商业银行信用风险分析

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商业银行信用风险分析范文第1篇

【关键词】商业银行；信用风险；现状

风险管理与商业银行的日常经营管理紧密相关，风险管理能力更是现代商业银行最重要的核心竞争力。随着我国金融机构改革的日益加深，以及2006年12月起的金融业对外开放全面化，商业银行作为金融体系的中流砥柱，越来越清晰地认识到健全的风险管理体系在其长远发展中具有及其重要的作用。巴塞尔委员会将商业银行面临的风险划分为信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、国家风险、声誉风险、法律风险以及战略风险类。其中，信用风险是商业银行与生俱来的一种风险，是金融市场上最为古老的一类风险，也是最重要最复杂的一种风险。商业银行信用风险的控制与管理对于整个金融市场乃至国民经济都具有举足轻重的作用。

一、我国现行的商业银行信用风险管理

现阶段我国商业银行的信用风险管理还处于传统阶段，主要方法有内部信用评级和贷款分类两种。

1.内部信用评级

所谓银行内部信用评级是由银行专门的信用评估部门和人员，运用一定的评级方法，对借款人和交易对手按时、足额履行相关合同的能力和意愿进行综合评价，并用简单的评级符号表示信用风险的相对大小。巴塞尔委员会于2001年1月了新巴塞尔资本协议第二次征求意见稿，要求商业银行在计算资本充足率时，根据外部评级结果确定资产的风险权重，并可以内部评级作为替代。可见，我国商业银行发展和完善内部评级意义深远。目前，我国各大商业银行基本都建立了自己的内部评级系统，各银行的内部评级系统在评级对象、评级方法和评级程序等基本相同，对象为已有的或潜在的债务人或交易对手，方法主要是专家分析判断。

与国外商业银行相比，我国商业银行的内部信用评级存在以下两方面不足。其一，评级方法与巴塞尔银行新框架的要求还有较大差距：偏重于对受评对象过去而不是未来偿债能力的评估；权重的确定缺乏客观依据；缺乏对现金流量指标的预测和应用；缺乏对具体行业的分析。其二，在评估的组织和程序方面，存在分工不明确，人员素质不高的问题：评级人员和信贷人员在职责上缺乏必要的分工和制衡，影响评级的客观性和公正性；评级人员素质不高直接影响评级的准确性；我国评级制度还缺乏行业专家，这将会进一步影响评级的准确性。

2.贷款分类

贷款分类就是贷款评级。目前我国商业银行中全面推行的是贷款风险分类管理。贷款风险分类也称贷款五级分类，指银行主要根据借款人的还款能力，即最终偿还贷款本息的实际能力，确定贷款遭受损失的风险程度，将贷款质量分为“正常”、“关注”、“次级”、“可疑”和“损失”五类的一种管理方法。它以动态监测为基础，通过对借款人的财务实力、现金流量、抵押品价值等因素的连续监测和分析，判断贷款的实际损失程度，对银行的信贷管理水平和信贷人员的素质要求较高。这方法有利于银行及时发现放贷后出现的问题，能更准确地识别贷款内在风险、有效追踪贷款质量，便于银行及时采取措施。但也存在不足：

第一，信息不对称和滞后问题。该方法需要企业提供大量财务信息和非财务信息，而银行往往难以及时准确地获得这些信息。

第二，分类标准粗化，缺乏统一性。该方法只对五个类别进行了核心定义，内涵和外延不清晰，损失比例判断存在较大的主观性，不便于准确掌握和执行。

第三，会计基础信息薄弱、科技支撑能力不强，影响分类工作的时效性和真实性。

二、我国商业银行信用风险管理存在的主要问题

与西方国家相比，我国商业银行在信用风险的度量和管理水平上还比较落后，而且不同银行对信用风险的管理水平也存在较大差异。不可否认的是，经过30多年的改革开放，我国商业银行在信用风险管理方面已经有了长足的进步，如银行内部已经建立起了企业信用评级制度，部分银行开发出信贷风险的评估方法等。但是，与以美国为代表的西方国家先进的信用风险评估和管理水平相比，我们仍然存在着较大差距。

