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個人住房抵押貸款不良資產支持證券回收情況探析

2025-05-31 00:00:00楊威姚源致
債券 2025年5期

摘要:個人住房抵押貸款不良資產支持證券是銀行間資產證券化市場的重要組成部分,也是商業銀行處置不良資產的重要工具。本文梳理了2016—2024年該產品的發行和回收情況,總結其累計回收率、逐期回收率等重要指標的特點,對比分析了實際回收與預期回收情況的差異,并對促進市場進一步發展提出建議。

關鍵詞:個人住房抵押貸款 不良資產證券化 回收率 兌付

不良資產支持證券是指商業銀行以其持有的不良貸款(non-performing loans)為基礎資產發行的資產證券化產品。其中,個人住房抵押貸款不良資產支持證券(以下簡稱“房貸NPL產品”)是銀行間資產證券化市場的重要組成部分,且近年來發行規模有所增加。

房貸NPL產品的現金流來源為處置個人住房抵押貸款不良資產的回收款。不良資產能否按照預期進度完成處置并獲得回收款,將直接影響后續的產品兌付。因此,筆者下文將統計房貸NPL產品截至2024年末的逐期回收數據,并對實際回收款的構成情況進行分析,以期為分析房貸NPL產品兌付情況提供依據。

房貸NPL產品的發行及實際回收情況

(一)房貸NPL產品的發行規模及數量

近年來,受房地產行業波動及房地產價格下行影響,商業銀行個人住房抵押貸款資產質量持續承壓,不良資產處置需求有所增長,發行房貸NPL產品成為商業銀行重要的不良資產處置方式,其發行單數和規模整體呈增長態勢。萬得(Wind)數據顯示,2016—2024年,房貸NPL產品累計發行88單,累計發行規模為998.48億元。其中,2024年共有13家商業銀行發行28單房貸NPL產品,發行規模為261億元,在全部不良資產證券化產品規模中占比超過50%,消化不良貸款本息余額682億元(見圖1)。

(二)房貸NPL產品的累計回收率

房貸NPL產品的累計回收率是累計回收金額與基礎資產初始未償本息余額之比。分發行年份來看,在2019年及之前發行的房貸NPL產品,平均累計回收率較高且較為相近;隨后年份所發產品的平均累計回收率呈持續下降趨勢,特別2022年以來,房貸NPL產品平均累計回收率偏低(見圖2)。

房貸NPL產品的每個回收期為半年。根據各單產品在中國債券信息網披露的受托機構報告數據(下同),按回收期限分析,在產品發行5年(10個回收期)后,2019年及之前所發產品的平均累計回收率均高于60%。在產品發行3年后,2020年和2021年所發產品的平均累計回收率在46%左右,較之前年份所發產品同期數據低10多個百分點,回收進度偏慢;2022年及之后所發產品的回收進度則更慢。

房貸NPL產品累計回收率下降的主要原因在于近年來房價整體下行導致借款人處置意愿及配合度有所下降,房產處置難度上升。相關司法訴訟數量不斷增長,而司法訴訟流程耗費時間較長,且法拍房處置變現難度加大。

(三)房貸NPL產品的逐期回收率

房貸NPL產品的逐期回收率是逐期回收金額與基礎資產初始未償本息余額之比。隨著房貸NPL產品回收時間的推移,逐期回收率整體呈下降趨勢。不同年份所發房貸NPL產品在早期回收率差異較大,但后期回收率逐漸收斂,最終每半年的回收率基本落在3%~5%的區間(見圖3)。

房貸NPL產品的封包日(基礎資產入池日)至第一個回收款歸集日是首個歸集期。從數據來看,其回收率差異較大,主要在于首個歸集期的時間長短不同。平均來看,首個歸集期的時間每延長1個月,首期回收率大約會增加1.5個百分點。2020年以來,隨著房貸NPL產品發行進入常態化階段,首個歸集期時長總體呈下降趨勢,已由最長的10個月下降至5~6個月。這是因為一方面,發起機構及各參與方的流程操作更為熟練;另一方面,部分產品在發行后希望較快進行首次兌付,以減少封包期間回款的資金沉淀。

