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En la actualidad, el mundo está acelerando su transformación digital y los activos de datos se están convirtiendo cada vez más en un recurso estratégico importante para promover y acelerar el desarrollo de la economía digital. Los elementos digitales y las tecnologías digitales están reconstruyendo nuevos formatos de negocio y nuevos modelos. Al mismo tiempo, continúa el proceso de tocar fondo del ciclo descendente de la industria de maquinaria de construcción, el apoyo a la demanda interna sigue siendo débil y continúa la presión de ajuste del mercado. Debido a la caída del mercado industrial, la insuficiente tasa de alquiler de equipos de los compradores de equipos, la caída de los alquileres, la caída de las tasas de pago y otros factores han debilitado la primera fuente de pago, lo que dificulta que otras fuentes de pago se complementen, lo que aumenta el riesgo crediticio de la construcción. empresas de maquinaria.

El negocio de venta a crédito consiste esencialmente en asumir riesgos para obtener ingresos, reembolsos y ganancias de la venta de equipos. El núcleo es la gestión del riesgo crediticio. El origen del riesgo de crédito es la asimetría de la información. En el contexto de la ola de digitalización y la desaceleración de la industria de la maquinaria de construcción, el modelo tradicional de gestión del riesgo crediticio de la maquinaria de construcción es a la vez un gran desafío y una gran oportunidad. La forma de crear capacidades de control de riesgos basadas en datos y sistemas de control de riesgos para superar las limitaciones de la asimetría de la información es digna de consideración y práctica en profundidad por parte de todas las empresas de maquinaria de construcción.

01. Asimetría de información y riesgo crediticio

Según la teoría de la economía de la información, la microbase del riesgo crediticio es la asimetría de la información. La asimetría de la información se refiere a las diferencias en la adquisición, procesamiento y uso de la información entre las dos partes del mercado. El partido con suficiente información está en una posición más ventajosa, mientras que el partido con poca información está en una posición relativamente desventajosa. Debido a la profesionalidad, el ocultamiento y los costos de búsqueda de la información, ambas partes de la transacción a menudo poseen información asimétrica. Los diferentes canales de información y la cantidad de información generarán diferentes riesgos y beneficios para ambas partes de la transacción. El partido que esté en desventaja en la cantidad de información correrá mayores riesgos.

La asimetría de información se divide en asimetría de información ex ante y asimetría de información ex post según los diferentes momentos en que se firma el contrato de transacción. En el caso de asimetría de información ex ante, la parte que tiene la ventaja de información oculta la información, y en el caso de asimetría de información ex post, la parte posee la información. El bando dominante oculta sus acciones. La asimetría de la información ocurre antes de que se firme el contrato de transacción, lo que provoca problemas de "selección adversa"; ocurre después de que se firma el contrato de transacción, causando problemas de "riesgo moral" y "principal-agente".

Para las empresas de maquinaria de construcción, es imposible captar completa, en tiempo real y con precisión la información crediticia y sobre la capacidad de pago del comprador del equipo antes de la transacción, como activos y pasivos, desempeño externo, capacidades operativas, etc.; Durante el proceso de ejecución del contrato, las operaciones de la empresa, las operaciones de equipo, la recaudación de ingresos, la solvencia de la deuda, etc. también son difíciles de monitorear. Antes y después de la transacción, el comprador del equipo aprovecha sus propias ventajas de información y oculta información clave basándose únicamente en maximizar sus intereses personales. Esto causa problemas como la selección adversa y el riesgo moral, y genera riesgos crediticios.

02. Diseño y problemas existentes del mecanismo tradicional de solución de asimetría de información.

1. Mecanismo de visualización de señales para resolver la selección adversa.

La visualización de señales de mercado significa que para resolver el problema de la selección adversa, la parte con ventaja informativa muestra su propia información de alta calidad y envía señales de mercado a aquellas con desventaja informativa de alguna manera para mejorar la confianza de la otra parte. A través del mecanismo de visualización de señales, se puede utilizar información efectiva de alta calidad para identificar el riesgo crediticio de los compradores de equipos.

