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基于风险预测的风险管理模式创新
作者: 章 彰 / 时间: 2015年 1月号

利用银行内部和外部的有效数据及时而较为准确地预测借款人的信用风险,进行差别化管理是大数据时代银行风险管理的崭新课题。以信用风险预测的结果为基础,展开授信审批、监控、贷后管理、准备金计提、监管资本计算和经济资本配置等一系列内部管理活动是现代银行风险管理的核心内容,也是巴塞尔新资本协议积极倡导的信用风险管理模式。在监管机构持续不懈地推动下,经过多年努力,我国部分领先的商业银行已经初步具备了信用风险预测能力,基于信用风险预测的结果,进行风险管理模式创新也正在不断尝试之中。本文以个人住房按揭贷款为例,阐释信用风险预测为基础的风险管理模式的七个维度。

 

风险预测是基础

预测违约风险和损失风险是信用风险管理的基础,建立以信用风险预测为基础的个人住房按揭贷款风险管理模式,其前提在于对按揭借款人的违约风险和住房的损失风险预测能力具有一定把握。我国部分领先的商业银行已经使用历史数据构建了个人住房按揭贷款的申请评分卡、行为评分卡、违约概率模型和违约损失率模型,这些模型在风险管理的实践中具有了一定的风险预测能力。我国领先银行的做法是按月度对预测违约的结果与实际违约结果的偏离程度进行跟踪,形成对评分卡和违约概率模型预测能力的客观判断。如果持续观测发现违约概率模型整体预测能力不佳,应果断对模型进行修正,达到期望的预测能力后再全面推进在日常风险管理中的深入应用。

评分卡、违约概率模型、违约损失率模型的预测表现评价示意如表1所示。对于例外的部分省份,对模型预测能力没有结论的主要原因在于违约样本少或损失样本不足,无论判别预测能力的指标好坏都难以让人信服。可行的做法是继续积累数据,持续观测预测能力,直到做出客观判断。申请评分卡主要观测申请批准后个人住房按揭贷款借款人在随后一年内是否违约,对于这种长期贷款一年内违约的债务人较少,容易出现违约样本少导致的预测能力无法判断的情况。对违约损失率模型预测能力判断、清收期设定、内部清收成本分摊、折扣率选择等都息息相关,如果清收期较长,按年度观测预测结果偏离实际结果就很难得出结论。

鉴于个人住房按揭贷款评分卡或有关模型的预测能力会受到一定客观条件的制约,应用评分卡、违约概率模型和违约损失率模型进行信用风险预测需要循序渐进。在初始阶段,行为评分是应用的重点领域,良好的行为评分预测能力能让银行提早发现潜在的高风险借款人,为尽早处置赢得时间。

 

基于申请评分结果进行授信审批

银行建立起对申请评分卡预测能力的信心以后,可以高效率地推进基于申请评分结果的授信审批。申请评分卡以信用分数对不同信用风险类别的申请人进行区分,可以有效地解决审批标准的统一性问题,同时也有利于不同区域申请人信用风险状况的比较。在授信策略方面,银行通过设定不同区域的准入分数和自动通过分数来体现银行的风险偏好和信用风险控制目标。根据自动审批通过的借款人数量,调整准入的分数可以对信用风险过高的借款人进行拒绝,节约审批资源。出于审慎控制信用风险的目的,宏观经济情况转差时宜提高审批准入分数,以保证借款人的质量,而宏观经济转好时宜放松审批准入分数,以争取更大市场份额。

自动审批通过的标准主要取决于银行对这部分借款人可以接受的违约水平,由于自动审批通过的借款人是信用风险最低或较低的群体,宏观经济变化不会对其信用状况产生明显实质性影响。我国领先银行的统计数据表明,自动审批通过的个人住房按揭贷款一年内的实际违约率只有万分之几,信用风险完全可以得到控制。处于审批准入和自动审批通过之间的借款人需要人工审批。省级分行应根据竞争策略、内部合格审批人的数量以及违约率控制目标,将人工审批的数量保持在相对合理的比例,并做好持续监控工作,持续监控人工审批的信贷质量是否优于自动审批。申请评分卡审批准入和自动审批通过比例如图1所示。

申请评分卡的目的是对个人住房按揭贷款借款人的信用风险进行评价和区分,并不能代替合规性审查。正式使用申请评分卡后,银行应该考虑适度对审批流程进行变革,在借款人的数据进入申请评分卡之前,必须对授信的真实性和合规性进行审查。而且申请阶段的评分只是一定程度上解决了申请时点上借款人的信用风险排序问题,在申请时点上信用风险低的借款人并不意味着在还款期内信用风险一直能保持在低水平上,还需要辅以行为评分卡对借款人的信用风险状况进行跟踪,直至还款期结束。

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全文请参照《银行家》杂志2015年第1期)

 

(作者单位:中国银行风险管理部)