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現在、世界はデジタルトランスフォーメーションを加速しており、データ資産はデジタル経済の発展を促進、加速するための重要な戦略的リソースとなりつつあります。デジタル要素やデジタル技術により、新たなビジネスフォーマットや新たなモデルが再構築されています。同時に、建設機械業界の下降サイクルの底打ちプロセスは続いており、内需支援は依然として弱く、市場の調整圧力は続いている。業界市場の衰退により、設備購入者の不十分な設備レンタル率、賃料の下落、返済率の低下などにより、最初の返済源が弱まり、他の返済源による補完が困難になり、建設の信用リスクが増大しています。機械会社。

信用販売ビジネスは本質的に、リスクを負って機器を販売することで収入、返済、利益を得るビジネスです。その核となるのが信用リスク管理です。信用リスクの根源は情報の非対称性です。デジタル化の波と建設機械業界の不況を背景に、従来の建設機械の信用リスク管理モデルは大きな課題であると同時に大きなチャンスでもあります。情報の非対称性の制約を突破するために、データ駆動型のリスク管理機能とリスク管理システムを構築する方法は、すべての建設機械会社が徹底的に検討し、実践する価値があります。

01. 情報の非対称性と信用リスク

情報経済学の理論によれば、信用リスクのミクロな基盤は情報の非対称性です。情報の非対称性とは、市場の二者間の情報の取得、処理、使用における差異を指します。十分な情報を持っている側はより有利な立場にあり、一方、情報が少ない側は相対的に不利な立場にある。専門性、情報の隠蔽および検索コストにより、取引の両当事者が非対称の情報を所有することがよくあります。情報チャネルと情報量が異なると、取引の両当事者に異なるリスクと利益が生じます。情報量で不利な側のリスクは大きくなります。

情報の非対称性は、取引契約が締結される時点の違いに応じて、事前情報の非対称性と事後情報の非対称性に分けられます。事前情報の非対称性の場合は情報優位者が情報を隠し、事後情報の非対称性の場合は情報を保有する者となる。支配的な側は自らの行動を隠す。情報の非対称性は取引契約が署名される前に発生し、「逆選択」問題を引き起こします。これは取引契約が締結された後に発生し、「モラルハザード」および「本人と代理人」の問題を引き起こします。

建設機械会社にとって、設備購入者の資産や負債、外部業績、操業能力などの信用情報や返済能力情報を、取引前に完全かつリアルタイムかつ正確に把握することは不可能であり、契約履行プロセス中、会社の運営、設備の運用、収益回収、債務支払い能力などを監視することも困難です。取引の前後に、機器の購入者は自らの情報上の優位性を利用し、個人の利益を最大化することのみに基づいて重要な情報を隠します。これは逆選択やモラルハザードなどの問題を引き起こし、信用リスクを形成します。

02. 従来の情報非対称性解決メカニズムの設計と既存の問題

1. 逆選択を解消するシグナル表示機構

マーケットシグナル表示とは、逆選択の問題を解決するために、情報優位者が自らの質の高い情報を提示し、情報不利者に何らかの方法でマーケットシグナルを送り、相手方の信頼を高めることをいう。シグナル表示メカニズムを通じて、効果的で高品質の情報を使用して、機器購入者の信用リスクを特定することができます。

建設機械の購入者は一般的に中小零細企業であり、提供する資産情報が限られており、比較的完全かつ信頼性の高い財務諸表データを提供することが困難です。信用調査プロセスでは、多くの重要な信用情報が欠落しており、市場シグナル表示メカニズムの有効性に影響を与えます。遊ぶ。

2. 逆選択を解決するシグナルスクリーニング機構

市場シグナルスクリーニングとは、市場取引を行う前に、劣った情報を有する当事者が、まず関連する契約やメカニズム設計を利用して、優位な情報を有する当事者が自らの特定の特性を示すシグナルを送信できるようにし、劣等な情報を有する当事者の判断を容易にすることを意味します。これにより、市場取引における情報の不利な点が変わります。の振る舞い。建設機械会社は、頭金率と価格割引を関連付けた契約条件を設計できます。頭金比率が高い顧客は、より高い価格割引を享受できるため、さまざまな信用レベルを持つ機器購入者を区別できます。