Los compradores de maquinaria de construcción son generalmente pequeñas, medianas y microempresas, que proporcionan información limitada sobre sus activos y es difícil proporcionar datos de estados financieros relativamente completos y auténticos. En el proceso de revisión de crédito, falta mucha información crediticia clave, lo que afecta la eficacia del mecanismo de visualización de señales del mercado. jugar.

2. Mecanismo de detección de señales para resolver la selección adversa.

La detección de señales de mercado significa que antes de realizar transacciones de mercado, la parte con información inferior primero utiliza contratos relevantes y el diseño de mecanismos para permitir que la parte con información superior envíe señales que muestren ciertas características de sí misma, a fin de facilitar el juicio de la parte con información inferior. información, cambiando así su desventaja informativa en las transacciones de mercado. el comportamiento de. Las empresas de maquinaria de construcción pueden diseñar términos contractuales que asocien los índices de pago inicial con descuentos en los precios. Los clientes con índices de pago inicial altos disfrutarán de mayores descuentos en los precios, distinguiendo así a los compradores de equipos con diferentes niveles de crédito.

Para las empresas de maquinaria de construcción, la dificultad para utilizar este mecanismo radica en la valoración del riesgo. Los precios correspondientes para diferentes calificaciones crediticias y la aplicación de las condiciones comerciales requieren un cálculo razonable y una fijación de precios cuantitativa.

3. Mecanismo de distribución de riesgos y beneficios para resolver el problema del riesgo moral

Para el riesgo moral, el diseño del mecanismo es generalmente un mecanismo de incentivo razonable, distribución de riesgos y beneficios, resolviendo así el problema principal-agente a través de la motivación endógena. Las empresas de maquinaria de construcción pueden estipular cláusulas de incumplimiento de contrato en el contrato, como indemnización por daños y perjuicios. Los compradores de equipos con un historial de incumplimiento enfrentarán las consecuencias del incumplimiento, como aumento de precios y tasas de interés de financiamiento al recomprar; Los compradores de equipos que paguen por adelantado disfrutarán de exenciones y exenciones de intereses. Se otorgará un cierto descuento en el precio y la tasa de interés cuando el contrato se cumpla y se recompra.

Este mecanismo puede desempeñar un cierto papel a la hora de guiar a los compradores de equipos para que cumplan sus contratos, pero existe una gran incertidumbre en las operaciones comerciales y de equipos. Si los riesgos de impago no pueden predecirse y advertirse con antelación, las correspondientes medidas de control de riesgos serán pasivas y rezagadas.

03. Control del riesgo crediticio basado en datos

La incertidumbre del riesgo crediticio radica en la incertidumbre de si ocurre, cuándo ocurre, alcance del impacto, dirección del impacto, duración y grado del impacto. Para mitigar los riesgos crediticios causados por la asimetría de la información, las empresas de maquinaria de construcción deben diseñar cajas de herramientas digitales basadas en el mecanismo teórico de la economía para promover la transformación de la gestión del riesgo crediticio del análisis empírico al análisis de datos y la predicción prospectiva, y realizar la identificación del riesgo. cuantificación de riesgos-riesgo Gestión eficiente en circuito cerrado y control de la evaluación-monitoreo de riesgos-informes de riesgos.

1. Identificación de riesgos. El primer paso en la identificación de riesgos requiere una buena base de datos. Las empresas de maquinaria de construcción generalmente cuentan con sus propios sistemas de información como CRM, ERP y DMS. Sin embargo, la gestión de datos maestros (MDM) tiene reglas de gestión inconsistentes, faltan campos de datos relacionados con la gestión de crédito y la información no se actualiza dinámicamente. Algunas empresas incluso tienen gestión de tablas fuera de línea y la calidad de los datos básicos no puede cumplir con los requisitos de extracción y análisis, y se requiere una gobernanza integral de los datos.

