮，在開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)貸款時(shí)，會(huì)與合作方約定固定收益模式，同時(shí)由合作方通過(guò)擔(dān)保、保險(xiǎn)等方式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)緩釋?zhuān)L(fēng)險(xiǎn)緩釋的成本由合作方承擔(dān)、相應(yīng)的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)也由合作方承擔(dān)。在非固定收益模式下，互聯(lián)網(wǎng)貸款按照出資比例及合同約定承擔(dān)相應(yīng)的成本。具體成本收益情況如下：

在固定收益模式下，商業(yè)銀行享受固定收益，不良貸款的損失均由合作方承擔(dān)，商業(yè)銀行通常獲取固定收益，通常平均為7%左右，同時(shí)承擔(dān)必要的增值稅及附加、綜合資金成本等，該兩項(xiàng)成本約占對(duì)客收益的60%左右，凈收益約為固定收益的40%，也就是260BP左右。

在非固定收益模式下，客戶(hù)貸款利率在5%～22%之間，平均利率利率約為16%。支付給合作方的推廣費(fèi)用等分潤(rùn)費(fèi)用和支付清算機(jī)構(gòu)的清算費(fèi)總共約為實(shí)收利息的30%，是最大的成本項(xiàng)；其次，在全壽命周期下，按照4%的平均不良貸款率計(jì)算，不良貸款的損失耗用了25%的對(duì)客收益，是第二大的成本項(xiàng)。此外，資金成本、稅收等也耗用了約28%的對(duì)客收益，剩余所得稅前凈收益僅有對(duì)客收益的16%，也就是250BP左右。

（二）從收益結(jié)構(gòu)反映中小銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)存在的問(wèn)題

通過(guò)上述的收益拆分，可以發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)貸款存在著貸款利率高，但中小銀行最終獲得的收益卻非常少，反映出幾個(gè)問(wèn)題：

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展是農(nóng)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的前提條件，應(yīng)發(fā)揮科學(xué)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，加大科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新力度，將傳統(tǒng)技術(shù)與創(chuàng)新技術(shù)相融合，保護(hù)好農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，將區(qū)域資源優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來(lái)，做到取長(zhǎng)補(bǔ)短，推進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展。

1.中小銀行在參與互聯(lián)網(wǎng)貸款中往往處于劣勢(shì)地位

互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)基于其龐大的客戶(hù)群和交易數(shù)據(jù)，在合作中處于強(qiáng)勢(shì)地位，因而獲得了超出合理的收益。監(jiān)管機(jī)構(gòu)雖然對(duì)此現(xiàn)象也有予以關(guān)注，要求合作方降低不合理的高收益，但從短期內(nèi)還是難以改變此種現(xiàn)狀。在固定收益模式下，銀行近獲得約40%的對(duì)客收益；在非固定收益模式下，銀行最終獲得的收益，也僅為對(duì)客收益的16%。與之相反，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)卻取得了高達(dá)實(shí)收利息的31%的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益。

2.不良貸款損失成為中小銀行參與互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)的沉重負(fù)擔(dān)

互聯(lián)網(wǎng)貸款雖然通過(guò)較高的貸款利率對(duì)沖不良貸款，但合作方高比例的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)分潤(rùn)實(shí)際上大大降低了中小銀行抵御不良貸款風(fēng)險(xiǎn)的能力。同時(shí)，由于傳統(tǒng)的貸款五級(jí)分類(lèi)，往往導(dǎo)致中小銀行在業(yè)務(wù)初期少記撥備、多記利潤(rùn)，利潤(rùn)虛高進(jìn)一步提高了中小銀行加大投放互聯(lián)網(wǎng)貸款的沖動(dòng)，而當(dāng)不良貸款逐步向下遷徙，撥備支出陡然增加，又給后期利潤(rùn)帶來(lái)沉重的利潤(rùn)壓力。

三、不同損失模型下商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款收益對(duì)比分析

（一）已發(fā)生損失模型下貸款撥備支出情況

已發(fā)生損失模型下，需要有客觀證據(jù)表明減值跡象才會(huì)觸發(fā)減值。2008年金融危機(jī)時(shí)，該模型被普遍批評(píng)存在減值計(jì)提過(guò)遲過(guò)少，放大了利潤(rùn)波動(dòng)，加大了金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行在應(yīng)用已損失模型時(shí)，通常根據(jù)人民銀行貸款分類(lèi)指導(dǎo)原則，評(píng)估貸款質(zhì)量，采用貸款風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)法，即把貸款分類(lèi)為正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑、損失五類(lèi)，其中后三類(lèi)為不良貸款。實(shí)務(wù)中對(duì)不同分類(lèi)的貸款計(jì)提比例不是固定的，但總體平均與下表的比例接近。筆者通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理后，按照對(duì)應(yīng)撥備比例計(jì)算出當(dāng)期應(yīng)計(jì)提的撥備約為2.18億。

（二）預(yù)期損失模型下的貸款撥備支出情況

預(yù)期損失模型是對(duì)已損失模型的替代，其不需要觸發(fā)減值即可以計(jì)提減值準(zhǔn)備，通常將風(fēng)險(xiǎn)判定劃分為三階段，并引入了宏觀和行業(yè)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)等前瞻性變量。

