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　　大家好，我是上汽通用汽车金融有限责任公司资金部执行总经理付有花。此次我部门与中债资信评估有限责任公司结构融资总部联合撰稿《个人汽车贷款违约影响因素探究》一文，我深感荣幸。我们将公司历史存量数据与中债资信团队进行共享，从宏观因素、主体因素和资产因素三个维度对影响汽车贷款违约的因素进行分析研究，希望能够为行业从业者和广大投资者提供借鉴。

　　上汽通用汽车金融有限责任公司是国内首家经监管机构批准设立的汽车金融公司，成立至今十六年来，公司认真贯彻国家宏观调控政策，优化各类资源配置，努力实现质量、效益、速度、结构协调发展，各项业务发展迅速。在监管机构的支持下，公司已累计发行17单汽车贷款资产支持证券，发行规模近880亿元人民币。在此，我想对公司资产证券化业务开展过程中监管机构予以的信任、以及合作中介机构，尤其是中债资信所表现出的专业性表达我最诚挚的感谢。

　　2020年初爆发的新冠疫情是我们汽车金融行业从业者无法忽视的“黑天鹅”事件，疫情对新车销售以及汽车金融行业均产生了巨大影响：新车销售下滑，存续贷款逾期率上升。公司利用此次事件，重新检视与客户的接触方式，迅速响应作出调整：增加贷款签约便利性，减少与客户面对面的接触。目前，公司贷款的发放量和存续贷款的逾期率均回归到疫情前水平。另一方面，此次疫情使得消费者重新考虑购车的必要性，成为新车销售的机遇。

　　最后，上汽通用汽车金融有限责任公司将继续加强风险控制和内控管理，为客户提供快速、高质量的服务，提升客户满意度。我在此祝愿中国汽车金融行业发展得越来越好。

　　内容摘要近年来AutoLoanABS逐渐发展，已成为银行间信贷ABS的第二大产品，而不同机构发起的AutoLoanABS产品在存续期表现中出现一定的分化，因此关于其基础资产——个人汽车贷款违约因素的研究具有重要意义。本文基于多单AutoLoanABS产品的基础资产数据，结合市场经验，从宏观、主体和资产三个维度对影响汽车贷款违约的主要因素进行定性分析和实证研究，结果显示不同因素的影响路径、影响范围、影响程度有所不同。

　　截至2019年底，银行间市场累计发行AutoLoanABS产品144单，规模总计5,496.95亿元，其中2019年发行规模同比增长61.66%，成为当年银行间信贷ABS产品中增长最快的品种，并稳居信贷ABS产品第二，备受市场关注。在宏观经济下行，汽车行业整体消费表现疲弱，车企梯队间竞争日益激烈的背景下，汽车金融机构同样面临市场竞争的加剧，采取的业务策略也不尽相同，AutoLoanABS的资产质量存在弱化的可能性。从存续期AutoLoanABS项目表现来看，不同机构的汽车贷款资产表现也已经表现出一定的分化。因此关于个人汽车贷款违约的影响因素研究具有重要意义。

　　本文基于多单AutoLoanABS产品的基础资产的实际违约表现，主要从宏观因素、主体因素和资产因素三个维度研究影响汽车贷款违约的主要因素。

　　一

　　宏观因素

　　宏观经济环境主要通过作用于居民收入，影响借款人的还款能力，从而影响汽车贷款的违约表现，且这种影响是系统性的。城镇居民失业率和城镇居民收入可支配收入可以一定程度上反映借款人的还款能力。在汽车行业竞争加剧的背景下，行业的销售周期和促销政策与汽车贷款违约表现有一定的相关性。基于此，本文对比了城镇登记失业率、城镇居民人均可支配收入、汽车行业乘用车产销量与汽车金融行业贷款违约率表现[1]的变化情况。

　　（一）宏观经济发展形势

　　宏观经济发展形势向好时期，汽车贷款的违约较低。从汽车金融行业新增违约率曲线来看（图1），2014年以来新增违约率呈现逐步下降的态势，对比城镇登记失业率存在相似的变化趋势，而对比城镇居民人均可支配收入（图2），与新增违约率变化大致呈现反向关系。在经济态势稳中向好时，城镇失业率较低，人民收入稳定，借款人偿还能力较好，违约意愿较弱；而当经济发展形势不稳定，城镇居民失业率上升，借款人面临失业危机，其未来收入现金流不确定性增强，违约意愿可能增强。

　　（二）汽车行业

　　受汽车行业销售周期及主机厂商促销政策的影响，汽车贷款违约呈现明显的周期性。我国乘用车产销量呈现周期性变化，在居民积蓄增加以及春节返乡的背景下，叠加汽车厂商促销力度的加大，部分消费者存在冲动性购车行为，每年年底是购车的高峰期。对比发现新增违约表现在销售高峰期后1-2个月也会出现相应的高峰（见图3），分析认为有如下两个原因：一是汽车厂商一般在年底会加大促销力度，为了助力主机厂销售，汽车金融公司可能会适度加快信贷审批流程，提升审批通过率，降低借款人偿债能力门槛，进而反应在违约表现中。且从市场经验来看，年末的借款人资质和评分相较于年中借款人而言略差，违约可能性更高。二是业务量的快速增长要求更高的贷款管理能力，叠加春节假期影响，相关风控措措施、催收力度可能有所减弱，因此导致逾期率的增加以及逾期向违约的转化。

