本書內(nèi)容包括：中國資產(chǎn)管理公司的成立及不良貸款處置方式；不良資產(chǎn)處置方式的影響因素分析；單戶處置的回收率的影響因素分析；單戶處置回收率計量模型；基于廣義Beta分部的單戶回收率分布特征等。
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二十世紀末官方公布的中國國有銀行業(yè)不良貸款率高達29.18%，中國銀行業(yè)可謂到了岌岌可危的時候。為解決中國金融體系的問題，1999年中國政府在借鑒國際經(jīng)驗的基礎上相繼成立東方、信達、華融、長城四大資產(chǎn)管理公司，分別負責收購、管理、處置相對應的中國銀行、中國建設銀行、國家開發(fā)銀行、中國工商銀行和中國農(nóng)業(yè)銀行所剝離的不良資產(chǎn)近14000億元。此后在中國銀行業(yè)的股份制改革過程中，四大資產(chǎn)管理公司又陸續(xù)收購了上萬億的不良貸款。十余年來，資產(chǎn)管理公司順利實現(xiàn)既定目標，為中國金融體系的穩(wěn)定立下汗馬功勞。
作為中國歷史上一次前所未有的成立專門機構(gòu)處置不良貸款活動，同時也是世界史上一次罕見的大規(guī)模的不良貸款處置活動，資產(chǎn)管理公司在對不良貸款的處置中積累了大量的寶貴經(jīng)驗。對這些經(jīng)驗進行深度挖掘，不僅具有重要的史料價值，為人們展現(xiàn)中國金融史上這段不平凡歲月背后的經(jīng)濟規(guī)律，而且為中國銀行業(yè)提高風險防范能力，落實巴塞爾資本協(xié)議II、III，提供重要的參考依據(jù)和參數(shù)標準。
隨著時間的流逝，當時不良貸款處置的記錄、數(shù)據(jù)和經(jīng)驗都尚未有全面、完整的總結(jié)，從而面臨數(shù)據(jù)、歷史資料遺失的可能性。從數(shù)據(jù)、模型來分析其中的處置、回收的客觀經(jīng)驗，不僅是對數(shù)據(jù)和歷史很好的記錄，更可以挖掘數(shù)據(jù)背后的客觀規(guī)律，提升數(shù)據(jù)本身的價值。另一方面，當前由次貸危機引發(fā)的金融危機、主權債務危機成為各國政府關注的重點，其中涉及的不良資產(chǎn)產(chǎn)生原因、風險監(jiān)管問題以及后期不良資產(chǎn)處置回收方法成為學術界和業(yè)界關注的重點，而這與我國資產(chǎn)管理公司大規(guī)模處置不良貸款的歷史事件不謀而合。過去的幾年中，我們的團隊一直從事中國不良貸款回收的研究，在國際國內(nèi)重要學術期刊上發(fā)表了十幾篇學術論文，有了豐富的積累。我們認為現(xiàn)在是時候?qū)^去的工作進行總結(jié)，撰寫一本專著來論述我國不良貸款處置的影響因素、特點和方法，對我國不良貸款處置背后的各種隱藏起來的關系進行一個科學、量化刻畫，為當前和未來可能出現(xiàn)的大規(guī)模呆壞賬和不良資產(chǎn)處置提供參考信息。
本書研究的特點是從海量微觀數(shù)據(jù)出發(fā)，通過運用大量的數(shù)學模型，試圖透過事物的表象，發(fā)現(xiàn)事物背后規(guī)律性的東西，而不是大而化之的歷史事件的堆砌。整個研究圍繞資產(chǎn)管理公司不良貸款“產(chǎn)生原因、處置方式、影響因素、計量實證”這_主線，利用數(shù)據(jù)挖掘、廣義線性、非線性回歸、壓力測試、生存分析等多種計量方法，全面分析不良貸款處置、回收過程中的方方面面問題，主要包括不良貸款處置、回收方式對比、回收影響因素分析等。計量模型以東和中科LGD聯(lián)合實驗室為依托，利用東方資產(chǎn)管理公司旗下東和數(shù)據(jù)公司（東方金誠）建立的違約損失率數(shù)據(jù)庫-LossMetrics展開研究。該數(shù)據(jù)庫包括中國銀行、建設銀行和工商銀行等在全國十七個省市二十一個行業(yè)近兩萬家企業(yè)的七萬多筆時間跨度超過十年的違約貸款的清收數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)內(nèi)容涵蓋了包括各筆違約貸款、違約貸款債務人和每筆違約貸款處置的詳盡信息，數(shù)據(jù)質(zhì)量非常高。