基于大数据的股权质押金融风险预警研究

蒋政延 刘兰 陈悠扬 刘昕艺 谢诺

摘要：我国股权质押方面起步相对较晚，发展步伐较快，其相应的风险传染监管措施尚未及时跟进，使得风险传染的宏微观影响逐渐凸显。不少投资者、金融机构、上市公司、监督部门因此深受困扰。本文将基于大数据，通过建立相对完善的风险预警体系，从而防范股权质押金融风险传染效应的发生。

关键词：大数据;股权质押;风险预警

一、前言

股权质押，又称股权质权，是指出质人以其所拥有的股权作为质押标的物而设立的质押。通过股权质押，股东的静态股权转换成了动态现金流，具有操作简单、融资效率高等优点，受到我国上市公司控股股东的青睐。随着股权质押势头的迅猛发展以及去杠杆政策的层层推进，股权质押的隐藏性风险渐渐暴露并引起了广泛的市场关注。

上市公司股东通过质押公司股权来解决“融资难”的问题，是一种典型的加杠杆行为。然而，在金融去杠杆政策的大背景下，股权质押受到了质权人无法及时收回融出资金的信用风险、股票价格波动带来的流动性风险、资本市场价格不确定等一系列多样化风险的影响。同时，股票价格的上下波动、市场的不稳定性会引起投资者的恐慌情绪和股票投资的“羊群行为”，可能导致系统性金融风险。

二、市场分析

截至2021年12月10日，A股市场共有2512家公司有股权质押，所占比例为53.99%，质押总市值合计为42240.57亿元，占A股总市值的4.28%。

三、股权质押金融风险传染路径

（一）风险传染分析

股权质押风险暴露加剧了公司股价崩盘风险、大股东掏空风险、控股股东控制权转移风险、金融机构信用风险和市场流动性风险。在我国的证券行业中，个人投资者占比较高，并且存在着大量的高负债投资者，市场风险承受能力较差，易在受到冲击时产生过度反应与羊群效应。因此，风险一但发生，极易通过投资者间的恐慌情绪及债权债务关系快速传染。在经济全球化环境下，区域性金融风险出现明显的交叉态势，网络形态下风险一旦暴露，极易快速传染给其他节点。在同一集团中、同一行业中、上下游行业间、同一地区上市公司间、高质押比例上市公司间和金融板块上市公司间六种，这种风险传染效应更加鲜明且富有规律性。

（二）路径与事例

1.同一集团中

百洋股份（股票代码：002696）于2019年5月17日發布《百洋产业投资集团股份有限公司关于控股股东部分股权质押的公告》，公告表示，公司控股股东孙忠义先生将其所持公司部分股权办理了质押手续，新增质押400000股用以补充质押。巨潮资讯网显示，其公告日窗口[-2，+2]期间不存在其他事件公告。后一交易日（2019年5月20日），百洋股份股价跌幅为10%，之后一周内股价呈下跌趋势。说明补充质押公告的发布向市场传递了不利的信息，造成了股价的下跌。

CSMAR数据库中查找得实际控制人文件显示，百洋股份最终控制人为孙忠义、蔡晶夫妇，其名下另有上市公司金麒麟（股票代码：603586）。在2019年5月17日前，金麒麟股价呈上涨态势，之后一周，金麒麟股价呈下跌趋势，5月20日跌幅为6.10%。经巨潮资讯网查询，公告日窗口[-2，+2]期间，金麒麟仅于2019年5月16日对外发布一则公告，标题为《山东金麒麟股份有限公司关于完成工商变更登记的公告》，系执行股份回购造成注册资本变更。由于5月6日公司已发布股份回购实施结果及股份变动公告，此次公告对当日股票市场的影响可忽略不计。因此，我们可以推测，是集团内的上市公司百洋股份股权质押风险暴露，引起了金麒麟股价的下跌。

2.同一行业中

以医药制造行业为例，股权质押凭借其门槛低、操作便捷等特点受到了企业控股股东的追捧。作为对资金需求较高的行业之一，其控股股东在面临资金需求进行股权质押时更应该仔细谨慎，如果将该融资方式作为侵占企业利益、谋取私利的工具，这不仅会阻碍医药企业的成长，最终还会给广大投资者和整个行业造成负面的影响。例如恒康医疗控股股东的高比例质押行为在很大程度上催生了市场的消极反应，不仅给企业价值带来了诸多不利的影响，还对整个行业造成了负面的影响。