預(yù)期信用損失（ECL）=違約概率（PD）×違約損失率（LGD）×風(fēng)險(xiǎn)暴露（EAD）。對(duì)于違約概率和違約損失率，在傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)中，通常是結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)、行業(yè)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)模型和專(zhuān)家判斷等方法進(jìn)行估計(jì)，雖然能夠解決已損失模型存在的問(wèn)題，但也帶來(lái)了新的問(wèn)題，即存在主觀性過(guò)強(qiáng)導(dǎo)致盈余管理的出現(xiàn)。而對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)貸款，由于其數(shù)據(jù)量龐大，通常都能達(dá)到數(shù)百萬(wàn)級(jí)的業(yè)務(wù)數(shù)，且客戶(hù)同質(zhì)性較高，通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)可以很好的監(jiān)測(cè)貸款的違約概率、損失概率，對(duì)于資產(chǎn)質(zhì)量的變化趨勢(shì)通常也能構(gòu)建較好的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行估計(jì)。因此，對(duì)于在互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)中應(yīng)用預(yù)期損失模型能夠更好的反映真實(shí)的收益水平，給商業(yè)銀行決策和管理帶來(lái)更可靠的數(shù)據(jù)參考。

結(jié)合長(zhǎng)期業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的積累，目前對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款遷徙的情況有了較為穩(wěn)定和可靠的數(shù)據(jù)，具體可以參考下表。

對(duì)于逾期M6（即逾期180天）以上的貸款，由于收回概率較低，通常予以撇賬處理。結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，撇賬后的互聯(lián)網(wǎng)貸款收回的比例僅約為5%，即違約損失率（LGD）為95%。

結(jié)合上表各期的遷徙率情況，可以計(jì)算不同分類(lèi)貸款的違約概率（PD），例如M0違約概率=0.30%*71%*91%*95%*89%*98%*98%=0.16%，以此類(lèi)推我們計(jì)算出各類(lèi)貸款的違約概率，具體數(shù)據(jù)如上表最右列所示。

將各期違約概率*損失率*風(fēng)險(xiǎn)暴露并進(jìn)行加總，即可算出總體預(yù)期信用損失金額為4.18億。該預(yù)期信用損失與我們前文提到的當(dāng)前平均4%的不良率基本一致。證明了通過(guò)大數(shù)據(jù)，運(yùn)用預(yù)期損失模型計(jì)量信用損失的可靠性。

通過(guò)上述兩種損失模型對(duì)撥備進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果顯示采用已損失模型將少記2億撥備（按100億資產(chǎn)計(jì)算），較預(yù)期損失模型計(jì)提的4.18億撥備，偏差比例達(dá)到48%。同時(shí)，在非固定收益模式下，每百億資產(chǎn)創(chuàng)造約2.5億稅前利潤(rùn)，已損失模型下少記的2億撥備占真實(shí)利潤(rùn)的比例達(dá)到了80%，足見(jiàn)已損失模型存在業(yè)務(wù)前期少記撥備、多記利潤(rùn)的問(wèn)題，當(dāng)部分貸款存續(xù)期逐步向下遷徙至不良貸款，撥備支出陡然增加，又給后期利潤(rùn)帶來(lái)沉重的利潤(rùn)壓力。

與此相反，采用預(yù)期損失模型，基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，能夠較為準(zhǔn)確地估計(jì)互聯(lián)網(wǎng)貸款減值損失，在業(yè)務(wù)開(kāi)展期間能夠較準(zhǔn)確的衡量資產(chǎn)真實(shí)損失和收益。這是預(yù)期損失模型在現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)中有效發(fā)揮作用的一個(gè)參考案例。

四、商業(yè)銀行應(yīng)用預(yù)期損失模型的建議

（一）細(xì)化資產(chǎn)分類(lèi)，有效區(qū)分不同類(lèi)型資產(chǎn)

當(dāng)前預(yù)期損失模型已經(jīng)在商業(yè)銀行中得到逐步應(yīng)用，為更加準(zhǔn)確衡量各類(lèi)信貸資產(chǎn)的預(yù)期損失情況，建議需要對(duì)各類(lèi)信貸資產(chǎn)進(jìn)行更為細(xì)化的分類(lèi)，通過(guò)細(xì)化資產(chǎn)類(lèi)型的顆粒度，將風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型較為相近的同一類(lèi)資產(chǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，為準(zhǔn)確判斷同類(lèi)型資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)提供更為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（二）加強(qiáng)系統(tǒng)建設(shè)，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用能力

商業(yè)銀行，特別是基礎(chǔ)較為薄弱的中小銀行，應(yīng)該持續(xù)加強(qiáng)系統(tǒng)建設(shè)，通過(guò)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，持續(xù)監(jiān)測(cè)各類(lèi)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)變化，積累資產(chǎn)質(zhì)量相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)的積累和系統(tǒng)的支持，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。

（三）提升管理層判斷水平

預(yù)期損失模型的引入，要求合理運(yùn)用會(huì)計(jì)估計(jì)和判斷，為避免預(yù)期損失與實(shí)際損失偏差過(guò)大，因此需要提升管理層判斷水平，引入風(fēng)險(xiǎn)管理專(zhuān)家等制度，以進(jìn)一步完善預(yù)期損失模型的應(yīng)用。