彭勝志 賀平
[摘 要] 銀行不良資產(chǎn)主要涉及銀行的不良貸款,是指不能按預(yù)先約定的期限、利率收回本金和利息的貸款。目前銀行債權(quán)類不良資產(chǎn)的評(píng)估方法主要有四種,它們分別是假設(shè)清算法、信用評(píng)價(jià)法、交易案例案例比較法與專家打分法,每一種評(píng)估方法都存在缺陷,使得評(píng)估價(jià)值不具有參考性。通過對(duì)常見的四種銀行債權(quán)類不良資產(chǎn)評(píng)估方法提出改進(jìn)的思路,力求使得評(píng)估結(jié)果更加具有可靠性,以保護(hù)銀行在不良資產(chǎn)處置過程中利益不受損害。
[關(guān)鍵詞] 債權(quán)類不良資產(chǎn);評(píng)估方法;改進(jìn)
[中圖分類號(hào)] F640[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)] 1009-6043(2019)04-0141-03
一、引言
銀行債權(quán)類不良資產(chǎn)的評(píng)估方法主要有四種,它們分別是假設(shè)清算法、信用評(píng)價(jià)法、交易案例比較法和專家打分法。每一種評(píng)估方法或多或少存在缺陷,這使得評(píng)估價(jià)值缺乏參考性。目前,為了響應(yīng)習(xí)近平防范金融風(fēng)險(xiǎn)的號(hào)召,許多銀行急于處置自己的不良資產(chǎn),為了保護(hù)銀行在不良資產(chǎn)處置過程中利益不受到損害,尋找合理有效的評(píng)估方法就顯得尤為重要了。
二、各評(píng)估方法存在的問題
1.假設(shè)清算法在實(shí)踐過程中存在的問題。主要有兩個(gè):第一,假設(shè)清算法是建立在假設(shè)企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入清算環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)上,然而企業(yè)實(shí)質(zhì)上并沒有進(jìn)入清算環(huán)節(jié),計(jì)算出的評(píng)估結(jié)果與現(xiàn)實(shí)必然是存在偏差的。第二,假設(shè)清算法是一種不良資產(chǎn)債權(quán)回收的模擬,在我國不良資產(chǎn)處置的環(huán)境中,偏重對(duì)財(cái)務(wù)因素的評(píng)估,缺失對(duì)非財(cái)務(wù)因素的考量,使得評(píng)估結(jié)果的可靠性受到質(zhì)疑。非財(cái)務(wù)因素如債務(wù)企業(yè)還款意愿也會(huì)對(duì)評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生影響,這是因?yàn)椴涣假Y產(chǎn)的產(chǎn)生本身就是還款意愿和還款能力兩個(gè)因素綜合決定的,缺失了對(duì)還款意愿的分析,會(huì)影響到評(píng)估結(jié)果的有效性。另一方面,不良資產(chǎn)的回收過程一般先是協(xié)商催收,如果不行的話再采用訴訟催收。在協(xié)商催收階段,是不會(huì)強(qiáng)制企業(yè)償還某項(xiàng)不良資產(chǎn)的,因此還款意愿對(duì)于清收的結(jié)果是有影響的。
2.信用評(píng)價(jià)法在實(shí)踐過程中存在的問題。主要有三個(gè):第一,定量指標(biāo)只考慮了債務(wù)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、資產(chǎn)營運(yùn)狀況、償債能力狀況、發(fā)展能力狀況,對(duì)現(xiàn)金流這一指標(biāo)的重視程度不夠。按照目前的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則,企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表和利潤表是以權(quán)責(zé)發(fā)生制編制的,企業(yè)的現(xiàn)金流量表是以收付實(shí)現(xiàn)制編制的,利潤表中存在正的利潤并不一定代表現(xiàn)金流量表中存在正的現(xiàn)金流量,而決定企業(yè)能否拿出足夠資金來償還債務(wù)的是現(xiàn)金流量,因此在定量指標(biāo)當(dāng)中現(xiàn)金流量指標(biāo)應(yīng)該有一席之地。第二,定性指標(biāo)所占比重過低。在我國傳統(tǒng)的信用評(píng)價(jià)打分模式下,定量指標(biāo)占到80%的比重,定性指標(biāo)只占到20%的比重。