银行信贷风险管理流程研究.doc

论文关键词：商业银行信贷风险流程管理论文摘要：金融是现代经济的核心，商业银行又是金融的核心。商业银行信贷风险是各种经济风险的集中体现。在现代市场经济中，经济运行高度货币化、信用化和金融化。作为金融中介的银行，以货币和信用为媒介，和经济社会中各个经济主体发生着广泛的信贷联系，所以商业银行信贷风险成为整个经济风险的中枢。目前我国商业银行的信贷风险管理水平偏低，管理手段较为落后，不良贷款率偏高，严重影响了我国商业银行的竞争能力。对此，提高我国商业银行信贷风险管理水平和管理手段显得十分必要。 本文首先介绍商业银行信贷风险的定义、分类、特征和度量，通过从商业银行内外部环境分析揭示信贷风险形成的原因，指出我国信贷风险具有复杂性和独特性。找出解决商业银行信贷风险的对策。然后根据商业银行信贷业务发生的三个流程：贷前调查、贷时审查和贷后管理；提出商业银行信贷业务流程管理。在贷前调查中，通过对信贷客户信用评估，确定信贷客户的信用等级，建立信贷客户准入机制。在贷时审查中，通过合理设置，将业务拓展部门、贷款审查部门和风险控制部门，各司其职，相互制约，达到审贷分离和权责对应；同时审查贷款用途是否合理，还款来源是否有保障。在贷后管理中，通过五级分类，实时动态监管贷款情况，及时识别、防范、控制风险。通过对三个信贷流程进行从始到终的风险控制，建立商业银行信贷风险流程化管理；最终达到预防、规避、转移、化解商业银行信贷风险，从而减少不良贷款引起的损失，增强商业银行的核心竞争能力。最后通过实际案例分析，将信贷风险流程管理运用于工作实践。通过实践，检验了研究方法的可操作性与信贷风险管理效果。1 绪 论1.1 问题的提出 商业银行的信贷是伴随着商业银行的产生而产生，是商业银行区别于其他行业最重要的特征，是间接融资最主要的方式，也是把居民储蓄转化为投资的重要手段，商业银行的信贷极大的促进了整个世界经济的发展，从文艺复兴到新经济发展，可以说都离不开商业银行的信贷。信贷有三个要素：流动性、安全性、盈利性。从根本上讲，安全性是商业银行的立行之本。因此商业银行信贷风险管理应运而生，而且成为商业银行的核心竞争能力。随着中国改革开放的逐步深入，经济活动中的不确定性和风险因素增多，银行风险有扩大的趋势。同时中国商业银行的经营环境发生了巨大变化，面临更大的风险压力，表现在银行业竞争日趋激烈随着中小股份制商业银行的兴起，民营银行的建立，非银行金融机构的发展，外资银行的涌入，作为市场主体的银行数量大幅度增加， 市场主体的增加必然引起竞争程度的提高。竞争在调动竞争者的积极性和提高市场效率的同时，也容易造成无序竞争，增加同业内耗，加大交易费用，降低整体效率。特别是20世纪90年代以来，由于中国经济的主体和增长点在不断向非国有部门和居民部门转移，中国银行业也发生了重大的变化：中国大大小小的银行在以存贷款为主的银行市场上展开了全方位的竞争。在这样的竞争中，银行存贷款的利差面临逐渐缩小的趋势，传统业务的竞争优势逐步降低，银行不得不重新开发高风险高盈利的业务，加大了风险暴露。信息技术的革命伴随着信息技术的发展，使银行传统业务、营销方式和服务方式受到越来越多的挑战。在近10 年时间里，ATM 和自助银行已经成为有形服务渠道的重要形式；在近5 年的时间，依托于 INTERNET 的网上银行迅速发展成为无形渠道的主要形式。与此同时，其他新型的服务渠道客户服务中心、手机银行出现并不断发展。新的信息技术和服务渠道是一把双刃剑。它可以帮助银行快速的扩张业务。从居民到企业，树立自己的品牌。中国招商银行，就是凭借一卡通，在网络银行上赢得了先机，塑造了自己的品牌，从而得到快速的发展。但是，我们也经常看到，不法分子在ATM上*其他客户的资金；黑客在因特网上*客户资料和密码。在新的技术条件下，银行面临新的技术风险。非银行金融机构的快速发展由于计算机技术的广泛应用，各种机构的信息储存、处理和传递能力明显提高，导致各类金融机构之间传统的专业化体系被淡化,非银行金融机构甚至非金融企业都在向银行业务渗透，加入这一领域的竞争。特别是直接金融的迅猛发展使得传统银行业同新兴的投资银行等金融机构展开了激烈的竞争，为了在有限的市场上争取更多的客户，银行甚至向一些风险较大的企业贷款，增大了整体的金融风险。