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低利率、资产荒和区域银行资管业务发展策略

普益标准2018-03-30 22:48:38

导读

7月15日,普益标准研究总监付巍伟应邀在山东城商行联盟主办、齐鲁银行承办的“山东城商行投行与金融市场业务联席会第一次会议”上作题为“低利率、资产荒和区域银行资管业务发展策略”的主题演讲。现将上述演讲的底稿全文公开发布,向广大业内同仁共享普益标准研究咨询部的最新思考。


图为普益标准研究总监付巍伟在会议现场作主题演讲

如下为演讲全文:

一、低利率产生的根源是政府为应对经济衰退所实施的扩张性货币政策,但遭遇了流动性陷阱


经济运行有其自身运行的规律,包括繁荣、衰退、萧条和复苏的周期轮回。新技术和新商业形态的出现,会延长或推迟经济周期的阶段,但不会让上述阶段彻底消失。我的理解是,当收入、财富和生产能力、资产价格形成正向循环时,经济(或某一产业)便处于典型的复苏和繁荣阶段,而收入、财富和生产能力、资产价格形成负向循环(或阻滞)时,经济(或某一产业)便处于典型的衰退和萧条阶段。

以表现较好的中国经济为例。中国经济增长经历了三十余年的高速增长,在2011年开始逐渐进入了下滑趋势,从GDP增长率来看,2011年的GDP增长率由10.45%下降到了9.3%,2012年则出现了比较明显的衰退,GDP增长率一下掉到了7.65%,今天则下降至7%以下。“经济新常态”的具体表现便是相当多的中国传统产业陷入了衰退和萧条。

随着宏观经济学的发展,各国政府应对衰退和萧条的工具越来越多,其中财政政策货币政策是最主要的两类工具。财政政策旨在刺激政府部门的生产和相关产业的职员收入增长,而货币政策主要解决的是生产厂商的借贷成本和资产价格稳定问题。当前世界各国的财政政策工具基本上已用尽,主要原因是政府负债率普遍较高,所以扩张性的货币政策成为各国应对通货紧缩的主要工具,俗称“各国央行竞相放水”。仍以我国货币政策为例,政府出于对于经济硬着陆的担忧,从12年年中开始,采取了宽松的货币政策。从利率政策来看,2012年6月8日,央行将一年期定存基准利率从3.5%下调至3.25%,开启了新一轮的降息周期。经过8次降息之后,目前的一年期定存基准利率已经降低到了1.5%,降幅达到57%以上。除了降息以外,央行对于存准率的操作还早于基准利率。11年12月5日,央行首次下调存准利率,经历了总共9次下调之后,大型金融机构存款准备金率从21.5%降低到了16.5%。

无论是美版、日版还是欧版的QE政策实施,其最终效果都不甚显著,根本原因是遭遇到了“流动性陷阱”。流动性陷阱是凯恩斯 提出的一种假说,是指在政府通过增加货币供应量来改变利率的过程中,如果利率已经降低到了很低水平,那么单靠货币政策就达不到刺激经济的目的,国民总支出水平和利率都不会发生变动。虽然借贷成本越来越低,但是企业扩大生产和投资的意愿却没有改变。大量资金似乎进了类似“黑洞”和“陷阱”一般。更令人担忧的是,相当多的企业会利用成本低廉的资金从事各类高风险金融资产的投资,以追逐利润。“万宝之争”中宝能系通过不断加杠杆来追加投资便是活生生的例子。

我们注意到,安邦咨询首席研究员陈功先生对“流动性陷阱”做出了较为新颖的解释,即“危机三角”理论,城市化推动资本过剩,资本过剩推动经济危机,挣脱经济危机之后,再度投身城市化。更通俗地说,资本过剩便是钱越来越多,相对来讲能够产生盈利和现金流的投资项目便越来越少,越来越稀缺。所以低利率和资产荒是同命相连的亲兄弟。资本过剩是城市化建设的附属品,似宿命一般,很难摆脱。

二、金融自由化、利率市场化和信用风险释放


资本过剩和流动性陷阱的同时生效的前提是中国央行力推的金融约束政策放松、利率市场化,并不断拉低中国金融市场的无风险收益率。所谓无风险收益率,是指将资金投资于某一项没有任何风险的投资对象而能得到的利息率。结合中国实际情况,存在刚性兑付文化的银行理财和信托产品较具有代表性,而且其规模之庞大,足以对市场形成主导,并对其他同类型产品投资产生“挤出效应”。

