商業(yè)銀行的信用風(fēng)險

商業(yè)銀行在經(jīng)營活動過程中，主要面臨著信用風(fēng)險、市場風(fēng)險、利率風(fēng)險、流動性風(fēng)險和操作風(fēng)險等。長期以來，信用風(fēng)險是銀行業(yè)最主要也是最重要的風(fēng)險。信用風(fēng)險一般定義為銀行的借款人或交易對象不能按事先達(dá)成的協(xié)議履行義務(wù)的潛在可能性。有關(guān)研究表明，以銀行實(shí)際的風(fēng)險資本配置為參考，信用風(fēng)險占銀行總體風(fēng)險暴露的60％，而市場風(fēng)險和操作風(fēng)險則僅各占20％。我國商業(yè)銀行，特別是國有獨(dú)資商業(yè)銀行，不良貸款規(guī)模巨大，信用風(fēng)險過度集中，嚴(yán)重威脅著我國商業(yè)銀行的生存、發(fā)展以及整個社會金融系統(tǒng)的安全。另外，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險管理也會影響到社會實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門的正常運(yùn)行，影響到國家貨幣政策、財政政策的有效制定和執(zhí)行，加強(qiáng)信用風(fēng)險管理和分析，對我國商業(yè)銀行具有重要的意義。

一、信用風(fēng)險計量和分析的現(xiàn)代方法

信用風(fēng)險計量和分析評價方法的研究始于20世紀(jì)30年代，在60年代后成為熱點(diǎn)。信用風(fēng)險分析方法經(jīng)歷了從定性到定量、從簡單到復(fù)雜、從個別資產(chǎn)到資產(chǎn)組合的發(fā)展歷程。1996年，巴塞爾協(xié)議規(guī)定，用于確定風(fēng)險的資本充足率內(nèi)部模型必須是以VaR為基礎(chǔ)的模型，基于VaR的信用風(fēng)險計量模型成為目前最為流行的模型。

目前，國際上通行的基于VaR的信用風(fēng)險計量模型主要有以下幾種：

1、CreditMetrics模型。CreditMetrics模型是以JP摩根公司為代表的幾家著名金融機(jī)構(gòu)于1997聯(lián)合開發(fā)出的模型，以資產(chǎn)組合理論為依據(jù)，運(yùn)用VaR框架，對貸款和非交易資產(chǎn)進(jìn)行估價和風(fēng)險計算。該模型基于借款人或交易對手的信用評級、次年評級發(fā)生變化的概率（評級轉(zhuǎn)移矩陣）、違約貸款的回收率、債券市場上的信用風(fēng)險價差等資料，估算出貸款的市場價值及其波動性，進(jìn)而得出個別貸款和貸款組合的VaR值。CreditMetrics模型依據(jù)一些基本的數(shù)理統(tǒng)計方法，將借款人或交易對手的信用等級與風(fēng)險資產(chǎn)的預(yù)期價值聯(lián)系起來，對資產(chǎn)組合的信用風(fēng)險進(jìn)行量化和分析，目前已成為最具國際代表性的內(nèi)部風(fēng)險管理模型。

2、麥肯錫模型。麥肯易模型則在CreditMetrics的基礎(chǔ)上，對周期性因素進(jìn)行了處理，將評級轉(zhuǎn)移矩陣與經(jīng)濟(jì)增長率、失業(yè)率、利率、匯率、政府支出等宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系模型化，并通過蒙地卡羅模擬技術(shù)（a structured Monte Carlo simulation approach）模擬周期性因素的“沖擊”來測定評級轉(zhuǎn)移概率的變化。麥肯錫模型可以看成是對CreditMetrics的補(bǔ)充，它克服了CreditMetrics中不同時期的評級轉(zhuǎn)移矩陣固定不變的缺點(diǎn)。

3、CreditRisk模型。CreditRisk模型是由CSFP（Credit Suisse Financial Product）開發(fā)并于1997年年底推出的一個基于精算方法的信息風(fēng)險計量模型。該模型是與作為盯市模型（MTM）的CreditMetrics不同，它是一個違約模型（DM），其不把信用評級的升降和與此相關(guān)的信用價差變化視為一筆貸款的VaR（信用風(fēng)險）的一部分，而只看作是市場風(fēng)險，它在任何時期只考慮違約和不違約這兩種事件狀態(tài)，計量預(yù)期到和未預(yù)期到的損失，而不象在CreditMetrics中度量預(yù)期到的價值和未預(yù)期到的價值變化。在CreditRisk模型中，違約概率不再是離散的，而被模型化為具有一定概率分布的連續(xù)變量。其將每一筆貸款被視作小概率違約事件，假定每筆貸款的違約概率都是相同的，且獨(dú)立于其它貸款。由此可以得出給定期間內(nèi)，違約次數(shù)的概率分布服從泊松分布。這樣，貸款組合違約概率的分布接近泊松分布。CreditRisk模型考慮違約概率的不確定性和損失大小的不確定性，將損失的嚴(yán)重性和貸款的風(fēng)險暴露數(shù)量劃分頻段，計量違約概率和損失大小可以得出不同頻段損失的分布，對所有頻段的損失加總即為貸款組合的損失分布。

