银行信用风险管理精选(十四篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的14篇银行信用风险管理，期待它们能激发您的灵感。

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关键词:商业银行 信用风险 风险管理

商业银行面临的风险主要有信用风险、操作风险、市场风险、流动性风险等。近十年来,随着我国金融乃至整个经济体系市场化和国际化程度的不断加深,我国商业银行所面临的风险管理环境发生了深刻的变化。尽管银行对市场风险与操作性风险的重视程度与日俱增,但就整体业务而言,商业银行面对的最基本最主要的风险仍然是信用风险。

一、信用风险的内涵

信用风险是指由于交易对手或者债务人不能正常履行合约或信用品质恶化所可能导致交易另一方或债权人遭受损失的潜在可能性。可以分为两部分:一部分是违约风险,指交易一方无力支付或不愿支付约定款项而致使交易另一方遭受损失的可能性;另一部分叫信用价差风险,是指由于交易对手的履约能力即信用质量发生变化而导致的风险。

二、我国商业银行信用风险现状

商业银行面临的风险除信用风险外,还有市场风险、流动性风险、结算风险、操作风险、法律风险等。但对于我国银行业来说,信用风险是银行业发展所面临的最为复杂、最主要、最大的风险,信用风险自然也就成为商业银行风险管理最重要的内容。我国商业银行的信用风险主要表现在以下几个方面:

1、银行业市场份额过于集中

截至2010年1月末,我国银行业金融机构总资产和总负债稳定增长,资产总额突破80万亿元,达80.5万亿元,同比增长25.5%;负债总额75.9万亿元,同比增长26.0%;所有者权益4.5万亿元,同比增长18.4%。但从结构上来看,其中国有商业银行总资产仍占主体,占比达51%,股份制和城市商业银行总资产占比分别为15.1%和7.2%。四大国有商业银行的市场份额占主导地位,垄断着我国的金融市场。在这种高集中度的市场环境下,将会使银行的生存与发展直接受到其贷款户经营状况和个别产业兴衰的支配,缺乏灵活调整的余地,这就使得风险分散转移性差,直接影响银行信贷资产的安全性,银行信用风险加大。

2、不良贷款数额巨大

对于我国商业银行,贷款是最大、最明显的信用风险来源,截止2009年12月末,我国商业银行在改善贷款质量方面取得了一定成效,不良贷款双降,但目前各行平均不良贷款比率仍处于较高水平。我国境内商业银行不良贷款余额4973.3 亿元,较年初减少629.8 亿元;不良贷款率较年初下降0.84 个百分点至1.58%。从不良贷款的结构看,损失类贷款余额627.9 亿元,可疑类贷款余额2314.1 亿元,次级类贷款余额2013.3 亿元。分机构类型看,国有商业银行不良贷款余额3627.3 亿元,比年初减少581.0 亿元,不良贷款率1.80%,比年初下降1 个百分点;股份制商业银行不良贷款余额637.2 亿元,比年初减少19.9 亿元,不良贷款率0.95%,比年初下降0.4 个百分点。此外,城市商业银行不良贷款余额376.9 亿元,比年初增加108.8 亿元,不良贷款率1.30%,比年初下降1.03 个百分点。农村商业银行不良贷款余额270.1 亿元,比年初增加78.7 亿元,不良贷款率2.76%,比年初下降1.19 个百分点。外资银行不良贷款余额61.8 亿元,比年初增加0.9 亿元,不良贷款率0.85%,比年初上升0.02个百分点。无论是不良贷款余额还是不良贷款率,国有商业银行都要比同期的股份制银行和外资银行高,尤其是随着经济环境的改变,其形势将会更加严峻。

注:商业银行包括国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行和外资银行;主要商业银行包括国有商业银行和股份制商业银行;国有商业银行包括中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行;股份制商业银行包括中信银行、光大银行、华夏银行、广东发展银行、深圳发展银行、招商银行、上海浦东发展银行、兴业银行、中国民生银行、恒丰银行、浙商银行、渤海银行。

3、信贷资产潜在风险不断加大

目前我国银行业表现出贷款总量增长过快、贷款的结构发生改变的特征,固定资产投资规模过大、投资大部分流向许多大型工程和基本建设,中长期贷款大幅增加。在2009 年3 月份的新增贷款中,企业新增中长期近8000 亿,同比多增6000 亿。企业中长期贷款的巨额多增表明4 万亿政府投资项目已经密集开工。而3 月份的居民新增的大多由住房贷款构成的中长期贷款为1100 亿,接近07 年的峰值水平,同比多增近800 亿。分行业看,获得中长期贷款的行业主要集中在基础设施行业、租赁和商务服务业、房地产业和制造业。第一季度,主要金融机构投向基础设施行业、租赁和商务服务业的人民币中长期贷款分别为8948 亿元和2207 亿元,占新增中长期贷款的比重分别为50.1%和12.4%;用于房地产业和制造业的中长期贷款分别为2006亿元和1414 亿元,占新增中长期贷款的比重分别为11.2%和7.9%,比上年同期分别低8.7 个和4.3 个百分点。如果经济增长速度下降,银行在先前贷款快速增长时积累的风险将逐步显现出来,部分快速增长时期发放的贷款可能转化为不良贷款,从而会使新增不良贷款比率出现反弹。

4、资本充足率偏低

资本充足率是一个银行资产对其风险的比率,反映商业银行在存款人和债权人的资产遭到损失之前,该银行能以自有资本承担损失的程度,因此保持合理的资本充足率是我国银行能够稳健经营的前提条件。经过国有商业银行的改革,我国银行业资本充足率水平有了较大的提高,主要银行的资本充足率水平达到或超过了8%的要求,核心资本率也超过了4%, 2009年一季度末,工行、中行、建行的资本充足率分别为12.11%、12.77%、10.95%,核心资本充足率分别为9.97%、8.88%、6.54%,但是都比去年一季度出现了一定程度的下滑,给银行整体的经营带来了一定压力。虽然从数字上来看资本充足率比较高,但是按照《新巴塞尔资本协议》的资本监管口径来计算,即从资本中剔出专项拨备、其它拨备以及当年利润等传统项目,并且对尚未提交的贷款损失准备也从资本中扣减,国内外风险资产发生的变动情况,我国银行的资本充足率则远达不到《新巴塞尔资本协议》的要求。

三、我国商业银行信用风险管理存在的问题

1、信用风险管理体制不健全

我国现代商业银行制度还没有真正建立,实施有效风险管理所需的法律体系和市场制度需要进一步完善,信用风险管理缺乏一个完整的构架,大部分商业银行还没有建立起独立的信用风险管理部门,使得商业银行难以对体系内总体信用风险进行评估和测量。

2、信用风险管理模型落后

目前我国商业银行还没有真正建立自己的信用风险度量模型,现有的数据库、信息管理系统不能满足复杂的风险计量要求,在很大程度上限制了信息系统的稳定性和风险计量模型的准确性,而且国内银行的数据储备严重不足,且数据缺乏规范性、数据质量不高,这些问题严重影响着信用风险管理模型的建立和运行。

3、信用风险管理工具有限

由于我国金融市场建立较晚,衍生金融产品市场尚未形成,制约了商业银行通过资产多样化组合来降低信用风险的可能性。我国商业银行还缺乏一批复合型、专家型的金融风险管理人才和先进的信用风险管理技术,更没有集多种技术于一体的动态量化的信用风险管理技术。

四、我国商业银行风险管理对策

随着我国金融市场对外开放力度的加大,新巴塞尔协议对风险管理要求的提高以及政府对银行监管力度的加强,对国内商业银行的信用风险管理提出了更高的要求,所以,加强信用风险管理已成为我国商业银行所面临的当务之急。

1、建立和完善内部评级系统,建立适合我国国情的信用管理体系

内部评级法是新巴塞尔协议的核心内容之一,监管机构应该鼓励商业银行使用内部评级法来确定最低风险资本,要求银行要建立内部风险评级体系,提高信用风险管理能力。我国应建立适合我国国情的信用风险度量和管理模型。结合我国金融市场的实际情况,借鉴 KMA、信用矩阵等现代风险度量模型,建立自己的风险度量和管理模型。

2、构建良好信用风险文化

我国商业银行应重视信用文化的构建,倡导和强化信用风险意识,培育形成关于信用价值风险的价值判断体系。首先银行要树立风险管理是银行核心竞争力的体现,要明确风险管理与业务发展之间的关系,再者要形成风险管理贯穿整个业务过程的思想,风险意识必须要观测到全员,而且风险体系的完成是一个长期的过程。

3、强化金融监管,提高银行风险管理水平

目前我国商业银行内部评级系统不完善,更加凸显了外部监督的重要性。银监会要监督检查各商业银行资本是否充足,确定监管资本各类方法需要满足的最低标准。也要制定具体的信息披露办法,强化银行业信息披露,提高商业银行信息披露的透明度和有效性,还要引导市场加强对于银行信息的分析,逐步提高市场约束的力量,以此来提高我国商业银行信用风险管理水平。

4、加快金融创新,推动金融市场建设,主动分散风险

金融市场的发达程度决定了风险度量能否很好的进行,因此一个成熟发达的金融市场是进行信用风险管理的必要的外部环境。同时在我过资本市场的建设中,要实现银行、证券、保险的协调发展,使过度聚集于银行业的风险能够通过证券保险市场向外分散转移,银行业应实现多样化经营,通过金融创新,资产组合管理分散转移风险,加强信用风险管理。

参考文献:

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[9]杨保安、朱明.基于神经网络与专家系统结合的银行贷款风险管理嗍.系统工程理论方法应用.1999,(01):70-74.

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论文关键词：银行间市场；信用风险；风险管理

全球金融危机对金融机构风险管理理念的最大影响之一就是对交易对手信用风险的重视。金融机构评估对手方信用风险的方法、模型合理与否，关系到评估结果的优劣。本文概要阐述了银行信用风险计量方面的相关理论依据和基本做法。并对银行间市场完善授信管理提出了具体建议。

一、信用风险评估理论

银行等金融机构信用风险评估方法大致有统计模型、CAMEL模型和专家判断模型等三种理论依据：

(一)统计模型

利用统计模型进行信用评估的前提条件是有足够的数据积累，一般至少需要连续3年的相关数据。

1．违约概率(ProbabilityofDefauh，PD)理论

违约概率是预计债务人不能偿还到期债务(违约)的可能性。评估结果与违约率的对应关系是国际公认的事后检验评级机构评估质量标准的一项最重要的标尺。在商业银行信用风险管理中，违约概率是指借款人在未来一定时期内不能按合同要求偿还银行贷款本息或履行相关义务的可能性。如何准确、有效地计算违约概率对商业银行信用风险管理十分重要。不同评级机构所设定的违约定义可能不同，所反映同一等级的质量也因此而不同。只有违约定义相同的评级机构，其评级结果才可以进行比较。有了对应违约率的资信等级才能真正成为决策的依据。商业银行违约概率常用的测度方法主要有两种：基于内部信用评级历史资料的测度方法；基于期权定价理论的测度方法。

2．违约损失率(LossGivenDefault，LGD)理论

违约损失率是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额占风险暴露(债权)的百分比，即损失的严重程度。在竞争日益激烈、风险日益加大和创新日新月异的市场环境中，银行对资产风险的量化和管理显得越来越重要。传统的信用风险评估方法因过于简单、缺乏现代金融理论基础等原因已经不能适应金融市场和银行监管的需要。以独立身份服务于全社会公众投资者、以公开上市债券为主的外部信用评级对银行内部以信贷资产为主、与银行自身有着特定联系的资产组合的适用性也越来越小。因此，银行开始开发类似外部信用评级但又反映内部管理需要的内部信用评级系统，以适应上述市场和内部管理发展的需要。随着银行内部评级体系的发展，越来越多的银行认识到LGD在全面衡量信用风险方面的重要作用，评级体系的结构开始由只注重评估违约率的单维评级体系向既重违约率又重违约损失率的多维评级体系发展。历史数据平均值法是目前银行业应用最广泛最传统的方法，新巴塞尔资本协定的许多规定也采用这种方法，这种方法以其简单易操作而获得欢迎。

(二)CAMEL模型

CAMEL评级体系是目前美国金融管理当局对商业银行及其他金融机构的业务经营、信用状况等进行的一整套规范化、制度化和指标化的综合等级评定制度。其有五项考核指标，即资本充足性(CapitalAde．quacy)、资产质量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流动性(Liquidity)。当前国际上对商业银行评级考察的主要内容基本上未跳出美国“骆驼”评级的框架。“骆驼”评级体系的特点是单项评分与整体评分相结合、定性分析与定量分析相结合，以评级风险管理能力为导向．充分考虑到银行的规模、复杂程度和风险层次，是分析银行运作是否健康的最有效的基础分析模型。在具体CAMEL模型的指标及其权重选取及校验过程中，大多采用了回归分析、主成分分析等统计方法。

(三)专家判断模型

银行信用评估的起点是对其财务实力的综合判断。应从定量定性两个角度综合评估。经营战略、管理能力、经营范围、公司治理、监管情况、经营环境、行业前景等要素，无法通过确切数量加以计算，而专家打分卡是一种更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基准值，如信用等级、违约和损失数据等的情况下，开发专家判断模型是一种较好的选择。专家判断模型的特点是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：专家打分卡建模时间短，所需数据不需要特别的多：专家打分卡可充分利用评估人员的经验。

二、信用风险评估的通常做法

(一)信用风险评估的基本思路

评估方法应充分考虑风险元素的定量和定性两个方面，引入大量的精确分析法，并尽可能地运用统计技术。另一方面，不浪费定性参数的判别能力，并用以优化计量模型的预测效能。除CAMEL要素外，还需考虑更多更深入的风险因素。评估要素主要包括品牌价值、风险定位、监管环境、营运环境、财务基本面。

(二)信用风险评估模型的构造

数据准备是模型开发和验证的基础，建模数据应正确反映交易对手的风险特征以及评级框架。定义数据采集模板。收集、清洗和分析模型开发和验证所需要的样本数据集。影响交易对手违约风险要素主要有非系统性因素和系统性因素。非系统性因素是指与单个交易对手相关的特定风险因素，包括财务风险、资本充足率、资产质量、管理能力、基本信息等。系统性因素是指与所有交易对手相关的共同风险因素．如宏观经济政策、货币政策、商业周期等。既要考虑交易对手目前的风险特征，又要考虑经济衰退、行业发生不利变化对交易对手还款能力和还款意愿的影响．并通过压力测试反映交易对手的风险敏感性

(三)变量选择方法

1．层次分析法

层次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)简称AHP：它是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的分析方法。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。层次分析法的内容包括：指标体系构建及层次划分；构造成对比较矩阵；相对优势排序；比较矩阵一致性检验。

2．主成分分析法

主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，通过原始变量的线性组合把多指标转化为少数几个综合指标。在保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用，使得在研究复杂问题时更容易抓住主要矛盾。通过主成分分析可以从多个原始指标的复杂关系中找出一些主要成分，揭示原始变量的内在联系，得出关键指标(即主成分)。

