企業信用風險度量模型的框架設計

企業信用風險一般是指企業在其外部債務到期時無力償還，從而使企業自身面臨著破產清算的困境，并使債權人遭受損失的可能性。目前，我國企業信用缺失嚴重，如何科學有效地度量信用風險，以更好地防范和控制風險的惡化已成為理論界和實務界研究的主要課題。本文正是在分析了國內外信用度量方法的基礎上，針對我國的實際情況，設計了一個“以商業化運作的數據平臺為支持，以商業銀行為主體，各類征信公司和評級機構為輔助的企業信用風險的綜合度量模型”的基本框架。

一、引言

現代市場經濟是一種信用經濟，經濟活動越來越普遍地以契約合同為基礎來從事生產和交易，以保證經濟有序運行。然而，由于交易雙方存在信息不對稱和誠信契約的不完全，導致了信用風險的產生，并隨著信用交易的擴大而不斷地擴大。據相關資料顯示，我國每年因信用缺失而造成的直接和間接的損失高達近6 000億元，幾乎相當于我國一年國內生產總值的增長部分。可見，信用風險已經成為我們當今面臨的主要風險，如何有效地度量和管理信用風險，將其限制在可接受的范圍內而獲得最高的風險調整收益，成為當今理論界和實務界研究的主要課題。

二、信用風險度量方法的發展

對信用風險進行度量的研究國外開展得比較早，到目前為止，已形成了一系列比較成熟和系統的理論方法，根據分析技術和方法的不同可作以下劃分：

一是傳統的信用風險度量方法。主要包括5c要素分析方法和信用評分方法，前者的分析主要集中在對借款人的道德品質(character)、還款能力(capacity)、資本實力(capital)、抵押品(collateral)和經營環境(condition)五個方面進行定性分析以判別借款人的還款意愿和能力，是一種專家分析法；后者是對影響借款人信用狀況的若干指標賦予一定權重，通過某些特定方法得到信用綜合分值或違約概率值，并將其與基準值相比來決定是否給予貸款以及貸款定價，其代表為Z計分模型。

二是現代的信用風險度量方法。20世紀80年代以來，受債務危機的影響，各國銀行普遍重視對信用風險的管理和防范，新一代金融工程專家利用工程化的思維和數學建模技術，在傳統信用風險度量的基礎上提出了一系列成功的信用風險量化模型。主要有KMV公司的KMV模型、JP摩根的信用度量制模型（CreditMetrics TM）、麥肯錫公司的Credit Portfolio View模型和瑞士信貸銀行的信用風險附加計量模型(CreditRisk +)等。這些模型分別從不同方面計量了信用風險，在實務中得到了廣泛的應用。

近年來，我國學者對信用風險管理也進行了大量的研究和實證分析，為我國信用風險管理提供了重要的理論指導。但從目前的研究現狀來看，信用風險管理中主要存在以下問題：一是信用風險的管理主要集中在商業銀行信貸風險的衡量與控制上，即信用風險的衡量是針對特定債務的違約風險進行的，而不是對企業信用狀況的綜合衡量；二是從我國實踐來看，對信用風險的衡量仍以定性分析為主，定性指標所占比例過大，由于這種方法主要依賴信貸專家的經驗判斷，所以難以確保信用風險衡量的準確性和一致性，同時，即使存在相關的定量化風險衡量模型，也很少有學者基于這些現代信用分析模型對我國實際情況進行實證分析。

三、我國企業信用風險綜合度量模型的基本框架

目前，由于我國資本市場發育尚不成熟，不具備通過企業的股票價格來反映企業市場價值的條件，因此國外開發的一些模型從總體上講對我國的信用風險度量還不能完全適用。所以筆者認為可以結合我國的實際情況，構建一個“以商業化運作的數據平臺為支持，以商業銀行為主體，各類征信公司和評級機構為輔助的企業信用風險的綜合度量模型”（見圖1），以此作為一個指導性的概念框架，同時借鑒國外先進的信用風險度量技術，作為這一框架下信用風險絕對大小的度量，實現企業信用風險的綜合評價，以期更好地通過衡量信用風險來防范和控制信用風險。