1.信用风险度量技术落后

（1）数据质量差。阻碍我国商业银行风险识别能力提高的瓶颈首先在于数据基础。数据基础建设是商业银行信息系统建设的有机组成部分，尽管我国商业银行在信息技术开发上的投入较大，效果却不理想。由于数据的一致性较差，所以不仅无法提高工作效率，还增加了工作量，工作量的增加又使统计数据的质量下降，如此以致恶性循环。基础数据质量不高不仅导致高层次的风险分析（信贷资产组合分析）难以展开，还对简单分析工具的分析结果的可信度产生负面影响。

（2）信用评级体系不完善。信用评级体系由内外两部分组成。目前，国内针对企业的外部评级机构刚刚建立，运作程序还不规范，没有形成规模，还不能对我国大多数企业进行信用评级。国外评级机构也难以对大部分的银行客户进行逐一评级。在外部评级不完善的情况下，我国主要商业银行近年来逐步建立起内部信用评级系统，但与发达国家银行的评级体系相比还存在较大差距，在一定程度上限制了其在识别和控制信用风险方面的应用。

（3）信用风险量化技术落后。现阶段，我国银行信用风险量化工作主要使用专家分析和计算信贷风险度的传统方法，尽管传统的风险计量方法由一定的积极作用，却也存在不可忽视的缺陷，难以适应现代银行进行全面和动态风险管理的需要。

2.风险补偿机制不完善

风险补偿机制是银行承担风险获取收益并能维持正常运营的保障。提取坏账准备金和计提资本金是最常见的风险补偿方式。坏账准备金提取不足、不能及时核销坏账以及资本充足率不达标是我国银行存在的比较普遍的问题。这使得银行信用过度膨胀，导致信用风险隐患。

3.外部交易制度不健全

我国商业银行的信贷利率由中国人民银行控制，没有市场化。银行不能通过信贷定价来弥补风险损失。由于产权的不明及其他外部因素的影响，信贷抵押也很难成为有效地传递信号。银行对企业一视同仁，企业不分好坏同样得到贷款，大量信用风险成为事实。此外，当前我国企业破产制度不完善。企业破产，银行受损，清算破产成本对银行来说相当高，更加重了银行的信用风险。

三、加强我国信用风险管理的建议

1.建立健全内部评级系统，完善外部评级系统

大力引进和发展外部信用评级机构，并加快由内到外的更替步伐，由于目前评级行业的社会影响在逐步扩大，评级市场在逐步打开，社会信用评级机构将会得到越来越快的发展，外部评级取代内部评级必将是一个渐进、自然的过程。商业银行内部也要不断完善信用评级办法，并在时机成熟后，以外部评级逐步代替内部评级。

2.完善信用风险补偿机制

信用风险的补偿指银行用资本、利润、抵押品拍卖收入等形式的资金补偿其在信用风险上遭受的资产损失。商业银行除了提取普通准备金意外，还要提取呆账准备金，用于弥补贷款后的损失。

3.利用金融创新分散信用风险

一方面利用资产证券化转移信用风险。资产证券化是指，通过在资本市场和货币市场发行证券筹资的一种直接融资方式。通过向市场发行资产，将信贷资产进行交易和处理，最终实现融资，有利于商业银行现金回流，并提高其竞争力。另一方面，利用信用衍生工具化解风险。商业银行可以利用衍生工具自由控制所承担的风险，可将不愿意承担的金融风险转嫁出去。

参考文献

[1]吴彬.商业银行信用风险管理研究[D].复旦大学:中国优秀硕士学位论文全文数据库,2008.

[2]王志强.银行系统内部信用评级调查与分析[J].河北金融,2011(03).

商业银行信用风险分析范文第2篇

[关键词] 商业银行 信用风险 VAR

一、VAR模型及其相关变量

VAR本质上是对证券组合价值波动的统计测量，其核心在于构造证券组合价值变化的概率分布。VAR计算的思想非常简单，首先使用当前的价格表对当前的证券组合进行估价，然后使用未来一定概率对证券组合的未来价值重新估价，并且计算证券组合价值的变化――即证券组合未来的收益或损失。使用概率分布的未来情景价格表对证券组合的未来价值进行估价，就可以得到证券组合未来收益的一个分布，这样就可得到在给定置信区间下的证券组合未来损失值即VAR值。

根据定义，VAR基本模型可以表示为:

