擔保網路

擔保網路，在亞洲國家是一種較為常見的經濟現象。如果借款人不符合商業銀行的貸款條件，他們可以尋找擔保人為他們提供擔保。如果借款人違約，他們的擔保人將承擔法律責任來償還貸款。擔保相互依賴關係可以自然地表示為網路，其中每個節點代表一個企業，每條有向邊代表兩個對應企業之間的擔保關係。

基本介紹

• 中文名：擔保網路
• 外文名：Networked-loan / Networked-guarantee-loan 

定義

在擔保網路中，每筆貸款交易可能會有一個以上的擔保人，並在給定期間，一個擔保人可能會進行多筆貸款交易。此外，企業可以在貸款擔保關係中扮演借款人和擔保人的角色，甚至兩者兼而有之。因此，企業之間存在多種擔保關係，包含了單向擔保（簡稱單保）、互相擔保（簡稱互保）、擔保鏈和擔保圈，形成了複雜的擔保網路，以獲取更大的融資優勢。

企業間的擔保關係

一旦貸款獲得批准，公司通常可以立即獲得全額貸款，並開始按照分期付款計畫向銀行償還貸款，直至協定結束。建立擔保關係後，擔保方與被擔保方共享信息，被擔保方的借款等行為受到擔保方監督，能有效降低信貸活動的交易成本，實現信貸資源的最佳化配置。

在信貸擴張期間，隨著越來越多的企業參與其中，擔保網路的規模也越來越龐大。然而，擔保網路除了幫助企業在經濟成長期間迅速融資並促進發展外，另一方面可能會導致鏈式風險甚至系統性金融危機。通常，擔保貸款有債務義務契約，如果一家公司未能向銀行償還債務，擔保人必須承擔對應代價，導致風險在擔保網路中傳播，可能引起違約傳染。為了監控潛在風險並防止大規模違約，需要迫切關注監控和評級違約傳染風險的問題。

背景

通常，小型和中型企業很難達到商業銀行的要求，這些銀行最初是為大規模行業設計的。處於快速擴張階段的企業大多難以從銀行獲得貸款資金。然而，在一些亞洲國家，中小型企業允許向其他企業尋求擔保。隨著越來越多的企業參與其中，整體便形成了結構複雜的擔保網路。在實際場景下，每筆貸款交易可能會有一個以上的擔保人，而在給定期間，一個擔保人可能會進行多筆貸款交易。一旦貸款獲得批准，公司通常可以立即獲得全額貸款，並開始按照常規分期付款計畫償還銀行，直至協定結束。在經濟形勢上升時期，擔保貸款可以滿足不符合資質的中小型企業的融資需求，促進民營經濟的發展。但在經濟下行階段，企業的違約可能像病毒一樣在擔保網路中傳播，導致大規模違約甚至系統性金融危機。

流程

圖示顯示了擔保網路貸款的典型流程。它包括五個模組：首先，借款人找到多個擔保人提供信用擔保，並與銀行簽訂契約。然後銀行進行貸前風險評估，如果通過，則借款人獲得資金，並根據貸款契約定期償還利息和本金（或部分）。銀行監控償還狀況，並進行貸後風險評估。假設借款人未能償還貸款的餘下部分，其擔保人必須按照契約地址進行支付。

貸款管理業務流程

風險傳染

在金融領域中，擔保網路作為一種複雜網路，使得風險在其中的傳播可以帶來不可預估的連鎖反應。構成擔保網路的每一個節點 ( 企業或個人) ，在風險來臨時往往難以獨善其身。由於具有互聯互通性，網路中的節點不僅會受自身狀況的影響，還會受到其他節點的影響，同時也會影響其他節點。

在金融體系中，銀行之間通過同業市場借貸產生的金融網路會產生破產串聯，進而引發金融危機。在商業集團，個體企業所面臨的負面衝擊可能殃及整個集團公司，產生傳染效應。在上下游企業之間，由商業信用構成的借貸鏈條會導致破產連鎖反應。

違約風險傳染

通常，信貸違約會引發擔保網路中的違約風險。在擔保網路中的任何一個企業如果發生信貸違約，則違約風險會以擔保關係為邊的傳播方向，在網路中蔓延至更多的關聯企業。由於大多擔保簽訂強制性契約，違約風險可能會傳播給擔保方。預測信貸違約的傳播趨勢能夠幫助政府採取適當的干預措施，從而避免違約帶來的一系列影響。適當的聯合擔保可以降低違約風險，但是對於參與網路的公司而言，仍可能帶來由違約引發的重大損失。當越來越多的公司參與其中，在複雜的網路中違約風險可能沿著擔保關係的方向傳播，導致大規模的貸款違約，甚至系統性金融危機。

在經濟低迷時期，由於大規模企業違約會引發擔保網路中的副作用，違約事件可能會增加，並可能會引發多米諾骨牌效應，當一些公司面臨運營困難時，違約傳染風險可能會在擔保網路中迅速傳播，使大量公司處於不利地位，甚至導致系統性金融危機。