(四)房貸NPL產品的回款情況

1.回款構成情況

從房貸NPL產品的受托機構報告來看,其處置回款分為處置完畢回款和處置中回款兩類。處置完畢回款指發起機構已窮盡處置手段與流程,完成了抵押物的處置,或者借款人自行清償全部貸款。處置中回款則包括所有抵押物未處置完畢與債權未全部結清下的回款。不論房貸NPL產品存續期限長短,回收款均以處置完畢回款為主,其在全部回款中的占比為50%~70%。

2.處置完畢戶數

從統計數據來看,處置期越長,處置完畢戶數占比越高。如在2016年封包的房貸NPL產品中,于2024年末處置完畢戶數占比最高者接近70%;在2022年封包的產品中,于2024年末處置完畢戶數占比均值約為20%。從處置進度來看,在相同處置期限下,近年來發行的房貸NPL產品處置完畢戶數占比有所下降,說明借款人自行處置與訴訟處置房屋的難度整體在上升。這與住宅類司法拍賣成交率持續下行的情況基本吻合。

3.處置完畢資產的回收率

雖然處置難度有所增加,但處置完畢資產的回收率整體保持在較高水平。具體來看,房貸NPL產品處置完畢資產的平均回收率高于80%,且集中在95%以上區間。

從處置時間來看,處置完畢越晚的資產,回收率越低。在2年內處置完畢資產的平均回收率約為100%;經3~5年處置完畢資產的平均回收率降至約90%;在5年以上處置完畢資產的回收率下行至50%~70%。究其原因,一是近年來房價下行影響資產估值與拍賣價格;二是較難處置的資產進入二拍甚至變賣環節以后,其折扣較高,進而拉低回收率水平。

(五)對房貸NPL產品整體運行情況的小結與分析

總體來看,近年來,我國房地產市場處于波動周期,在存量住房結構性過剩、城鎮化進程放緩以及宏觀經濟增速換擋的多重壓力下,全國住宅價格指數與交易量呈現下滑趨勢。房貸NPL產品受到這一宏觀形勢的影響,呈現新的發展特點。

一是商業銀行房貸不良率抬升推動處置需求上升,房貸NPL產品參與機構有所增加,發行規模和數量均出現較大幅度的增長。

二是受抵押物估值中樞下移、司法處置周期延長等因素影響,2022年后所發房貸NPL產品的回收率較前期有所下滑。

三是房貸NPL產品的逐期回收率整體呈穩中有降態勢,各期回收金額差異不大,不存在明顯的處置“高峰”。

四是近年來不良資產的處置難度增加,資產難以通過協商或訴訟的方式一次性處置完畢,較多資產長期處于“處置中”狀態,且越晚處置完畢的資產回收率越低。

房貸NPL產品預期回收與實際回收情況對比

在不良資產支持證券發行階段,發起機構會選定信用評級機構及評估機構,對基礎資產包的未來回收金額與回收時間分布進行預測。筆者采用評級機構的預期回收金額及時間分布數據作為預期回收基準,與實際回收情況進行對比,來分析相關預測的準確性。

(一)預期回收率與實際回收率的比較

房貸NPL產品的預期回收率為預期回收金額與基礎資產初始未償本息余額之比。在2021年及之前發行的房貸NPL產品,其預期回收率整體較為穩定且保持在較高水平。自2022年起,平均預期回收率持續下行,2022年、2023年和2024年分別為60%、56%和47%。從發行機構類型來看,國有商業銀行的預期回收率整體高于股份制銀行,但二者近年來均呈現下降趨勢,且2024年差值收窄為2%(見表1)。

從實際回收率來看,房貸NPL產品通常難以達到預期回收率。實際回收率高于預期回收率的情況均出現在2019年及之前所發房貸NPL產品上。這些產品的存續早期正處于房價上行或相對穩定階段,實際回收水平普遍較高,因此多數可達到或超過預期回收率。