這是國內(nèi)獨一無二的不良貸款清收數(shù)據(jù)庫，可能也是國際上最大的不良貸款清收數(shù)據(jù)庫，豐富的數(shù)據(jù)為模型和論述打下堅實基礎。全書的重點在于基于可靠、翔實的數(shù)據(jù)基礎，利用多個不同模型，從不同的角度量化地分析中國資產(chǎn)管理公司的處置、回收經(jīng)驗并從中挖掘客觀科學的規(guī)律。全書模型主要包括時點靜態(tài)模型和時變動態(tài)模型，既包括在截面數(shù)據(jù)角度下分析企業(yè)規(guī)模、抵押因素、處置方式選擇與不良貸款回收相關關系等的多個模型；也包括在時變角度下分析宏觀經(jīng)濟在全局和地區(qū)范圍與回收關聯(lián)的若干模型；還包括在時變角度下分析不良貸款的特殊效應——回收衰退效應影響的生存分析模型。
整個研究從2008年年初開始。當時應東方資產(chǎn)管理公司旗下的東和數(shù)據(jù)咨詢公司、東方金誠信用評級公司以及中和資產(chǎn)評估公司之邀，成立了東和中科LGD聯(lián)合實驗室，共同開展這項研究，并以該項研究為基礎，通過數(shù)據(jù)挖掘、模型構(gòu)建和驗證以及經(jīng)濟、機理分析，完成了本書。本書在寫作過程中還得到了國家自然科學基金重點項目（No.71532013）、國家自然科學青年基金（No.71203247）、北京市社科一般項目（No.16YJB036）的支持。
參與研究的人員除了本書的作者以外，還包括我們的學生陳浩、唐躍、王博、馬宇超、代太山、周小林、王鳳玲、溫琪、黃意求、潘亮、董亮、張玲等。在此，我對他們的貢獻表示最衷心的感謝。同時也歡迎各學術界和業(yè)界同仁對書中的觀點、經(jīng)驗總結(jié)進行批評和指正。
目錄
第1章 中國資產(chǎn)管理公司的成立及不良貸款處置方式 1
1.1 中國資產(chǎn)管理公司的成立 1
1.2 我國資產(chǎn)管理公司的發(fā)展 3
1.3 國際金融機構(gòu)有關不良資產(chǎn)處置的經(jīng)驗 4
1.4 國際金融機構(gòu)采用的處置管理模式 5
1.5 國際資產(chǎn)管理公司對不良資產(chǎn)的處置方式 10
1.6 中國資產(chǎn)管理公司不良資產(chǎn)主要處置方式的流程概述 12
1.6.1 不良資產(chǎn)處置流程 12
1.6.2 不良資產(chǎn)處置方式概述 12
1.7 不同處置方式樣本分布頻率對比 16
1.8 本章小結(jié) 17
第2章 不良資產(chǎn)處置方式的影響因素分析 19
2.1 引言 19
2.2 影響因素分析和檢驗 21
2.2.1 影響因素分析 21
2.2.2 列聯(lián)表檢驗 25
2.3 處置方式判別模型 25
2.3.1 決策樹判別模型 26
2.3.2 決策樹判別結(jié)果 28
2.3.3 PLTR判別模型 30
2.4 本章小結(jié) 31
第3章 單戶處置的回收率的影響因素分析 32
3.1 引言 32
3.2 回收率總體描述 33
3.2.1 LossMetrics數(shù)據(jù)庫概述 33
3.2.2 回收率分布的直方圖描述 33
3.3 零回收和部分回收影響因素的對比分析 36
3.4 不同剝離方式回收率的對比分析 44
3.5 本章小結(jié) 55？
第4章 單戶處置回收率計量模型 56
4.1 引言 56
4.2 模型自變量設定 57
4.3 各因素的解釋力比較 58
4.4 回收率計量模型 59
4.5 宏觀經(jīng)濟變量對計量模型的貢獻 61
4.6 本章小結(jié) 65
第5章 基于廣義Beta分布的單戶回收率分布特征 66
5.1 引言 66
5.2 廣義Beta回歸模型 67
5.3 不同因素下回收率的分布特征分析 69
5.3.1 地區(qū)因素 69
5.3.2 行業(yè)因素 70
5.3.3 經(jīng)營狀況因素 70
5.3.4 工商登記因素 71
5.3.5 五級分類因素 71
5.3.6 擔保因素 72
5.4 多因素廣義Beta回歸模型 72
5.4.1 基于政策性剝離樣本的模型 72
5.4.2 基于商業(yè)性收購樣本的模型 75
5.4.3 模型比較和分析 77
5.5 本章小結(jié) 78
第6章 打包處置回收率的影響因素分析 79
6.1 引言 79
6.2 模型預處理 80
