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我国汽车金融信贷风险研究

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  • 论文编号:el201603082127257307
  • 日期:2016-03-05
  • 来源:上海论文网
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第 1 章   绪论 
 
1.1   选题背景 
汽车工业对国民经济重要的支柱作用无需赘言,而这种支柱作用则主要体现在:第一,汽车工业在产值和销售收入中,占有的比重较大。第二,汽车工业作为综合性的组装工业,是工业产业链的配套部分,其发展可以推动多种相关工业部门的共同发展。一辆汽车上有成百上千中零部件,这意味着每一个汽车厂都和众多相关配件厂有着紧密的联系,故发展汽车产业的同时,其他相关产业也可以被带动起来。第三,汽车工业属于技术密集型产业,一辆汽车从研发、实验、生产到维修都集中了很多新技术、新工艺、新材料及新设备。第四,据相关测算,每生产 4 量汽车,就对应着约 1 个人员就业。由于我国汽车保有量远远低于发达国家水平,因此在可预见的长期内,汽车行业将成为拉动经济的潜力行业。 一方面,汽车工业的发展对经济的拉动作用愈发重要;同时,汽车工业的崛起也将汽车金融的发展带动起来。根据相关报告,在一辆车的生命周期中,生产环节所能贡献的利润仅有 40%,而其余的 60%以上的利润则是由流通和售后等服务环节①提供的。而新华信②关于全球汽车行业利润分布的统计数据更是显示整车的销售利润一直处于下行通③道,而汽车金融占汽车产业利润份额则不断攀升,成为其最大贡献方——达到 23%。20 世纪 20 年代国外的汽车金融产业完成了从无到有的质变,而经过近百年的发展后,现在成为了颇具规模、规范成熟的产业,是西方发达国家汽车产业链上重要的利润增长来源。 
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1.2   选题意义 
 
1.2.1   理论意义 
解释经济运动的规律性是经济学研究的目的之一,本文对我国汽车金融信贷风险进行研究的目的便在于揭示其特征和运动规律。国际仍未形成独立、系统的汽车金融理论,更多的是嵌套在汽车产业理论、金融理论以及经济理论当中。在我国汽车金融属于新兴产业,理论研究较少而应用实践较多。截至当前,国内对其的研究分析多集中在政府监管和宏观政策方面。本文将重点分析互联网大数据时代汽车金融机构应该如何突破传统汽车金融信贷业务的局限,防范信贷风险。 
 
1.2.2   现实意义 
2008年的次贷危机让人们在享受金融产品的巨大便利后重新聚焦信贷风险给经济带来的蝴蝶效应。在后金融危机时代,强劲的消费将成为刺激整个国民经济复苏的重要手段,而相比房产、旅游及其他耐用品消费,汽车的价格适中且实用价值较大,因此,将成为今后中国消费的一个重要组成部分。 虽然我国汽车金融产业有着广阔的发展前景,但我国汽车金融产业起步晚,参与主体单一,消费者基础差,潜在风险巨大,汽车金融配套环境等与世界发达国家差距很大。上汽通用汽车金融公司市场销售总监李群在 2014 中国汽车论坛上发言表示,中国汽车贷款比例大概是 20% ,而印度、俄罗斯都接近 50% 、 60% 。 2014 年福特亚太公司研究表明,在亚太地区美国的汽车信贷渗透率①最高为 80%以上,第二是印度 70%,巴西为 50%,俄罗斯为 30%,而中国仅为 17%。汽车之家的调查数据显示, 33.0%的中国消费者为缓解经济压力而选择汽车贷款,31.3% 的消费者的理由是购车款项不足,而对于汽车金融最重要的内涵——盘活现金流动这一选项仅有 25.7% 的消费者选择。这说明,我国消费者在正确认识汽车金融方面还存在较大提升空间。 
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第 2 章   汽车金融及传统汽车金融信贷风险阐述 
 
20 世纪 20 年代,汽车金融在美国诞生。在亨利福特汽车时代,汽车的分期付款的信用形式是汽车金融。在 20 世纪 20 年代以前,汽车工业在全世界内的发展水平都处于较低的状态,只有少数人才能开汽车。美国福特公司创新性地采用为需求者提供分期贷款的方式来增加汽车销量,从而使得汽车走进了千家万户,成为人们生活的必需品之一。 
 
