淺析如何改進我國商業銀行信用風險管理方法

　　摘要： 本文以商業銀行信用風險管理為切入點，對我國信用風險管理的現狀和問題進行探討。文章介紹了我國商業銀行目前使用的兩種信用風險管理方法——客戶信用評級法和貸款風險分類法，分析其存在的問題，并對完善我國商業銀行信用風險管理提出了對策建議。
　　關鍵詞： 信用風險管理；客戶信用評級法；貸款風險分類法
　　中圖分類號： F832
　　
　　風險是決定金融業發展及其行為的基本要素。金融系統的制度安排、結構設計、運作流程很大程度上都是為了實現有效的風險管理和配置。作為金融體系的重要構成部分，商業銀行在經濟發展中發揮著籌集融通資金、引導資產流向、提高資金運用效率和調節社會總需求的作用，是整個國民經濟“總樞紐”和“調節器”。而在本質上，銀行業是一個高風險的行業，銀行負債經營的獨特性質決定了銀行經營與風險相伴而生。能否有效地對其面臨的主要風險進行科學有效的管理直接關系到其生存和發展，在國內這樣一個以銀行體系為絕對核心的金融系統當中更是如此。
　　
　　一、我國商業銀行信用風險管理的現狀
　　
　　長期以來，我國商業銀行的風險管理手段都是以定性分析、經驗分析為主，定量分析和各種財務工具的運用被放在次要的位置。目前，這種局面已經有很大的改進，我國商業銀行基本建立起由客戶評價體系——客戶信用評級法和債項評價體系——貸款風險分類法所構成的兩維評級體系。
　　（一）客戶信用評級法的現狀
　　從2001年起，我國各商業銀行先后改革了信用等級分類方法，全面引入國際先進的綜合分析法，引入了量化評級手段，建立起信用等級評定的評級系統，使信用等級分類上了一個新的臺階。
　　1.定性分析法
　　商業銀行的傳統定性評價方法中，包括財務報表、行業特征、財務信息質量、債務人管理水平等方面評價。其中，財務報表分析是最常用、最重要的方法。在對商業銀行的財務分析中，財務報表是其中的重要資料。財務報表是商業銀行經營與管理的概括與反映，它以規范的歸類方法向股東、客戶和監管部門反映商業銀行的經營成果，向銀行內部管理人員提供分析、衡量經營業績和控制經營行為的依據。
　　此外，專家分析法也是目前我國商業銀行主要的信用風險定性分析方法之一。它由一些富有經驗的專家憑借自己的專業技能和主觀判斷，對貸款企業的一些關鍵因素進行權衡以后，評估其信用風險，并做出相應的信貸決策。在此方法下，信貸決策是由專家做出的。對信貸決策起決定性作用的是專業技能以及對某些關鍵因素的把握和權衡。
　　根據專家分析的內容和要素的不同，又分為“5C”法、“LAPP”法、“5P”法、“5W”法等，其中“5C”法有一定的代表性。
　　“5C”法是通過分析借款人的5項因素作出信貸決策，具體內容包括：品格（Character）、資本（Capital）、償付能力（Capacity）、抵押品（Collateral）、周期形勢（Cycle Condition）。在這一制度下，不同的專家在對同一借款人的信用進行分析時可以運用完全不同的標準，這些人在選擇客戶時有著強烈的偏好，這樣就加劇了銀行貸款的集中程度，無法實現收益和風險的合理分布。
　　2.定量分析法
　　（1）傳統定量評價方法——財務比率分析
　　在財務報表基礎上，需要進一步進行財務分析，方法很多，包括：比率分析法、因素分析法、指數分析法、邊際分析法、趨勢分析法、比較分析法等，其中財務比率分析是最重要的分析方法。
　　財務比率一般是通過將同一會計期間財務報表上的相關項目的數據進行相除求得。一般將商業銀行的財務比率分為：收益比率、風險比率和其他比率。
　　（2）信用評分模型
　　信用評分模型是將反映借款人經濟狀況或影響借款人信用狀況的若干指標(如借款企業的財務狀況、借款人的收入、年齡、職業、資產狀況等給予一定權重，通過某些特定方法得到能夠反映信用狀況的信用綜合得分或違約概率值，并將其與基準值相比來決定是否給予貸款以及貸款定價，主要包括線性概率模型Logit模型、Probit模型和線性判別模型等，這種方法已被廣泛應用于各種領域。
　　（3）信用風險度量模型（Credit Metrics）
　　該模型是一個以VaR方法為基礎的風險管理模型。由JP摩根公司和一些合作機構（美國銀行、KMV、瑞士聯合銀行等）于1997年推出的信用度量術，旨在提供一個進行信用風險估值的框架，用于諸如貸款和私募債券這樣非交易資產的估值和風險計算。計算VaR有兩個關鍵因素：一是可以在市場上出售的金融工具的市場價值P，而大多數貸款不會在市場上公開交易；二是金融工具市場價值的波動性或者標準差δ。在險價值法提出了一個有創意的解決框架，利用可得到的借款人的信用評級、下一年評級發生變化的概率（評級轉移矩陣）、違約貸款的回收率、債券市場上的信用風險價差和收益率，就可能為任何非交易性貸款計算出一組假想的P和δ，隨之算出一項貸款的信用VaR。
