提纲加初稿1

中国人民大学继续教育（网教部）//本科毕业论文/1003徐金娟

关于商业银行消费信贷业务发展的思考

----解析汽车消费信贷业务的风险管理

[摘要]：

汽车消费信贷是银行对在其特约经销商处购买汽车的购买者发放的人民币担保贷款的一种新的贷款方式。全文以基于VaR的信用风险度量模型为视角，研究了单笔汽车贷款合同和汽车贷款组合的VaR值，通过计算标准差，相对在险价值和百分比水平来分析汽车消费信贷合同的信用风险度，最后，根据模拟运算的结果，发现基于VaR的信用风险度量模型是一种可在银行信用风险管理系统中加以运用的工具。

本文分析了我国商业银行个人汽车信贷的发展业务中的信用风险问题，同时构建了商业银行汽车信贷信用风险的量化管理模型，例如参数的选取，用标准差和VaR来衡量消费信贷信用管理并进行了扩展分析，从而为我国商业银行在开展个人消费信贷的信用风险管理提供了参考。

关键词：汽车消费贷款；信息风险管理；VaR；Credit Metrics模型

一、引言

进入2009年，为了克服全球经济危机的不景气及国内经济的疲软态势，进而保持经济的持续增长，我国政府开始把汽车消费作为主要的经济推动政策之一，而汽车消费又离不开汽车消费信贷。各金融机构的消费信贷业务虽然开展的时间不长，服务品种不多，但增长迅速。从而造成现实和未来的市场需求与汽车消费信贷发展现状的差距，为此我们不由得要探究，是什么原因妨碍了我国汽车消费信贷市场的发展，就是风险。

二、汽车消费信贷款业务的信用风险及其原因

（一）汽车消费信贷中的信用风险

在汽车消费信贷风险主要是指信贷机构在开展信贷业务过程中，借款人到期时不能偿还本息而使信贷机构蒙受的损失。信贷机构开展汽车消费信贷业务与一般的银行信贷业务最大的不同在于：其授信的对象不是工商企业而是消费者个人。它的风险主要取决于消费者个人经济承受能力和偿还意愿，也就是说汽车消费信贷业务中烦人信用风险是指债务人违约不履行汽车消费信贷合同，无力偿还或者拒绝偿还债务的风险。这是汽车消费信贷的基本风险，也是汽车消费信贷业务风险管理的重点。在整个汽车消费信贷运作过程中，贷款风险涉及到借款人、经销商、保险公司和银行四个方面。

1、 借款人方面 （1）信用风险。购车群体良莠不齐，可能混杂了一些有道德风险的人，由于主观赖账心理或当汽车价格下跌，低于购买者需还贷款余额时，购车者就可能做出理性的违约行为，也有可能是银行贷款面临风险。(2)支付风险。购车人对自身的预期收入能力估计不足，确定的贷款额度、期限不合理或者由于外部意外原因，造成不能如期支付还款。

2、 经销商方面。（1）汽车质量风险。 经销商为推销汽车，不通过正当的渠道购进汽车，把存在质量问题的车辆销售给借款人，因质量纠纷而殃及银行贷款收回。（2）中国人民大学继续教育（网教部）//本科毕业论文/1003徐金娟

盲目推介客户风险。经销商向银行推介客户的过程中，其从自身利益出发，可能通过虚报汽车价格，变相降低首付比例或采用零首付的方法，把不具备资金实力的购车人推介给银行，为贷款的按期收回埋下隐患。

3、 保险公司。（1）保险条款陷阱。保险公司利用借款人对保险条款的不熟悉，以及对银行贷款操作中的漏洞，当保险责任发生时，寻找免除保险责任或减少责任。（2）保险公司营销人员风险。保险公司的部分营销人员，采取不正当的竞争手段，违反保险条款规定，私自缩短保险期限，造成保险失效，免除责任。（3）保险支付风险。保险公司虽为一级法人，但作为一个地方保险公司，其保险赔偿的支付能力是有限的，当保险赔偿额度超过其内部控制比例或心理预期时，保险公司就会寻找借口拖延赔付，从而造成银行不良贷款增加。

