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Behaviorial Finance 要由症去到證的發展 Consilient Lollapalooza


http://consilient-lollapalooza.xanga.com/725170054/behaviorial-finance%E3%80%80%E8%A6%81%E7%94%B1%E7%97%87%E5%8E%BB%E5%88%B0%E8%AD%89%E7%9A%84%E7%99%BC%E5%B1%95/


雖然科技日新月異,但投資理論的發展還停留在很早期的時代。其中一項便是Behavioral finance。

Behavioral Finance花了很多的篇幅談及人們的決策偏見。Charles Munger有24項 psycho-misjudgement,有一些書現在已發展倒<<50 investor experiments>>等。這些偏見的討論,是十分有意思的,就如同醫學上對病人不同症候的討論。咳,哮,喘,肚痛等,都有不同的辦認方 法。

對症候的討論是必要的,基本的及有臨床執行意義的。我認為Behavioal Finance在這方面近年發展成熟,是時候可以發展出更高層次的理論。

在醫學上,我們認為一個病,是疾病的全過程。一個證型,是病的階 段性的一系列症候群。症候的產生機理,做病機。Behavioral finance找出了很多人們的決策偏差,是一個對症候的研究。我認為研究的方向如果可以更有系統的針對不同階段或情況,經過某種機理,可怎樣影響人們被 一系列偏見所影響,將會令behavioral finance有更突破性及更實用的發展。

其中一個最有趣的學科融合,我認為是 behavioral finance與圖表分析。其實早在<<psychology of finance>>一書,已開始有討論,可惜的是就只有這一本,而且作者只是舉例說明,而不以其為重心。我覺得用心理學去深化和融合現有理論 會有更大的突破機會。

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夾層融資(MEZZANINE FINANCE) 心悅向日葵

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6464b5010102dtol.html

 夹层融资

夾層融資
是一種無擔保的長期債務,這種債務附帶有投資者對融資者的權益認購權。夾層融資只是從屬債務(subordinate  
debt)的一種,但是它常常從作為從屬債務同義詞來用。夾層融資的利率水平一般在10%15%之間,投資者的目標回報率是20%30%。一般說來,夾層利率越低,權益認購權就越多。

 

夾層融資,在風險和回報方面介於是否確定於優先債務和股本融資之間的一種融資形式。對於公司和股票推薦人而言,夾層投資通常提供形式非常靈活的較長期融資,這種融資的稀釋程度要小於股市,並能根據特殊需求作出調整。而夾層融資的付款事宜也可以根據公司的現金流狀況確定。

 

夾層投資也是私募股權資本市場(private  equity  market)的一種投資形式,是傳統創業投資的演進和擴展。在歐美國家,有專門的夾層投資基金(mezzanine  fund)。如果使用了儘可能多的股權和優先級債務(senior  debt)來融資,但還是有很大資金缺口,夾層融資就在這個時候提供利率比優先債權高但同時承擔較高風險的債務資金。

 

 

由於夾層融資常常是幫助企業改善資產結構和迅速增加營業額,所以在發行這種次級債權形式的同時,常常會提供企業上市或被收購時的股權認購權。


夹层融资
 

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    夾層融資的適用條件

 

融資企業一般在以下情況下可以考慮夾層融資:

 

1. 缺乏足夠的現金進行擴張和收購

2. 已有的銀行信用額度不足以支持企業的發展

3. 企業已經有多年穩定增長的歷史

 

4. 起碼連續一年(過去十二個月)有正的現金流和EBITDA(未減掉利息、所得稅、折舊和分攤前的營業收益)

 

5. 企業處於一個成長性的行業或佔有很大的市場份額

6. 管理層堅信企業將在未來幾年內有很大的發展

 

7.估計企業在兩年之內可以上市並實現較高的股票價格,但是現時IPO市場狀況不好或者公司業績不足以實現理想的IPO,於是先來一輪夾層融資可以使企業的總融資成本降低。

 

