中小銀行風險:事前識別與事後處置

2020-12-07 騰訊網

文/王劍 陳俊良 李錦兒(國信證券經濟研究所銀行團隊)

摘要

中小銀行風險的事前識別方法

我們站在債權人角度,從三個維度分析公司是否可能存在風險:財務數據、外部環境、公司治理。

我們站在歷史視角、基於事前信息,以包商銀行和錦州銀行為案例,回溯分析了其風險暴露之前的潛在徵兆。

基於前述分析,我們進一步總結出一個簡單的銀行風險分析框架:將財務分析、主要營業區域經濟狀況、公司股東及公司治理等方面的指標跟其他銀行進行對比,觀察指標中的異常值,以及異常值能否得到業務邏輯上的合理解釋。最後根據無法解釋的異常值數量,來判斷公司存在風險的概率。

中小銀行風險的事後處置手段

當一家銀行出現風險後,還需要進行後續風險化解和處置。我們結合實際案例,總結出如下層層遞進的六種手段:

自我消化:銀行面臨風險時首先用自身資本吸收損失,並通過後續收入和利潤的增長來恢復資本;

股東注資:通過主要股東注資來加快資本恢復和補充速度;

地方政府救助:如果主要股東不具備足夠的資本補充能力,則可以由地方政府出面協調救助,引入實力更強的地方國有企業股東;

引入戰略投資者:通過戰略投資者受讓股權,同樣可以為銀行引入實力較強的股東;

接管:若銀行風險太大,則需要由監管部門出面進行接管;

破產清算:若問題實在過於嚴重,前述措施均未收效,則只能宣布破產。

■投資建議

我們維持行業「超配」評級,預期回報仍然以賺取ROE為主。個股繼續推薦工商銀行、農業銀行、郵儲銀行+寧波銀行、常熟銀行的「啞鈴組合」。

■風險提示

若宏觀經濟大幅下行,可能對銀行產生不利影響。

目錄

一、案例分析思路

二、案例一:包商銀行

2.1事件回顧

2.2 基於事前數據的回溯分析

三、案例二:錦州銀行

3.1 事件回顧

3.2 基於事前數據的回溯分析

四、總結:一個簡單的銀行風險分析方法

五、中小銀行的風險化解及處置

5.1 自我消化

5.2 股東注資

5.3 地方政府救助

5.4 引入戰略投資者

5.5 接管

5.6 破產清算

六、投資建議

七、風險提示

報告正文

一、案例分析思路

近兩年中小銀行風險增大。央行在《金融穩定報告(2019)》中披露2018年四季度金融機構評級結果,在4379家參評的銀行業金融機構中,有587家被評為8~10級和D級,屬於高風險金融機構,佔比13.5%,比2017年同期增加2.9個百分點。市場對於中小銀行風險問題也日益關注。我們接下來以包商銀行和錦州銀行為案例,通過對歷史數據的回溯,總結有哪些徵兆可以幫助我們提前識別公司可能存在問題。

我們在之前的報告中分析銀行個股,一般是站在股東角度思考問題,因此關注的是盈利能力等指標;但在本報告中,我們站在債權人角度思考問題,因此更加關注銀行的安全性,盈利能力則是次要的。債權人和股東思考問題的角度是不同的,比如股東希望一家銀行可以通過承擔合適的風險來賺取更多的利潤,而債權人則希望在償債能力足夠的情況下,最好不要再進行任何有風險的投資。因此本報告的分析,也以發現異常值為起點,而不像之前的報告一樣以ROE為起點。

我們從三個維度分析公司是否存在風險。在具體分析時,儘量用更少、更常見的數據,以便減輕工作量,提高效率。

一是財務數據。我們通過觀察財務數據的異常值,分析公司是否可能存在問題(但不能據此斷定存在問題,有些異常值可能有合理解釋)。雖然財務數據有一定滯後性,但這是我們能夠獲得的相對客觀的、量化的分析數據。對財務數據的分析分為三個方面:

