案例｜财务合并抵销模型助力客群信用风险量化管理
中国农业银行贵州分行 杨鹏
客群作为一类主要以关联关系为链接形成的客户群体，随着企业集团化经营趋势加剧，其风险管理越发重要。本文提出，可基于大量集团合并报表和成员报表数据，应用大数据建模方法训练出关联客户财务科目合并抵销模型，在成员报表基础上，应用抵销模型合成客群财务科目数据，从而为客群风险额度量化管理提供辅助信息。
现状与问题
1.客群风险量化管理遇到瓶颈。近年来，随着集团客户、担保圈等群体风险发生，各行越发认识到客群风险管理的重要性，也在加强客群管理，投入建设了关联关系智能识别、关联风险传导管理等系统功能，部分行也在探索研究关联传导系数等量化管理问题。虽然客群风险管理能力有了大幅提升，但对如何衡量客群整体风险额度（授信额度、信用限额等）、如何评价客群盈利、偿债等能力还是非常困难。究其原因主要是，客群属于管理上的虚拟主体，不是真正的经营实体，成员也会根据管理需要动态调整，组成相对不够稳定，所以客户一般不会制作合并报表。由于缺少合并报表，目前对客群的管理主要还是体现在面上和点上，整体风险缺少科学有效的量化管理手段，难以像对单客户一样进行整体性信用能力评价。
2.现有客群风险额度计量模式有待优化。在商业银行信用风险管理中，集团作为一类客群，是以股权、亲属等关联形成直接或间接控制关系的授信客群，是本行已办理或拟办理需占用授信额度业务的授信对象。对集团客户授信额度测算，一般会根据是否有合并报表情况采取相应测算策略，有合并报表的，主要根据合并报表数据进行测算，但会存在部分授信成员未纳入合并范围或部分纳入合并范围成员未纳入授信集团等情况；没有合并报表的，主要根据各成员财务报表或担保额度等测算成员授信额度，再将成员汇总额度作为集团整体授信额度。因此，现有客群风险额度管理主要还是以客群内单一客户授信额度或限额管理为重点，精准化管理有待进一步优化提升。
思考与对策
对单一法人客户特别是对大中型客户评价，财务报表仍然是最直接有效的分析数据。通过财务数据可评价客户整体状况，分析偿债、盈利、周转等财务能力，也可依据财务数据核定客户授信、限额等信用额度。因此财务数据在法人信用管理中价值很大，如果能够获得客群的财务数据，将有助于对客群实施风险量化管理。注册性集团作为一类客群，组织结构相对稳定，一般会编制集团合并报表，主要包括合并资产负债表、利润表、现金流量表和所有者权益变动表，即在对纳入合并范围的成员报表数据加总的基础上，结合其他相关资料，在合并工作底稿上通过编制抵销分录将集团内部交易影响予以抵销后生成财务报表。对大部分授信集团，亦或不够稳定的客群而言，因缺少记载内部交易的科目调整分录和抵销分录等信息，一般都未制作合并报表。若能基于大量的集团合并报表和其成员报表，通过数据建模训练出合并科目的抵销规律，建立科目抵销模型，就能够依据成员报表推算客群财务科目的合并额度。
1.样本数据选择和处理。建模的主要数据为集团合并报表和成员单一报表，以及客户所在行业、区域等属性信息数据，对样本数据作如下处理：一是选择年度财务报表，包括多个年度，若同一报告期存在多套则优先选择审计报表；二是剔除操作类异常报表，主要是剔除将母公司报表录为集团合并报表等采集错误的数据，可通过对资产、负债等主要科目进行差异分析后剔除；三是剔除成员报表缺损较多的样本，主要是剔除成员财务报表缺失较多，科目成员汇总与合并科目差异较大的数据；四是剔除超合并范围的报表，即剔除纳入授信集团管理的成员超合并报表范围情况的报表数据。另外，建议参与建模的合并报表样本要大于10000套。
2.财务科目关联模型建模。对于集团，如果有合并报表和所有并表成员的单一报表，就可直接计算出该集团财务科目的抵销比率，这是一种比较理想的样本数据处理。但实际上，作为银行很难获取到所有成员的报表，所有成员也不可能完全成为某一行的客户，所以存在无财务报表的成员（未知成员），即该类成员不属于银行授信对象或虽属于授信对象但未采集到其财务报表。对该类情况，首先需解决未知成员财务科目测算问题。
未知成员财务科目测算，涉及科目关联推算问题，为此，将财务科目大致分为货币资金、存货、固定资产、银行借款等非抵销类科目（或不易被抵销的科目）和应收账款、应付账款等抵销类科目。科目关联推算解决的是通过非抵销科目计算抵销科目问题。实际上财务科目之间呈现较好的线性关系，可进行科目关联模型建模，主要思路是基于大量单客户报表（一般要求为经过审计的报表），训练科目关联线性回归模型，以行业、区域、规模作为分类区间，以非抵销科目、财务比例指标为输入变量，以抵销科目为输出变量，通过建模训练出抵销科目与非抵销科目对应的回归系数。