2.1   汽车金融及传统汽车金融信贷风险的概念 
 
2.1.1   汽车金融的概念 
汽车金融的概念还未形成一致看法,国内外的学术界主要有以下几种观点: 一、汽车金融服务是:任何发生在汽车产业链上的资金融通,包含四大基本环节,生产、流通、购买与消费。相对稳定的资金运动、数额较大的资金量、较长的资金周转期、可以实现价值增值都是它的主要特点,是全方位、多样化的金融服务①。 二、汽车金融服务是:生产、消费汽车时的(如:资金筹集、证券发行、信贷运用、抵押贴现、保险、证券交易、投资等)资金融通活动②。 三、美国消费者银行家协会③认为:汽车金融公司的客户是个人、公司、政府和其他消费群体,主要依据是客户的历史信用及预期收益,提供产品为市场化的利率产品和价值型投资服务,主要目的是购买和使用车辆。 四、中国银监会规定:汽车金融公司是指依据《中华人民共和国公司法》等相关法律和《汽车金融公司管理办法》规定设立的、为中国境内的汽车购买者提供贷款并从事相关金融业务的非金融机构,包括中资、中外合资和外资独资的汽车金融机构。 
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2.2   传统汽车金融信贷风险的分类及产生原因  
同所有的风险一样,汽车金融信贷风险也分为系统性风险和非系统性风险。汽车金融信贷系统性风险主要包括利率风险、通货风险、法律风险等无法避免的风险。 1.利率风险。市场上利率尤其是如央行降息等基准利率的变化会分别从资产端和负债端,即从收益和成本两方面影响提供汽车金融服务的金融机构。从资产端来看,市场利率与车贷利率同方向变化,因此利率的上升会带来收益的增多;从负债端来看,市场利率的上升会引起机构资金价格的提升,进而带来成本的增长。需要注意的是,汽车金融产品的定价具有一定黏性,而市场上资金的价格是立刻变化的。此外,利率的变化也会影响机构资产负债的匹配情况,进而给其收入带来不确定性。 2.通货风险。 费雪效应已经表明,通货膨胀将会引起名义利率的上升。物价水平上升引起货币贬值所带来的损失便是通货膨胀的风险。一般而言,通胀风险是可以相互抵消的:当通胀时,利率的同向变化将如上文所分析增加机构债权人的损失,但是繁荣的经济将改善消费者的收入预期从而增加信贷消费;而当通缩时,消费者的消费意愿萎靡,但较低的利率成本也可能促使消费者因成本的降低而增加信贷。 
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第 3 章   互联网汽车金融在我国的发展空间 ......... 26 
3.1   互联网金融 ..... 27 
3.1.1   互联网金融的发展模式 ...... 27 
3.2   互联网汽车金融的尝试 ...... 29 
3.2.1   传统汽车金融机构的创新 ......... 29 
3.2.2   新兴汽车金融机构的拓展 ......... 29 
3.2.3   不同机构提供汽车金融服务的合作共赢 ...... 29 
3.3   互联网汽车金融的优势 ...... 30 
3.4   互联网汽车金融信贷风险 ......... 31 
3.4.1   道德风险:数据造假 .......... 31 
3.4.2   技术风险:数据冗余 .......... 32 
3.4.3   管理风险:信贷风险模型的正确性 ....... 32 
3.4.4   汽车金融机构信息平台的安全隐患 ....... 32 
3.5   相关结论 ......... 33 
第 4 章   互联网汽车金融信贷风险管理的政策建议 .... 34 
4.1   完善个人征信机制是风险管理的重中之重 ......... 34
4.2   汽车金融机构要加大数据库和信贷系统平台的技术投入 ...... 41
4.3   实现信贷风险评估模型的动态化 .... 42
4.4   相关结论 ......... 43 
 
第 4 章   互联网汽车 1 金融信贷风险管理的政策建议 
 
4.1   完善个人征信机制是风险管理的重中之重 
个人征信是指依法设立的个人信用征信机构对个人信用信息进行采集加工,并根据用户要求提供个人信用信息查询和评估服务的活动。 上海交通大学高级金融学院教授钱军对美国数据进行实证,结果显示在掌握消费数据和支付数据的情况下,即使没有收入数据,消费者的还款能力和还款意愿还是可以得以准确预测。这意味着面对陌生客户,仅仅凭借其以往的交易记录,仍可以进行信用评估并作出是否发放贷款的决定。 我国个人征信系统的发展经历了从官方到民营的转变:在八家征信机构获得通知之前,主要是央行征信中心及其下属的上海资信公司提供相应服务。人民银行副行长潘功胜曾多次在公开场合表示,征信系统已经成为我国重要的基础设施建设之一,而央行对大数据公司进入征信系统领域持有开放态度。从海外经验和中国现状来看,征信行业是我国未来的蓝海业务①:目前,美国的征信市场规模超过 500 亿人民币,并涌现出 Equifax,Experian 和 TransUnion 三家大信用局;我国现有 150 多家征信、评级机构,年收入仅 20 多亿元②;而仅有央行征信中心及其下属的上海资信公司是提供个人征信服务的法定机构,截至2014 年 10 月征信系统收录企业及其他组织 1963 万户,自然人 8.5 亿,个人征信的规模仅为 2 亿元左右。 #p#分页标题#e#
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结论
 
1、完善个人征信机制是风险管理的重中之重。要做到能有效的完善个人征信机制,就要做到:(1)完善、优化全国性征信系统职能;(2)对民营独立第三方征信机构加强监管,并进行数据共享;(3)建立完善而严格执行的守信激励与违约惩罚机制。 
2、汽车金融机构要加大数据库和信贷系统平台的技术投入,主要包括:(1)硬件方面:信息处理方式逐渐向云计算倾斜;(2)软件方面:定期进行相关操作人员的业务技术培训,覆盖负责系统维护的信息技术人员、负责建模的数据分析人员以及负责简单调取使用的业务操作人员。 
3、实现信贷风险评估模型的动态化,包括:(1)变量的选择方面要进行不断试错,注重培养数据分析人员对信息的敏感性,信息与模型的匹配等。(2)根据外界环境的变化对模型进行及时调整自变量的选择及权重,从宏观、中观、微观角度密切关注变化。
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参考文献(略) 
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