資產負債表分析。如資產結構、負債結構等,以及不良貸款情況;

利潤表分析。如淨息差、生息資產收益率、負債成本的分析等;

監管指標。如資本充足性、流動性、撥備覆蓋率等需要滿足監管要求。

二是外部環境。銀行經營受宏觀經濟影響很大,因此要對銀行主要營業區域的經濟狀況進行分析。

三是公司治理。財務數據是結果,公司治理和管理是本質,而且公司治理良好的公司,其財務數據的可信度才更高。公司治理涉及的內容很多,但由於信息有限,我們主要關注公司的主要股東、董事會和關聯交易情況。

此外,也可以結合一些其他因素進行輔助分析。比如媒體負面報導等,但難以作為常規手段。

二、案例一:包商銀行

2.1 事件回顧

截止2018年4月底,包商銀行未能披露2017年年報,算是其風險暴露的開端,之後包商銀行CD利差在2018年三季度大幅上升。我們將其風險暴露的過程整理如下:

2.2 基於事前數據的回溯分析

包商銀行的問題是大股東違規佔用銀行資金,因此事後來看,本質原因是公司治理出現問題,但我們希望通過前述三個維度的分析在事前(即2018年4月30日之前)發現問題。注意,下文的分析均基於事前信息;基於事後信息做出的判斷,我們會特別註明。

(1)財務分析

站在歷史角度,我們所依據的是包商銀行2016年年報。通過與其他銀行的橫向比較尋找財務數據異常點。

資產負債表分析

資產結構方面,包商銀行的生息資產中有大量的應收款項類投資,明顯高於其他幾家大的城商行。在IFRS9實施之前,非標資產一般計入這一科目,而非標資產透明度很低,我們無法掌握其具體投向;此外,包商銀行高流動性的債券投資佔比非常低,意味著其面臨更大的流動性風險。

貸款結構方面,與其他城商行相比,包商銀行對公貸款佔比相對較低,而個人經營性貸款佔比相對較高。包商銀行早幾年從事較多的小微業務,因此個人經營性貸款佔比偏高是合理的。一般來講,真正從事小微業務的銀行,其員工數量多,因此人均資產比較小,而包商銀行的人均資產確實不大。

我們在貸款結構上深入一步,觀察兩點:一是對公貸款的行業分布情況,二是前十大借款人情況。從對公貸款行業分布來看,包商銀行對公貸款中製造業和批發零售業佔比非常高(主要是批發零售業貸款佔比高),遠高於其他城商行。這兩個行業是中小企業集中的兩個行業,因此可能是公司從事小微業務導致,可以合理解釋。小微業務所需員工數量多,一方面會導致人均資產偏低(如前文所述),另一方面會導致管理成本偏高,而包商銀行「業務及管理費/平均資產」指標確實很高。

前十大借款人方面,城商行前十大借款人一般以基建、地產等企業為主,也會有一些大型的製造業企業,因此多分布在租賃商服、水利環境、建築、房地產、製造業等行業,而較少分布在批發零售等行業。包商銀行前十大借款人所屬行業中,批發零售業佔三個,還有一個信息傳輸、軟體和信息技術服務業,這兩個行業很少出現在城商行的前十大借款人中,而前十大借款人中的批發零售業貸款顯然不是小微貸款,因此前十大借款人顯得異常。

負債結構方面,包商銀行的存款在計息負債中的佔比僅有54%,而同業融資較多,不過這一比例與其他城商行相比並不算異常。

不良貸款方面,我們通過五個指標衡量銀行貸款質量:不良率、關注率、逾期率、不良/逾期90天以上貸款、不良生成率。包商銀行未披露逾期貸款數據,而其2016年不良率、關注率和不良生成率分別為1.68%、2.91%、0.82%,在同類銀行以及上市銀行橫向對比中,沒有哪一項指標異常高或者異常低。

