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內容簡介

　　二十世紀末，中國成立瞭四大資産管理公司處理因經濟轉型而産生的巨額呆壞賬。這是新中國曆史上第1次如此大規模的商業化處理呆壞賬，保障瞭後來中國經濟的高速平穩發展。這是中國金融史上濃墨重彩的一筆。楊曉光、陳暮紫、陳敏著的《不良貸款的迴收——數據背後的故事》利用一個大型清收數據庫，通過計量建模，係統地考察瞭這次不良資産處置的經驗，考察對象包括不良資産迴收率影響因素、迴收率分布特徵、單戶債務人和打包處置的迴收率估計、不良貸款迴收地區差異、不良貸款迴收時間效應、不良貸款迴收率宏觀經濟規律以及不良貸款抵質押因素等方麵。對這一寶貴曆史經驗的科學考察，不僅有助於認識和理解當年中國經濟和金融中一些珍貴的經曆，而且可以為當前和今後可能發生的大規模不良資産處置提供寶貴的藉鑒。
　　《運籌與管理科學叢書27 不良貸款的迴收：數據背後的故事》不僅可以為商業銀行、資産管理公司的信貸審批、處置的專業人士提供技術參考，也可以為金融監管部門的政策製訂提供建議，同時還可供對銀行業和不良貸款處置實務感興趣的讀者閱讀。

內頁插圖

目錄

第1章 中國資産管理公司的成立及不良貸款處置方式
1．1 中國資産管理公司的成立
1．2 我國資産管理公司的發展
1．3 國際金融機構有關不良資産處置的經驗
1．4 國際金融機構采用的處置管理模式
1．5 國際資産管理公司對不良資産的處置方式
1．6 中國資産管理公司不良資産主要處置方式的流程概述
1．6．1 不良資産處置流程
1．6．2 不良資産處置方式概述
1．7 不同處置方式樣本分布頻率對比
1．8 本章小結

第2章 不良資産處置方式的影響因素分析
2．1 引言
2．2 影響因素分析和檢驗
2．2．1 影響因素分析
2．2．2 列聯錶檢驗
2．3 處置方式判彆模型
2．3．1 決策樹判彆模型
2．3．2 決策樹判彆結果
2．3．3 PLTR判彆模型
2．4 本章小結

第3章 單戶處置的迴收率的影響因素分析
3．1 引言
3．2 迴收率總體描述
3．2．1 LossMetrics數據庫概述
3．2．2 迴收率分布的直方圖描述
3．3 零迴收和部分迴收影響因素的對比分析
3．4 不同剝離方式迴收率的對比分析
3．5 本章小結

第4章 單戶處置迴收率計量模型
4．1 引言
4．2 模型自變量設定
4．3 各因素的解釋力比較
4．4 迴收率計量模型
4．5 宏觀經濟變量對計量模型的貢獻
4．6 本章小結

第5章 基於廣義Beta分布的單戶迴收率分布特徵
5．1 引言
5．2 廣義Beta迴歸模型
5．3 不同因素下迴收率的分布特徵分析
5．3．1 地區因素
5．3．2 行業因素
5．3．3 經營狀況因素
5．3．4 工商登記因素
5．3．5 五級分類因素
5．3．6 擔保因素
5．4．多因素廣義Beta迴歸模型
5．4．1 基於政策性剝離樣本的模型
5．4．2 基於商業性收購樣本的模型
5．4．3 模型比較和分析
5．5 本章小結

第6章 打包處置迴收率的影響因素分析
6．1 引言
6．2 模型預處理
6．2．1 樣本選取
6．2．2 資産包迴收率的影響因素
6．3 預估迴收率
6．3．1 資産包模型介紹
6．3．2 資産包影響因素
6．3．3 各因素的解釋力比較
6．4 打包迴收率計量模型
6．5 本章小結

第7章 不良貸款迴收率的地區差異分析
7．1 引言
7．2 政策性剝離的不良貸款迴收率的地區差異研究
7．2．1 研究方法與思路
7．2．2 迴收率存在顯著的地區差異的論證
7．2．3 迴收率的地區差異原因探究
7．3 經濟發展水平與市場化程度指標
7．3．1 資産組閤層麵
7．3．2 單樣本層麵
7．4 迴收率的區域聚類研究
7．4．1 迴收率的區域聚類實證結果
7．4．2 政策性轉讓貸款的區域差異總結
7．5 商業性收購的不良貸款迴收率的地區差異研究
7．5．1 研究設計
7．5．2 商業性收購的不良貸款迴收率存在顯著地區差異的論證
7．5．3 商業性收購的不良貸款迴收率的地區差異原因探究
7．5．4 商業性收購貸款地區差異總結
7．6 本章小結

