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    企业担保链问题之浅析:浅析企业多元化

    分类:七夕节 时间:2020-03-24 本文已影响

          去年底以来,随着金融危机在全球的蔓延,国内实体经济相应受到了冲击,原来在经济高速增长期间只是个案的企业担保链问题逐渐增多,成为了各地区各行业都不容忽视的普遍性问题。我行也有一些客户企业因资金链断裂,使其对外担保和被担保贷款的风险度加大。本文结合我行实际,在技术和实践层面对担保网络的系统风险作一初步分析,探讨担保链数据库的建立方法,以作我行担保网络模型的设计和担保链分析工具的开发之参考,给我行信贷风险管理添加一个定性量化的分析工具。
         一、担保链问题的提出
         依据中华人民共和国担保法和人民银行贷款通则,在借贷、买卖、货物运输、加工承揽等经济活动中,债权人需要以担保方式保障其债权实现的,可以设定担保。担保方式可分为保证、抵押、质押、留置和定金。目前我行贷款发放采用的担保方式是保证、抵押、质押。截至今年6月底,全行贷款(含贴现)业务中,保证贷款152亿元,占比56.02%,其中,农户联保贷款7900万元,占0.29%,普通保证贷款151亿元,占55.72%;
    抵质押贷款116亿元,占比42.86%。从上述数据看,以担保人信誉或资产向我行提供担保,承担一般保证责任或者连带责任的担保贷款,在我行贷款总量中占了一半以上,为保障我行贷款债权的实现和减少贷款损失发挥了重要作用。借款人则通过担保这种方式方便快捷地获得经营资金,促进了企业自身和社会经济的发展。因此,担保是一种促进资金融通,使银行、借款人和担保人实现共赢的举措。但是,由于目前我国信用体系尚待完备,银行的风险管理体制不够健全,以及银行对借款人、担保人经营情况的掌握处于信息相对不对称、信息滞后的劣势,发生了一些企业违规担保,或过度的对外担保,甚至向关联企业、子公司担保等情况,形成了复杂的担保链(担保圈)问题,加剧了银行信贷资产的风险。
         二、担保链问题的分析
         近年来,担保链问题的严重性逐渐暴露,如新疆啤酒花担保圈,绍兴担保圈等。这些企业在经济热潮中盲目投资,快速扩张,担保额度巨大,往往超过自身资产的数倍。这些有显著地域和行业特征的担保圈中,一旦某家企业的资金链发生断裂,不仅使得该企业自身难保,也殃及担保圈内为它提供担保的企业,造成一损俱损的局面,最终将形成银行的不良资产。
         我行的客户企业,担保链的特性是地域性和行业性两者兼有。以我行保证贷款比例最高的楼塔(占比82.57%)、党湾(79.09%)、瓜沥(78.1%)、新湾(77.19%)、衙前(73.39%)、进化(72.66%)等6家支行为例,担保链地域性较强的是楼塔、新湾、进化3家支行,党湾、瓜沥和衙前支行客户企业担保链的行业特性则较为明显,其中衙前、瓜沥地理位置紧邻绍兴担保圈,受其影响较大,只是由于各级政府的干预和协调,金融危机以来绍兴担保链的多米诺骨牌效应尚没有影响到我行。
         虽然目前担保链对我行没有造成严重影响,但从今年不良贷款新增的趋势看,担保链的风险初步呈现。如瓜沥支行的客户企业杭州**有限公司,其12000万元保证贷款(含我行2500万元),主要由绍兴的浙江多丽斯数码纺织有限公司担保,而**对外担保的10160万元,都是为浙江多丽斯数码纺织有限公司作的担保,形成互保。从人行征信系统查询获知,多丽斯数码纺织公司的对外担保金额为31500万元,被担保金额24413万元,涉及绍兴10多家企业,其中实力较强,据说可能参与多丽斯重组的担保人之一——绍兴中清纺织有限公司对外担保53396万元,被担保金额31550万元,其担保链上担保和被担保企业也有10多家。目前多丽斯已获绍兴县政府同意停业,其未结清的银行借款达60400万元。从这3家企业的财务报表分析,他们的对外担保额度大大超过了其净资产。这3家企业还只是担保链上的一部分,若延伸探究下去,准又是一个庞大的绍兴担保圈,而且这个担保圈直接牵涉到了我行的信贷客户。因此,我行对担保链的分析和风险防范也应提上议事日程。
