基于風險預測的風險管理模式創(chuàng)新—個人住房按揭貸款視角

章彰

利用銀行內(nèi)部和外部的有效數(shù)據(jù)及時而較為準確地預測借款人的信用風險，進行差別化管理是大數(shù)據(jù)時代銀行風險管理的嶄新課題。以信用風險預測的結(jié)果為基礎(chǔ)，展開授信審批、監(jiān)控、貸后管理、準備金計提、監(jiān)管資本計算和經(jīng)濟資本配置等一系列內(nèi)部管理活動是現(xiàn)代銀行風險管理的核心內(nèi)容，也是巴塞爾新資本協(xié)議積極倡導的信用風險管理模式。在監(jiān)管機構(gòu)持續(xù)不懈地推動下，經(jīng)過多年努力，我國部分領(lǐng)先的商業(yè)銀行已經(jīng)初步具備了信用風險預測能力，基于信用風險預測的結(jié)果，進行風險管理模式創(chuàng)新也正在不斷嘗試之中。本文以個人住房按揭貸款為例，闡釋信用風險預測為基礎(chǔ)的風險管理模式的七個維度。

風險預測是基礎(chǔ)

預測違約風險和損失風險是信用風險管理的基礎(chǔ)，建立以信用風險預測為基礎(chǔ)的個人住房按揭貸款風險管理模式，其前提在于對按揭借款人的違約風險和住房的損失風險預測能力具有一定把握。我國部分領(lǐng)先的商業(yè)銀行已經(jīng)使用歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建了個人住房按揭貸款的申請評分卡、行為評分卡、違約概率模型和違約損失率模型，這些模型在風險管理的實踐中具有了一定的風險預測能力。我國領(lǐng)先銀行的做法是按月度對預測違約的結(jié)果與實際違約結(jié)果的偏離程度進行跟蹤，形成對評分卡和違約概率模型預測能力的客觀判斷。如果持續(xù)觀測發(fā)現(xiàn)違約概率模型整體預測能力不佳，應(yīng)果斷對模型進行修正，達到期望的預測能力后再全面推進在日常風險管理中的深入應(yīng)用。

評分卡、違約概率模型、違約損失率模型的預測表現(xiàn)評價示意如表1所示。對于例外的部分省份，對模型預測能力沒有結(jié)論的主要原因在于違約樣本少或損失樣本不足，無論判別預測能力的指標好壞都難以讓人信服。可行的做法是繼續(xù)積累數(shù)據(jù)，持續(xù)觀測預測能力，直到做出客觀判斷。申請評分卡主要觀測申請批準后個人住房按揭貸款借款人在隨后一年內(nèi)是否違約，對于這種長期貸款一年內(nèi)違約的債務(wù)人較少，容易出現(xiàn)違約樣本少導致的預測能力無法判斷的情況。對違約損失率模型預測能力判斷、清收期設(shè)定、內(nèi)部清收成本分攤、折扣率選擇等都息息相關(guān)，如果清收期較長，按年度觀測預測結(jié)果偏離實際結(jié)果就很難得出結(jié)論。

鑒于個人住房按揭貸款評分卡或有關(guān)模型的預測能力會受到一定客觀條件的制約，應(yīng)用評分卡、違約概率模型和違約損失率模型進行信用風險預測需要循序漸進。在初始階段，行為評分是應(yīng)用的重點領(lǐng)域，良好的行為評分預測能力能讓銀行提早發(fā)現(xiàn)潛在的高風險借款人，為盡早處置贏得時間。

基于申請評分結(jié)果進行授信審批

銀行建立起對申請評分卡預測能力的信心以后，可以高效率地推進基于申請評分結(jié)果的授信審批。申請評分卡以信用分數(shù)對不同信用風險類別的申請人進行區(qū)分，可以有效地解決審批標準的統(tǒng)一性問題，同時也有利于不同區(qū)域申請人信用風險狀況的比較。在授信策略方面，銀行通過設(shè)定不同區(qū)域的準入分數(shù)和自動通過分數(shù)來體現(xiàn)銀行的風險偏好和信用風險控制目標。根據(jù)自動審批通過的借款人數(shù)量，調(diào)整準入的分數(shù)可以對信用風險過高的借款人進行拒絕，節(jié)約審批資源。出于審慎控制信用風險的目的，宏觀經(jīng)濟情況轉(zhuǎn)差時宜提高審批準入分數(shù)，以保證借款人的質(zhì)量，而宏觀經(jīng)濟轉(zhuǎn)好時宜放松審批準入分數(shù)，以爭取更大市場份額。