3．专家判断

关键指标权重和取值标准设定是通过专家在定量分析的基础上共同讨论确定，取值标准是建立指标业绩表现同分数之间的映射关系。取值标准的设定应能够正确区分风险，取值标准应根据宏观经济周期、行业特点和周期定期调整，从而反映风险的变化。

(四)模型校验修改

模型构造完成后．需要相应财务数据的不断校验修改。财务数据可直接向对应机构索取，也可通过第三方数据提供商获得。直接获取数据的方式准确性较高，但需对应机构积极配合．且需大量的人力物力用于数据录入、核对和计算。通过第三方数据提供商获取数据效率高，但需支付一定费用，且面临数据不全、数据转换计算等问题。在违约概率模型的开发过程中，通常遇到模型赖以建造的数据样本中的违约率不能完全反映出总的违约经历，需进行模型的压力测试，确保模型在各种情况下都能获得合理的结果．并对模型进行动态调整。

(五)引进或自主开发授信评估系统

根据完善授信评估模型，撰写授信评估系统业务需求书．引进或自主开发授信评估系统，提高授信评估效率。授信评估系统还应与会员历史数据库、限额管理系统、会员历史违约或逾期等信息库无缝连接，避免各个环节的操作风险。

三、对银行间市场完善授信评估的启示

(一)完善授信评估可积极推动银行间市场业务发展

银行间市场会员信用评估水平的提高。可有效防范银行间市场系统性风险。为防范交易对手信用风险，市场成员需及时、合理、有效地对相应会员银行或做市商进行信用评估，并根据会员或做市商资信状况的变化进行动态调整，为其设置信用限额。

(二)引进成熟的授信评估方法、模型和流程

根据巴塞尔协议的有关监管要求，国内大中型银行都已经或正在国际先进授信评估机构的帮助下，开发PD或LGD评估模型。银行间市场参与者应学习借鉴国内外先进的授信评估方法和模型。在消化吸收先进经验的基础上，选择国际先进咨询机构作为顾问，构建授信评估方法和模型。

(三)引进或自主开发授信评估系统

为防止操作风险，提高授信评估工作效率，实现授信评估与机构内部相关系统的连接，银行间市场参与者需根据授信评估方法、模型、授信资料清单、分析报告模板、建议授信计算公式等内容。撰写系统开发业务需求书，或引进先进的授信评估系统并进行客户化改造．或选择系统开发商进行自主开发授信管理系统。

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关键词：商业银行；信用风险；风险管理

随着中国金融全球化进程的不断加快，金融视角的全面对外开放，充分体现一个具有有序市场竞争性的银行业有助于提高整个社会资源的配置效率和稳定发展。不同于一般金融机构，商业银行作为高负债经营行业，在提供金融服务赚取利润的同时，也承担着来自市场经济发展中的利率风险、操作风险、流动风险、市场风险以及信用风险。在各种风险之中，信用风险与银行流动性、资产总量密切相关，对商业的传统业务、贷款业务、信用担保业务、衍生产品交易等都起到影响。由此可见，信用风险管理水平决定着商业银行的生存和发展方向。因此，在当前的金融全球化和市场波动激烈的经济环境条件下，首要任务是不断提高我国商业银行信用风险管理能力以及加强对信用风险管理的研究。

1商业银行信用风险管理的内容及特征

信用风险管理的首要环节是信用风险识别，信用风险识别是对信用风险的定性分析。银行通过信用事项识别技术来分析信用的影响因素，并以此来判断信用事项代表的风险与机会，为信用风险识别提供相关信息。第二个环节是信用风险计量和评估，它可以使管理者了解潜在事件对企业目标实现的影响。管理者主要从两方面进行风险评估，即估算信用风险发生的可能性大小来预测信用风险带来的影响。与此同时充足的数据来源和良好的信用风险模型是信用风险计量的重要依据。第三个环节是信用风险的控制，该环节是银行根据其信用识别和计量的结果，银行通过其自身所能承担的信用风险能带来的影响进行分析，对其具体的环节进行调整和优化，以达到风险管理的最佳效果。最后一个环节是信用风险的监测，包括内部监测与外部监测。外部监测主要是通过监管部门的监管，主要监管银行的风险资本金。通过内部和外部的监管来控制信用风险，以达到将损失降到最低的目标。信用风险具有客观性、可控性、滞后性、可控性等特征。信用风险的客观性表现为风险是普遍客观存在的，是不会被完全消除的。但可采取相关措施将信用风险调控至可以承受的范围内，即信用风险的可控性。一般情况下，信用风险与借款人内、外部因素息息相关，当某些外部因素发生变化，导致资金不能及时回笼，借款人不能时偿还贷款，最终贷款成为不良贷款，而一定时间后信用风险才会凸显，这便是信用风险的时滞性，因此运用科学有效的信用风险评估体系，能够及时的在一定程度上降低信用风险给银行所带来的损失，这体现了信用风险也具有可控性。

2我国商业银行信用风险管理的现状

2.1商业银行缺乏完善的信用风险评估体系

虽然开始早于2004年，五级分类制度已经在我国商业银行体系里面进行全面的推行使用。按照五级分类制度，商业银行贷款的划分可按照风险程度分为正常类贷款、次级类贷款、关注类贷款、可疑类贷款和损失类贷款。根据这五个等级贷款的违约情况和逾期情况进行监控和记录，根据监控结果得出相应指标，由于各类贷款分类标准不统一，界定不清晰，导致大多数贷款分类情况都按主观分析。加上相关的度量方法和风险评估技术水平无法与快速发展的银行业保持匹配性，银行间大数据基础平台缺失性，笼统的指标并不能对信用风险和操作风险进行全面监控。

2.2商业银行信用风险管理流程具有缺陷性

从国际上先进风险管理经验可知信用风险管理流程决定了风险管理质量，评估信用风险质量存在滞后性。信用风险管理应该在完整流程管理的基础上，自上而下贯穿整个商业银行业务的全部流程，渗透业务发展。商业银行应坚持以信贷业务前控制、信贷业务早期控制和内部消化等作为的信贷风险管理的三大原则，运用分析系统对客户贷款进行动态式跟踪调查，例如信贷风险识别系统、信贷风险量化系统和信贷风险控制系统等。为有效进行信用风险量化，很多商业银行制定了清晰的信用风险控制流程，包括了银行业务的拓展环节，授信的调查、审查、审批、发放环节，贷款发放后的管理环节，对不良资产管理环节等。为促进信用风险的有效管理，设计了信贷控制流程，通过信贷业务前、信贷业务中、信贷业务后的风险管理措施来对信用风险进行控制或规避。但通过实践，与领先国外同行相比，国内大部分商业银行的风险管理流程任存在不足，各部门只履行自己的职能，风险管理工作较难开展，影响着风险管理的效率和统一性。

2.3商业银行信用风险管理治理架构设置不科学目前中国大部分商业银行银行运用的是“三会一层”的风险管理架构，管理体系由总行、一级、二级分行、一级、二级支行五个层次构成。在总行中股东大会分立董事会和监事会，董事会层面再分设风险管理及关联交易控制委员会，高级管理层，审计委员会；经营风险监督控制委员会、风险资产管理委员会和授信审查委员会构成了高级管理层；除二级支行外其他四个层次主要有行长室、综合管理部、公司业务部、个人金融部、运营财会部、风险管理部、人力资源部、安保部等。这种管理体系这使得信息传递时间长、对形势变化反应不灵敏，造成决策效率低下，风险控制能力降低。另外，风险管理部门人员较少且年龄普遍偏大，部门地位常年没有明显提高，其他部门也不会完全配合风险管理部门的工作，使其很难独立开展工作，未能实现独立垂直的风险管理模式。

3加强商业银行信用风险管理体系对策建议

为了有效推进商业银行的信用风险体系优化，应首先从信用风险的管理架构的优化开始，在高级管理层统一部署，各个经营层认真执行，最终推动管理架构的优化。其次是风险管理文化、计量技术、风险管理流程等方面进行梳理优化。不同的企业有着不同的风险管理文化，风险计量技术和管理流程，从这几个方面提出建议对策。

3.1加强信用风险管理架构优化

商业银行应不断完善信用风险体系，密切关注经济新常态，加强对重点行业、地区和重大风险事项的风险管理和识别，及时进行动态调整。了解各级组织部门的职责，完善信用风险管理措施，调整优化信贷结构，强化管理信贷资产质量，以促进战略实施，优化信用风险结构，平衡风险、资本、收益为目标，学习借鉴新资本协议实施成果，优化信贷组合管理措施。加强建设三道防线，完善产品管控机制，改善客户管理体系，改进授权管理体系和流程，优化风险管控技术，提高全面风险管理效率。加强风险案件治理，防范潜在的信用风险，保证资产质量稳定。科学管理和衡量资产质量，将信贷资产分为五类，次级、可疑、损失为不良贷款。同时商业银行应在风险管理架构作出整改，调险控制部的设计。经营风险监督委员会监督、管理全行范围内的信用分险，并负责审定信用风险的管理政策与信用风险限额；授信检查委员会是业务交易中的最高决策机构；信用风险监测报告，管理措施的制定由风险管理部负责；表内外业务的审查审批，授信审查和审批的由授信审查部，有效实现相关岗位的行政分离；负责风险资产部主要负责风险资产管理。另外，设立集中出账部门，负责银行业务出账监督管理和管理分支机构；由授信审批部选派员工至分行，负责分行授信审批工作，分行选派审批员工至各支行负责相关授信审批工作，各分支行遵循全行的信用风险管理体制。这有效地实现信用风险的集中垂直管理。

3.2加强商业银行信用风险管理文化优化

信用风险管理理念的优化是对商业银行风险管理灵魂的完善，先进的信用理念使员工自觉遵守管理政策和管理制度，也使制度约束和激励员工行为。促使风险管理更有效力和生命力。管理政策的制定与实施过程与员工行为息息相关，银行应把风险管理理念贯穿到每个员工的思想里，形成风险意识和行动准则，懂得洞察在日常工作中的信用风险，减少信用风险发生的可能性。也要把风险管理理念注入到日常风险管理工作中，涵盖全行的各项业务过程及每个环节，形成与企业文化相适应的风险管理文化，规范银行员工的职业操守，降低银行工作员工的道德风险。发挥风险文化的约束、激励、导向等作用，最大限度提高风险管理的有效力，保证银行业务的稳健发展。但是风险管理意识是不可能一蹴而就的，需要定期在全行范围内进行相关培训，让每个员工都有专业意识，从而创造良好的文化氛围。

3.3加强商业银行信用风险控制流程优化

商业银行应建立信用风险预警监控模型，加强了对信用风险的分析识别。信用风险通过预警监控模型发现时，通常还有机会采取补救措施挽救弥补银行的资产损失，但如果被动地等待不良资产发生往往导致银行资产的巨大损失。先进的预警监控模型可以帮助银行快速有效区分目标客户，促进银行信贷资金效率，也可以成功挑战竞争对手。运用风险预警监控模型对经济金融发展策略、银行的信贷经营管理工作进行有效指导。重大的行业技术变革、行业出现明显衰退、政府调整行业政策，金融环境发生重大变化等都是影响行业预警信号的因素。密切关注各类信息的收集和反馈，加强风险预警，运用风险预警指导信贷业务发展，促进预警监控模型的不断完善。银行业务的资产质量是由分散的每笔资产业务组成的，因此银行总体资产质量状况和银行每笔贷款的质量状况相关。由此可见对每个客户进行信用评级和信用限额尤为重要。进行信用限额主要包括三个方面：第一，要求银行客户提供的资料真实、完整，主要包括财务报告、资产价值的评估报告等，将银行客户提供的审计部门审计过的财务报表比对客户纳税信息，确保资料的真实性；第二，扩大数据库数据来源，通过法律法规立形式，将所有政府部门系统相关数据交由征信机构进行整理汇总，为商业银行不同业务发展需求，提供更多详细的高质量信息；第三，加快信息管理系统的建设，吸收和引进国外先进技术，扩大资金投入力度，不断梳理补充现有数据，为信用限额测算规则建立提供完整的数据支撑。同时商业银行全面的掌握企业的真实信息，有助于及早发现风险信号，采取相应补救措施，避免或减少信用风险的损失。积极推行风险报告机制是为经营决策服务，为风险管理服务，为创造资产价值服务。充分发挥风险报告机制的作用依靠风险报告传递的效率和风险报告的质量。

4结语

信用风险是银行风险的重要组成部分，而银行业是我国金融服务业的主要机构。我国商业银行逐渐意识到信用风险管理对银行发展的重要性，但由于各种政治经济原因，我国商业银行的信用风险管理还是存在许多不足之处，对商业银行的有效管理迫在眉睫。在当前市场经济快速发展的情形下，分析我国商业银行如何进行有效的信用风险管理顺应时代热点。金融危机后信用风险管理环境不断变化，商业银行信用风险管理更加注重定量分析与模型运用，增强了信用风险管理决策的科学性；信用评级机构在信用风险管理中的作用越来越重要；信用风险管理手段也日益丰富和发展，信用风险管理由静态向动态发展。加强商业银行信用风险管理将是中国金融业发展的长期课题。

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首先我们来谈谈对“征信”一词的理解，基本词义是调查或核实企业或个人的信用，是对企业资信和消费者个人信用的调查。征信的重要作用主要是防范在信用经济交往中受到的损失。消费者在过去信用经济交往中产生的履约记录最能反映其按期履约的意愿和能力。因此征信信息服务是指依法采集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并依法对外提供信用信息服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。征信活动源于信用交易的产生和发展。现代经济是契约和信用经济，信用作为特定的经济交易行为，是商品经济发展到一定阶段的产物，其本质是一种债权债务关系，即授信者（债权人）相信受信者（债务人）具有偿还能力，而同意受信者所作的未来偿还的承诺。在一个全球化的经济贸易环境下，商品经济高度发达，信用交易的范围日益广泛，信用交易的一方想要了解对方的资信状况就会变得极为困难。此时，了解市场交易主体的资信就成为一种需求，征信活动也应运而生。可见，征信实际上是随着商品经济的产生和发展而产生、发展的，是为信用活动提供的信用信息服务。

征信与银行信用风险的关系

在整个征信体系中，征信信息是信用信息服务的主要载体，在征信信息收集者和使用者之间，起着媒介的作用。从商业银行的角度来看，商业银行作为征信信息的使用者，当然希望信息的透明度越高越好。负面的借款人信息可以帮助商业银行规避风险，提高资产的质量；正面的借款人信息，可以帮助商业银行进行风险定价，通过分层次地有效地筛选客户，帮助优化产品的定价模式，提高赢利能力。

