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        城商行行業(yè)信用風(fēng)險的識別與預(yù)防

        2020-03-16 03:31:33胡志九
        銀行家 2020年2期
        關(guān)鍵詞:不良率零售業(yè)信用風(fēng)險

        胡志九

        2019年以來,中國先后出現(xiàn)包商銀行被接管、錦州銀行被重組等個別城商行的嚴(yán)重信用風(fēng)險事件,側(cè)面揭示城商行的信用風(fēng)險不容小覷。根據(jù)銀保監(jiān)會的統(tǒng)計,截至2019年2季度末,商業(yè)銀行不良貸款率為1.81%,創(chuàng)下2012年以來的高位水平。其中,城商行不良貸款率為2.3%,環(huán)比上升0.42個百分點,上升幅度遠(yuǎn)高于民營銀行、農(nóng)商行等其他各類別銀行。城商行的信用風(fēng)險上升幅度更為明顯,如何有效化解該風(fēng)險已迫在眉睫。近年來,部分研究成果分別從不良資產(chǎn)證券化、債轉(zhuǎn)股等角度分析如何降低信用風(fēng)險。然而,它們沒有深入細(xì)致的從行業(yè)角度出發(fā),去探討如何有效化解信用風(fēng)險。事實上,在行業(yè)新業(yè)態(tài)不斷出現(xiàn)、僵尸企業(yè)加快退出的行業(yè)分化格局下,不同行業(yè)之間的差異躍然紙上。從行業(yè)入手,剖析城商行的信用風(fēng)險顯得尤為重要?;诖耍挛闹攸c分析上市城商行的行業(yè)信用風(fēng)險與識別。隨后,以A銀行為具體案例,結(jié)合A銀行的授信政策指引等相關(guān)制度,對其行業(yè)風(fēng)險進(jìn)行識別與預(yù)防,以期為城商行阻止不良率的上升提供借鑒。

        城商行行業(yè)信用風(fēng)險的識別

        行業(yè)信用風(fēng)險的識別

        行業(yè)信用風(fēng)險識別是降低城商行出現(xiàn)不良貸款的重要依據(jù),立足于風(fēng)險識別依據(jù),可以筑牢防范信用風(fēng)險的堅實基礎(chǔ)。具體來看,銀行行業(yè)信用風(fēng)險的識別主要取決于兩因素,即行業(yè)的不良率及其份額占比。對于某些高發(fā)不良率的行業(yè),未來應(yīng)該適當(dāng)降低該行業(yè)的投放力度,使其在貸款投放中的占比有所下降,反之亦然(見表1)。

        識別依據(jù)

        行業(yè)不良率的降序排列。梳理21家上市城商行公開披露的年報信息,剔除非主要性的行業(yè)門類以及未公布細(xì)分行業(yè)不良率的銀行樣本,可以收集得到上市城商行2018年主要行業(yè)對應(yīng)的不良率。通過匯總和整理,可得出行業(yè)不良率的降序排列分布。由于根據(jù)行業(yè)平均不良率的排序結(jié)果容易受到極端值的影響,與之相反,中位數(shù)不受極端值影響。因此,按不良率中位數(shù)的排序結(jié)果更有說服力,能夠更加充分揭示行業(yè)的風(fēng)險特征,其排序結(jié)果見圖1。

        行業(yè)市場份額的降序排列。同樣的道理,經(jīng)過整理可得出行業(yè)市場份額的降序排列分布。根據(jù)中位數(shù)的降序排列,市場份額占比位居前五的行業(yè)分別為租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)(占比達(dá)11.6%)、制造業(yè)(占比達(dá)9.87%)、批發(fā)和零售業(yè)(占比達(dá)9.25%)、水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)(占比達(dá)8.25%)、房地產(chǎn)業(yè)(占比達(dá)7.35%),其他行業(yè)具體情況見圖2。

        城商行行業(yè)信用風(fēng)險的識別案例

        根據(jù)表1所列出的行業(yè)信用風(fēng)險識別依據(jù),同時結(jié)合A銀行的具體情況,可以發(fā)現(xiàn)A銀行的行業(yè)信用風(fēng)險管理存在以下問題。