利潤表分析

2016年包商銀行淨息差2.50%,在21家上市銀行中處於前列,但沒有異常;包商銀行2016年生息資產收益率5.58%,在21家上市銀行中處於最高水平,考慮到公司宣稱的從事小微業務,這一淨息差和生息資產收益率也算合理。不過包商銀行的負債成本則明顯異常,其2016年計息負債付息率高達3.58%,遠遠高於其他銀行,說明公司的負債壓力很大,導致其對資金異常饑渴。

監管指標

包商銀行2016年末的核心一級資本充足率/一級資本充足率/資本充足率為9.07/9.07/11.69%,都滿足監管要求。

流動性指標方面,公司的主要流動性指標流動性比例、淨穩定資金比例和流動性覆蓋率分別為85%、115%和307%,均滿足監管要求。

公司2016年末撥備覆蓋率177%,滿足監管要求。

(2)外部環境

包商銀行2016年末有71%的貸款投向內蒙古,因此我們觀察內蒙古的經濟狀況。內蒙古的GDP增速在2013年及之前快速下降,2014年之後則跟全國基本持平,工業增加值增速走勢也類似,沒有出現特別明顯的下降。因此包商銀行的外部經營環境大致穩定。

(3)公司治理

股東

截止2016年報,包商銀行股權分散。包商銀行2016年報披露「前十名股東之間無任何關聯情況」,因此包商銀行沒有控股股東和實際控制人。

我們仔細審視前十大股東的基本情況,會發現問題不少。我們將其股東信息列示,異常之處顯而易見,比如股權結構複雜、員工數量很少等。

董事會

董事會方面,2016年年報顯示公司共有董事14名,其中李鎮西任董事長,王慧萍任副董事長兼行長。李鎮西、王慧萍都是自1998年起加入包商銀行,屬於經驗豐富的專業人員,沒有異常。

在14名董事中,我們結合領取薪酬情況、兼職情況等,推測其中有6名執行董事、4名非執行董事、4名獨立董事。4名非執行董事的提名人未知,但非執行董事的關聯公司跟前十大股東沒有任何關係,比較異常。這有可能是因為他們背後存在隱形的實際控制人,也可能是存在內部人控制問題,或者其他原因,但基於年報信息難以做出更深一步的判斷。

關聯交易

關聯交易方面,包商銀行2016年報稱「截至報告期末,本行無重大關聯交易發生。」不過公司未披露重大關聯交易的定義,也沒有披露關聯交易的數額。

小結

整體來看,如果回到2017年,面對包商銀行的財務數據,我們很可能認為其有一些問題,體現為資產端非標佔比偏高、負債成本偏高、前十大借款人略顯異常,但由於其他方面沒有十分明顯的瑕疵,而很多財務數據都是比較符合邏輯的,因此僅通過財務數據的分析,很難認為其有重大信用風險。

通過對股東及董事會等的分析,我們可以發現前十大股東都很異常,主要表現在股東股權結構複雜、沒有什麼主營業務(因為員工數量很少);公司董事會結構也比較異常。

綜上,站在歷史視角、基於事前信息,我們發現包商銀行的風險主要體現在公司治理方面,包括異常的股東情況和董事會情況。而財務數據方面,我們只能認定其存在一些問題。

三、案例二:錦州銀行

3.1 事件回顧

錦州銀行是H股上市銀行,因此信息更全。

2019年4月1日,錦州銀行公告稱可能延遲披露2018年年報,並於同日停牌,可以視為風險暴露的起點,而其所發行的CD利差在2019年三季度大幅上升。我們將其風險暴露過程整理如下:

3.2 基於事前數據的回溯分析

據財新網2019年12月19日報導,錦州銀行董事長張偉長期控制錦州銀行並與多家問題民企進行利益交換,因此錦州銀行也存在公司治理問題。我們接下來同樣希望通過分析在事前(即2019年4月1日之前)發現問題。