建設機械会社にとって、このメカニズムを使用する際の難しさはリスク価格設定にあります。さまざまな信用格付けとビジネス条件の適用に対応する価格には、合理的な計算と定量的な価格設定が必要です。

3. モラルハザード問題を解決するためのリスク共有と利益共有の仕組み

モラルハザードの場合、メカニズム設計は一般に合理的なインセンティブメカニズム、リスク共有と利益共有であり、それによって内生的動機を通じてプリンシパルエージェント問題を解決します。建設機械会社は、損害賠償などの契約違反を契約書に定めることができます。過去に債務不履行の記録がある機器購入者は、再購入時の価格や融資金利の上昇などの不履行の影響に直面することになります。前払いした機器の購入者は、利息の免除や免除を受けることができます。契約が履行されて買い戻されると、一定の価格と金利の割引が適用されます。

このメカニズムは、機器の購入者が契約を履行するように導く上で一定の役割を果たすことができますが、事業運営と機器の運用には大きな不確実性があります。デフォルトリスクを事前に予測および警告できない場合、対応するリスク管理措置は消極的で遅れてしまいます。

03. データドリブンな信用リスク管理

信用リスクの不確実性は、それが発生するかどうか、いつ発生するか、影響の範囲、影響の方向、期間、影響の程度の不確実性にあります。情報の非対称性に起因する信用リスクを軽減するために、建設機械企業は、経済学の理論メカニズムに基づいてデジタルツールボックスを設計し、実証分析からデータ分析と将来予測への信用リスク管理の変革を促進し、リスクの特定を実現する必要があります。リスクの定量化 - リスク 評価 - リスク監視 - リスク報告の効率的な閉ループ管理と制御。

1. リスクの特定。リスク特定の最初のステップには、優れたデータ基盤が必要です。建設機械会社は一般的にCRM、ERP、DMSなどの情報システムを自社で保有しています。しかし、マスター データ管理 (MDM) には一貫性のない管理ルールがあり、与信管理に関連するデータ フィールドが欠落しており、情報が動的に更新されません。オフラインでテーブル管理を行っている企業もあり、基本的なデータ品質がマイニングと分析の要件を満たしていないため、包括的なデータ ガバナンスが必要です。

建設機械会社は、データ ガバナンスを活用して、機器購入者の内部取引と信用データの品質を向上させています。システム開発後、外部準拠のサードパーティ データを統合および適用して、完全な内部および外部の取引および契約実績データを形成し、それによって信用調査段階に入ります。システムの信用スキャンとデータベースの比較を通じて潜在的な信用リスクを特定し、買い手の 360 度のリスク ビューを形成し、資産と負債、キャッシュ フロー、利益の 3 つの主要なレポートを復元して表示し、その後の信用補完手段として機能します。信用格付け 取引前の情報の非対称性の問題を解決するための格付けの重要な参考基準。

2. リスクの定量化。データ基盤が整ったら、次のステップは適切な定量分析モデルを構築することです。企業の大規模なサンプルの履歴パフォーマンスまたはデフォルト データに基づいて、影響要因指標が選択され、被説明変数、説明変数、制御変数を含むデフォルトの確率測定および分析モデルが構築されます。定量的な指標に加え、性別、年齢、地域、勤続年数など定量化が困難な指標もダミー変数に変換し、ロジスティック信用リスク評価モデルに基づいてパラメータを推定します。

変数を制御し、回帰分析に説明変数を追加することで、パラメータの値が ​​と推定されます。パラメータの値が有意であるかどうかにより、説明変数がデフォルト率に影響を与えるかどうかが判断されます。パラメータ値が重要になった後は、パラメータ値の正または負の値を使用してデフォルト率に対する正または負の影響が決定されます。パラメータ値の弾性係数値に応じて、デフォルト率への影響度を判断することができる。回帰分析の結果に基づいて、デフォルト率に影響を与える指標が信用調査および格付けモデルに組み込まれ、モデルは継続的に最適化および反復されます。

