數據分析企業不良貸款

Ⅰ 不良貸款的現狀分析

不良貸款是指借款人未能按原定的貸款協議按時償還商業銀行的貸款本息，或者已有跡象表明借款人不可能按原定的貸款協議按時償還商業銀行的貸款本息而形成的貸款。
我國曾經將不良貸款定義為呆賬貸款、呆滯貸款和逾期貸款（即一逾兩呆）的總和。我國自2002年全面實行貸款五級分類制度，該制度按照貸款的風險程度，將銀行信貸資產分為五類：正常、關注、次級、可疑、損失。不良貸款主要指次級、可疑和損失類貸款。 三季度末商業銀行不良貸款余額為4788億元，不良貸款率為0.95%，較二季度的4564億元和0.94%均有小幅上升。
分機構來看，2012年前三季度不良貸款數據顯示，除大型商業銀行不良貸款率保持下降外，股份制商業銀行、城商行、農商行和外資行在這三個季度內的不良貸款率均保持上升。而包括大型商業銀行在內的所有類別的銀行機構不良貸款余額均保持上升。
具體分類來看，大型商業銀行三季度不良貸款余額為3070億元，不良貸款率為1%，股份制商業銀行三季度不良貸款余額為743億元，不良貸款率為0.7%，城市商業銀行三季度不良貸款余額為424億元，不良貸款率為0.85%，農村商業銀行三季度不良貸款余額為487億元，不良貸款率為1.65%，外資銀行三季度不良貸款余額為63億元，不良貸款率為0.62%。
不良貸款出現反彈等原因，導致撥備覆蓋率有所降低。三季度撥備覆蓋率由二季度的290.18%微降至289.97%。

Ⅱ 怎麼從銀行財務報表分析不良貸款

從不良貸款覆蓋率及金額中去分析。

Ⅲ 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控

金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。

Ⅳ 什麼是銀行的不良貸款和不良貸款率

銀行的不良貸款是指銀行貸款給個人或者企業，企業逾期很長還款或者甚至無償還能力，導致銀行長期回收不了資金的貸款。在評估銀行貸款質量時，把貸款按風險基礎分為正常、關注、次級、可疑和損失五類，其中次級貸款、可疑貸款和損失貸款合稱為不良貸款。

次級類貸款定義為借款人的還款能力出現明顯問題，完全依靠其正常營業收入無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也可能會造成一定損失。可疑類貸款的定義為借款人無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也肯定要造成較大損失。損失類貸款定義為在採取所有可能的措施或一切必要的法律程序之後，本息仍然無法收回，或只能收回極少部分。對各項貸款進行分類後，其後三類貸款合計為不良貸款。不良貸款預示著銀行將要發生風險損失，把不良貸款減少到最低限度，是商業銀行風險管理的首要目標。

不良貸款率指銀行的不良貸款占總貸款余額的比重。金融機構不良貸款率是評價金融機構信貸資產安全狀況的重要指標之一，商業銀行的不良貸款率一般不應高於5%。不良貸款率高，可能無法收回的貸款占總貸款的比例越大；不良貸款率低，說明金融機構不能收回貸款占總貸款的比例越小。

不良貸款率計算公式如下：不良貸款率=（次級類貸款+可疑類貸款+損失類貸款）/各項貸款×100%
=貸款撥備率/撥備覆蓋率×100%

各地銀行不良貸款率獲取渠道：1.人民銀行貨幣信貸科；2.銀監局監管科。註：不良貸款率屬於銀行內部數據，不對外公開。如需獲取，請攜帶相關公函前往查詢，且保證對數據的保密。