在市场经济条件下，经济活动的风险性是客观存在的，银行经营活动作为经济活动的重要组成部分，其风险性是不可避免的。特别是我国正式加入世界贸易组织，逐步融入国际经济金融秩序，经济的不确定性增多，银行业面临的形势更为复杂，风险因素有增多趋势。在新的形势和条件下，如何认识和研究银行风险，减少不确定性因素，提高经营效率，就成为一个急需研究和解决的问题。商业银行的信贷风险研究的意义可以从以下层面上理解从宏观层面上讲，金融是现代经济的核心，银行又是金融的核心。银行信贷风险正是各种经济风险的集中体现。在现代市场经济中，经济运行高度货币化、信用化和金融化。作为金融中介的银行，以货币和信用为媒介，和经济社会中各个经济主体发生着广泛的联系。当银行和其他经济主体发生信贷关系时，经济主体的风险就会通过信贷关系，部分甚至全部转化为银行信贷风险，银行成为风险的中枢。所以有效的控制住了银行信贷风险，也就从一定程度上控制住了整个经济风险，防止了金融危机的爆发，维护了经济社会的安全和稳定。从微观层面上讲，信贷资产是商业银行重要的生息资产，它产生了银行未来的主要现金流，是商业银行利润的主要来源。银行信贷资产为商业银行带来收益的同时，也承担了重大的风险。如何在保证银行信贷收益的同时，有效控制信贷风险，是商业银行风险管理的核心内容之一。所以进行商业银行信贷风险研究有助于商业银行建立科学的风险内控制度，不断提高自身的风险管理水平，防范信贷风险，增强商业银行的竞争能力。从历史角度来说，在过去的几十年间，信贷风险已变得更加突出和重要。这主要表现在：人们对信用的态度发生了重大变化；债务的规模急剧扩张；作为信用主体的商业银行潜伏着危机；新的债务主体不断增加，新的金融交易品种不断推出等，从而使得整个社会的信用风险增大了。自20世纪90年代以来，国际金融市场危机四伏，风波迭起1994年，法国里昂信贷银行因从事房地产业和其他产业的投机而亏损达 123 亿法国法郎，它的账目中出现了高达 500 亿法国法郎的不良贷款。1995 年 8 月 1 日，日本东京最大的财务公司宇宙财务公司遭遇 4.2 亿美元存款的挤提；同年 9 月，日本大和银行纽约分行的一名业务人员因投资美国债券失误，亏损 11 亿美元。1997 年从泰铢贬值开始的亚洲金融危机冲击更大。危机波及马来西亚、菲律宾、印度尼西亚等国，引起这些国家的汇率大幅度下降，股市大跌、银行出现大量坏账而纷纷倒闭。随即，东亚国家也爆发了严重的金融危机，日本的一些大银行和大证券公司，如三洋证券公司、北海道拓殖银行、山一证券公司等相继倒闭；韩国韩元也大幅度贬值，韩国的韩宝、真露等大型企业集团相继破产，第一银行和汉城银行等众多的信贷机构都陷入困境。这次危机给东南亚及东亚国家的经济沉重的打击，在国际金融领域频繁发生金融危机的同时，我国国内金融市场上或金融活动中，也出现了不少金融问题和金融事件。例如1998 年 2 月 24 日，中国农村发展信托投资公司由于经营严重违规，亏损巨大，被中央银行行宣布解散。1998 年 6 月，海南发展银行被央行宣布接管，原因是自身巨额的不良贷款使银行经营难以维持。以及近来的德隆事件、蓝田事件、铁本事件造成巨额不良贷款都对商业银行造成巨大的损失。历史上由于商业银行信贷风险不能有效的控制而产生的金融危机给政府、经济工作者、银行从业人员敲响了警钟，促使我们去了解、研究、分析、规避商业银行信贷风险。从现实的角度来看。作为我国商业银行主体的四大国有商业银行曾经因为资产质量问题比较突出，成为国际货币基金组织黄牌警告的 5 个国家之一。1999 年剥离不良资产之前，四大国有银行不良贷款比例应在 40 %左右，据此计算不良贷款余额应为 21749. 71 亿元，占当时我国的 2 7. 3 %，是当年全国财政收入 9846 亿元的2.2 倍。1999 年，国家先后成立了信达、长城、东方、华融 4 家资产管理公司，对国有商业银行 1.4 万亿不良资产进行了剥离，不良贷款率下降 10 个百分点。但是 2000 年，四大国有商业银行的不良资产不降反增，每家不良率增幅都在 6个百分点以上。根据银监会的最近统计：我国主要商业银行的不良贷款情况如下56。主要商业银行是指四大国有商业银行和全国性股份银行。