自動審批通過的標準主要取決于銀行對這部分借款人可以接受的違約水平，由于自動審批通過的借款人是信用風險最低或較低的群體，宏觀經(jīng)濟變化不會對其信用狀況產(chǎn)生明顯實質(zhì)性影響。我國領(lǐng)先銀行的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，自動審批通過的個人住房按揭貸款一年內(nèi)的實際違約率只有萬分之幾，信用風險完全可以得到控制。處于審批準入和自動審批通過之間的借款人需要人工審批。省級分行應(yīng)根據(jù)競爭策略、內(nèi)部合格審批人的數(shù)量以及違約率控制目標，將人工審批的數(shù)量保持在相對合理的比例，并做好持續(xù)監(jiān)控工作，持續(xù)監(jiān)控人工審批的信貸質(zhì)量是否優(yōu)于自動審批。申請評分卡審批準入和自動審批通過比例如圖1所示。

申請評分卡的目的是對個人住房按揭貸款借款人的信用風險進行評價和區(qū)分，并不能代替合規(guī)性審查。正式使用申請評分卡后，銀行應(yīng)該考慮適度對審批流程進行變革，在借款人的數(shù)據(jù)進入申請評分卡之前，必須對授信的真實性和合規(guī)性進行審查。而且申請階段的評分只是一定程度上解決了申請時點上借款人的信用風險排序問題，在申請時點上信用風險低的借款人并不意味著在還款期內(nèi)信用風險一直能保持在低水平上，還需要輔以行為評分卡對借款人的信用風險狀況進行跟蹤，直至還款期結(jié)束。

基于行為評分開展風險監(jiān)控

借款人獲得銀行的個人住房按揭貸款后，從某一特定時點開始使用行為評分卡進行信用風險預測。一般而言，銀行在借款人申請階段獲得申請人的人口特征信息后不再進行動態(tài)更新，而在貸款償還結(jié)束前會對還款行為每月進行評分，并監(jiān)控行為評分卡的預測能力。因此，行為評分卡在預測借款人違約方面要優(yōu)于申請評分卡。我國領(lǐng)先銀行的經(jīng)驗證明，持續(xù)償還超過一定期限的借款人行為表現(xiàn)會和還款期限較短的借款人行為表現(xiàn)有顯著差異，已逾期的借款人和未逾期的借款人信用風險截然不同。行為評分卡的年度實際違約率如圖2所示。

通過行為評分卡在風險因素上的篩選和區(qū)分，預測能力良好的行為評分卡直觀地體現(xiàn)為，那些償還行為惡化的借款人在違約前一段時間行為評分會出現(xiàn)比較明顯的變化或大幅下降，銀行可以根據(jù)行為評分結(jié)果實施針對性的貸后檢查和風險預警。已逾期的借款人其違約風險已相當大，銀行會根據(jù)歷史上同類逾期借款人的實際違約水平采取相應(yīng)管理措施。對尚未逾期的借款人，銀行可根據(jù)其行為評分，分為信用風險極低、低、較低、中、較高五類，對于違約風險中和較高的借款人實施更高頻率的貸后管理。對于月度之間行為評分由中風險向較高風險發(fā)生遷移的借款人，或由較高風險借款人惡化為逾期借款人的群體，進行預警。

基于預期損失計提減值準備金

預期損失是違約概率與違約損失率的綜合反映，反映了在下一年內(nèi)對個人住房按揭貸款期望的損失程度，是一個前瞻性概念。巴塞爾資本協(xié)議要求減值準備與預期損失進行比較后，確定增加附屬資本還是扣除資本缺口。目前國際會計界正在進行會計規(guī)則改革，國際會計標準委員會提議由IFRS9取代IAS39，從2018年開始生效。其中最重要的變化是提出新的減值模型，對損失進行早期確認。在IAS39計提規(guī)則下，具有一項或者多項客觀證據(jù)表明金融資產(chǎn)受到損害，確認計提減值準備金，而IFRS9提議的規(guī)則下，從確認損失模型轉(zhuǎn)向預期損失模型。