　　目前，信用風險度量模型的研究和應用缺乏一個多數人意見一致的模型或方法。各模型和方法都有各自的優勢及不足之處，從風險定義、風險來源、信用事件、可回收率和求解方法五個方面進行對比分析。
　　（二）貸款風險五級分類法的現狀
　　從2002年起，各商業銀行全面推行貸款風險五級分類法，“一逾兩呆”的期限分類方法逐漸退出歷史舞臺。我國現行的貸款五級分類法以風險為基礎，通過判斷借款人及時足額歸還貸款本息的可能性，把信貸資產分為正常、關注、次級、可疑和損失五類，后三類合稱為不良信貸資產。
　　貸款風險分類法的核心是對還款可能性的分析，對還款可能性的把握主要是從財務狀況、現金流量、非財務情況和信用支持四個方面，綜合考慮借款人的還款能力，還款記錄、還款意愿、貸款的擔保、貸款償還的法律責任和銀行的信貸管理等因素的影響。對銀行客戶的信用評級不同于對貸款(債項)的評級，對客戶的信用評級是對客戶償還銀行貸款的歷史記錄、主觀意愿和客戶還款能力的綜合評價，對貸款(債項)的評級是在對客戶信用評級的基礎上，結合貸款方式和違約率大小進行風險評級。在具體實施五級分類法的過程中，一些商業銀行設計了貸款風險分類的七大量化因素作為分類標準，分別是：借款人經營及資信情況，借款人財務狀況，項目進展情況及項目能力，宏觀經濟、市場、行業情況，還款保證情況，銀行貸款管理情況，保證償還的法律責任及其他因素。
　　
　　二、我國商業銀行信用風險管理中存在的問題
　　
　　隨著客戶信用評級法和貸款風險五級分類法的全面推行，我國商業銀行風險管理的思路逐漸由定性為主向定量為主轉變，各商業銀行在風險控制方面都取得了很大的成就，主要表現在各商業銀行不良資產率的顯著下降。與此同時，必須清楚地看到，目前的信用風險管理方法還存在一些問題，在一定程度上限制了其在揭示和控制風險方面的作用。
　　（一）客戶信用評級法存在的問題
　　評級指標體系的設置不盡合理。評級指標的選取以及指標權重的確定缺乏客觀依據。我國商業銀行通常根據經驗或專家判斷來選取評級指標和確定指標權重，評級標準具有很大的主觀性，評級指標和權重一旦確定就很少更改，使評級結果難以反映企業真實的風險狀況。不同類型企業的經營狀況有所不同，使用同一模式的評級標準，顯然存在局限性；同一個企業在不同的發展階段，同一因素對其信用狀況的影響可能不同，用固定的權重進行評級也是不合理的。
　　評級結果缺乏前瞻性。我國商業銀行一般以企業過去3年的財務數據為基礎進行評級。對于中長期的預測，過去的情況往往與未來趨勢的相關性不大，以過去的財務數據為依據的評級結果不能準確預測企業未來的償債能力。此外，現行的評級方法對企業發展前景重視不夠，給予的權重較低，也使評級結果更多的是反映企業過去或現在的信用狀況。
　　
　　信用評級沒有與相應的信用風險度量相結合。企業資信狀況的不同和資信狀況的變化對信用風險的影響是通過違約率的不同和變化而被量化的。信用等級發揮作用是通過不同的信用等級對應不同的違約率水平以及信用等級改變會導致違約率變化來實現的，即AAA級的違約率應該低于AA級，AA級的違約率要低于A級，依次類推。目前我國商業銀行沒有關于信用等級違約率的測量、統計，信用評級體系沒有與違約率掛鉤，信用評級僅應用于客戶選擇、授信管理等少數領域。
　　（二）貸款風險五級分類法存在的問題
　　貸款風險分類標準的設置不盡合理。貸款風險分類標準的人為因素較大。我國商業銀行的貸款風險分類標準很大程度上是信貸人員主觀判斷的結果，而信貸人員在知識、能力、業務水平等方面的差異可能導致同一貸款不同的分類結果。更為嚴重的是，信貸人員有時甚至根據有利于自己利益的原則進行評定，人為地操縱分類結果，例如在其收入與清收不良資產聯系的情況下，可疑類和損失類貸款的數量就可能人為地增加。
　　貸款風險分類標準的順序沒有合理確定。一些商業銀行在執行貸款風險五級分類法時，雖然設定了一些量化因素作為分類標準，如前文所提到的七大量化指標，但這些因素或被同等對待，或由信貸人員的喜惡來決定其先后順序，這顯然是不科學、不合理的。還款能力是決定按時足額償付最重要的因素，但在實際工作中，往往由于與客戶的關系或客戶提供擔保品等情況而沒有把借款人的還款能力置于最重要的地位。