表1.1 2003-2005年主要商业银行不良贷款率和余额 Teble1.1 单位：亿元 2003年12月 2004年12月 2005年12月 2006年12月 主要商业银行不良贷款率 17.8% 13.21% 8.9% 7.51% 余额 (亿元) 24406 17176 12196 11703 从以上数据可以看出我国商业银行不良贷款问题虽有好转，但仍然较为严重，与国际水平相比相差较大。目前世界排名前 100 位的银行的贷款不良率大约为 2%3%。须引起关注的是，商业银行不良贷款率下降较快并不完全是由于不良贷款绝对额的下降引起的，实际上，不良贷款绝对额的下降对不良贷款比例下降的贡献度只有一部分，而大部分还是依靠贷款总量的增加即贷款的扩张来实现的，而资产扩张将造成资本充足率下降和增加拨备的压力。同时，伴随着贷款集中趋势的加强，国有商业银行潜在的系统性风险增大。现阶段，国内金融秩序不够规范，特别是中小商业银行处于发展壮大时期，信贷市场竞争非常激烈。在一些传统产业处于萎缩、一些新型行业还没有形成气候的情况下，新增银行贷款主要集中在“大、长、垄断”型企业和项目上，具体讲就是贷款向大企业、大城市、大项目（主要包括基础设施、市政建设及房地产项目）集中；由短期流动资金贷款向中长期贷款集中；向国家垄断性行业（如公路、铁路、电力、电信等）集中。大企业、大项目、大行业的资金需求大，产出高，风险也高。信贷投放的行业集中度过高，潜伏着新的风险隐患。一旦这些大行业大企业出现生产与经营风险，所殃及的不仅仅是银行对这些行业贷款的资金安全，而且会影响整个银行体系的稳健运行，形成商业银行的系统性信贷风险。所以十分有必要加强银行信贷风险管理。 1.3 研究思路与研究内容 我从事银行工作多年，对商业银行的信贷风险有着直接的接触和认识，通过MBA几年的学习，从更深的理论层次认识了商业银行信贷风险。本文试图运用所学的工商管理的一些基本理论和方法结合银行工作实践，研究我国商业商业银行信贷风险管理。我国信贷风险具有较深的体制原因。较之国外独特之处，信贷风险的产生较为复杂，既有外部的原因，又有银行内部自身管理的原因，对商业银行信贷风险研究，不能只局限在对银行的研究，而应该包括对社会经济整体、企业、国际经济形势等多方面研究。信贷风险不是孤立的风险，影响信贷风险的因素很多。因此，应该综合考虑多方面因素，结合我国逐步完善市场经济的实际，多管齐下，标本兼治，才能有效控制我国商业银行的信贷风险。本文从商业银行信贷风险的定义入手，揭示商业银行信贷风险的形成机制，找出商业银行信贷风险形成原因，结合自己工作实践，提出商业银行信贷风险管理的对策和方法，建立商业银行信贷风险流程化管理。最终达到预防、规避、转移、化解商业银行信贷风险，从而减少不良贷款引起的损失，增强商业银行的核心竞争能力。图1.1 论文结构 Fig1.1 Structure Of Paper 1.4 主要研究工作 论文题目确定后，在导师的指导下查阅了大量的文献资料，发现关于信贷风险管理流程的文章相对较少，大多数文章把研究的重点的放在信用等级的评估以及信用违约模型的分析；采用的研究方法是：依托丰富的信贷客户数据以及违约数据进行数理分析，采用的数学工具主要有概率论和矩阵分析；得出的结论是，不同信用等级企业的违约率以及不同信用等级相互转换的概率。但是在日常工作和现实生活中，影响银行信贷风险的因素太多，一个模型不可能把所有的变量包含进去，于是我就从另外一个角度出发来研究信贷风险，根据企业在银行申请贷款的流程，我提出了加强商业银行信贷流程管理，这种管理方法最大的特点是一种过程管理，在管理过程中，不需要太多的数理知识，只要按照要求完成每一个流程、每一个步骤，就可以很大程度上降低商业银行信贷风险。目前，我国商业银行的发展很快，但是从业人员素质、管理水平、经验数据和发达国家比还有不小的差距，如何尽快的提高我国商业银行的管理水平，不能生搬硬套西方的先进理论，必须结合中国国情消化吸收西方先进思想，提出切合中国实际的方法和理论。本文试图从这方面进行尝试，我综合运用了风险管理理论以及有关信息管理理论，针对商业银行信贷业务的流程提出了信贷风险流程管理的思想并提出了具体的实施步骤，最后用实际案例进行验证。希望通过这种方式的研究能够找到适合中国国情的商业银行信贷风险流程管理的体系和内容。2 商业银行风险概述 关于什么是风险，学术界的说法不一，有的认为风险是可测定的不确定性；也有的认为风险是损失的可能性，或者风险是损失出现的概率或机会；还有的认为风险就是潜在损失的变化范围与变动幅度。通常人们认为，风险就是发生不幸事件的概率，或者说，风险就是一个事件产生人们所不希望的后果的可能性。因此，风险较为一般的定义是：风险是某一种事件预期后果估计中较为不利的一面。2.1 商业银行风险的类型 具体到商业银行，商业银行风险按照表现形式可以分为以下几种类型2.1.1 信用风险 信用风险（credit risk）是客户违约的风险，也就是客户不能履行其现有合约义务的风险。违约造成了交易对手（一般是银行）全部或部分支付金额的损失。信用风险也是交易对手（一般是债务人）信用质量降低的风险。虽然信用风险的降低并不意味着违约，但是违约的概率增加。信用风险与信贷风险是两个既有联系又有区别的概念信贷风险是指在信贷过程中，由于各种不确定性，使借款人不能按时偿还贷款，造成银行贷款本金及利息损失的可能性。对于商业银行来说，信贷风险与信用风险的主体是一致的，即均是由于债务人信用状况发生变动给银行经营带来的风险。二者的不同点在于其所包含的金融资产的范围；信用风险不仅包括贷款风险，还包括存在于其他表内、表外业务，如贷款承诺、证券投资、金融衍生工具中的风险。由于贷款业务仍然是商业银行的主要业务，所以信贷风险是商业银行信用风险管理的主要对象。 2.1.2 流动性风险 流动性风险（liquidity risk）也是银行的主要风险，是因银行无法以合理的价格出售资产或再借入现金而引起净收入或股东权益市场价值潜在下降的风险。具体来讲，流动性风险是银行资产负债没有合理搭配，造成不能满足支付需要，丧失清偿能力的可能性。银行是社会的信用中介，通过吸收存款等形式筹集资金，转而发放贷款形成了资金运用，银行及债权人和债务人为一身。由于银行业务的特殊性决定了资产和负债的流动性不对称。银行的资产即贷款常常是几年、甚至5年以上，因此缺乏流动性，不容易变现。而银行的负债即企业居民的存款是具有很强的流动性，而且是强制性的支付结算。所以，流动性不足严重时将导致流动性危机，并成为银行破产的直接诱因。2.1.3 市场风险 市场风险（market risk）是指因市场价格（利率、汇率、股票价格和商品价格）的不利变动而使银行表内和表外业务发生损失的风险。市场风险可以分为利率风险、汇率风险（包括黄金）、股票价格风险和商品价格风险，分别是指由于利率、汇率、股票价格和商品价格的不利变动所带来的风险。其中最重要的是利率风险。利率风险（Interest Risk）是由利率变动引起收入下降的风险。银行资产负债表中的绝大多数项目产生以利率为标准的收入与成本。由于利率的不确定性，所以收入也是不确定的。汇率风险（Exchange Risk）是指由于各国货币汇率的波动使商业银行的资产在持有或运用过程中蒙受意外损失的可能性。汇率风险是商业银行经营外汇业务面临的最主要风险，也是外汇风险管理的重点。2.1.4 操作风险 操作风险（operational risk）是直接或间接由人或系统的不适当或错误的内部处理，或外部事件所造成的损失的风险。从巴塞尔委员会关于操作风险的定义维度，操作风险可以划分为四类: 一是人员因素引起的操作风险包括操作失误、违法行为（员工内部欺诈/内外勾结）、关键人员流失等情况；二是流程因素引起的操作风险，可分为流程设计不合理和流程执行不严格两种情况；三是系统因素引起的操作风险，包括系统失灵和系统漏洞两种情况；四是外部事件引起的操作风险主要指外部欺诈、突发事件以及银行经营环境的不利变化等情况。2.2 商业银行风险的特征 风险是商业银行的基本属性，银行不可能脱离风险而存在。与工商企业不同，商业银行风险具有如下特点2.2.1 客观性 风险是一种客观存在，是不以人的主观愿望转移而转移，人们生存和活动的整个社会环境就是一个充满风险的世界。不确定性是风险最本质的特征，由于客观条件的不断变化以及人们对未来环境认识不充分，导致人们对事件未来的结果不能完全确定。风险是各种不确定因素的伴随物。商业银行最显着的特点就是负债经营，即利用客户的各种存款及其它借入款作为营运资金，自有资本占资产总额比率远低于其它行业。这一经营特点决定了商业银行本身即是一种具有内在风险的特殊企业。同时，商业银行日常经营活动中，由于外部环境瞬息万变以及人们对外部环境认识不充分，导致人们对事件未来的结果不能正确预期，采取了不正确的措施，可能导致经营成果的损失。2.2.2 潜在性 尽管风险是客观存在，但它的不确定性仅仅是一种可能性，从可能性要转变为现实的损失还有一段距离，还有赖于其它相关条件，这一特性可称为风险的潜在性。风险的潜在性使人类可以利用科学的方法，正确鉴别风险，改变风险发生的环境条件，从而减小风险。商业银行不断地吸收存款、发放贷款，在经营过程中负债的流动性虽然很大，但总有一部分余额沉淀在银行里。同时，贷款都以转帐结算形式进行，不需要支付现金，这样贷款的款项，又转入银行开立的帐户上，银行由此增加了存款货币数量，也就是增加了银行的可贷资金。通过贷款、转存，在帐目上转来转去就创造出一笔笔新的存款货币了，也就大大增加了银行资金来源。银行业的这种信用创造功能可以在较长的时间里掩盖已经出现的损失，缓和各类不确定因素的变动作用。在一般情况下，即使某些不确定性因素造成损失的可能性已经出现，银行仍可以通过不断吸收存款来保持流动性，使得银行在巨额亏损时仍能够运转，因此其风险具有隐蔽性。2.2.3 可控性 不确定性是风险的本质，但这种不确定性并不是指对客观事物变化的全然不知，人们可以根据以往发生的一系列类似事件的统计资料进行分析，对风险发生的频率及其造成的经济损失程度做出统计分析和主观判断，从而对可能发生的风险进行预测与衡量。同时，风险与其决策行为是紧密关联的，不同的决策者对同一风险事件会采取不同的决策行为，具体反映在其采取的不同策略和不同的管理方法，也因此会面临不同的风险结果。商业银行风险可以通过建立科学有效的决策机制，降低经营管理中的不确定性；建立统一规范的内部控制平台，规范员工的行为，减少道德风险和逆向选择；建立内部评级体系，强化信用分析和预警，将风险控制在一定的范围之内。 2.2.4 扩散性 银行风险可能在银行体系传导，甚至引起银行危机，也可以向金融体系传导，引起金融危机。由于金融机构特别是银行之间存在着密切而复杂的债权债务联系，因此金融风险具有很强的传染性。一旦某个金融机构的金融资产价格发生贬损以至于不能保证正常的流动性头寸，则单个或局部的金融困难很快便演变成全局性的金融动荡。2.3 商业银行信贷风险的度量 2.3.1 古典信贷风险度量方法 专家制度是一种最古老的信贷风险分析方法，它是商业银行在长期的信贷活动中所形成的一种行之有效的信贷风险分析和管理制度。这种方法的最大特征就是：银行信贷的决策权是由该机构那些经过长期训练、具有丰富经验的信贷专家所掌握，并由他们做出是否贷款的决定。因此，在信贷决策过程中，信贷专家的专业知识、主观判断以及关键要素的权衡均为最重要的决定因素。专家制度的主要内容在专家制度下，由于各商业银行自身条件不同，因而在对贷款申请人进行信贷分析所涉及的内容上也不尽相同。但是绝大多数银行都将重点集中在借款人的“5C”上。品德和声望（Character）、资格与能力（Capacity）、资金实力（Capital）、担保（Collateral）、经营条件（Condition）也有些银行将信贷分析的内容归纳为“5W”或“5P”。“5W”系指借款人（Who）、借款用途（Why）、还款期限（When）、担保物（What）、如何还款（How）；“5P”系指个人因素（personal）、目的因素（purpose）、偿还因素（payment）、保障因素（protection）、前景因素（perspective）。在传统的信贷分析过程中，信贷专家常常要借助于一些标准的分析技术来对借款人清偿债务能力进行评估。信贷专家在信贷分析中经常使用一些常用财务比率指标。专家制度存在的缺陷与不足尽管古典信贷分析法专家制度在银行的信贷分析中发挥着积极的重要作用，然而实践却证明它存在许多难以克服的缺点和不足。首先，专家制度实施的效果很不稳定。这是因为专家制度所依靠的是具有专门知识的信贷专家，而这些人员本身的素质高低和经验多少将会直接影响该项制度的实施效果。例如，对于银行客户（公司）所提供的一套财务报表和文件，五位不同的信贷官对其进行分析会得出五种不同的分析结果，差异很大。其次，专家制度与银行在经营管理中的官僚主义方式紧密相联，大大降低了银行应对市场变化的能力，影响了银行未来的发展。第三，专家制度加剧了银行在贷款组合方面过度集中的问题，使银行面临着更大的风险。在专家制度下，银行员工都热衷于成为专家，这就需要他们在某一行业或某类客户范围进行较长时期的分析研究，积累经验，成为这个行业的专才，因此这些人在选择客户时都有着强烈的偏好，他们所注重的客户都具有较高的相关性，这就加剧了银行贷款的集中程度，必然给银行带来潜在的风险。第四，专家制度在对借款人进行信贷分析时，难以确定共同要遵循的标准，造成信贷评估的主观性、随意性和不一致性。例如，信贷专家在对不同借款人的“5C”进行评估时，他们所确定的每一个“C”的权重都有很大差异，既便在同一家银行，信贷专家对同类型借款人的“5C”评估也存在差异。2.3.2 古典信贷风险度量方法 Zeta 和Z评分模型的内容Z评分模型（Z-score model）是美国纽约大学斯特商学院教授爱德华·阿尔特曼（Edward I.Altman）在1968年提出的。1977年他又对该模型进行了修正和扩展，建立了第二代模型ZETA模型（ZETA credit risk model）。Altman 在 1968 年通过对若干组企业的研究和分析，采用如下 5 个指标进行回归，得到了如下的回归方程，也就是Z评分模型Z1.2X11.4X23.3X30.6X41.0X5其中 X1营运资本总资产X2留存收益总资产X3资产报酬率X4权益市场值总债务的帐面值X5销售收入总资产如果 Z2.675，归于破产组；如果 Z2.675，归于非破产组。当1.81Z2.99，阿尔特曼发现此时的判断失误较大，称该重叠区域为“未知区”（Zone of Ignorance）或称“灰色区域”(gray area)。Zeta 分析模型是 Altman、Haldeman 和 Narayanan 在研究公司破产风险时提出的一个模型，采用 7 个指标作为揭示企业失败和成功的变量，这 7 个指标是资产报酬率、收入的稳定性、利息保障倍数、盈利积累（留存收益总资产）、流动比率、资本化率（5 年的股票平均市场值总长期资本）和规模（公司的总资产），这 7 个指标分别表示企业目前的盈利性、收益的风险、利息的保障、长期盈利性、流动性和规模等特征。新模型的变量由原始模型的五个增加到了7个，它的适应范围更宽了，对不良借款人的辨认精度也大大提高了。我们可以将ZETA模型写成下列式子,其中模型中的a、b、c、d、e、f、g，分别是作者无法获得ZETA模型中七变量各自的系数。ZETA=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX6+gX7Zeta 和Z评分模型的优点和缺陷 Z评分模型和ZETA模型均为一种以会计资料为基础的多变量信用评分模型。由这两个模型所计算出的Z值可以较为明确地反映借款人（企业或公司）在一定时期内的信用状况（违约或不违约、破产或不破产），因此，它可以作为借款人经营前景好坏的早期预警系统。由于Z评分模型和ZETA模型具有较强的操作性、适应性以及较强的预测能力，所以它们一经推出便在许多国家和地区得到推广和使用并取得显着效果，成为当代预测企业违约或破产的核心分析方法之一。然而，在实践中，人们发现无论是Z评分模型还是ZETA模型都存在着很多先天不足，使模型的预测能力大打折扣，限制了模型功效的发挥。Z评分模型和ZETA模型存在的主要问题有以下几个方面：第一，两个模型都依赖于财务报表的帐面数据，而忽视日益重要的各项资本市场指标，这就必然削弱模型预测结果的可靠性和及时性；第二，由于模型缺乏对违约和违约风险的系统认识，理论基础比较薄弱，从而难以令人信服；第三，两个模型都假设在解释变量中存在着线性关系，而现实的经济现象是非线性的，因而也削弱了预测结果的准确程度，使得违约模型不能精确地描述经济现实；第四，两个模型都无法计量企业的表外信贷风险，另外对某些特定行业的企业如公用事业企业、财务公司、新公司以及资源企业也不适用，因而它们的使用范围受到较大限制。2.3.3 现代信贷风险度量和管理方法：信用度量制模型 近年来，现代信贷风险量化管理模型在国际金融界得到了很高的重视和相当大的发展。J.P.摩根继1994年推出着名的以VaR为基础的市场风险度量制(Risk Metrics)后，1997年又推出了信贷风险量化度量和管理模型-信贷风险度量制(Credit Metrics)，随后瑞士信用银行又推出另一类型的信贷风险量化模型CreditRisk+都在银行业引起很大的影响。同样为银行业所重视的其他一些信贷风险模型，还有KMV公司的以EDF为核心手段的KMV模型，Mckinsey公司的Credit Portfolio View模型等。信贷风险管理模型在金融领域的发展也引起了监管当局的高度重视，1999年4月，巴塞尔银行监管委员会提出名为“信贷风险模型化：当前的实践和应用”的研究报告，开始研究这些风险管理模型的应用对国际金融领域风险管理的影响，以及这些模型在金融监管，尤其是在风险资本监管方面应用的可能性。毫无疑问，这些信贷风险管理模型的发展正在对传统的信贷风险管理模式产生革命性的影响，一个现代信贷风险管理的新模式正在形成。Credit Metrixs 市场风险度量制模型Credit Metrixs 模型是由 J.P 摩根于 1997 年提出的。它对贷款和债券在给定的时间单位内（通常为一年）的未来价值变化分布进行估计，并通过在险价值（Value at Risk ,VAR）来衡量风险。这里，VAR 用来衡量投资组合风险暴露的程度指在正常的市场情况和一定的置信水平下，在给定的时间段内预期可能发生的最大损失。在 Credit Metrixs 中，价值变化与债务人信用质量的最终转移相联系，这种转移既包括升级也包括降级和违约。因此，信用风险不仅由债务人的违约风险引起，也会因债务人的信用等级降级而引起潜在的市场价值损失。值得注意的是，它在某种程度上存在着一定的缺陷。这种缺陷不是其方法，而是它所依赖的转移概率是基于违约和信用转移的平均历史频率。Credit Metrixs 的准确性依赖于两个关键的假设1）处于同一等级的所有公司具有相同的违约率；2）实际违约率等于平均违约率。这两个假设也运用于其他的转移概率，换言之，信用等级变化和信用质量变化是同义的，且信用等级和违约率也是同义的，即当违约率调整时，等级也变化，反之亦然。事实上这是不正确的，因为违约率是连续的，而等级却是以一种离散的方式进行调整的，这是由于评级机构对那些违约风险发生变化的公司进行升级或降级的过程需要一定的时间。而且，历史平均违约率和转移概率可能与实际的比率偏离很大，且在同一个债券等级内的违约率也可能存在着相当大的差异。此外，这一模型需要输入大量的数据，而对于中等的市场贷款组合而言，它们通常不能完全得到，因而必须要近似。这些都给它的使用及其准确性带来了一定的局限性。KMV公司的KMV模型KMV 是基于这样的出发点：当公司的市场价值下降至一定水平以下，公司就会对其债务违约。在 KMV 方法中，信用风险从根本上是由发行者的资产价值的变化驱动的。因此，在给定公司的现时资产结构的情况下，一旦确定出资产价值的随机过程，便可得到任一时间单位（如 1 年、2 年等）的实际违约概率。KMV 最适用于公开上市公司，它们的股票价格和财务报表的信息便于转化为一个暗含的违约风险。与 Credit Metrixs 不同，KMV 模型没有运用穆迪或标准普尔的统计数据通过债务人的信用等级确定一个违约概率，它并不明确地涉及转移概率，而是根据莫顿的模型得出每个债务人的期望违约频率，将违约概率作为公司的资产结构、资产收益的波动性和现时资产价值的一个函数。在 KMV 中，转移概率已包含在 EDF （预期违约频率）中，实际上，EDF 的每个值都与一个利差曲线和一个暗含的信用等级相联系。而且，EDF 是相对于违约风险的一种“基数评级”，而不是传统的由评级机构所提供的“序数评级”（如穆迪公司的 8 个信用等级），它可以映射于任何等级体系而得到债务人的相同等级。 Credit Risk+精算风险模型Credit Risk+是一个运用了精算方法的模型，它假定违约率是随机的，可以在信用周期内显着地波动，并且其本身是风险的驱动因素。因而，Credit Risk+被认为是一种“违约率模型”的代表。与 CreditMt 、KMV 都以资产价值作为风险驱动因素不同，它只考虑了违约风险，而没有对违约的成因做出任何假设：一个债务人或者以概率 PA 违约，或者以 1PA 的概率没有违约。它假定1）对于一笔贷款，在给定期间内的违约概率，比如 1 个月，与其他任何月份的违约概率相同；2）对于大量的债务人，任何特定债务人的违约概率很小，且在某一特定时期内的违约数与任何其他时期内的违约数相互独立。