Ⅳ 我國商業銀行不良貸款的特點有哪些

不良貸款即有問題的貸款，是指借款人不能夠按照之前的貸款合同正常對商業銀行償還本金與利息。具體而言,不良貸款一般包括呆帳貸款、呆滯貸款和逾期貸款三類。呆賬貸款是指是指借款人宣告破產，清償之後，能無法還清的貸款。呆滯貸款一般是指逾期2年及2年以上仍無法償還的貸款。逾期貸款是指超過規定期限無法償還的貸款。
從國家權威機構公布的資料分析，我國目前銀行業不良貸款有以下特點。
不良貸款總量巨大，並且呈現增長速度。我國商業銀行截止2014第一季度末，不良貸款余額6461億元、比年初增長541億元，增長4%，不良貸款佔1.04%，達到最近幾年最高，五大銀行中農行和交行均超過均值，建行第一季度增長金額高達55億元。
金融企業不良貸款的形成原因是紛繁復雜的，一般認為，主要是由於銀行自身經營管理不善造成的，而我國不良貸款產生的原因卻不同，有以下幾方面。
1.政府不合理干預。主政府不合理干涉導致信貸活動不能正常運行，經濟金融市場混亂，存在潛在風險，主要表現在兩個方面：一是國家或地方要求商業銀行根據國家意願進行貸款，一是有要求銀行與企業提高經濟效益，不斷發展。
2.法律不健全，執法不嚴。
(1)法律法規不夠完善。銀行與企業之間的債權債務不夠明確，且缺乏相關法律保障，監督機構沒有充分發揮作用;對金融市場了解甚少，信貸管理水平落後，無法與國際金融接軌。
(2)執法不嚴。執法部門在執行過程中，有的地方實行地方保護主義，相關部門對執法過程進行干預，影響了公正;有的部門存在著不按照法律執行、不嚴格執法等情形，致使國有銀行無法維權。
3.企業盲目投資。企業在經營活動中不顧自身經營狀況和承受能力，盲目進行投資，從而造成了不斷加大的負面效應。很多企業經常通過一些關系從商業銀行里獲取貸款，但是後面又沒有資金了，再繼續貸款，這樣周而復始，惡性循環，一旦無法及時從商業銀行獲得貸款，這將危及到企業的正常運行，也使得銀行可能無法收回貸款。另外，由於企業沒有對項目進行科學合理的預測管理，使得無法達到預期的收益率，甚至發生虧損的現象，無法保證償債能力，促使增加的貸款形成為不良資產，貸款有繼續增加的趨勢。
4.缺乏有效金融監管機構。目前，我國金融市場監管機構很少，且大部分只是規范化監管，基本不進行風險性管理。規范化監管對市場反應不敏感，實施措施常常滯後，不能有效防範風險;金融監管機構的監督力度不強，對相關商業銀行內部管理不夠重視，大多時候只是停留在外部監管，尤其是沒有明確商業銀行相關部門職責，以及對其職責實施情況沒有進行有效監督;金融監管機構對商業銀行監管的方式主要是現場檢查，相關監管人員僅僅按照上級要求，進行檢查工作和報表統計，走的是「流水線」「形式化」，缺乏有效性和防範性;金融監管機構隊伍中，一些工作人員素質水平不高也導致很多問題。