6.2.1 樣本選取 80
6.2.2 資產(chǎn)包回收率的影響因素 80
6.3 預估回收率 81
6.3.1 資產(chǎn)包模型介紹 81
6.3.2 資產(chǎn)包影響因素 82
6.3.3 各因素的解釋力比較 84
6.4 打包回收率計量模型 85
6.5 本章小結(jié) 87
第7章 不良貸款回收率的地區(qū)差異分析 88
7.1 引言 88
7.2 政策性剝離的不良貸款回收率的地區(qū)差異研究 90
7.2.1 研究方法與思路 90
7.2.2 回收率存在顯著的地區(qū)差異的論證 91
7.2.3 回收率的地區(qū)差異原因探究 93
7.3 經(jīng)濟發(fā)展水平與市場化程度指標 94
7.3.1 資產(chǎn)組合層面 94
7.3.2 單樣本層面 99
7.4 回收率的區(qū)域聚類研究 100
7.4.1 回收率的區(qū)域聚類實證結(jié)果 100
7.4.2 政策性轉(zhuǎn)讓貸款的區(qū)域差異總結(jié) 103
7.5 商業(yè)性收購的不良貸款回收率的地區(qū)差異研究 103
7.5.1 研究設計 103
7.5.2 商業(yè)性收購的不良貸款回收率存在顯著地區(qū)差異的論證 104
7.5.3 商業(yè)性收購的不良貸款回收率的地區(qū)差異原因探究 105
7.5.4 商業(yè)性收購貸款地區(qū)差異總結(jié) 106
7.6 本章小結(jié) 106
第8章 不良貸款回收率時間衰減效應分析 108
8.1 引言 108
8.2 研究設計 111
8.2.1 數(shù)據(jù) 111
8.2.2 研究思路 111
8.3 總樣本的回收率實證 111
8.4 非破產(chǎn)企業(yè)的回收率實證 113
8.4.1 破產(chǎn)企業(yè)的特性 113
8.4.2 非破產(chǎn)企業(yè)的回收率表現(xiàn) 114
8.5 破產(chǎn)企業(yè)的回收率研究 116
8.5.1 破產(chǎn)企業(yè)的回收率在時間維度上的表現(xiàn) 116
8.5.2 破產(chǎn)企業(yè)的回收率與宏觀經(jīng)濟周期 117
8.6 本章小結(jié) 120
第9章 宏觀經(jīng)濟因素對不良貸款回收率的影響 121
9.1 引言 121
9.2 數(shù)據(jù)描述和宏觀變量選取 122
9.3 基本統(tǒng)計分析 124
9.4 回收率與宏觀變量的 Granger 因果關系 126
9.5 回歸分析 128
9.5.1 單變量模型 128
9.5.2 多變量模型 131
9.6 本章小結(jié) 133
第10章 Downturn LGD的估計 134
10.1 引言 134
10.2 數(shù)據(jù)描述和宏觀變量選取 135
10.3 基本統(tǒng)計分析 136
10.4 回收率與宏觀變量的Granger因果關系 137
10.5 回歸分析 138
10.6 模擬壓力測試 140
10.7 本章小結(jié) 142
第11章 資產(chǎn)管理公司和商業(yè)銀行LGD模型對比 143
11.1 引言 143
11.2 不良貸款回收率全模型構(gòu)建 144
11.2.1 模型構(gòu)建框架 144
11.2.2 實證結(jié)果 145
11.3 商業(yè)銀行貸款回收率全模型構(gòu)建 150
11.3.1 全樣本判別模型 150
11.3.2 影響因素分析 152
11.3.3 全樣本判別模型構(gòu)建 159
11.3.4 組合模型 162
11.3.5 模型簇效果分析 164
11.3.6 商業(yè)銀行貸款回收率模型小結(jié) 165
11.4 資產(chǎn)管理公司和商業(yè)銀行回收率模型對比 165
11.5 本章小結(jié) 167
第12章 前事不忘，后事之師 168
12.1 結(jié)論 168
12.2 新一輪不良資產(chǎn)的集聚風險 172
12.3 政策建議 174
12.4 研究和應用展望 177
參考文獻 180
后記 186
《運籌與管理科學叢書》已出版書目 188
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