相信大家对13年的钱荒还记忆犹新,那个时候市场上收益率超过8%的理财产品都并不罕见,而现在是什么情况呢?据普益标准的上半年银行理财市场报告的数据显示,2016年上半年个人理财产品发行量同比上升5957款,增幅达 15.48%。整体收益率维持在3.7%-4.5%之间,其中人民币保本类封闭式预期收益型产品的收益率,去年的平均收益率大概在4.7%左右,今年只有3.57%,同比降幅约达24%。而信托产品也呈现类似的走势,从去年下半年开始,集合信托的收益率就不断创出新低, 今年以来跌幅尤为明显。去年7月新发行集合信托的平均收益率为8.67%,而近期统计的集合信托的平均收益率仅为7%。

刚才提到,资本过剩和流动性陷阱在中国生效的重要条件便是金融约束政策的放松、利率市场化和信用风险释放。

中国金融监管层通过放开包括银行资管、券商资管、基金资管等大资管行业,客观上起到了降低金融行业准入门槛和丰富金融产品供给的效果,引导资金流向风险收益性价比更高的方向。从银行同业业务和银行理财业务的绝对规模来看,推动中国金融自由化进程的最主要旗手是银行对于市场化经营的渴求。金融自由化引导储蓄资金向投资类资金转化,相当于将资金的闸门放开,流向各个层次的风险项目,并提高了优质项目的稀缺度。如果资金的闸门不放开,货币政策的扩张只会造成通货膨胀,而不是资本过剩。资金转化为资本需要持牌金融机构的有效转化。

利率市场化,指利率水平由市场供求来决定。它包括利率决定、利率传导、利率结构和利率管理的市场化。我国的利率市场化,如果要从根源来说的话,可以追溯到非常早,从央行放开银行间拆借开始;如果要说比较实质的步骤的话,应该是13年7月20日,中国人民银行决定全面放开金融机构贷款利率管制。在这之后,央行推进利率市场化的步骤明显加快,先后放开了金融机构存款利率可以在规定区间内浮动,然后推出了利率可以由银行自主设定的大额存单,2015年10月24日,中国人民银行决定对商业银行和农村合作金融机构等不再设置存款利率浮动上限。央行行长周小川表示,我国的利率市场化进程已经基本完成。利率市场化的完成,直接导致各个商业银行在存贷利率方面的市场竞争加剧,现在各个银行存贷利率都拼的非常厉害,利差收入严重被压缩。利率市场化其实是金融自由化政策的必要一步,是资金价格“双轨制”并轨的重要一环,会加剧经营资金生意的金融机构的优胜劣汰。

信用风险释放,主要是指近两年各个行业的风险事件的集中爆发。2014年3月3号,*ST超日发布公告称,“11超日债”本期利息将无法于原定付息日2014年3月7日按期全额支付8980万元利息,这也是我国公募债券市场上第一期违约事件。在此之后,又有山水债、天威债等多起债市违约案例,目前为止,大概有二三十起,这个对整个债市的影响非常大。除了债市以外,信托违约的事件也频繁发生,但是目前来看,信托行业还没有完全的打破刚性兑付,大多以保本不保息,或者以保本少付息的方式来解决。另外其他资管行业,比如近两年兴起的互联网理财,P2P,这些新兴行业的风险事件就更多了,去年E租宝的风险事件,影响范围和严重程度都非常大。如果没有监管层从宏观角度着手打破债市乃至整个金融行业的“刚性兑付”,逐步释放信用风险,则中国经济金融体系如今仍在债务泡沫的大道上狂奔,直至引发系统性风险。由于不同类型借款主体的信用风险都在释放(央企、民企),所以完全无风险的投资标的越来越稀缺,“资产荒”随之而来。

在这些事件的影响下,市场无风险利率被不断的压低,资产端的价格不断下降,但是对于各大资管机构而言,出于市场竞争的压力,资产端的价格下降速度不能太快,这就导致资管机构的中间收入大为下降。从大的趋势来看,这种市场环境,短期内是难以改变的,要应对这种趋势,只有增厚自己的“管理效益”。

三、要增厚管理效益,主要依靠的是创造性、风险识别能力和风险管理能力提升


业务创新需要创造性,而风险识别能力和风险管理能力的提升需要借助大数据。

机会1:大量优质资产尚未被证券化。美国证券化高潮时期,华尔街流行着一句话,你手里一种资产,并且有现金流,那么就把它证券化。证券化可分为企业证券化和资产证券化。在资产证券化方面,我国仍处于起步阶段,包括租赁、房贷、基础建设项目等多种资产的证券化规模仍然非常低。此处增加可查询数据。

