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小微企業貸款風險因素分析

2017-05-19 08:15:12姜渭濤
現代經濟信息 2017年4期
關鍵詞:小微企業風險

姜渭濤

摘要:近年來隨著存貸款利息差的逐漸縮小,越來越多的商業銀行把零售貸款的投放重心從房貸業務轉向小微企業貸款業務,從更高的利差信貸業務上賺取更多的利潤。初步用ftp利差計算年日均1億元的房貸業務當年利息收入約為118萬元,凈利息收入約為50萬元,而小微企業貸款業務利息收入約為房貸業務利息收入的5倍。大力發展小微企業貸款業務能為銀行帶來更高的利潤,但小微企業貸款的風險同時也遠遠高于房貸業務。銀監會公布截至2016年末商業銀行不良貸款率1.81%,創下近7年最高水平。通過數據整理和調查研究發現,小微企業貸款存在受經濟周期、信用體系、風險法規體系、管理體系的諸多風險。

關鍵詞:小微企業;貸款;風險

一、外部環境因素

1.經濟運行周期影響

根據經濟周期創新理論(約瑟夫·熊彼特),任何經濟和經濟社會發展都會受到技術進步影響呈現出周期性,存在著“繁榮”、“衰退”、“蕭條”和“復蘇”四個階段。小微企業貸款也會受經濟周期的影響,在經濟“衰退”和“蕭條”期,小微企業現金流減少、財務危機、企業倒閉都會影響到小微企業貸款的增加。

2.受信用體系影響

我國信用體系建立尚不完善,現在僅有的人民銀行個人征信報告收納的個人信用信息還不完善,個人征信報告中現在僅有貸款信息、信用卡信息和擔保信息,個人征信報告還不能完全反映個人信用狀況。隨著社會經濟發展大眾的金融意識有所增強,但社會的整體征信體系沒有加強,客戶。目前國家正在逐漸加強和完善信用體系建設,但信用體系建設過程是漫長的,近期不會有顯著成效。

3.風險法規體系不完善

目前我國的商業銀行的法律依據主要有《商業銀行法》、《經濟合同法》、《民法》等,這些法律和辦法的針對性差,尤其是在個人信貸的擔保方面的執行過程,銀行個人貸款的法律訴訟案件雖然銀行能夠勝訴,但由于考慮到諸多因素使信貸資產的安全和受償不能得到保證。由于商業銀行的貸款沒有單獨的法律法規對其進行保護,所以減弱了貸款安全性。

二、銀行內部因素

1.銀行缺乏完善的信貸產品

個人貸款尤其是小微企業貸款各個商業銀行都在起步階段,小微企業貸款產品大部分是照搬其他發達國家經驗,忽視了社會信用風險體系、地域經濟差別等諸多因素,依靠信貸產品無法有效回避風險。信貸客戶經理在業務受理時完全根據信貸產品要求不能有效判斷貸款風險,貸款審批環節根據產品手冊無法發現小微企業貸款中隱性風險,導致有些小微企業貸款在發放時風險就比較高。

2.銀行缺乏有效的信用評級系統

目前我國還沒有評級機構對個人信用風險管理做評級,所以對個人信用在缺乏外部評級的情況下,我國商業銀行今年來逐步建立起內部信用評級系統。由于我國商業銀行信用評級系統發展晚,目前僅能獲取征信報告、部分工商信息、部分法院執行信息和缺乏先進科學的數據模型,使商業銀行內部的信用評級系統不論是在評級方法、評級結果、評級結果應用和評級結果的檢驗方面照發達國家的國際性銀行相比都存在著相當大的差距,從而極大限制了在貸款風險揭露和風險控制方面的作用。

3.缺乏有可行性的小微企業貸款貸后管理

各個商業銀行都有自己的小微企業貸款貸后管理辦法,初步了解了幾家股份制商業銀行小微企業貸款貸后管理辦法后發現,小微企業貸后管理上有諸多缺陷。第一,在貸后檢查頻率上,各家商業銀行采取的頻次一般是按季度、按年度方式。由于小微企業貸款在發展時就有小額、標準、批量化特點,所以對大量的企業盲目的按季度或年度的檢查造成信貸客戶經理的繁忙工作,加大了管理成本。第二,在檢查內容上,由于在小微企業貸款產品設計時就不能準確發現貸款隱含風險,所以在貸后檢查的內容上同樣不能發現小微貸款隱含的風險。目前各家商業銀行小微企業貸款貸后管理的主要作用還是貸款發現后的清收工作。

三、小微企業貸款風險控制

由于小微企業貸款存在著受經濟周期、信用體系、風險法規體系、管理體系的諸多風險因素影響,所以商業銀行必須在內部建立一套科學完整的風控體系來控制小微企業貸款風險。主要包含幾個方面:

(一)經營思路

1.美國富國銀行堅持已客戶為核心,把90%的小微企業貸款定位為個人消費貸款,平均額度為5萬美元。我們不能盲目的最求大客戶高收益,應把平均額度由100萬元的小微企業貸款降到平均額度30萬元。

2.根據不同的小微群體和不同的經濟發展階段開發不同的配套小微企業貸款產品,在風險控制上既然不能準確評級單個客戶,可以把客戶進行區域化、行業化分類,對群體進行評級,依靠大數法則來控制風險。

3.建立風險補償的定價機制,根據小微企業處于的“繁榮”、“衰退”、“蕭條”和“復蘇”的不同階段,采取不同的利率定價策略,犧牲部分利息收益來保全信貸資產安全。

(二)技術支持

建立科學風險評估模型。由于小微企業有財務制度不完善、信息不對稱的特點。所以建立一個科學的風險評估模型尤為重要,借助互聯網優勢應用大數據構造動態風險評估模型預測貸款風險。

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