作者:金融二叉樹(shù)
這兩年又刮起了不良資產(chǎn)處置的風(fēng)潮,原因自然是因?yàn)椴涣假Y產(chǎn)增加了。后疫情時(shí)代,經(jīng)濟(jì)受到影響,小微企業(yè)爛賬、壞賬比比皆是,城投非標(biāo)暴雷、地產(chǎn)行業(yè)暴雷應(yīng)接不暇,銀行的不良率也是節(jié)節(jié)攀升,各路資本開(kāi)始涌入不良資產(chǎn)市場(chǎng),打破了AMC和銀行形成的簡(jiǎn)單格局,不良資產(chǎn)增加的同時(shí),不良ABS也受到廣泛關(guān)注。
不良ABS在發(fā)展的同時(shí),基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量和利率的問(wèn)題也引起了小編的注意,通常情況下,基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量和融資利率應(yīng)該呈反向變動(dòng),但是觀察整個(gè)不良ABS市場(chǎng),基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量高的,融資利率卻不一定低,為什么會(huì)出現(xiàn)這種失衡的現(xiàn)象呢?其實(shí)這種現(xiàn)象也不止出現(xiàn)在不良ABS上,其他類(lèi)ABS有時(shí)也會(huì)出現(xiàn),究其原因,做不到完全的“真實(shí)出售”和“破產(chǎn)隔離”,可不是還得依靠原始權(quán)益人或第三方增信的信用么?除此之外“輕資產(chǎn),重主體”的現(xiàn)象也會(huì)引起基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量和利率的失衡。
不良ABS的基礎(chǔ)資產(chǎn)又不同于普通ABS的基礎(chǔ)資產(chǎn),它本身就是有“瑕疵”的,暫且不論是否能完全“剝離”于原始權(quán)益人,單就資產(chǎn)的真實(shí)質(zhì)量就很難判斷,例如不良資產(chǎn)如果直接套用信貸資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi),就存在忽視未來(lái)現(xiàn)金流復(fù)雜性的可能,而引起定價(jià)偏差,下面大家就跟著小編一起來(lái)看看不良ABS基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量與發(fā)行利率失衡的背后。
01 我們先來(lái)看一組對(duì)比數(shù)據(jù):
這里小編選取了4只利率相近,增信措施類(lèi)似的不良ABS對(duì)比貸款五級(jí)分類(lèi)分布。單從五級(jí)分類(lèi)來(lái)看,次級(jí)是借款人的還款能力出現(xiàn)明顯問(wèn)題,完全依靠其正常營(yíng)業(yè)收入無(wú)法足額償還貸款本息,即使執(zhí)行擔(dān)保,也可能會(huì)造成一定損失;可疑是借款人無(wú)法足額償還貸款本息,即使執(zhí)行擔(dān)保,也肯定要造成較大損失;損失是在采取所有可能的措施或一切必要的法律程序之后,本息仍然無(wú)法收回,或只能收回極少部分。
損失是質(zhì)量相較最差的一類(lèi)資產(chǎn),那么為什么信用卡類(lèi)的損失類(lèi)資產(chǎn)占比多但是發(fā)行利率又不會(huì)太差呢?這里是小編舉得個(gè)例,但小編通過(guò)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),相似條件下信用卡類(lèi)不良ABS的利率比其他類(lèi)要低的,而基礎(chǔ)資產(chǎn)中損失類(lèi)的占比也相較其他類(lèi)多一些,這是因?yàn)樾庞每?lèi)不良資產(chǎn)筆數(shù)多、債務(wù)人分散,現(xiàn)金流只能依靠借款人主動(dòng)償還和催收機(jī)構(gòu)催收,一筆款項(xiàng)只要逾期期限較長(zhǎng),現(xiàn)金流回收情況就會(huì)變得很差。
首先貸款五級(jí)分類(lèi)并不能完全代表基礎(chǔ)資產(chǎn)的質(zhì)量,這只是普通貸款的一個(gè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),而不良資產(chǎn)本身比普通貸款要復(fù)雜的多,一般來(lái)說(shuō)影響信用卡不良貸款回收的主要因素為逾期金額和逾期時(shí)間。通常來(lái)講,若該筆信用卡不良貸款逾期時(shí)間短,逾期金額小,則該筆不良貸款被完全回收或部分回收的概率較高。現(xiàn)金流的回收不僅依賴(lài)于債務(wù)人,還依賴(lài)于催收機(jī)構(gòu)。以信用卡逾期為例,信用卡債權(quán)進(jìn)入不良后,部分銀行會(huì)根據(jù)逾期時(shí)間的不同將其委托給不同催收公司,催收公司接收到具體任務(wù)委托后,通過(guò)電話(huà)催收、上門(mén)催收和寄送法律函件催收等形式開(kāi)展具體的催收工作,并定時(shí)將催收結(jié)果反饋給銀行,銀行對(duì)相關(guān)催收公司的催收成果進(jìn)行考核并支付催收費(fèi)用;另外一部分銀行做法是會(huì)先進(jìn)行行內(nèi)催收,然后再根據(jù)逾期時(shí)間的不同將其委托給不同催收公司。