4、KMV模型。KMV模型是估計借款企業(yè)違約概率的方法。KMV模型把貸款看作期權(quán)，股份公司的資產(chǎn)價值是公司股票和債務(wù)價值之和，當(dāng)公司資產(chǎn)價值低于債務(wù)面值時，就發(fā)生違約，因此債權(quán)人相當(dāng)于賣空一個基于公司資產(chǎn)價值的看漲期權(quán)。它首先利用Black－Scholes期權(quán)定價公式，根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)的市場價值、資產(chǎn)價值的波動性、到期時間、無風(fēng)險借貸利率及負(fù)債的帳面價值估計出企業(yè)股權(quán)的市場價值及其波動性，再根據(jù)公司的負(fù)債計算出公司的違約實(shí)施點(diǎn)（default exercise point，為企業(yè)一年以下短期債務(wù)的價值加上未清償長期債務(wù)帳面價值的一半），然后計算借款人的違約距離，最后根據(jù)企業(yè)的違約距離與預(yù)期違約率（EDF）之間的對應(yīng)關(guān)系，求出企業(yè)的預(yù)期違約率。

上述四個模型的區(qū)別可歸納為以下六個方面。第一，在風(fēng)險的界定方面，CreditMetrics和麥肯錫模型屬于MTM（盯市）模型；CreditRisk模型屬于DM模型；而KMV模型既可被當(dāng)作MTM模型，也可被當(dāng)作DM模型。第二，在風(fēng)險驅(qū)動因素方面，在KMV模型和CreditMetrics中，風(fēng)險驅(qū)動因素是企業(yè)資產(chǎn)價值及其波動性；在麥肯錫模型中，風(fēng)險驅(qū)動因素是失業(yè)率等宏觀因素；而在CreditRisk模型中，關(guān)鍵的風(fēng)險驅(qū)動因素是經(jīng)濟(jì)中可變的違約率均值。第三，在信用事件的波動性方面，在CreditMetrics中，違約概率被模型化為基于歷史數(shù)據(jù)的固定的或離散的值；而在KMV模型、麥肯錫模型和CreditRisk模型中，違約概率是可變的，但服從于不同的概率分布。第四，在信用事件的相關(guān)性方面，各模型具有不同的相關(guān)性結(jié)構(gòu)，KMV模型和CreditMetrics是多變量正態(tài)；麥肯錫模型是因素負(fù)載；而CreditRisk模型是獨(dú)立假定或與預(yù)期違約率的相關(guān)性。第五，在回收率方面，在KMV模型的簡單形式中，回收率是不變的常數(shù)；在CreditRisk模型中，損失的嚴(yán)重程度被湊成整數(shù)并劃分為不同的頻段，在頻段內(nèi)回收率是不變的；在KMV模型的最新版中，回收率是隨機(jī)的；在CreditMetrics和麥肯錫模型中，回收率也是隨機(jī)的。第六，在計量方法方面，CreditMetrics對個別貸款或貸款組合采用分析方法進(jìn)行計量，對大規(guī)模貸款組合則采用蒙地卡羅模擬技術(shù)進(jìn)行計量；KMV模型和CreditRisk模型采用分析方法進(jìn)行計量；麥肯錫模型則采用模擬技術(shù)求解。

二、目前我國商業(yè)信用風(fēng)險分析和管理的主要方法

1、健全信用風(fēng)險管理組織架構(gòu)，完善信用風(fēng)險管理制度。目前，我國有商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理體系還不十分健全，突出表現(xiàn)為風(fēng)險管理?xiàng)l塊分割嚴(yán)重，全面風(fēng)險管理框架不完善，各種風(fēng)險管理政策的綜合協(xié)調(diào)程度不高，難以從總體上計量和把握風(fēng)險狀況。為進(jìn)一步提高銀行信用風(fēng)險防范和管理能力，應(yīng)當(dāng)在組織架構(gòu)和管理制度上先行一步。一方面，應(yīng)當(dāng)加快組織架構(gòu)改革，首先要建立信用風(fēng)險管理委員會作為管理全行信用風(fēng)險的中樞機(jī)構(gòu)，負(fù)責(zé)確定全行信用風(fēng)險管理戰(zhàn)略、制定信用風(fēng)險管理總體政策和制度框架。其次，要設(shè)置獨(dú)立的風(fēng)險控制部門，負(fù)責(zé)建立和管理內(nèi)部評級系統(tǒng)、風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)、風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，并定期向決策部門提供分析報告。第三，在業(yè)務(wù)前臺部門明晰執(zhí)行管理風(fēng)險的職責(zé)，明確經(jīng)營管理責(zé)任，做到責(zé)權(quán)利有機(jī)結(jié)合。

另一方面，要強(qiáng)化信用風(fēng)險管理制度，首先完善商業(yè)銀行內(nèi)部制度基礎(chǔ)，應(yīng)深化國有銀行的股份制改革，優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)，建立良好的公司治理機(jī)制，完善經(jīng)理人市場，從而完善銀行的內(nèi)部治理機(jī)制，確立真正的風(fēng)險承擔(dān)主體。其次，在銀行內(nèi)部建立獨(dú)立風(fēng)險管理機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)上，確立風(fēng)險防范的經(jīng)營理念，在經(jīng)營管理過程中把風(fēng)險防范放在首位，配合業(yè)務(wù)流程和組織架構(gòu)制定一系列相應(yīng)的風(fēng)險控制制度。