(1)財務分析

我們站在歷史視角,所依據的是2018年中報。

資產負債表分析

資產結構方面,錦州銀行的生息資產中非標佔比接近一半,遠遠高於其他幾家城商行,而債券投資佔比遠低於其他銀行。這意味著錦州銀行的資產透明度低,而流動性風險很大。

貸款結構上,錦州銀行對公貸款佔比非常高,基本不做個人貸款業務。我們進一步觀察其人均資產,可以發現其人均資產規模很大,因此大致推斷其客戶以大中型企業為主。不過公司披露其對公貸款中,小微企業貸款佔比高達49%,與我們的經驗推斷(小微信貸業務一般人均資產規模較低)相差甚遠,意味著即便其確實發放了大量小微貸款,但其小微業務的風控很可能不到位。

對公貸款行業分布方面,錦州銀行對公貸款中製造業和批發零售業佔比非常高(跟包商銀行一樣,也是批發零售業佔比高),遠高於其他城商行。考慮到錦州銀行披露全部貸款中小微貸款佔比很高,那麼批發零售業貸款佔比高也可以解釋。但其在大量發放小微貸款的同時,「業務及管理費/平均資產」卻遠低於其他銀行,就很異常了。

前十大借款人方面,錦州銀行前十大借款人所屬行業中,批發零售業佔五個,還有一個科學研究和技術服務業。這幾個行業很少出現在城商行的前十大借款人中,顯得異常。

負債結構方面,錦州銀行的存款在計息負債中的佔比是54%,比較低。不過這一負債結構不算很異常。

不良貸款方面,我們仍然通過不良率、不良生成率、逾期率、關注率、不良/逾期90天以上貸款五個指標來衡量錦州銀行貸款質量。在同類銀行以及上市銀行橫向對比中,錦州銀行這五個指標沒有異常之處。

利潤表分析

2018上半年錦州銀行日均淨息差2.51%,在21家上市銀行中比較高,但不算異常;錦州銀行2018上半年生息資產收益率6.22%,在21家上市銀行中處於最高水平,考慮到其小微貸款佔比很高,也可以解釋。但錦州銀行的負債成本卻很異常,其2018上半年計息負債付息率高達4.06%,遠遠高於其他銀行,連存款成本都高達3.57%。

監管指標

錦州銀行2018年中核心一級資本充足率/一級資本充足率/資本充足率為7.95/9.57/11.61%,都滿足監管要求。

公司的主要流動性指標流動性覆蓋率為133%,滿足監管要求。公司未披露流動性比例、淨穩定資金比例。

公司2018年中撥備覆蓋率242%,滿足監管要求。

(2)外部環境

錦州銀行2018年中有74%的貸款投向錦州地區,因此我們觀察錦州市的經濟狀況。從GDP增速來看,錦州市經濟在2016-2017年壓力非常大,2018年GDP增速有所回升,但仍然不高,因此錦州銀行的外部環境對其有不利影響。

