信用类贷款违约损失率影响因素分析

□文/张 秋

（成都银行 四川·成都）

［提要］随着信用风险管理理论的创新和计算机技术的运用，现代商业银行信用风险管理正朝着科学量化的方向发展。本文基于某商业银行个人循环类贷款微观数据，从宏观、微观的不同角度分析影响信用类贷款违约损失率的因素。

一、引言

银行业在竞争日益激烈和创新日新月异的市场环境中，对资产风险的量化和管理显得越来越重要。随着银行内部评级体系的发展，越来越多的银行认识到违约损失率在全面衡量信用风险方面的重要作用，评级体系的结构开始由只注重不良率、违约概率的单维评级体系向既重违约概率又重违约损失率的多维评级系统发展。多维内部评级系统较单维评级体系能够更加有效地支持准备金提取、资本配置和贷款定价等内部管理功能。在全球化经营管理背景下，通过实施《巴塞尔资本协议》以提高风险管理水平，建立与此相关的资本配置机制、产品定价机制及绩效考核机制，进一步提高商业银行对国际金融市场的适应能力，缩小与国际先进银行的差距，降低满足不同监管要求的成本，是提升商业银行国际竞争力的必然选择。

作为商业银行主流板块的个人银行业务，在迅速扩张过程中暴露出许多问题，最为突出的是个人信用风险。巴塞尔委员会定义信用类贷款客户的违约为：债务人对于银行的实质性债务逾期90天以上。商业银行按照银监会贷款风险分类指引，一般将贷款划分为正常、关注、次级、可疑和损失五类，后三类统称不良贷款，不良贷款将造成损失。根据中国消费者信用状况，适合将违约定义为逾期120天以上。对于已经违约的个人业务，可以将其回收情况分成三类：一是完全清偿；二是回复到正常还款状态；三是不能回收。前两种情况的违约损失率都为0，对不良贷款以无法回收的资产作为界定损失的根本依据。违约损失一般包括：本金的损失、息费的损失、催收费用如委外催收费、律师诉讼费等。初期，学者们多采用历史数据平均法、资产估值法等对违约损失率进行测算。如，Asarnow（1995）对汇丰银行1970～1993年违约贷款研究得出的违约损失率为35%，代太山（2008）对中国的银行1982～2006年违约贷款研究得出的结果为76%，各文献中违约损失率的均值差别比较大。（表1）

表1 违约损失率代表性研究一览表

正如产品定价的因素模型一样，确定影响因素是度量的基础。近年来，中国银监会指引中强调违约损失率的度量应以历史经验和实证研究为基础，基于实际回收的金额或损失支付的成本考虑。在实务管理中，银行本着全面提升风险管理水平的目的，结合国情主要考虑五大影响因素，即经济环境、行业、贷款规模、贷款期限和违约概率，以此估算经济损失。

二、违约损失率影响因素分析

（一）经济环境。经济环境内容十分广泛，包括经济体制、经济周期、经济发展水平、宏观经济政策及社会通货膨胀水平等。国外文献认为，经济环境中，经济周期和经济发展水平是影响违约损失率的主要因素。Frye（2000）利用穆迪公司的数据，对不同经济周期的违约损失率统计显示，经济衰退期与经济繁荣期相比要高1/3。Acharya、Bharath和Srinivasan（2003）研究指出整个经济环境不景气的情况下，违约损失率与正常时所计算的相比，一般要高10%～20%。后疫情时代，我国在实体经济层面，工业企业盈利渐进下行，经济增长逐渐向潜在增速收敛，海外生产逐渐修复致使出口回落，地产投资边际下降，基建、制造业投资和消费拉升有限，需求对盈利的拉动作用下滑。宏观政策方面，2020年为应对新冠肺炎疫情，财政实施大规模阶段性减税降费政策，成为当年企业利润回升的重要组成部分。今年阶段性减税降费退出后，制度性减税降费力度下降，部分企业经营压力或将提升。另外，随着上中游企业价格的显著上行，涨价效果将逐步从“提振盈利”转向“增加成本”，不论中上游原材料涨价还是维持高位，均会挤压中下游企业利润空间。在降量的大背景下，进入2021年，商业银行各项风险都在上升。如图1所示，某商业银行个人循环类贷款，2020年和2021年上半年违约导致的损失总金额占其风险暴露的比例，相较2019年分别上升了16.67%和16.99%。（图1）

图1 样本违约贷款损失率年度对比图

（二）行业因素。按照我国《国民经济行业分类》国家标准，共有20个行业门类，不同行业违约损失率存在较大差异。某商业银行2016～2021年数据显示，损失率最低的客户所在行业是水电供应、科学研究、卫生社保等资产密集型行业，违约损失率为34%，零售业违约损失率平均为49%，而服务导向型的文化娱乐、住宿餐饮等行业的违约损失率高于70%。通过对行业的发展趋势、企业竞争力和产品市场空间的分析，能够把握行业和企业的长期发展态势。通过分析行业发展随经济周期的变化轨迹，可以把握行业在一段时期内的潜在风险及产生风险的相关原因，如市场风险、结构风险（原材料、集中度调整）、环保、政策风险等。通过行业风险比较分析，商业银行能够对不同行业的客户做出比较准确的信用评级，超前性的规避行业内的客户风险。（图2）