預期損失模型將貸款計提減值準備金分為三個階段，第一階段，初始確認后正常的資產(chǎn)信用風險沒有明顯增加，確認12個月預期損失。第二階段，資產(chǎn)的信用風險明顯增加，由此導致信用質(zhì)量在投資級別以下，確認資產(chǎn)在全部生命周期內(nèi)的預期損失。第三階段，資產(chǎn)的信貸質(zhì)量已經(jīng)惡化到信用損失發(fā)生那一點，或信貸質(zhì)量受到損害，確認資產(chǎn)在全部生命周期內(nèi)的預期損失。這種方法上的轉(zhuǎn)變似乎表明減值準備的計提與風險預測方法正在趨同。但據(jù)德勤的調(diào)查研究表明，IFRS9計提準備金方法的改變會導致銀行計提減值準備金總額增加，存在很大的可能計提水平超過巴塞爾新協(xié)議內(nèi)部評級法下計算出的預期損失。特別是個人住房按揭貸款期限長，一旦進入第二階段計提減值準備金，使用全部生命周期內(nèi)的預期損失計提將對準備金水平產(chǎn)生顯著影響。

在內(nèi)評法概念體系下，預期損失是實際損失的平均數(shù)，而超過平均數(shù)的部分，尤其是99.9%置信度下的極值部分是資本應(yīng)對的非預期損失。我國現(xiàn)行的準備金計提要求還沒有向新協(xié)議下預期損失的概念靠攏，但我國特有的超額撥備制度客觀上使超額撥備承擔了資本的功能，一旦預期損失超過減值準備，超額撥備可以彌補缺口，而不會對資本總量產(chǎn)生影響。

基于信用風險溢價設(shè)定貸款價格下限

合理的貸款價格可以有效地轉(zhuǎn)移信用風險，違約概率和違約損失率模型的使用，可以計算出每個個人住房按揭貸款借款人的信用風險溢價，從而使得對借款人設(shè)定貸款價格下限成為可能。按照國際市場慣例，信用風險溢價等于預期損失率加上凈資產(chǎn)收益率（英文簡稱ROE）與監(jiān)管資本要求的乘積。我國領(lǐng)先銀行的ROE保持在18%，按照監(jiān)管資本要求是資本系數(shù)的1.06倍計算，不考慮其他成本，不同違約概率和違約損失率的借款人信用風險溢價如表2所示。

個人住房按揭貸款具有典型的季節(jié)性特征，隨著賬齡延長，借款人實際違約水平不斷攀升，到達峰值后，再逐步下降。在期初定價時，根據(jù)風險細分的結(jié)果，銀行可以采取不同的定價策略?；厮輾v史數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，我國領(lǐng)先銀行的個人住房按揭貸款具有“四年半”效應(yīng)，即從發(fā)放時點開始計算，約四年半左右達到違約率的最高峰，隨后違約率逐步下降?；谶@個特點，在定價策略上，至少可以從兩個維度設(shè)定定價下限目標，即按風險池設(shè)定下限價格目標和按賬戶設(shè)定下限價格目標。前者基于風險池內(nèi)所有賬戶平均違約水平和平均損失水平設(shè)定，要求整個風險池內(nèi)所有賬戶的定價平均水平達到下限目標，實際是以風險池為單位實施平均價格管理;后者細分至每個借款人的按揭貸款賬戶，根據(jù)對該賬戶的違約概率和違約損失率進行定價，是以賬戶為單位實施逐戶價格管理。