Las empresas de maquinaria de construcción utilizan la gobernanza de datos para mejorar la calidad de las transacciones internas y los datos crediticios de los compradores de equipos. Después del desarrollo del sistema, integran y aplican datos externos de terceros que cumplen con las normas para formar datos completos internos y externos de transacciones y desempeño de contratos, en la etapa de revisión de crédito. , identificar riesgos crediticios potenciales a través del escaneo de crédito del sistema y la comparación de bases de datos, formar una vista de riesgo de 360 grados del comprador, restaurar y representar los tres informes principales de activos y pasivos, flujo de efectivo y ganancias, y servir como medidas posteriores de mejora crediticia y calificación crediticia Una base de referencia importante para la calificación para resolver el problema de la asimetría de la información antes de las transacciones.

2. Cuantificación del riesgo. Una vez establecida la base de datos, el segundo paso es construir un modelo de análisis cuantitativo adecuado. Con base en el desempeño histórico o los datos de incumplimiento de una gran muestra de empresas, los indicadores de los factores influyentes se seleccionan para construir un modelo de análisis y medición de la probabilidad de incumplimiento que incluye variables explicadas, variables explicativas y variables de control. Además de los indicadores cuantitativos, algunos indicadores que son difíciles de cuantificar, como el género, la edad, la región, los años de empleo, etc., se pueden convertir en variables ficticias y los parámetros se estiman con base en el modelo de evaluación del riesgo crediticio logístico.

Al controlar las variables y agregar variables explicativas al análisis de regresión, los valores de los parámetros ​​son estimados. Según si el valor del parámetro es significativo, se juzga si la variable explicativa tiene un impacto en la tasa de incumplimiento. Una vez que el valor del parámetro es significativo, el valor positivo o negativo del valor del parámetro se utiliza para determinar el impacto positivo o negativo en la tasa de incumplimiento. Según el valor del coeficiente elástico del valor del parámetro, se puede juzgar el grado de impacto en la tasa de incumplimiento. Con base en los resultados del análisis de regresión, los indicadores que afectan la tasa de incumplimiento se incorporan al modelo de revisión y calificación crediticia, y el modelo se optimiza e itera continuamente.

3. Evaluación de riesgos. Una vez establecida la base cuantitativa, el tercer paso es construir un modelo de estimación de la pérdida esperada (EL) de las empresas de maquinaria de construcción. EL es la pérdida que se puede sufrir debido al incumplimiento del comprador del equipo dentro de un período determinado, e incluye tres elementos, a saber, probabilidad de incumplimiento (PD), pérdida en caso de incumplimiento (LGD) y exposición al riesgo (EAD), EL = PD × LGD × EAD.

PD y LGD se pueden calcular utilizando métodos de análisis de medición de regresión logística y prueba de chi-cuadrado, combinados con el historial crediticio, la capacidad de pago, el nivel de ingresos, la situación de la deuda y otros datos. Entre ellos, la PD también puede construir una escala de calificación crediticia basada en situaciones históricas de incumplimiento y estimaciones de modelos, en las que las calificaciones crediticias y las probabilidades de incumplimiento forman una relación de mapeo. Por ejemplo, se pueden formar cinco tipos de calificaciones crediticias: A, B, C, D y E. También se puede utilizar para ciertos tipos de crédito. Las calificaciones se subdividen aún más (la Clase A se puede dividir en AAA, AA y A), y diferentes calificaciones crediticias corresponden a diferentes probabilidades de incumplimiento. Al mismo tiempo, la calificación crediticia del comprador se ajustará de manera oportuna en función de los cambios en las transacciones internas y externas, los datos de desempeño del contrato y los cambios crediticios descubiertos durante la debida diligencia.