（1）

式（1）中：表示发生某一事件的概率，为某一金融资产或证券组合在持有期内的变动，VAR为置信水平下处于风险中的价值，除非具体说明，约定均为负值，VAR为非负值，形式本身就意味着关注的是损失情形。

VAR模型旨在估计给定资产组合在未来资产价格波动下可能的或潜在的损失。计算VAR值需要三个条件:(1)置信水平的大小；(2)持有期间的长短；（3）资产组合未来价值的分布特征。

进行风险管理时，置信水平是指根据某种概率测算结果的可信程度，它表示了承担风险的主体对风险的偏好程度。置信水平的选择不能过低也不能过高，否则会让分析误差加大。依据国际银行组织的多年研究经验，置信水平一般取95%到99%之间，巴塞尔银监会取的是95%。

持有期是风险所在的时间区间，也是取得观察数据的频率，即所观察数据是日收益率、周收益率，月收益率或是年收益率。持有期的长短也可以依据不同特点，例如交易头寸的流动性强弱加以选择。流动性强的以每日为期计算风险收益和VAR值，流动性弱的则可以以每月为期计算。从管理者的角度来看，持有期应当反映频繁监督的成本与较早察觉到潜在问题而获得好处之间的平衡关系。巴塞尔银监会仍然要求银行以两周，即10个营业日为持有期。

计算VAR值的最关键是：资产组合的未来价值的分布(即收益分布)特征。如果认定收益分布服从一定的条件，则可以利用该条件分布的参数求得预期收益，进而求得VAR。在计算VAR时，往往对资产收益分布作一些假定。金融经济学的实证研究表明，时间跨度相对短的前提下，实际收益分布越接近正态分布。

二、本文研究思路与数据来源

基本思路：首先通过计算银行信用风险VAR；然后根据国际清算银行的方法，将VAR绝对值再乘以一定倍数，得出该商业银行实际信用风险暴露情况下的风险资本水平，即经济资本水平；最后将其与理论资本水平相比较，从而对商业银行持有资本与实际风险的匹配状况进行评估。

在本文分析中，数据选取来源于建设银行某支行2003年年报，该行对客户信用评级结果共分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、违约几个信用等级，能够较为直观地反映客户的资信状况。在2003年初该行向西部某信用等级为BBB级的制造业企业发放贷款，余额为5000万元人民币，贷款合同利率为6%，期限为一年。贷款的回收率为51.13%。

三、VAR在我国银行信用风险中的具体应用

Credit Metrics 目前有两种VAR度量方法：一种是基于贷款价值正态分布；另一种是基于贷款价值实际分布。下面就分两种情况对该方法进行讨论。

1.贷款价值服从正态分布

设，其中V为贷款价值，是服从正态分布的随机变量；为贷款价值的均值,为方差；经过标准化处理使其服从0～1正态分布，即。

若取为银行对损失的容忍度，则由，则，查表得，考虑到正态分布的对称性,以及我们所求的是贷款损失,所以应取左侧下分位数(如图1所示)。

图1 货款价值服从正态分布

在未来特定一段时间内的最大可能损失为,称该值为VAR值,记为

(2)

称(2)式中的为贷款价值的损失波动度，2.33为在 99%置信度下的波动度乘数，于是VAR的计算公式为：

VAR=损失波动度×波动度乘

在正态假设前提下，银行对每笔贷款的损失容忍度不同(置信水平不同)，就会有不同的波动度乘数，常见的对应关系如下表1：

表1 损失容忍度与波动度乘数对照表

2.贷款价值服从实际分布

由于银行是信息严重不对称的行业,其业务特性―收益有限而损失无限(收益最多是利息收入,而损失的有可能是全部本金)决定了在我们的现实生活中,贷款价值的分布明显呈偏态分布,如图2所示,这种反向的偏斜表现为具有所谓的“厚尾”特征。为计算该笔贷款的VAR值,可以根据经验评级转移概率矩阵,以及其他的一些相关数据,利用线性插值法,求出偏态分布下贷款的VAR值。