(一)信用風險綜合度量模型的基本思想

這一信用風險綜合度量模型主要是以商業銀行為主體，各類征信公司和評級機構為輔助，通過對企業財務和非財務因素的度量來綜合反映企業的信用風險，最終進行企業信用評級。由于資本市場的建立和完善需要一個相當長的過程，基于財務數據建立信用風險度量模型成為目前的現實選擇。在財務因素中，反映企業信用風險的主要度量標準包括企業初始價值、債務到期前收益、資產價值波動率以及債務結構等，其中，初始價值是評價企業價值的基礎，是覆蓋企業債務的最根本保障；企業債務到期前收益反映企業的贏利能力，是還本付息的基本源泉；資產價值波動率體現企業資產的價值及其波動情況，不僅可以反映企業當前價值與違約度的關系，而且還可以預測資產價值的波動與企業可能違約的相互關系，是風險的驅動因素；在度量企業信用風險時，除了需要考慮企業資產價值外，還應該考察企業的債務結構。一般來說，隨著具有較低求償權等級的新債的增加或具有較高求償權等級的債務的到期，企業的信用狀況將得到改善。但是隨著求償權等級較低的債務總量的減少和求償權等級較高的債務總量的增加，信用狀況將惡化。同時，由于財務數據具有其本身固有的缺陷，而且部分非財務數據和財務數據之間存在著邏輯聯系，在信用風險度量模式中對非財務變量的使用可提供對財務數據的校驗，并提高度量方法的風險識別能力。因此在模型中引入相應的非財務因素的度量，并且將非財務因素具體分為非財務數量因素(如經營年數、銀行交易周期、負面銀行記錄等)和非財務質量因素(如公司戰略、管理能力、組織結構、客戶信譽等)，以便更好地反映企業在市場交易中來履約的意愿與履約的能力，同時將定性的信息定量化，最終實現“數字化”的信用評級。

(二)信用風險綜合度量模型的實證分析路線

實證學術研究是通過運用數據，采用客觀中立的立場來描述經濟行為，通過分析、計算、試驗、研究得出結論的一種方法，回答“實際是什么”的問題。因此我們可以通過企業資信的調查，運用實證研究的方法來收集數據、進行假設，設立模型，進而檢驗模型，最后推理得出結論，建立起企業信用風險的綜合度量模型，具體路線如圖2所示。

在企業信用風險信息征集中，可以通過查閱企業相關財務報告、走訪調查(各銀行機構、聯合擔保公司、政府主管部門、企業等)和問卷調查等方式獲得相關資料，并將各種渠道收集來的企業資信資料，按照科學方法進行分類、計算、分析、判斷等加工處理，為信用風險度量模型的構建作準備。在數據整理中，對于財務數據來說，主要是甄別和剔除虛假報表，避免對模型預測能力的干擾；對于非財務數據而言，重點是數據的外延和內涵在時間序列上的連續性。在評價樣本的選擇上，既要注重樣本的代表性，又要注意樣本時效性。評價變量選擇的方法可以采用定性判斷法和定量篩選法，其中，定量篩選可以通過各種統計分析的方法剔除經統計檢驗不顯著的指標，保留檢驗顯著的指標。在模型選擇的過程中，可以借鑒國外先進的分析技術以及使用一些常用的統計軟件，如SAS、SPSS、Matlab、Eviews等。最后可以通過一些非樣本中的企業實際資信情況采取信用等級遷移矩陣檢驗、累計準確性剖面圖檢驗等定量驗證工具對構建的模型進行檢驗，并對其進行修正，最終確立模型，使其具有較高的價值性和可操作性。

(三)搭建一個信用風險綜合度量的數據供給平臺

企業信用風險綜合度量模型的構建關鍵在于信用數據的搜集，而目前企業信用信息的取得缺乏有效的渠道。通常財務信息可以通過查閱企業的財務報表(資產負債表、損益表、現金流量表)及注冊會計師的審計報告等，而非財務信息包括宏觀層面上的國家宏觀經濟信息和政策信息、客戶所處的地區經濟信息、行業信息、競爭環境與競爭格局信息、市場總供給與總需求信息等，微觀面上的企業內部管理信息、市場占有情況信息、產品結構及競爭力信息、營銷渠道信息、各種生產消耗數據信息、稅務信息、融資能力與融資手段、對外擔保信息等，這些信息主要分布在以下幾處：一是公共機構，如金融監管部門、政府行政部門等；二是金融機構，如銀行、擔保公司等非銀行金融機構；三是其他主體，如消費者反饋等。鑒于銀行、特別是中央銀行在經濟發展中的重要地位、所擁有的信息優勢，特別是由于全面的數據信息可以作為其進行宏觀金融調控的有利支持，故考慮由央行出資，建立一個獨立法人的專業數據公司，在銀行業已擁有信息的基礎上，將各公共機構、非銀行金融機構和其他渠道的信息外銷給專業數據公司，形成統一的數據庫，商業化運作，有償使用，進而為企業信用風險綜合度量提供一個強大的數據支持系統，從而也有利于加強整個社會的誠信建設。