事實(shí)上,定性指標(biāo)含有大量的信息,往往能在不經(jīng)意之間決定貸款償還的走向。國際上著名的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)有三個(gè),分別是標(biāo)普、穆迪和惠譽(yù)。他們具有多年的評(píng)級(jí)經(jīng)驗(yàn),在評(píng)級(jí)過程中也是采用定量與定性相互結(jié)合的方法,但是他們更加偏重定性分析,認(rèn)為定量指標(biāo)只能反映企業(yè)目前的過去與現(xiàn)在的情況,不能反映企業(yè)未來的償債能力。綜合上述,有必要提高定性指標(biāo)的比重。第三,已設(shè)立的定性指標(biāo)不夠全面。目前一共有八個(gè)定性指標(biāo),它們分別是領(lǐng)導(dǎo)班子基本素質(zhì)、產(chǎn)品市場占有能力、基本管理水平、在崗員工素質(zhì)、技術(shù)裝備更新水平、行業(yè)影響力、企業(yè)經(jīng)營發(fā)展策略、長期發(fā)展能力預(yù)測,對(duì)于處于所有行業(yè)的所有企業(yè),定性指標(biāo)永遠(yuǎn)是這八個(gè),這也是不合理的。因?yàn)椴煌男袠I(yè)具有不同的特色,例如對(duì)于餐飲行業(yè),食品質(zhì)量是一個(gè)受重視程度比較高的因素,然而在原有的評(píng)價(jià)體系下,不能夠反映這個(gè)因素,所有又必要對(duì)于某些特殊行業(yè)制定專項(xiàng)指標(biāo)。
3.交易案例比較法在實(shí)踐過程中存在的問題。主要有兩個(gè):第一,目前公開的不良資產(chǎn)交易成交案例比較少,評(píng)估人員在選取與被評(píng)估案例相似的參考案例時(shí),由于樣本量較少,有時(shí)會(huì)產(chǎn)生將就用的心理,容易造成評(píng)估結(jié)果與最終成交價(jià)格產(chǎn)生較大的偏離,因而限制該方法在實(shí)務(wù)中的使用。第二,評(píng)估人員在做因素調(diào)整時(shí),由于國內(nèi)沒有統(tǒng)一因素項(xiàng)目,評(píng)估人員一般會(huì)運(yùn)用學(xué)術(shù)論文中提及的因素和調(diào)整方法,而不會(huì)根據(jù)實(shí)際情況來增加或者減少相關(guān)因素以及修改調(diào)整的方法。這樣計(jì)算出的評(píng)估價(jià)值是不可靠的。
4.專家打分法在實(shí)踐過程中存在的問題。主要有兩個(gè):第一,討論結(jié)果主要建立在專家確定性的判斷上,缺少對(duì)專家意見模糊性特征的考慮,不能夠真實(shí)反映專家的見解。第二,以中位數(shù)或者均值來形成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)值,會(huì)舍棄部分有價(jià)值的專家意見。
三、各評(píng)估方法的改進(jìn)思路
1.針對(duì)假設(shè)清算法的改進(jìn),考慮在評(píng)估中加入企業(yè)還款意愿這一非財(cái)務(wù)因素的考量。企業(yè)還款意愿主要受到內(nèi)部因素與外部因素的綜合影響。通過閱讀整理國內(nèi)外文獻(xiàn),總結(jié)出影響還款意愿的主要內(nèi)部因素有企業(yè)經(jīng)營能力、企業(yè)信用意識(shí)與企業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu),影響還款意愿的主要外部因素有法律環(huán)境、行業(yè)發(fā)展前景、擔(dān)保情況。由此,可以建立還款意愿模型Y=f(K1,K2),K1=g(X1,X2,X3),K2=h(X4,X5,X6),其中Y代表還款意愿系數(shù),K1代表內(nèi)部因素,K2代表外部因素,X1代表企業(yè)經(jīng)營能力,X2代表企業(yè)信用意識(shí),X3代表企業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu),X4代表法律環(huán)境,X5代表行業(yè)發(fā)展前景,X6代表擔(dān)保情況。假設(shè)函數(shù)呈線性關(guān)系,則每個(gè)影響因素前都會(huì)存在系數(shù),這些系數(shù)代表的是每個(gè)影響因素的權(quán)重。在確定權(quán)重方面,本文建議采用層次分析法,通過邀請(qǐng)多位不良資產(chǎn)領(lǐng)域的專家,對(duì)各層指標(biāo)重要性程度進(jìn)行比較并打分,最終可以確定每個(gè)影響因素的權(quán)重。