2、充分利用已有數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)模型，嚴(yán)格控制不良貸款。①加強(qiáng)貸款質(zhì)量監(jiān)測，提高監(jiān)測信息的科學(xué)性。②從多個角度和層面加強(qiáng)貸款質(zhì)量分析工作。上年同期相比的變化情況；二是貸款質(zhì)量變化的總體特點(diǎn)，包括行業(yè)、貸款品種、實(shí)際投向、分布機(jī)構(gòu)等方面的特點(diǎn)和變化狀況；三是貸款質(zhì)量的遷徙情況，分析貸款在貸款五級之間、科目之間的遷徙變動情況及原因，并著重對新發(fā)生不良貸款的原因作重點(diǎn)分析，對典型案例進(jìn)行深入分析，揭示規(guī)律；四是綜合各類數(shù)據(jù)，對不良貸款的變化趨勢進(jìn)行預(yù)測，逐步建立貸款變動量化模型；五是按照現(xiàn)金清收、以物抵債、呆賬核銷和其他方式對不良貸款的清收情況進(jìn)行分析，為貸款的清收管理提供依據(jù)。③加強(qiáng)對重點(diǎn)機(jī)構(gòu)和客戶的直接監(jiān)測。結(jié)合國家宏觀經(jīng)濟(jì)政策和產(chǎn)業(yè)政策，對重點(diǎn)機(jī)構(gòu)、大客戶經(jīng)營情況和財務(wù)狀況進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警，對其履約能力進(jìn)行適時監(jiān)控，防止“黃金客戶”褪色后造成的重大損失。④運(yùn)用經(jīng)濟(jì)資本控制風(fēng)險，提高盈利水平。不少商業(yè)銀行已經(jīng)實(shí)施和正在實(shí)施經(jīng)濟(jì)資本管理，以降低業(yè)務(wù)風(fēng)險，提高回報率水平。在信用風(fēng)險管理和分析中，可以充分借鑒經(jīng)濟(jì)資本管理理念，對商業(yè)銀行每類業(yè)務(wù)（資產(chǎn)）確定不同的“經(jīng)濟(jì)資本系數(shù)”，即資本需求比率，通過建立經(jīng)濟(jì)資本計劃分配和回報約束的配置機(jī)制，引導(dǎo)各級機(jī)構(gòu)積極發(fā)展風(fēng)險低、回報高的業(yè)務(wù)，有效控制業(yè)務(wù)（資產(chǎn)）風(fēng)險的增長；同時，逐步對經(jīng)濟(jì)資本系數(shù)細(xì)化，長期監(jiān)控，不斷調(diào)整經(jīng)濟(jì)資本系數(shù)，從而為信用風(fēng)險和防范提供一種新的途徑。

3、不斷推進(jìn)信用風(fēng)險基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫建設(shè)，引入現(xiàn)代模型計量和分析信用風(fēng)險。沒有完整的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，就不能對不同信用級別的實(shí)際違約率和損失程度進(jìn)行統(tǒng)計分析，現(xiàn)代信用風(fēng)險計量模型所需的信用風(fēng)險概率分布、信用轉(zhuǎn)移矩陣也就無從產(chǎn)生，信用風(fēng)險的定量分析也就無從談起。我國商業(yè)銀行開展內(nèi)部評級的時間不長，相關(guān)數(shù)據(jù)積累較少，且企業(yè)有效數(shù)據(jù)缺乏連續(xù)性，數(shù)據(jù)的真實(shí)性、完整性欠缺。按巴塞爾新資本協(xié)議，實(shí)施內(nèi)部評級法，進(jìn)行風(fēng)險量化管理的銀行至少要有5年連續(xù)的違約概率數(shù)據(jù)。商業(yè)銀行可在原有信貸管理息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，抓緊建立和完善客戶資產(chǎn)負(fù)債狀況、現(xiàn)金流量、管理水平及經(jīng)濟(jì)周期的影響等方面信息的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行行業(yè)比較研究，建立行業(yè)信息庫，通過行業(yè)比較評估不同行業(yè)客戶的信用風(fēng)險水平。

商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身情況特別是有關(guān)數(shù)據(jù)庫建設(shè)的進(jìn)展情況，及時采用現(xiàn)代化的信用風(fēng)險管理模型計量信用風(fēng)險，實(shí)現(xiàn)信用風(fēng)險管理和控制手段的不斷更新。相對而言，CreditRisk模型較為簡單實(shí)用，且與我國現(xiàn)行使用的信用風(fēng)險度量方法有一定的相近之處，對數(shù)據(jù)和技術(shù)的要求相對較低，借鑒CreditRisk模型可以為我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險模型建立和信用風(fēng)險分析管理提供一個方向和思路。

（作者單位：南開大學(xué)研究生院中國農(nóng)業(yè)銀行總行）