零售中小企業(yè)信用管理模式研究

摘要:新巴塞爾協(xié)議在零售中小企業(yè)信用管理方面設(shè)計(jì)了一系列監(jiān)管框架，針對(duì)中國(guó)銀行資產(chǎn)與中小企業(yè)貸款特征，介紹了四種銀行信用組合管理模型，并對(duì)模型中相關(guān)性問(wèn)題做了進(jìn)一步的討論。

關(guān)鍵詞:中小企業(yè);巴塞爾協(xié)議;零售貸款;信用風(fēng)險(xiǎn)

中圖分類(lèi)號(hào):C93文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號(hào):1673-291X(2010)30-0024-02

一、新巴塞爾協(xié)議背景下中國(guó)零售中小企業(yè)貸款的現(xiàn)狀

在新巴塞爾協(xié)議最初起草時(shí)，許多意見(jiàn)都指出了中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題。大多數(shù)意見(jiàn)都是爭(zhēng)論風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重曲線(xiàn)太陡太高，導(dǎo)致大部分中小企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重太高。因?yàn)橥笃髽I(yè)相比，這些企業(yè)通常具有相對(duì)較高的違約概率。這些意見(jiàn)的形成主要是由于擔(dān)心過(guò)大的資本需求將導(dǎo)致對(duì)中小企業(yè)的信貸配給，而且考慮到中小企業(yè)在經(jīng)濟(jì)中的重要性，這樣將減慢經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

作為回應(yīng)這些意見(jiàn)，巴塞爾委員會(huì)在風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重公式中采取了兩個(gè)主要的變動(dòng)以降低中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴露的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重。第一個(gè)就是對(duì)中小企業(yè)采取區(qū)別于大企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重函數(shù)。委員會(huì)確實(shí)在風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重公式上針對(duì)營(yíng)業(yè)額在500萬(wàn)到5 000萬(wàn)歐元的企業(yè)進(jìn)行了調(diào)整。而且，根據(jù)企業(yè)的大小而相應(yīng)的降低了相關(guān)性的值。同時(shí)，倘若銀行集團(tuán)對(duì)一個(gè)企業(yè)借款人貸款總額不足100萬(wàn)歐元，則允許銀行對(duì)這樣的企業(yè)應(yīng)用其他零售風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重公式。這在某種程度上將會(huì)促進(jìn)銀行對(duì)中小企業(yè)的貸款。但是，要實(shí)施巴塞爾協(xié)議，中國(guó)在一些方面還存在限制。

首先，國(guó)內(nèi)銀行主要的零售業(yè)務(wù)包括借記卡、貸記卡、按揭貸款、個(gè)人投資經(jīng)營(yíng)貸款、個(gè)人助學(xué)貸款、個(gè)人商服貸款等幾十種，零售貸款業(yè)務(wù)更多的是針對(duì)自然人、家庭和小型企業(yè)的。也就是說(shuō)中國(guó)界定零售貸款是以業(yè)務(wù)特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行區(qū)分的，沒(méi)有根據(jù)貸款的規(guī)模直接作區(qū)分。

其次，零售貸款需要非常準(zhǔn)確地收集借款者的信息以及大量有關(guān)借款者財(cái)力狀況的信息。這其中針對(duì)的對(duì)象主要是借款人的特點(diǎn)。而作為中小企業(yè)的銀行貸款緩解的辦法，政策上一般支持建立貸款擔(dān)保機(jī)制，以及對(duì)中小企業(yè)建立合理的信用評(píng)級(jí)機(jī)制。這個(gè)要求與巴塞爾協(xié)議中建立外部信用機(jī)構(gòu)的信用評(píng)級(jí)相匹配，但是中國(guó)由于本身外部信用機(jī)構(gòu)就比較少，更談不上良好的信用機(jī)構(gòu)本身信用評(píng)級(jí)問(wèn)題了。

最后，雖然政府在政策上是支持中小企業(yè)的貸款的，而現(xiàn)實(shí)中正如很多文獻(xiàn)所述，中小企業(yè)的貸款融資上，有很多的障礙，其中部分原因來(lái)自于中小企業(yè)本身，還有就是因?yàn)樵阢y行的立場(chǎng)上的成本問(wèn)題，衡量成本和收益，銀行更愿意做大企業(yè)的貸款。而這個(gè)方面，雖然中小企業(yè)的貸款和零售貸款有一定的相通的地方，但是銀行在做零售業(yè)務(wù)上面卻顯出了很大的主動(dòng)性。大多數(shù)銀行內(nèi)部是鼓勵(lì)零售貸款的，并且出臺(tái)了一些零售貸款的標(biāo)準(zhǔn)。既然小企業(yè)的一些融資項(xiàng)目也是零售的一個(gè)部分的話(huà)，這個(gè)方面本身現(xiàn)實(shí)是矛盾的。

