对纳入计量模型的影响因素进行了贡献度分析

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对纳入计量模型的影响因素进行了贡献度分析

不良贷款的回收率计量模型是金融资产管理公司定价管理中亟需开发的计量工具，基于我国资产现状提出的模型计量框架对在整体决策层面上提升我国不良贷款的定价决策水平，对我国信贷资产的信用风险管理、公允价值的计量都有很强的借鉴意义。首先，的影响因素给予了债项评级模型最基本的影响因子选择，对授信官的直观判断给予了最基础的辅助；其次，基于不良贷款历史数据给出影响因素，对己完成清收的不良贷款给出了很好的经验总结，对下一歩的清收工作提供了数量模型支持；第三，不良贷款的清收处置过程和贷款放贷，违约本质上是一个完整的现金流发放回收过程，而银行业与资产管理公司的清收都处于同样的信用周期和宏观环境，对资产管理公司不良贷款影响显著的因素在相同的信用周期中对银行业也有明显影响，且与的正负相关性一般情况下是一致的；第四，通过数量化模型和实证分析，对过去主观定性认为显著的诸如地区、行业、抵质押等因素给出了确实的数量相关关系，挖掘出其中与国外信贷相同的部分，同时也区分出具有中国特色的部分。

从信息流的角度看，上述管理流程的框架实际实现了对不良贷款的数据监控、资产的定价、压力测试及不良贷款信息的报告。是一个由几个信息模块整合而成的不良贷款处置信息系统。第一个功能模块是数据收集。区别于其他系统的是，在我们的系统创建中，

由于这个采集模块需要覆盖不良贷款从生到死的全过程，因此数据收集是最有难度的一项工作，因为所有信息数据是来自不同的贷款机构或同一贷款机构的不同地区，所以需要加以调整；第二个模块是监控，用于获取监控不良贷款的特点和整体分布；第三个模块是定价模块。该模块的功能是计算贷款的违约损失率，换句话说就是对这些不良贷款进行定价。在此模块中，会对三种贷款类型进行估价，单户贷款、打包形式的组合贷款和所有的整体不良贷款。估值功能不仅能够计算以上种贷款类型的违约损失率，也可以估计违约损失率的分布，并为用户提供关于不良贷款的充足的、全面的信息；第四个模块是压力测试。由于不良贷款的估值可能会受经济周期、企业经营状况、处置方式等因素的影响，因此我们设计的系统会模拟不同的经济周期，企业经营状况、处置方式进行重新估值。一方面该模块能帮助我们测试最大损失水平，另一方面也为不良贷款的风险预警提供了可能。

除以上几个主要的功能模块外，系统中还包含有报告模块、专家见解外部信息模块和集成模块。报告模块可将以上所述的模块的结果可视化并生成报告。专家见解在我们的系统中也同样是重要的，因为我们所设计的是一个定性分析、定量分析和主观分析、客观分析的混合不良贷款信息系统，所以专家的见解、分析在我们的系统也同样扮演着一个重要角色。最后，集成模块得出结论，这是不良贷款处置管理的信息系统分析框架的核心功能和特征。监控、估值和压力测试三个功能模块联合整合到集成模块，然后得出结论。

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