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关键词：坏账 斲丧金融公司 逾期 银监会 风险
/ A2 V5 T. E+ z 迩来看到了两条对比光显的消息： - k2 i; O* o+ K+ q! R
消息1 某家P2P平台在迩来一次消息发布会中，公布自己信贷业务的坏账率仅为0.60%，风险表现精良。
+ K" }* L" R7 Y& f; R6 } 消息2 银监会非银部主任毛宛苑在第87场银行业例行消息发布会上表现，制止2016年9月末，斲丧金融公司行业匀称不良贷款率4.11%，贷款拨备率4.18%，风险处公道可控范围。 6 s) }8 p$ ^+ m( Z! t! K
众所周知，附属银行系的消金公司，作为正规军，风控本领无论怎样都不会逊色于发作式增长的民营P2P，为何P2P的风险指标仅有银行系消金的七分之一（0.60%/4.11%）？ $ \3 u# O- [5 s0 p2 l* [' ?
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着实，都是套路，通过调解统计口径，玩弄数字游戏的方式，10%的坏账率可以轻松包装成1%乃至更低。我们通过具体案例来分析下（长文干货，心急的客长可以一拖到底直接看结论）。 , ~8 g' z- ]" W; p1 Y
/ U$ x4 h: M+ Y) Z5 E 我们先通过案例相识下官方风险指标的通例界说。 4 _/ o8 S1 I' M# h
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案例：
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' ?1 h0 \) o! l$ ?% R c 小王于2017-1-1，分别借给小刘1万元，借给小张2万元，约定每月1日归还本金的10%（即小刘1,000元，小张2,000元），分10个月还清，初次还款日为2月1日。 . f" K3 @ Z2 \0 d
! o( b0 \/ U) M# g 在接下来的四个月，小刘始终拖欠还款，小张根本每月按时还款，但在5月因出差忘记还款，下表就从现金流的角度来做了一张表格： ( U0 x9 g6 ?% d$ w. L0 {
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: t- }; B: N3 L! M; C; v 如今题目来了，在2017年2月的时间，逾期金额究竟是多少呢？是1,000元？ 5 j' ~6 D* t0 }- V: G* ?
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我们先来看看银行的官方统计口径是什么：“一旦发生逾期，剩余未还部门都管帐入逾期分类”。这个方式被纳入中国人民银行、银监会的管理范畴内的各家银行、大型持牌的金融机构等广泛采取的统计口径中。
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* `( x" L! X2 Q1 v- n$ W" N 按照这个口径，很显着小王的乞贷在2月的时间逾期金额已经到达了10,000元而不但仅只是1,000元这么一个小小的数字。表格1的状态进一步变革为了表格2。 , n$ ?2 Q/ d2 q- i
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看完表格2，大概各人会以为小王的这两笔乞贷好悲催，3万元的乞贷，第二个月就有1万元（33%）的大概丧失；有些看官大概会有个疑问，在2月的时间固然小刘一个月没有还钱，但小刘接下来是否还钱照旧未知，用如许的统计口径是否过于悲天悯人了呢？
% J7 |3 q% t/ e! X 着实金融机构的统计口径另有更深条理的尺度。 5 o4 Y! E! k; o: O" O; S
9 k3 Q% { P" |) m5 `% s 评价风险水平，通常采取比例型指标，如逾期率、不良率、丧失率等。根据中国人民银行《贷款风险分类引导原则》，将贷款分为正常、关注、次级、可疑和丧失五类，此中后三类合称为不良贷款，因此仅不良率、丧失率有官方界说，即： + r3 y' x2 i1 K
. s4 K( T/ q9 X$ ? 不良率 = 逾期91天以上贷款余额/当前未偿贷款余额 E0 N8 H0 l4 z# `
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丧失率 = 逾期181天以上贷款余额/当前未偿贷款余额 # `' H: N$ f! y3 n- `* c% l
4 i1 g1 _* v5 P5 P" i$ D 在案例中，小刘于2月未能还款，但由于逾期未满91天，故不良率保持为0，直至2017-5-2，间隔小刘首笔逾期满91天，才气计入次级类贷款，此时小张固然也发生了逾期，但逾期时间不满91天故仅小刘的余额10,000元计入不良率分子，此时不良率=10,000 / (10,000 + （20,000 – 2,000*3) )=41.67%；两笔乞贷逾期均未满181天，因此丧失率=0。 6 u" N$ G' }& q0 |7 M- a8 A* H