3. リスク評価。定量的な基礎が整ったところで、第 3 のステップとして、建設機械企業の予想損失 (EL) の推定モデルを構築します。 EL は、一定期間内に機器購入者の債務不履行により被る可能性のある損失であり、不履行確率 (PD)、不履行時損失 (LGD)、およびリスクエクスポージャ (EAD) の 3 つの要素が含まれます。EL = PD × LGD × EAD。

PDおよびLGDは、ロジスティック回帰およびカイ二乗検定測定分析手法を使用し、信用履歴、返済能力、収入レベル、負債状況およびその他のデータと組み合わせて計算できます。その中で、PD は、過去のデフォルト状況とモデル推定に基づいて、信用格付けとデフォルト確率がマッピング関係を形成する信用格付けスケールを構築することもできます。たとえば、A、B、C、D、E の 5 種類の信用格付けを作成できます。また、特定の種類の信用にも使用できます。等級はさらに細分化されており (クラス A は AAA、AA、および A に分類できます)、異なる信用等級は異なるデフォルト確率に対応します。同時に、買い手の信用格付けは、社内外の取引の変化、契約履行データ、デューデリジェンス中に発見された信用の変化に基づいて適時に調整されます。

モデル計算を通じて、リスク価格設定の中核的な役割を果たし、期待される収入が期待される損失をカバーできることを認識できます。さまざまなリスクレベルを持つ機器購入者に対して、さまざまな頭金比率、保証金額比率、販売価格、融資金利、与信枠を策定して、差別化された価格設定を実現し、リスクとリターンのバランスをとることができます。期待損失が大きい買い手は、割り当てを管理し、それに応じたリスクプレミアムを課し、承認ルールを厳密に策定して、ルールの確実性によって将来の信用変動の不確実性に対処します。

4. リスク監視。従来のリスク監視は主に、買い手の返済が延滞しているかどうか、延滞額と返済期間の変化を監視します。産業用モノのインターネット技術の発展とモバイル インターネット技術との完全な統合により、リスク監視では「人」と「物」のデータが統合され、新しいリスク特定の観点が形成されます。

モノのインターネットの監視を通じて、リスク判断のための「3 つの一致」が形成されます。まず、設備稼働率と稼働時間データに基づいて、設備購入者の最近の支払い能力を事前に分析し、設備使用収入が返済額と見合ったものであるかどうかを早期に警告します。マッチング;第二に、設備稼働率と稼働時間に基づいて、市場賃料と返済額の変化を組み合わせて、設備購入者の月々の支払い額がプロジェクト収入と一致するかどうかを判断します。 3 番目に、IoT データと市場価格の傾向に基づいて、機器の残存価値がデバイスの支払額と一致するかどうかを判断します。同時に、設備の運用軌跡に基づいて設備の資産セキュリティを監視します。

5. リスク報告。建設機械業界は、マクロ経済環境や固定資産投資等に大きく影響される循環産業です。建設機械業界における信用リスクの変動は、ミクロな評価モデルに基づいて算出・分析し、マクロ経済指標と組み合わせることで、リスクの変動を把握する必要があります。リスクレポートを作成します。市場環境が急激かつ異常に変化した場合には、信用販売資産に対してストレステストを実施し、市場の急激な変化に十分な耐性を備えているかどうかを判断するストレステストモデルを確立する必要があります。

データ駆動型の信用リスク管理モデルの下では、建設機械会社はリスク管理業務とデータの間に有機的なつながりを形成する必要があります。リスク データのインテリジェントで多次元の特定と分析を通じて、リスク パノラマとリスク マップを作成し、同時に企業のリスク管理目標についてレポートすることができます。リスク管理組織システム構築の達成可能性、完全性、主要なリスク対応戦略の有効性、企業、製品ライン、地域、顧客グループなどの次元でのリスク評価。

「一日中春を探していますが、見つかりません。山頂の雲を突き破って質靴を履いています。戻ってくると、梅の花の香りがします。枝にはすでに春が来ています。」デジタル時代では、「すでに枝には春が来ています」。建設機械企業は、リスク管理のデジタル変革を加速し、組織主導からデータ主導に変革し、デジタル要素を推進して信用リスク管理モデルを再構築し、確実性を確保するためのデータ意思決定と行動メカニズムを確立する必要があります。将来の不確実性リスクに対処するためのデータドリブンなリスク管理システム。

出典: 今日の建設機械