二、零售中小企業(yè)信用組合模型

零售信用市場(chǎng)提供資金給小的借款人，這意味著信用風(fēng)險(xiǎn)的絕對(duì)大小對(duì)于每一個(gè)單獨(dú)的貸款而言都是很小的，每一個(gè)單獨(dú)的零售損失不會(huì)導(dǎo)致銀行破產(chǎn)。因而確定每筆零售貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)比單純規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)成本要高，并且確定單筆零售貸款信用風(fēng)險(xiǎn)可能不是很有價(jià)值。所以巴塞爾新資本協(xié)議和業(yè)界都要求以組合的方式來(lái)管理零售信用風(fēng)險(xiǎn)。

但是，零售信用有其自身的特點(diǎn)，不能直接把用于大型貸款的模型直接套用到小型貸款中。這些特點(diǎn)表現(xiàn)在:第一，批發(fā)借貸市場(chǎng)處理大的，可流通的貸款(支票、債券類(lèi))給擁有信用評(píng)級(jí)的借款人。這些大的借款一般都是辛迪加的，因此會(huì)產(chǎn)生二級(jí)市場(chǎng)，而對(duì)于零售貸款則不存在這樣的市場(chǎng)。相比之下，零售貸款不能被很頻繁的交易因此沒(méi)有每日歷史價(jià)格波動(dòng)的紀(jì)錄，所以不好來(lái)建立對(duì)未來(lái)價(jià)格或者收益的期望。第二，零售貸款的主要信用風(fēng)險(xiǎn)是借貸不還。零售貸款缺乏二級(jí)市場(chǎng)，他們的價(jià)值直到到期為止不會(huì)發(fā)生變化，除非借款人違約。第三，小型商業(yè)貸款組合的規(guī)模比大型商業(yè)貸款組合的規(guī)模要大。后者包括數(shù)以百記的貸款，而前者則包括成千上萬(wàn)的貸款，所以數(shù)據(jù)的收集相比大型貸款而言要難。

1.KMV的組合管理修正模型

KMV的組合管理方法是通過(guò)估計(jì)企業(yè)資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值及波動(dòng)性，從而計(jì)算出違約風(fēng)險(xiǎn)的指數(shù)度量——違約距離，然后利用違約數(shù)據(jù)庫(kù)將違約距離成比例的轉(zhuǎn)換為實(shí)際的違約概率。但中小企業(yè)貸款缺乏流動(dòng)性，所以沒(méi)有可以用來(lái)估計(jì)資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)流動(dòng)性的數(shù)據(jù)。因此，KMV修正了組合管理模型從而來(lái)獲得貸款的EDF，并且在必要的時(shí)候使用估計(jì)值。

2.單因素模型

Michel Dietsch和Joel Petey提出了兩個(gè)可供選擇的框架來(lái)對(duì)中小企業(yè)貸款組合的違約概率(default probability，PD)進(jìn)行建模，一個(gè)是規(guī)則的probit模型;一個(gè)是使用gamma分布的模型。這兩個(gè)模型與目前批發(fā)型商業(yè)貸款組合所使用的信用風(fēng)險(xiǎn)模型相似。第一個(gè)框架被應(yīng)用于CreditMetrics模型。第二個(gè)模型與CreditRisk+相接近。兩個(gè)模型均假設(shè)每筆風(fēng)險(xiǎn)暴露通過(guò)貸款的面值來(lái)測(cè)量，并且LGD是外生的。

3.多因素模型

如單因素模型中所述，經(jīng)濟(jì)資本不應(yīng)該根據(jù)信用損失分配，而是根據(jù)經(jīng)濟(jì)損失。根據(jù)這個(gè)新方法，收益表每個(gè)很寬泛的范疇就根據(jù)一定的時(shí)間水平(我們的例子使用的年)，并為此時(shí)間水平的多個(gè)子時(shí)段，分別建模了:因而，這里有損失的概率分布、利息收益、費(fèi)用收入等，綜合起來(lái)，就生成了一個(gè)收入概率分布;分配到特殊部分的經(jīng)濟(jì)資本是這個(gè)分布的左峰尾，置信水平基本確定。收益表逐月建模的事實(shí)也很重要，因?yàn)檫@樣，資本就可以對(duì)應(yīng)那些在一年期內(nèi)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)損失了。