3.上下游行业间

大公司因股权质押所导致的风险往往会对其产品供应链上下端的产业造成连锁影响。例如房地产低糜态势蔓延到上下游产业链，受其影响，位于产业链下游的建筑材料、建筑装饰和水泥制造等行业近期利差均会大幅度上涨。而在宏观经济巨变大环境下，行业周期轮动的影响让处于产业链上游的煤炭、化工和钢铁等强周期行业利差近期均有所下行，其债券估值总体上升。

近年来，化工、冶炼等高耗能产业下游盈利能力逐年走下坡路，期间虽出现小幅度回升，但总体趋势仍呈现低糜态势。而节能服务产业附属于高耗能产业的工厂及材料设备，高耗能产业整体弱势使得节能产业的节能需求和支付能力运转不良，对应的项目资金具有很大影响。以神雾环保为例，其主营业务是为一些高耗能高污染企业提供节能环保技术支持，公司核心竞争力在于环保领域投放的先进技术和资金整合管理，因为高耗能产业的不景气加之神雾环保业务模式在整个产业链中的弱势地位，导致神雾环保在部分节能项目的款项无法如期收回，造成巨大的现金缺口。后出现神雾环保控股股东几次股权质押状况，17年，神雾环保被爆出股价虚假繁荣，股价出现连续暴跌。因大股东股权质押比例过高，神雾环保宣布停牌重组，谋求自救。2018年，随着该公司股权质押风险暴露，神雾环保集团融资有限，无力偿还所欠债务，导致股权冻结。

4.同一地区上市公司间

受区域经济差异化影响，区域性市场环境多样，当一元的宏观政策面向全体时，各区域间的差异化应对宏观性、系统性金融风险时将达到不同的区域效果。一般而言，发达区域凭借其健全的金融机构体系和成熟的金融市场条件可以达到政策预期结果，落后区域则不然，进而股权质押风险暴露效应在不同区域出现不同程度的反馈。

5.高质押比例上市公司间

2018年6月19日，神州长城股价在盘中毫无征兆的突然闪崩，股价封死跌停板。在其后的三个交易日中，神州长城的股价继续一字板跌停。6月21日公司回应称经营正常。同年6月14日，贵人鸟股价在盘中突然跌停，而在随后的7個交易日中，股价继续封死跌停。截至2018年6月26日，其股价跌幅已经超过了50%。公司同样公告称公司生产经营正常。

这两个公司的共同点都是存在大股东质押比例较高的问题。根据神州长城2018年一季度披露的信息，第一大股东陈略持有公司34.36%的股份，其中93%的股份已经质押。截至2018年6月26日，控股股东贵人鸟集团累计质押股份46442万股，占其持有股份的97%。随着公司股价持续大幅下跌，这两家公司大股东质押的股票随即面临平仓风险。2018年6月初至7月初，市场的大幅下挫使得数百家上市公司大股东股票质押触及平仓线。仅2018年6月19日至7月1日，近100家上市公司发布了股东补充质押的公告。其中，超过50家公司控股股东进行了补充质押，原因都是质押股份面临平仓压力。

6.金融板块上市公司间

以海航集团为例，海航集团有过多次杠杆并购的显赫战绩，在2017年5月以9.92%的股份成为德意志银行的最大股东，4月10日收购新加坡物流公司CWT，在美国持有约13亿美元的地产。这一切离不开集团的板块扩张，随着规模的扩大，金融板块也成为海航集团的主营业务之一。

但这背后，海航的股权质押率也令人咋舌。截至2018年1月20日，海航集团旗下8家A股上市公司的股权均有质押，其中渤海金控质押率为60.43%。之后，海航通过抛售旗下大批地产和缩减集团规模来缓解债务压力，随之而来的就是金融板块的剥离。杠杆的背后带来的也是高风险债资，极易造成资金链风险。