        部分高風(fēng)險行業(yè)被列入“支持”目錄

        根據(jù)不良率中位數(shù)的排序統(tǒng)計,批發(fā)和零售業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、文化、體育和娛樂業(yè)位居不良率行業(yè)的前五名,其對應(yīng)的不良率依次為5.37%、4.08%、3.84%、2.65%、2.27%,此五個行業(yè)不良率均突破2%。除此之外,其他行業(yè)的不良率均低于2%。批發(fā)和零售業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、住宿和餐飲業(yè)構(gòu)成不良貸款率高發(fā)的行業(yè)領(lǐng)域。然而,A銀行卻將上述部分高風(fēng)險行業(yè)列入“支持”目錄。

        農(nóng)林牧漁業(yè)等列入“支持”目錄。《A銀行2018年授信政策指引》將“農(nóng)林牧漁業(yè)”列入“積極支持類”類別,另外,同時將“汽車制造行業(yè)”列入“適度支持類”類別。汽車制造業(yè)屬于制造業(yè)的子行業(yè),在制造業(yè)不良率3.84%的行業(yè)大背景下,對其宜“謹(jǐn)慎”介入。

        批發(fā)零售業(yè)列入“支持”目錄。《A銀行2019年授信政策指引》將“批發(fā)零售業(yè)”列入“謹(jǐn)慎支持類”類別,并沒有充分評估其風(fēng)險。事實上,批發(fā)零售業(yè)近年來景氣度持續(xù)下降,2018年以后,社會消費品零售總額增速首次跌破10%的增長區(qū)間,這與2018年之前的同比兩位數(shù)增長形成明顯差異。受到國內(nèi)消費市場增速大幅回落的周期影響,批發(fā)和零售業(yè)構(gòu)成不良率高發(fā)的重災(zāi)區(qū)。

        部分低風(fēng)險行業(yè)未被“支持”發(fā)展

        不良貸款率普遍較低的行業(yè)主要分布在公共事業(yè)服務(wù)領(lǐng)域。根據(jù)不良率中位數(shù)的排序統(tǒng)計,教育業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、金融業(yè)、衛(wèi)生和社會工作、水利環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)處于不良率的最后五位,其對應(yīng)的不良率依次為0.34%、0.15%、0.14%、0.07%、0.04%。上述行業(yè)受周期性因素影響相對較小,能夠相對較好的規(guī)避經(jīng)濟同期下行所帶來的行業(yè)風(fēng)險。然而,A銀行的授信政策指引對上述行業(yè)的支持力度相對中性。

        租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)未被積極支持。2017~2018年,A銀行租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)的不良率均不超過0.6%。然而,A銀行2018、2019年連續(xù)兩年的授信政策指引對租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)只是停留在中性支持的層面,并沒有給予其“積極支持”(見表2)。

        電力行業(yè)的支持力度相對一般。中國GDP由10%以上增速轉(zhuǎn)檔進(jìn)入6.5%左右增速的高質(zhì)量發(fā)展階段后,非周期性行業(yè)暴發(fā)不良貸款的風(fēng)險相對可控。例如,各家銀行水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)的不良率均處于明顯的低位水平,其不良率均不超過0.2%。電力行業(yè)作為非周期性的行業(yè),也是如此。根據(jù)圖1顯示,電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的不良率非常低,其不良率僅為0.38%。然而,A銀行對電力行業(yè)的支持力度相對一般,2018年其被列入“適度支持類”、2019年其被列入“謹(jǐn)慎支持類”。

        部分行業(yè)的設(shè)定目標(biāo)與實際發(fā)生額有所出入

        《A銀行2019年授信政策指引》設(shè)定建筑業(yè)新增不超過16億元,然而,截至2019年7月末建筑業(yè)較年初增長30.85億元,增加額遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過擬定的目標(biāo)值。預(yù)計年末,擬定的目標(biāo)值與年末實際數(shù)兩者之間的差額將進(jìn)一步增大。除此之外,房地產(chǎn)業(yè)的增速十分明顯,尤其值得預(yù)防?!禔銀行2019年授信政策指引》設(shè)定房地產(chǎn)業(yè)增速不超過45%,截至2019年7月末其同比增長44.8%,增速已十分逼近擬定的目標(biāo)值。