基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量的好壞也就是現(xiàn)金流的回收情況,并不完全由信貸資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)來(lái)決定,而是取決于預(yù)期回收率和回收時(shí)間,這也是基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量分析的重要標(biāo)準(zhǔn)。通常評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)是通過(guò)對(duì)發(fā)起機(jī)構(gòu)提供的信用卡不良貸款歷史回收數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,將入池信用卡不良貸款按逾期時(shí)間分組,對(duì)每組資產(chǎn)采用蒙特卡羅模擬并通過(guò)多次模擬得出資產(chǎn)池預(yù)期回收現(xiàn)金流分布。在模擬過(guò)程中,會(huì)在一定程度上考慮回收與宏觀經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性因素。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)交易結(jié)構(gòu)確定的各檔證券支付結(jié)構(gòu)和現(xiàn)金流分配順序及信用增級(jí)措施,編寫(xiě)基于評(píng)級(jí)模型進(jìn)行模擬分析,并在不同壓力景況下測(cè)算各檔證券的預(yù)期損失和期限,最終獲得各檔證券的預(yù)期損失,即所需信用支持水平。
信息不對(duì)稱(chēng)是金融市場(chǎng)的“通病”,投資者在認(rèn)購(gòu)ABS時(shí)往往會(huì)依賴(lài)發(fā)行人主體評(píng)級(jí)和債項(xiàng)評(píng)級(jí),過(guò)度倚重信用評(píng)級(jí)結(jié)果就是忽視基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量,因?yàn)樵黾恿嗽鲂攀侄味埏椓恕傲淤|(zhì)”基礎(chǔ)資產(chǎn)的ABS不僅存在信用隱患,也會(huì)因?yàn)槟嫦蜻x擇而增加發(fā)起人打包“劣質(zhì)”基礎(chǔ)資產(chǎn)的動(dòng)機(jī)。而“輕資產(chǎn),重主體”的現(xiàn)象不僅引起基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量和利率的失衡,也會(huì)在一定程度上導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)的偏離。
02 容易忽視的集中度
對(duì)于企業(yè)貸款類(lèi)、小微企業(yè)貸款類(lèi)不良ABS來(lái)說(shuō),入池的基礎(chǔ)資產(chǎn)筆數(shù)與個(gè)人類(lèi)資產(chǎn)不良ABS相比數(shù)量較少,每筆資產(chǎn)的質(zhì)量都可能對(duì)資產(chǎn)池的總體信用表現(xiàn)產(chǎn)生影響;住房抵押貸款類(lèi)、個(gè)人汽車(chē)貸款類(lèi)和一般消費(fèi)貸款類(lèi)不良ABS,入池貸款筆數(shù)較多,較為分散。
ABS基礎(chǔ)資產(chǎn)的集中度根據(jù)底層資產(chǎn)類(lèi)型不同有多個(gè)維度,不良ABS的基礎(chǔ)資產(chǎn)通常為不良信貸資產(chǎn),集中度根據(jù)貸款人的不同可細(xì)分為,逾期分布集中度、單筆貸款集中度、單筆債務(wù)人集中度、地域集中度、行業(yè)集中度,債務(wù)人為個(gè)人的還可細(xì)分年齡分布集中度、年收入分布等。
不良ABS根據(jù)基礎(chǔ)資產(chǎn)不同可以分為信用卡類(lèi)、企業(yè)貸款類(lèi)、小微企業(yè)貸款類(lèi)、住房抵押貸款類(lèi)、個(gè)人汽車(chē)貸款類(lèi)、一般消費(fèi)貸款類(lèi)和混合貸款類(lèi)。在這幾種資產(chǎn)中信用卡類(lèi)是被認(rèn)為分散度最高的,這是由于信用卡類(lèi)客戶(hù)以及貸款性質(zhì)決定的,這類(lèi)ABS入池貸款筆數(shù)相較其他類(lèi)ABS是最多的,每筆規(guī)模也普遍較小,以下表為例:
例子1中的貸款筆數(shù)最多、借款人數(shù)量最多,看起來(lái)是最分散的,沒(méi)錯(cuò)只是“看起來(lái)”,因?yàn)閷?duì)于信用卡類(lèi)資產(chǎn)來(lái)說(shuō)除了貸款筆數(shù)、借款人數(shù)量,集中度還要從前10 、50大借款人未償本息費(fèi)余額占比、貸款未償本息費(fèi)余額分布、借款人地區(qū)分布、借款人職業(yè)分布、借款人年齡分布、借款人年收入分布等維度來(lái)分析。
住房抵押貸款類(lèi)、個(gè)人汽車(chē)貸款類(lèi)、一般消費(fèi)貸款類(lèi)和混合貸款類(lèi)與信用卡類(lèi)集中度分析類(lèi)似,因?yàn)閭鶆?wù)人都是個(gè)人,與地區(qū)分布相比,職業(yè)分布、年齡分布、年收入分布更為重要,因?yàn)閭€(gè)人作為主體足夠分散,違約帶來(lái)的“羊群效應(yīng)”明顯弱于企業(yè)。
對(duì)于企業(yè)貸款類(lèi)、小微企業(yè)貸款類(lèi)不良ABS來(lái)說(shuō),入池資產(chǎn)地區(qū)集中度、行業(yè)分布集中度和債務(wù)人集中度尤為重要,比如地方性銀行發(fā)行ABS,債務(wù)多集中于當(dāng)?shù)丶爸苓叄绾贾葶y行發(fā)行的一期不良ABS,底層債務(wù)人主要集中于浙江及上海兩地,其中浙江省占比達(dá) 60.24%。一旦本地企業(yè)無(wú)法償還貸款,容易引發(fā)羊群效應(yīng),使更多本地企業(yè)違約,進(jìn)而影響資金回收。不同的銀行對(duì)借款主體的行業(yè)偏好也不一樣,有些借款企業(yè)集中在房地產(chǎn)上和小微企業(yè)上,即便筆數(shù)再分散,行業(yè)衰落和經(jīng)濟(jì)大環(huán)境影響而引起了的違約連鎖效應(yīng)無(wú)法避免。關(guān)注現(xiàn)金流量的同時(shí)集中度的關(guān)注也是十分重要。
注:文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn),不代表資產(chǎn)界立場(chǎng)。
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原標(biāo)題: 基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量與發(fā)行利率失衡的背后