浙商资产研究院余晶：不良资产市场行业数据及运用

　　新浪资管讯 7月20日消息，“2019中国资产管理年会”在上海召开，本次年会的主题为“金融供给侧结构性改革与高质量发展，浙商资产上海研究院副总经理余晶出席“大类资产配置主题论坛”并发表主题为《不良资产市场行业数据及运用》的演讲。

　　余晶表示，不良资产，狭义来讲，作为我们银行资产负债表所谓的五级分类，资产分类里面的后三级：次级、可疑、损失，这三类算作我们不良资产。当然更大的范围来讲不仅仅是银行，包括我们证券、保险，都存在不良资产，所以这一块大家都有机会会接触到。

　　以下为演讲全文：

　　各位嘉宾，非常感谢大家有耐心听到现在。非常感谢主办方21世纪邀请我们来进行分享。我们是一个比较特殊的资产管理公司，因为我们管理的资产主要是不良资产，对于不良资产，我想在座的各位可能都听说过，只要金融从业都知道这个概念，但对它们可能也不是很了解，因为我们接触下来也不是很了解，所以往往一种可能性是说过度的高估了它的风险、一种是过度的高估了它的收益。今天我主要从数据的角度来讲一讲，给大家一个基本的概念，不良资产市场到底是怎样的，同时因为不良资产的数据大家平时比较少的接触到，我们如何用不良资产行业的数据进行我们投资的指导。最后介绍一下我们作为一个研究院在过程中取得哪些成果。

　　不良资产的定义，我简单的说一下，因为有广义的和狭义的。狭义来讲，作为我们银行资产负债表所谓的五级分类，资产分类里面的后三级：次级、可疑、损失，这三类算作我们不良资产。当然更大的范围来讲不仅仅是银行，包括我们证券、保险，都存在不良资产，所以这一块大家都有机会会接触到。

　　直接看数据，这是我们最新的，从2018年的1月1日到2019年7月1日，我们不良资产市场的数据。大家可以看到其实我们这个市场也类似于有一个一级、二级的概念。

　　其实我们可以看到在左上角这是我们银行的成交量。左下角是传统的四大，不良资产行业里面有原来全国性的四家：华融（音）、信达、东方、长城（音）。在大家的右上角是地方的，AMC的，持牌机构这一块。右下角是非持牌机构。基本的顺序，从银行端到持牌机构，这个可以看作是一级市场。从持牌机构向非持牌机构转移，可以看作二级市场。

　　大家看这个图，其实看看图形也可以看出一些基本的规律。第一个，其实我们的不良资产市场在年度时间线上是不均匀的，大家可以看到有两个波峰，一年可能会出现两个波峰，一个在上半年，一个在下半年。第二个，大家可以看到我们银行出包（音）的成交和四大向外转移的招标的波形是非常接近、非常相似的，但是它们可能会存在比如一个月到两个月的时差。这说明了什么问题？这说明了不良资产在整个一级市场过程当中大量的流转模式。从银行端接过来，向后端转移，这个特征也是很明显的。当然了，大家也可以看到在地产资产管理公司，非四大以外的持牌AMC，它的特征就不是那么明显。这说明什么问题呢？说明从责任来讲更多的采用处置不良资产的方式进行操作，而不是简单的进行流转。大家也可以看到在我们非持牌机构，这上面也出现了很多的上升和下降，在有些时段比较热、有些时段比较冷，这个也说明了不良资产行业的流动性或者市场热度的情况，这是我们带来的一个初步的概念。

　　具体的这些数字，上半年的量不算特别小，基本上上半年整个银行的，包括各个机构出包的量、挂牌的量基本上在1万4千亿左右。主要区域集中在了广东、浙江、山东、江苏，这个也是我们量比较大的地方，这个基本上占到我们50%左右的份额。再看一下成交的情况，1万4千亿的情况多少成交？大概差不多4千亿的水平，这是今年上半年。重点的区域也是在浙江、广东、山东、江苏这四个省，差不多占50%的份额。其他区域也有好有坏、有热有冷，排名有一些变化，大家也可以看到。

　　前面看了几个图以后，大家可能对不良资产市场觉得好像还是有一些机会，因为这个市场规模也不算小，而且从前面很多嘉宾的分享，我们整个经济发展或者经济的过程中，大家经常提到一个词就是风险。不良资产的产生跟我们风险的累计是相关的。同时我们可以看到，从08年以来累计上来的存量也是非常的大，我们认为这个不良资产市场进入了一个存量时代。同时大家也可以看到，整个招标量和成交量，中间的差异是非常大的，这中间我们认为也存在相当多的市场机会。

