小微企业贷款1 ——大数法则与授信风险 小微企业授信

信托业的人士均称2012年是信托年,因为信托已经超越保险成为排名第二的金融子行业,不过作为银行业的一员,我更愿称2012是“小微”年,因为各家银行的贷款规模中小微企业贷款的占比均有不同程度的提高。这方面民生银行是行业内的先行者和领导者,在规模上,2012年民生银行新增贷款中小微企业占比可能再次超过60%;在组织上,它们还率先成立了小微企业专营支行。

为了在小微领域跟上民生的脚步,许多银行都在研究并试图复制其业务推动模式,其中最广为人知的就是“商圈模式”。通过“商圈模式”,实现批量化开发中小企业群体,是2012年以来大多数商业银行普遍采取的做法。在业务推动的过程中,各家银行的客户经理群体都不得不参加公司内部培训,以期尽快上手后完成相关业绩考核指标,我也算其中一员。在培训的过程以及日常的业务交流中,产品经理总会提到“大数法则”这个词,并说依旧这个法则开展业务会如此这般……每次聆听我都有异样的感觉,但也没细想,毕竟企业与学校不同。

周围的同事特别是营销岗位的同事们,大多是和客户说话(传播分为三个层次——内容、情绪和价值观),与客户沟通相对重要的是你尊重、关心他(情绪层层面)以及你卖的产品对他有价值(价值观层面),至于产品的详细信息(内容层面),大多客户其实并不了解,这也是华夏“理财门”事件能够反映的问题之一。企业和员工均是因客户的需要而存在,既然客户并不寻求对产品信息(内容层面)的精确了解,那么员工也就不会去努力学习产品的相关知识,毕竟相比于客户,我们知道的已经足够多了!在学校则不同,跟客户(同学和老师们)打交道时,大家大多会就事论事,搜资料引理论找数据等等,与同学甚至老师发生争论也是常有的事儿,不管是否情绪敌对或价值观相悖,大家都仅将讨论的焦点放在内容层面。

由于存在上述不同,我就没质问同事,“你所谓的大数法则是什么”。因为讨论这个没有任何实际意义,最优秀的客户经理和产品经理不会去翻看概率论课本再补相关知识,当然,我也不会!不过我会不定期翻看一些研究机构出的银行业报告,比如今天我就在《中国中小企业金融服务跟踪分析报告》上看到下面这段话:

这种通过商圈(专指贸集聚圈、制造集聚圈等)、批量开发客户的做法,很快吸引来了同业中的学习者。这种操作方法的优势在于,避免以“扫街”的方式一户一户开发需付出巨大的人力成本和财务成本,降低无效时间浪费。银行逐步由“散单”运行转换为批量化放贷,按照大数法则来降低授信风险,将使得不良贷款率趋于稳定,且具有一定的可预见性,从而在整体上增强对风险的把控、管理能力。

周围的同事不理解(这仅仅是我的假定)也就算了,这些以出研究报告为收入来源的人也写这样“简单粗暴”的文字……(此处省略1000字)总之,我得较真一次。

小微企业贷款(1)——大数法则与授信风险 小微企业授信

先引维基百科有关大数法则的解释:

大数定律又称大数法则、大数律,是个数学与统计学的概念,意指数量越多,则其平均就越趋近期望值。人们发现,在重复试验中,随着试验次数的增加,事件发生的频率趋于一个稳定值;人们同时也发现,在对物理量的测量实践中,测定值的算术平均也具有稳定性。切比雪夫定理的一个特殊情况、辛钦定理和伯努利大数定理都概括了这一现象,都称为大数定律。

再看看民生银行基于大数定律的小微企业贷款定价策略:

民生银行倡导依据“大数定律”和“价格覆盖风险”两项原则对小微企业信贷进行定价。这两项原则是对传统经营性贷款依据“客户评级”和“债项评级”两维风险定价模式的扬弃,为银行业对冲小微企业个体风险提供了可靠的解决方案。

模型的理论基础

“大数定律”和“价格覆盖风险”两项定价原则内涵丰富,阐述如下:

“大数定律”的意义:当资产池中样本量足够大且单笔资产规模较小时,平均贷款风险趋向于预期贷款风险。

“大数定律”成立的条件:(1)资产池的样本量要足够大;(2)单笔贷款金额要小,单笔贷款产生的风险对总体平均贷款风险不会产生显著影响;(3)资产组合的各项头寸风险相关性较弱,风险实现分散化。形象地讲,若各商户违约相关性强,做1000户小额贷款等价于做1户规模相当的大额贷款,这就无法满足“大数定律”的条件。

“价格覆盖风险”原则的要求:银行贷款定价不仅要覆盖预期风险,同时还要覆盖非预期风险。

在“大数定律”原则下,商户的个体风险能够得到有效对冲,银行可以通过信用评分、授信审核等客户筛选手段实现对总体预期风险的有效预测和控制。但资产池的风险是会随着经济周期、区域、行业等因素变化而变化的,这就是非预期系统性风险。解决非预期系统性风险需要降低资产的集中度,同时依据客户所在的区域、行业等宏观因素实现差异化定价,使价格覆盖系统性风险。

现在,我想请问,依据大数法则如何降低授信风险?

  

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