表2 不同信用等级一年后贷款价值的相关数据

图2 货款价值服从偏态分析

3.银行信用风险VAR的计算

如果一年后银行借款人仍然停留在BBB级，则第一年末，该笔贷款的市场价值(百万)为：

如果在第一年里，借款人从BBB级上升到A级，则第一年末,该笔贷款的市场价值(百万)为：

对每一级别重复同样的计算，可以得到一年后贷款人处于不同级别时的贷款价值，同时计算概率加权价值、价值偏离均值的差异和概率加权差异的平方，将有关数据整理成表2。

表2第四列数值相加即为一年后该笔贷款价值的均值，即EV=53.55(百万元)；最后一列求和为贷款价值的方差，即DV=2.2392(百万元)，可得标准差(万元)。

(1)贷款价值服从正态分布

根据(1)式计算得到：

置信度为95%时的VAR=1.65×=246.8(万元)；

置信度为99%时的VAR=2.33×=348.6(万元)。

换言之，该笔贷款在置信度分别为95%和99%的水平下，一年内的最大可能损失分别为493万元和697万元。

(2)贷款价值服从实际分布

由表4的数据可以看出，贷款价值下降到51.01百万元以下的概率为6.77%(5.3%+1.17%+0.12%+0.18%)，即第6.77个百分位的贷款价值等于51.01百万元；贷款价值下降到49.05百万元以下的概率1.47%(1.17%+0.12%+0.18%)，即第1.47个百分位的贷款价值等于49.05百万元。运用线性插值法，可近似得到第5个百分位的贷款价值约等于50.36百万元，这表明在实际分布下，置信度取95%的VAR值为53.55-50.36=3.19百万元=319万元。同理，在偏态分布下置信度取99%的VAR值为467万元。

四、VAR计算结果分析

表3 不同置信水平下正态分布和实际分布的VAR比较

从上表3中可以看出，我国银行业信用风险的 VAR 值在正态分布和实际分布情况差异较大。另外信用风险 VAR 值除一定程度上揭示银行的信用风险水平外，还可将这些 VAR 数值与巴塞尔协议所要求的以风险为基础的8%的资本要求进行比较。根据巴塞尔资本协议资本充足率 8%的要求,5000万元贷款需要的最低资本为400万元。而在99%的置信水平下,若贷款价值服从正态分布,5000 万元的贷款需要配备的资本额为348.6万元,若贷款价值服从实际分布,需要配备的资本额为467万元，显然差异较大。这说明采用正态分布来刻画我国银行各信用等级贷款的价值分布不太符合现实情况；而根据实际分布所得计算结果进行资本配置应该更准确些。

对于多比贷款或贷款组合的VAR的计算其原理同单笔相同，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。

此外，针对以内部模型为基础的资本要求而提出的压力测试乘数的问题也需要加以处理，在BIS的市场风险方法下，对这一极端损失或压力测试问题的处理办法是要求银行将其VAR乘以一个范围在3-4之间的因子。如果参照此方法来确定最终的信用风险资本水平，将高于BIS规定的8%资本要求。

表4 信用风险VAR值确定的资本水平

因此，采用JP Morgan信用风险度量方法，在各等级贷款价值在正态分布和实际分布的情况下，我国银行业极端情况确定的信用风险资本风险水平过大，这说明对信用风险进行压力测试还存在较大问题，选择适当大小的乘子,以及如何根据信用风险 VAR 值作为银行资本水平的标准仍需进一步研究。

参考文献：

[1][美]菲利普・乔瑞:风险价值VAR[M].北京:中信出版社, 2005

[2]黄建:金融风险评价指标与方法[J].统计教育,2003,(1)

[3]张喜玉:金融风险管理的风险价值（VAR）方法[M].管理纵横,2003,(2)

[4]Fallon. CalculatingValue-at-Risk[R]. Working paper， TheWharton Financial Institutions Center，University of Pennsylvania，1996

商业银行信用风险分析范文第3篇

关键词:商业银行;信用风险;风险管理;对策

中图分类号:F83

文献标识码:A

文章编号:1672-3198(2010)04-0139-02

商业银行作为金融中心,其兴盛衰败可以影响社会的方方面面。商业银行对整个国民经济和社会的责任特别重大,其经营好坏对整个经济有着最为直接的影响,一旦倒闭,不仅自身是直接受害者,而且社会公众将丧失存款、丧失信心,企业营运资金链断裂,经济发展受到严重破坏。因此,商业银行的风险管理显得尤为重要。