第8章 不良貸款迴收率時間衰減效應分析
8．1 引言
8．2 研究設計
8．2．1 數據
8．2．2 研究思路
8．3 總樣本的迴收率實證
8．4 非破産企業的迴收率實證
8．4．1 破産企業的特性
8．4．2 非破産企業的迴收率錶現
8．5 破産企業的迴收率研究
8．5．1 破産企業的迴收率在時間維度上的錶現
8．5．2 破産企業的迴收率與宏觀經濟周期
8．6 本章小結

第9章 宏觀經濟因素對不良貸款迴收率的影響
9．1 引言
9．2 數據描述和宏觀變量選取
9．3 基本統計分析
9．4 迴收率與宏觀變量的Granger因果關係
9．5 迴歸分析
9．5．1 單變量模型
9．5．2 多變量模型
9．6 本章小結

第10章 Downturn LGD的估計
10．1 引言
10．2 數據描述和宏觀變量選取
10．3 基本統計分析
10．4 迴收率與宏觀變量的Granger因果關係
10．5 迴歸分析
10．6 模擬壓力測試
10．7 本章小結

第11章 資産管理公司和商業銀行LGD模型對比
11．1 引言
11．2 不良貸款迴收率全模型構建
11．2．1 模型構建框架
11．2．2 實證結果
11．3 商業銀行貸款迴收率全模型構建
11．3．1 全樣本判彆模型
11．3．2 影響因素分析
11．3．3 全樣本判彆模型構建
11．3．4 組閤模型
11．3．5 模型簇效果分析
11．3．6 商業銀行貸款迴收率模型小結
11．4 資産管理公司和商業銀行迴收率模型對比
11．5 本章小結

第12章 前事不忘，後事之師
12．1 結論
12．2 新一輪不良資産的集聚風險
12．3 政策建議
12．4 研究和應用展望

參考文獻
後記
《運籌與管理科學叢書》已齣版書目

精彩書摘

　　《運籌與管理科學叢書27 不良貸款的迴收：數據背後的故事》：
　　目前對不良貸款處置方式的定量研究，睏難在於沒有大量的不良貸款數據，包含處置方式的數據就更少。東和數據谘詢公司的LossMetrics數據庫包含大量不良貸款數據，而且處置方式的分類豐富，近年來東和中科LGD聯閤實驗室依托此數據庫做瞭大量的研究工作。王東浩等（2012）將不良貸款按債務企業規模分類，然後分析瞭商業銀行不良貸款的迴收率結構特徵，並建立瞭迴收率的區間判彆模型，文章結果錶明處置方式對迴收率有顯著影響：王鳳玲等（2011）詳細分析瞭各種方式處置的不良貸款的特徵，並將處置方式作為解釋變量建立瞭迴收率的預測模型，文章結果錶明處置方式作為解釋變量能夠大大提高模型的擬閤優度。這兩篇文章有一個相同點就是將處置方式作為解釋變量加入迴收率預測模型，《運籌與管理科學叢書27 不良貸款的迴收：數據背後的故事》在研究不良貸款處置的曆史經驗後發現處置方式在一定程度上是可以由其他解釋變量來確定的，即不良貸款的某些因素性質決定過瞭該貸款的處置方式。例如對於己破産終結的債務企業，資産管理公司被迫選擇破産清償的處置方式，這時處置方式就由債務企業經營現狀完全確定。《運籌與管理科學叢書27 不良貸款的迴收：數據背後的故事》通過計量模型證明瞭某些因素對處置方式有影響，而這些因素正是通過影響處置方式來最終影響迴收率，因此需要先確定這些因素是如何影響處置方式選擇的，進而探討處置方式對迴收率的影響。
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前言/序言

