中國商業(yè)銀行消費信貸提前還款風(fēng)險分析

王晨宇

摘要:隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,中國商業(yè)銀行消費信貸業(yè)務(wù)不斷擴(kuò)大。本文分析了消費信貸業(yè)務(wù)中提前還款風(fēng)險的影響因素,介紹了提前還款行為的相關(guān)研究,并對商業(yè)銀行消費信貸提前還款風(fēng)險管理進(jìn)行了一些探討。

關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行;消費信貸;提前還款

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,居民消費結(jié)構(gòu)升級,中國商業(yè)銀行消費信貸業(yè)務(wù)發(fā)展迅速。據(jù)統(tǒng)計,至2008年12月,中國個人消費信貸余額達(dá)3.7萬億元,其中中長期消費信貸余額達(dá)3.3萬億元。消費信貸余額數(shù)量巨大,其面臨的提前還款風(fēng)險增加。當(dāng)貸款人提前還款后,商業(yè)銀行貸款總體期限結(jié)構(gòu)將會改變,資金的匹配需要調(diào)整。因此,準(zhǔn)確預(yù)計消費信貸提前還款概率,有效控制提前還款風(fēng)險,是現(xiàn)代商業(yè)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)管理的重點之一。

一、消費信貸提前還款風(fēng)險介紹

消費信貸提前還款風(fēng)險,主要針對中長期消費貸款而言,以住房消費信貸為典型。所謂提前還款風(fēng)險,是指借款人在貸款合約終止期限之前提前還清貸款,導(dǎo)致放款人提前收回資金,資金回報率降低。

在西方發(fā)達(dá)國家,由于資產(chǎn)證券化的普及,住房消費信貸大多以住房抵押貸款支持證券——MBS的形式打包發(fā)售,部分風(fēng)險已從銀行剝離。但對于MBS管理方,即所謂特殊目的公司(SPV)而言,提前還款導(dǎo)致原先基于貸款利息的現(xiàn)金流消失,用于支付債券利息的基礎(chǔ)資產(chǎn)減少,需要進(jìn)行再投資,而再投資資產(chǎn)收益可能較之于貸款利息為低,從而帶來債券的收益風(fēng)險,對于以MBS為標(biāo)的資產(chǎn)的其他衍生產(chǎn)品,其影響程度甚至可能更大。就此而言,提前還款的風(fēng)險承擔(dān)主體盡管由銀行轉(zhuǎn)移出去,但其影響范圍反而擴(kuò)大了。

另外,就商業(yè)銀行而言,如未進(jìn)行資產(chǎn)證券化以轉(zhuǎn)移風(fēng)險,消費信貸提前還款行為帶來的風(fēng)險主要表現(xiàn)為貸款久期的變化。久期,指資產(chǎn)未來現(xiàn)金流的時間的加權(quán)平均,其權(quán)重為各期現(xiàn)金流值在資產(chǎn)現(xiàn)值中的比重,實際上反應(yīng)了資產(chǎn)價值對于利率的敏感度。商業(yè)銀行需要測算貸款的久期,以相應(yīng)的負(fù)債匹配之,用來降低利率風(fēng)險。提前還款實際改變了現(xiàn)金流分布,從而影響貸款久期,相應(yīng)的負(fù)債結(jié)構(gòu)也需要調(diào)整。如忽視提前還款風(fēng)險,將造成資產(chǎn)負(fù)債不匹配,對商業(yè)銀行經(jīng)營帶來風(fēng)險。

二、消費信貸提前還款風(fēng)險影響因素

考慮消費信貸提前還款的行為,需要考察系統(tǒng)性影響因素和非系統(tǒng)性影響因素兩個方面。所謂系統(tǒng)性影響因素,指影響所有借款人的宏觀經(jīng)濟(jì)變量,在對數(shù)量較大的貸款組合進(jìn)行分析時,這些因素是主要需要考慮的因素。非系統(tǒng)因素針對于單筆貸款,只對特定借款人有影響。

系統(tǒng)性影響因素主要包括如下幾個:

1)市場長期借款利率,這也是影響借款人提前還款行為的主要因素。當(dāng)市場長期借款利率低于貸款利率時,借款人可以從市場借入資金提前還款,之后享受較低的長期借款利率,形成了提前還款的動機(jī)。因此,分析提前還款風(fēng)險的重要環(huán)節(jié)即為估計未來長期借款利率的變動趨勢。但值得注意的是,中國住房抵押貸款的利率為浮動利率,與西方的固定利率有區(qū)別,因此利率對于中國消費信貸提起還款行為的影響可能較小。

2)季節(jié)因素,即由季節(jié)影響導(dǎo)致提前還款比率變化,如夏季為學(xué)生畢業(yè)的時期、天氣和稅收原因(征稅時期)。

3)時間因素,即在貸款發(fā)放后的一段特定時間內(nèi)出現(xiàn)提前還款高峰,之后提前還款比率會下降。原因可能是具有提前還款意向的借款人需要一定時間來籌措資金以歸還貸款。

4)衰減效應(yīng)。當(dāng)市場長期借款利率首次下降時,會出現(xiàn)提前還款高峰,但當(dāng)市場長期利率回升后又再次下降時,提前還款比率較前一次為低,此后不斷減少。相應(yīng)的一種解釋是每次提前還款高峰都會將對利率變化敏感的借款人剔除出貸款組合(通過其提前還款的方式),剩下的借款人對利率變化相對不敏感。