在人民银行征信系统建成之后，征信系统已经成为商业银行是否与企业及个人发生新增授信业务的重要参考依据，截至2012年12月份，企业征信系统累计开通查询用户约13.3万个，全年累计查询次数约为9733.1万次，2012年日均查询26.6万次，同比增长40.1%，查询量按金融机构分布占比分别为国有商业银行29.75%，股份制商业银行41.46%，城市商业银行和合作金融机构18.36%，外资银行4.12%，其他全国性银行0.41%，政策性银行0.79%，中小金融机构0.70%，金融监管机构0.05%，其他查询4.37%；个人征信系统开通查询用户约15.4万个，全年累计查询次数约为2.7亿次，同比增长13.6%，日均查询74.9万次，同比增长13.2%，查询量按金融机构分布占比分别为国有商业银行32.97%，股份制商业银行29.64%，城市商业银行及合作金融机构21.04%，外资银行0.12%，其他全国性银行14.84%，政策性银行0.004%，中小金融机构1.38%，其他查询0.006%；按查询原因计算，查询量排名前三位的依次为信用卡审批32.97%，贷款审批28.14%，贷后管理32.52%。为商业银行进一步了解客户的信用行为提供了有力的信息支持，也为商业银行完善了贷前审批、贷中审查、贷后管理环节，防范了银行信用风险。

征信信息在商业银行

信用风险管理中的应用

征信信息的应用提高了商业银行的信贷决策能力和管理水平。随着人民银行企业和个人征信系统建设的不断完善，企业和个人征信系统信用报告查询已经纳入商业银行信贷业务审核流程，可以说，征信信息已经对商业银行改进信贷行为产生了巨大的作用，并且运用于整个信贷周期管理。在提高信用风险管理决策效率、开展和创新商业银行信贷业务、防范信用风险、有效筛选优质客户、资产组合风险管理、贷款催收、新资本协议实施方面都发挥了重要作用。

征信信息的应用降低了商业银行的信用交易成本和时间，提高了贷款发放的效率。商业银行现在各类信贷业务已经与人民银行征信系统紧密结合。商业银行研究、开发、投产的基于征信系统的风险控制系统，已作为信用风险控制工具纳入贷前、贷中、贷后刚性控制环节，将征信信息融入信用风险控制系统，实现征信信息在跨机构、跨行业、跨产品的跨越式发展，有效地解决了信用信息不对称问题，实现了风险管理工具在授信审批流程的刚性化控制，并通过信用报告等征信产品在客户信用情况调查、贷款业务审查审批、贷后管理及担保资格审查等各个业务环节中的应用，促进了国内商业银行向现代商业银行风险管理和控制标准转变，从而降低了信贷审查过程中人力和资源的成本，减少了审批环节，缩短了评审时间，提高了信贷审批的工作效率。

征信信息的应用促进了商业银行信贷业务的开展和创新，信贷决策更加科学。从我国实际情况来看，人民银行征信系统在促进信贷业务发展中发挥了重要作用。个人业务方面，商业银行的个人贷款和信用卡申请、贷后管理等环节都需要查询个人征信系统；企业业务方面，贷款、对外担保、银行承兑汇票、信用证、贴现、授信额度等业务的审批中都需要查询企业征信系统。

一方面，通过对征信信息的使用，有效地防范了无卡贷款、重复抵押、无效抵押、骗开信用证、多头贷款等欺诈行为；另一方面，通过借款人的征信信息，商业银行可以有目的的选择客户群，筛选潜在客户，开展符合各行经营目标和风险偏好的业务。

人民银行企业征信系统运行后，也促进了商业银行中小企业信贷业务的发展。中国人民银行2006年依托企业征信系统建立的中小企业信用信息系统，为尚未与商业银行发生信贷关系的中小企业建立档案。各商业银行利用中小企业信用信息，创新了商贷通、展业通、小企业成长伴侣、小企业循环贷款等适合中小企业的信贷产品，到2012年底，全国已累计补充完善中小企业信息235万户，29万户中小企业获得银行贷款，贷款余额5.6亿元，有效缓解了中小企业融资难的问题。

征信信息应用有利于商业银行拓宽了解借款人的信息渠道，准确定位借款人资信状况和风险点，帮助银行做好风险预警，提高信贷资产质量。从我国实际情况看，目前企业和个人信用报告已成为各商业银行贷款决策的重要参考，为商业银行甄别高风险客户发挥了重要作用。近几年，我国信贷规模特别是个人信贷规模迅速扩大，而不良贷款总量未出现明显增加，这与人民银行企业和个人征信系统的日益完善密不可分。2012年全国商业银行使用人民银行征信系统的应用中，在贷款审批阶段，各银行利用企业征信系统因借款人信用不良记录拒绝授信0.96万笔，金额2318.5亿元；利用个人征信系统因借款人信用不良记录拒绝授信个人贷款申请55.4万笔，金额1010.8亿元，拒绝信用卡申请417.5万笔。

征信信息的应用有利于动态了解借款人的负债状况及还款意愿，加强贷后管理和贷款催收的实施。贷后管理一直是我国商业银行授信管理工作中的一大薄弱环节，商业银行贷后管理跟不上而导致的信用风险很大，这是不良资产产生的一个重要原因。贷后管理要跟踪检查，随时掌握客户生产经营及资信变动情况，人民银行征信系统运行后商业银行可通过查询征信信用报告就能快速及时掌握借款人异地、跨行负债水平，全部考察其综合负债情况及整体还款能力，判断其潜在信用风险，做好早期预警，及时采取措施，防范信用风险。2012年全国性商业银行使用人民银行征信系统的应用中，在贷后风险管理阶段，利用企业征信系统对6160户高风险客户进行了风险预警，金额1896.9亿元，利用个人征信系统对156.7万笔授信业务进行了风险预警，金额565.4亿元。同时征信系统在社会上具有强大的舆论和警示作用，通过对征信信息中不良借款人信息的公示，使其失去信用以及贷款的能力，从而失去在信用经济社会中立足的能力。在实际的处理中，有很多已经违约的客户，在征信系统中存在违约信息，为了重新获得贷款能力，而归还逾期贷款。另外一些已经违约的客户，在征信系统中可以查询到目前的住址、电话等个人信息，也便于商业银行贷后人员进行催收。在贷款催收方面，根据征信信息和银行内部客户行为分析，商业银行可以不断改进催收策略，在更好地保护客户价值的同时使信贷损失最小化。

征信信息的应用有利于新资本协议实施，推动中国银行业实现全面风险管理。在新资本协议的框架下，商业银行越来越注重在微观层次上对具体客户、交易、资产以及流程的风险识别和控制，包括内部评级体系在内的内部评级系统成为商业银行风险管理的基础性平台。这些都对外部数据及数据提供的渠道和机制提出了更高的要求。人民银行征信系统征信数据具有大样本、客户覆盖全面、系统性等特点，并且具有灵活丰富的维度，包括行业、规模、区域、余额、集中度、业务产品分类、期限、利率、五级分类等等，可被应用于商业银行新资本协议的实施中，作为信用风险模型的重要数据来源，为贷款科学决策提供依据。例如征信系统征信信息成为商业银行评分卡项目和对公内部评级系统的重要数据来源之一，包括年龄、收入状况、逾期历史、查询记录等个人征信信息被应用于信用风险内部评级法的实施中；行业、地区、五级分类等企业征信信息，被应用于对公信用风险初级法的定性分析中。

关于征信在商业银行信用风险管理中应用的展望与建议

随着新资本协议在全球推行和信息技术的迅猛发展，国际银行业风险管理迈入了全面风险管理时代，我国银行业风险管理也发生了深刻变革，这就对征信系统利用自身汇集全国银行信贷信用信息和经济主体其他信用信息的优势、向银行提供相关征信信息，提出了新的要求。为应对入世后金融国际化带来的挑战，顺应国际银行业的发展趋势，我国征信信息在商业银行信用风险管理中的应用有以下三个方面值得重点规划。

（一）非银行征信信息在商业银行信用风险管理中的应用

人民银行征信系统建设到现在，来自商业银行一个最大的要求，也就是需要征信系统扩大信息采集范围，采集更多征信信息。公共信息有助于信贷机构判断潜在借款人信用状况，也提高了企业的违约成本。但大多数的公共信息还不可得，巨大的数据资源还处于“信息沉睡”状态，无法充分发挥其价值。目前，人民银行征信系统采集了公积金、社保信息，在部分省市采集了企业和个人缴纳电信等公用事业费用的信息，欠税信息、环保、民事案件判决和强制执行信息，以及可能会影响企业和个人生产经营和还款能力的行政许可和处罚奖励等公共信息。这部分征信信息采集范围扩展到全国，同时采集公安、法院、工商登记注册信息、税务信息、电信信息、保险（放心保）信息等信息，将进一步提升银行信贷风险管控能力。

（二）征信信息在银行信贷生命周期的全面应用

征信最核心的还是数据，而征信信息最关键、最基础的应用是提供全面、准确、及时的信用报告。人民银行征信系统征信数据具有大样本、客户覆盖全面、系统性等特点，截至2012年12月份，人民银行企业征信系统累计收录企业和其他组织约1858.8万户，其中，收录有贷款卡的企业和其他组织约900.8万户，企业征信系统服务的机构用户累计达到622家；个人征信系统累计收录自然人约8.23亿，其中收录有信贷记录的自然人数约2.89亿，个人征信系统服务的金融机构用户累计630家。征信系统征信数据可应用于从潜在客户筛选、授信风险管理、资产组织风险管理到贷款催收的信贷周期的全流程，理所当然成为商业银行风险管理的理想数据来源。

通过数据的相关性，分析客户群的行为模式，征信系统数据不但能反映借款人层次的信用风险，而且能提供对客户群行为能力的预测；通过对征信数据不同维度的分析，征信系统就能提供跨行业、地区、规模的信贷组织产品；通过对数据的压力测试，征信系统还能提供对经济周期进行提示和预警的产品，为开辟新的业务领域和商业模式提供了新的途径，将微观层次的银行内部信用评级管理与宏观层次的信贷组织管理结合起来，构造一个全景的风险管理体系。

（三）征信信息在制定货币信贷政策和金融监管中应用

人民银行征信系统提供自身独特的海量数据资源，有利于以权威的市场基准发挥连接金融机构与宏观经济政策的桥梁作用，为货币政策判断真实利率水平提供依据，并指导商业银行做好利率定价管理。2011年1月4日，人民银行行长周小川在人民银行网站上刊发了署名文章《关于推进利率市场化改革的若干思考》，周小川表示，人民银行征信系统包含了客户信息和进行风险定价的依据，征信系统可以在利率市场化过程中发挥作用。

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〔关键词〕商业银行;信用风险;信用风险管理

商业银行在经营和发展的过程中，存在着多方面的风险，其中信用风险对商业银行发展影响最大。信用风险对经济的影响是巨大的，宏观经济和微观经济都受到其重大的影响。从宏观的角度来看，信用风险影响以下三个方面：宏观金融体系的运行、社会资源配置的效率以及国际贸易的发展。从微观的角度去看，信用风险影响以下两个方面：商业银行经济实体的冲击和资金利用效率。因此，如何降低和分散商业银行在运营过程中的信用风险，对于我国经济的发展具有十分深远的意义。

一、信用风险的含义与特征

（一）信用风险的含义

信用风险指的是借款人由于种种原因，没有意愿或者没有能力去按照规定及时地偿付所借贷款造成的违约，这种违约将给金融机构带来损失，而这种损失发生的可能性即是信用风险。

（二）信用风险的特征

1.不确定性。世界万事万物都是处于不断变化之中的，我们很难对未发生的事情做完全精确的预测。不确定性是风险所具有的一个最基本的特征，是风险存在的必要条件。同样，银行在作出借款决策中，也会因为未来的不确定性，存在违约风险。即便该企业在过去的信用状况超级优秀，也不能保证其在未来履行还款义务时，有意外的状况发生。2.客观性。即是不以人的意志为转移。信用风险的存在是客观的，无论是银行还是整个市场，都不可能有力量将其完全消除，只能在一定程度上将其降到一个可以接受的范围。3.相关性。一个或少数几个企业发生经营困难，可能会导致一连串不良事件的产生，而这些都将影响信用风险。在当今市场经济中，各个企业之间存在着密切的联系，少数个体的经济状况有可能对其他个体的状况产生影响。4.可控性。虽然信用风险难以彻底消除，但通过一系列的措施和管理手段，可以将其降低到一个可以接受的范围。而信用风险的可控性，也使信用风险管理具有了存在的价值。

二、我国商业银行信用风险管理存在的问题

（一）信用评级体系不完善

我国的信用评级体系由于起步较晚，且没有大型的信用评级机构，整个行业的运作不够规范，一些小的信用评级机构也不够权威，因此所作出的信用评级结果并不能使人信服。国外的信用评级体系完善，机构也比较健全，但是由于信息获取的成本太高，也只有极少数大型企业才会聘请国外人员。尽管我国商业银行的内部评级体系相比较之下信息成本较低，实施起来也更为方便，但是这要求有较高的管理水平，我国商业银行在这方面起步晚，还存在许多不足的地方。信用评级不够科学客观，将导致后续的决策产生严重偏差，从而影响整个信用风险管理的水平。

（二）信用风险信息系统不完善

对于任何一个管理系统来讲，数据是最基本也是保证管理系统良好运作的关键。数据收集的质量以及数据处理的优劣，直接影响着整个系统的正常运行。我国的数据收集质量较低、准确性较差且可比性较低，不能统一，这使得以此为基础的数据分析和信息处理结果缺乏可信度，影响了整个风险管理系统。数据质量较差，究其原因有两方面：一是我国商业银行在此方面不够完善。由于高质量的数据和信息对成本和技术要求较高，这对于一直追求规模和速度的我国商业银行来讲，无疑是难以做到的。二是我国中小企业的管理体系不够完善。这使得信息收集的困难加大，信息失真的情况也就在所难免了。

（三）信用风险处理手段不足

信用风险管理的作用就在于尽量将信用风险转移和降低，而我国商业银行的信用风险转移与分散的手段不足，当贷款发放之后，大多只能寄期望于企业能够及时偿还，这相当于被动地承担信用风险带来的后果。如何规避风险、如何分散风险、如何在信用风险的出现过程中掌握主动权，就成为我国商业银行必须重视的事情。否则，当经济环境发生较大的变化时，我国商业银行将产生动荡，损失不可估量。因此，我国商业银行应当学习国外一些先进的信用风险处理方法，以避免产生更大的损失。

（四）对信用风险重视度不够

我国商业银行的关注点全部放在了如何发放贷款，如何寻找到大客户。贷款越多，意味着经营状况越好，却忽视了在此过程中信用风险的存在。我国的商业银行没有形成一种良好的企业文化和风险管理理念，在运营过程中，片面地追求业绩而忽视贷款的质量。一旦发生大规模违约，账面上的资产不能兑现，贷款不能及时收回，损失将是巨大的。此外，我国商业银行大多追求短期的目标而缺乏长远的考虑，为了眼前的利益，没有对客户做进一步的考察。虽然短期内确实会有一种发展繁荣的景象，但在繁荣景象的背后，隐藏的却是巨大的风险。与此同时，我国商业银行的管理人员，对于信用风险的认识不够充分，很多的措施并没有落到实处。

