關于商業(yè)銀行信用風險的文獻綜述

余峰

【摘 要】 隨著我國商業(yè)銀行的快速發(fā)展，信用風險問題在商業(yè)銀行的經(jīng)營過程中日益突出。本文主要從銀行信用風險的定義、傳統(tǒng)的信用風險管理和現(xiàn)代銀行信用風險量化研究幾個方面對當前的信用風險管理研究進行了文獻綜述，最后對國內(nèi)外信用風險管理的相關文獻做出了總結(jié)。

【關鍵詞】 商業(yè)銀行 信用風險 文獻綜述

一、銀行信用風險的定義

信用風險（CreditRisk）又稱違約風險，是指交易對手未能履行約定契約中的義務而造成經(jīng)濟損失的風險，即受信人不能履行還本付息的責任而使授信人的預期收益與實際收益發(fā)生偏離的可能性。很多學者分別從廣義和狹義的角度來定義信用風險。他們認為，狹義的信用風險一般是指信貸風險，而廣義的則是指因債務人的違約而引發(fā)的一系列風險，其中包括在資產(chǎn)業(yè)務中因債務人沒有及時償還所借貸款而導致資產(chǎn)質(zhì)量變換，負債業(yè)務中客戶大規(guī)模提前支取導致擠兌從而加劇支付的難度等。

根據(jù)巴塞爾新資本協(xié)議，金融風險分為市場風險、信用風險、操作風險三大類。麥肯錫通過研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行的風險60%來自信用風險，其余40%來自市場風險和操作風險；前銀監(jiān)會主席劉明康也認為，信用風險是在中國經(jīng)濟體制改革的形勢下，商業(yè)銀行所面臨的最主要也是最大的風險之一。

二、傳統(tǒng)的商業(yè)銀行信用風險管理方法

商業(yè)銀行傳統(tǒng)的信用風險管理方法有信貸決策的“6C”模型和信用評分模型等。“6C”模型是指由有關專家根據(jù)借款人的品德（character）、能力（capacity）、資本（capital）、抵押品（collateral）、經(jīng)營環(huán)境（condition）、事業(yè)的連續(xù)性（continuity）等六個因素評定其信用程度和綜合還款能力，決定是否最終發(fā)放貸款。運用這種方法的缺點是，專家用在“6C”上的權(quán)重有可能以借款人的不同而變化，專家難以確定共同要遵循的標準，造成評估的主觀性、隨意性和不一致性。

而信用評分模型主要是通過對企業(yè)財務指標進行加權(quán)計算，對借款企業(yè)實施信用評分，并將總分與臨界值進行比較，低于該值的企業(yè)被歸入不發(fā)放貸款的企業(yè)行列。信用評分模型中最具代表性的是愛德華·阿爾特曼（Altman）1968年對美國破產(chǎn)和非破產(chǎn)生產(chǎn)企業(yè)進行觀察，采用了22個財務比率經(jīng)過數(shù)理統(tǒng)計篩選建立的著名的5變量Z-score模型和在此基礎上改進的“Zeta”判別分析模型。將Z值的大小同衡量標準相比，可以區(qū)分破產(chǎn)公司和非破產(chǎn)公司。

三、現(xiàn)代商業(yè)銀行信用風險的量化研究

1.KMV模型

KMV模型是由KMV公司1993年發(fā)布的信用監(jiān)控模型基于Merton的違約證券估價模型和風險中性原理，將期權(quán)定價理論應用于貸款和債券估值而開發(fā)出的一種信用監(jiān)控模型。即當公司的市場價值降至到一定水平以下，公司就可能發(fā)生違約。通過公司資產(chǎn)的市場價值及其波動性的計算，求出公司的違約距離，并通過違約距離轉(zhuǎn)換計算出公司的違約率。

在結(jié)合我國銀行業(yè)實際情況下，陳忠陽（2000）介紹了信用度量術(shù)和KMV模型的具體求解過程，并指出其在我國使用時可能存在的問題。章政等（2006）比較了信用度量術(shù)、麥肯錫模型和KMV模型各自的特點，并指出了其在我國的運用方向。周沅帆（2009）利用KMV模型對我國上市保險公司的信用風險進行了度量，考慮利用該模型對保險公司進行監(jiān)管的可行性。

2. CreditMetrics模型

CreditMetrics模型是J·P·摩根及美洲銀行、KMV公司、瑞士聯(lián)合銀行等金融機構(gòu)1997年開發(fā)出的模型，運用VAR框架，用于對諸如貸款和私募債券等非交易資產(chǎn)進行估價和風險計算。

范南（2002）詳細介紹了CreditMetrics模型的技術(shù)細節(jié)，明確指出了我國目前還缺乏運用的基礎。吳濤（2009）對CreditMetrics模型在我國商業(yè)銀行的適用性進行探討，并指出，由于國內(nèi)信用歷史數(shù)據(jù)庫的缺乏以及信用評級體系的不成熟，該模型在我國的應用受到嚴重制約。

3. Logistic回歸模型

Ohlson（1980）是最早將Logistic回歸模型引入到商業(yè)銀行信用風險度量的學者，他選取了1970年—1976年之間的2163家企業(yè)（其中包括2058家正常企業(yè)和105家非正常企業(yè)）的九個財務指標進行測算，測算的結(jié)果與這些企業(yè)的真正違約率相等。雖然Logistic回歸模型對企業(yè)的信用風險度量具有一定的準確性，但這并不是對任何樣本都適用，如當樣本點處于完全分離狀態(tài)時，則不能應用，該模型還需要進行相應的改進。

于立勇等（2004）使用正向逐步選擇法制定出一套信用風險計量的指標體系，然后利用中國商業(yè)銀行所提供的相應的指標數(shù)據(jù)，通過運用Logistic模型建立的測算模型進行預測。結(jié)果表明：使用Logistic模型作為預測工具是有一定的可行性。然而，Logistic模型在運行時所需的樣本數(shù)量較大。同時，該模型不可對線性可分的樣本進行極大似然估計，這在一定程度上限制了該模型的運用范圍。

三、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀評價

國外的信用風險評價體系形成較早，從傳統(tǒng)的信用風險度量方法到現(xiàn)代信用風險度量技術(shù)都已日趨成熟，無論是度量模型的理論體系還是實證研究相較中國都比較完善。但是這些定量分析也存在一定的問題，例如模型參數(shù)估計復雜。同時，我們可以發(fā)現(xiàn)每種模型都有其一定的缺點和不足，不過對于風險管理發(fā)展較為滯后的我國銀行業(yè)，這些模型和方法為我們進行信用風險的評價提供了有效的手段。雖然當前國外比較先進的現(xiàn)代模型在我國尚無法直接應用，但它給我們提供了新的思路和方法，為我國商業(yè)銀行信用風險評價提供了借鑒和幫助

國內(nèi)對信用風險度量的研究起步較晚，而且現(xiàn)有的一些度量方法和模型基本來源于國外，自主創(chuàng)新較少。實際中用得最多的仍是傳統(tǒng)的信用風險度量方法與模型，主要是采用現(xiàn)有的方法對中國企業(yè)進行實證分析，對中國業(yè)銀行信貸數(shù)據(jù)的實證研究還比較匱乏。因此，中國亟需加強信用風險度量研究，建立一套適合中國基本國情的信用風險度量體系。