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    夾層融資的優勢

 

夾層融資是介於風險較低的優先債務和風險較高的股本投資之間的一種融資方式。因此,夾層融資處於公司資本結構的中層。夾層融資一般採取次級貸款的形式,但也可以採用可轉換票據或優先股的形式(尤其在某些股權結構可在監管要求或資產負債表方面獲益的情況下)。

 

夾層融資夾層融資的回報通常從以下一個或幾個來源中獲取:

 

1.現金票息,通常是一種高於相關銀行間利率的浮動利率

2.還款溢價

3.股權激勵,這就像一種認股權證,持有人可以在通過股權出售或發行時行使這種權證進行兌現。

 

並非所有夾層融資都囊括了同樣的特點。舉例而言,投資的回報方式可能完全為累積期權或贖回溢價,而沒有現金票息。

 

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    借款者及其股東所獲的利益

 

夾層融資是一種非常靈活的融資方式,而夾層投資的結構可根據不同公司的募集資金的特殊需求進行調整。對於借款者及其股東而言,夾層融資具有以下幾方面的吸引力:

 

 

1.長期融資

 

亞洲許多中型企業發現,要從銀行那裡獲得三年以上的貸款仍很困難。而夾層融資通常提供還款期限為57年的資金。

 

 

2.可調整的結構

 

 

夾層融資的提供者可以調整還款方式,使之符合借款者的現金流要求及其他特性。與通過公眾股市和債市融資相比,夾層融資可以相對謹慎、快速地進行較小規模的融資。夾層融資的股本特徵還使公司從較低的現金票息中受益,而且在某些情況下,企業還能享受延期利息、實物支付或者免除票息期權。

 

 

3.限制較少

 

與銀行貸款相比,夾層融資在公司控制和財務契約方面的限制較少。儘管夾層融資的提供者會要求擁有觀察員的權利,但他們一般很少參與到借款者的日常經營中去,在董事會中也沒有投票權。

 

 

4.比股權融資成本低

 

夾層融資的成本要低於股權融資,因為資金提供者通常不要求獲取公司的大量股本。在一些情況中,實物支付的特性能夠降低股權的稀釋程度。

 

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    夾層融資提供者(金融公司/銀行)的受益之處

 

夾層融資提供者的受益之處也是區分夾層投資和典型的私有股權投資的主要特徵:

 

1.      

比股權風險較小的投資方式

夾層投資的級別通常比股權投資為高,而風險相對較低。在某些案例中,夾層融資的提供者可能會在以下方面獲得有利地位,比如優先債務借款者違約而引起的交叉違約條款、留置公司資產和/或股份的第一或第二優先權。從"股權激勵"中得到的股本收益也可非常可觀,並可把回報率提高到與股權投資相媲美的程度。

 

 

2. 退出的確定性較大

 

 

夾層投資的債務構成中通常會包含一個預先確定好的還款日程表,可以在一段時間內分期償還債務也可以一次還清。還款模式將取決於夾層投資的目標公司的現金流狀況。因此,夾層投資提供的退出途徑比私有股權投資更為明確(後者一般依賴於不確定性較大的清算方式)。

 

 

3. 當前收益率

 

 

與大多數私有股權基金相比,夾層投資的回報中有很大一部分來自於前端費用和定期的票息或利息收入。這一特性使夾層投資比傳統的私有股權投資更具流動性。

 

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    夾層融資與融資發展

 

夾層融資應該作為融資發展的總體戰略的一部分來考慮,雖然夾層融資的成本相對並不便宜,但是有時候它卻是最合適的融資方式。夾層融資最適合於MBO,有併購計劃,能夠快速成長,而且即將股票上市的企業。

 

大部分美國投資銀行家相信,企業必須發行50萬至100萬股流通股以上,才能保證活躍的股票交易量並支持較高的股價。同時股票價格必須在$10-$20以上,才能吸引大的機構投資者,而低於$5的股票一般不具有吸引力。由於股票的數量很容易通過分拆或縮股(split  and  reverse split)來改變,所以股票的價格就主要取決於企業的市場價值了。