由于加入了還款意愿系數(shù),不良資產(chǎn)的受償金額公式發(fā)生了改變。新的公式為不良債權(quán)受償金額=特定優(yōu)先受償金額+(不良債權(quán)總額-不良債權(quán)特定優(yōu)先受償金額)×一般償債能力系數(shù)×還款意愿系數(shù)Y+新增償還特定不良債權(quán)金額。該模型適用于協(xié)商催收階段的價(jià)值評(píng)估。在具體評(píng)估案例時(shí),需要評(píng)估人員協(xié)助專家一起對(duì)企業(yè)的經(jīng)營能力、信用意識(shí)、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、法律環(huán)境、行業(yè)發(fā)展前景、擔(dān)保情況進(jìn)行打分,然后把打分化成0到1之間的小數(shù),乘以對(duì)應(yīng)的權(quán)重,層層往上推,就可以獲得還款意愿系數(shù)Y。
2.針對(duì)信用評(píng)價(jià)法的改進(jìn),結(jié)合信用評(píng)級(jí)實(shí)務(wù),重新構(gòu)建企業(yè)信用評(píng)級(jí)體系。在定量指標(biāo)選取方面,舍棄基本指標(biāo)與修正指標(biāo)相互結(jié)合的模式,將部分修正指標(biāo)直接放入基本指標(biāo),并且加入現(xiàn)金流量評(píng)價(jià)指標(biāo)。于是,新的指標(biāo)體系可以是這樣的:償債能力方面,選取資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率。盈利能力方面,選取總資產(chǎn)報(bào)酬率、凈資產(chǎn)收益率、銷售利潤率。營運(yùn)能力方面,選取總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率。成長能力方面,選取銷售增長率、資本積累率和總資產(chǎn)增長率。現(xiàn)金流量方面,選取現(xiàn)金流量充足率與現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率。在定量指標(biāo)打分方面,前四個(gè)方面由于國家每年會(huì)公布企業(yè)績效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值的數(shù)據(jù),故可以采用原打分模式,即各單項(xiàng)得分加總后取得總分的方法。其中,單項(xiàng)得分=本檔基礎(chǔ)分+調(diào)整分=×(上檔基礎(chǔ)分-本檔基礎(chǔ)分)+本檔基礎(chǔ)分,本檔基礎(chǔ)分=權(quán)重×本檔標(biāo)準(zhǔn)系數(shù),上檔基礎(chǔ)分=權(quán)重×上檔標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)。后一個(gè)方面由于國家目前沒有公布相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),故參考中國企業(yè)評(píng)價(jià)協(xié)會(huì)在對(duì)企業(yè)信用評(píng)級(jí)時(shí)使用的標(biāo)準(zhǔn)。即當(dāng)現(xiàn)金流量充足率Q>1時(shí)取100分,0.8 79.5,70,62,57,52,44.5,29.5,9.5)T,可以獲得定性指標(biāo)的評(píng)分。綜合上述分析,當(dāng)債務(wù)企業(yè)為大企業(yè)時(shí),總評(píng)分=定量指標(biāo)評(píng)分×70%+定性指標(biāo)得分×30%。當(dāng)債務(wù)企業(yè)為中小企業(yè)時(shí),總評(píng)分=定量指標(biāo)評(píng)分×60%+定性指標(biāo)得分×40%。評(píng)估人員在得到總評(píng)分并分析貸款性質(zhì)后,可以對(duì)應(yīng)得到企業(yè)的信用評(píng)級(jí)、貸款方式系數(shù)和貸款形態(tài)系數(shù),進(jìn)而可以計(jì)算貸款本金和利息的損失率。最終不良資產(chǎn)的回收價(jià)值=貸款本金×(1-貸款本金損失率)+貸款利息×(1-貸款利息損失率)。 3.對(duì)于交易案例比較法可針對(duì)具體案例設(shè)計(jì)特定因素調(diào)整表進(jìn)行改進(jìn)。