机会2:产业和金融深度融合所催生的“财团”和“并购”热潮。中国大量产业仍属于劳动密集型产业,还未完全进化到资本密集型和技术密集型产业,所以具有整合金融资源实力,并有能力进行产业布局和升级的大型“财团”将受各方青睐并攫取巨大利润。针对大型财团的综合性金融服务(涵盖并购贷款、PE、IPO、托管等一揽子和一站式服务)将是未来大中小银行争取的重点,这也是对公业务的黄金利润区。

机会3:大数据时代及人工智能时代为金融机构进行风险识别和风险管理提供了精准且量化的工具,大量消除了信息不充分和信息不对称。首先大数据时代让以往无法被记录和捕捉的活动以数据的形式保存下来,其次大数据时代让欺诈性的信息和难以识别的信息变成可验证。

四、大数据时代为银行业经营转型,尤其是区域银行资管业务转型提供了难得的机遇


借助大数据分析,商业银行能够在产品定价、资产配置、风险识别和管理等多个维度实现超额收益。由粗放式管理向精细化管理转化,领先于竞争对手即可以取得优势地位,从而实现健康良性发展。

银行业目前的转型需求迫在眉睫,从上市银行所公告的情况来看,绝大部分银行的净利润都是呈现下降趋势的,主要原因也是我们前面提到的传统的依靠存贷利差来实现盈利的经营模式现在遇到了一个比较大的瓶颈

而大数据时代的来临,为银行业的转型,特别是城商行的转型提供了一个非常好的机遇。为什么说对城商行而言这个机遇尤其难得呢?因为我们知道,提高中间业务收入是银行进行转型的一个重要的方向,其中最为重要的、最有代表性的就是银行理财业务。银行理财业务在很大程度上是一个表外业务,因为非保本理财产品都是在表外的,这个就给银行提供了突破资产规模的限制,实现跨越式发展的可能。银行进行传统的存贷业务,你资产规模小,业务开展起来就比较困难,和资产规模较大的银行相比,你天然的就有比较大的劣势,要想实现资产规模的弯道超车,实际上是比较困难的。但是理财业务作为一个资管业务,比较低地消耗资本,所以它跟银行的资产规模是没有必然捆绑联系的。只要你对市场的情况有个比较清晰的分析和认识,对于投资者的偏好有一个准确的判断,对于竞争对手的策略和市场情况有一个比较好的了解,你就可以实现快速的增长。我们可以看到这两年,许多资产规模比较小的城商行,它对理财业务非常重视,理财业务的余额增长非常迅速,相较资产规模更大的竞争对手,实现弯道超车非常容易。

这个市场机遇,既是小规模城商行相对于大规模城商行的,也是大规模城商行相对于股份制银行的。我们可以看到,即使是最大的城商行,在资产规模方面,和股份行的平均水平相比,差距也还是比较明显的;但是从理财规模而言,一些大型城商行的理财规模已经超过了3000亿,这个水平,相比一些规模较小的股份行,已经超越了。按照城商行的增速来看,想要反超也并不困难。而对于股份行而言,更是在理财规模上实现了对国有行的反超。所以我们说,这个大数据时代对于银行而言,是一个非常好的历史机遇。

以上只是新兴业务带给区域银行的一些弯道超车的机遇,比如理财业务可以突破资本限制、区域限制(同业理财),让采取灵活特点进行市场化经营的区域银行获取了高于行业平均水平的超额利润的机会。

(1)案例:阿里金融等互联网企业应用数据案例思考

当前银行业利用数据不到位不充分,缺点。大数据对于企业发展提供支持和帮助,互联网企业在这方面具有天然的优势,而其发展轨迹也实实在在的证明了这点。我国目前成功的互联网企业,其运营决策的过程中都有大数据的影子。以阿里巴巴为例,从淘宝开始,到现在阿里形成了自己的一整个产业链和生态圈,大数据在其中起到了至关重要的作用。

比如,阿里巴巴的淘宝信用贷款和阿里小贷。淘宝信用贷款是阿里金融旗下专门针对淘宝卖家进行金融支持的贷款产品。淘宝平台上面有非常非常多的卖家,他们在进行这个淘宝信用贷款的时候,是不需要抵押物,也不需要担保人的,只需要凭借信用就可以拿到贷款。那么淘宝是如何来进行风控的呢?卖家在淘宝网上进行长期的货物交易,这些网络行为数据其实蕴含了大量的信息。淘宝通过对于大数据的分析处理,得出一个综合的授信评分,根据这个评分,来作为对卖家发放贷款的依据。由于其非常吻合中小卖家的资金需求,且重视信用无担保、抵押的门槛,更加上其申请流程非常便捷,仅需要线上申请,几分钟内就能获贷,被不少卖家戏称为“史上最轻松的贷款”,也成为淘宝网上众多卖家进行资金周转的重要手段。

