不论是金融机构的贷前评分卡跟贷后评分卡,在整个风险体系中都有其业务的落脚点。整个量化风控的内容贯穿到上述这个公式中。
做过银行的资产报表分析就会了解到违约概率与损失程度成正比,经济下行不论是违约损失跟回收都会升高,比如疫情期间资产的坏账跟回收报表都十分不好看,具体原因无外如下:
1.资产价值下降时,借款人很有可能会想早点出货脱手,导致LGD和PD升高;
2.催收周期都变长,造成LGD上升;
3.当违约数量增多时候,LGD主要受经济下行时违约的影响,造成资本金计算和定价都不足;
4.通常风险敞口EAD( ECL)遇到像疫情这样的黑天鹅风险中,都会调节相关的敞口金额。常规上,贷款机构会根据经济周期和个体差异变化中感知的风险来放款或收紧贷款政策,这都是正常的逻辑。但我也了解到,某些机构反而会有一个EAD( ECL)会稍微升高,因为人们的信贷需求在经济环境差的时候会增加,从而让贷款机构们提高信贷规模。这时选择优质的资产放款,就非常考量机构的风险筛选能力了。
在以上这几个指标中,本文着重阐述回款指标LGD的内容。因为疫情后期,入催明显,放款趋缓,停止放款或者减少放款是很多机构的选择。
LGD主要受到以下因素影响:债务类型、合同条款、细分市场、经济状况。此外贷款机构的谈判能力、资产处置管理经验、将抵押品变现的能力等也会影响LGD。
在上述所提到的损失中可以分为本金损失、催收成本和资金成本。目前估计LGD的方法有两种,要么对违约后的现金流折现,要么利用违约时抵押平的市场价值。后者不适用与零售信贷组合,因为缺乏有效市场。
做过LGD的模型的同学就会比较清楚,该模型计算涉及到违约后现金流的时间和金额,非常麻烦。那有没有更好方法来设计LGD的模型呢?
当然有的!我们试着将目前一些成熟的模型的方法介绍给大家,常规上开发模型前都需要做的模型的开发框架的搭建也较为标准,内容如下:
在以上的难点中,难点跟重点是对目标的设定:
在处理好相关的准备工作后,本次我们将采用决策树方法进行LGD模型的开发:
另外是关于长期LGD模型的开发,我们采用加权平均法进行计算: