商業銀行信用風險識別及控制策略研究

摘 要：改革開放后我國經濟發展迅速，社會建設全面開展，商業銀行貸款總額逐年增長。但是隨著近年來經濟增長的放緩和行業發展情況的改變，商業銀行不良貸款率快速升高，這對銀行業的穩定發展和社會經濟的增長都造成很大影響。所以降低不良貸款率已經成為銀行業發展過程中的重要內容和任務，當前我國商業銀行信用風險具有自身的特點，這與我國的基本國情存在緊密的聯系。商業銀行要想降低不良貸款率，強化信用風險識別能力，就應當對我國產生的信用風險的原因進行分析，并對識別信用風險方法進行研究，進而探索降低商業銀行信用風險的有效策略。

關鍵詞：商業銀行；信用風險；識別；控制策略

一、研究背景

在我國經濟發展不斷減緩的過程中，銀行不良貸款率不斷上升，截止到2015年第三季度銀行不良貸款率已經帶到百分之二。基于此，銀監會在風險防范的首要工作中納入遏制不良貸款率快速上漲，對于風險防范的重要性各類銀行已經逐漸認識到，并通過各種手段的運用對資產質量進行改善，進而推動風險風險能力的提升。對農村商業銀行、城市商業銀行、股份制商業銀行、大型商業股份銀行、外資銀行的不良貸款率進行對比可知，外資銀行具有最低的不良貸款率，股份制商業銀行其次，然后是大型商業銀行和城市商業銀行，其中農村商業銀行最差。

通過對不同地區進行研究不難發現，珠三角、環渤海地區、西部地區、長三角地區不良貸款余額增加較多。針對具體行業來看，零售業、批發業、制造業不良余額增加較多。而造成這些現象的主要原因包括：首先，前期具有過低的不良貸款技術。先對于百分之三的不良率國際水平，經過前期的不良貸款重組國內商業銀行的不良率長期低于百分之一。其次，經濟增長速度減緩，市場需求疲軟，大宗商品價格下降，進而對零售業、批發業、制造業造成影響。一些制造業企業和產能過剩企業盈利水平下降，出現資金緊張問題，進一步引發貸款違約。一些批發領域企業經營出現問題，大量增加了違約貸款。最后，商業銀行產品、風控出現同質化問題，商業銀行具有不同的風險識別和風險防范能力。

2015年企業不良貸款繼續增長，加快擴散覆蓋領域和行業。過去制造業、過生產能行業是不良貸款集中的主要行業，同時大宗商品價格下跌和經濟放緩造成擴散至資源類等其他行業，接下來資源型行業面臨的挑戰更大，并會進一步影響中下游行業。

二、信用風險特點和產生的原因

信用風險又稱違約風險，是因交易對手未能履行約定契約中的義務而造成的，本質上是一種經濟損失風險。在這個過程中授信人的預期收益和實際收益，因為自身不能履行還本付息的責任而發生偏離，是產生金融風險的主要原因。不但在貸款中會出現這種風險，在表內、表外業務中也會經常出現，例如證券投資、承兌、擔保等。其中違約風險和追償風險構成了主要的信用風險。

信息不對稱是產生信用信用風險的主要原因，由于交易雙方掌握不一樣的信息量，兩方分別處于分析有事和信息劣勢。逆向選擇和道德風險是信息不對稱產生的主要問題，相對于銀行借款人更加了解自身的信用狀況、財務經營情況、履約能力就是信貸市場上的逆向選擇，如果依據當前這些信息借款人與銀行的貸款條件相符，所以借給借款人資金，其實借款人的信用程度根據這些信息并不能夠充分的體現出來，這樣逆向選擇就產生了。一旦借款人沒有在自己應當履行的義務中納入還款義務，相應的道德風險就會產生。為了從貸款申請人那里獲取利益，銀行內部的信貸人員可能將貸款提供給那些真實情況不符合貸款條件的借款人。

如果能夠通過先進的方法對信用風險進行預先識別，同時在風險發生之前就加以控制，或者在風險發生之后采取有效措施進行控制，將風險損失降至最低，推動商業銀行的市場競爭力的提升，則對于國民經濟的持續健康發展、金融體系穩定性、金融機構經營的安全性是非常有利的。

