電網企業債權類資產風險評級模型的構建與應用

肖俊 張慶亮

摘 要：隨著我國市場經濟的進一步發展，企業選擇賒銷或采用信用銷售形式，已成為擴大市場銷售份額的必然路徑，但同時必然要承擔客戶到期不付款或沒有付款能力的風險。因此，研究如何健全債權類資產管理，防范債權回收風險是每個企業應關注的重點，也是企業獲得現金流、提高市場競爭力的關鍵。在分析債權類資產風險的影響因素的基礎上，借鑒金融行業風險管理的做法，以資產價值安全程度為核心，以電網企業“債權類資產”為對象，構建電網資產風險評級模型，合理評估公司債權類資產的風險和實際價值，形成電網企業債權類資產風險評級標準，進而探討電網資產風險評級模型的應用。通過建立債權資產的風險評級模型，電網企業能夠準確掌握該項資產的風險狀態，有效提升企業應收賬款的管理質量和能力。

關鍵詞：資產風險評級;債權類資產;評級模型;電網企業

中圖分類號：F830.9 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2022）15-0119-03

如何提前發現債權類資產的異常狀態，并對異常資產施加影響，避免其淪為不良資產，導致無法回收;如何及時采取處置措施為企業止損，防止電網企業債權類資產流失，是目前電網企業債權類資產風險管理面臨的重要課題。對債權類資產的風險評級主要應用階段評級方法，對貸款資產的風險評級主要應用影響要素評級方法和期望損益評級方法。本文借鑒資產五級評級方法對電網企業債權類資產風險進行五級劃分，構建債權類資產評級模型。

一、債權類資產風險影響因素分析

資產按資產形態可以劃分為實物類資產、債權類資產和權益類資產。其中，債權類資產（Debt assets）是指在法律性質上具有資產屬性的各種債權，是各種經濟法律主體在貨幣財產和其他財產的融通過程中形成的享有增值性收益債權的財產。電網企業債權類資產主要為應收賬款，由于應收賬款有一定的回收期，且回收存在不確定性，在分析應收賬款風險因素時，應從收回金額和資金占用情況兩個維度考慮并建立因子模型，債權類資產的風險影響因素及特點如表1所示。

在構建各項資產風險評級模型時，應當保證模型構建輸入要素的準確性與可獲取性，電網企業債權類資產的模型構建輸入要素在獲取難度和準確性上具有可行性，本文將針對債權類資產構建電網資產風險評級模型進行風險評級研究。

二、構建電網資產風險評級模型

在評級模型構建中，評級模型一般包括定量評級模型、半定量評級模型和定性評級模型，其評級結果準確性依次降低。電網企業債權類資產主要是應收電費，風險來自企業是否能夠及時、足額地收回電費。電費的回收一方面取決于客戶的償付能力和償付意愿，另一方面取決于電力企業對電費回收的嚴格管理。由于客戶自身的資料來源受限，對客戶的信用評級主要基于外部可獲取的資料以及對歷史行為的評價，債權類資產（應收賬款）風險評級模型通過對影響要素構建量化指標，賦予各要素指標評估權重值，并根據應收賬款準確的歷史數據，使用回歸分析，依據其相關性的強弱程度調整權重值，構建半定量評級模型。

由于電網客戶逾期或停繳電費后，會承擔斷電風險，無論是對企業用戶或是家庭用戶都將產生重要影響。因此，客戶還款意愿均較強，造成電費違約的主要原因是企業破產、房屋空置無人管理、電費歸屬責任存在糾紛等。

目前，電網企業對客戶按照電壓等級、行業類別和用電類別進行分類。其中，大工業客戶數量占到用電總戶數的近90%，其特點是電費金額大，回收風險高，需電網企業重點關注。如電費無法收回，采取的措施包括多種催收方式和訴訟;如應收電費賬齡超過三年，且有依據表明確實無法回收，則確認壞賬損失。對于電費回收風險高的客戶，企業往往采用提高結算次數應對回收風險。

基于應收賬款價值影響要素，建立應收賬款風險評級理論模型，如圖1所示。

從應收賬款風險評級理論模型圖中可以看出，應收賬款回收風險（即應收賬款價值影響要素）主要包括應收賬款回收價值損失和資金占用價值損失兩方面。其中，應收賬款回收價值損失主要指由于債務人行為違約或由于外部環境的不良影響造成債務人被動違約而形成應收賬款無法全部或部分回款的后果;資金占用價值損失主要指由于債務人期望還款期限較長導致這部分資金被占用，債權人喪失對資金的使用價值。通過對各影響要素進行量化形成量化指標，并賦予各要素指標評估權重值，可得到基本的應收賬款風險評級模型。各要素指標評估權重值通過獲取應收賬款歷年來回收情況的準確數據，利用回歸分析的方法確認，通過該方法我們得到了應收賬款風險評級模型各因素的初始權重值，如表2所示。

基于上述權重值，得到應收賬款風險評級函數模型為：

應收款風險值=客戶違約率得分×15%+抄表頻率得分×2%+行業欠費得分×17%+用電增長率得分×21%+客戶類型得分×22%+平均逾期天數得分×17%+應收款逾期天數得分×6%

我們假定各風險評級因素得分區間為0—100分，那么由該模型可以看出，應收賬款風險值的區間值也應該在[0，100]之間，我們將應收賬款風險值劃分為5個風險等級區間，就得到了應收賬款風險等級標準，如表3所示。

風險值與應收賬款回款可能性呈反向相關關系，風險值越低代表應收賬款回款的可能性越大，相反，風險值越高代表應收賬款的回款可能性就越小。因此，我們按照金融行業風險管理等級劃分，就得到了應收賬款風險等級劃分標準，分別為正常、關注、次級、可疑、損失等五類。

三、電網資產風險評級模型應用

電網企業債權類資產可以結合資產的用戶畫像和定量及半定量評級結果，綜合選擇應收賬款清收、訴訟、保理、重組、核銷等處置方式，具體處置方式如表4所示。

表5為電網企業大工業客戶電費應收賬款的處置方式選擇示例。

四、結論與展望

通過建立債權資產的風險評級模型，電網企業能夠準確掌握該項資產的風險狀態，有效強化了企業應收賬款的管理質量及能力提升。一方面，可以有效幫助電網企業防范電費回收產生的壞賬風險，加速現金周轉，減少三角債的發生;另一方面，通過建立債權資產風險評級模型，可充分了解并掌握債務單位面臨的行業狀況、客戶信用狀況等信息，依托信息技術手段，通過大數據賦能，為電網企業搭建信用平臺、發揮企業平臺價值提供了有力保障，更有利于電網企業的穩定發展。

電網企業在本文構建的電網企業債權類資產風險評級模型的基礎上，需進一步完善并優化評級模型的運行。主要從以下幾方面進行完善應用：一是優化債權類資產管理過程中各類信息的收集標準，細化債權類資產風險影響因子，提高風險評級的準確性;二是完善債權資產全要素管控，從影響債權資產價值的各項風險全要素出發確定控制策略，形成債權資產全要素管理策略庫;三是融入風險信息共享應用，通過將營銷系統與風險信息共享應用平臺對接，實現債權資產的在線實時監控，從而對電網企業應收賬款價值進行監控與預警，最終實現債權資產價值風險精準管理的目標。

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