图2 样本违约贷款损失率行业对比图

（三）贷款规模。贷款规模又称信贷规模，指商业银行新投放贷款的最高限额。Eales和Bosworth（1998）在研究了澳大利亚小额贷款后认为贷款规模对违约损失率存在影响，贷款违约损失分布是钟形。通过分析某商业银行2015～2020年个人循环类贷款微观数据得出，贷款规模与违约损失率的关系总体上呈负相关的结果。其中，不同规模区间，贷款本金与违约损失率的相关性差异较大。5万以下的个人信用贷款，本金与违约损失率显著相关，贷款本金小，损失率高，其中贷款规模在2～5万区间的违约损失率高达79.94%。而5万以上的贷款与违约损失率没有显著相关性。国内大额个人信用类贷款到期后，银行重组贷款的机会比金额小的贷款多。（表2）

表2 贷款规模与违约损失率关系一览表

（四）贷款期限。叶晓可（2006）统计分析得出违约损失率有随着贷款期限的增加而变大的趋势。根据标准普尔公司于2002年公布的《在虚弱经济和低质量信贷下的违约记录（2001年度）》报告中的数据，我们可以了解到贷款期限对违约风险的影响。标准普尔公司报告的资料是基于9，769个样本从1981年至2001年的评级变化情况得出的。（表3）

表3 标准普尔公司违约情况特别报告中违约概率一览表（单位：%）

可以看出，所有评级的客户，违约可能性都随着贷款期限的延长而增加。对于BBB以下的客户，银行一般不愿给予长期贷款，因为银行面临较高的违约损失风险。巴塞尔Ⅱ要求银行基于经济损失估计逾期损失率。计量经济损失，需要考虑资金的时间价值。贷款期限越长，违约后因拖欠造成的资金占用成本越高。其他国外相关研究发现，在信用类贷款发放4年以后，违约损失率比较高，平均在57%左右，而在低于4年的时间区间，违约损失率比较低。短期贷款银行可通过资产重组、委外催收等方式帮助降低贷款的违约损失。长期贷款则需要银行进行较为准确地风险定价，通过向高风险客户收取合理的高价格来平衡该风险。

（五）违约概率。在商业银行信用风险管理中，违约概率是指借款人在未来一定时期内不能按合同要求偿还银行贷款本息或履行相关义务的可能性。巴塞尔委员会将违约概率定义为债项所在信用等级一年内的平均违约率。该指标是针对银行的交易对手——客户而言的，它与客户的信用级别挂钩，即同一信用级别的客户具有相同的违约概率。国内外多数实证研究认为，违约概率和违约损失率高度正相关，如汪兴办（2007）、Hu YenTing和WilliamPerraudin（2002）。在他们的研究中，违约概率和违约损失率是依赖于共同系统风险因子的随机变量。忽视违约概率和违约损失率的相关性会导致低估预期损失和非预期损失。某商业银行样本数据的违约损失率和违约概率在0.01显著性水平上，以0.52的相关系数正相关。（表4、图3）

表4 样本违约概率一览表

图3 违约概率与违约损失率关系图

综上，影响违约损失率的因素除了自身特有风险之外，还有多个外生变量存在。Altman、Resti和Sironi（2001）构建过一个多因素分析模型，包括11个对违约债务市场供需产生影响的变量。Gupton和Stein（2002）为穆迪公司构建了后来被业界广泛采用的第一个商业化的违约损失率度量模型，其对违约样本展开研究发现，Beta分布能较好地描述违约债务的损失率。同样方法，根据某商业银行个人循环类贷款实证数据结果归纳出影响信用类贷款违约损失率的五大类解释变量，并假设违约回收率数据服从Beta分布，然后将其转换成正态分布并建立回收率的多元回归方程：

其中，RR为Beta分布经过正态转换的违约回收率，MACROl为经济环境类变量，INDYm是行业类变量，CRVOn是贷款规模变量，CRTEi是贷款期限变量，PDj是违约概率变量，a、bl、cm、dn、ei、fj是待估参数，ε为残差项。在求得正态分布的样本均值（μ）和方差（σ）后，再进行一次正态分布的Beta转换，可联立求得Beta分布的两个参数：α和β。

回收率（RR）可由如下方程解出：

得到回收率（RR）后，可根据违约损失率和回收率的关系得到违约损失率的值。

三、结论

目前，我国大多数银行的个人金融业务的贷后风险管理主要集中在贷后服务、押品管理、风险分类和对拖欠客户的催收处置等方面。由于缺乏定量化、智能型的管理工具支持，主动作为很少，更多地是等待问题出现后，才能作出反应。从宏观、微观不同维度分析违约损失率的影响因素，并将其纳入信用评级的维度中，对完善防欺诈系统，及早识别并控制高损失率风险、避免违约发生后再实施管理行为的滞后性有积极的意义。按巴塞尔新资本协议和中国银监会的要求，违约损失率和违约率在信用风险管理中的重要性相同。商业银行在计算风险资本时，要同时考虑这两个指标作为计算预期损失的基本依据。其中，对违约损失率各影响因素的研究是对其进行科学度量的前提。在此基础上，违约损失率模型的开发是我国银行业实施新资本协议、培养自身核心竞争力的重要组成部分。