从建模情况来看，对输入输出变量，不宜采取直接以货币资金、存货等细项科目作为变量进行训练，细项科目之间线性关系拟合效果不佳，而组合后的科目变量，如经营性资产、营运性资产等确有较好的线性拟合效果，拟合偏离度〔（预测值-实际值）/实际值〕绝对值基本控制在20%以内，部分科目偏离度甚至在5%以下。建模结果显示，营运性资产、营运性负债、主营业务收入、主营业务成本费用等与其他科目及财务比例指标之间存在较好的线性关系。
3.企业抵销科目理论值推算。财务科目关联模型跟行业、区域、规模、非抵销科目值、财务比例指标等有关，为推算未知企业的抵销科目，需要确定对应关联模型的分类区间和输入变量值。为此，可采取根据已知企业中同行业企业占比或固定资产、在建工程汇总占比等规则推算未知企业所在行业、区域和规模，以同类已知成员均值确定财务比例指标，再根据非抵销科目变量值（合并科目值-已知成员汇总值），应用科目关联模型，推算出未知企业抵销科目的理论值。
4.财务科目合并抵销模型建模。对某集团客户，基于合并报表和已知企业成员报表及通过模型推算的未知企业成员财务数据，即可计算出该集团抵销科目的抵销比率。以此再将符合条件的大量集团合并报表样本数据进行计算，获得所有集团多个年度报表的科目抵销比率，再结合客户间关联强度，通过建模构建科目合并抵销比率的乐观值、均值和悲观值模型。
应用与展望
财务科目合并抵销模型反映的是关联企业间交易的规律，也是对关联交易影响力度和大小的量化，在商业银行信用风险管理中具有一定应用价值。
1.集团客户信用额度核定。授信管理是商业银行落实监管要求，防范和控制客户信用风险的管理行为，其中客户整体授信额度是授信方案的重要内容，其主要根据有效净资产、销售收入等财务数据，综合考虑客户及行业负债水平、信用等级等因素，测算授信额度理论值。一是有合并报表的集团客户授信核定。对有集团合并报表但部分并表客户未纳入集团管理的，可应用科目抵销模型对合并报表相关科目进行调整，依据调整后的集团财务数据核定集团授信额度理论值；对有合并报表但部分成员在并表范围之外的集团客户，可基于单一法人报表，应用抵销模型调整相关科目后测算并表外成员授信额度理论值。二是无合并报表的集团客户授信核定。对没有或无法取得合并报表的集团客户，主要以各成员报表测算的授信额度理论值之和作为集团整体授信额度理论值，为此可应用科目抵销模型对成员报表中的销售收入、长期待摊费用等予以调整，应用调整后财务科目计算授信理论值。
2.实施客群信用风险量化管理。客群作为风险共同体，一般存在一个复杂的关联网络中。相对于银行认定的授信集团客户，在日常信贷管理，特别是贷后管理中，风险客群将更聚焦某类关联群体（类似于子集团）。对这类客群，若有合并财务数据将有助于对客户风险状况进行分析，便于了解客群财务状况和经营成果，评价客群盈利、偿债、运营等相关能力。为此，在具体成员单客户报表基础上，可应用科目抵销模型对相关科目予以调整，再汇总计算出客群财务数据。另外，根据推算的合并科目，还可参照集团授信管理模式核定客群整体信用限额。
3.强化单一客户精准化风控。目前对于单一法人客户，其财务报表基本没有考虑关联交易的影响。对于关联强度高的客户，可应用科目抵销模型对经营性资产、经营性负债、销售收入等财务数据进行调整，推算出更贴近实际的财务数据，再基于调整后的财务数据进行风险分析和额度管控，从而提升精准化风控能力。
4.辅助财务报表真实性判断。对于客户提供的财务报表，特别是未经过审计的报表，其真实性一直是商业银行首要关注的重点，报表真实性判断也是财务分析的难点。在上述科目抵销模型建模中，通过对大量审计报表样本数据训练出的科目间线性关系模型，具有很好的拟合效果。从另一个角度，可以借助该套模型辅助对报表科目真实性判断，若通过科目关联模型推算出的财务科目值与客户提供的科目值存在较大差异，则需重点关注。
5.其他。对于宏观管理，财务数据也是分析判断经济运行的重要数据，而目前的数据主要是基于单客户数据汇总加工，为提升数据准确性，根据分析需要，可应用科目抵销模型对部分数据进行相应调整后再予以加工分析。
（栏目编辑：韩维蜜）
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