Ⅵ 怎樣審計不良貸款余額的真實性

客觀分析判斷目前中國銀行業的信貸資產質量，應當說資產質量是真實的，披露的不良貸款率基本准確。
首先，已披露的不良貸款信息是真實的。銀行披露的重要經營數據信息，包括不良貸款等資產質量信息都是經過外部審計師審計的，不符合規定要求的，審計師都會要求銀行進行調整，並按調整後的貸款質量分類進行披露。其中大型銀行的外部審計更是由國際知名會計師機構承擔的，說明銀行所有的經營數據都是透明的。貸款質量分類如有重大不實或虛假，無論是銀行還是外部審計師都須承擔相關的法律責任。
盡管可能有少數銀行分支機構採取弄虛作假等違規手段來掩蓋其不良貸款，但上級行、監管部門通過各種方式的監測控制、現場檢查以及外部審計，都會對此提出糾正或調整分類。當然也不排除在正常關注類貸款中仍還會有個別事實不良貸款。從總體上看，現在銀行披露的不良貸款應當是真實的。
其次，資產保全與風險緩釋措施是銀行化解風險的重要方式。有人認為現在銀行資產質量不實的一個重要理由是，不少銀行的分支機構都在通過借款合同要素的調整、展期、重組甚至借新還舊等方式來掩蓋真實的信貸資產質量。
現在宏觀經濟運行情況發生了較大變化，市場環境變了，交易模式變了，必然會使得一部分借款人難以繼續履行原先與銀行簽訂的融資合同。銀行也會遇到許多新的不確定因素，需要採取各種不同的風險防範、保全、緩釋、控制、處置等措施來保持信貸資產質量盡可能的穩定。在這種情況下，銀行與借款人商議，對原借款合同要素進行調整修改或展期，達成新的雙方都可接受的、可執行的合同來緩釋風險、保全資產，以適應新的經濟運行。這既是企業維持正常生產經營的需要，也是銀行化解信用風險最重要、最常用的方式，完全符合監管等規制的要求，符合國際銀行業的慣例。不能把銀行這樣的風險管理措施，視為掩蓋真實信貸資產質量的行為。
事實上，這種借款合同要素的調整修改，就是在經濟上行期也普遍存在，只是現在更多了。當然這類操作的基本原則，就是銀行要確保風險不擴大或風險可控，不會對未來的信貸資產質量帶來更大的壓力。例如，隨著房地產市場的變化，銷售進度大大放緩，原先借款合同中約定的房地產開發貸款期限是按以往快速銷售的慣性思維來設定的，與房地產市場變化後的銷售進度不匹配，導致發生貸款違約的概率大大提高。銀行與借款人需重新協商，根據實際的市場銷售回款等情況，對原合同中的貸款期限、還款方式等一些要素做相應的調整，以使貸款能正常還本付息。針對諸如此類的風險因素，銀行通過這樣一些資產保全與風險緩釋措施，以避免客戶出現技術性違約。
再次，有潛在風險的貸款不是實際的不良貸款。近來不斷有境外機構及其分析師對中國銀行業的資產質量進行分析，認為風險債務或風險貸款率較高，與披露的數據差異較大。這實際上說的是有風險因素或潛在風險的貸款，但時常被人誤解為不良貸款。還有人隨意放大中國銀行業的信貸風險，把一些有潛在風險的貸款認定為不良貸款或稱之為壞賬貸款，並以此為由對銀行披露的不良貸款率提出不實的質疑。
國際貨幣基金組織2016年4月出版的《全球金融穩定報告》得出的結論是，中國銀行業有風險債務的比例為15.5%。其定義的「風險債務」是指EBITDA利潤（未計利息、稅項、折舊及攤銷前的利潤）不足以償付當年利息的情況。但該報告還統計了樣本企業連續兩年的風險債務，這一比例就降到了9%，下降了6.5個百分點。顯然，有風險因素的貸款不是實際的不良貸款。按此推測，如果統計連續三年，樣本企業的風險債務可能會降至更低，這就與銀行業披露的數據大體吻合了。這也說明中國銀行業的信貸資產質量是真實的。即便一家企業連續多年都有以上債務風險，那也只是提升了違約的概率。只要企業有履約意願和其他償債來源，就不一定會發生違約。
從實際情況看，有些潛在風險因素確實會導致貸款劣變為不良，但大部分都不會劣變。據對工商銀行的逾期貸款跟蹤分析發現，有70%的逾期貸款風險可控，其中有近半是技術性的，逾期時間不足10天。只有大約30%的逾期貸款預期會有損失。如工作做得實一點、細致一點，有相當部分逾期貸款是可以不逾期的，不會有那麼大的剪刀差，也會減少一些人的疑問。
可見，有潛在風險因素的貸款是一個非常復雜的問題，需要透過表象來做些具體的、有深度的解剖分析。但從銀行信貸風險管理的角度來看，這個問題確實須引起高度關注，稍有不慎，對風險因素、潛在風險不及時採取措施或措施不力，就會有更多的潛在風險轉變成現實風險。因此必須要提前做好風險防控工作，盡可能避免或降低對信貸資產質量的影響。事實上，這也是銀行信貸風險管理最重要的內容。
最後，正確看待不良貸款的批量轉讓處置。近年來中國的商業銀行通過批量轉讓方式處置不良貸款的比例逐步增大，從2013年的10%升至2015年32%。由此也有人認為，銀行通過這種批量轉讓的方式，把不良貸款移出表外，是在掩蓋不良貸款。
現金清收、呆賬核銷是銀行不良貸款處置的最主要的方式，批量轉讓實際是現金清收和呆賬核銷兩者的結合。批量處置不良貸款也是國際上常見的一種不良貸款處置方式，所以本身不存在掩蓋不良貸款的問題。從中國目前的情況分析來看，銀行不良貸款的核銷、抵債等處置，要受到一定的政策約束和市場環境的限制，有些貸款還會因情況變化多、相互交叉多、涉及的責任人多等因素，難以及時核銷，有些抵押物很難處理，這與國際上的同類銀行有較大的差異。雖然資產證券化已經啟動，但也只是嘗試性的，目前市場還很小，且受到流程長、環節多、成本高等方面約束，遠不能滿足銀行對不良貸款處置的需求。債轉股也在探索，但需研究的問題可能更多。
商業化批量轉讓處置不良貸款是一個很好的方式，受到銀行業的歡迎。但由於可以參與批量處置的機構很少，批量轉讓的市場有限，而需求則在不斷增大，導致不良資產的價格逐步走低，轉讓成本增大。有的批量轉讓包的受償率已不足貸款面值的10%，有的甚至是基本沒受償。
正是現行的不良貸款批量轉讓處置渠道、方式等比較窄，缺乏足夠的市場空間、合適的投資者、相應的工具，迫使銀行在現有的法律法規和政策框架內，試圖通過創新來尋找新的批量轉讓處置途徑和方式，使不良貸款能夠得到更有效的處置。

