商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)改進(jìn)分析

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摘要：我國(guó)商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)十分突出，但在信用風(fēng)險(xiǎn)量化方面卻與國(guó)際先進(jìn)水平差距較大。本文用信貸資產(chǎn)五級(jí)分類代替原有的信用評(píng)級(jí)改進(jìn)CreditMetrics模型，這是我國(guó)對(duì)于現(xiàn)有CreditMetrics模型改進(jìn)的一種全新嘗試。最后，對(duì)使用新CreditMetrics模型提出建議。

關(guān)鍵詞：銀行;信用風(fēng)險(xiǎn);改進(jìn)

一、引言

信用風(fēng)險(xiǎn)，是指由于借款人或市場(chǎng)交易對(duì)手違約導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失的可能性。廣義的信用風(fēng)險(xiǎn)還包括由于借款人或市場(chǎng)交易對(duì)手信用評(píng)級(jí)降低導(dǎo)致資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值下降而引起經(jīng)濟(jì)損失的可能性。我國(guó)商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)問題十分突出。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)商業(yè)銀行的利率受到央行管制，導(dǎo)致其一直處于存貸利差較大的局面。20世紀(jì)90年代，信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法取得突破性進(jìn)展。主要表現(xiàn)在以CreditMetrics模型為代表的信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型的成功開發(fā)，信用風(fēng)險(xiǎn)管理也因此由基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的模型分析階段跨入了現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)模型分析階段。CreditMetrics模型被成功開發(fā)后，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其展開了深入研究。Bassamboo.A（2008）使用CreditMetrics模型有效地通過蒙特卡羅模擬法計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)；Anonymous（2009）構(gòu)建了樣本債務(wù)公司個(gè)數(shù)分別為1000、5000、10000的三種貸款組合，運(yùn)用CreditMetrics模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算，實(shí)證結(jié)果較好，而且針對(duì)非交易性金融資產(chǎn)可以進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和度量；肖杰、杜子平（2010）以兩筆貸款組合為例，運(yùn)用CreditMetrics模型對(duì)貸款組合的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證分析。通過實(shí)證研究削弱CreditMetrics模型中存在的局限性，從而更準(zhǔn)確地測(cè)算違約率；牛曉健（2012）借鑒CreditMetrics模型的思路，在國(guó)內(nèi)首次計(jì)算了供應(yīng)鏈融資的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移矩陣，對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行開展的供應(yīng)鏈融資進(jìn)行量化風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，揭示其風(fēng)險(xiǎn)程度，為商業(yè)銀行如何進(jìn)行供應(yīng)鏈融資風(fēng)險(xiǎn)管理提出切實(shí)可行的建議。王寶森，梅盼盼（2016）對(duì)CreditMetrics模型進(jìn)行了改進(jìn)。

二、模型改進(jìn)

（一）CreditMetrics模型的改進(jìn)思路。目前，全面引入CreditMetrics模型應(yīng)用于國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)量化仍面臨一系列的困難，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1、國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行未建立起有關(guān)信用資產(chǎn)的歷史數(shù)據(jù)庫(kù)。CreditMetrics模型中信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣是以大量歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的，我國(guó)商業(yè)銀行目前無(wú)法提供該數(shù)據(jù)；2、國(guó)內(nèi)信用評(píng)級(jí)體系尚不成熟。我國(guó)缺少權(quán)威的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，銀行內(nèi)部信用評(píng)級(jí)體系不完善也不統(tǒng)一，未達(dá)到CreditMetrics模型的要求；3、我國(guó)利率市場(chǎng)化進(jìn)程緩慢。由于缺少準(zhǔn)確的基準(zhǔn)貼現(xiàn)利率，因此估計(jì)信用資產(chǎn)的現(xiàn)值存在困難。與信用評(píng)級(jí)在我國(guó)應(yīng)用不夠普及和不夠完善不同，信貸資產(chǎn)五級(jí)分類法在國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行已經(jīng)普遍被使用，且具有以下幾個(gè)方面的特點(diǎn)：（1）覆蓋面廣。信貸資產(chǎn)五級(jí)分類法是央行強(qiáng)制要求的，覆蓋了公司類、機(jī)構(gòu)類、個(gè)人類等所有信貸客戶；（2）歷史數(shù)據(jù)豐富。信貸資產(chǎn)五級(jí)分類法是目前我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)，因此各商業(yè)銀行的信貸管理信息系統(tǒng)都有豐富的分類信息，歷史數(shù)據(jù)完善；（3）數(shù)據(jù)更新及時(shí)。根據(jù)央行規(guī)定，信貸資產(chǎn)五級(jí)分類法采用實(shí)時(shí)分類，至少一個(gè)季度進(jìn)行一次分類；（4）反映的風(fēng)險(xiǎn)情況更真實(shí)。在客戶信用評(píng)級(jí)中，較少考慮債項(xiàng)的具體情況，而信貸資產(chǎn)五級(jí)分類法已充分考慮貸款條件及擔(dān)保情況。因此對(duì)于具體債項(xiàng)，五級(jí)分類法更能真實(shí)反映我國(guó)商業(yè)銀行所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。（二）.新CreditMetrics模型的假設(shè)。1、貸款發(fā)生后，其未來(lái)的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)完全由遠(yuǎn)期利率決定。模型中的唯一變量是離散的貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，每個(gè)貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)有對(duì)應(yīng)的遠(yuǎn)期利率曲線；2、同一貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的貸款是同質(zhì)的。同一貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的貸款擁有相同的轉(zhuǎn)移矩陣和違約概率，轉(zhuǎn)移概率遵循馬爾可夫過程，且實(shí)際違約概率與歷史違約概率相等；3、風(fēng)險(xiǎn)期限是固定的，通常為一年；4、違約不僅指借款方到期沒有償還款項(xiàng)，還包括貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)下降所導(dǎo)致的信貸資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值的下跌，并且違約事件發(fā)生在債務(wù)到期時(shí)。

三、結(jié)論

基于完善商業(yè)銀行的信貸資產(chǎn)五級(jí)分類體系可以從兩方面完善信貸資產(chǎn)五級(jí)分類體系。一是增加貸款風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)數(shù)目，例如在關(guān)注、次級(jí)、可疑等級(jí)里進(jìn)行再分類，等級(jí)數(shù)目的增加可縮小每一等級(jí)所占的概率區(qū)間，從而得出更準(zhǔn)確的價(jià)值變化分布曲線。二是提高貸款分類考察的全面性，考察不僅涉及貸款項(xiàng)，還要涉及借款方信用、品質(zhì)、償債能力和資本等情況，從而增加貸款分類的準(zhǔn)確性。

參考文獻(xiàn)：

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[5]王寶森，梅盼盼.基于改進(jìn)CreditMetric模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量及實(shí)證研究[J].安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，25（2）：36-42.

作者:潘仔豪 單位:山東理工大學(xué)