 

由於企業的市場價值取決於企業的規模,也就是企業的歷史業績和預期業績,如果夾層融資能夠在一年之內使企業的營業額大大增加,同時也給與公眾對企業盈利能力的信心,那將使企業的IPO處於一種更有利的位置。

 

在這種條件下,企業可選用夾層融資來完成過渡,直到實現和證明自己的市場價值,而不是在現在以低估的價值進行IPO或股權私募。如果企業可在將來以更高的股票價格進行IPO,那將降低企業總體的融資成本,這就是為什麼企業願意支付較高的利息在 IPO之前先來一輪夾層融資。

 

 

亞洲市場相關的注意要點

 

優先貸款人仍不太歡迎二級貸款人的存在,即使二級貸款人擁有的只是次級債務。優先貸款人的主要反對意見集中在他們和夾層融資提供者分享同一項擔保,因此他們要求夾層融資提供者接受結構上的次要地位(即夾層融資提供者向控股公司一級投資,而優先貸款人向運營公司提供貸款)。

 

 

還有一點也至關重要——對夾層融資提供者獲得的抵押安排及其執行協議的能力進行仔細評估(優先貸款人通常會通過債權人間的協議來限制夾層融資貸款人執行抵押的能力)。

 

優先貸款人一般會通過嚴格的協議限制流向夾層融資提供者的現金水平,而借款人通常會將多餘現金中的大部分作為準備金而預付給優先貸款人。他們還需要對借款人的還款能力進行詳細評估(比如利息的支付方式,股息的分配或資產處置)。

 

亞洲的夾層投資通常是跨國交易,因此需要對借款人進行仔細的評估,以確定其匯款能力(特別是中國)。投資者還必須深入瞭解預提稅和區域性的稅務協議。

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Zest Finance的中國實驗

2009年9月,一家利用大數據分析來進行信用評分並發放貸款的金融科技公司在美國西岸的洛杉磯成立。這家名為Zest Cash(後演變為Zest Finance)的創業公司恐怕很難想象,多年之後,它會與大洋另一端的中國市場緊密聯系起來。

7月18日,百度宣布了對Zest Finance的最新投資,並未披露具體投資金額和持股比例。而早在2015年6月,京東金融也宣布投資這家公司,並且雙方聯合成立的合資公司也即將開業。

這家為美國傳統的發薪日貸款(Payday Loans)提供在線替代產品而起家的公司,因為利用大數據進行信用評估和風險管理而名聲大噪,它也是第一家真正參與中國市場的美國金融科技公司。

不過,由於目前大數據風控在其獲取數據的合規性、風控模型的有效性方面一直存有爭議,再加上Zest Finance在美國服務的人群、覆蓋的市場並不主流,它的經驗技術能否順利移植中國市場還有待時間的驗證。

進入新市場

10個模型、3500個數據項、70000個變量,這是關於Zest Finance的大數據風控最廣為人知的一組數據。

在銀行信用卡中心工作了十幾年,曾參與過風控管理的京東金融副總裁許淩並不相信傳言。他第一次聽說Zest Finance和上面那組數據是2014年,當時,他與公司其他高管一起在美國考察金融科技公司。

“做模型開發的邏輯是,我們首先會拿一堆用戶數據變量來測試,看看跟違約率的相關性,弱相關的就淘汰,強相關的就留下,最終真正有用的通常不超過20個。”他告訴《第一財經日報》記者。

因為不相信傳言,京東金融團隊在與Zest Finance的核心成員們交流之後打了一個賭:雙方的模型團隊互換到對方公司工作一個月,用同樣的數據,分別搭建模型,在相同的時間里測試一下,如果證明Zest Finance的模型更有效,京東就會展開深入合作。