三、信用風險識別方法

實際當中有很多方法用于信用風險識別，信用評分法、財務比率評級法、專家分析法構成了傳統的方法，credit portfolio view credit risk plus、credit metrics、KMV模型、RAROC模型是主要的模型。當前我國個人征信市場還處于發展初期，企業征信開展狀態。在互聯網快速發展的過程中，大數據時代悄然來臨，我國逐步建立征信體系。未來主要從以下幾個方面進行行業風險控制：

第一，個人貸款業務，主要由信用卡、住房貸款等消費性貸款構成。除傳統社保、公積金等央行征信外，與阿里或騰訊開展合作，通過互聯網大數據全面綜合分析客戶消費行為和誠信記錄，進而支持互聯網戰略的推廣，管理活動運用場景信用評分體系和信用積累管理模型實現，這樣一個多維度立體的風險評估和預警體系就形成了，各個維度主要包括社交行為分析、履約能力分析、客戶的消費行為分析。

第二，從宏觀方面對每個公司所處的階段進行考慮。這個宏觀情況是由于產業升級造成的，所以風險控制應當對宏觀經濟情況進行考慮，同時還應當判斷未來經濟。Credit portfolio view模型關注的內容主要包括轉換資產信用登記和宏觀經濟狀況之間的關系，直接模型化信用登記轉化概率與宏觀因素之間的關系，一旦有模型擬合發生，利用宏觀上對于模型的沖擊對信用登記轉化概率的跨時演變狀況進行模擬。它對當前宏觀經濟環境因素進行了最大限度的考慮。

第三，對行業發展前景進行分析。現階段產能過剩的行業很多，包括汽車、煤炭、水泥、鋼鐵等，國家對高污染、高能耗行業進行嚴格控制。對于這類企業的貸款，銀行應當逐漸停止，對貸款結構進行調整，重點發展的行業包括人工智能、軟件開發、生物醫藥、新能源、大數據等。

第四，對企業狀況進行分情況分析。對于發展初期的企業，能夠較為容易獲取貸款前的硬性指標，其中貸款后控制和資產處理的后半程才是更大的問題，所以應當那個將貸中和貸后的部分作為重點。在發展時期的企業中應當運用傳統方法中的信用評分法，企業的信用狀況能夠通過財務指標反應出來，通過分析和模擬企業主要財務指標，對企業破產的可能性進行預測，進而對企業的信用風險進行預估。

四、控制企業風險的策略

首先，為交易購買風險，一旦其中一項或幾項有風險狀況發生，就由保險公司承擔風險，這樣損失的控制就能夠通過較小的成本實現。實際當中的保險主要由財產保險、未授權交易保險、董事及高級職員責任保險、銀行一攬子保險、其他險種構成。

其次，對監測活動進行強化。運用大數據對貸款變化進行動態監測，由按月檢測替代當前的按季度檢測，通過提前預警實現提早退出。商業銀行人員的風險控制能力和風險發現意識較強，但是仍需要實現對一定方法和技巧的掌握。一旦發生以下狀況：不好聯系客戶、報表和納稅上信息不提供、轉移基本賬戶、異常現金流、外部評價差，就應當及時處理。應當從預警信號的級別出發，有商業銀行工作人員進行各種情況的有效處理，對于風險預警信號級別應當注意。

最后，運用信用衍生產品控制風險。信用衍生產品包括綜合結構化產品、信用息差期權、信用息差產品、總收益互換、信用違約互換，這些產品能夠散化風險，將信用風險集中度降低，對于提升銀行系統穩定具有非常重要的意義和價值。

五、結語

商業銀行貸款對于企業發展具有非常重要的意義，但在社會經濟增長出現問題的過程中，商業銀行貸款運行也在面臨前所未有的挑戰，其中最為重要的一個問題就是不良貸款率持續升高。商業銀行要想持續有效的運用，各類商業銀行機構就應當才有效措施識別和控制信用風險，進而達到降低不良貸款率的目的。本文對產生信用風險的原因、識別信用風險的方法、控制信用風險的策略進行了分析，但仍存在一定局限，希望行業人員能夠加強重視，強化對信用風險的研究，進而通過控制信用風險降低不良貸款率。

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作者簡介：湯凱文（1993.09- ），女，遼寧朝陽，遼寧對外經貿學院，本科，學生，金融學（注冊理財規劃師方向）