        部分行業(yè)不良率連續(xù)畸高

        A銀行各行業(yè)不良貸款風(fēng)險的高低與行業(yè)總體情況大體類似。例如,A銀行風(fēng)險高發(fā)的行業(yè)同樣是批發(fā)和零售業(yè)、文化體育和娛樂業(yè)、住宿和餐飲業(yè)。然而,其個別行業(yè)的不良率卻十分異常,亟待深入剖析后對癥下藥。

        居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)不良率畸高。2017、2018年,A銀行居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)的不良率分別達(dá)到16.61%、19.7%,這與其他銀行相差較大。整體而言,這一行業(yè)的不良率為1.63%。因此,A銀行居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)畸高不良率不符合一般性的客觀規(guī)律。造成如此畸高不良率的結(jié)果可能是主客觀原因所致,主觀方面可能是授信審批官對特定行業(yè)不熟悉,客觀方面可能是行業(yè)生命周期由成長期進(jìn)入衰退期的起伏變化所致。

        信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)不良率大幅高于行業(yè)平均水平。2017、2018年,A銀行信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)不良率分別達(dá)到8.25%、9.09%,這與行業(yè)整體水平相距甚遠(yuǎn)。整體而言,這一行業(yè)的不良率約為2%。信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)是A銀行風(fēng)險高發(fā)的領(lǐng)域,位列第二位,這與其他銀行之間形成明顯差異,這一現(xiàn)象值得高度警惕。

        城商行行業(yè)信用風(fēng)險的預(yù)防

        針對A銀行行業(yè)風(fēng)險所存在的上述問題,其可以從以下幾個方面加以調(diào)整,進(jìn)而更加有效的降低信用風(fēng)險。其他城商行則可結(jié)合自身實際情況,對照參考A銀行的預(yù)防措施,以削弱信用風(fēng)險上升所帶來的嚴(yán)重經(jīng)營壓力。

        避免行業(yè)投向與監(jiān)管政策相悖

        2017、2018年,A銀行連續(xù)兩年控制房地產(chǎn)業(yè)的違約風(fēng)險取得了良好效果,房地產(chǎn)業(yè)的不良率分別為0.17%,0.36%。另外,房地產(chǎn)業(yè)不良率對應(yīng)的行業(yè)中位數(shù)為0.72%。上述數(shù)據(jù)說明,房地產(chǎn)業(yè)屬于風(fēng)險相對較小的信用風(fēng)險領(lǐng)域。與行業(yè)平均數(shù)及中位數(shù)相比,A銀行房地產(chǎn)業(yè)的占比相對較低。因此,理論上而言,A銀行下一步可以考慮加大對其投放力度,將其增速目標(biāo)加以適當(dāng)提高,但這在實踐中并不可行。

        盡管房地產(chǎn)業(yè)的行業(yè)風(fēng)險較為中性,但是如果不結(jié)合實際,則會帶來其他不利結(jié)果。在國內(nèi)“房住不炒”的調(diào)控政策,以及監(jiān)管政策以窗口指導(dǎo)等各種形式遏制資金進(jìn)入房地產(chǎn)市場的大背景之下。為了落實監(jiān)管政策,則需要壓縮房地產(chǎn)業(yè)的資金投放力度。因此,《A銀行2018年授信政策指引》中將房地產(chǎn)業(yè)的增速設(shè)置為零增長,十分合理。一般而言,房地產(chǎn)業(yè)的調(diào)控政策呈現(xiàn)明顯的周期性,一旦未來某一時間節(jié)點政策風(fēng)向有所變化,則應(yīng)該積極做好預(yù)判,提前準(zhǔn)備進(jìn)入該行業(yè)。

        批發(fā)和零售業(yè)的設(shè)定目標(biāo)理應(yīng)調(diào)整為“壓縮”