A través del cálculo del modelo, podemos desempeñar el papel central de fijación de precios de riesgo y darnos cuenta de que los ingresos esperados pueden cubrir las pérdidas esperadas. Para los compradores de equipos con diferentes niveles de riesgo, se pueden formular diferentes índices de pago inicial, índices de monto de garantía, precios de venta, tasas de interés de financiamiento y líneas de crédito para lograr precios diferenciados y equilibrar riesgos y retornos. Los compradores con altas pérdidas esperadas controlarán la cuota, cobrarán las primas de riesgo correspondientes y formularán estrictamente reglas de aprobación para hacer frente a la incertidumbre de futuros cambios crediticios con la certeza de las reglas.

4. Seguimiento de riesgos. El monitoreo de riesgos tradicional monitorea principalmente si el pago del comprador está vencido, así como los cambios en el monto y la duración del vencimiento. Con el desarrollo de la tecnología industrial de Internet de las cosas y su total integración con la tecnología de Internet móvil, el monitoreo de riesgos integra datos "humanos" y "cosas" para formar una nueva perspectiva de identificación de riesgos.

A través del monitoreo del Internet de las cosas, se forman "tres coincidencias" para juzgar el riesgo. Primero, con base en los datos de la tasa de operación del equipo y las horas de operación, el análisis anticipado y la alerta temprana de la capacidad de pago del comprador del equipo en períodos recientes se juzgan si los ingresos por uso del equipo son consistentes con el monto del reembolso. Pareo; en segundo lugar, basándose en la tasa de operación del equipo y las horas de operación, combinados con cambios en los alquileres y reembolsos del mercado, para determinar si el monto del pago mensual del comprador del equipo coincide con los ingresos del proyecto; En tercer lugar, basándose en los datos de Internet de las cosas y las tendencias de los precios de mercado, determine si el valor residual del equipo coincide con el monto a pagar por el dispositivo. Al mismo tiempo, se monitorea la seguridad de los activos del equipo en función de la trayectoria de operación del equipo.

5. Informes de riesgos. La industria de maquinaria de construcción es una industria cíclica que se ve muy afectada por el entorno macroeconómico, la inversión en activos fijos, etc. Los cambios en el riesgo crediticio en la industria de maquinaria de construcción deben calcularse y analizarse sobre la base del modelo de microevaluación y combinarse con indicadores macroeconómicos para elaborar un informe de riesgo. Cuando las condiciones del mercado cambian dramática y anormalmente, se debe establecer un modelo de prueba de estrés para realizar pruebas de estrés sobre los activos de ventas a crédito para determinar si los activos tienen suficiente resiliencia para hacer frente a cambios repentinos en el mercado.

Según el modelo de gestión del riesgo crediticio basado en datos, las empresas de maquinaria de construcción deben formar una conexión orgánica entre las operaciones de control de riesgos y los datos. A través de la identificación y el análisis inteligente y multidimensional de los datos de riesgo, pueden formar un panorama y un mapa de riesgos y, al mismo tiempo, informar sobre los objetivos de gestión de riesgos corporativos. Alcanzabilidad, integridad de la construcción del sistema de organización de gestión de riesgos, eficacia de las principales estrategias de respuesta a los riesgos y evaluación de riesgos en las dimensiones de empresa, línea de productos, región, grupo de clientes, etc.

"Busco la primavera todo el día pero no puedo verla. Mis zapatos de empeño atraviesan las nubes en la cima de la montaña. Cuando vuelvo, huelo las flores del ciruelo. La primavera ya está en las ramas". En la era digital, "la primavera ya está en las ramas". Las empresas de maquinaria de construcción deben acelerar la transformación digital de la gestión de riesgos, pasar de estar impulsada por la organización a estar basada en datos, promover elementos digitales para remodelar los modelos de gestión del riesgo crediticio y establecer mecanismos de acción y toma de decisiones con datos para garantizar la certeza. Un sistema de control de riesgos basado en datos para hacer frente a la incertidumbre de los riesgos futuros.

Fuente: Maquinaria de construcción hoy