阿里巴巴进行的布局包括支付宝4亿用户的投资理财数据、芝麻信用评分,高德地图所积累的出行数据,口碑网所积累的基于位置服务的生活轨迹数据。上述数据之间的连接和交叉验证,可以让客户“画像”越来越清晰,以往难以获取金融服务的客户能够轻便地获取金融服务,而已获取金融服务的客户能够得到更全面的金融服务。

阿里巴巴旗下蚂蚁金服设立的芝麻信用是最早亮相的征信机构之一,其利用“芝麻信用分”衡量个人信用程度。整个信用体系包括芝麻分、芝麻认证、风险名单库、芝麻信用报告、芝麻评级等一系列信用产品,背后则是依托阿里云的技术力量,对三亿多实名个人、3700多万户中小微企业数据进行整合。

 “芝麻分”的数据来源包含五个维度——由信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系综合计算得出,并参考了FICO分的评分模式。打分的依据,就是人们留存在阿里巴巴上交易行为的数据。比如是否买卖过假货;打车时有没有放司机鸽子;预约餐厅是否言而无信,付款是否及时,这一切将描绘出一个人的诚信画像。芝麻信用通过分析大量的网络交易及行为数据,对用户进行信用评估,这些信用评估可以帮助互联网金融企业,对用户的还款意愿及还款能力做出结论,继而为用户提供快速授信及现金分期服务。

和互联网上的社交数据相比,芝麻信用拥有的行为数据包含更为准确和更为广泛的跟信用相关的信息,对征信业务的意义更大。不但可以防范信用风险,保障交易安全,还能降低交易成本,真正让信用等于财富。

从渠道来看的话,“芝麻分”的电商数据来自阿里巴巴体系,互联网金融数据则来自蚂蚁金服,还有部分数据来自众多公共机构及合作伙伴,也有用户自主提交的数据,例如结婚证、房产证等。

据悉,芝麻信用已接入公安、学历学籍、工商、法院等政府部门的数据,同时也在与水电煤气等公用事业谈合作这种合作是互惠互利的,芝麻信用可以丰富自身数据来源,公用事业单位也能利用“芝麻分”进行催收催缴。未来阿里系数据仅会占30%~40%权重。

传统的征信数据一般应用于信贷行业,贷款机构凭借个人征信报告判断信用风险,决定是否贷款、贷款额度、期限及利率等,其实,信用的价值远远不止于贷款,征信不但能应用于金融行业,生活类服务也是拓展方向。

(2)银行积极利用大数据服务的案例

银行作为金融行业的核心,资金的流转几乎都要通过银行,所有人都是银行的客户。而这些客户在银行的各种行为,其实产生了大量的信息和数据,非常庆幸的是,上述数据都是关键数据,使用价值非常高。但目前银行利用大数据服务存在的问题有两点:一是内部各类关系数据没有建构统一标准的数据要素库,而且大部分没有互联;二是没有积极推进外部数据库的接入,以拓展数据维度,产生倍增价值。

从普益标准自身的咨询实践来看,各家银行都通过公开渠道发行自己的理财产品,这其中也产生了大量的信息和数据,但是目前来看,银行还没有对这些数据进行有效的分析,而且没有接入全行业数据库以分析自身所处的市场地位和检验所制定和实施的市场策略是否有效。在制定经营策略的时候,往往也还没有运用大数据这一有力的工具作为自身的辅助。

五、普益标准等数据研发机构的优势,及可提供的解决方案


普益标准利用自身的行业产品数据库,结合自身颇具实力的研发队伍(博士生导师、博士等研发队伍数十人),能够为行业提供各类业务支持,包括:

(1)区域市场指数和收益率曲线的编制。
(2)市场走势分析、自身及对标行的各类统计和分析。

(3)产品定价模型,为精确定价提供支持。
(4)市场收益率预测。
(5)同业交流平台,为银行金融机构和非银金融机构打造线上永久免费信息发布和交易平台。

未来,普益标准将在大类资产研究方面进行拓展,为资管行业的投资决策提供附加值更高的支持。 

国内领先的金融理财市场数据研发机构

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