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  • 从一次买车中引发的思考 -- 关于汽车消费贷你需要知道的事情

    1、前言

    现在很多4S店都会推出所谓的免息汽车贷,美其名曰免息,然后要收你一定的服务费/茶水费之类的,一般2,3k,看着好像不多,很多消费者就用了”系统一“不加思考就刷卡了。笔者近期因为买哈弗大狗的缘故,也经历了一次4S的消费贷,本着研究员的精神,我和销售掰扯了一下午,最终向销售说明白了这里面的逻辑,希望她以后和其他消费者解释的时候,能有更多的理论支撑,也算间接给长城股票做贡献了。

    2、4S点免息汽车贷的抽象模型

    消费贷其实和4S没有啥太多直接关系,更多是个人客户和银行直接签订的金融贷款合同,4S这里面只是充当了引流和返点的作用,金融货币在4S店和银行间是等价流动的,不影响我们对这个问题的分析,因此将4S店省略。

    以笔者的情况为例,

    • 贷款额度是60000人民币
    • 手续费是2800人民币
    • 分2年24个月分期还款
    • 每个月还6w/24的等额本金

    因为手续费是在放款的同时就直接扣除的,所以本质上,对顾客来说,这是一个贷款贴现模型。

    对于消费者来说,实际到手的只有57200人民币;对于银行来说,资产负债表上增加了一项60000人民币的资产。

    0x1:对消费者来说这笔贷款意味着什么

    我们现在从消费者和银行角度分别来计算各自的收益,

    对于消费者来说,假设这笔钱不用来买车,而是进行无风险利率投资,按照招商银行2年期定存年化利率2.25%来计算复利收益。

    同时要注意,由于每个月要分期还款60000/24的等额本金,所以客户用于无风险投资的本金是逐月减少的。

    # -*- coding: utf-8 -*-


    if __name__ == '__main__':

    # 总贷款金额
    load_total = 60000

    # 总手续费
    service_charge = 2800

    # 客户到手总贷款金额,即客户当前本金
    customer_load_total = load_total - service_charge

    # 银行月化利率
    band_rate_monthly = 4.95 / 100 / 12

    # 分期月数
    load_periods = 24

    # 每月还款本金额度
    load_pay_monthly = load_total / load_periods

    # 消费者累计投资收益
    investment_profit_total = 0

    # 逐月计算客户投资累计收益
    for i in range(load_periods):
    # 当月收益 = 当前本金 * 月利率
    investment_profit_total += customer_load_total * band_rate_monthly
    # print "investment_profit_total: ", investment_profit_total

    # 随着客户逐月的还款,本金也在相应减少还款的部分
    customer_load_total -= load_pay_monthly
    # print "customer_load_total: ", customer_load_total

    print "customer_load_total: " + str(customer_load_total)
    print "investment_profit_total: " + str(investment_profit_total)

    print "customer_profit: ", investment_profit_total + customer_load_total

    最终利息是1280.25人民币,在2年后,消费者逐月还清了原本6000的贷款,同时亏本了1519.75人民币。

    可以看到,这里面的关键是消费者进行投资的月度利率是多少,我们画出利率-收益曲线。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    
    def interest_rate_income(bank_rate):
        # 总贷款金额
        load_total = 60000
    
        # 总手续费
        service_charge = 2800
    
        # 客户到手总贷款金额,即客户当前本金
        customer_load_total = load_total - service_charge
    
        # 银行月化利率
        bank_rate_monthly = bank_rate / 100 / 12
    
        # 分期月数
        load_periods = 24
    
        # 每月还款本金额度
        load_pay_monthly = load_total / load_periods
    
        # 消费者累计投资收益
        investment_profit_total = 0
    
        # 逐月计算客户投资累计收益
        for i in range(load_periods):
            # 当月收益 = 当前本金 * 月利率
            investment_profit_total += customer_load_total * bank_rate_monthly
            # print "investment_profit_total: ", investment_profit_total
    
            # 随着客户逐月的还款,本金也在相应减少还款的部分
            customer_load_total -= load_pay_monthly
            # print "customer_load_total: ", customer_load_total
    
        # print "customer_load_total: " + str(customer_load_total)
        # print "investment_profit_total: " + str(investment_profit_total)
    
        return investment_profit_total + customer_load_total
    
    
    if __name__ == '__main__':
        x = np.arange(2.25, 12.0, 0.1)
        print x
    
        y = list()
        for i in x:
            customer_profit = interest_rate_income(i)
            print "customer_profit: ", customer_profit, "bank_rate: ", i
            y.append(customer_profit)
    
        print x
    
        fig = plt.figure(figsize=(8, 8))  # 设置图大小 figsize=(6,3)
        plt.plot(x, y)
        # plt.xticks(x)
        # plt.yticks(y)
        plt.xlabel('rate')
        plt.ylabel('customer profit')
        # plt.xscale('log')  # 设置纵坐标的缩放
        plt.show()