非系統(tǒng)性影響因素較多。包括婚姻狀況、教育水平、退休狀況、性別、工齡等、收入狀況等。需要注意的是,西方國家由于資產(chǎn)證券化的使用,消費信貸的風(fēng)險承擔(dān)者通過證券化不斷的擴(kuò)大并分散,影響單個個體的非系統(tǒng)性因素的效果將會減弱,主要影響因素為系統(tǒng)性影響因素。因此,西方學(xué)者相關(guān)研究重點關(guān)注系統(tǒng)性因素對于消費信貸提前還款的影響。而中國商業(yè)銀行的消費信貸業(yè)務(wù)目前缺少證券化工具,商業(yè)銀行為風(fēng)險的唯一承擔(dān)者,非系統(tǒng)性因素對于提前還款仍然重要?；诖?蔡明超和費一文(2007)在考察中國消費信貸提前還款風(fēng)險時,將非系統(tǒng)性因素引入模型,回歸結(jié)果表明,收人、婚姻、工齡等因素將影響提前還款,并發(fā)現(xiàn)利率對于中國消費信貸提前還款的影響并不明顯。

三、消費信貸提前還款風(fēng)險相關(guān)研究

有關(guān)提前還款風(fēng)險的研究眾多。其原因在于資產(chǎn)證券化發(fā)展迅速,相應(yīng)發(fā)展出的一系列金融產(chǎn)品受眾廣泛,提前還款行為影響了基礎(chǔ)資產(chǎn)——貸款池的收益,進(jìn)而影響相關(guān)所有資產(chǎn)的收益。相關(guān)利益方的需求導(dǎo)致了相應(yīng)研究的發(fā)展。有關(guān)提前還款的研究,主要目的在于構(gòu)造相應(yīng)的提前還款比率函數(shù),進(jìn)而作為資產(chǎn)定價模型的基礎(chǔ)部分之一幫助定價。

Golub和Pohlman(1994)構(gòu)造了一個基于公開數(shù)據(jù)的提前還款函數(shù)模型,其因變量為四個:季節(jié)因素、再融資利率、時間因素、衰減因素。數(shù)據(jù)來源為GNMA、FNMA和FHLMC三大住房抵押貸款機(jī)構(gòu)的近3000萬個樣本。結(jié)果顯示此模型基本上與商業(yè)用模型區(qū)別不大,展現(xiàn)出較好的適用性,因而作者聲稱其為那些無力開發(fā)模型的中小金融機(jī)構(gòu)提供了機(jī)會。

最近的研究有Tsai、Liao和Chiang(2009)的一個模型,其考慮了借款人的財務(wù)和非財務(wù)提前還款行為對于貸款資產(chǎn)的到期收益率、久期和凸度的影響。同時,他們分析了提前還款罰息和部分提前還款對于到期收益率、久期和凸度的影響,這一情況與傳統(tǒng)的完全提前還款相比更為復(fù)雜,結(jié)果也更不確定。

當(dāng)確定提前還款比率模型后,就可以依據(jù)其計算出相應(yīng)資產(chǎn)組合的收益率和久期,進(jìn)而對資產(chǎn)進(jìn)行定價,還可以根據(jù)其計算出相應(yīng)的保險費率,作為其衍生產(chǎn)品的定價基礎(chǔ),可以說,提前還款比率模型是一系列相關(guān)金融產(chǎn)品的定價基礎(chǔ)之一。

四、中國商業(yè)銀行消費信貸提前還款風(fēng)險控制方法探討

中國商業(yè)銀行目前對于提前還款行為主要采取罰息的手段,但不同地區(qū)、不同銀行的規(guī)定不同。同時,部分銀行還有一些硬性規(guī)定,如一年內(nèi)不得提前還款等。上文中提到中國的住房抵押貸款采用浮動利率,提前還款對商業(yè)銀行造成的利率損失并不明顯,而罰息這一工具實質(zhì)為彌補(bǔ)利息損失,因此中國商業(yè)銀行采用罰息進(jìn)行提前還款風(fēng)險管理并不合適。

商業(yè)銀行控制提前還款風(fēng)險,較為合適的方法還是建立提前還款比率模型,估計出提前還款比率隨時間的分布,進(jìn)而調(diào)整相應(yīng)的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)。注意到,中國商業(yè)銀行作為貸款提前還款風(fēng)險的唯一承擔(dān)者,提前還款比率的影響因素較多,既包括季節(jié)、時間等系統(tǒng)性因素,還包括眾多非系統(tǒng)性因素,相應(yīng)的模型也會更加復(fù)雜。建立模型,大量的數(shù)據(jù)積累是必需的,隨著中國個人信用記錄系統(tǒng)的建立和不斷完善,相應(yīng)的貸款數(shù)據(jù)也會不斷增加,這將有利于

提前還款模型的建立和發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

[1]Bennett W. Golub, Lawrence Pohlman. Mortgage Prepayments and an Analysis of the Wharton Prepayment Model[J]. Interfaces, 1994, 24(3):80-90.

[2]Tsai, M-S., Liao, S-L., Chiang, S-L. Analyzing Yield, Duration and Convexity of Mortgage Loans under Prepayment and Default Risks[J]. Journal of Housing Economics, 2009 ,doi: 10.1016/j.jhe.2009.02.005.

[3]蔡明超,費一文. 商業(yè)銀行消費信貸中的提前償還風(fēng)險影響因素與風(fēng)險管理[J].金融研究,2007(7):25-35.