三、完善我国商业银行信用风险管理的建议与对策

（一）构建良好的信用评级体系

构建良好的信用评级体系对于我国商业银行完善信用风险管理起着至关重要的作用。目前，我国还没有形成一套完备的信用评级体系，外部信用评级机构的不完善，无疑加大了内部信用评级机构运行难度。我国应当加快信用评级体系的建设与健全，形成一套完善的信用评级体系，这对于我国商业银行信用风险管理有着积极的促进作用。

（二）完善信用风险管理信息系统

完善信用风险管理信息系统，提高信息的质量。要进行信用风险分析，数据的真实性和可靠性尤为重要，这直接决定了整个系统的质量。提高信息的可靠性，首先要提高信息技术，从信息的采集到信息的处理，都采用科学先进的技术，这样才能为信用风险管理提供更为坚实的保障。与此同时，一个科学合理的组织体系是信用风险管理得以良好运行的基础，是我国商业银行完善风险管理体系首要任务。我国商业银行必须尽快改善公司的治理结构，减少公司结构冗余，加强对风险管理的重视，并将其落到实处。要加强信用风险管理，使其独立于管理层，令其能够更好地发挥实际的作用。

（三）丰富信用风险处理的手段

商业银行在良好的信息处理的基础上，如何应对信用风险，分散与转移信用风险，使商业银行的经济损失降到最低，是信用风险管理系统的核心与最终目的。当发放贷款之后，商业银行并不是消极被动地等待信用风险的发生，而是主动地去分散和转移信用风险，使其降到最低。

（四）形成良好的企业文化

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关键词：信用风险 风险管理技术 对策与建议

随着中国市场经济的不断发展和金融领域改革的逐步推进，我国正在从适度宽松的币政策转向稳健的货币政策,商业银行将要面临信贷紧缩环境，从银监会公布的不良贷款余额来看,虽是持续降低 ，但考虑到 “股改剥离”的因素，截至2010年第2季度末，商业银行的实际不良贷款余额和不良贷款率则分别高达2.3万亿元和6.24％。面对不良贷款“明降实增”的现状和趋势 ，如何加强其信用风险管理、实现稳健的发展对商业银行至关重要。

一、我国商业银行信用风险管理的问题

商业银行信用风险管理指的是风险的识别、衡量、监督、控制和调整收益，目的在于信用风险平衡。但面对信用风险的不断变化，面对日益激烈的国际竞争，面对巴塞尔委员会新资本协议的规定，我国商业银行在信用风险管理中还存在诸多问题：

（一）缺乏高质量的风险管理信息系统

制约我国商业银行风险管理水平提高的关键之一就在于基础数据的收集。基础数据不统一和准确性比较差，从而其分析结果缺乏可信度。

（二）内部评级法难以在银行经营管理中有效使用

由于我国商业银行缺乏真实披露内部评级结果的激励机制，运用内部评级法来确定资本充足率水平存在缺陷。另外，我国商业银行实施内部评级法的技术平台还存在一些问题：企业数据缺乏连续性、数据质量不高、评级标准过粗、人为因素较大、尚未确立根据经济周期变化对债务人、债项进行压力测试的方法。

（三）缺乏科学的信用评级方法

目前，我国商业银行普遍以定性分析为主，实行的“打分制”淡化了信贷员的责任，对财务指标的分析技术比较落后。

（四）现代风险管理模型与技术的引进存在制约因素

构建商业银行风险管理体系的重要基础是先进风险管理技术的应用。由于我国市场经济体制和金融监管体系的发展还不完善，现代的风险管理模型与技术在我国引进的总体环境还不成熟，所以，这对现代风险管理模型与技术的引进存在制约。

二、国外信用风险管理的理论与技术

（一）在商业银行的业务中, 由于贷款占其资产的主要部分, 因此信用风险的管理通常集中在信贷风险。这种损失被理解为只有当违约实际发生时才会产生。国外对于信贷风险管理主要方法有：

1.主观分析法。这种分析方法主要集中在对借款人的道德品质、盈利及还款能力、资本实力、抵押品的价值和经营环境等内容的分析与研究。

2.五级贷款分类法。这种分类方法是金融机构在美国货币管理办公室最早开发的评级系统基础上拓展而来的, 共分五个级别: 正常贷款、关注贷款、次级贷款、可疑贷款、损失贷款。这种评级分类方法实际上是对资产组合的信用状况进行评价, 并针对不同级别的贷款提取不同的损失准备, 是一种被动的信用风险管理方法。

3.基于信用风险管理模型的现代管理技术方法。信用风险一旦经过度量模型确定后, 商业银行面临的首要问题，就是如何规避和化解这些风险。一般来说, 现代商业银行对信用风险的规避和化解更多地运用金融工具在金融市场上对信用风险进行分散和对冲。

（二）随着中国金融改革开放的不断发展, 市场和金融机构的运作及管理必将与国际接轨, 金融监管原则和技术也必须符合金融监管的国际惯例和要求。因此, 用信用风险模型分析银行和其他金融机构的信用状况及所面临的风险, 防止集中授信, 进而为其提供量化的、科学的依据。世界著名的中介机构和金融机构向公众公布的信用风险量化模型主要有以下四种：

1.信用度量术模型

信用度量术模型是由JP摩根及美洲银行、KMV公司、瑞士联合银行等金融机构于1997年推出的，旨在提供一个在风险价值框架内估计信用风险的方法，用于诸如贷款和私募债券等非交易性资产的估值和风险计算。

2.信用风险附加模型

信用风险附加模型是瑞士银行金融产品开发部于1996年开发的信用风险管理系统，它应用保险经济学中的保险精算方法来计算债券或贷款组合的损失分布。该模型是一种违约模型，只考虑债务人对债券或贷款是否违约，并假定这种违约服从泊松分布，与公司的资本结构无关。模型使用一个连续随机变量来描述某一信用等级客户的违约风险。

3.信用组合观点模型

信用组合观点模型是由麦肯锡公司应用计量经济学理论和蒙特·卡罗模拟法，于1998年开发出的一个多因素信用风险量化模型，它主要用于信贷组合风险的分析。该模型将违约及信用等级转移概率与利率、经济增长率、失业率等宏观经济变量联系在一起。

4.KMV模型

KMV模型是由KMV 公司（现已被穆迪公司收购）开发的一种违约预测模型，它将信用风险与违约联系在一起。KMV模型利用默顿的期权定价理论，将公司资产看做是公司债务的期权，当公司资产价值少于短期债务加上50%长期债务时，债务人就会违约。模型认为公司资产的市场价值低于其总负债价值是对公司破产而不是公司违约的准确度量。

三、国外商业银行的信用风险管理实践

目前国外商业银行运用较多, 比较成熟的对信用风险进行分散的方式或工具主要有以下几种:

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关键字：信用风险管理 客户信用评级法 贷款风险分类法

现代金融业的竞争与其说是资产规模的竞争，不如说是金融风险管理的竞争。在我国目前的金融体系下，由于资本市场起步较晚，以商业银行贷款为主的间接融资方式仍占主导地位。这就决定了我国的金融风险主要表现为信用风险，同时信用风险主要集中在商业银行。因此，对商业银行信用风险管理进行研究具有十分重要的现实意义，其对证券公司、保险公司等非银行金融机构的信用风险管理也有借鉴作用。

我国信用风险管理的现状

长期以来我国商业银行的风险管理手段都是以定性分析、经验分析为主，定量分析和各种财务工具的运用被放在次要的位置。目前，这种局面已经有很大的改进，我国商业银行基本建立起由客户评价体系――客户信用评级法和债项评价体系――贷款风险分类法所构成的两维评级体系。

客户信用评级法的现状

从2001年起，我国各商业银行先后改革了信用等级分类方法，全面引入国际先进的综合分析法，引入了量化评级手段，建立起信用等级评定的计算机系统，使信用等级分类上了一个新的台阶。

各商业银行目前采用的信用等级评定方法基本上是参照1999年由国家经贸委、人事部和国家计委联合的《国有资本金绩效评价规则》中对竞争性工商企业的评定方法。在具体方法上，均采用定量分析为主，定量分析与定性分析相结合的方法，定量分析的比重一般占70%以上，定性分析的比重一般不超过30%；定量分析采用功效系数法，定性分析采用综合分析判断法。以中国工商银行的信用评级方法为例进行说明：其信用评级指标由基本指标、修正指标、评议指标三个层次构成。基本指标和修正指标运用定量分析的方法，利用财务比率对企业的偿债能力、财务效益、资金营运、发展能力等进行评价。评议指标运用定性分析的方法，对企业的市场竞争能力、管理水平、发展前景等非定量因素进行分析。

贷款风险五级分类法的现状

2002年起各商业银行全面推行贷款风险五级分类法，“一逾两呆”的期限分类方法逐渐退出历史舞台。我国现行的贷款五级分类法以风险为基础，通过判断借款人及时足额归还贷款本息的可能性，把信贷资产分为正常、关注、次级、可疑、和损失五类，后三类合称为不良信贷资产。

贷款风险分类法的核心是对还款可能性的分析，对还款可能性的把握主要是从财务状况、现金流量、非财务情况和信用支持四个方面，综合考虑借款人的还款能力，还款记录、还款意愿、贷款的担保、贷款偿还的法律责任和银行的信贷管理等因素的影响。在具体实施五级分类法的过程中，一些商业银行设计了贷款风险分类的七大量化因素作为分类标准，分别是：借款人经营及资信情况，借款人财务状况，项目进展情况及项目能力，宏观经济、市场、行业情况，还款保证情况，银行贷款管理情况，保证偿还的法律责任及其他因素。

我国信用风险管理中存在的问题

随着客户信用评级法和贷款风险五级分类法的全面推行，我国商业银行风险管理的思路逐渐由定性为主向定量为主转变，各商业银行在风险控制方面都取得了很大的成就，主要表现在各商业银行不良资产率的显著下降，尤其是1999年后新增贷款的发放上，2001年中国工商银行新增贷款不良率仅为0.2%左右。与此同时，我们必须清楚看到目前的信用风险管理方法还存在一些问题，在一定程度上限制了其在揭示和控制风险方面的作用。

客户信用评级法存在的问题

评级指标体系的设置不尽合理 评级指标的选取以及指标权重的确定缺乏客观依据。我国商业银行通常根据经验或专家判断来选取评级指标和确定指标权重，评级标准具有很大的主观性，评级指标和权重一旦确定就很少更改，使评级结果难以反映企业真实的风险状况。不同类型企业的经营状况有所不同，使用同一模式的评级标准，显然存在局限性；同一个企业在不同的发展阶段，同一因素对其信用状况的影响可能不同，用固定的权重进行评级也是不合理的。

评级结果缺乏前瞻性。我国商业银行一般以企业过去三年的财务数据为基础进行评级。对于中长期的预测，过去的情况往往与未来趋势的相关性不大，以过去的财务数据为依据的评级结果不能准确预测企业未来的偿债能力。此外，现行的评级方法对企业发展前景重视不够，给予的权重较低，也使评级结果更多的是反映企业过去或现在的信用状况。

信用评级没有与相应的信用风险度量相结合 企业资信状况的不同和资信状况的变化对信用风险的影响是通过违约率的不同和变化而被量化的。信用等级发挥作用是通过不同的信用等级对应不同的违约率水平以及信用等级改变会导致违约率变化来实现的，即AAA级的违约率应该低于AA级，AA级的违约率要低于A级，依次类推。目前我国商业银行没有关于信用等级违约率的测量、统计，信用评级体系没有与违约率挂钩，信用评级仅应用于客户选择、授信管理等少数领域。

贷款风险五级分类法存在的问题

贷款风险分类标准的设置不尽合理 贷款风险分类标准的人为因素较大。我国商业银行的贷款风险分类标准很大程度上是信贷人员主观判断的结果，而信贷人员在知识、能力、业务水平等方面的差异可能导致同一贷款不同的分类结果。更为严重的是，信贷人员有时甚至根据有利于自己利益的原则进行评定，人为地操纵分类结果，例如在其收入与清收不良资产联系的情况下，可疑类和损失类贷款的数量就可能人为地增加。

贷款风险分类标准的顺序没有合理确定。一些商业银行在执行贷款风险五级分类法时，虽然设定了一些量化因素作为分类标准，如前文所提到的七大量化指标，但这些因素或者被同等对待，或者由信贷人员的喜恶来决定其先后顺序，这显然是不科学、不合理的。还款能力是决定按时足额偿付最重要的因素，但在实际工作中，往往由于与客户的关系或客户提供担保品等情况而没有把借款人的还款能力置于最重要的地位。

尚未建立审慎的贷款呆帐准备金制度 国际通行的贷款风险分类法一般提取三种准备金：普通呆帐准备金、专项准备金和特别准备金。贷款呆帐准备金不仅与贷款规模的大小相联系，而且与不良贷款的损失程度直接相关。我国商业银行尚未建立起审慎的呆帐准备金制度，没有根据不同风险级别设置呆帐计提系数计提专项准备金，不能真正按实际风险提供风险补偿。

贷款风险分类没有与特定的违约损失率相结合 贷款的风险程度是通过贷款的违约损失率来衡量的，正常类的违约损失率应低于关注类，关注类的违约损失率应低于次级类，依次类推。由于我国商业银行贷款风险分类的结果没有和特定的违约损失率相联系，按贷款分类结果实行差别定价以及根据贷款风险分类结果调整下一年度的授信额度等深层次的风险管理无法开展。

提高信用风险管理水平的对策

加入WTO后，我国商业银行面临着来自国外同行的激烈竞争，我国商业银行无论在信用风险管理的理念、技术、方法等都与国外同行存在明显差距，因此完善客户信用评级法和贷款风险五级分类，尽快提高信用风险管理水平是我国银行界面临的迫切任务。

完善客户信用评级法的对策

改进信用评级指标体系 科学、合理的评级指标和权重是评级体系发挥应有作用的基本前提。笔者认为可在以下几个方面进行改进：第一，加强对现金流量的分析，因为充分的现金流量是企业偿还到期债务的根本保证。我国企业从1998年起才开始编制现金流量表，商业银行对现金流量的分析和预测重视不够，可在现有的财务指标分析基础上补充现金流量比率分析，以完善财务分析体系。第二，加大企业所在行业的发展趋势、市场预期状况等评级指标的权重，使评级结果更能反映企业未来的资信状况。第三，定期对评级指标和指标的权重进行考察，根据影响企业信用状况因素的变化作出相应的调整和修正。

将违约率引入信用评级法中 违约率的取得有两种方法：一是通过信用评级确定被评对象的违约概率，二是通过违约率模型直接测定违约率。考虑到我国商业银行的实际情况，笔者认为前一种方法更可行。各商业银行可以积累历史数据，通过对以往评级结果的跟踪，把违约数量或金额与这一等级的贷款总数量或总金额进行对比，得出这个等级的违约率，建立起违约数据库，这样就可以通过同一信用等级的违约率来预测目标企业的违约概率。