　　二

　　主体因素

　　发起机构的风险管理经验、对借款人风险刻画的准确度、风控政策的稳定性将直接影响汽车贷款的违约水平，发起机构的品牌经营模式、业务类型、客户群体可能间接影响汽车贷款的违约水平。从2019年AutoLoanABS存续期表现中发现（见图4），发起主体之间的累计违约率存在明显分化。本文对比了不同风控能力、业务策略的汽车金融公司在实际风控表现上的差异，进而分析主体因素对汽车贷款违约的影响。

　　（一）发起机构风控能力

　　汽车金融公司的股东背景、经营年限、贷款规模等能在一定程度上反映公司把控贷款审批风险的经验及能力，而不良率能真实反映发起机构的风控表现。从股东背景和经营经验来看，根据公开披露数据，截至2018年底，外资、合资、内资汽车金融主体[2]的不良率均值分别为0.18%、0.31%、0.60%，外资公司可以借鉴母公司丰富成熟的行业经验、先进完善的风控系统，具有较强的风控能力，但内资企业不良率也呈现明显的分异，不乏一些内资企业通过长期的经营积累，对国内汽车贷款市场的理解更深入，能更准确评估风险。从贷款规模来看，规模在500亿元以上及不足500亿元的汽车金融机构的2018年底不良率均值分别为0.16%和0.50%，贷款规模较大的发起机构往往具有更强的资本实力和经营经验，其不良率处于较低水平。从历史数据违约率表现来看（见图5），违约率均值水平及波动程度的分化与不良率水平的分化表现相近，说明风控能力相对较低且稳定性较差的汽车金融公司，贷款违约表现较差。

　　（二）发起机构业务策略

　　不同业务策略的汽车金融公司违约表现存在差异。就汽车品牌而言，粗放的外品牌经营模式下汽车贷款的不良率高于本品牌经营模式，一方面，自有品牌经营模式下的汽车金融主体主要从其所背靠的汽车主机厂商自身的经销商中获客，客群质量有所保障且比较稳定，但自有品牌之间由于差异化的市场定位，贷款违约表现也存在一定差异，而外品牌主要通过SP（ServiceProvider）渠道获客，代理模式下中间环节较多，客群较为复杂，通常客群质量不确定性较大；另一方面，外品牌贷款无主机厂的贴息支持，首付比例较低，借款人后期还款压力较大，贷款违约的可能性变高。就产品类型而言，含附加贷产品的贷款不良率通常更高，这种贷款模式主要目的是提升客户贷款金额，降低客户首付压力，进而提升汽车金融公司的产品竞争力和利润率，但相应的，如果附加贷金额较大，客户的还款压力及不确定性也会随之增高。就客户群体而言，中低收入的客户群体对应的贷款不良率更高，贷款违约的决策主要在于借款人，相对于高收入客户，低收入客户的抗风险能力较弱，且职业稳定性较差的借款人违约概率相对更高。

　　三

　　资产因素

　　资产因素主要影响借款人的还款能力和还款意愿，进而影响汽车贷款违约。当借款人职业、家庭状况发生变化，收入降低时，借款人的还款能力下降，为了满足其他方面的生活需求，借款人的违约意愿会有所提高。当借款人还款能力处于一定水平时，对于首付比较高的贷款，借款人的负债水平较低，还款压力较小，还款意愿较高，而在贷款偿还超过了一定期限后，随着贷款账龄的增加，剩余期限的减少，借款人的还款意愿会愈来愈强，违约可能性会降低。

　　为了控制宏观环境和主体因素的影响，以及遵循大样本数据具有统计意义的原则，本文选择违约贷款样本量较大且具有类似风险管理能力及业务经营策略的发起机构发起项目的2019年跟踪数据[3]，同时结合了上汽通用提供的融腾系列近五年个人汽车贷款资产支持证券的违约贷款数据，从贷款特征因素、借款人因素、资产特征因素三个方面，通过对比违约贷款与初始资产池在资产特征分布上的差异，分析汽车贷款违约的影响因素。

　　（一）贷款特征因素

　　对于同类发起机构类似的汽车品牌，合同金额越高的贷款越容易违约。从违约贷款分布占比[4]可以看出（图6），合同金额较小的贷款违约占比明显减小，而合同金额在6万元以上的占比较初始资产池分布明显增大，增加了约20%，并且合同金额越高违约占比增长幅度越大。贷款金额愈高意味着还款压力愈大，面对现金流骤紧问题时借款人有更大可能放弃还款。

