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如何高效構建融資擔保場景化分析體系

永洪科技
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2022-01-04 17:45
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融資擔保業務的商業模式

以銀行貸款擔保業務為例:融資擔保公司一端對接中小微企業,一端對接銀行,通過為借款方增信助其獲得銀行資金,并從中收取1%-3%的擔保費。

如何高效構建融資擔保場景化分析體系

融資擔保業務痛點

一旦借款方違約,融資擔保公司將為其代償給銀行,所以存在保一賠百的特點。

因此,對融資擔保公司而言,提高業務質量、管控業務風險、增強盈利水平,迫切需要構建場景化數據分析體系。

融資擔保公司場景化數據分析,一般可以從以下6個場景來切入:擔保業務結構分析,風控質量分析,盈利狀況分析,監管情況分析,擔保處置分析,人力資源分析。指標分析體系如下:

如何高效構建融資擔保場景化分析體系

永洪BI融資擔保業務分析體系

這里我們以業務結構分析主題風控質量分析主題為例,為大家介紹如何快速進行數據分析。

(一)總體分析

整體上,我們要從宏觀角度把握融資擔保業務的關鍵指標,并且利用同環比等方法對融資擔保公司領導關心的指標“好”還是“壞”做分析。

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(二)業務結構分析

如何高效構建融資擔保場景化分析體系

永洪BI業務結構分析Demo

關于業務結構分析,我們可以從產品類型、行業分布、地域分布、產品期限4個維度來分析公司當前融資擔保業務的組合狀況。

1.產品類型分析

針對當前融資擔保業務結構現狀,我們可以遵循總-分的結構,先整體分析擔保余額有多少,以及總余額項下各產品余額有多少,得出公司售賣產品類型占比的情況。比如,某月公司擔保余額 1.31 億元,其中借款類擔保余額占比77%,發行債券擔保余額 占比15%,非融資擔保余額占比8%,公司主要產品類型還是以傳統的銀行借款融資擔保為主。

2.  行業分布分析

從行業分布上看,公司擔保業務如果集中在某一特定行業會帶來集中度高的風險。

第一、公司擔保主體會更容易受到宏觀經濟因素以及相應監管政策的影響。

典型的案例如教培行業,國家層面通過強力進行嚴肅整頓,許多教培機構現在已經被強制關停或者提前退場。再比如,債券擔保業務受到2020年三季度債券市場AAA級發行人違約事件影響:比如永煤控股、紫光集團和華晨汽車等多起違約事件,債券取消或推遲發行的情況增多.

第二,融資擔保公司還需要警惕行業周期性的風險,當主要擔保余額集中的行業逐漸進入衰退期,公司也會面臨較大的代償壓力,比如傳統鋼鐵行業的轉型。

demo中我們可以看到,擔保業務主要集中在水利、環境和公共設施管理業和建筑業,其中水利、環境和公共設施管理業的借款類擔保余額一直呈現增長的趨勢,占比達到34.6%,處于較高水平,建筑業和批發零售行業、以及制造業的借款類擔保余額均逐年下降。公司重點需關注水利、環境和公共設施管理業的風險聚集。

3. 地域分布分析

從地域分布上,擔保業務也會面臨一定的區域集中風險。如果某地擔保業務區域集中度高,也不易分散當地經濟環境變化帶來的風險。

我們一般可以快速通過地圖組件或者氣泡圖組件分析各區域擔保業務的集中程度。分析發現比如有些傳統的地方性國資融資擔保公司,成立初期就是政策上為支持本地的中小企業發展,具有商業性和政策性雙重的特點,其主要擔保地區會集中在本省以及出資股東所在地。

4. 期限分布分析

擔保產品根據期限的不同一般分為1 年以內,1-3 年以及3 年以上。如果運營業務以1年以內的短期為主,會產生短期內的代償風險,如果以長期業務為主,也會提高對撥備金額的要求,都不利于公司資金流的再利用。

Demo中我們通過面積圖組件分析三種產品的期限分布,擔保業務剩余期限在 1 年以內的項目期末在保余額占比 35%1—3 年的項目期末在保余額占比 34%3 年以上的項目期末在保余額占比 31%,期限相對分散,符合公司要求的一個良性發展結構。

(三)風控質量分析

衡量融資擔保業務的風險管理水平的高低,我們通過如下主要的6個指標來組合分析:

l  擔保代償額(擔保賠償金)

l  擔保代償率

l  擔保賠償準備金

l  撥備覆蓋率

l  擔保放大倍數

1. 分析擔保代償率和撥備覆蓋率

如何高效構建融資擔保場景化分析體系永洪BI風控質量分析Demo

1)擔保代償率 V.S. 撥備覆蓋率

上述2個指標一正一反,可以有效衡量融資擔保公司的抗風險能力。

- 擔保代償率是指融資擔保公司代客戶償還貸款額的情況,通俗講也就是“賠錢”。該比率越低,擔保機構經營擔保業務的成功率越高。

- 撥備覆蓋率是指融資擔保公司為可能發生的“賠錢”事宜而事先提取一定比例的資金,也是防范風險的一種手段,撥備覆蓋率越高,防范風險能力越強。

2)如何進行具體分析?

首先,我們看擔保代償率,該比率一般不超過3%,如果超過了,反映代償風險增大,該公司的近段時間的風控質量較差;擔保代償率如果下降,一般是風控質量提高的表現,但也有可能是因為風險存在一定的滯后性,指標的下降可能是暫時的,并不代表違約風險壓力的減輕。我們還需要觀察其他指標比如放大倍數的情況。

其次,我們再觀察同時期的輔助指標——撥備覆蓋率。撥備覆蓋率一般如果超過200%,屬于正常較高水平,那么公司抵御風險的能力也較強。反之則可能面臨風險代償能力不夠的情況。

2. 監控擔保放大倍數

如何高效構建融資擔保場景化分析體系

擔保放大倍數就是我們通常說的金融中的“杠桿”,擔保放大倍數=融資擔保責任余額/凈資產。當擔保放大倍數越大,代表擔保公司的資金杠桿越大,所面臨的信用風險管理的壓力也就越大。

在這里,根據我國《融資擔保公司管理條例》規定,擔保公司的放大倍數不得超過凈資產 10 倍。

從應對監管的角度出發,Demo中通過對擔保公司的擔保倍數進行監控,確保公司的擔保倍數系數一直處于10以下,不會發生觸發外部監管措施的情況。

從公司內部運營角度出發,將擔保放大倍數維持在一個穩定的水平,也有利于公司更好管理代償風險,避免類似P2P行業“暴雷”的情況。

[免責聲明]

原文標題: 如何高效構建融資擔保場景化分析體系

本文由作者原創發布于36氪企服點評;未經許可,禁止轉載。

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