    可以看到,大概年化利率要到4.95%的时候,消费者用这笔贷款交易进行投资才能收支平衡。而我们知道,4.95%的2年化已经到指数基金的收益范畴了,投资风险是比较大的。

    0x2:对银行来说这笔贷款意味着什么

    对于银行来说,这项安排的收益主要来自两个方面:

    • 60000的贷款作为一项资产,可以进行资产证券化打包,重新获得现金流收益
    • 每月收到消费者还的部分贷款,这部分现金可以产生累计复利收益

    资产证券化这里暂时略去,我们主要讨论银行对于客户逐月还款的收益。

    一般来说,银行的存贷利率差是在2-3%个百分点左右,我们姑且假设银行的收益是(2.25+3 = 5.25%)

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # 总贷款金额
        load_total = 60000
    
        # 银行到手的总还款金额
        bank_getback_total = 0
    
        # 月化利率
        bank_rate_monthly = 5.25 / 100 / 12
    
        # 分期月数
        load_periods = 24
    
        # 银行每月收到还款本金额度
        load_getback_monthly = load_total / load_periods
    
        # 银行累计投资收益
        investment_profit_total = 0
    
        # 逐月计算银行投资累计收益
        for i in range(load_periods):
            # 当月收益 = 当前本金 * 月利率
            investment_profit_total += bank_getback_total * bank_rate_monthly
            print "investment_profit_total: ", investment_profit_total
    
            # 随着客户逐月的还款,银行的本金也在相应逐月增加
            bank_getback_total += load_getback_monthly
            print "bank_getback_total: ", bank_getback_total
    
        print "investment_profit_total: " + str(investment_profit_total)

     

    可以看到,银行从这项交易中赚得了3018.75人民币的收益。

    这里要注意一个问题,客户损失了1500,而银行赚得了3000块,那银行额外赚的1500是哪里来的呢?

    答案是资本的风险溢价,银行通过搜集信息,将这笔资金投向了收益更高的企业和项目,从而获得了更大的收益。相当于说利用消费者的消费贷撬动了一个更大的杠杆,而这个杠杆的源点就是客户的购车欲望。

    3、金融的本质是跨期资源安排

    以上的分析,看起来好像银行的稳赚不赔,客户是亏钱的。

    但以上是从纯资本的角度来分析这项业务的安全边界,现在回到原本的商业场景中,银行之所以推出这种业务,其本质是,中国当下这个社会环境下,中产阶级以及中低收入者占社会的主流,对于一辆十几二十万的车来说,依然有很大一部人是无法一次性全款的,但是这部分客户对于拥有一部自己的汽车又存在刚需。

     

    我国的人均汽车保有量还存在大量的增长空间,银行推出这项服务,不单单是为了获得资本利得,同时也是为了方便消费者,毕竟消费者买车之后,可以大幅度提高自己的生活品质和工作效率,赚到的钱可能远远不只花出去的2800块。金融是可以让参与双方双赢的,它是一个增和博弈。

    这里有一点要注意,笔者前面分析过程中,为了确定边界而提到的消费者用贷款进行投资,实际上并不是一个单纯的理论模型,而是反映了当下社会的一个不好的现象,即金融脱离产业而在金融系统里空转。按照金融工具本来的设计目的,客户用贷款的钱进行生产和消费,可以极大促进社会的总体生产和财富增长,但是如果客户拿贷款的钱又重新投入金融系统中,那这笔钱就没有流到车企里成为车企的R&D费用,而是继续流动下游的金融机构里,通过各种金融工具的包装,层层套利,最终放大了金融风险。

    4、后记

    最后,谈一下对国产车的一点思考和感悟。笔者自己不是从事汽车产业的,但是我家里人一直在开国产车,笔者自己很早就开始关注长城了,哈弗的每一代车都深度开过,不过不说,17年的长城车确实不太行,问题挺多,动力也肉。但是从2020开始,第三代车出来后,给人耳目一新的感觉,哈弗全系车型得到了彻底的升级。

     

    长城从自己做的皮卡起家,一直坚持自己研发核心技术,日拱一卒,在数年的岁月中,最终逐渐打磨出了自己的核心能力。这对笔者来说也是一个很大的启发。人贵在坚持。相信长城在接下来的5年也会继续带给我们惊喜,未来可期。

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