相对于其他模型而言，Credit Risk+的最大优点是，模型仅需要输入较少的数据，因而适应了传统业务中缺乏数据的状况。不过，这一方法的“简易性”可能会与尽可能准确地模拟“复杂”现实的目标相冲突。其次，该模型对债券组合或贷款组合的损失概率所得到的闭形解，使它在计算上很具吸引力。该模型的局限性是它针对的是损失率，而非贷款价值的变化，使它不是一个盯住市场模型（Mark-to-Market Model），而是一个违约率模型。此外，Credit Risk+忽略了转移风险，使得每一债务人的风险是固定的，且不依赖于信用质量的最终变化以及未来利率的变动性。Credit Portfolio View经济计量模型Credit Portfolio View 是一个多因子模型，它根据诸如失业率、GDP 增长率、长期利率水平、汇率、政府支出以及总储蓄率等宏观因素，对每个国家不同行业中就不同等级的违约和转移概率的联合条件分布进行模拟。Credit Portfolio View 是基于一种因果关系，违约概率以及转移概率都与宏观经济紧密。当经济状况恶化时，降级和违约增加；反之，当经济状况好转时，降级和违约减少。Credit Portfolio View 的思想在某种程度上介于 Credit Metrics 和 CreditRisk+之间。与 Credit Metrics 类似，Credit Portfolio View 也用于说明违约和等级降级带来的损失，且同样将等级转移矩阵作为它的模型基础，但它不是运用股票数据近似违约相关性，而是根据当前的宏观经济形势对原始转移矩阵进行“调整”，因而违约概率不是常数而是变动的，这一点则与 Credit Risk+模型类似。但是，与 Credit Risk+不同的是，它不是一种单因素模型，对每个部门仅需确定违约率的一个期望值和一个标准差，在 Credit Portfolio View 则需要每个部门违约率的完全时间序列，这些时间序列是 Credit Portfolio View 运用复杂的计量经济工具模拟宏观经济情景的最重要的输入数据。Credit Metrics 方法是基于信用转移分析，它对任一债券或贷款组合的价值建立了完全分布模型，并且其价值的变化只与信用转移有关，它通过在险价值来衡量风险，而这一在险价值即是在指定置信水平下这一分布的百分位数。KMV 公司所建立的信用风险方法是用于评估相对于违约和转移风险的违约概率和损失分布，与Credit Metrics 不同的是，KMV 方法依赖于每一个债务人的“期望违约频率”，而不是由评估机构所评出的平均历史转移频率。Credit Risk+仅针对于违约，它假定单个或贷款的违约服从泊松分布，在这一分布并不是明确地建立信用转移风险的模型，而是对随机违约率进行解释。表2.1 四种模型的比较 Table2.1 Contrast Of Four Model Credit MetricsCredit Portfolio ViewKMVCredit Risk+风险的定义MTM（盯住市场）MTM或DMMTM或DMDM（违约模型）适用范围信用体系完善低等级企业上市公司大规模信贷业务风险的生成因素资产价值宏观因素资产价值预期违约率回收率随机随机常数在次级组合内不变2.3.4 信贷风险度量方法在我国的运用 如果在我国商业银行的风险管理中引入现代信贷风险模型，对于我国商业银行确定适度的资本金，健全商业银行的信贷管理体制，从而有效地降低信贷风险具有重要的现实意义。然而我国对信贷风险进行量化研究的起步较晚，一直偏重于定性分析。在当前情况下，我国商业银行尚不具备独立建立信贷风险度量模型等银行内部风险度量模型的条件。主要原因有:我国商业银行没有建立起相应的历史信贷数据库。从前面介绍的四个模型可以看出，要建立自己的信用风险度量模型需要进行大量的参数估计，如信用等级转换概率、违约率等参数的估计是建立在大量历史经验数据的基础上的，如果没有有效的历史信贷数据，则建模如同无米之炊。而我国银行内部缺乏的正是这些历史数据。缺乏有效的外部信用评估机构。西方国家有穆迪、标准普尔等国际知名的评级机构给商业银行提供相应的数据，而我国国内独立的商业信用