文/王莉,上海大學
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我國商業銀行信貸風險管理研究
文/王莉,上海大學
金融是國之脈,銀行是血之源。商業銀行的存貸業務特點決定了其面臨的主要風險是信貸風險,目前我國商業銀行信貸風險管理還不能滿足銀行信貸資產管理的要求,因此如何加強商業銀行的信貸風險管理,使得商業銀行信貸資產結構和質量得到優化,減少不良貸款的比例就成為商業銀行目前面臨的急迫又繁重的任務。本文針對這一問題和目標,運用VAR模型來分析我國工商銀行A分行信貸風險的管理水平并提出相應策略。
商業銀行;信貸風險;VAR模型
商業銀行作為我國金融市場中的核心主體,是整個國民經濟體系運行的主要資金池,目前信貸風險是商業銀行面臨的主要風險,因此商業銀行能否生存與發展就取決于其如何管理信貸風險,這也是銀行經營的核心目標。然而全球經濟形勢變化如此之快,潛在風險的隱蔽性和不確定性都會加大商業銀行的信貸風險,使得商業銀行信貸風險管理難度加大,商業銀行只有不斷改革金融機制,創新風險防控技術,不斷增強風險監管能力,保障國家擁有一個安全的金融環境和高效的經濟運轉。
商業銀行信貸風險即在還款期限屆滿之前,借款人的經濟狀況發生不利變化,商業銀行因為借款人的履約能力喪失導致借出的貸款無法按期收回而面臨的風險。信貸風險可以劃分為系統性風險和非系統性風險兩類。而非系統性風險具體分為信用風險、操作風險、市場風險、流動性風險、聲譽風險、國家風險、法律風險。
1997年J.P摩根提出了Credit metrics模型。基本思想是以借款人的信用狀況來衡量信貸風險,以信用評級來表示信用狀況;基本方法就是計算VAR值大小。
評定轉換矩陣,得出轉換概率。轉換矩陣指在一定期限內,任一信用等級的信用工具轉換到其他信用等級或保持其原等級的概率矩陣,目前使用的信用等級類別為AAA,AA,A,BBB,BB,B,CCC,違約;
根據給定的不同信用等級的貼現率計算在各個信用等級上該信用工具的市場價值P;
確定貸款違約下的回收率;
根據信用等級轉換矩陣提供的轉換概率計算該信用工具在不同信用等級下的加權市場價值,計算該筆貸款的均值μ和標準差;通過以上數據,確定在某一置信水平下,度量單筆貸款或貸款組合的在險價值量,得到VAR值
銀行連續四年以來個人貸款和公司貸款在穩步增加,公司貸款在總貸款中所占比重較大,同時個人貸款增幅較明顯,說明工商銀行的主要信貸對象是企業法人,并且在挖掘潛在的個人貸款者。其中公司貸款主要用于項目工程建設,近幾年來,流動資金貸款和項目貸款都在持續增加,房地產貸款卻有小幅下降,因此銀行在獲得高額貸款利息收益的同時也面臨著潛在著流動性風險;個人貸款中,所占比重最大的莫過于個人住房貸款,說明住房需求仍然是目前居民的主體需要,并且還未達到飽和。
公司存款是銀行存款的主要來源,該行從數量和結構上保持平衡,使得存貸相適應,然而并沒有考慮到個人存款相對于公司存款的穩定性更大一些,公司存款雖然規模大,但大都是活期存款,難以形成可用的穩定資金,可以適度加大個人存款比重,可見A分行在集中散戶資金,適當運用財務杠桿來管理資產方面還有待加強。
2014年初該商業銀行對信用等級為AA級企業發放了一筆五年期貸款100萬元,合同利率為5%,年末信用等級發生變化,違約回收率為52.3%,銀行管理者會預測這筆貸款的VAR值。

3.2.1確定信用等級轉移矩陣,信用等級轉換概率通常會由評級機構直接給出
資料來源:標準普爾Credit Week6
3.2.2估計不同信用等級下的貸款現值
公式為P=D+D/(1+R1+S1)+D/(1+R2+S2)^2+.....+(A+D)/(1+Ri+Si)^i,其中i=1,2,3,...n,Ri-無風險利率 Si—年度信用風險價差,并且Ri+Si由咨詢公司計算得出

資料來源:Credit Metrics J.P Morgan
因此該筆貸款年末在不同信用等級下的市場價值為
V(AAA)=5+5/(1+3.6%)+5/(1+4.17%)^2+5/(1+4.73%)^3+(5+100)/(1+5.12%)^4=104.78萬元,同理得到
V(AA)=104.60萬元
V(A)=104.08萬元
V(BBB)=103.00萬元
V(BB)=97.59萬元
V(B)=93.76萬元
V(CCC)=79.72萬元
V(違約)=100*52.3%=52.3萬元
3.2.3計算Var值。
均值μ=∑pi*vi
=104.78*0.7%+104.6*90.56%+104.08*7.79%+103*0.64%+97.59*0.06%+93.76*0.14%+79.72*0.02%+52.3* 0.01%=104.44
方差σ^2=∑pi(vi-μ)^2=0.7%*(104.78-104.44)^2+90.56%*(104.6-104.44)^2+7.79%*(104.08-104.44)^2+0.64%*(103-104.44)^2+0.06%*(97.59-104.44)^2+0.14%*(93.76-104.44)^2+0.02%*(79.72-104.44)^2+0.01%*(52.3-104.44)^2=0.63
標準差σ=0.79
在99%的置信度下,VAR=2.33*σ=2.33*0.79=1.84萬元,說明該商業銀行對該企業的貸款有99%的可能由于企業的信用等級變化最多遭受1.84萬元的損失
根據A分行2014年年報中對于這筆貸款計提的1.504萬元損失準備金,可以看出A分行對企業長期貸款的信用評級比較合理,把風險水平控制在了可操作和可接受的范圍內,也進一步說明了A分行信貸風險的預測能力,管理能力趨近成熟,盈利能力也比較可觀。總體看來銀行風險保持在可控范圍內,風險抵補能力處于行業優秀水平。針對我國商業銀行信貸風險管理中存在的問題,提出以下幾個解決策略:
有效的風險預警可以幫助商業銀行正確合理認識自己的風險狀況,提前做好準備,讓風險保持在可控、可測范圍之內;銀行內部各個部門之間應加強合作與交流,明確分工,權利制衡,將貸款種類細化并針對性地實施管理,充分發揮內部信用評級的作用。
在風險管理過程中,最重要的內容之一就是風險的定價,因此商業銀行應該改善風險度量模型,完善風險定價技術;加強風險管理理念,培育先進的銀行文化。
商業銀行在考核職工信貸業績時,不能只關注員工的貸款數量和規模,還要注重貸款的質量。在業績考核中要獎罰并重,在給予員工業績獎勵的同時,也要給予員工超過一定標準的不良貸款率的懲罰措施,避免員工過分偏量少質。
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