         目前国内各银行在发展过程中,已逐步建立起各自的风险管理系统。但总的来说,管理方法主要强调的是贷款投向的政策性、合法性、贷款运行的安全性,以及“审贷分离”原则等,而在风险识别和度量方面不够精确,定量分析不足。具体到上述的**公司案例,倘若有对担保链风险的分析工具可以操作,那么每家银行在放贷前都会慎而重之,不会因保证人所谓的“实力强”而纷纷放贷。我行调查人员虽然尽职勤勉,对借款人和担保人的资产进行过多次调查,但由于种种原因及担保链的复杂性,信贷人员是无法对借款人、担保人的实际资产以及担保链上涉及的企业作详细调查的。虽然通过人行征信系统能对担保链作深度查询,但目前征信系统数据不准确,比如像建行这样征信起步较早的国有商业银行,目前的数据入库率很低,我们许多信贷人员都反映所管辖企业在建行的贷款,征信系统中查询不到相应信息,这也使得部分信贷人员对使用征信系统缺乏信心。因此,我们目前还必须通过企业,来了解核实其在他行的贷款和担保情况。从信息不对称的角度来说,虽然尚可以通过企业的资产负债表、银行借款账务和借款明细账来核对,但银行相对被动的地位摆脱不了。
         当然,我们也不要为担保链的复杂性难倒。企业的担保和被担保情况,只是我们决定是否放贷的依据之一,如前述的**公司案例,我们可以把它涉及的绍兴担保链当做一整体看待,只考虑**净资产和对外担保情况,这样对我行内部的担保链分析就影响不大。在实践中我们也有应对方法,没有系统分析工具前(据了解国内没有系统性的担保链分析工具和担保网络的系统模型),我们可以在企业担保链中只调查我行信贷客户的对外担保和被担保情况,不作深入的上下追溯,把复杂问题简单处理,这样,通过对我行信贷客户间的担保和被担保情况汇总分析,结合企业财务报表的分析,已可以作出谨慎的判断。若对全行的信贷客户企业都做这样的调查分析、数据采集,汇总后通过梳理,已能看出我行内的简单担保链,在此基础上再开发一个分析工具,可以使调查、审查人员对借款人的风险度作出初步判断。当然,最理想的是搜集到企业的全部担保和被担保信息,但这样的担保链分析工具,其复杂性不说,单是其数据的来源和规模,就要求所有银行的客户担保信息能够共享,需构建一个全国性的数据库。虽然目前人行征信系统从理论上可以提供所有担保信息,但对这些数据的分析处理,尚不是我行目前所有的条件能具备的,只有政府或人民银行牵头组织才能操作。但我们可以化繁为简,可以在省农信联社系统,或者在我行内部,甚至在某家支行内进行担保链的初步分析,对超出范围的担保情况,我们可以将这些情况作为黑匣子暂不处理,只对范围内的担保链情况进行初步分析,这样企业的担保数据容易取得,数据量也少,方便我们进行处理。
         三、担保链问题的初步解决措施
         这里对我行的担保网络风险、担保链数据和分析工具构建作一初步描述,以探求我行解决企业担保链问题的措施。
         最简单的一笔担保只涉及三方,债权人(银行)、债务人(借款公司)和担保人(或担保公司),对于这样的担保,我们通过分析债务人和担保人的资信财务状况,即可作出决策。而实际每家公司均可能涉及多笔担保,许多公司属于某个集团企业或关联企业,这些公司的全部担保情况形成复杂的担保关系,可称之为担保网络。担保网络的风险包括两部分,一是公司或某一集团的个体固有风险,二是整个担保网络的系统风险。对单笔担保业务而言,如果企业经营收益不能弥补所承受的风险,就可以考虑对其贷款进行压缩或收回;
    对整个担保网络,若存在风险,则要考虑对关键企业作控制或调整银行的信贷行业投向,如不注意控制,担保网络系统风险有可能蔓延。根据我行的实际,担保网络设计中以企业为节点,担保关系为边,担保数据由我行采集提供,担保网络的数学模型构建可考虑与大专院校或科研机构合作,在模型中对担保风险蔓延进行模拟分析,再从大量的模拟数据对模型进行调整优化,在不同的压力测试条件下综合得出减少担保风险的有效方案和分析工具,作为我行风险管理的重要组成部分。
         担保链基础数据的采集可以人行征信系统为主要平台,辅之从企业调查核实的实际借款和担保情况,数据以借据为单位,其内容包括序号、集团(关联)企业名称、集团(关联)企业编号、借款人名称、借款人贷款卡号或18位身份证号、担保人名称、担保人贷款卡号或身份证号、担保人是否为我行信贷客户标志、合同类型、合同号、合同金额、合同起始日、合同终止日、借据号、借据金额、借款日期、到期日期、五级分类标志、担保人数量、风险衡量值、担保链编号、行政区域代码、行业分类代码等项目。为区分和识别集团(关联)企业,与目前在开发的风险管理系统相关内容类似,设立关联关系表,内含法人代表及其家族成员、经营者及其家族成员、股东及其家族成员、关键人及其任职公司、母公司、子公司、上游企业、下游企业等12种关系。数据录入后,担保链分析工具按借款人贷款卡号依次对全行的借据数据进行处理,根据借据中担保人的贷款卡号再次在借款人的贷款卡中反复查询,即可产生一条担保链,这条担保链上的所有借据信息中填入同一担保链编号。之后对借据中担保链编号为空的借据重复以上步骤,全部借据数据处理后,我行在某一时点的静态担保链和担保网络生成完毕。其中借款人贷款卡号对应的借据累计金额即是该企业被担保额,而担保人贷款卡号对应的借据累计金额即是该企业的对外担保额。借据数据生成完毕后,再按户合并,同一担保链上对外担保或被担保金额最大的企业就是关键企业。实际操作时,还应考虑多人担保的特殊情况。另外,今年6月末全行贷款(含贴现)借据中剔除信用、票据贴现、存单质押方式,仍有29513条借据,基础数据采集工作量较大,可以先对实际用信达到一定额度的企业或个人先作分析,或在某家支行试点,以后逐步推开,当然数据采集方案和风险值的设定需广泛的征求意见。