事實的結果我們已經知曉。2015年6月,京東金融宣布投資Zest Finance,雙方決定聯合成立合資公司,總部設在北京。

根據最初的規劃,這家合資公司將把Zest Finance在大數據挖掘、分析和建模等方面的核心技術進入中國,與京東金融的風控團隊合作,結合中國的數據、中國的市場,嘗試將其技術進行“本土化”落地。

Zest Finance在美國市場主要面向兩類人群,一類是(FICO評分接近或低於500)無法獲得基本的信貸需求的人群,解決他們的無信用評分借貸問題,另一類是信用分數不高而借貸成本高的人群,利用大數據征信降低他們的信貸成本。

對於征信體系、金融體系發展較為完善的美國市場,Zest Finance所覆蓋的人群十分有限。相比之下,個人征信市場剛剛起步、消費金融市場快速崛起的中國無疑蘊藏著更大的商業機會。

近年來,一方面是得益於政策環境和市場環境的變化,另一方面也是受益於風控技術和獲客方式的改進,大數據、雲計算、移動互聯等技術的普及和應用讓消費金融的風控流程大大優化、成本大大降低,獲客也更為容易。

平安證券一份報告預計,假設未來5年我國居民消費支出增速保持在12%左右的水平,居民消費信貸與消費支出比重逐年提升至20%左右,到2020年,我們非住房消費信貸的存量規模將超過9.5萬億(2015年末4.1萬億)。

以Zest Finance合作的京東金融來看,其消費金融業務上線不過兩年多時間,截至2015年末,京東金融的“白條”訂單量較年初增長了約600%。按照許淩的預期,消費金融的業務將在不久後會達到千億規模。

許淩告訴本報記者,京東金融從一開始就采用自動化審貸、大數據風控的方式,不斷訓練機器學習的能力,進行數據模型叠代,但隨著業務規模的快速增加,如何進一步優化個人信用評估和風險定價,挑戰日益增大。

京東希望通過引入Zest Finance的技術和團隊進一步提升其在大數據建模方面的專業能力。據了解,雙方的合作開始後,除了前期派駐技術團隊去對方公司學習和交流外,在合資公司成立後,Zest Finance也將派技術人士常駐中國。

爭議大數據風控

傳統信用評估模型是根據一個人的借貸歷史和還款表現,通過邏輯回歸的方式來判斷這個人的信用情況。而大數據風控所采用的數據源則十分廣泛,包括電子商務、社交網絡和搜索行為等都產生了大量的數據。

Zest Finance則篤信“一切數據皆可為信用”。它的數據來源十分豐富,既有傳統信貸征信所采用的決策變量,也有開創性引入的大量非結構化數據,非傳統數據,例如一些網絡數據、社交數據等。

其中傳播最廣也是爭議最大的是Zest Finance甚至將借款人填寫表格時使用大小寫的習慣、在線提交申請之前是否閱讀文字說明等極邊緣的信息作為信用評 價的考量因素。當然,對於這個說法,業內人士普遍認為並不可信。

冰鑒科技CEO顧淩雲在回國前曾領導並開發了Zest Finance前四代風控模型,在他看來,大數據征信的核心並不是對某個變量極其依賴,而是把很多個都只有微小影響的變量通過非線性的算法整合在一起,從而使模型的整體表現更好。

“大數據其實並不一定就是數據量本身大,我們講求的是變量涵蓋的信息緯度要多和均衡,然後才是能夠通過淺度學習和深度學習等多種複雜的算法把這些變量更有效地柔和在一起。”他表示。

許淩認為,數據需要“大”而有用,他列出了三個標準:第一是“大”數據,總量大、覆蓋廣;第二是“厚”數據,大數據是平面的、厚數據是立體的、多維度的。第三是“動”數據,京東體系內每天都在產生巨量的數據,現在京東金融本身也是巨大的數據源。

在他看來,產生“原材料”只是第一步,如何分析和理解數據是第二步。盡管Zest Finance在美國本土所面對的客群、所獲取的數據和國內有很大差異,但其技術、算法、模型卻是可以借鑒的。