針對(duì)交易案例比較法的改進(jìn),由于每個(gè)參考交易案例具有不同的形態(tài)特征,很難建立一套標(biāo)準(zhǔn)化的因素調(diào)整表,故建議在面對(duì)具體評(píng)估案例時(shí),邀請(qǐng)專家協(xié)同評(píng)估人員共同建立一套針對(duì)于待評(píng)估案例的因素調(diào)整表,調(diào)整方式可參照資產(chǎn)評(píng)估協(xié)會(huì)發(fā)布的金融不良資產(chǎn)評(píng)估指導(dǎo)意見,同時(shí)評(píng)估人員需要注意的評(píng)估原則是單項(xiàng)因素的修正幅度不應(yīng)該超過總分的20%,所有因素的修正幅度不應(yīng)該超過總分的30%。 4.針對(duì)專家打分法可引入三角模糊數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。該方法通過在調(diào)查問卷中設(shè)定模糊因素,使得專家們的評(píng)價(jià)信息能夠更全面地反映。具體的操作步驟是第一,邀請(qǐng)每位專家確定債權(quán)最樂觀回收率與最悲觀回收率。第二,對(duì)專家的評(píng)價(jià)結(jié)果統(tǒng)計(jì)整理,去除落在兩倍標(biāo)準(zhǔn)差以外的極端值。之后構(gòu)建悲觀三角數(shù)(Pmin,Pave,Pmax)和樂觀三角數(shù)(Omin,Oave,Omax),其中min代表最小值,max代表最大值,ave代表幾何平均值。第三,進(jìn)行收斂性檢驗(yàn)。Z=Pmax-Omin,M=Oave-Pave,當(dāng)Z<=0時(shí),即兩個(gè)三角形無重疊,則表明專家評(píng)價(jià)區(qū)間值存在共識(shí)區(qū)段,共識(shí)值S存在于該區(qū)段中,并且有S=。當(dāng)Z>0,且Z<=M時(shí),即兩個(gè)三角形出現(xiàn)有限重疊,雖然沒有共識(shí)區(qū)間,但我們認(rèn)為專家意見滿足收斂性,并且以兩個(gè)模糊交點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)值作為共識(shí)值,即S=。當(dāng)Z>0,且Z>M時(shí),即兩個(gè)三角存在大量重疊,表示專家的意見比較分散,需進(jìn)行下一輪的問卷調(diào)查,直到意見呈收斂時(shí)停止以上步驟。 四、結(jié)論 通過對(duì)常見的銀行債權(quán)類不良資產(chǎn)評(píng)估提出改進(jìn)的思路,力求使得評(píng)估結(jié)果更加具有可靠性。對(duì)于假設(shè)清算法通過加入還款意愿函數(shù)進(jìn)行改進(jìn);對(duì)于信用評(píng)級(jí)法通過重新構(gòu)建企業(yè)信用評(píng)級(jí)體系進(jìn)行改進(jìn);對(duì)于交易案例比較法需針對(duì)具體案例設(shè)計(jì)特定因素調(diào)整表,以此進(jìn)行改進(jìn);對(duì)于專家打分法通過引入三角模糊數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。希望此次對(duì)銀行債權(quán)類不良資產(chǎn)評(píng)估的研究能夠運(yùn)用到不良資產(chǎn)評(píng)估的實(shí)務(wù)中。 [參考文獻(xiàn)] [1]唐瑩.假設(shè)清算法在金融不良資產(chǎn)評(píng)估實(shí)務(wù)中的優(yōu)化[J].財(cái)會(huì)月刊,2016(24):76-78. [2]甘云.不良資產(chǎn)評(píng)估方法改進(jìn)方向研究[J].科學(xué)與財(cái)富,2014(3). [3]黃舒婷.基于多層次模糊評(píng)價(jià)法的農(nóng)村信用社不良債權(quán)評(píng)估[D].華北電力大學(xué),2014. [4]李曉彥.優(yōu)化交易案例比較法在金融不良資產(chǎn)評(píng)估中的應(yīng)用研究[J].企業(yè)導(dǎo)報(bào),2011(11):57-58. [5]劉聰.金融行業(yè)不良資產(chǎn)評(píng)估問題研究[J].今日財(cái)富,2017(16):37-38. [6]龍貞杰,王善康,孫浩.中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)模型研究——基于CAMEL框架[J].系統(tǒng)科學(xué)學(xué)報(bào),2017(3):104-108. [7]汪柏林.采用德爾菲法評(píng)估金融不良資產(chǎn)時(shí)的收斂性檢驗(yàn)[J].中國資產(chǎn)評(píng)估,2006(7):36-41. [責(zé)任編輯:潘洪志]30%時(shí)取100分,22%