章强:一个没有歧义的逾期率,才最有价值

摘要: 一个没有歧义的逾期率,才最有价值。

10-10 03:01 首页 中业兴融

7月,中国互联网金融协会互联网金融信息披露服务平台新增了9家网贷平台的信息披露情况,其中,9家平台的“逾期率”成为各媒体的聚焦,这也是行业首次集体公开“逾期率”数据。


“逾期”这个字眼往往会触动投资人的神经,特别是近期这段敏感时期。但在金融行业,任何一款投资都存在逾期风险性。所谓的零逾期,只存在理论中。现实生活的可见或隐形变量因子无处不在,风险只能控制但无法杜绝。


如今,不管是监管层、企业家、还是一般投资人,关于金融的话题,基本都围绕着“如何防范系统性金融风险”来谈。


如果以量化数据来判断一个互金平台是否有风险,逾期率是其中之一。


但单纯地看一组逾期数据,真能准确衡量一个平台的风险情况吗?


在信息披露不完全,统计口径不对称的情况下,这个数字的参考意义有多大?


一个没有歧义的逾期率,才最有价值。


首先,我们需明确逾期资产的定义,不同的平台对融资项目提出的宽限期并不一致,监管上也没有硬性要求。而不同的宽限期,则对应了不同的“逾期资产”量。在判断逾期率时,我们需要了解其计算的时间维度。


其次,不同资产的逾期率没有可比性。以具有抵押的企业贷款为例,其可接受的逾期率较低,因为单笔贷款额度比较高,容易爆发集中性逾期风险,从风控角度来看,逾期容忍空间较小;而纯信用的小额消费贷款却可接受较高的逾期率,这类资产融资成本高,且单笔贷款额度小,约几千至一万,符合分散出借的原则,降低债权组合中集体同时违约的概率。


因此,“逾期率”不是简单的文字,它是一组信息量很大的数据,要想通过它了解平台的风险情况,我们需要同步掌握逾期宽限期、资产类别、统计口径等等信息。这好比一个统计模型公式,只有投入的变量越多,并不断从公式中排除关联性较弱的变量,最终得出的数据结果才有参考价值。

本文系中业兴融总裁章强专栏文章,未经授权不得转载。


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