失信風險傳染

失信風險作為一種廣義的信用風險，如果一家企業出現失信風險，一方面，作為被擔保人，可能導致其擔保人在擔保金額範圍內承受損失; 另一方面，作為擔保人，可能導致被擔保人的增信不足。失信風險在擔保網路中具有傳染效應，該傳染效應能夠影響債券的信用利差。企業的失信行為產生了三類傳染效應，一是直接傳染效應，無論是發債主體的擔保人出現失信行為，還是被擔保人出現失信行為，都會引起發債主體的信用利差上升；二是局部感染效應，如果局部擔保網路中失信主體的占比提升，可能引起投資者對發債主體的“團體處罰”，導致信用利差上升；三是全局擴散效應，失信信息沿擔保網路向整個市場擴散，導致債券信用利差上升。

風險評估

擔保貸款通常具有債務義務契約，這意味著如果一家公司未能償還銀行，擔保人就必須為此付出代價，這將導致風險在擔保網路中傳播。在擔保網路中，個體企業的違約會在網路中層層擴散傳播, 進而導致系統性的金融風險。因此，識別由一個或幾個實體故障引起的擔保網路中的級聯故障風險至關重要，因為這種級聯故障可能會破壞整個信用系統的連通性和可靠性。近年來，有科學家提出一些基於深度學習的方法解決這些問題。總的來說，通常意外違約是可以容忍的，而大規模違約或系統性金融危機必須堅決遏制。

風險傳染示例

從20世紀中葉開始，銀行業就為每個貸款申請人開發了信用風險模型。風險評級也是全球數千家企業的主要業務，包括數十家上市公司。他們通過投資數百萬美元研究最先進的風險評估模型。然而，全球貸款違約損失在2018年仍超過500億美元，並預計將繼續增加。這些巨額損失證明了增加風險控制的必要性。傳統的信用評分模型使用回歸算法構建，其中包括經典的邏輯回歸，神經網路等。

近年來，深度學習方法用於解決這個問題。例如，TRACER是一種新穎的方法，用於利用深度神經網路對銀行業中的傳染鏈風險進行評估。他們在基於圖結構的貸款行為數據上採用時間鏈間注意力網路來計算傳染鏈的風險分數，並且在亞洲一家主要金融機構的數據集上顯著優於現有技術基線。CRDAN是一種基於深度學習的擔保網路傳染路徑風險評估方法，通過圖神經網路特徵學習層直接學習網路化的貸款行為數據，生成高階隱含表征，同時開發注意力機制模型對網路中相鄰傳播路徑的影響進行動態學習。該方法在傳染路徑風險評估中的具有一定的有效性，可為監管部門和金融機構對擔保網路進行系統性風險評估提供方法理論基礎。

還有工作提出了一些可視化工具，用於網路擔保貸款風險管理。

受攻擊公司

為了識別並最終防止擔保貸款網路中的系統性危機，一個重要的方法是識別前K個易受攻擊節點（公司）並對其進行密切監督。一項2022年的研究使用了不確定圖來建模問題，並根據可能的世界語義推斷出節點的違約機率，這種方法已被廣泛用於捕捉實際網路中的傳染現象。特別地，它利用了一個具有兩種機率的不確定圖來模擬網路中違約風險的發生和傳播，即自身風險機率和擴散機率。為了加速搜尋易受攻擊節點的過程，它採用了基本採樣方法、最佳化採樣方法和基於bottom-k的方法的組合。通過整合逆序，它以最佳的效率結果，同時大部分保持精度。該方法的性能優於基準方法，如GBDT和HGAR，通過AUC進行衡量。

風險傳染遏制

擔保網路成為影響企業和金融體系穩健運行的重要問題，風險傳染也對區域金融穩定和經濟發展造成了較大的負面影響。因此，對擔保網路中的風險傳染進行遏制，並預防潛在的系統性金融危機對包容性金融和可持續經濟發展的長期健康至關重要。

有研究運用複雜網路理論對擔保網路的風險傳播模式進行研究，發現風險傳播的一般性模式並給予解釋，其中包括穩態風險密度以及風險傳播速度等重要指標的計算，為商業銀行規避擔保風險提供一定的理論基礎。除此之外，由於網路風險傳染對關聯性網路結構存在依賴，擔保網路風險傳染路徑具有關係傳遞性且依賴擔保鏈實現，制度建設和關聯性網路結構可視化監管十分必要。

在實證分析的基礎上，一項2023年的研究提出了一種新方法，稱為SCRPF，它結合了深度強化學習和高階圖訊息傳遞網路，用於預測銀行業中網路貸款的傳染風險關鍵公司。它使用深度強化學習的框架來從歷史數據中學習並訓練策略網路以生成關鍵公司列表。為了保持傳染的表達，SCRPF利用高階訊息傳遞圖神經網路直接對傳染鏈上的圖結構化風險傳播行為進行編碼，這不再需要手工特徵工程或複雜的金融知識。然後，深度強化學習根據訓練有素的圖注意力神經網路的策略預測擔保網路的關鍵公司的優先列表。這項工作通過識別關鍵公司來提供實際解決方案，以遏制傳染風險，緩解系統性金融危機。此外，iConReg使用深度圖學習技術來監管網路貸款傳染風險，用於檢測和隔離中國全國網路貸款的傳染風險，這使得當局能夠針對系統性金融危機制定更迅速的預防措施。