疫情下信用卡风险防控探讨.docx
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1、疫情下信用卡风险防控探讨疫情给信用卡风险防控带来的影响之宏观层面整个疫情的影响使得压力情景从假设进入实战。过去每年做压力测试的时候,我们都是从假设情景入手,如假设经济滑坡50%会怎么样。今年一季度,我国GDP的增长从去年的6.1%降到了-6.8%,短期而言对整个国家经济影响还是比较大的。所以对于整个信用卡发展来说,也会带来非常大的压力。从我国信用卡行业发展的历史来看,从1985年发卡到目前为止已经35年了,我们经历了三个发展阶段。银联成立是个标志性的事件,从2002年以后,互联网在我国进入全国应用爆发增长阶段,各商业银行信用卡体制机制创新,传统消费观念逐渐被颠覆,整个信用卡产业蓬勃发展。但同时
2、也可以看到我国信用卡行业发展史并未经历完整周期,风险的周期并没有完全显现。这一次疫情影响是不是一个周期?还要看未来疫情的影响时间有多长。从历史的情形来看,2003年“非典”期间,GDP增速下滑了一个季度,下滑18%,于1季度后基本恢复到“非典”前水平;社会消费品零售总额增速下滑了2个月,整体下滑54%,于4个月后恢复至非典”前水平。2008年金融危机,GDP增速持续下滑3个季度,整体下滑32%;社会消费品零售总额增速持续下滑6个月,整体下滑50%;GDP增速于6个季度后回到金融危机前水平;克强指数持续下滑了5个月,整体下滑92%,于13个月后恢复金融危机前水平。上述两次冲击期间,我国经济韧性较
3、强,信用卡产业当时也是处于起步发展的阶段,处于成长期,因此恢复较快,影响较小。我们看到,我国信用卡贷款余额增速和GDP增速之间,存在明显正相关关系,经济增速放缓时,贷款余额增速下降。2008年经济危机影响下,2009年贷款余额增速明显下降;在行业成长带动下,2009年以后贷款余额“年增量”虽整体增加,但增速整体随GDP同向波动。同时我们也看到,我国信用卡半年逾期率和克强指数之间,存在一定负相关关系,即克强指数越弱,逾期率越高,且风险指标具有一定滞后性。我国信用卡核销率和克强指数之间,存在较明显负相关关系,即克强指数越弱,核销率越高,且克强指数平均领先约6个月。从整个新冠疫情期间宏观经济指标变化
4、来看,新冠疫情导致中国GDP出现较大波动,现在已经显现出来了。目前国际货币基金组织对中国GDP预测:2020年是1.2%,2021年:9.2%(或进一步下调)。综上,整体从宏观层面的影响来看,新冠疫情导致风险呈现的波动性大大增强,非线性、反复性和长期性的特点将更加明显。具体体现在:第一,对经济活动的冻结效应。为应对疫情采取的停工停产,加之当前全球化和产业链的深度合作,使得本已处于弱复苏格局的全球经济被按下暂停键,应对协调难度更大。第二,或引起严重衰退。国际货币基金组织(IMF)预测今年全球GDP同比增长-3%(2008年金融危机时期收缩幅度为0.1%),预计2020年和2021年全球GDP累计
5、损失达9万亿美元。第三,不确定性大大增强。IMF勾勒出可能的情况,包括病毒持续时间比预期更长,或在2021年再次出现,或两者兼而有之。若疫情长期持续加上明年卷土重来将意味着2021年经济产出比预期减少8%o02疫情给信用卡风险防控带来的影响之中观层面部分行业受到较大冲击,行业差距拉开。从信用卡角度做一个分析,当经济顺周期的时候,中观层面对于以大数定律来做的信用卡风险管控来说,影响不是特别明显。但现在部分行业受到比较大的冲击,行业出现比较明显分化的情况下,差距在拉开,所以也要重视行业和地区对信用卡风险防控带来的影响。从行业缩影来看,行业分化还是比较明显的,不同的行业受到了不同程度的影响。通过对行
6、业供给、需求、恢复能力等维度的聚类分析可以看出,受疫情冲击最大的是特种养殖(野生动物等)、旅游业、餐饮业、线下文娱业等行业,受疫情冲击较小的是卫生业、医药制造业、线上娱乐业、电子商务、在线教育培训等行业。从区域来看,受疫情及产业结构等因素影响,部分区域受影响较为明显。一季度国内生产总值同比下降6.8%,其中第二产业9.6%,第三产业-5.2%,第一产业3.2%。湖北受疫情影响最为严重;东北地区经济表现低于全国平均水平;西部地区城镇化率低于全国均值,受影响最小;东部地区经济规模较大,产业结构以第二、第三产业为主导,外来人口众多,对外贸易发达,受影响程度较大。从地市情况来看,GDP排名前五位的地市
7、一季度增幅均与同期全国增速极为接近,上海67%,北京66%,深圳66%,广州68%,重庆-6.5%,头部城市对稳定全国整体经济形势贡献巨大。除武汉外,GDP增速下降较多的三市是天津-9.5%,泉州10.3%,沈阳12.9%。除此之外,佛山、东莞、苏州、温州等外贸依存度高的区域经济下行压力显著增加。受益于重点企业复工复产,南京(+1.6%)成为季度正增长的城市。03疫情给信用卡风险防控带来的影响之微观层面从信用风险的角度来看,经济上行周期时,经济繁荣,充分就业,资金面宽松,一般来说,客户只要具有较好的信用,基本不会呈现出较高风险,收入能力的重要性没那么凸显;下行周期时经济衰退,失业率上升,收入下
8、降,个体即便具有还款意愿,但因还款能力的下降,只要负债较重,就会呈现出较高风险,能力(即收入)的重要性更加凸显。从此次疫情对居民收入的影响看,一季度居民可支配收入下降3.9%,不论名义还是实际增速,较2019年增速均回落8个百分点以上;从收入来源划分,经营性收入受冲击最大,增速为-7.3%;居民工资性收入维持小幅正增长,增速为1.2%。从共债风险的角度来看,部分客户从主动性共债向被动性共债转变。2019年P2P暴雷、现金贷整治,风险加速出清,客户拆东墙补西墙,可以视为主动性共债现象;疫情影响下,部分客户失业、收入下降,原本“正常授信”转变为“过度授信”,可以理解为被动性共债现象。失业率是目前调
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