小微企业贷款风险因素分析

2017-05-19 08:15姜渭涛
现代经济信息 2017年4期
关键词:小微企业风险贷款

姜渭涛

摘要:近年来随着存贷款利息差的逐渐缩小,越来越多的商业银行把零售贷款的投放重心从房贷业务转向小微企业贷款业务,从更高的利差信贷业务上赚取更多的利润。初步用ftp利差计算年日均1亿元的房贷业务当年利息收入约为118万元,净利息收入约为50万元,而小微企业贷款业务利息收入约为房贷业务利息收入的5倍。大力发展小微企业贷款业务能为银行带来更高的利润,但小微企业贷款的风险同时也远远高于房贷业务。银监会公布截至2016年末商业银行不良贷款率1.81%,创下近7年最高水平。通过数据整理和调查研究发现,小微企业贷款存在受经济周期、信用体系、风险法规体系、管理体系的诸多风险。

关键词:小微企业;贷款;风险

一、外部环境因素

1.经济运行周期影响

根据经济周期创新理论(约瑟夫·熊彼特),任何经济和经济社会发展都会受到技术进步影响呈现出周期性,存在着“繁荣”、“衰退”、“萧条”和“复苏”四个阶段。小微企业贷款也会受经济周期的影响,在经济“衰退”和“萧条”期,小微企业现金流减少、财务危机、企业倒闭都会影响到小微企业贷款的增加。

2.受信用体系影响

我国信用体系建立尚不完善,现在仅有的人民银行个人征信报告收纳的个人信用信息还不完善,个人征信报告中现在仅有贷款信息、信用卡信息和担保信息,个人征信报告还不能完全反映个人信用状况。随着社会经济发展大众的金融意识有所增强,但社会的整体征信体系没有加强,客户。目前国家正在逐渐加强和完善信用体系建设,但信用体系建设过程是漫长的,近期不会有显著成效。

3.风险法规体系不完善

目前我国的商业银行的法律依据主要有《商业银行法》、《经济合同法》、《民法》等,这些法律和办法的针对性差,尤其是在个人信贷的担保方面的执行过程,银行个人贷款的法律诉讼案件虽然银行能够胜诉,但由于考虑到诸多因素使信贷资产的安全和受偿不能得到保证。由于商业银行的贷款没有单独的法律法规对其进行保护,所以减弱了贷款安全性。

二、银行内部因素

1.银行缺乏完善的信贷产品

个人贷款尤其是小微企业贷款各个商业银行都在起步阶段,小微企业贷款产品大部分是照搬其他发达国家经验,忽视了社会信用风险体系、地域经济差别等诸多因素,依靠信贷产品无法有效回避风险。信贷客户经理在业务受理时完全根据信贷产品要求不能有效判断贷款风险,贷款审批环节根据产品手册无法发现小微企业贷款中隐性风险,导致有些小微企业贷款在发放时风险就比较高。

2.银行缺乏有效的信用评级系统

目前我国还没有评级机构对个人信用风险管理做评级,所以对个人信用在缺乏外部评级的情况下,我国商业银行今年来逐步建立起内部信用评级系统。由于我国商业银行信用评级系统发展晚,目前仅能获取征信报告、部分工商信息、部分法院执行信息和缺乏先进科学的数据模型,使商业银行内部的信用评级系统不论是在评级方法、评级结果、评级结果应用和评级结果的检验方面照发达国家的国际性银行相比都存在着相当大的差距,从而极大限制了在贷款风险揭露和风险控制方面的作用。

3.缺乏有可行性的小微企业贷款贷后管理

各个商业银行都有自己的小微企业贷款贷后管理办法,初步了解了几家股份制商业银行小微企业贷款贷后管理办法后发现,小微企业贷后管理上有诸多缺陷。第一,在贷后检查频率上,各家商业银行采取的频次一般是按季度、按年度方式。由于小微企业贷款在发展时就有小额、标准、批量化特点,所以对大量的企业盲目的按季度或年度的检查造成信贷客户经理的繁忙工作,加大了管理成本。第二,在检查内容上,由于在小微企业贷款产品设计时就不能准确发现贷款隐含风险,所以在贷后检查的内容上同样不能发现小微贷款隐含的风险。目前各家商业银行小微企业贷款贷后管理的主要作用还是贷款发现后的清收工作。

三、小微企业贷款风险控制

由于小微企业贷款存在着受经济周期、信用体系、风险法规体系、管理体系的诸多风险因素影响,所以商业银行必须在内部建立一套科学完整的风控体系来控制小微企业贷款风险。主要包含几个方面:

(一)经营思路

1.美国富国银行坚持已客户为核心,把90%的小微企业贷款定位为个人消费贷款,平均额度为5万美元。我们不能盲目的最求大客户高收益,应把平均额度由100万元的小微企业贷款降到平均额度30万元。

2.根据不同的小微群体和不同的经济发展阶段开发不同的配套小微企业贷款产品,在风险控制上既然不能准确评级单个客户,可以把客户进行区域化、行业化分类,对群体进行评级,依靠大数法则来控制风险。

3.建立风险补偿的定价机制,根据小微企业处于的“繁荣”、“衰退”、“萧条”和“复苏”的不同阶段,采取不同的利率定价策略,牺牲部分利息收益来保全信贷资产安全。

(二)技术支持

建立科学风险评估模型。由于小微企業有财务制度不完善、信息不对称的特点。所以建立一个科学的风险评估模型尤为重要,借助互联网优势应用大数据构造动态风险评估模型预测贷款风险。

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