　　貸款風險分類沒有與特定的違約損失率相結合。貸款的風險程度是通過貸款的違約損失率來衡量的，正常類的違約損失率應低于關注類，關注類的違約損失率應低于次級類，依次類推。由于我國商業銀行貸款風險分類的結果沒有和特定的違約損失率相聯系，按貸款分類結果實行差別定價以及根據貸款風險分類結果調整下一年度的授信額度等深層次的風險管理無法開展。
　　
　　三、改進我國商業銀行信用風險管理方法的對策
　　
　　目前，我國商業銀行面臨著來自國外同行的激烈競爭，在信用風險管理的理念、技術、方法等都與國外同行存在明顯差距。因此，完善客戶信用評級法和貸款風險五級分類、盡快提高信用風險管理水平是我國銀行界面臨的迫切任務。
　　（一）完善客戶信用評級法的對策
　　改進信用評級指標體系。科學、合理的評級指標和權重是評級體系發揮應有作用的基本前提。筆者認為可在以下幾個方面進行改進：第一，加強對現金流量的分析，因為充分的現金流量是企業償還到期債務的根本保證。我國企業從1998年起才開始編制現金流量表，商業銀行對現金流量的分析和預測重視不夠，可在現有的財務指標分析基礎上補充現金流量比率分析，以完善財務分析體系。第二，加大企業所在行業的發展趨勢、市場預期狀況等評級指標的權重，使評級結果更能反映企業未來的資信狀況。第三，定期對評級指標和指標的權重進行考察，根據影響企業信用狀況因素的變化作出相應的調整和修正。
　　將違約率引入信用評級法中。違約率的取得有兩種方法：一是通過信用評級確定被評對象的違約概率，二是通過違約率模型直接測定違約率。考慮到我國商業銀行的實際情況，筆者認為前一種方法更可行。各商業銀行可以積累歷史數據，通過對以往評級結果的跟蹤，把違約數量或金額與這一等級的貸款總數量或總金額進行對比，得出這個等級的違約率，建立起違約數據庫，這樣就可以通過同一信用等級的違約率來預測目標企業的違約概率。
　　改革信用評級法中過于簡單的量化方法。我國商業銀行現行的信用評級法主要是進行簡單的財務比率分析，風險揭示不足。然而，要運用Credit Metrics、Credit Risk等現代信用風險量化度量模型，諸多條件還不具備。現階段我國商業銀行可以運用一些比較簡單的模型，例如阿爾特曼的Z評分模型。Z評分模型選擇了一部分最能反映借款人財務狀況、對貸款質量影響最大的比率，構建了一個線性函數，Z值直接反映客戶違約可能性的大小。Z評分模型所選取的財務比率可以從客戶的財務數據中得到，具有較強的可操作性；計算出來的Z值較為明確地反映客戶的信用狀況，運用這一模型對完善信用評級方法有一定借鑒作用。
　　（二）完善貸款風險五級分類法的對策
　　改進貸款風險分類標準的設置。加強貸款分類標準的量化。對貸款分類標準中可以量化的因素，如借款人的財務狀況評價，可以通過調查統計，得出同行業的平均值以及同行業上市公司的平均值，以此為基礎設定不同級別的標準值，使分類標準更具操作性。對于其他不能直接量化的標準，可以使用加權打分法，根據不同標準對還款可能性的影響確定合理的權重，在統計分析的基礎上設定每一級別的分數。
　　合理確定貸款風險分類標準的順序。不同因素對客戶償債的影響有所不同，必須根據各項標準對還款可能性影響的大小來確定相應的順序。取得借款人償債能力信息的最佳途徑是分析借款人的財務報表，可將借款人財務狀況評價放在第一位；借款人的正常業務經營收入是貸款的第一還款來源，貸款的抵押和擔保都是第二還款來源，可將借款人經營及資信情況評價排在第二位，還款保證情況評價排在第三位；同理，根據其他標準對還款可能性影響的大小來確定其次序。
　　把貸款風險分類結果與預期損失率掛鉤。貸款風險分類信息要反映貸款的損失率和清償率，并以之作為銀行制定貸款損失準備金和撥備政策及貸款定價決策的依據。我國商業銀行尚未把貸款分類結果與損失率相聯系，因此各商業銀行必須跟蹤過去的分類結果，對每一級別的貸款損失情況進行統計，把損失金額與這一級別的貸款總金額對比，得出這一級別的貸款損失率。由于貸款風險分類法在2002年才開始全面推行，所以現階段要獲得不可缺少的大規模的樣本，各商業銀行之間必須加強合作。
　　進一步建立較為合理的風險指標評價體系，對我國商業銀行的風險度量和管理進行研究，對提高信用風險管理水平，提高我國商業銀行的風險控制和管理能力提供合理化建議，具有十分重要的理論意義和現實意義。
　　
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