4.參數(shù)蒙特卡羅模擬法

蒙特卡羅方法是基于歷史數(shù)據(jù)或既定分布假定下的參數(shù)特征，借助隨機(jī)的方法模擬出大量資產(chǎn)組合的數(shù)值，這種方法避免了資產(chǎn)相關(guān)性參數(shù)假設(shè)。Tor Jacobson使用蒙特卡羅方法對(duì)兩家銀行的企業(yè)貸款數(shù)據(jù)進(jìn)行了模擬分析。研究發(fā)現(xiàn)，不管如何定義，零售信用由更高的損失比率及較高的預(yù)期和意外損失表現(xiàn)，與相關(guān)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平無(wú)關(guān)。在A銀行，零售貸款在某種程度上表現(xiàn)了預(yù)期行為;它們比公司組合資產(chǎn)具有更高的預(yù)期損失但較低的意外損失，這歸因于零售損失分布的細(xì)峰尾，這些特性相對(duì)選定定義不變。對(duì)B銀行，資金需求由巴塞爾風(fēng)險(xiǎn)權(quán)值表達(dá)。另外，盡管公司組合資產(chǎn)比零售信用要相對(duì)安全，但它需要一個(gè)較高的資金比率。在A銀行，較之零售組合資產(chǎn)，幾乎相同的公司貸款組合資產(chǎn)需要更多資金，盡管危險(xiǎn)性與零售組合資產(chǎn)相同或者更低。

三、對(duì)模型中相關(guān)性的討論

將組合管理理論運(yùn)用到貸款組合中最主要的問(wèn)題是如何確定收益、風(fēng)險(xiǎn)以及相關(guān)性等需要輸入的變量，而在這些變量中最困難的則是相關(guān)性的度量。對(duì)資產(chǎn)相關(guān)性的估計(jì)直接影響到模型的有效性，相關(guān)性度量了違約概率對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的靈敏度。銀行貸款隨著這些風(fēng)險(xiǎn)因素的出現(xiàn)而同時(shí)發(fā)生變化的程度越高，貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)就越大。因此，評(píng)估貸款損失分布的一個(gè)至關(guān)重要的要素就是那些決定資產(chǎn)相關(guān)性的參數(shù)(違約概率和他們的相關(guān)性)的好的標(biāo)準(zhǔn)。

在大多數(shù)信用風(fēng)險(xiǎn)模型中，對(duì)體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)狀況的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素來(lái)說(shuō)，相關(guān)性度量了違約概率的靈敏度。銀行貸款隨著這些風(fēng)險(xiǎn)因素的實(shí)現(xiàn)而同時(shí)發(fā)生變化的程度越高，組合風(fēng)險(xiǎn)就越大。因此，評(píng)估貸款損失分布的一個(gè)至關(guān)重要的要素就是那些決定資產(chǎn)相關(guān)性的參數(shù)(違約概率和他們的相關(guān)性)的好的標(biāo)準(zhǔn)。

如果新巴塞爾管理規(guī)則中提出的對(duì)中小企業(yè)作為零售貸款對(duì)待的條件被調(diào)整，那么我們應(yīng)該看到，它們的損失分布在某個(gè)特殊百分點(diǎn)的損失比率較之公司暴露要小，中小企業(yè)間違約行為較之大企業(yè)間聯(lián)系更微弱。一般而言，較大公司間的違約最初是由系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因子引起的，而較小企業(yè)的違約被認(rèn)為是特殊風(fēng)險(xiǎn)因子導(dǎo)致的。

中小企業(yè)和零售信用的預(yù)期損失可能高于公司貸款，但是，貸方會(huì)通過(guò)高預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)高價(jià)格的方法得到補(bǔ)償，并且可以用貸款—損失儲(chǔ)備方法對(duì)預(yù)期損失進(jìn)行防備。然而，由于假定的低違約相關(guān)性，中小企業(yè)和零售信用組合資產(chǎn)的意外損失預(yù)期會(huì)小于公司組合資產(chǎn)，這又證明了一個(gè)較小管理風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重。中小企業(yè)和零售貸款定義中假設(shè)的中小企業(yè)和零售貸款具有的較低相關(guān)性和較小峰尾損失得到了數(shù)據(jù)支持。

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