基于違約損失風險實施風險權(quán)重控制

個人住房按揭貸款的信用風險權(quán)重反映了此類業(yè)務(wù)的潛在風險。無論是我國領(lǐng)先的銀行還是國際同業(yè)，在內(nèi)部評級法下，個人住房按揭貸款的權(quán)重都是由借款人違約概率和違約損失率決定的連續(xù)權(quán)重分布曲線。未采用內(nèi)評法的國際同業(yè)，在權(quán)重法下主要根據(jù)抵押率差異將個人住房按揭貸款的信用風險分為35%、50%、75%和100%四檔，這說明監(jiān)管機構(gòu)認為抵押率是個人住房按揭貸款最為重要的風險區(qū)分因素。在模型開發(fā)過程中引入動態(tài)抵押率指標無疑會提升模型的預測能力。

我國領(lǐng)先的銀行對個人住房按揭貸款的違約概率和違約損失率進行全面計量后，違約風險和損失風險相結(jié)合會產(chǎn)生不同的風險權(quán)重?；跈?quán)重上的差異可以分為低違約風險和低損失風險、低違約風險和高損失風險、高違約風險和低損失風險，高違約風險和高損失風險四大類?！皟筛摺钡膫€人住房按揭貸款是風險管理的首要目標，需要將高違約風險和高損失風險的借款人細分至省級分行和二級分行進行逐戶管理。不同違約風險和損失風險水平對應(yīng)的風險權(quán)重如表3所示。

實踐中存在模型預測能力在例外區(qū)域（部分省份）達不到標準的問題，這種情況會導致不同時點上計算出的風險權(quán)重大幅度波動，給銀行控制風險權(quán)重帶來不利影響。造成這種情況的原因可能在于新的借款人占比較高、還款期限普遍較短，在模型表現(xiàn)觀測期內(nèi)違約樣本或損失樣本過少，特定風險池借款人風險較大等，必須具體分析。在個人住房按揭貸款的調(diào)整策略和方向上，還需要結(jié)合收益狀況，盡可能向平均風險權(quán)重較低的區(qū)域傾斜信貸資源。個人住房按揭貸款預期損失和監(jiān)管資本要求如圖3所示。

基于信用風險預測實施經(jīng)濟資本配置

我國《商業(yè)銀行資本管理辦法（試行）》中明確個人住房按揭貸款的資產(chǎn)相關(guān)性為0.15，這是基于英美銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)測算的結(jié)果，巴塞爾委員會采納后作為全球統(tǒng)一的標準推行。根據(jù)惠譽評級2008年的研究成果，利用美聯(lián)儲1991～2007年損失率數(shù)據(jù)分析得出個人住房按揭貸款的相關(guān)性僅為2.07%，利用英國1994～2007年的損失率數(shù)據(jù)分析顯示也僅為3.31%。借鑒國際同業(yè)的方法，我國領(lǐng)先銀行以省級分行為主體，可以計算出最長期限內(nèi)（數(shù)據(jù)質(zhì)量可以得到保證的最長期限）實際損失率的均值和標準差，已知均值和標準差可以推算出不同省級分行個人住房按揭貸款隱含的資產(chǎn)相關(guān)性。由此就可以模擬出該省級分行個人住房按揭貸款的損失分布曲線。在預期損失率相同的情況下，那些資產(chǎn)相關(guān)性小于監(jiān)管設(shè)定0.15標準的省級分行，體現(xiàn)出非預期損失小的特征，而那些資產(chǎn)相關(guān)性大于監(jiān)管設(shè)定標準的省級分行，則體現(xiàn)出非預期損失大的特征（如圖4所示）。

限于銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)制約，歷史上的實際損失超過平均損失最多的一次（在風險管理上視為極端情況）都在近五年之內(nèi)，以信用風險預測為基礎(chǔ)的個人住房按揭貸款的經(jīng)濟資本配置，需要依賴風險偏好的松緊程度。如果預計某省級分行在未來十年內(nèi)還會發(fā)生一次超過歷史上極端情況的實際損失，則在90%置信度下配置經(jīng)濟資本，如果預計百年內(nèi)才會發(fā)生一次超過歷史上極端情況的實際損失，則在99%置信度下配置經(jīng)濟資本。風險偏好的差異最終會導致即使是預期損失率完全相同的省級分行，90%置信度下配置的經(jīng)濟資本也要比99%置信度下配置的經(jīng)濟資本多。

（作者單位：中國銀行風險管理部）