(3)公司治理

股東

截止2018中報,錦州銀行股權分散,最大股東持股不超過5%。根據公司披露的信息,錦州銀行沒有控股股東和實際控制人。

我們接下來觀察前十大股東的基本信息。跟包商銀行不同,錦州銀行的大部分股東都有實業,信息缺失的幾家境外股東持股量也很小,其中大股東中企發展員工數量很少,需要留意。

董事會

董事會方面,2018中報顯示公司共有董事13名,其中張偉為董事長、執行董事。張偉自1997年起歷任錦州銀行副行長、行長、董事長,是經驗豐富的專業人員,沒有異常。

在13名董事中,有6名執行董事、2名非執行董事、5名獨立董事。其中2名非執行董事的提名人未知,但非執行董事的關聯公司跟前十大股東沒有任何關係,情況異常。

關聯交易

關聯交易方面,錦州銀行2018年中關聯交易貸款餘額僅有26億元,沒有其他數額較大的關聯交易,其披露的信息顯示關聯交易情況正常。

小結

整體來看,錦州銀行財務數據中的異常情況比包商銀行更加明顯,包括資產結構中非標佔比很高而債券佔比很低、對公貸款中批發零售業貸款佔比很高但人均資產很少、過低的業務及管理費/平均資產、前十大借款人情況有異常、負債成本和存款成本很高等。此外,其主要營業區域的經濟也有很大壓力。如果回到2018年,僅通過財務數據的分析,我們就可以認為錦州銀行大概率存在很大風險。

綜上,站在歷史視角、基於事前信息,我們通過對錦州銀行財務數據的分析就可以發現其存在很大風險。通過對公司股東和董事會的分析,可以進一步發現其可能存在一定的公司治理問題。

四、總結:一個簡單的銀行風險分析方法

通過前述兩個案例我們可以看到,結合財務分析、外部環境和公司治理可以預判一家銀行潛在的風險,而單純依靠財務分析或忽略財務分析都會降低判斷的有效性。這一方法用到的數據量較少,因此兼顧了判斷的有效性和所需的工作量,我們將這一方法總結在下表中。

需要指出的是,本方法依賴對異常值的判斷,因此需要將該銀行的指標與同類銀行或全部銀行作對比,異常值越多、異常程度越大,我們越需要留意。由於不同銀行不可能完全一致,所以指標值有差異在所難免,但需要找到合理解釋方可認定為異常值合理。在分析過程中,對異常情況的分析也需要藉助一些經驗判斷。

五、中小銀行的風險化解及處置

當一家銀行出現風險後,還需要進行後續風險化解和處置,這也是很多投資者關注的問題,即問題中小銀行的風險化解和處置手段包括哪些?我們結合實例,總結出如下六種手段。這六種手段不是並列關係,而是隨著問題加重,層層遞進的關係,前一種手段無力解決,就可能啟動後續手段。

5.1 自我消化

銀行面臨風險時首先要使用自身資本吸收損失,包括核心一級資本、其他一級資本和二級資本,這也是銀行需要在平時保持一定水平最低資本充足率的原因。在自身資本足以吸收損失的情況下,銀行就可以維持正常經營,並通過後續收入和利潤的增長來恢復資本。

案例:貴陽農商行在2017年時由於不良問題爆發,導致核心一級資本充足率/一級資本充足率/資本充足率由年初的8.01/8.01/11.77%下降到-1.41/-1.41/0.91%,即首先通過核心一級資本來吸收損失。通過核心一級資本吸收損失後,貴陽農商行維持了正常經營,並通過後續撥備前利潤及淨利潤的增長實現資本補充,到2019年三季末前述三項指標已經恢復至5.70/5.70/7.86%,雖然仍低於監管最低要求,但風險狀況逐步改善。

5.2 股東注資

銀行除了通過自身經營恢復資本外,還可以通過主要股東注資來加快資本恢復和補充速度。《商業銀行股權管理暫行辦法》也規定「商業銀行主要股東應當根據監管規定書面承諾在必要時向商業銀行補充資本」。

案例:盛京銀行因不良風險暴露,2018年資產減值損失同比增長356%,導致淨利潤同比下降32%,公司的信用成本率也明顯提升。盛京銀行於2019年4月提出資金募集計劃;6月份與股東恆大南昌、正博控股、Future Capital籤訂股票認購協議,其中恆大南昌認購22億股內資股,正博控股、Future Capital各認購4億股H股;11月28日股票認購及發行完成,募集資金淨額約180億元人民幣(佔到2018年末淨資產的近1/3),靜態來看大約可以將其核心一級資本充足率提升2.7個百分點。盛京銀行通過主要股東注資快速補充資本,提高了損失吸收能力和抗風險能力。