1 我国商业银行信用风险管理存在的问题

长期以来,我国商业银行在发展战略的取向上走的是一条片面追求速度和规模、忽视质量和效益的粗放式经营道路。风险意识淡薄、内控机制不力,在资产规模不断扩大、业务品种不断增多的同时,不良资产数量也在日益增多,信用风险迅速膨胀、严重影响了我国商业银行的竞争和生存能力。目前,我国商业银行已逐步建立起信用风险管理体系,但是与国际性银行相比,在数据的采集、加工、度量方法的运用上都存在着相当的差距,尤其是风险的定量管理还很落后。与拥有成熟金融体系国家的商业银行相比较,我国商业银行在信用风险管理的理念、技术、体制等方面都存在着不足之处,具体如下。

1.1 尚未形成正确的信用风险管理文化

由于长期受计划经济体制下形成的漠视风险的思维定式以及行为惯性的影响,目前我国商业银行依法经营意识比较薄弱,多数工作人员对信用风险管理的认识不够充分,信用风险管理理念陈旧,已不能适应新时期业务的高速发展及风险环境复杂的需要。我国商业银行信用风险管理文化的缺失最突出的表现为:对银行业发展与信用风险管理的关系认识不够充分和对银行发展的眼前利益与长远目标的协调认识不够充分。

1.2 风险管理技术落后

长期以来,我国商业银行尚未建立起有关信用资产的历史数据库,存在数据瓶颈制约,且缺乏对信用风险进行量化的分析能力,在短期内还无法建构出科学的风险评估系统;在信用风险管理方面表现出传统的风险管理模式的特征,即重视信贷质量的定性分析,主观性较强,重视贷款去向的合理性、贷款运行的安全性等方面的分析,但在量化分析方面的手段欠缺,在信用风险识别、与监测等方面的客观性、科学性不够突出。与国际上先进银行相比,在大量运用数理统计模型、金融工程等先进方法方面,我国商业银行信用风险管理方法显得相当落后。

1.3 信息不完全和不对称

信息不完全不仅是指人们由于认识能力 的限制,不可能知道在任何时候、任何地方发生任何情况,而且是指市场经济本身不能够生产出足够的信息并有效地配置它们。信息不对称是指行为人之间的这种信息占有的不同,其具体表现为“逆向选择”和“道德风险”。尽管这两种情况都是商业银行不愿看到的,但都会显著地降低我国商业银行的运作效率,对其造成一系列的不利影响,并可能导致金融风险。

1.4 内部评级不完善,风险揭示不充分

内部评级法对风险的敏感度较高,有效地降低资本要求,提高银行的竞争力。选择内部评级法成为我国商业银行加强信用风险管理,以进行国际竞争的必然选择。然而我国各商业银行的内部评级存在着不少问题。一是我国商业银行开展客户评级的时间较短,采用的是简单的打分法,数据资料的缺乏使得评级具有很大的主观性;在评级过程中,商业银行只对客户进行信用评级,未对贷款进行评级,且其评级结果仅用于银行内部授信额度的确定,并未对外公开,这就使得评级结果的准确性难以判断。二是与先进的国际银行相比,我国大多数商业银行的内部评级不论是在评级方法、评级结果的检验,还是在评级组织结构、基础数据库等方面都存在着相当大的差距,从而极大地限制了内部评级在揭示和控制风险方面的作用。

1.5 政府监管力度仍有待加强

当前,我国银行业监督管理委员会(简称银监会)在对商业银行的监管方式上正在由以合规性监管为主转向以风险性监管为主的方式,在商业银行经营风险的防范和化解方面发挥着重要的作用。但是,由于我国开展这项工作的时间较短,经验也不足,目前银监会对商业银行的监管工作仍然停留在表层阶段;我国的宏观经济制度的不完善,使得金融、投资、财政和社会保障制度存在较多不合理的地方,从而加大了信贷风险产生的可能性;我国现阶段缺乏关于社会信用方面的立法规范,使各经济行为主体在社会信用方面缺乏必要的法律约束,导致他们的信用观念淡薄,助长了道德风险的扩散,由此加大了我国商业银行的信用风险。