(二)預期回收率分布與實際回收率分布的比較

從期數分布來看,房貸NPL產品的預期回收率走勢呈現中間高、兩邊低的鐘形,預期回收時間主要集中在第4~6期。2023年以來,預期回收率曲線趨于平滑,單期回收率占比最高值由超過30%下降至不足20%。隨著單期最高回收率的下降,其他期次的回收率占比有所上升(見圖4)。

從全部房貸NPL產品的實際情況來看,實際回收率呈逐期下降趨勢。前幾期的實際回收率較高,隨后逐期下降至較低水平,實際回收金額隨時間衰減,且衰減速率較為穩定。

二者出現上述差異,與預測機制和實踐情況都有關。

通常,評級機構會假設多數資產要歷經全部訴訟流程,通過司法拍賣獲得清收,并基于不良資產所處的訴訟階段來預測回收時間。因此,在封包日不良資產所處的訴訟階段,是該筆資產基準回收時間的主要影響因素。在預測時,評級機構再結合借款人特征、押物特征、區域司法環境等因素進行調整,給出最終回收時間。

在實際催收過程中,由于住房是個人和家庭一項重要的固定資產,借款人的還款意愿通常較強。通過與借款人協商,有可能達成3種結果:一是借款人清償全部欠款,貸款由不良級別回遷至正常級別;二是借款人自行籌措資金結清貸款;三是考慮到訴訟費用及法拍房折價等問題,借款人自行處置房產并結清貸款。無論出現哪種協商結果,這些不良資產的實際回收時間都不會太長。只有在借款人配合度較低甚至失聯,以及處置難度較大的資產時,才真正通過司法拍賣進行處置,此時實際回收情況可能與預期情況較為接近。

總體來看,在個人住房抵押貸款不良資產處置過程中,預期回收時間是訴諸司法手段的最晚回收時間,實際回收時間是結合復雜現實情況后的較快處置時間。

對房貸NPL產品市場發展的相關建議

一是優化回收率預測方法。從實踐來看,房貸NPL產品的預期回收率分布與實際情況存在偏差,其原因主要在于基礎數據不夠充分,難以全面、精確描述資產特征,進而導致技術受限。隨著房貸NPL產品的深化發展,相關預測需要不斷優化,以提升產品定價精度,降低投資風險。未來可從數據收集和模型方法等方面實現突破。

在數據收集層面,可考慮提高發起機構對資產池披露信息的豐富度和精準度。例如,在產品發行期,增加借款人配合程度評分、資產預期處置難易程度評分字段,區分自住性與投資性住房等;在產品存續期,定期更新逐筆資產的協商與訴訟進度,以提高預測準確度。

在模型方法層面,可考慮將個人住房抵押貸款不良資產的歷史回收數據作為參考依據,分析其回收情況與區域司法效率、房產區位、借款人特征等指標的相關性,在預測方法中增加相關影響因子,使得回收預測模型更貼合實際情況。

二是擴大產品試點范圍。實踐顯示,房貸NPL產品對于化解不良資產、防范金融風險具有重要作用。目前,我國不良資產支持證券的發行管理采用名單制,共有3個批次40家金融機構獲批進行試點。其中,房貸NPL產品的實際發行機構主要為國有商業銀行和全國性股份制銀行。未來,可考慮適度擴大房貸NPL產品發行人的準入范圍,允許更多中小銀行與地方性金融機構參與發行,提升其不良資產處置效率與資源配置能力,同時也提高不良資產證券化市場的豐富度與活躍度。

三是提高信息披露質量。建議構建統一的信息披露框架,明確規定逐筆資產借款人與抵押物特征、處置進度等關鍵字段的披露格式與披露頻率,推動房貸NPL產品向更精準的“數據驅動”進行轉變,為市場參與者的科學決策提供堅實支撐,推動不良資產證券化市場穩健發展。

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