4、 银行内部风险。（1）贷款手续风险。由于保险公司履约的生效是以银行履行义务为前提，当银行在贷款的调查、审查手续上出现问题时，就会造成保险失效，责任免除。（2）客户及车辆质量审核风险。汽车贷款风险直接来自借款人和车辆，对借款人资信状况调查不严格或对经销商提供的车辆质量把关不严格，都会造成贷款不能按时收回的风险。（3）保险手续的风险。汽车贷款履约保证保险对手续的要求非常的严格，保险不连续、借款人非法经营、借款合同或保单内容的变更等，都有可能造成保险失效，免除责任。

（二）汽车消费信贷业务中信用风险的原因

1、 认识存在偏差，客户准入把关失严。过分估计了汽车消费贷款业务的低风险性，明显忽略了保险公司履行赔付风险等潜在的风险。由于保险公司、经销商等第二还款来源，部分客户经理在对购车人的资格审查上奏形式、不细致，少数客户经理甚至依赖于经销商提供的资料，使重要的贷前调查变成了形式上的贷前调查，从而加大了车贷业务经营风险和道德风险，使一个本来风险较低的业务做成了高风险的业务。

2、 担保机制存在明显的缺陷，履约保险形同虚设。由于权利人之间有利于大家夺，有责大家推，缺乏协调机制，容易出现汽车经销商与保险公司的相互责任规避和推诿，为购车人逃债提供了可趁之机。另外，部分保险公司处于种种考虑，不积极履约，造成理赔执行难度增大。

3、 贷后管理粗放，风险预警机制滞后。由于放贷是时借款人基本情况调查部清楚甚至失实，贷后回访时出现于借款人联系不上的现象，致使对购车人贷后生产经营、收入变化以及是否放生重大变故等情况一无所知，至于落实防范措施更是无从谈起，导致风险发生。

三、VaR方法在汽车消费信贷风险中的应用

（一）VaR的定义

VaR（Value at Risk）,也称在险价值，是一种利用现代数理技术测度金融风险的方法。《新帕尔格雷夫经济学大辞典》给出的权威解释是：指在正常的市场的环境下，给定一定的时间区间和置信水平时，预期可能发生的最大损失。或者更确切地说，VaR是指在一定的概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能的损失，可表示为：Prod(△w>VaR)=1-c 其中：△w为某一金融资产或证券组合在持有期△t内的价值损失；VaR为置信度c下的在险价值。

这种方法建立在可靠的科学基础之上，为人们提供了一种关于市场风险的综合性度量，即给出一个VaR值。VaR是度量与控制金融的最有力的工具，是现代风险管理的理论基础。其中，最大的优点就在于能用一个具体的数字，即：VaR值，来精确的描述出银行所面临的市场风险及逆向运动的可能性，事实证明它是解决组合风险问题的较好的工具。要确定一个金融机构或资产组合的VaR值，首先必须先确定两个数量因素：第一个是基本的时间间隔的选取。即选取的观察数中国人民大学继续教育（网教部）//本科毕业论文/1003徐金娟

据的周期，通常选取一年；第二个是置信水平的选择。现实中，银行的置信水平一般选在95%-99%之间。

（二）基于VaR方法的信用风险度量模型

1、Credit Metrics模型的基本思想

Credit Metrics方法，又称信用度量制，是一种盯市模型（Maek to Market）。该方法建模的原始思路是：如果下一年是一个“坏”年头，那么商业银行的贷款以及贷款组合的价值将会遭受的损失会很大。在该模型中贷款价值是和借款人的信用度相联系的，由于其借款人在下一年度（假设“坏”年头）信用等级的改变会影响到该笔贷款的风险加息差，这些就是影响商业银行这笔贷款的贴现值，即：这笔贷款的价值。

在该模型中，资产组合的价值变化仅与债务人信用等级的转移相关联。这种信用等级的转移，包括信用升级、信用降级以及违约，由此可以看出：信用风险是有债务人的违约风险和债务人的信用等级降级而引起的潜在市场价值损失。