改革信用评级法中过于简单的量化方法 我国商业银行现行的信用评级法主要是进行简单的财务比率分析，风险揭示不足。诚然，要运用Credit Metrics、CreditRisk等现代信用风险量化度量模型，诸多条件还不具备。现阶段我国商业银行可以运用一些比较简单的模型，例如阿尔特曼的Z评分模型。Z评分模型选择了一部分最能反映借款人财务状况、对贷款质量影响最大的比率，构建了一个线性函数，Z值直接反映客户违约可能性的大小。Z评分模型所选取的财务比率可以从客户的财务数据中得到，具有较强的可操作性；计算出来的Z值较为明确地反映客户的信用状况，运用这一模型对完善信用评级方法有一定借鉴作用。

完善贷款风险五级分类法的对策

改进贷款风险分类标准的设置 加强贷款分类标准的量化。对贷款分类标准中可以量化的因素，例如借款人的财务状况评价，可以通过调查统计，得出同行业的平均值以及同行业上市公司的平均值，以此为基础设定不同级别的标准值，使分类标准更具操作性。对于其他不能直接量化的标准，可以使用加权打分法，根据不同标准对还款可能性的影响确定合理的权重，在统计分析的基础上设定每一级别的分数。

合理确定贷款风险分类标准的顺序 不同因素对客户偿债的影响有所不同，必须根据各项标准对还款可能性影响的大小来确定相应的顺序。取得借款人偿债能力信息的最佳途径是分析借款人的财务报表，可将借款人财务状况评价放在第一位；借款人的正常业务经营收入是贷款的第一还款来源，贷款的抵押和担保都是第二还款来源，可将借款人经营及资信情况评价排在第二位，还款保证情况评价排在第三位；同理，根据其他标准对还款可能性影响的大小来确定其次序。

建立审慎的贷款呆帐准备金制度 贷款分类实质上是对贷款内在损失的估计，而计提呆帐准备金是对贷款内在损失的反映。我国商业银行应该按照国际通行的惯例，根据贷款分类结果，在评估各类贷款内在损失程度基础上计提专项准备金。各商业银行可以通过调查分析，参考其他国家的计提比例（一般认为，在扣除抵押品价值以后，次级类贷款的准备金至少应计提30%，可疑类至少应计提50%，损失类计提100%），对不同风险级别分别设置呆帐计提比例，使贷款损失准备金可以真正为实际风险提供补偿。

把贷款风险分类结果与预期损失率挂钩 贷款风险分类信息要反映贷款的损失率和清偿率，并以之作为银行制定贷款损失准备金和拨备政策及贷款定价决策的依据。我国商业银行尚未把贷款分类结果与损失率相联系，因此各商业银行必须跟踪过去的分类结果，对每一级别的贷款损失情况进行统计，把损失金额与这一级别的贷款总金额对比，得出这一级别的贷款损失率。由于贷款风险分类法在2002年才开始全面推行，所以现阶段要获得不可缺少的大规模的样本，各商业银行之间必须加强合作。

参考资料：

1.贷款风险分类原理与实务[M]，中国金融出版社，1998.4

2.贷款风险分类指导原则[S]，中国人民银行，2001.12颁布

3.李志辉，现代信用风险量化度量和管理研究[M]，中国金融出版社，2001.11

4.章彰，商业银行信用风险管理――兼论巴塞尔新资本协议[M]，中国人民大学出版社，2002.11

5.中国工商银行信贷管理手册[M]，2002版

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[关键词] VaR模型 银行 信用风险

随着金融市场的不断发展,金融风险管理问题已经成为现代金融机构的基础和核心,VaR模型在金融风险管理中的应用也越来越广泛。巴塞尔委员会要求有条件的银行将VaR值结合银行内部模型,计算适应市场风险要求的资本数额;G20也建议用VaR来衡量衍生工具的市场风险,并且认为是市场风险测量和控制的最佳方法。

一、VaR模型的主要内容

1.VaR的含义。VaR (value at risk)就是“处于风险状态的价值”,即在一定置信水平和一定持有期内,某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。JP.Morgan把VaR定义为:“VaR是在既定头寸被冲销(be neutraliged)或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值”;Jorion则把VaR定义为:“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。

VaR定义的数学表达式为:

其中,是发生的概率;DV为某一金融工具或其组合在特定持有期Dt的价值损失额;VAR为此资产在置信水平下的风险价值可能的损失上限;为给定的置信水平。

2.VaR模型。根据Jorion对VaR的定义,有 (1)

其中,为某一金融工具或其组合的预期价值;V为其期末价值;V*为该金融工具或其组合在置信水平下的最低期末价值。

3.VaR模型的计算方法。目前,比较常用的计算VaR的方法可以归为三类:历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和方差-协方差法。

(1)历史模拟法。历史模拟法的思路是,利用某一金融工具或其组合在过去一段时期内收益分布的历史数据,并假定历史变化在未来会重现,以确定未来持有期内该金融工具或其组合的平均收益和给定置信水平下的最低收益水平,从而推算出其VaR值。

(2)蒙特卡罗模拟法。蒙特卡罗模拟法的主要思路是反复模拟确定某一金融工具或其组合价值的随机过程,每次模拟都可以得到该金融工具或其组合在持有期末的一个可能的价值。由大量模拟产生的价值所形成的分布将收敛于其价值的真实分布,这样就可以逼近该金融工具或其组合价值的真实分布,从而估计出它在给定置信水平下的VaR值。

(3)方差-协方差法。方差-协方差法同样是运用历史资料,计算金融工具的VaR值。其基本思路是,利用历史数据计算出某一金融工具或其组合收益的方差、标准差和协方差,再根据收益的正态分布,求出在一定置信水平下反映了分布偏离均值程度的临界值,进而得到该金融工具或其组合的VaR值。

比如,经过计算得出金融工具的收益DV服从:,并且在的置信水平下,可能发生的偏离均值的临界值为。根据VaR的定义,该金融工具或其组合的VaR值为 (2)

二、VaR模型在银行信用风险管理中的应用

因为银行信用风险管理的主要内容是信用风险的度量,本文主要介绍利用VaR模型度量银行商业贷款的信用风险。

1.VaR模型度量信用风险的步骤

第一步:确定银行贷款企业的信用等级转移概率矩阵。这需要先选定一个信用评级体系,可以采用穆迪的评级系统,标准普尔的评级系统或是银行内部的评级系统。根据所选的体系确定贷款的信用等级,以及相应的信用等级转移概率矩阵。

第二步:计算贷款在各信用等级下的远期价值。贷款的远期价值可以从远期零息率曲线推导而来,然后用远期价值来计算从第一年到贷款到期日之间的剩余现金流。贷款一年后的现值为(3)

其中F为贷款本金,I为贷款利息,rt为第t年远期零息率(无风险利率),st为第t年的信用风险价差,n为贷款年限。

第三步:推导贷款价值变动的远期分布,并计算贷款的信用风险价值。根据上述计算,可以得到一年后贷款所处等级i的转移概率Pi以及相应的价值Vi和价值变动DVi。假设贷款价值变动DVi服从正态分布,则其均值,方差为。如果给定置信度为99%,则VaR值为2.33s;如果置信度为95%,则VaR值为1.65s。

2.应用实例。假设某商业银行准备给信用评级为A级的企业发放贷款,贷款额度是100万人民币,年利率为8%,贷款期限是5年。由于此企业的信用评级是A级,所以这笔贷款属于无担保优先级。已知:无担保优先级贷款的追偿率为51.13%,信用级别为A级的转移概率矩阵如表1,不同信用等级的一年期远期利率如表2。

资料来源:标准普尔(credit week 1996.04.15)

资料来源:CreditMetrics-Technical document,April 02,1997

根据上述已知数据和公式(3),可以计算出A级别商业贷款一年后转移到其他信用级别的现值。如,A级贷款转移到B信用级别时的现值为: (万元)

依次计算此笔贷款一年以后转移到其他信用级别的现值,其结果如表3。

说明:因无担保优先级贷款的追偿率为51.13%,企业违约时,银行还可追回51.13万。

根据银行贷款的VaR计算步骤,其VaR值的计算如表4。

由表4可得,。

当置信度为95%时,(万);

当置信度为99%时,(万)。

从上述结果可以得出:在贷款的价值服从正态分布的前提下,置信水平为95%时的VaR值是3.1427万元。即这笔贷款有95%的可能性,损失不超过3.1427万元;置信水平为99%时,这笔贷款有99%的可能性,损失不超过4.5073万元。当银行有了这些数据后,就可以根据其内部控制的需要,来调整贷款了。本例中,在第二年,银行有5%的可能损失掉其100万元贷款的3.1427%。如果银行确定的风险标准为5%的情况下,其损失不得超过4%,那么按这个标准,银行可以继续给这个企业发放这笔贷款。如果银行确定的风险标准为1%的情况下,其本金损失不得超过4%。由于1%的VaR值是4.5073万元,即意味着此时的本金损失率为4.5073%,明显超过4%,所以超出了银行的风险控制范围。这时,银行应该减少对这个企业的贷款,甚至停止贷款。

三、总结

VaR模型能够对银行暴露在市场风险中的头寸所需承担的风险进行准确的估量,有效解决了风险管理中的度量问题。使用VaR模型有利于我国商业银行对风险进行切实有效的管理。

本文也有些不足之处。为了叙述的简便,本文只就单笔商业贷款的VAR计算进行了介绍。对于多笔贷款或贷款组合的VAR的计算,其原理同单笔贷款相同,只是在计算组合方差时要考虑不同级别贷款之间的相关性。另外,VaR方法存在“尾部风险”。VaR给出了一个闭值,虽能以较大的概率保证损失不超出设定的标准,但对极端事件的发生却缺乏预料与控制,这被称为尾部风险。VaR不能度量市场因素异常罕见的极端波动所导致的预期损失,它只被设计用于度量非正常但属一般性的市场波动所带来的风险。

参考文献:

[1]梁志森:VAR在我国商业银行市场风险管理中的适用性与局限性[J].市场论坛,2006(3):116-117

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【关键词】信用卡 信用 风险管理

信用卡业务的运营中，风险主要存在于发卡行、持卡人与特约商户三者之间。发卡行鼓励持卡人正常的消费透支，但伴随而来的就是持卡人的恶意透支行为。银行对于透支的催收不及时，对于恶意拖欠卡债的追索缺乏力度，以及风险保障的机制不健全等都是形成信用卡风险形成的原因。各大商业银行不仅要增加信用卡的发放量，发展和扩大信用卡业务规模，同时还要竭力识别、控制并化解信用卡透支所造成的信用风险。

一、商业银行信用卡业务风险类型

从信用卡业务风险的来源出发，可以将我国信用卡业务风险分为三种，即外部风险、内部风险和技术性风险三类。

外部风险是相对于内部风险来说的，它是独立于银行体系之外的，不易被银行所控制的风险。包括信用卡信用风险、欺诈风险及特约商户操作风险。

内部风险具有隐蔽性强、难以防范、数额巨大等特点，甚至还可能累及其他金融业务，因此比外部风险更具危害性。具体包括决策风险和操作风险。

技术性风险主要指业务系统风险、设备性能风险和软件设计风险。如POS和ATM等计算机终端设备不够完善而带来的风险。

二、商业银行信用卡信用风险

（一）信用风险的概念

信用风险是指因持卡人信用不良、违约拒付而产生的坏账风险。发卡银行发放信用卡给客户的主要依据是客户当时的经济状况和信誉程度。如果客户申请信用卡时的经济状况欠佳，无力还款，就很可能引发信用风险。

（二）信用风险的评价指标

信用风险对发卡银行来说，是其风险损失的主要来源之一，因此发卡银行应该做到能够及时识别信用风险，及早防范与控制信用风险。对于信用卡信用风险的大小主要可以通过以下三个指标来进行评价。

1.持卡人负债比率。在完全信息的情况下，当持卡人的资产负债率低于规定值，银行才会给持卡人提供信用。现在中完全信息的情况是不存在的，但这代表了未来的一种发展趋势。

2.持卡人工作单位的信用。大型企业的资产负债率、流动比率以及资产报酬率三个指标是银行提供信用时首先考虑的三个重要指标。基于降低风险的考虑，银行其实更愿意为大型企业的员工提供信用。因为持卡人所在企业规模的大小对银行来说相当于信用担保的作用。

3.申请人可支配资本的数量。发卡机构在发放信用卡时，通常会审查申请人可支配资本的数量。只有资本额大于一定数量，才能从银行得到信用支持。

三、商业银行信用卡信用风险防范

（一）加速社会征信体系与个人信用评价体系的建设

1.社会征信体系的建设有利于提高发卡银行征信部门的运作效率，节约信用交易的成本。如果由各发卡银行独立完成调查和评估受信人的资信状况和履约能力，不仅信用成本高，且难以保证信息来源的真实性和可靠性，大大降低了风险控制能力。

2.征信体系的建设有助于声誉机制在信用卡风险管理领域内更大的发挥作用。只有在完善的征信体系中，才会提高信用卡持卡人建立声誉的积极性。

3.个人信用体系就是一套详细记录消费者历次信用活动的登记查询系统，是社会征信体系的基础。个人信用评价体系可以作为商业银行放贷的基本标准，从源头上发挥防范信贷风险。

（二）加强立法建设

社会信用体系与个人信用体系的建设，离不开法律的约束与个人的自律。因此加强信用卡信用风险的防范，一定要加强立法约束与诚信教育。加强立法建设，完善个人信用体系。个人信用管理体系的完善需要法律支持，个人信用评价体系的建设必须依靠法律手段推进。

（三）树立先进的风险管理理念

1.树立正确的信用风险管理理念。商业银行应从信用卡的产品特点出发，正确掌握信用卡业务的本质，认清信用卡的资产业务本质，树立先进的信用风险管理理念，不能照搬借记卡的经营思路，从而忽略了信用风险的管理。

2.实现信用风险管理运作的集中化。相对于分散运作的方式，信用卡业务的经营运作更适合进行集中化运作。信用风险管理运作的集中化有利于实现规模化生产，降低单笔业务处理时间和成本，实现信用卡业务的标准化作业流程。

（四）转移信用卡风险

信用卡风险转移是信用卡发卡机构依据对信用卡风险防范和控制的认识，将风险转嫁给他人，减少自己损失的一种风险防范的方法。一般我们可以将信用卡风险转移给第三方，如担保人和保险公司

1.向担保人转移风险。由于信用卡的担保人与发卡机构签定了担保协议，当其担保的持卡人不能按时偿还发卡机构的债务时，担保人负有替其偿还的责任。

2.向保险公司转移风险。降低信用卡风险的另一种行之有效的办法即为建立信用卡保险机制。发卡机构可与保险公司合作，对持卡人欠款行为和信用卡被盗、遗失或冒用进行保险。

同时，我们也要注意信用风险转移业务的一些弊端，信用卡信用风险转移要以承担信用风险金融机构的数量达到一定程度为前提，因此更容易造成信用事件的连锁反应，这将使信用风险在金融系统中分布的情况更加复杂。信用风险转移业务的目的是分散信用风险，但最终有可能造成信用风险的重新集中。

