基于公司信貸的信用風險度量與管理

摘要：本文以公司信貸為基礎，在占有公司歷史違約信息、財務信息及經(jīng)營信息等，就商業(yè)銀行怎樣正確對公司信貸風險進行度量和管理進行研究，分析當中存在的各項風險，以便于采取針對性較強的措施進行處理，對風險進行規(guī)避，減少損失。本文首先對信用風險度量進行判斷，之后對財務報表信用風險的再計量進行了分析，最后分析了以模型為基礎的信用風險定量。

關鍵詞：公司信貸;信用風險;度量;管理

信用風險主要涵蓋著兩個方面的內容：其一，債務人到期無法按時還款或者沒有意愿還款引發(fā)的違約風險：其二，信用水平的波動，致使債務市場價值下滑，由此可能會導致銀行遭受損失。為了對信用風險進行防范，銀行需將引發(fā)信用風險的相關因素進行尋找和分析，包括信用評級、還款意愿及還款能力等。銀行與貸款公司是相互競爭兩家公司，銀行只有對信息進行充分占有，并有效加工和度量信息，以此才能在貸款前對高信用風險公司的準入進行把控，貸中進行風險預警的創(chuàng)建，盡快對相應措施進行采用，對貸后的信用風險進行分散和轉移，增強管理，使自身損失得到減輕。

一、初步判斷外部的、定性的及經(jīng)驗的信用風險度量

信貸之前的資信審查是外部的、定性的信用風險度量的主要發(fā)生階段，對擁有的信息進行有效利用，貸款前先初步篩查貸款公司。傳統(tǒng)的分析法主要是以公司經(jīng)營的5C分析法為基礎，但是該方法缺陷性較大，難以達到理想的程度，因而本文對基本面分析法進行采用，對貸款公司經(jīng)營特性、行業(yè)發(fā)展情況、宏觀經(jīng)濟形勢等信用風險進行度量和管理為主。宏觀經(jīng)濟形勢分析對整個大環(huán)境下的經(jīng)濟周期進行囊括，經(jīng)濟上下行情況、發(fā)展快慢、國家出臺的相關政策、通貨膨脹率、利息率等變量，都是銀行需考量的，這些變量會對銀行信貸總量造成直接影響，從而使信貸個體的信貸額度遭受影響。行業(yè)發(fā)展分析，銀行對各個公司進行貸前審查時，公司在行業(yè)中實際情況是需要重點考慮的因素，如果該類公司信貸數(shù)據(jù)有所欠缺，銀行可對同類公司的信貸數(shù)據(jù)進行借鑒，而行業(yè)發(fā)展趨勢及國家對行業(yè)發(fā)展的支持程度則可用來對公司所處何種階段進行判定。公司經(jīng)營特性主要涵蓋如下6大方面：其一，資本，債權可由資金規(guī)模和存貨廠房保障。其二，能力，考察公司經(jīng)營狀況、財務、資金周轉情況、生產能力等等方面，以對他們的貸款能力進行把握。其三，品質，涵蓋公司的聲譽及商業(yè)道德等內容，可對這些方面進行調查和分析。其四，公司管理，就管理層的實力對公司發(fā)展保障程度進行考察。其五，保險與抵押擔保，公司抵押的財物是否具備價值，是否已對其購買保險。其六，公司環(huán)境，對公司的地理、市場競爭、占有率等進行考察。

二、再計量財務報表信用風險

設定信息對稱，財務報表真實性較強，可運用2中方法對借款人的信用風險情況進行度量。

其一，財務指標同違約參數(shù)之間的關系，可對z評分模型進行選用，確定5個財務指作為作自變量。

Xl=保留盈余÷總資產

X2=營運資本÷總資產

X3=銷售額÷總資產

X4=息稅前利潤÷總資產

X5=股權市值÷總負債面值

依據(jù)Altman的研究得知，當z小于1.80時，貸款公司則存在違約，當z大于3.00，貸款公司則會自動支付違約金，當z介于1.80～ 3.00之間，未知性較大，判斷出現(xiàn)的差錯較大，需要與其他方法進行聯(lián)用。該種線性模型操作性和適應性都較強，在對信用風險事故發(fā)生的審查資信階段的預防中應用效果較好，但是現(xiàn)實經(jīng)濟的理論基礎和非線性并不強，受到的制約較大。

其二，以分析統(tǒng)計為基礎的非線性法，涵蓋logistic模型法和因子分析，如下幾個方面。

（1）構造財務報表中的數(shù)據(jù)財務比率指標涵蓋資金運作能力、盈余能力、盈利能力、償債能力及現(xiàn)金流量等等方面，通過計算得出這些指標的比率。

（2）參照組變量的選用，為對預測的準確度進行提升，選取非違約組和違約組要在地理區(qū)域近和同行業(yè)中進行，以對誤差進行降低。

（3）對變化不明顯的變量進行剔除，因財務指標眾多，隨機對等量的非違約及違約樣本進行選取，檢驗這些指標，從中即可對變化不明顯的變量進行剔除。

（4）用因子分析剩余變量，對公因子進行提取，因子得分函數(shù)由此得出。

（5）對臨界點進行設定，在模型中判斷需要進行信貸決策的公司財務比率。此方法目前應用較為狹窄。三、以模型基礎分析風險定量

（一）應用Credit Metrics模型

Credit Metrics模型包括違約和信用風險與市場風險相關性不大兩種假設。違約，不但指債務未完全償還，同時還涵蓋信用等級降低致使債務市值降低。設定公司所在行業(yè)的信用數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)有被銀行記錄，則公司違約概率及信用等級轉換概率可由此得出。若信用評級情況知曉，那么債務經(jīng)濟資本即可算出。信用風險與市場風險相關性不大，假設截取時間區(qū)間中，有穩(wěn)定的市場變量亦或是市場變量波動不明顯，此時就可對信用風險與市場風險相關性不大做出假設。

（二）應用Credit Risk+模型

每筆債務違約性小且是獨立存在的是Credit Risk+模型的核心假設，放置于特定的經(jīng)濟背景下，比如，市場狀況和形勢較好，可將每筆債務違約性較低作為假設，并且損失額度、違約波動及違約概率都是已知條件，對Credit Risk+模型進行采用，可針對地區(qū)、部門、時限等的不同，對當中的風險進行處理。

（三）應用KMV模型

資產價值高于債務價值視為不違約和公司股票價格與BS模型的基本假設相符合是KMV模型的核心假設。前者換而言之，即公司資金較充裕，欠款現(xiàn)象不存在，假設公司股權作為期權的一種，利用相關公式，加之股權市值及波動率知曉，即可將當中的波動率及資產價值算出。后者，就上市公司而言，價值變化過程要對itoprocess進行服從。四、規(guī)避和分散公司信貸信用風險

（一）對分散的貸款組合進行把持

風險分散，銀行可采用對各種類型的貸款及相關性不明顯的貸款等方式進行操作。利用搭配貸款種類授信方式對科學、有效的資產組合進行確立，對貸款在地區(qū)及行業(yè)中的集中度進行管控，以此使其風險損失得以降低。

（二）進行資信審查，采用風險抵押和建立風險預警

信貸公司的信用風險評估，可利用公司經(jīng)營信息、財務信息或者行業(yè)發(fā)展信息等方面進行，以對高風險公司的信貸準入進行限制。風險預警系統(tǒng)的建立可對模型定量計算方法和金融統(tǒng)計分析進行利用，對當中風險及時發(fā)現(xiàn)，并規(guī)避。定時更新?lián)p益表中的信用違約導致的數(shù)據(jù)損失，信用違約遭受的損失的降低可對貸款損失準備金進行提取，以此彌補。另外當發(fā)生違約時，價值較高和有效用的抵押物和擔保可對銀行損失數(shù)額進行降低。

（三）使用衍生品工具和核銷轉讓不良貸款

傳統(tǒng)處理不良貸款即對其進行轉讓核銷。髓核經(jīng)濟的發(fā)展及市場的繁榮，信用衍生產品工具由此誕生，涵蓋債務擔保憑證、信用聯(lián)結票據(jù)、信用違約互換、總收益互換等，在對信用風險進行轉移過程，起到的作用非常明顯，它可針對風險偏好不同的公司進行轉移，擴大了銀行不良貸款處理的路徑。

五、結束語

綜上所述，銀行對貸款公司進行信用風險度量與管理意義重大，基于此銀行可對相關模型定量進行利用，并對風險預警系統(tǒng)進行創(chuàng)建，并利用衍生品工具，對不良貸款進行轉讓，使銀行損失得以降低。

參考文獻：

[1]楊雁雁.基于公司信貸的信用風險度量與管理[N].洛陽師范學院學報，2017，36（11）：70-74.

[2]張崇宇.基于KMV模型的我國房地產公司信用風險度量研究[D].中國地質大學（北京），2018，13（28）：123 -124.

[3]曾嶸欣.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的商業(yè)銀行信用風險度量模型研究[J].金融發(fā)展研究，2018，438（6）：69-74.

作者簡介：

郭毅瑋，富滇銀行股份有限公司，云南昆明。