　　二十世紀末官方公布的中國國有銀行業不良貸款率高達29.18%，中國銀行業可謂到瞭岌岌可危的時候。為解決中國金融體係的問題，1999年中國政府在藉鑒國際經驗的基礎上相繼成立東方、信達、華融、長城四大資産管理公司，分彆負責收購、管理、處置相對應的中國銀行、中國建設銀行、國傢開發銀行、中國工商銀行和中國農業銀行所剝離的不良資産近14000億元。此後在中國銀行業的股份製改革過程中，四大資産管理公司又陸續收購瞭上萬億的不良貸款。十餘年來，資産管理公司順利實現既定目標，為中國金融體係的穩定立下汗馬功勞。
　　作為中國曆史上一次前所未有的成立專門機構處置不良貸款活動，同時也是世界史上一次罕見的大規模的不良貸款處置活動，資産管理公司在對不良貸款的處置中積纍瞭大量的寶貴經驗。對這些經驗進行深度挖掘，不僅具有重要的史料價值，為人們展現中國金融史上這段不平凡歲月背後的經濟規律，而且為中國銀行業提高風險防範能力，落實巴塞爾資本協議II、III，提供重要的參考依據和參數標準。
　　隨著時間的流逝，當時不良貸款處置的記錄、數據和經驗都尚未有全麵、完整的總結，從而麵臨數據、曆史資料遺失的可能性。從數據、模型來分析其中的處置、迴收的客觀經驗，不僅是對數據和曆史很好的記錄，更可以挖掘數據背後的客觀規律，提升數據本身的價值。另一方麵，當前由次貸危機引發的金融危機、主權債務危機成為各國政府關注的重點，其中涉及的不良資産産生原因、風險監管問題以及後期不良資産處置迴收方法成為學術界和業界關注的重點，而這與我國資産管理公司大規模處置不良貸款的曆史事件不謀而閤。過去的幾年中，我們的團隊一直從事中國不良貸款迴收的研究，在國際國內重要學術期刊上發錶瞭十幾篇學術論文，有瞭豐富的積纍。我們認為現在是時候對過去的工作進行總結，撰寫一本專著來論述我國不良貸款處置的影響因素、特點和方法，對我國不良貸款處置背後的各種隱藏起來的關係進行一個科學、量化刻畫，為當前和未來可能齣現的大規模呆壞賬和不良資産處置提供參考信息。
　　本書研究的特點是從海量微觀數據齣發，通過運用大量的數學模型，試圖透過事物的錶象，發現事物背後規律性的東西，而不是大而化之的曆史事件的堆砌。整個研究圍繞資産管理公司不良貸款“産生原因、處置方式、影響因素、計量實證”這_主綫，利用數據挖掘、廣義綫性、非綫性迴歸、壓力測試、生存分析等多種計量方法，全麵分析不良貸款處置、迴收過程中的方方麵麵問題，主要包括不良貸款處置、迴收方式對比、迴收影響因素分析等。計量模型以東和中科LGD聯閤實驗室為依托，利用東方資産管理公司旗下東和數據公司（東方金誠）建立的違約損失率數據庫-LossMetrics展開研究。該數據庫包括中國銀行、建設銀行和工商銀行等在全國十七個省市二十一個行業近兩萬傢企業的七萬多筆時間跨度超過十年的違約貸款的清收數據，每條數據內容涵蓋瞭包括各筆違約貸款、違約貸款債務人和每筆違約貸款處置的詳盡信息，數據質量非常高。這是國內獨一無二的不良貸款清收數據庫，可能也是國際上最大的不良貸款清收數據庫，豐富的數據為模型和論述打下堅實基礎。全書的重點在於基於可靠、翔實的數據基礎，利用多個不同模型，從不同的角度量化地分析中國資産管理公司的處置、迴收經驗並從中挖掘客觀科學的規律。全書模型主要包括時點靜態模型和時變動態模型，既包括在截麵數據角度下分析企業規模、抵押因素、處置方式選擇與不良貸款迴收相關關係等的多個模型；也包括在時變角度下分析宏觀經濟在全局和地區範圍與迴收關聯的若乾模型；還包括在時變角度下分析不良貸款的特殊效應——迴收衰退效應影響的生存分析模型。
　　整個研究從2008年年初開始。當時應東方資産管理公司旗下的東和數據谘詢公司、東方金誠信用評級公司以及中和資産評估公司之邀，成立瞭東和中科LGD聯閤實驗室，共同開展這項研究，並以該項研究為基礎，通過數據挖掘、模型構建和驗證以及經濟、機理分析，完成瞭本書。本書在寫作過程中還得到瞭國傢自然科學基金重點項目（No.71532013）、國傢自然科學青年基金（No.71203247）、北京市社科一般項目（No.16YJB036）的支持。
　　參與研究的人員除瞭本書的作者以外，還包括我們的學生陳浩、唐躍、王博、馬宇超、代太山、周小林、王鳳玲、溫琪、黃意求、潘亮、董亮、張玲等。在此，我對他們的貢獻錶示最衷心的感謝。同時也歡迎各學術界和業界同仁對書中的觀點、經驗總結進行批評和指正。
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