5.3 地方政府救助

如果主要股東不具備足夠的資本補充能力,則可以由地方政府出面協調,由地方國企出面受讓股權,從而為銀行引入實力更強的股東,來提高股東的資本補充能力,從而實現新股東直接注資或者間接提升市場對銀行的信心。

案例:哈爾濱銀行因不良風險暴露,2019上半年資產減值損失同比增長136%,導致淨利潤同比下降15%,公司的信用成本率大幅提升。2019年11月15日,哈爾濱銀行公告稱,股東黑龍江科軟及黑龍江同達將其分別持有的股份轉讓給哈經開(哈經開的實控人是哈爾濱國資委),轉讓股份合計佔總股本的9.98%,轉讓對價52.08億元;股東鑫永勝、天地源遠、拓凱、巨邦將其分別持有的股份轉讓給黑龍江金控(黑龍江金控的實控人是省財政廳),轉讓股份合計佔總股本的18.51%,轉讓對價97.71億元。哈爾濱銀行於12月13日公告稱前述股份轉讓已完成。

5.4 引入戰略投資者

除地方國企受讓股權外,也可以通過戰略投資者受讓股權,同樣可以為銀行引入實力較強的股東。戰略投資者可以是一般企業,也可以是其他銀行。

案例:錦州銀行風險暴露後,於2019年7月28日發布公告稱在地方政府和金融監管部門的支持及指導下,工銀投資、信達投資和長城資產擬受讓部分股東持有的內資股。根據證券時報網報導,三者合計受讓股份佔錦州銀行總股本的21.64%。12月26日錦州銀行發布重大資產重組停牌公告,稱正在籌劃資產重組及內資股增資擴股事項。

5.5 接管

若銀行風險太大,難以通過補充資本、引入新股東或合併等方式化解風險,則需要由監管部門出面進行接管。《商業銀行法》規定「商業銀行已經或者可能發生信用危機,嚴重影響存款人的利益時,國務院銀行業監督管理機構可以對該銀行實行接管。」監管部門接管後對被接管銀行進行處置,儘量恢復其正常經營能力,或者在風險下降後通過前面幾種方法進一步化解。

案例:包商銀行風險暴露後,監管部門對其進行了接管,並分三個階段進行處置。第一階段進行大額債權收購與轉讓,第二階段進行清產核資,第三階段則是進行市場化的改革重組。根據央行2019年三季度貨幣政策執行報告介紹,前兩個階段工作已經基本完成,第三階段工作正在推進。

5.6 破產清算

最後,如果銀行的問題實在過於嚴重,前述措施均未收效,則只能宣布破產。2017年7月4日原銀監會在其發布的《對十二屆全國人大五次會議第2691號建議答覆》中,提及「正在起草《商業銀行破產風險處置條例》」。

破產清算是問題銀行處置的極端手段,且有外部負面影響,很少採用。對於經營失敗的銀行,一般以收購兼併為主要處置方式。以美國為例,根據FDIC披露的數據,美國自2000年10月1日至今共有559家銀行經營失敗,其中有528家最終被收購,佔比達94%。

建國以來我國僅有一例規模較大銀行的類似破產案例,即1998年6月海南發展銀行被人民銀行關閉清算,但該銀行的清算工作至今尚未完成(「關閉海南發展銀行清算組」目前仍處於存續狀態)。

六、投資建議

我們維持前期觀點不變,即預計2020年銀行業整體盈利增速穩定,板塊整體估值不會有太大變動。考慮到當前板塊估值處於歷史較低水平,因此維持行業「超配」評級,預期回報仍然以賺取ROE為主。個股方面繼續推薦工商銀行、農業銀行、郵儲銀行+寧波銀行、常熟銀行的「啞鈴組合」。

七、風險提示

若宏觀經濟大幅下行,可能從多方面影響銀行業,比如經濟下行時期貨幣政策寬鬆對淨息差可能產生負面影響、宏觀經濟下行時期借款人償債能力下降可能會對銀行資產質量產生不利影響等。

