现代信用风险度量模型与我国商业银行信用风险管理

摘要: 本文在对商业银行信用风险度量的主要模型进行比较研究的基础上，分析发展中国家商业银行信用风险管理的特点，研究我国分阶段运用现代信用风险度量模型实施信用风险管理的现实选择以及设立征信和信用评级体系的具体措施。
关健词:商业银行；信用风险度量模型；信用风险管理

一、金融全球化中我国商业银行实施信用风险管理的必要性
商业银行在经营活动过程中，主要面临着信用风险、国家及转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险和操作风险等风险。其中，信用风险无疑是最重要的风险。信用风险可定义为银行的借款人或交易对象不能按事先达成的协议履行义务的潜在可能性。信用风险管理的目标是通过将信用风险限制在可以接受的范围内而获得最高的风险调整收益。
随着我国资金融体制改革步伐的加快和金融业开放程度的提高,国内银行业面临着参与国际竞争的严峻挑战。在金融全球化的新形式下，我国商业银行必须借鉴国际上先进的信用风险管理经验，强化信用风险管理，开发适用的信用风险管理模型，适应《巴塞尔协议》新框架的需要。2001年1月16日，巴塞尔银行监管委员会公布了新协议的征求意见稿，在保留银行资产外部评级方式的同时，鼓励大银行建立内部评级体系和开发风险度量模型。新协议通过将最低资本要求、监管当局的监督检查和信息披露有机结合在一起，代表了银行监管的先进理念和“国际活跃银行”日益完善的风险管理最佳实践经验。显然，在金融业日益全球化的新形势下，加强我国商业银行的内部评级体系和风险度量模型的研究，缩小与国外同行的差距，已成为刻不容缓的工作。
自二十世纪五、六十年代以来，西方发达国家直接金融市场发展势头迅猛。随着资本市场的扩张和直接金融工具的发展，中小企业进入金融市场变得更为容易，银行作为融资中介的地位下降，企业融资出现了“脱媒”现象。但是，由于发展中经济具有“追赶型经济”的特点，其目标是经济高速、稳定增长和产业结构高级化，背景是市场机制不健全和信息的严重不对称，在发展的初期阶段，选择银行主导型（bank-orient systems）而不是市场主导型（market-orient systems）的金融体制具有一定的客观必然性。我国作为世界上最大的发展中国家，在今后很长一段时期内，银行融资将仍是企业筹措资金的主要方式，银行体系面临的风险将是我国金融风险的主要构成要素。深入研究我国商业银行的信用风险管理问题，不仅是商业银行作为微观金融主体进行内部管理的自主行为，从全局上看也是防范商业银行的信用风险导致银行信用体系和支付体系崩溃、引发货币危机、股市暴跌和金融危机的需要。
长期以来，我国商业银行体系饱受不良资产问题的困扰，特别是国有独资银行不良贷款比例过高。截止到2003年9月末，四家国有独资商业银行本外币不良贷款为1.8万亿元，占全部贷款的26.62%。政府出资于1999年成立的四大资产管理公司（AMC），通过面向国有商业银行发行金融债和向中央银行借款的方式筹措资金，曾收购了四大国有商业银行的共1.4万亿元不良债权，通过债权转让、债转股等方式予以处置，但在运作过程中遇到了处置不良资产的市场环境较差、AMC经营权限和处置手段不够、不良资产处置效益较低等问题。国际清算银行（BIS）分析了中国四大资产管理公司的资金链困境，即四家公司的资金主要来源于负债，需支付巨额利息，而目前不良资产回收速度缓慢，回收的现金甚至连支付利息都存在困难。显然，对四大国有商业银行的现有不良资产或新产生的不良资产，不能再采用此种方式进行剥离和消化。根本出路在于加强商业银行的信用风险管理，从源头上尽可能减少不良资产的产生。



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二、商业银行信用风险管理的主要模型和方法
    商业银行传统的信用风险度量方法有信贷决策的“6C”法和信用评分方法等。
“6C”法是指由有关专家根据借款人的品德(character)（借款人的作风、观念以及责任心等，借款人过去的还款记录是银行判断借款人品德的主要依据）；能力(capacity)（指借款者归还贷款的能力，包括借款企业的经营状况、投资项目的前景）、资本(capital)、抵押品(collateral)（提供一定的、合适的抵押品）、经营环境(condition)（所在行业在整个经济中的经营环境及趋势）、事业的连续性(continuity)（借款企业持续经营前景）等六个因素评定其信用程度和综合还款能力，决定是否最终发放贷款。
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信用评分方法主要有Z值模型等。Z值模型由Altman于1968年提出，采用五个财务指标进行加权计算，对借款企业实施信用评分，并将总分与临界值（最初设定为1.81）比较，低于该值的企业被归入不发放贷款的企业行列。
近二十年来，由于商业银行贷款利润持续下降和表外业务风险不断加大，促使银行采用更经济的方法度量和控制信用风险，而现代金融理论的发展和新的信用工具的创新，给开发新的信用风险计量模型提供了可能。与过去的信用管理相对滞后和难以适应市场变化的特点相比，新一代金融工程专家将建模技术和分析方法应用到这一领域，在传统信用评级的基础上提出了一批信用风险模型。现代信用风险度量模型主要有KMV模型、CreditMetrics、麦肯锡模型和CSFP信用风险附加计量模型等四类。
CreditMetrics是由J.P.摩根公司等1997年开发出的模型，运用VAR框架，对贷款和非交易资产进行估价和风险计算。该方法是基于借款人的信用评级、次年评级发生变化的概率（评级转移矩阵）、违约贷款的回收率、债券市场上的信用风险价差计算出贷款的市场价值及其波动性，进而得出个别贷款和贷款组合的VAR值。
麦肯锡模型则在CreditMetrics的基础上，对周期性因素进行了处理，将评级转移矩阵与经济增长率、失业率、利率、汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化，并通过蒙地卡罗模拟技术（a structured Monte Carlo simulation approach）模拟周期性因素的“冲击”来测定评级转移概率的变化。麦肯锡模型可以看成是对CreditMetrics的补充，它克服了CreditMetrics中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点。
CSFP信用风险附加计量模型与作为盯市模型（MTM）的CreditMetrics不同，它是一个违约模型（DM），它不把信用评级的升降和与此相关的信用价差变化视为一笔贷款的VAR（信用风险）的一部分，而只看作是市场风险，它在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失，而不象在CreditMetrics中度量预期到的价值和未预期到的价值变化。在CSFP信用风险附加计量模型中，违约概率不再是离散的，而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。每一笔贷款被视作小概率违约事件，并且每笔贷款的违约概率都独立于其它贷款，这样，贷款组合违约概率的分布接近泊松分布。CSFP信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段，计量违约概率和损失大小可以得出不同频段损失的分布，对所有频段的损失加总即为贷款组合的损失分布。
KMV模型是估计借款企业违约概率的方法。首先，它利用Black-Scholes期权定价公式，根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的帐面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性，再根据公司的负债计算出公司的违约实施点（default exercise point，为企业1年以下短期债务的价值加上未清偿长期债务帐面价值的一半），然后计算借款人的违约距离，最后根据企业的违约距离与预期违约率（EDF）之间的对应关系，求出企业的预期违约率。
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