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银行业在中国金融业所要应对的信用风险是最为艰巨的，把这认定为是中国在转型时期遇到的最大的潜在威胁，也是无可厚非的。缺少主动性及动态有效性的信用风险管理方式是重要的原因之一。早在2003年四大国有银行中国银行、中国工商银行、中国农业银行、中国建设银行不良贷款比率分别是22.37%、25.52%、30.07%、15.17%，在任何一个发达国家的商业银行的这些数字是令人难以置信的。虽然经过了央行的不良资产剥离政策的执行，过去的几年中，不良贷款率虽然有所下降，但在实质上并未把问题处理好。信用衍生产品是以贷款或债券的信用作为基础资产用来分离和转移信用风险的金融衍生工具，出现的时间较晚，但目前已被各大国家所认可并在国际上发展得十分成熟。德意志银行在2004年所做的研究报告认为，信用衍生品的交易能够让商业银行的信用风险不至于过度集中，金融体系整体的稳固性不仅能得到提升，而且加强了信用风险管理能力。当前我国信用衍生产品还是刚刚发展起来，但信用衍生产品的应用将有利于解决“信贷悖论”问题、为银行实现信贷动态管理以及节约了银行资本，显然将信用衍生产品引进中国存在极大的市场前景。在实际条件下，恰当选择方式引进市场制度，首先是对健全金融市场系统有利，其次对于促进经济交易市场也有积极作用。这篇文章正是为了介绍这个全新的产品类型，进而提高我国银行的信贷风险管理水平，在我国信用衍生产品的研究与引进是必然的，同时该产品也是一种主要的信用风险管理方法和未来的发展趋势。然而，到现在为止，研究上仍处于推出概念和初步分析阶段。在此背景下，选择在信用风险管理中对信用衍生品进行更深入的研究与分析极富有现实意义。

二、商业银行信用风险现状分析

（一）商业银行信用风险的特征分析

传统观点认为，信用风险是指借款人无力履约的风险，也就是借款人无力偿还贷款构成违约事件并给债权人维持日常经营活动形成的风险；现代观点认为，由于受信人未能如期执行合约中其应承担的义务而造成实际的收益与预期出现偏差的可能性；通常认为，贷款的市场价值的波动同样会形成损失，而导致这一现象与还款者的信用评级及还款能力有关。在商业银行中的信用风险是由于还款人不愿或无法践行承诺，未能如期支付约定金额从而损害了商业银行的利益，本文以现代观点为基础进行阐述。信用风险包含以下特征：

（1）信用风险的概率分布图形不对称贷款收益与损失是不对称的再加上企业违约的小概率事件是信用风险概率分布偏离的原因。市场价格是以围绕其期望上下波动，集中在期望值的两侧，市场风险的曲线往往用正态分布图形来描述，概率分布图具有对称性。而信用风险的概率分布图形不具有对称性，图形呈现一边向左下方倾斜的趋势，并且厚尾分布现象呈现于左端。该现象产生的原因在于还款人不履约所形成的风险，也就是说银行按照贷款合约在特定时间内很有可能得到偿还的贷款并取得相应的报酬，而对方如果违约，银行面对的损失的数额将比其本应获得的收益要大得多。另一方面，如果企业经营状况良好业绩不断增加，银行所获得的收益仅仅是贷款合约中固定的收益，一旦企业出现持续不良的经营状况，则银行面临的损失要远比预期的多。

（2）信用风险的非系统性信用风险还具有非常明显的非系统性，与还款人相联系的非系统因素在一定程度上决定了还款人履行约定的能力，如还款人的还款能力、经营状况以及借款资金流向等。因而，减少非系统性风险则需要更多样化的投资方式来进行相应的风险管理。

（3）信用风险的可获取数据少由于信用产品本身流动性不足导致二级交易市场不活跃以及存在的信息不对称导致会相对困难的了解信用风险变化，再加上持有贷款时间长，待违约事件发生，与市场风险所不同的是信用风险的观察数据就少得多，且不易获取这同时也加大了信用风险定价模型有效性检验的难度。这些特点使得更加难以完成信用风险的测量，这也是导致信用风险定价研究稍落后于市场风险的原因。

（4）信用风险的发生其中一个很重要的原因是道德风险的产生。借款人与贷款人的信息是不对称的现象在贷款及其他信用交易都普遍存在，道德风险的产生是由事后信息不对称造成的。信息不对称加大了了解信用风险状况及其变化的困难，在通常情况下，借款人往往由于掌握更多信息，而处在优势地位，贷款人所获取的信息较少则往往处于劣势，从而导致道德风险的产生。

（二）商业银行信用风险管理现状分析

1、目前我国商业银行信用风险管理状况

在我国，银行业主导了金融业，银行业的风险状况决定了中国金融业的整体风险水平，在四大国有银行进行了股份制改革后，一定的提升了商业银行风险管理在中国的水平。在中国逐步也将实施新巴塞尔协定，以实现国际化进程，同时中国银行业的竞争能力也将得到提高。在目前这个时期，从风险管理保障能力来看我国的金融业水平还远远落后于国外，显现的信用风险存在以下几点：

（1）过度集中的银行业贷款在1992年以前，中国的四大国有银行都存在着银行业贷款过度集中的现象，如农业银行贷款主要在于农业及农村的相关发展需要，工商银行的资金流向针对的是国家政府机关及商业界，而中国建设银行集中在房屋、设施等一些基建行业，中国银行则集中外贸业务。这样对于银行业来说无疑扩大了信贷风险，在改革开放之后，五大国有银行虽然经历了股份制改革，仍然出现了银行业贷款过度聚中在某个领域的现象。在地方的一些商业银行，经营贷款等业务过于集中在当地，加之地方政府的保护政策使得信贷风险放大。

（2）不良贷款率和不良贷款余额“双升”现象截至2014年6月末中国十家最大的上市银行在资产和负债方面增速都进一步放慢，同时盈利增长也在放缓。然而，对于这些银行来说信贷资产质量仍是主要挑战之一，2014年上半年不良贷款余额的增长已接近2013年全年增幅。在2014年6月末各大银行的资产比2013年末增长9.6%，增长速度呈继续下行趋势，净利润同比增长10.3%，增长速度持续放缓。2014年上半年，十大银行的不良贷款余额约为5198亿元，上年的全年增幅约为人民币733亿元，可见2014年不良贷款余额的上升趋势是非常大的。与2013年末相比，不良贷款率也呈现上涨趋势，增加了约0.07%至1.06%。这十大银行的不良贷款率也全部呈上升趋势。这种“双升”现象，表明信贷资产质量仍然有明显的下行趋势。部分行业受到国家经济结构调整和增速放缓的影响，这同时对银行业也形成了资产质量下降的压力，在未来不良贷款的规模有持续上升的可能性。

（3）风险管理体系不完善我国银行业垂直化管理现象严重，且每个层次机构设置复杂，从而上下层次之间出现了独立性不强、权利与责任不明晰的现象，这样容易导致管理效率底下以及管理盲区的出现，而且在我国风险管理的制度本身漏洞还比较多，目前设立的制度建设大都难以落实于实践，存在执行起来困难的问题。此外，在中国信用风险管理方法中长期以来以传统模式为主，例如：缺乏计量分析，关注的主要在于定性分析法、文献研究法以及经验总结分析法。国外的大型银行运用的管理方法注重于数量研究法与模型分析法，而我国的风险管理体系还有待完善，与他们相比我国在此方面所作出的研究还有待深入。

2、当前我国商业银行风险管理方法的局限性

银行良性的发展与长期的生存需要发展信用风险的管理，在前面也提到过，我国信用风险管理方式以传统模式为主，目前，我国银行管理信用风险的传统方法主要有主观定性分析、定性与定量结合分析以及根据新巴塞尔协议使用的具体方法，传统的风险管理方法目的是将违约发生的可能性尽量降到最低，这是选择贷款，尽量减少将款项贷给违约概率较大的借款人。虽然在传统模式的信用风险管理方法有着举足轻重的地位，但经过时间和实践的检验，这种方法的缺陷也越来越凸现出来：一是容易导致人员机构设置过于庞大，因为这种管理模式对专业分析师的需求较大，而且信用分析师的需求会随着银行业务量的上升而上升，成本增加了却与效率不匹配，这对银行来说无疑是个累赘。二是减弱面对市场的应变能力，传统的信用分析会与在银行管理层形成的官僚作风相联系，这将明显减弱银行对市场变化的灵敏度。三是信贷分析师将直接影响分析结果的信用质量，这将导致传统的信用分析的结果不稳定。四是银行面临的风险会随着贷款组合集中程度的提高而增加，而传统的信用风险管理方法会更进一步的促使贷款组合的集中。根据目前我国银行的信用风险管理的情况，不应该仅仅是以被动的方式去将违约发生的可能性尽量降到最低来规避风险，而更应该以一种更有效、更主动、更适合我国商业银行现状的方式来管理信用风险，而信用衍生品正是这样具有创新性、主动性来有效管理信用风险的产品，因此我国需要以恰当的方式引进并应用这种工具。

三、信用衍生品对我国商业银行信用资产质量影响的实证研究

最早是在1992年推出了信用衍生品，而其迅速发展是在进入了21世纪后才实现的，国内工商银行最早引入信用衍生品是在2005年，考虑到数据的可获取性等各方面的因素，因此本实证选取的数据开始于2006年，取半年度为频率。中国工商银行在信贷资产规模上是最大的国有商业银行，其积极推动了国民经济建设和发展，它的信用衍生品交易量也相对来说比较大，因此选取工商银行作为样本，具有代表性。本实证用EVIEWS6.0进行。

（一）变量和数据说明

这项实证的主要旨在分析在应用了信用衍生品过后，它对商业银行的经营绩效产生的影响，主要体现在安全性，流动性和商业银行的盈利能力方面来衡量。作为一种信用风险管理的一种创新性方法，信用衍生品主要功能是主动有效的将信用风险进行转移或剥离。银行的安全性的一个重要衡量标准是贷款质量，所以被解释变量选择商业银行的不良资产率（N），解释变量为信用衍生品的年交易增长率（CD）。同时为了严密分析起见，再介绍增加的另外两个解释变量：第一是银行贷款数量占总资产的比例（P），银行面临的贷款风险随银行贷款比例的增加而增加，这为不良资产率增加提高了可能性；拨备覆盖率（PC）作为另一个解释变量，银行针对贷款计提的坏账准备是否充足的一个重要衡量标准就是拨备覆盖率，理论上理想的水平是100％，数值的多少与风险水平是相匹配的，较高会存在坏账准备多余的问题，利润虚减，而较低则可能会致使坏账准备不足，利润虚增。在其他假设不变的情况下，工商银行预留的坏账准备越多也就是相应的拨备覆盖率越高，则说明该银行足以应付发生违约时的坏帐损失，从而相应的减小了工行不良贷款率的数值；相反，工商银行预留的坏账准备越少也就是相应的拨备覆盖率越低，则说明该银行无法应付发生违约时的坏帐损失，从而相应的提高了不良贷款率。

（二）实证分析

1、变量的模型检验

（1）ADF检验根据上述选取的变量，假定模型为:N=αCD+βP+γPC+C首先要进行平稳性检验，采用Eviews软件来实现，用ADF单位根检验方法。由于选取的数据属于时间序列数据，可能会出现非平稳性，因此首先需要进行平稳性检验。相较于临界值来说得到的ADF检验统计量较大，说明存具单位根，则此序列是非平稳的；反之，该序列是平稳的。检验结果如表2所示。从上述运行结果看出，N，CD，P与PC这四个时间序列的ADF检验值分别为-6.197098，-3.138930，-0.594858，-1.954672，N,CD相比于每个变量在5%显著水平下的临界值来说均较小，说明这两组的时间序列数据是平稳的，而P,PC相较于每个变量在10%显著水平下的临界值均较大，则需要对这些数据赋予不同的滞后周期，再进一步的对其一阶差分项作ADF检验，对P、PC处理过后ADF检验值分别为-4.280515，-0.307261，结果表明，在对P、PC做完一阶差分ADF检验后，P变量的ADF检验值小于该变量在5%显著水平下的临界值，说明P变量通过ADF检验。继续对PC变量二阶差分做ADF检验，在10%的显著水平下该变量经处理之后是平稳的，即表明通过ADF检验。

（2）格兰杰检验本文对CD（信用衍生品交易量）、PC（拨备覆盖率）、P（贷款/总资产）与N(不良资产率）的因果关系进行研究，从图中的检验结果可以看出，CD（信用衍生品交易量）不是N（不良资产率）的Granger的原因被拒绝，也就是说CD在10%显著性水平下是N的Granger的原因。而在显著性10%水平下，N不是CD的Granger的原因。这表明不良贷款率发生变化确实与信用衍生品交易量有关。

2、多元回归分析

根据ADF检验，P变量在一阶差分后通过了检验，时间序列数据是平稳的，所以将P修正为P变量的一阶差分DP（贷款与总资产的变化率）。在对被解释变量N(不良资产变化率），解释变量CD(信用衍生品交易量变化率）、PC（拨备覆盖率）、DP(贷款/总资产）进行回归。建立的模型为:N=αCD+βDP+δPC+C本文采用Eviews6.0软件对按上述方式进行修正之后的数学表达式进行分析。回归分析结果如下：N=-0.0028CD-0.1417DP-0.0098PC+0.0352R2=0.9393R'2=0.9210F=51.5674.