Credit Metrics模型通过信用等级迁移概率矩阵来度量信用风险，一方面使不能公开交易的货款、债券等金融产品，也能进行信用风险的观察和测度，并且可以扩展到对货款（债券）组合的度量上；另一方面，在其结果并非简单的是“违约”或“不违约”两种状态，而是盯住市场思想的体现，借款人的违约概率和贷款可能损失随时处于被动的变化中。将Credit Metrics模型应用于消费信贷风险管理实际上体现了这样一种风险管理思想：一笔消费信贷的价值取决于消费者的信用状态，其风险价值取决于消费者在未来一定时期内信用状态变化的可能性，违约也只是一种信用空间的状态。从较长的时期和较大的范围来考察，消费者信用状态变迁从而消费信贷的风险价值服从某种概率分布（通常假定为正常分布），这样就可以计算该笔消费贷款的VaR。这种比较明确的风险掌握为进一步的风险管理和资产负债管理提供了决策的依据。

2.、Credit Metrics模型的特点

(1)风险的定义。Credit Metrics模型属于盯住市场模型（Mark-to-Market Model），这类模型将信用等级的升降及违约都界定为信用的风险的范畴，以贷款的市场价值变化为基础设计VaR，以此来衡量贷款的信用风险。由于信用等级的变化会对贷款的未来价值产生影响，因此衡量贷款的信用风险需要全面考虑在企业的信用等级发生变化及违约情况下贷款的未来价值。

（2）风险生成的原因。每个风险管理模型的风险驱动因素都大不相同。Credit Metrics模型是以默顿的期权定价理论为基础的，一家企业的资产价值及其波动性是信用风险产生的关键因素。

（3）模型各因子和信用风险之间的逻辑联系。Credit Metrics模型以信用等级变化构建信用转移矩阵，并进一步计算信贷资产的远期概率分布，通过确定信用在险价值，将资产价值变化或者收益波动和信用评级联系起来，最终形成联合概率分布。该模型的逻辑思路是在期权定价理论的基础上演变出来的，和金融学中的无套利分析方法相一致；并且模型各因子之间的联系是J.P.Morgan 公司通过长期数据分析得出的，能够有效证明他们相互关联。

（4）回收率的计算。损失的分布和VaR的计算不仅取决于违约的概率，而且也取决于给定违约概率下的损失。而给定违约概率下的损失和贷款回收情况随时间的演变有相当大的波动性。Credit Metrics模型在计算VaR值时，对于回收率的估计是通过蒙特卡罗模型来实现的，将回收率的波动性考虑到了模型中。

（三）Credit Metrics 模型评估信用风险的基本步骤

Credit Metrics模型假设市场风险概率服从近似正态分布，信用风险分布为偏正态分布，这样便于近似拟合风险概率，在通过以下五个步骤展开计算：

（1）确定风险期长度。鉴于信用评级机构每年公布一次违约概率数据，同时银行对客户的授信审核也是每年一次，所以习惯上将风险期设定为一年。

（2）确定信用等级的迁移及其迁移矩阵。在发放贷款前，每一债务人都被赋予一个信用评级。信用评级既可以采用权威中间机构的评级结果，也可以使银行的内部评级结果。权威的外部中国人民大学继续教育（网教部）//本科毕业论文/1003徐金娟

评级机构有：标准普尔（S&P）、穆迪投资等。银行内部评级通常有10-12个级别，在应用Credit

Metrics模型时，注意要将内部评级转换成相应的外部评级，以确保评级标准的统一，便于比较分析。

实际上，贷款的信用风险不仅仅表现为借款人违约，还表现为借款人信用等级的变化，违约只是贷款人信用等级动态变化的结果。信用事件（Credit Event）的性质会使借款人信用等级发生变化：有利的信用事件，如借款人收入增加或贷款抵押品价格上升等，将使借款人在下一期的信用评级上升；相反，不利的信用事变则使借款人的信用等级下降，甚至违约。因此，借款人在分析期末发生的信用事件使贷款资产在下一期的信用等级可能会变成信用状态中的任何一种，包括违约这样一种极端状态。贷款信用品质的迁移可用信用评级转移概率矩阵来表征，债务人信用等级的迁移概率矩阵，即：债务人在风险期信用评级转移至其他所有状态的概率，转移概率通常由历史数据统计得出。假设贷款人目前的信用等级为A，首先要确定信用等级在一年内所有可能的变化，即：信用卡等级上升、下降甚至违约。信用等级上升AA,下降为A、BBB、BB、B、CCC、D。信用等级迁移的概率如表4.1所示：