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【读书笔记】梅姐:互联网金融之全面风险管理篇

【读书笔记】梅姐:互联网金融之全面风险管理篇

作者: 夜未央mm | 来源:发表于2016-08-21 17:19 被阅读269次

    作者,陈红梅,美国佐治亚理工大学博士,清华大学五道口金融学院业界导师。有多年商业银行管理经验,擅长全流程风险管理体系建设,并具有巴塞尔新资本协议的建设实施经验。通晓互联网金融相关业务模式和风控要点,专长于数据在风险及价值评估、交叉营销策略、产品(场景)设计等方面的应用。

    一、互联网金融的划分

    互联网金融的分类

    二、巴塞尔协议

    巴塞尔协议发展路线

    三、全面风险管理

    风险管理目标:金融机构在资本约束下实现利润最大化。

    风险管理体系:由文化、组织、流程、政策、技术五方面组成的有机整体;

    风险管理的特点:具有全面性、主动性、定性与定量结合、精益化、组合性特点。

    四、资产组合管理

    资产组合管理是全面风险管理的核心理念,通过在行业、产品、地区、期限、客户群等多个组合维度对信贷资产进行管理,降低银行的信贷集中性风险,在风险可控的情况下,追求利益最大化。

    在资本约束的条件下,通过资源配置、调整资产结构从而达到金融机构的既定目标是组合管理要解决的问题。

    其基本思想是提高优质资产组合的资本配置,降低劣质资产组合的资本配置,主要通过客户细分、评价机制、原因分析、措施设计、监测体系五个环节进行资源动态配置,调节资产结构,从而达到既定经营目标。

    资产组合管理

    评价机制:

    资产组合管理核心指标是风险调整后资本收益率(RAROC)和经济增加值(EVA),其中

    RAROC=(总收入-营运成本-资金成本-风险成本(or 预期损失))/经济成本

    RAROC依赖于风险成本和经济资本,是违约概率(PD)、违约损失率(LGD)、违约风险暴露(EAD)和期限(M)的函数,而这些又是新资本协议内部评级法的核心指标。

    核心思想:将风险带来的未来可预计损失,量化为银行当期成本,并对金融机构当期盈利进行调整,进而衡量资本的使用效益,使收益与所承担风险相挂钩,与机构最终盈利目标统一。

    EVA=总收入-营运成本-资金成本-风险成本-资本占用费(or 经济资本*经济资本期望收益率)

    非循环授信,EAD=当前风险暴露;

    循环授信,EAD=表内敞口+CCF表外敞口(CCF为信用风险转换系数);

    违约风险暴露不仅包括贷款余额,还包括利息、逾期罚息、费用等各项欠款。

    相关公式

    原因分析:


    资产组合管理分析

    措施设计:

    通过分析病因,对症下药;常见措施:市场促销、取现优惠(信用卡)、分期优惠(信用卡)等手段提高收入,通过提高客户准入门槛、限额控制、客户清退、调整催收策略等措施降低风险成本和经济资本。

    监测体系: 

    审批维度:进件数、通过率、平均额度、批核金额、拒绝原因;

    集中度维度:客户数、客户数占比、贷款余额、贷款余额占比;

    风险指标维度:贷款余额、逾期金额、不良金额、逾期率、不良率、新增核销金额、核销率、新增拨备;

    催收维度:逾期金额、不良金额、核销金额、回收金额、不良化解率、M0金额、M1金额、M0-M1滚动率、M1-M2滚动率;

    运营管理维度:贷款余额、总收入、运营成本、资金成本、风险成本、经济成本、RAROC、EVA。

    监测体系

    五、客户末端管理

    从客户管理来讲,全面风险管理体系依托于风险计量模型、风险政策、信息系统和监测体系,从流程上分为客户引入管理、存量客户管理、逾期客户管理。

    客户引入管理:差异化定价策略(客户成本、经济资本差异性)、客户准入策略(违约概率模型即申请评分和资本调整后收益率)和额度管理策略;其策略实施依赖于申请模型、初始额度模型等,以审批系统为载体,以审批政策的方式明确客户引入规范,以监测体系来监控客户的通过情况、额度授信情况、风险情况、收益情况,以便及时调整客户引入管理策略。

    存量客户管理:包括再贷客户营销、额度提升、信用卡账单分期等业务,以行为模型、行为收益模型、市场响应模型、调额响应模型进行设计,以决策引擎、贷中管理系统为载体实施策略,并监控客户的风险情况、收益情况来持续优化存量管理策略。

    逾期客户管理:逾期催收,以有限的成本提升回款比例;利用违约损失率模型即催收评分制定差异化催收策略。可包括基于账龄管理、客户特征细分或模型的催收策略。

    基于客户管理的全面风险管理体系

    注:计量模型的开发对数据依赖性很高。新资本协议中要求开发违约概率模型、违约风险暴露模型至少有5年历史数据,而开发违约损失率模型要有7年数据;同时数据要有一致性、完备性和准确性,对数据质量要求也高。

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