四、结论及对策建议

通过回归分析式的检验知，R2及R'2数值都在0.9之上，表明回归模型拟合程度优，可决系数R22=0.9393说明我国工商银行不良资产率变化的93.93%可由这三种因素的变化来解释；从t检验来看，PC变量在5%、CD变量与DP变量在10%的显著性水平下显著，均通过检验。通过Eviews分析的回归结果为：信用衍生品成交量每增加一个单位，不良资产率将降低0.002845个单位，不良资产率与信用衍生品呈负相关关系，它的影响系数较小，这与信用衍生品在国内的发展状况有关，但以上的数据还是可以表明信用衍生品在一定程度上对于降低或分散银行的信用风险产生了作用，进而减小了不良资产率数值。因此为提高我国金融市场效率，以积极、合理的方式更好的发展信用衍生产品，提出了以下建议：

（一）健全信用衍生品法律体系

我国社会主义法律制度的建设目前还在逐步完善阶段，金融市场的发展一般来说先于有关法律的完善。作为一种新型产品，法律法规需要对于信用衍生产品的应用进行调整和控制，而目前缺少这部分的约束，这就使该产品的应用与成长受到了限制。可以结合本国的国情与所处的金融发展背景，适当借鉴与学习国外成熟的经验，为信用衍生产品健全有关法律制度，打好监管基础和强化相应保证。

（二）加强信用衍生品的市场建设

中国的金融业相较于国外而言起步较晚，信用衍生品交易必须有计划的逐步进行，再根据具体情况作进一步调整。首先可以将该产品的交易在境内从事金融业务的银行之间进行。汲取了一些成果教训之后，对一些机构性质的客户打开信用衍生品市场。对操作进一步熟练之后，再面向海外市场，进而推进该产品交易市场的全球化。

（三）发展信用评级市场

社会整体要求有一个健全的信用评级体系才能保证信用衍生品的快速成长，发达国家正是由于其健全的信用评级市场才能促使信用衍生品市场的扩大。我国信用评级体系目前在初步建设中，有较多的困难还亟待处理：中国现有的评级机构的公平性易受外来事务的影响，本身的独立特点没有显现出来；我国的信用评级机构还不能完全的利用和熟练应用计量的分析方法来进行评级，通常使用定性分析的方法。一个好的信用评级市场能够为信用衍生品的成长强化保障，因此当务之急是作好相应的准备。

（四）健全信用衍生品监管制度

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【关键词】商业银行 信用卡 信用风险 风险管理

一、商业银行信用卡风险的现状

1985年，中国银行开始发行中国第一张信用卡。此后，国内信用卡业务获得了快速发展。据数据显示，信用卡总量已达2.1亿张，其中信用卡刷卡消费金额2.7万亿元，国内信用卡市场稳步快速发展。面对如此巨额资金，提高资产质量，增强信用卡在市场竞争中健康发展成为当下首要任务。要严格防范一些商业银行信用卡业务损害金融消费者的合法权益，违规操作。要增强信用卡在市场竞争中的核心地位，和不断完善信用卡市场风险管理体系，从而达到提高资产质量，提升银行核心竞争力的目的。

从信用卡基本的业务属性看，是建立信用关系的支付结算工具，也是一项高回报、高风险、高收益的新兴业务。从二十世纪九十年代开始，韩国信用卡大面积出现坏账，到2008年席卷美国的金融危机致使信用卡信用大幅度失控等现象，都是由操作风险与信用风险管理缺陷造成的。因此，信用卡风险深刻影响着银行金融市场。

首先，表现尤为突出的是信用风险。信用风险主要表现在商业银行和持卡客户自身。一些商业银行为了占有信用卡市场份额，盲目放大发卡群体，忽视甚至省略一系列的调查、审批等风险管理系统，造成严重的风险漏洞。还有的商业银行虽然拥有完善的风险防范系统，但是由于执行制度不严，降低信用卡准入门槛，致使大量假出现，形成了潜在的信用风险。

其次，欺诈风险也是信用卡风险中潜在的隐患。欺诈风险主要是由社会上的一些不法分子与特约商户相勾结，通过更改挂失卡卡号等方式，骗取现金。或者是以偷窃，伪造身份证等其他方式取得信用卡后冒充持卡人进行欺诈消费。？ 而操作风险也是信用卡风险中漏洞缺失的一环。操作风险是指由于操作流程不完善、人为过失、系统故障等外部事件造成的损失风险。操作风险主要表现在，系统、人员发生出错的状况下，给信用卡业务的发展带来了很多的障碍。有的商业银行一味追求发卡数量，轻视信用卡的质量，防范意识淡薄。或是有的商业银行在发卡时把关不严，不能按制度执行，后续管理乏力，对银行卡支付结算系统缺少相应的风险防范措施，甚至出现内外勾结的现象，最终形成了后发性的操作风险。

二、商业银行信用卡风险管理建议

了解信用卡市场的风险现状及影响程度，就能够科学的及时化解整个银行卡业务容易形成的风险。目前，大多数商业银行对银行卡业务已经从不同的角度建立了较为完善的风险管理体系。那么如何去执行制度，降低风险，保证业务稳健经营，进而起到推动商业银行市场的健康发展，提高经营管理水平，我们根据实际总结了以下几点有关完善风险管理的建议。

第一， 对信用卡业务操作要完善制度化。对信用卡开户、领卡、发卡、核销等重要业务形成标准流程。建立岗位责任制，工作人员各司其职，必须严格审核申请人资料信息，逐一进行调查，严把审查关。利用公安证件查询系统认真核实申领人真实身份、全面查询申领人有无不良记录和信用等级状况。按照流程操作，可以通过电信部门查询其所在单位电话号码、单位地址，进一步核实企业的实际经营状况。了解客户单位性质、经营效益、薪资、职位等信息，以确保申请人的偿还能力。同时，对资信状况不高的客户进行面对面的调查，确保每一张申请表可靠性。重点审查客户填写信息资料的真实性，确保新发卡的质量，对于有其他不良信用记录的客户采取禁止发卡等措施。

第二，风险监管要做到日常化。每日需通过帐务监控及时掌握商户刷卡运营情况，对经营管理中出现问题的商户进行重点监控。要坚持每日对清单进行盘查，逐笔查询大额交易，对万元以上金额或多笔大额异常交易进行电话核实，对出现异常交易行为的持卡人，可采取冻结账户或取消其用卡资格等措施。在每月信用卡到期还款日之前，对持卡客户采取电话沟通或短信提醒等方式进行还款。

第三，对员工的操作流程要经常进行业务培训。根据银行实际业务，整合内部机构，并进行岗位调整，组织员工开展业务培训，使每个风险管理人员均能掌握风险管理制度和流程，进一步提高员工业务水平。并对原有的规章制度等逐步进行完善。

随着我国商业银行信用卡业务发展迅速，信用风险带来的损失正在逐步上升，为避免这一趋势，应不断完善信用风险的外部管理体系，降低信用风险整体指标，加强内部信用卡的审核业务管理，优化业务操作流程，运用科学技术提高信用风险控制水平。

参考文献：

[1]陈春红.我国商业银行信用卡运营风险管理研究[D].安徽大学，2013.

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关健词:商业银行；信用风险度量模型；信用风险管理

一、金融全球化中我国商业银行实施信用风险管理的必要性

商业银行在经营活动过程中，主要面临着信用风险、国家及转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险和操作风险等风险。其中，信用风险无疑是最重要的风险。信用风险可定义为银行的借款人或交易对象不能按事先达成的协议履行义务的潜在可能性。信用风险管理的目标是通过将信用风险限制在可以接受的范围内而获得最高的风险调整收益。

随着我国资金融体制改革步伐的加快和金融业开放程度的提高,国内银行业面临着参与国际竞争的严峻挑战。在金融全球化的新形式下，我国商业银行必须借鉴国际上先进的信用风险管理经验，强化信用风险管理，开发适用的信用风险管理模型，适应《巴塞尔协议》新框架的需要。2001年1月16日，巴塞尔银行监管委员会公布了新协议的征求意见稿，在保留银行资产外部评级方式的同时，鼓励大银行建立内部评级体系和开发风险度量模型。新协议通过将最低资本要求、监管当局的监督检查和信息披露有机结合在一起，代表了银行监管的先进理念和“国际活跃银行”日益完善的风险管理最佳实践经验。显然，在金融业日益全球化的新形势下，加强我国商业银行的内部评级体系和风险度量模型的研究，缩小与国外同行的差距，已成为刻不容缓的工作。

自二十世纪五、六十年代以来，西方发达国家直接金融市场发展势头迅猛。随着资本市场的扩张和直接金融工具的发展，中小企业进入金融市场变得更为容易，银行作为融资中介的地位下降，企业融资出现了“脱媒”现象。但是，由于发展中经济具有“追赶型经济”的特点，其目标是经济高速、稳定增长和产业结构高级化，背景是市场机制不健全和信息的严重不对称，在发展的初期阶段，选择银行主导型（bank-orient systems）而不是市场主导型（market-orient systems）的金融体制具有一定的客观必然性。我国作为世界上最大的发展中国家，在今后很长一段时期内，银行融资将仍是企业筹措资金的主要方式，银行体系面临的风险将是我国金融风险的主要构成要素。深入研究我国商业银行的信用风险管理问题，不仅是商业银行作为微观金融主体进行内部管理的自主行为，从全局上看也是防范商业银行的信用风险导致银行信用体系和支付体系崩溃、引发货币危机、股市暴跌和金融危机的需要。

长期以来，我国商业银行体系饱受不良资产问题的困扰，特别是国有独资银行不良贷款比例过高。截止到2003年9月末，四家国有独资商业银行本外币不良贷款为1.8万亿元，占全部贷款的26.62%。政府出资于1999年成立的四大资产管理公司（amc），通过面向国有商业银行发行金融债和向中央银行借款的方式筹措资金，曾收购了四大国有商业银行的共1.4万亿元不良债权，通过债权转让、债转股等方式予以处置，但在运作过程中遇到了处置不良资产的市场环境较差、amc经营权限和处置手段不够、不良资产处置效益较低等问题。国际清算银行（bis）分析了中国四大资产管理公司的资金链困境，即四家公司的资金主要来源于负债，需支付巨额利息，而目前不良资产回收速度缓慢，回收的现金甚至连支付利息都存在困难。显然，对四大国有商业银行的现有不良资产或新产生的不良资产，不能再采用此种方式进行剥离和消化。根本出路在于加强商业银行的信用风险管理，从源头上尽可能减少不良资产的产生。

二、商业银行信用风险管理的主要模型和方法

    商业银行传统的信用风险度量方法有信贷决策的“6c”法和信用评分方法等。

“6c”法是指由有关专家根据借款人的品德(character)（借款人的作风、观念以及责任心等，借款人过去的还款记录是银行判断借款人品德的主要依据）；能力(capacity)（指借款者归还贷款的能力，包括借款企业的经营状况、投资项目的前景）、资本(capital)、抵押品(collateral)（提供一定的、合适的抵押品）、经营环境(condition)（所在行业在整个经济中的经营环境及趋势）、事业的连续性(continuity)（借款企业持续经营前景）等六个因素评定其信用程度和综合还款能力，决定是否最终发放贷款。

信用评分方法主要有z值模型等。z值模型由altman于1968年提出，采用五个财务指标进行加权计算，对借款企业实施信用评分，并将总分与临界值（最初设定为1.81）比较，低于该值的企业被归入不发放贷款的企业行列。

近二十年来，由于商业银行贷款利润持续下降和表外业务风险不断加大，促使银行采用更经济的方法度量和控制信用风险，而现代金融理论的发展和新的信用工具的创新，给开发新的信用风险计量模型提供了可能。与过去的信用管理相对滞后和难以适应市场变化的特点相比，新一代金融工程专家将建模技术和分析方法应用到这一领域，在传统信用评级的基础上提出了一批信用风险模型。现代信用风险度量模型主要有kmv模型、creditmetrics、麦肯锡模型和csfp信用风险附加计量模型等四类。

creditmetrics是由j.p.摩根公司等1997年开发出的模型，运用var框架，对贷款和非交易资产进行估价和风险计算。该方法是基于借款人的信用评级、次年评级发生变化的概率（评级转移矩阵）、违约贷款的回收率、债券市场上的信用风险价差计算出贷款的市场价值及其波动性，进而得出个别贷款和贷款组合的var值。

麦肯锡模型则在creditmetrics的基础上，对周期性因素进行了处理，将评级转移矩阵与经济增长率、失业率、利率、汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化，并通过蒙地卡罗模拟技术（a structured monte carlo simulation approach）模拟周期性因素的“冲击”来测定评级转移概率的变化。麦肯锡模型可以看成是对creditmetrics的补充，它克服了creditmetrics中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点。

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[关键词]VaR；商业银行；信用风险管理；应用

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.06.049

随着社会经济发展水平的逐步提高，我国金融管理的结构逐步完善，VaR是一种金融投资风险管理计算模式，实现VaR在现代商业银行的信用风险管理中的应用，能够实现商业银行的金融投资的划分依据，合理规划商业银行的金融投资风险，实现我国社会经济管理的逐步完善。

1 VaR概述

1.1 内涵

VaR是一种在职风险管理形式，通过一系列相关性数值分析，金融投资中的资产进行合理性的风险管理运算，进一步对VaR在金融管理中应用作用分析[1]，实际应用的作用是在社会主义金融市场运行相对稳定的状态，应用数值运算模型建立金融投资的损失性评估，将这种金融投资的形式归结为对一定范围内的金融投资损失运算，应用数学公式可以将VaR的运算公式表示为：Prob（P>VaR）=1-c[2]，其中Prob表示金融投资风险运行中风险运行的最小上限；P表示一定时间内的经济损失值；c表示一定的置信水平；VaR表示金融风险损失的最大上限，实现VaR在商业银行应用风险管理中的应用，可以大大提高商业银行对信贷业务的金融投资比重，合理规划商业银行金融投资的结构，稳定商业银行的经济收益。

1.2 外延

通过以上对VaR的运算基本构成因素的分析，对VaR的基本特征进行总结，本文对VaR的基本特征归结为以下几点。其一，综合性[3]。VaR的应用是通过数据值的运算，控制金融投资风险，为了确保VaR运算的准确性，VaR的应用中包含了经济投资、商品价值、股票运行等多方面的经济管理条件，因此VaR的金融风险预测具有综合性；其二，科学性。VaR的运算，是基于严密的市场经济运行管理基础上，实现金融投资的综合性分析，建立金融投资的基本投资结构中多种因素的相关性划分，从而为现代金融的风险损失云测提供最大值和最小值，金融风险额分析数据结构严密；其三，VaR具有较强的兼容性[4]。VaR可以实现商业银行的信用风险管理多模式同步运行，能够适应现代商业银行的金融投资管理的风险模式。由此可见，VaR在现代商业银行的信用风险管理中应用，具有较大的应用优势，Wie社会的金融发展提供新的管理渠道。

2 我国商业银行的信用风险管理发展现状

2.1 商业银行的风险管理水平低

商业银行是我国社会经济发展的主要发展动力，是实现社会经济管理结构优化分配的主要金融机构，随着社会经济管理结构逐步完善，我国拟商业银行的金融投资管理也逐步实现转型发展，但从目前商业银行的信用风险管理水平来看，商业银行的信用风险管理水平较低。商业银行自身缺乏商业资源的信用管理规划体系，导致商业银行新启动的信贷金融管理的收益性较低，商业银行的信用风险管理漏洞性较大，对商业银行的经济灵活运行造成了较大的制约，甚至出现部分商业银行入不敷出的情况。商业银行长期处于高风险、高压的运行状态，对我国社会经济的长远性发展造成不利的影响。

2.2 商业银行的风险管理模式滞后

从我国商业银行的信用风险管理模式的整体发展来看，商业银行的风险管理模式，依据受到传统的风险管理理念的影响，商业银行的管理科学性较低，商业银行的信用风险管理的整体管理结构科学性低，对商业银行的金融投资管理的风险管理的准确性较低；另外，商业银行的风险管理模式中，VaR的应用模式独立在商业的风险管理结构之外，导致商业银行中VaR运行管理的管理模式融合性较低，甚至存在VaR的应用模式化，运行数据值的整体应用失去存在的意义。