(完)

文章來源:微信公眾號「國信金融研究」2020年1月10日(本文僅代表作者觀點)

本篇編輯:喻康樂

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    肖遠企指出,儘管受疫情衝擊,但各項對衝措施都在發揮作用,前期治理亂象、治理影子銀行等工作,也為當前控制風險和行業的穩健發展,預留餘地和空間。此前,國常會決定在今年新增地方政府專項債限額中安排一定額度,允許地方政府依法依規通過認購可轉換債券等方式,探索合理補充中小銀行資本金的新途徑。此次通氣會也透露了更多相關細節。
  • 銀保監會今年強化防範化解金融風險工作,防範影子銀行反彈回潮!
    原標題:銀保監會今年強化防範化解金融風險工作,防範影子銀行反彈回潮!26日,銀保監會公開2020年防範化解金融風險的工作重點。期中包括穩妥處置高風險機構,大力壓降高風險影子銀行業務,持續加大不良資產處置力度等等。
  • 河南省獲嘉縣局加強廉政風險防控規範權力運行機制建設
    中國氣象報通訊員張運國 臧新洲報導 6月14日,河南省獲嘉縣氣象局召開了廉政風險防控工作專題會議,制定並出臺了《獲嘉縣氣象局加強廉政風險防控規範權力運行機制建設工作實施方案》(以下簡稱《方案》)。
  • 蘭州溫州等中小銀行IPO趕集,囚徒困局如何破解?
    「對於眾多的中小銀行來說,當前其實都承受著不良貸款風險的問題,由於內生能力不足,因此急需通過資本市場的融資來補充核心資本來抵禦未來的風險衝擊。」上述業內人士表示。與此同時,在外界壓力與內部管理不完善的情況下,中小銀行還存在著一系列的問題。
  • 142家中小銀行大佬金陵論劍:Fintech助力銀行業超空間躍遷
    但正是在Fintech(金融科技)的助力下,網際網路金融迅速發展,以致中小銀行乃至整個金融業都在直面衝擊。是對峙?還是競合?是固守?還是轉變理念與模式,實現中小銀行與網際網路高效性的融合?不容否認,在最近幾年中小銀行業績、規模普遍高速增長的背後,如何更好地借Fintech之力實現彎道超車,正在成為它們當中大多數追求的目標。
  • 【文瀝連載四】 供應鏈金融上遊融資風險定量識別
    本文主要介紹供應商(上遊)應收端的數據的分析方法,利用大數據的技術和服務,對供應鏈金融中資金端風險進行定量識別通過系統模型化的識別和處理差異,提取共性,建立風險影響的程度係數,等級化的分列不同採購交易的特點組合,對應不同的額度計算模型和風險額度模型,配合不同強弱程度的供應鏈金融流程,將會很大程度提升執行效率和行業性抗風險能力。
  • 把握核心變量 儘量規避宏觀層面的風險
    在投資中,風險不可避免,如果要完全杜絕風險,除非不參與資本市場。其實,拉長時間看,股票和債券趨勢向上,這是因為貨幣供應量長期向上,但是這個「向上」過程中伴隨著波動和回撤。如果在這個市場中呆得足夠久,大概率能獲得相應的收益;如果能夠較好地控制風險,那投資的複合收益率將大幅提升。
  • 極端天氣環境汙染風險管控亟待加強
    一旦出現極端天氣洪水下洩和海水上溯倒灌同時發生的情況,洪水將會無法正常向下遊排澇;工廠、河道、農田、民居等缺乏有效風險防控預案,生活垃圾、溝渠死水、企業未妥善存放的危廢、不達標的汙水等,都將被衝進河道或近海,不僅會給人民群眾和財產帶來極大的風險,也對生態環境質量產生了影響。2018年颱風「摩羯」和「溫比亞」、2019年颱風「利奇馬」就曾造成部分海域水質季節波動幅度較大。