2 商业银行信用风险管理应采取的对策

2.1 健全商业银行的风险管理体系,提高风险管理水平

我国商业银行的风险管理组织架构,目前还沿用原有计划经济体制模式下的总分行制,按行政区设立分支机构,机构下设立风险管理部门,造成了管理层次多、对市场信号反应慢、风险管理的独立性差的局面。对此,应调整银行风险管理的组织体系,适应商业银行股权结构变化,逐步建立起董事会管理下的风险管理组织架构,改变行政管理模式,实现风险管理横向延伸纵向管理。

2.2 建立内部评级机制,规避客户信贷违约风险

首先,学习借鉴IRB法,逐步向实施新资本协议和内部评级法迈进。从发展角度看,实施新资本协议是一个不可逆转的趋势,政府应鼓励国内商业银行提前做好准备。尽管IRB法只是新资本协议提出的一种资本监管方式,但它源于西方银行长期发展的经验总结,凝聚了大量先进的管理理念和方法技术。我国商业银行应持续跟踪、学习和借鉴IRB法的实质内容,以此充实管理手段,增强风险内控能力,并应尽早建立能够应用于实际管理的内部评级体系,在实践中不断修正和完善。

其次,联合各方力量,不断健全完善银行内部评级机制。由于评级系统建设需要较大的人力物力投入和数据支持,可以由中央银行或银监会牵头,以国内中型商业银行为主体,专门负责联合开发内部评级系统。在将各银行业务数据进行集中整合后,运用统一的方法论和分析标准,建立内部评级模型。欧洲银行的经验证明,这种方法可以充分利用现有资源、大幅度降低成本、提高工作效率,缩短开发周期,非常适合于中小银行实施内部评级法或建立符合监管规定的计量分析系统。

2.3 运用现代信息技术,构建信用风险测量模型

首先,运用现代信息技术,建立风险管理信息系统。银行要加大信息收集的人力、物力,配备专门的力量进行信息的收集、加工和管理工作,并加强信息管理系统的信息交换,确保信息内容的全面性。同时,要建立可靠的贷款风险信息系统,由环境监测信息系统、客户信息系统和信贷风险监控信息系统等部分组成。其中环境监测信息系统包括宏观经济环境信息、区域经济和产业结构信息、同业竞争市场信息;客户信息系统包括客户财务信息、账户信息、与客户相关的其他信息;信贷风险监控信息系统包括信贷违规性信息、财务指标异常变化信息、不良贷款信息、客户监管信息。

其次,构建信用风险测量模型,建立全面风险管理预警系统。银行要在确定企业承贷能力分析指标、企业现金流量指标、企业盈利能力分析、贷款客户综合贡献度测评分析等指标的基础上,构建信用风险测量模型,对贷款客户评定授信等级,并据以进行贷款投放和管理决策。同时,按照新资本协议有关PD和LGD的要求,银行必须要建立全面风险管理预警系统,只有在认真分析研究各种风险信息数据的基础上,才能正确地判断风险大小、正确发出预警信息并及时地采取对应措施,有效地防范风险。

2.4 加强对操作风险的识别和评估

目前我国银行业难以按照新资本协议的要求对业务类型进行细分,只能采用最简单的基本指标法计算操作风险的资本要求,这既不符合新协议中“银行操作风险管理系统的规范与复杂程度应该与其风险状况相称”的原则,也不利于银行资本充足率的提高。因此,我国商业银行应加强对高级计量法的研究,争取尽快达到符合标准法的要求,努力提高操作风险计量能力,以加快全面风险管理预警系统的建设进程。

2.5 合理进行金融创新

为推动商业银行的战略转型,改变以传统利差为主的盈利模式,银监会曾要求大中型银行力争通过5-10年的努力,中间业务收入占比由现在的17%达到40%~50%。对此,商业银行正在积极进行多方金融创新,表外业务收入不断增长,取代传统的存贷利差成为拉动商业银行业绩的主要因素,但不能忽略其相对于传统贷款具有更大的风险。在无法较为准确估测市场风险,或对市场风险不具备相应防范能力的时候,盲目草率的进行金融创新会将使商业银行暴露于极大地风险之中。但这并不意味着由于市场存在风险,商业银行就不能从事金融创新。雷曼兄弟破产为中国的银行提了个醒,即要把握好创新和风险控制的平衡关系。一方面创新是推动金融业发展的动力之源,不能因噎废食。另一方面一定要跟银行本身的风险控制和防范能力想匹配。在控制和管理风险的同时实现盈利和发展。