3 VaR在商业银行信用风险管理中的应用

3.1 明确风险管理目标

现代商业银行的信用风险管理逐步完善，实现VaR的合理应用，设定明确的风险管理目标，商业银行的信贷投资运行是新的金融运行措施，但在实际运行中，存在信用管理资源的整体规划合理性低的问题，导致商业银行的信用投资管理结构的运行规划目标性差，商业银行的信用风险管理的灵活性较低，应用VaR计商业银行信用管理规划的损失最大值和最小值，管理者可以从整体上对商业银行的信用风险进行管理，从而设定商业银行的信用风险管理的目标，依据VaR的相关性数据，完善商业银行的信用风险管理的结构，应用风险管理目标，完善风险管理的基本发展规划。

3.2 制定风险管理政策

VaR在现代商业银行的信用管理中的应用，可以优化商业银行的信用投资风险结构，VaR在商业银行信用风险管理中的应用，是商业银行，信用风险管理制定风险管理政策的依据。VaR风险管理中包括金融投资管理的基本投资时间，投资损失的最大值和最小值，同时VaR的运算，是基于社会主义市场金融运行规律的基础上实现的，商业银行依据VaR的运算结果，完善商业银行的信贷资金运行管理体制。例如：对商业银行信贷的归还比重的划分，风险损失的整体资金规划，信用风险管理中，损失最大承受的计算方式等，为现代商业银行的信用金融管理的转型与创新提供新的管理依据[5]。例如：某商业银行在新的经济发展时期，实现银行信用风险管理转型发展，银行结合VaR建立新的信用风险管理政策，完善传统金融管理中信用风险管理不足，优化商业银行的经济损失控制比重，从而大大提高了该银行的经济收益，促进商业银行的转型发展。

3.3 建立VaR数据库

VaR在商业银行中信用风险管理中的应用，在传统的商业银行信用资本风险管理基础上，添加VaR数据库的步骤，VaR数据库中拥有完整的商业银行信用风险管理数据依据，可以为商业银行的信用管理提供较完善的VaR计算数据资源支持。此外，VaR数据的建立不是独立在商业银行的经济运行体系以外，而是融合在商业银行风险管理的整体系统中，因此，VaR数据库的建立，也为商业银行的其他商业金融投资管理提供风险评估的参考依据，VaR在商业银行中的应用，是社会经济结构逐步完善的重要体F。

3.4 完善VaR管理体系

VaR在商业银行的信用风险管理中的应用，应用VaR完善商业银行的经济管理体系。能够实现商业银行的经济投资管理的整体风险预测，商业银行为了适应社会较大的竞争压力，必须不断地进行银行自身的风险评估体系的完善，而VaR能够满足商业银行快速的风险管理需求；另外，VaR是对商业银行在线运行的信用风险管理进行评估，能够及时准确地对市场信息进行反馈，VaR在商业银行的停止应用，可以为商业银行的发展提供金融投资的风险预警信息。例如：我国某商业银行在新时期实现商业信用风险管理的转型发展，应用VaR进行信用风险投资管理，从VaR的计算值来看[6]，商业银行2016年上半年运行的损失最大值比2015年下半年增长3%，最小值增长0.12%，该银行依据运算比重，实施合理的信用风险管理计划，为商业银行的金融管理发展，提供了相对稳定的经济投资依据。

4 结 论

商业银行的信用风险管理是商业银行资金规划的重要途径，VaR是一种新型金融投资计算形式，实现VaR在我国商业银行信用风险管理中的应用，可以完善传统商业银行的信用风险管理漏洞，降低商业银行的经济运行风险，实现我国社会金融经济发展结构的逐步完善与创新。

参考文献：

[1]陈国辉.KMV模型在商业银行风险管理中的应用研究[D].北京：中央财经大学，2007.

[2]管敏.VaR在我国商业银行信用风险管理中的应用研究[D].长沙：湖南大学，2007.

[3]丛培帅.VaR在商业银行信用风险管理中的量化研究[D].重庆：西南大学，2008.

[4]孙宁.VaR在商业银行信用风险管理中的应用[D].北京：对外经济贸易大学，2006.

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关键词：信用风险管理；KMV模型；CreditMetrics模型；内外部评级

中图分类号：F832.2 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2013.09.28 文章编号：1672-3309（2013）09-61-03

美国次贷危机的爆发，暴露出其金融监管的弊端，世界各国都在极力地对金融风险进行防范和控制。在现代商业银行的风险管理中，信用风险管理是最重要的内容。在我国，对商业银行信用风险的管理滞后于西方发达国家。虽然我国商业银行没有像美国那样出现银行倒闭的情形，且2008年金融危机之后，不良贷款余额的比例也有所控制，但面对国际金融环境的冲击和外资银行的涌入，提高我国商业银行信用风险管理水平仍是一项重要的课题。

一、商业银行信用风险的内涵及成因

（一）信用风险的内涵。传统的信用风险是指交易对象无力履约的风险，也是债务人未能如期偿还其债务造成违约而给经济主体经营带来的风险。随着现代金融业的不断发展，传统的定义已经不能满足新阶段信用风险的特点，在现代的商业银行信用管理中，信用风险不仅指债务人无法偿还负债，而且还指由于债务人偿还能力和信用水平的下降使投资组合中资产价格下降，从而造成损失的风险。对于我国商业银行而言，信用风险体现在贷款的信用风险，即违约风险，一方面指贷款人因为种种原因无法偿还全部的贷款本息而形成违约，使商业银行造成资金上的损失；另一方面指贷款到期时不能按期收回，形成商业银行的不良资产，从而影响到银行资金的周转，出现支付困难，使银行的声誉下降。

（二）信用风险的成因。我国商业银行的信用风险主要体现为借贷双方的信息不对称所造成的道德风险。首先，在贷款之前的信息收集上，目前我国商业银行实行的是“审贷分离”制度，信贷员职业素养的缺失，在审核贷款企业的贷款资格时，没有足够的知识背景来对企业各项指标进行考核，而贷款额度与自身的绩效相关，导致违规经营和造成不良资产的比例增加。其次，在贷款之后对企业经营的跟踪和风险控制上，由于商业银行不能完全掌握贷款发出后企业的经营发展状况、盈利状况和资金利用渠道等信息，无法预测是否可以将贷出的款项按期本息收回，从而产生不可预知的风险。最后，由于我国正处于转轨时期，整个经济的大环境、法律环境和制度环境对商业银行的信用风险也产生一定的影响。

二、现代商业银行信用风险的度量方法

（一）KMV模型。KMV模型是美国旧金山KMV公司基于期权定价理论对风险债券和贷款进行估价以及对它们的信用风险进行度量，是现代信用风险模型的重要特征。KMV的理论基础是Black-Scholes （1973）， Merton（1974） 以及 Hull和white（1995） 的期权定价模型。该模型认为企业违约概率主要取决于企业的资产市场价值、企业的资本结构和资产回报率。该模型使用了两种关系：第一种是企业股东市值与它的资产市值之间的结构关系，即当企业资产市值下降时，企业失去了还款动力，会将企业的资产交给银行处置，而“有限责任”保护了股东们的损失不超过初始的投资量。第二种是企业资产价值的波动程度和企业股东市值变动程度之间的关系，这里引入用违约距离来表示企业资产未来市场价值的均值到违约点之间的距离，而用企业期望违约频率（EDF）来表示企业未来某一特定时期的违约概率。当企业的资产价值上升时，违约点也相应的上升，EDF下降。KMV模型中既需要有市场交易的信息数据又要有相关的财务数据，可以全面迅速地反映上市公司的信用状况，因此，它非常适用于对上市企业进行信用风险的监测。

（二）CreditMetrics模型。1997年，J.P.摩根银行、美洲银行、KMV公司和瑞士联合银行等机构合作，共同推出了度量信用风险的新模型——CreditMetrics（信用度量制）模型。该模型的基础是在给定的时间内估计贷款及债券产品资产组合将来价值变化的分布情况，价值变化与债务人信用质量（信用评级是上升、下降、违约）的转移相关。该模型克服了VaR模型中资产组合分散化效应难以分散的困难，并且可以较为准确地反映不同信用等级和不同时期贷款在未来发生损失的可能性，可以较好地应用于我国商业银行对信用风险进行量化和管理。

三、我国商业银行信用风险管理存在的问题

（一）信用风险内外部评级系统不完善。巴塞尔委员会提出，允许银行在计算信用风险的资本要求时，从两种方法中任择一种。第一种方法是根据银行外部评级的结果，以标准化的处理方式计量信用风险，称为标准法；第二种方法是内部评级法（Internal Ratings-based， IRB），经过监管当局的批准，根据巴塞尔协议规定的内部评级要求及相关的风险权重函数计算公式，最终得到风险加权资产。

我国目前的信用风险外部评级的企业数目很少，由政府发全牌照的资信评级单位主要是大公国际、中诚信国际和联合信用等。评级的企业主要是针对发行长期或短期债券的企业，服务对象单一、运作不规范，评级方法一般采用比较传统的静态分析法，业务的稳定性差，此方法只能对银行贷出的小部分资产进行评级，计算出来的资本金不能真实地反映银行资产的信用风险。

为了加强对信用风险的管理，我国商业银行普遍建立起了自己的内部信用评级系统。自2004年起，我国银行贷款风险实行五级分类制度，包括正常、关注、次级、可疑和损失。虽然这五级划分能帮助商业银行较为准确地认识和管理资产风险，但它并没有达到巴塞尔协议利用VaR（风险价值）的思想要求。贷款的五级分类并不能全面地反映银行所有的信用风险，在评估的过程中主要还是依靠分析财务数据以及企业自身所处的经营发展环境，在贷款决策的过程中方法陈旧，偏于定量化，风险揭示不足，组织决策链较长，很大程度上依赖于信贷人员的主观判断，受其知识背景、业务素质等因素的影响比较大。

（二）缺乏专业的风险管理人才。金融风险管理的技术性强、分析复杂，对从事风险管理的人员有相当高的要求。信用风险是银行面临各种风险中，最难测量和预测，但影响却最大，这就要求从事风险管理的人员不仅要具有经济学、统计学和金融学的知识，而且还要有数学、管理学等学科素养。目前，国外已经建立了专门从事金融风险管理的储备人才库，也成立了专门从事风险管理的公司、网站和协会，如美国的GARP（全球风险管理者协会）、路透风险网和J.P.摩根风险网站等等。相比之下，我国商业银行在风险管理方面所储备的人才明显不足，而一般的信贷人员又不具备风险管理业务的素质，在人才结构上表现出一般性人才和专业人才缺乏，进而在对信用风险管理上只能靠传统的方法来衡量，缺少现代风险管理的先进技术。

（三）银行内部缺少信用风险管理文化。在商业银行的经营发展中，风险管理文化作为商业银行企业文化的重要组成部分，是银行风险管理体系的灵魂。它像是一面旗帜，体现着银行内部的凝聚力和向心力。我国商业银行在信用风险管理文化建设方面滞后于西方发达国家，一方面，信贷人员缺乏信用风险管理意识，一味追逐目标效益最大化。银行通常会将绩效指标分派到每个信贷人员，并与其自身的业绩相关，这就形成了一个“重数量，轻质量”的误区，大多数员工只盲目地去完成任务，甚至会制造一些违规操作，使一些不具备贷款资格得到贷款或信贷额度低的企业得到高贷款额，为贷后的风险瞒下隐患；另一方面，商业银行对风险管理文化的认识还处于概念模糊、制度落后的初级阶段。无论是银行的高层领导还是普通员工对信用风险管理的了解局限于两种极端的情况：要么盲目放贷，扩大业务；要么过分管理和控制贷款来规避风险。

四、对我国商业银行信用风险管理的建议

（一）完善内外部信用评级系统。虽然目前我国的资信评级发展还处于初级阶段，人们对于企业信用评级的观念不强，但是随着我国市场经济的逐步建立，信用评级的重要性日趋明显。发展和规范资信评级机构，有利于我国资本市场的进一步健康发展，增强国际竞争力。对于我国的资信机构而言，可以吸收西方发达国家已有的各种信用评级方法，结合我国具体的国情和企业自身的发展状况，建立科学的评级体系，提高评级机构员工的素质和学习能力，完善评级制度，提高资信评级的质量，从而降低我国商业银行的信用风险。

完善我国商业银行内部信用评级：第一，在五级分类制度的基础上，结合国外已经相对成熟的信用评价模型，参考巴塞尔协议中对商业银行内部评级方法的规定，从数据库的建设到风险计量模型的开发，逐步建立风险管理组织体系和对评估流程的整合；第二，商业银行要建立专门的贷后风险监测部门、设置专门人员对贷款企业贷后的财务状况、经营情况和盈利情况以及贷款资金的用途等指标做定期的跟踪调查。设立的风险监测专员不仅要对贷款企业内部的各类数据上进行统计分析，更要时刻关注贷款企业在本行业中发展的相对情况和在该行业的发展前景。这样做不仅使银行贷后掌握了贷款企业的一定信息，而且为整个银行业提供了数据和参考，为以后贷款的发放与否提供一定的历史依据。

（二）培养和引进从事风险管理的专门人才。对商业银行信用风险的有效管理，保持商业银行资产的流动性，使其能健康持续地发展是我国商业银行亟待解决的问题。重中之重就是银行的信用风险管理部门有专门从事风险分析、监测和评估的人员。对银行来说，可以从两个方面来改变现有的人员结构，提高自己的信用管理结构和水平。一方面，对银行内部现有的信用风险管理人员进行选拔、择优参加信用风险管理培训。银行可以出资，引进一些国外现行的信用管理培训课程，请一些在信用风险管理领域有丰富经验的金融风险管理师对员工进行培训，以此来提高内部员工的素质和从事专业的能力；另一方面，银行可以从外部招聘一些具有风险管理师资格并有丰富经验的专门人才，组建一支能胜任信用风险分析、数据处理和建模的专业化人才队伍。

（三）加强商业银行内部风险管理文化建设。第一，建立科学的信用风险管理框架，从思想上、规章制度上体现出对信用风险管理的决心。使银行内部的全体员工形成正确的风险管理意识，了解到风险是客观存在的、不可避免的，但是却可以通过预警、防范和控制等手段将损失降到一定范围内。在企业文化的建设上，激励员工的工作热情，将银行的整个利益同员工的利益结合起来，培养每一位信贷人员的主人翁意识和责任感，真正把银行的发展同自身发展联系在一起。第二，商业银行可以借鉴国外一些著名银行在企业信用风险管理文化方面的经验。比如美国俄亥俄州的BANC ONE 银行，在从事小额的风险贷款业务时，坚持要求信贷员对所放的每一笔款项都了如指掌，否则绝不予以贷款，并且将贷款的风险与利率挂钩，始终对信贷业务进行差别定价。还有美国摩根的企业风险文化的建设上，也值得我们借鉴和学习。他们在招聘员工时，需要被全体员工所接受，招聘标准既要看业务素质还要看人品，在发生不良贷款时，全行通报等等。

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