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为什么收入越高的人,越不愿意还信用卡?

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双喜 发表于 2017-10-31 14:38:49 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

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近年来,电商、银行、P2P平台等参与者纷纷进入消费金融这一数十万亿的蓝海市场,例如,阿里系推出了花呗、借呗,苏宁推出了任性贷、任性付;建行推出了快贷;平安普惠推出了薪金贷……

大量的玩家进入这一领域导致优质客户日渐稀缺,很多平台通过放宽用户准入门槛来扩大规模,但这不可避免导致资产质量下降。2016年,我国不良贷款ABS再度重启,建设银行招商银行兴业银行民生银行等纷纷发行了以信用卡不良贷款为基础资产的ABS产品。

通过这些信用卡不良贷款ABS产品的相关要素,我们可以总结出一些信用卡不良贷款的特征。而信用卡不良贷款与互联网消费金融的不良贷款存在一定程度的共性,由此,通过深入挖掘信用卡的不良情况,可以分析出消费金融业务中哪类人群更容易出现欠款不还的情况。

信用卡不良贷款的基本特征

这里我们以17和萃1(招商银行)、17兴瑞1(兴业银行)、17鸿富1(民生银行)三支信用卡不良贷款ABS为分析基础。

从ABS产品发行说明书来看,招商银行、民生银行的信用卡不良率均出现了明显的上升趋势,而这两家银行都是比较典型的零售银行,信用卡不良快速上升跟放松信用卡准入门槛有较为密切的关系。兴业银行信用卡的不良率近两年则出现明显的下降。




从这三家银行信用卡不良贷款的情况来看,招商银行的笔均未偿本息金额为3.53万元,兴业银行为2.64万元,民生银行为7.54万元,三家银行差异较大。这背后可能主要有两方面原因:一方面是三家银行的额度管理差异较大;另一方面是催收的效率不同,比如,招商银行逾期10个月的不良贷款回收率达到16.71%,而民生银行逾期7个月的不良贷款回收率只有10.74%。




哪些因素影响不良贷款回收率?

要分析哪类人群最不愿意还信用卡,可以通过分析信用卡不良贷款回收率与信用卡用卡人特征的联系来透析。由于三家银行披露的数据类型雷同,我们在此仅展示兴业银行的信用卡不良贷款特征。

首先,来看借款人的年龄与不良贷款回收率的关系(表2),越年轻的借款人,更愿意偿还信用卡。




再来看借款人的收入与不良贷款回收率的关系(表3),与我们通常的直觉不同,收入更高的人群,其信用卡不良贷款的回收率反而越低,这说明这些人可能更不愿意还逾期的信用卡欠款。




通过分析借款的授信额度与不良贷款回收率的关系(表4),可以发现,授信额度越低的人,越愿意归还逾期的借款,而且授信额度低于2万元人群的逾期贷款回收率是大幅高于高授信额度人群的。




最后,来看看借款人职业和不良贷款回收率的关系(表5),可以看到,白领、金领等优质客群并不是最愿意偿还信用卡的人群,反而是一线人员的不良贷款回收率最高。




从上述图表中,我们不难发现:贷款人的年龄越高、收入越高、授信额度越高,其不良贷款回收率越低;个体私营业主的不良贷款回收率明显低于一线人员和工薪人士。其中,部分结论似乎与我们的认知相反,例如收入越高不良贷款回收率越低。

这背后的原因,可能并不是年龄、收入这些因素真正影响不良贷款回收率,而未偿本息余额可能才是影响不良贷款回收率的真正原因。如表6所示,我们可以看到不良贷款未偿本息余额越高,其回收率就越低。这也就能解释,为什么收入越高不良贷款回收率越低,因为高收入人群的贷款额度可能较高,发生不良后本息余额就比较高,所以回收率较低。




我们绘制了三家银行笔均未尝本息余额与回收率的散点图(图2),从这个图不难发现,未偿本息余额与不良贷款回收率之间有明显的负相关,随着未偿本息余额的提高,回收率越来越低。




还有哪些因素影响不良贷款回收率?

上文我们论证了笔均未偿本息余额是影响不良贷款回收率最重要的因素,那其他因素(例如收入)对不良贷款的回收率影响就不明显吗?

在此仅以收入来分析,其他可能影响不良贷款回收率的因素还有贷款人职业、年龄、城市等因素,我们留待以后分析。

对于收入对不良贷款回收率的影响,我们简单做了一个统计建模来分析,将信用卡使用人的收入分为0~5万元、5~10万元、10~15万元、15~20万元、20~50万元以上这5个不同区间,分析不同区间收入人群的不良贷款回收率。具体统计模型的结果在此不列示,仅给出相应结论:

如果一个借款人的收入很高,而且其贷款额度较低的话,这种人的不良贷款回收率是比较高的。

但是,高收入对不良贷款回收率的提升并不十分明显,我们模型的结果显示高收入人群(20~50万元)相比低收入人群(0~5万元),其不良贷款回收率只能提高2.8个百分点。

相反,笔均贷款余额下降2万元,不良贷款回收率就能提高超过3个百分点。现实生活中,收入越高的人贷款可能越多,他的高收入带来的不良贷款回收率提升很容易被贷款额的提升所抵消。




对互金平台消费金融业务的启示

当下大部分互联网金融平台的消费金融业务都是给予客户初始信贷额度,然后随着借款人在平台上借款的次数、还款的情况,逐步提升贷款额度。这种动态的额度管理方法在一定程度上解决了“贷款额度越高,不良贷款回收率越低”的问题。

然而,这种方法看似合理,但同样存在比较突出的风险。最为突出的就是“多头借贷”的风险,部分借款人可能会通过多头借贷、借新还旧、以贷养贷的形式,提高自身的授信额度,这种多头借贷很容易导致借款人的债务快速膨胀。一旦出现违约情况,所有平台都将遭受损失。

因此,互金平台应尽量避免为了争取客户而采取超额授信,也需要避免因为额度过低而失去客户。同时,平台之间可以加强信息共享机制,规避多头借贷风险。当然,在各平台视数据为核心竞争力的背景下,此路漫漫。


 
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