許淩認為,實際上,金融的核心是電子信息,與個人掛鉤,需要某種信用背書後,進而形成信用價值去交換一些商品和服務。做大數據就和做菜一樣,擁有數據和信息這樣的原材料並不是最終的優勢。

“對用戶數據的提煉、對數據模型研發以及底層信用評估系統的搭建,去識別用戶潛在的需求和信用風險,這才真正的核心優勢,所以我們更需要一個高水平的‘廚師’團隊。”許淩說。

根據境外媒體報道,與傳統信貸管理業務比,Zest Finance的處理效率提高了將近90%。而在風險控制方面,Zest Finance的模型相比於傳統信用評估模型性能提高了40%。

但這個效果能否在中國市場得以實現,目前尚未可知。事實上,對於大數據風控的效用,業內一直存有爭議。

某金融業高管告訴本報記者,他們也曾對比過不同的風控模型(基於大數據的,以及銀行的風控模型)基於同一批數據的決策結果,其差異微乎其微。而就算是Zest Finance的模型中也加入了大量傳統的金融數據,並非完全依賴非傳統數據。

許淩並不贊同“神化”大數據風控,但對於京東消費金融的體量和增速而言,在利率基本穩定的條件下,哪怕新的風控模型能讓風控效率有微弱的提升也都是一個很大的進步,而目前實測的結果也證明了這一點。

“走出”京東

不管是Zest Finance在中國的合資公司,還是京東自己的消費金融品牌,都在努力“走出”京東。

2015年,京東金融發布“白條+”戰略,開始布局京東外更多生態體系,陸續推出旅遊白條、租房白條、裝修白條、教育白條,並延伸至校園和鄉村的消費金融市場。

與此同時,京東金融還通過投資入股的方式,布局了不少外部場景,例如,首付遊(旅遊分期)、買單俠(藍領分期)、分期樂(大學生分期)、會分期(租房分期)、美利金融(車貸分期)、淘當鋪(實物抵押平臺)等。

類消費信貸產品“出走”京東的背後其實是京東金融大數據模型體系和風控技術的對外輸出。

以京東金融與光大銀行、中信銀行合作的“小白卡”為例,從最開始的用戶申請、到審批,再到貸後管理全程,京東金融的風控模型、監測預警和用戶信用評估結果等向合作銀行開放。

京東金融CEO陳生強在不久前的一次公開發言中再一次提到京東金融定位科技金融,要做開放生態的系統構想。按照這個規劃,未來在技術、產品、用戶、資金、資產等方面的能力輸出將成為京東金融版圖中的重要一環。

在這個大的規劃之下,Zest Finance與京東的這家合資公司也將完全獨立運營,它被定位為一個純技術公司、模型研發公司,完全獨立於京東甚至京東金融之外,連辦公地點也遠離京東的大本營——亦莊。

根據規劃,這家合資公司從前期數據源的獲取,到後期數據和產品的輸出都不會局限於京東一家公司。據了解,目前該合資公司已經接入了不少外部的數據源,其風控模型也在與一些非京東系的企業對接合作。

“盡管京東會予以數據和技術上的支持,但這家合資公司仍需要面對市場化的競爭,即便是在京東金融內部。“我們自己的團隊也在不斷優化風控模型,所以合資公司必須打敗我們的模型才能被采用。”許淩稱。

在許淩看來,消費金融一定是服務於海量的消費者、擁有海量的消費場景,但這一定不是靠人堆起來的,而是高度的集約化、自動化的模型系統來實現規模化,這種規模化的優勢一定在互聯網技術的平臺上。

通過練就強大、高效的技術能力形成企業差異化的競爭優勢,進而連接更大的生態、撬動更大的市場,是這家合資公司、京東金融,以及所有定位於金融科技公司都在努力的方向。

不過,知易行難。Zest Finance的這場中國實驗才剛剛開始。

 

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1 : GS(14)@2011-04-25 16:01:22

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