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              【经验分享】互联网金融之风险管理篇

              2016-9-13 14:19| 发布者: caiqing| 查看: 947| 评论: 0

               

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              资产组合管理

              是全面风险管理的核心理念,通过在行业、产品、地区、期限、客户群等多个组合维度对信贷资产进行管理,降低银行的信贷集中性风险,在风险可控的情况下,追求利益最大化。

              其基本思想是提高优质资产组合的资本配置,降低劣质资产组合的资本配置,主要通过客户细分、评价机制、原因分析、措施设计、监测体系五个环节进行资源动态配置,调节资产结构,从而达到既定经营目标。




              资产组合管理



              评价机制

              资产组合管理核心指标是风险调整后资本收益率(RAROC)和经济增加值(EVA),其中

              RAROC=(总收入-营运成本-资金成本-风险成本(or 预期损失))/经济成本

              RAROC依赖于风险成本和经济资本,是违约概率(PD)、违约损失率(LGD)、违约风险暴露(EAD)和期限(M)的函数,而这些又是新资本协议内部评级法的核心指标。

              核心思想:将风险带来的未来可预计损失,量化为银行当期成本,并对金融机构当期盈利进行调整,进而衡量资本的使用效益,使收益与所承担风险相挂钩,与机构最终盈利目标统一。

              EVA=总收入-营运成本-资金成本-风险成本-资本占用费(or 经济资本*经济资本期望收益率)

              非循环授信,EAD=当前风险暴露;循环授信,EAD=表内敞口+CCF表外敞口(CCF为信用风险转换系数);违约风险暴露不仅包括贷款余额,还包括利息、逾期罚息、费用等各项欠款。





              相关公式



              原因分析




              资产组合管理分析



              措施设计

              通过分析病因,对症下药;常见措施:市场促销、取现优惠(信用卡)、分期优惠(信用卡)等手段提高收入,通过提高客户准入门槛、限额控制、客户清退、调整催收策略等措施降低风险成本和经济资本





              监测体系

              审批维度:进件数、通过率、平均额度、批核金额、拒绝原因;

              集中度维度:客户数、客户数占比、贷款余额、贷款余额占比;

              风险指标维度:贷款余额、逾期金额、不良金额、逾期率、不良率、新增核销金额、核销率、新增拨备;

              催收维度:逾期金额、不良金额、核销金额、回收金额、不良化解率、M0金额、M1金额、M0-M1滚动率、M1-M2滚动率;

              运营管理维度:贷款余额、总收入、运营成本、资金成本、风险成本、经济成本、RAROC、EVA。



              监测体系



              客户末端管理




              客户管理

              从客户管理来讲,全面风险管理体系依托于风险计量模型、风险政策、信息系统和监测体系,从流程上分为客户引入管理、存量客户管理、逾期客户管理。

              客户引入管理:差异化定价策略(客户成本、经济资本差异性)、客户准入策略(违约概率模型即申请评分和资本调整后收益率)和额度管理策略;其策略实施依赖于申请模型、初始额度模型等,以审批系统为载体,以审批政策的方式明确客户引入规范,以监测体系来监控客户的通过情况、额度授信情况、风险情况、收益情况,以便及时调整客户引入管理策略。

              存量客户管理:包括再贷客户营销、额度提升、信用卡账单分期等业务,以行为模型、行为收益模型、市场响应模型、调额响应模型进行设计,以决策引擎、贷中管理系统为载体实施策略,并监控客户的风险情况、收益情况来持续优化存量管理策略。

              逾期客户管理:逾期催收,以有限的成本提升回款比例;利用违约损失率模型即催收评分制定差异化催收策略。可包括基于账龄管理、客户特征细分或模型的催收策略。





              基于客户管理的全面风险管理体系




              后记

              计量模型的开发对数据依赖性很高。新资本协议中要求开发违约概率模型、违约风险暴露模型至少有5年历史数据,而开发违约损失率模型要有7年数据;同时数据要有一致性、完备性和准确性,对数据质量要求也高



              来源:央之姑娘

              作者:陈红梅,美国佐治亚理工大学博士,清华大学五道口金融学院业界导师。

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