四、大数据原理与相关应用

大数据的出现，使得传统的数据思维方式发生了质的变化，同时也带来了新的时代变革。大数据指的不是单纯信息量巨大的数据集合，而是一种分析数据和处理数据的技术。目前国际上对大数据的定义被普遍接受的是大数据具备区别于“海量数据”的信息特征。国际数据中心（IDC）认为，“大数据”是一种其具备“4V 特征”的数据集，“4V”分别指的是：海量性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）以及价值性（Value）。总而言之，大数据是应用统计学、数据分析学以及数据科学对海量的信息进行整合、研究与分析，通过互联网传播、并在互联网发展下不断丰富的信息总和。

目前大数据在企业的生产经营和人们的日常生活中都起到了相当重要的作用。例如对农业生产的精准控制和智能管理，制造业企业的方案设计、生产加工和售后服务，交通出行类企业的数据搜索、定位和调度管理，零售餐饮业的即时配送、营销选址，运输物流类企业的物流匹配，房地产经济类企业的客户画像、服务优化，医疗服务类企业的远程医疗诊断，金融服务类企业的风险控制等等。其中如物流配送、导航定位、客户服务等更是与人们的生活息息相关。大数据的海量样本和可调度高速计算极大地提高了人类的生产效率和科技发展。

五、基于大数据的股权质押金融风险预警系统

（一）遵循原则

1.时效性

金融行业的环境时刻都在发生变化，每时每刻有新的数据产生，妥善处理数据的及时性成为了预警系统的首要前提，保证了能有足够的时间去预防风险、应对风险。

2.实用性

预警系统面对的使用对象不是单一的，而是由不同的个人或企业组成的。需求产生市场，好的预警系统要求操作界面简洁明了、容易上手，能够适应各种电脑、手机系统，便捷使用。

3.精确性

在构建预警系统时一定要确保运用数据的准确性、运作机制的明确性、运转系统的稳定性，只有这样才能更加准确地预警股权质押暴露后的金融风险传染效应，降低损失。

（二）基本构成

1.数据搜集

利用网络爬虫、Python、R语言等大数据工具通过上市公司官网、各大搜索引擎、数据库、社交平台、新闻媒体等途径进行数据采集，获取上市公司企业基础数据（企业经营范围、所在地区、所在行业信息、股价波动等）、企业关联/投资数据（企业对外信息、企业关联子公司、企业控股母公司）、企业舆情数据（用以发现隐性关联关系、辅助影响因素的识别）。

2.数据整合

对搜集到的数据数据进行量化处理，利用EViews、Excel、Access等软件工具对数据进行整理。

3.数据分析

选取合适参数，构建宏微观风险预警模型。从微观角度来看，上市公司本身的一些财务特征、治理特征等将影响其被传染的程度，可据此构建微观的风险预警模型;从宏观角度来看，集团特征、地区金融发展水平、行业特征等的差异都将影响风险传染程度，因此本课题拟在检验以上差异对风险传染效应影响的基础上，构建宏观的风险预警模型。

（三）风险防范

1.数据风险

搜集到的信息数据有着一定的不可靠性。需要扩大样本量，利用国泰安数据库、东方财富网、巨潮资讯网等多方面渠道获取所需数据。

2.预警风险

系统本身可能有一定风险。需要安排定期测试，及时修正错误、铲除冗余，确保系统正常稳定运行。

3.人为风险

不断完善监管相关的法律法规，明确监管范围，严厉打击违法犯罪行为，防范人为风险。

六、结论

大数据背景下，机遇与挑战并存。股权质押刚刚兴起，需要一个风险监管不断完善的过程。我们应该利用好大数据技术，不断推动股权质押金融风险预警系统的发展与完善，从而有效控制股权质押金融风险，为金融行业的蓬勃发展保驾护航。

参考文献

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[5]黄安琦，苏雯静. 基于大数据分析的互联网金融风险预警研究[J].时代金融，2020，（11）：13-14.

作者简介：

蒋政延（2001-），女，汉族，江苏南通人，南京审计大学本科在读，金融学方向。

基金项目：

2021年江苏省大学生实践创新训练项目“基于大数据的股权质押金融风险传染路径分析与预警模型构建研究”（202111287048Y）。