) m7 J+ W5 n: D5 Q0 \ 在有金融机构官方统计口径的情况下，怎样暗昧概念，“缩小”风险指标呢？ ! a2 s, `) F6 c) t
7 K! P0 x% T# W+ c 起首，许多机构或平台会给自己的风险指标编个模棱两可的名字，最常见的就是坏账率。以案例来讲，假设金融机构将坏账界说为逾期181天以上的丧失率，那对外公布的坏账率就是0，美满隐蔽了两笔贷、乞贷均处于逾期状态，此中1笔已经逾期凌驾91天的究竟。
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其次，对坏账率的分子变动统计口径，以到期未还金额更换本金余额，如下表所示。
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* p& S4 P R1 @5 l& l1 y 颠末如许一次更换，制止2017-5-1的坏账率分子就只剩4000元，较现实应计入不良的10000元瞬间缩水60%。在这种分子统计口径下，部门机构会同步调解分母为累计到期应还款额。到期应还款额示比方下：
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/ k; \! p, s } 可以看出，这种统计口径固然较官方口径降落了8.34个百分点，但仍有肯定参考代价。 + ^" ]8 @" j5 ~5 S$ H( T
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对处于扩张期的机构，如果将分子变动为逾期1天或31天的到期未还金额，制止了快速增长的分母稀释，其统计意义大概比传统不良率更符合，省呗就曾经用过这种统计口径，分子取最严肃的逾期1天及以上。
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但有些机构在利用了这种到期金额作为分子的统计口径后，分母采取了累计买卖业务金额，此时坏账率=4,000/（10,000+20,000）=13.33%，较官方口径降幅靠近30个百分点，指标具有严肃的误导性。 3 t& l' q3 T. e) w
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为了进一步分析指标扭曲水平，我们在案例的根本上追加一些数据。假设小王不但借给小刘与小张，还将小张的还款金额6,000元继承借给小李，共分6期，每期还款1000元，同样是每月1日还款： 2 p% b s* [ u* H$ ], ^) C
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q( P- n/ p, D9 T/ Z 此时累计买卖业务金额=10,000+20,000+6000=36,000元，以该累计买卖业务金额作为分母的坏账率=4,000/36,000=11.11%，较官方口径的41.67%降落了整整30.56个百分点，如果小王连续将回笼的资金用于放贷，坏账率就能不绝的被稀释。
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0 e1 r2 e7 u: ^+ |/ ]2 v 总结
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比力一下本文提到的4种常见统计口径，同样的买卖业务额与逾期情况，所谓的坏账率指标，最高到达41.67%，最低却只有11.11%。 & @( L& t' _7 M4 X! E" X
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. y* }5 i: T) w2 V 开篇中消息报道中所提到的某P2P公司，应该就是用口径4，也就是用汗青累计的买卖业务量，虚增风险指标的分母，而不是用现实的期末应收账款；同时故意忽略在乞贷周期内已经发生逾期的账款，仅统计已到期的逾期账款，刻意缩小风险指标的分子。一进一出，大大稀释了风险指标。你以为这个套路就竣事了？
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这个套路更深的地方，随着筹谋时间的增长，分母（累计买卖业务量）会不停增长，坏账率指标就能不停的被稀释，乃至到达数十倍的稀释效果。 9 x E3 v, I7 J
! S! G7 M4 @1 \3 j 究竟上，对风险指标口径的严谨水平，很大水平上代表着机构对风险管理的严谨水平。而偏好高风险业务的机构则经常利用“坏账率”，发起在关注或引用其风险指标的同时，要火眼金睛看清风险指标的分子分母，进步我们每一位对专业金融知识的认知水平。 | 
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发表于 2019-6-13 15:26:47