　　前面讲了不良资产市场的整个概况。大家也觉得这个图里面也有一些规律，但是不是就能够对这个市场进行投资或者配置？我们认为也不是那么简单的事情，因为不良资产市场还是有一定的专业性。像前面很多嘉宾一直提到的能力的问题，有没有能力在这个市场进行配置。

　　这个能力，除了我们个人的素质以外，有没有一个好的工具或者有没有好的数据来支撑我们能力的发挥，我觉得也是很重要的方面。这里我们讲一个很简单的小例子，来讲一讲我们怎么用我们的数据。

　　大家可以关注到，我边上列了一张表，我们看到的数据不仅仅是前面看到的那两张图表上的，还包括很多的数据，流动性方面、竞争环境、生态圈、司法环境，其实方方面面的数据是很多的，这些数据都会对我们不良资产行业的价格也好、走势也好，产生很大的影响。

　　同时左边这个公式是我们不良资产行业对它用来定价和估值很常用的公式，但因为这个跟大家看资产的方式也差不多，其实就类似于是一个现金流的折现。当然了，我们说这个方法也不是这一种，除了现金流折现的方法以外，还有成本法、价格法，也差不多。大家可能觉得这个公式也不难，这个里面也就是现金流折现，估一下回收，估一下成本，再算一下期望的收益率，就不出来了。但是我觉得大家都知道金融没有那么简单，其实里面的影响因素是比较大的。

　　我这边讲我们怎么考虑周期的因素。其实在不良资产来讲，虽然源头来自于银行的不良债权，它的底层的资产可能往往来自于房地产。但是我们能不能把不良资产看作一个普通债权或者直接看作一个房地产，其实我们认为是不可以的。

　　从我们看它的周期的表现来讲，在整个经济变化的周期里面也好，或者包括我们信用的变化周期也好，不良资产行业所取得的收益曲线跟我们周期的曲线是不太一致的，所以说这里面是一个综合的问题，比如说我们认为并不是说一个单一的数据能够直接表达出来的。

　　同时我觉得在我们方案里面其实很多时候你要对你的期望、对你预期收益做一个预估、做一个预判的，而这个预判往往需要我们前期积累相当多的数据，数据的模型上面，通过我们的预测方法进行推演的，因为我们在下一个预期的收益点和当前的持有点能够产生多大的收益，才是我整个定价的基础。

　　所以在这里我们有一种方法，对于我们整个大的趋势和我们整个趋势里面的波动是可以做一个预测的。当然我们做趋势的方法，如果说做量化的人，可能很熟悉。比如说在线性趋势里面用的是自回归，结合我们做移动加权平均的方法对它进行平滑，抓到整个发展趋势里面的大趋势。同时在非线性这一块要用自适应的方法来做一些对我们残差的分析，包括最后对我们的波动进行分析，结合这两块，包括数据的发展趋势也好、行业的发展趋势也好。

　　有了这个推测之后，对前面公式里面得到的价格进行修正。当然根据不同的价格要求或者我们方法的不同，我们需要用不同的修正参数来修正，我们基期的指数和目标期的指数做一个修正的参数。左边是对于不同的数据综合要求提出了不同的数据综合的曲线，这个可以从左侧可以看到。这里讲的是相对比较简单的方法。

　　我觉得在数据的基础上可以做一些更多的或者更加有价值的分析。比如说对于一个市场主体如何判断在整个市场的环境中跟市场的相契合度和自己本身能力的体现，也是可以用我们的数据。包括一些汇率、利率的相关性，波动性的相关性，也是可以做一些工作的。

　　最后稍微介绍一下我们公司，浙商资产是我们第一批的地方的AMC，主要处理的是银行的不良资产，应该说现在整个的在地方资产管理公司行业里面也是在行业的前列，当然我们的处置手段也是相对比较丰富的。

　　我们的研究院作为行业里面首家的智库机构，同时我们定位在上海，在上海我们也取得了2014年成立以来做了比较多的研究积累，在行业里面也有一定的知名度。

　　最后介绍一下研究院取得的主要的成果，包括我们整个债权的分析报告，包括我们市场的报告，包括我们跟复旦大学联合发布的一些指数，下面是我们整个研究的公众号。也欢迎大家来跟我们进行交流、指导。谢谢大家！

责任编辑：张译文