Ⅶ 怎樣通過銀行資產負債表數據求不良貸款率和資本充足率

不良貸款比率
本指標計算本外幣口徑數據。
 計算公式：
不良貸款率＝（次級類貸款＋可疑類貸款＋損失類貸款）／各項貸款余額×100%
 指標釋義：
貸款五級分類數據主要依據《貸款風險分類指導原則》(銀發[2001]416號)，同時根據銀監會《關於推進和完善貸款風險分類工作的通知》(銀監發[2003]22號)文件要求。
正常類貸款定義為借款人能夠履行合同，沒有足夠理由懷疑貸款本息不能按時足額償還。關注類貸款定義為盡管借款人目前有能力償還貸款本息，但存在一些可能對償還產生不利影響的因素。次級類貸款定義為借款人的還款能力出現明顯問題，完全依靠其正常營業收入無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也可能會造成一定損失。可疑類貸款的定義為借款人無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也肯定要造成較大損失。損失類貸款定義為在採取所有可能的措施或一切必要的法律程序之後，本息仍然無法收回，或只能收回極少部分。依據定義，後三類貸款為不良貸款。
各項貸款范圍包括表內貸款、票據融資、對非金融機構證券回購、貿易融資、保理、透支、融資租賃、保函墊款、信用證墊款、承兌墊款、擔保墊款等表內業務。

不良資產比率
本指標計算本外幣口徑數據。
 計算公式：
不良資產率＝不良資產期末余額／總資產期末余額×100%
 指標釋義：
不良資產是指即依據審慎性原則，結合資產的市場價值、歷史上的平均收回比率等因素，合理預計可能發生損失的資產，其中包含不良貸款。不良貸款的定義與不良貸款率指標中定義一致。非信貸不良資產的分類標准將由銀監會另行制定。
總資產是指銀行資產負債表中資產方總額。

但是資產負債表上並不會顯示具體不良貸款的分類金額，而且涉及到超額准備金對部分壞賬的沖銷，所以不可能僅依據資產負債表計算出上述兩項指標。具體的數據依然請直接從上市銀行年報中取得。

Ⅷ 銀行的不良貸款管理應由哪個崗位或部門負責

商業銀行信貸管理崗位職責主要有： 1、放款授權：負責審閱授信審查同意放款的客戶相關資料，在許可權內對客戶進行放款授權，並負責相關信貸檔案管理；核對經過授權的放款申請文件，確保文件的准確；通知有關部門放款。 2、風險監測與預警： （1）負責定期提示相關部門和人員對信貸進行貸後檢查；督導發現貸後出現預警信號的貸款；督導對出現預警信號的貸款進行通告。 （2）負責貸後風險預警，及時發現貸後出現預警信號的貸款並對出現預警信號的貸款進行通告，對出現風險預警信號的貸後貸款及時提出意見。負責審查支行上報申請保全的不良貸款並組織上報授信審查委員會審議；對其他市場風險進行監控預警，並及時提交相關預警信息及報告。 3、授信審查委員會會務： 負責授信審查委員會寓言的各項信貸業務資料的整理、報送以及授信審查會議記錄工作；負責授信審查會議表決票的整理、統計工作。 4、負責對內、對外風險管理各項相關數據及文字材料的報送工作。 5、信貸審查：負責對公司業務部、個人業務部上報的信貸業務審查工作。 6、風險數據分析：負責統計、分析全行的信貸業務數據；負責全行信貸台帳日常維護工作。 7、信貸審查：負責對公司業務部、個人業務部上報的信貸業務的審查工作。 8、負責監測全行貸款企業法人客戶信用等級情況，指導企業評級工作。負責監測全行法人客戶大額存款變化情況，並及時上報情況變動表。負責對公司業務部、個人業務部上報的信貸業務審查（B角）工作。負責大額客戶風險監測報送工作。負責組織全行風險管理條線人員培訓工作