        批發(fā)和零售業(yè)屬于典型的高風(fēng)險行業(yè),對其設(shè)定的目標(biāo)應(yīng)該“有減無增”?!禔銀行2018年授信政策指引》設(shè)定批發(fā)零售業(yè)的增速不超過0%,而《A銀行2019年授信政策指引》設(shè)定增速為不超過30%(見表3)。截至2019年7月,其較年初增加5.42%。批發(fā)零售業(yè)作為容易觸發(fā)不良貸款風(fēng)險的行業(yè),對其授信應(yīng)該做到“有減無增”,且保持政策的連續(xù)性。另外,從A銀行各行業(yè)的占比來看,批發(fā)零售業(yè)的占比過高。批發(fā)和零售業(yè)的設(shè)定目標(biāo)應(yīng)該明確為“壓縮”,以降低其占比份額高而間接拉升不良貸款率的不利影響。

        低風(fēng)險行業(yè)的授信原則需要“升級”

        對于那些優(yōu)質(zhì)行業(yè),需要給予明確的支持指引,以保證支持政策的連續(xù)性。例如,租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)等。

        租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)需要列入“積極支持類”類別。租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)與其他行業(yè)相比,其不良率保持在低位區(qū)間水平。圖1顯示,其不良率僅為0.15%,如果其在總貸款占比中的比例不高,則可以大力加以挖掘。2018年A銀行租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)的比重為8.95%,而行業(yè)平均水平為11.51%,行業(yè)中位值為11.60%。因此,A銀行可加大對該行業(yè)的支持力度,將其納入“積極支持類”授信的行業(yè)門類。然而,A銀行《A銀行2018年授信政策指引》和《A銀行2019年授信政策指引》對該行業(yè)的支持態(tài)度相對中性,2018年將其列為“適度支持類”,2019年將其列為“謹(jǐn)慎支持類”。未來,需要將其明確為“積極支持類”行業(yè)。

        進(jìn)一步提高水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)的占比。水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)屬于不良率十分低的行業(yè),并且這一行業(yè)隸屬于國家支持的環(huán)保產(chǎn)業(yè)。因此,對于這一行業(yè)應(yīng)該極力加以拓展。2018年A銀行水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)的比重為9.35%,從已上市銀行的占比排名來看,其處于平均數(shù)降序排序的第5位,處于中位數(shù)降序排序的第4位,仍存在向上拓展空間。然而,《A銀行2019年授信政策指引》對該行業(yè)的支持態(tài)度沒有單獨加以重點闡述,2019年將“水利水電”列為“謹(jǐn)慎支持類”,支持力度相對不足。 A銀行可加大對該行業(yè)的支持力度,將其納入“積極支持類”授信的行業(yè)門類。

        畸高不良率的行業(yè)亟待遏制

        防范畸高不良率行業(yè)的信用風(fēng)險刻不容緩,唯有如此,才能減少銀行財務(wù)報表的風(fēng)險隱患,化解對外信息披露的壓力,奠定銀行股價穩(wěn)定的基礎(chǔ)。針對居民服務(wù)業(yè)等行業(yè)異常高的不良率,需要認(rèn)真查擺原因,形成分析案例以預(yù)防新增不良貸款。

        同時,積極化解存量不良資產(chǎn),果斷采取不良資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓、債務(wù)重組、以資抵債、資產(chǎn)證券化、加快核銷等方式,糾正行業(yè)畸高的不良率。

        嚴(yán)格落實授信規(guī)章制度

        高標(biāo)準(zhǔn)做好貸前、貸中、貸后各項工作,避免外界干擾,避免主觀影響,保持政策定力,全面遵守各項授信規(guī)章制度。

        一是減少“找關(guān)系、找領(lǐng)導(dǎo)、打招呼、吃回扣”等違規(guī)授信行為,加大違規(guī)違紀(jì)行為的處罰力度。二是充分發(fā)揮貸款審查委員會的決策作用,使其真正發(fā)揮良好的評議作用。三是加大審計的檢查力度,通過審計發(fā)現(xiàn)問題、整改問題,借助外部審計力量督促授信政策得到良好執(zhí)行。

        (作者單位:江西銀行戰(zhàn)略研究院)

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