　　合同期限越长的贷款越可能违约，贷款账龄1年左右是违约高峰期，相对应的，剩余期限2年左右达到违约高峰。从合同期限来看（图7），违约贷款中36期合同期限的贷款占比明显增大，较初始资产池分布增加了约20%。分析认为，一方面样本数据中借款人为中低收入人群，选择长合同期限的借款人偿债能力较弱，而还款周期越长，借款人收入不确定性越大，相应的未来还款的不确定性越大。从账龄和剩余期限来看（图8、图9），在违约贷款中，当账龄处于10-15期时，相应的剩余期限处于21-26期时，贷款违约概率明显增大。分析认为，样本数据中的汽车大多属于中低端品牌，汽车贬值速度较快，当账龄在1年左右时，借款人偿债意愿可能有一定程度的降低，并且此时的违约成本并未处于高值，进一步增强了借款人的违约倾向；再者，部分借款人存在冲动型贷款行为，在还款前期可能因无法承担购车后的日常开支而导致偿还能力下降，出现违约行为。

　　借款人执行利率越高，其违约可能性越高。从客户执行利率来看（图10），借款人执行利率大于12%的贷款违约占比明显增高，较初始资产池分布增加超20%。一方面，从汽车金融公司的差异化定价策略来看，综合考虑风险与收益的平衡，汽车金融公司为该类信用资质较差的借款人提供的贷款利率较高；另一方面，从借款人的偿债压力来看，执行利率越高借款人的还款压力越大，借款人违约的可能性较高。

　　初始LTV越大，贷款违约可能性越高。从初始LTV分布图来看（图11），初始LTV在60%以下的贷款，违约贷款占比较初始资产池大幅降低，而初始LTV在60%-80%水平的贷款，在违约贷款中的占比超过90%，较初始资产池中的占比水平增加约13%。一方面，初始LTV越高，对应的首付款比例较低，结合前述结论账龄在10-15期贷款违约水平较高，还款前期借款人违约成本相对较低；另一方面，初始LTV较高的贷款，借款人的实际负债水平较高，在借款利率和合同期限一定的情况下，每期需要承担较高的还款额，还款压力较大。

　　另外，我们研究了不同还款方式对违约贷款的影响，从样本数据中暂未发现显著结论，可能由于样本数据存在偏差，后续仍需关注。

　　（二）借款人因素

　　低收入的借款人更容易违约。从借款人收入分布图来看（图12），违约贷款中年收入低于10万元的借款人占比近80%，超过初始资产池中占比约17%。但是所选贷款样本的发起机构主要集中于中低端品牌汽车，因此面向客群主要集中于中低收入消费者，考虑到样本数据存在一定的偏差，收入差异对汽车贷款违约的影响还有待于进一步分析。

　　另外，基于样本数据，我们发现借款人年龄、受教育程度、婚姻状况、所在地区对贷款违约的影响程度一般，且暂未发现借款人性别对违约有显著影响，但是女性借款人违约后的平均贷款损失率[5]相对男性高3.5个百分点。

　　（三）汽车相关特征因素

　　在汽车相关特征方面，我们还从汽车初始购买价格、新车/二手车、购车用途角度对违约贷款特征进行了分析，暂未发现其对贷款违约有显著影响。

　　四

　　结论

　　通过上述研究发现，汽车贷款的违约存在多方面的影响因素，不同因素的影响路径、影响范围、影响程度有所不同：宏观经济形势主要通过影响借款人的还款能力影响汽车贷款违约的整体水平；汽车行业的销售周期及汽车厂商的促销政策影响汽车贷款违约的季节性波动；不同机构的风控能力差异、业务策略差异影响了各自汽车贷款违约的分化表现；资产因素主要是通过影响借款人的还款能力和还款意愿影响汽车贷款的违约，且不同的资产因素影响程度不同，其中贷款金额、账龄、剩余期限、贷款利率、初始贷款价值比、借款人收入对汽车贷款违约的影响程度较强。由于样本数据限制，本次研究暂未发现还款方式、借款人性别、汽车初始购买价格、新车/二手车、购车用途对贷款违约有显著影响，未来仍需要持续关注跟踪数据的实际表现，作进一步探索和验证。

　　[1]本文选取了汽车贷款业务稳步增长并且具有AutoLoanABS发行经验的16家汽车金融公司作为研究对象，将发起机构i的各静态池在同一时点的月度新增违约率进行算术平均得到发起机构i的月度新增违约率，再以各发起机构贷款规模为权重，得到汽车金融行业汽车贷款月度新增违约率曲线。其中月度新增违约率=新增30天以上逾期贷款金额/贷款余额，为了与宏观指标进行对比，转换为季度数据。[2]以各汽车金融公司的股东构成作为划分标准。[3]样本数据中包含违约贷款数量合计2578笔，占2019年汽车金融主体发起的存续项目违约贷款总数的78%，对应初始资产池中贷款数量合计笔。[4]不同档次的汽车品牌具有差异化的市场定位，目标客户群体的不同使得违约表现存在分化，基于可比性原则，此处选择同类发起主体中具有类似市场定位的汽车品牌作为样本数据，其贷款金额主要集中在10万元以下。[5]贷款损失率=贷款损失金额/贷款初始发放金额，其中女性的平均贷款损失率为41.09%，男性为37.61%。

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