     担保链分析工具要考虑企业的还债、盈利、营运能力和负债状况(含民间融资)、现金流量及趋势,以及公司治理、借贷记录等方面的因素,包括所属区域和行业的经济指标,来对单一企业进行定量化的个体固有风险分析。我们把对风险影响显著的指标和因素作为模型的输入,公司的违约率及对银行可能造成的违约损失作为模型的输出,模型的参数通过历史数据进行校准。随着担保链上企业经营情况的年度或季度变化,模型的输入也随之变化,从而引起模型输出个体固有风险的变化。在此分析工具中,每个公司的固有风险又有动态实时的特性。
     担保链分析工具还应设计有压力测试功能。其压力测试过程如下:A公司在某种外部环境下,在某个时间内将无法偿还所借贷款,其风险指标值超过了我们设定的风险阈值,则为其提供担保的B公司风险增加,综合B公司本身固有经济指标以及为破产A公司提供的担保额度后,根据风险量化模型重新计算B公司的风险值,一旦B公司更新后的风险指标值超过风险阈值,则B公司更新为破产公司,以此在A、B公司所处担保链中不断循环。当担保链中不再有新的公司破产,则风险蔓延终止。通过这样的模拟分析测试,可以帮助我们判断担保网络中的薄弱环节以及关键公司,通过对这些公司进行危机控制(增加贷款或政府干预),可以有效地阻止担保危机的蔓延,优化担保网络结构及担保额度来提高网络的抗压能力,从而在尽可能提高银行资金流通率的同时降低担保网络的系统风险。
         以上是针对担保网络宏观结构特征与风险蔓延行为之间关联的一些定性分析。而定量分析则要建立在真实的担保数据及借款人详细的财务指标等基础之上,具体量化的风险衡量值的设定,可以在今后实际操作中作进一步研讨。定量分析有助于我们了解在何种担保网络结构下,风险的蔓延将最具可控性。当借款人周转贷款或寻求担保时,我们可依据担保链的分析结果,对借款人的担保人选择和担保额度提出建议和要求,使担保关系能够使担保网络结构朝着较优结构发展,从而降低担保网络风险蔓延的范围和几率。我们还可以通过对担保网络结构的分析,得出控制风险蔓延的关键公司,在特殊时期(比如金融风暴冲击)通过加大对这些公司的扶持以阻止风险在担保网络上的进一步蔓延,从而减少损失,并为大部分企业维持一个相对平稳的环境。另外,在有效控制担保网络系统风险的前提下,我们也应认识到,整个担保网络累计的担保额度越大对银行越有利,担保链分析工具应有通过分析担保网络得出最优担保额度的功能,以此为依据,我行可主动向符合条件的中小企业作适度的放贷,缓解企业贷款难的问题。
         四、其他需注意的问题
        目前我行对社会上的担保业务参与是比较积极的,除与各镇、街道的担保公司签订有合作协议外,与萧山惠农担保有限公司、萧山中小企业信用担保有限公司、浙商担保公司也有业务关系。但我们对这些互助型担保公司的控制程度较低,对商业性担保公司的影响也较小。为更好地引导这些担保公司的担保行为,进而控制担保网络系统风险,可以考虑设立一个“担保服务部门”或岗位,该部门或岗位不直接涉及担保业务,而是通过收集分析担保业务数据构建一个担保服务平台,服务对象是企业和担保公司,以分析结果促进更多的中小企业积极参与担保,使我行在担保业务上处于主导地位,逐渐将自发担保网络改造成最优的担保网络,从而在保证我行经济效益最大化的同时,使潜在的风险最小化。
         针对我省及我区民营企业之间“互保”现象严重,多数企业的命运都拴连在一起的系统性风险,我们一方面要通过担保链分析工具,发现有严重问题的担保链及其核心企业,通过各种措施,使其风险降到最低,另一方面我们也应承担社会义务,在一些特定的环境下,积极配合各级政府,对企业不惜贷、不简单抽贷,以帮助问题企业特别是一些行业龙头大户摆脱困境,化危为机,在优化信贷资产质量的同时,保障实体经济乃至整个社会的稳定和谐发展。
             【作者单位:浙江萧山农村合作银行风险管理部  杜向朝】

    发布时间:2009-11-16

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