2.6 加强金融监管

当前我国一些银行正在由分业经营走向混业经营,美国的次贷危机警示中国银行业在大力进行金融创新的同时必须加强金融监管。随着经济全球化和交易平台的扩展,金融交易不再仅限于某一国家或某一经济体内,交易时间已由原有的场内固定时间拓展到全天候24小时交易模式,任何一国的金融市场出现异动都会对其他国家的金融市场甚至是实体经济产生不同程度的影响,而银行机构作为一国金融体系的枢纽,是首当其冲的主要被影响对象。银行机构应充分评估金融全球化影响的深度和联动效应,对金融创新的应用和推广做辩证分析。而对银监会来讲,则要更加稳妥的处理好监管与创新的关系,积极引导和扎实推进银行业金融创新,同时注意防范创新风险,坚持风险可控、成本核算、信息充分披露的监管理念。

在混业经营条件下,国际金融市场的动荡,再次将监管的全球性协调提到重要位置,应采取更积极措施,加强金融监管的全球协调。同时在当前金融分业监管体制下,国内几大监管机构间应建立较好的协调机制。完善对有问题银行的处置制度和程序,提高处置效率。银行风险很容易蔓延,为高效解决有问题银行的风险,监管机构应该拥有一套完备灵活的程序,有权利和能力迅速的处置有问题银行,实现危机银行低成本和高效率的市场重组和退出。

2.7 关注房地产信贷风险

从美国次贷危机来看,房价的快速上涨往往掩盖大量的信用风险和操作风险。当前我国部分房地产企业出现了销售额负增长的情况,因而我国银行面临的房地产信贷风险也不容忽视。由于多数房地产企业的资金主要来源银行贷款,一旦资金链断裂,势必会影响到贷款的归还。此外,由于很多大中城市的房价出现下跌现象,很多住房贷款将面临违约问题,预计将出现大量不良贷款和坏账。因此,各商业银行必须进一步关注我国房地产市场走势,重新检讨现行的住房开发贷款和按揭贷款管理制度,最大限度的估计房地产泡沫破裂引发大规模不良贷款的可能性。

参考文献

商业银行信用风险分析范文第4篇

关键词：个人房屋抵押贷款；KMV模型；信用风险

中图分类号：F832.45 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）23-0210-03

引言

2007年至2010年上半年，以北京、上海、广州等城市为代表的一线城市房价集体上涨，新一轮的房产泡沫也随之形成，个人房屋抵押贷款占商业银行总贷款的比例也逐步攀升。自2010年下半年开始的新一轮宏观调控，使全国整体房价出现回落趋势；同年9月出台的Basel Ⅲ国际资本协议亦对银行内信用风险的控制提出了新的要求。这无疑使得银行内部个人房屋抵押贷款存量的信用风险分析成为了一个非常紧迫的议题。针对金融业的国际发展前沿和我国商业银行业务实践中的现存问题，开发实用性强、应用范围广、操作简便可行的个人房屋抵押贷款信用风险评估模型有着非常重要的意义。

与其他模型比较，KMV模型的理论基础坚实，对信用风险中违约预期的表述有很强的说服力。同时，由于KMV模型是实时动态的模型，建立在时时变化的市场价值之上，将股票价值的波动性加入模型之中使得模型摆脱了传统的时滞问题，解决了依托历史数据的模型产生的历史因素的自相关性。KMV模型是完全数据型模型，不需要过多的对于金融市场和应用性方面的假设，使得其更加适用于不完善的、弱市场性的市场，因而对于我国商业银行个人房屋抵押贷款的信用风险的分析，KMV模型显然更加合适。

一、KMV模型的基础结构

为方便后文对KMV模型的改进，在此对KMV模型的基础理论做出说明。假设A表示资产价值，σA表示资产波动率，用dVA表示价值的变化，用μVAdt表示dVA的平均值，其中μ是价值变化的移动项，那么，则有公式1。

dVA=μdVAdt +σAdz （1）

如公式2，到T时刻，用N表示正态分布，X表示账面价值，E表示公司权益价值，r为无风险利率，账面价值和实际价值之间的关系为：

（2）

其中，

（3）

在模型建立之初，开发该模型的KMV公司发现，在大多数信用违约的情况出现时，标的资产的价值总会落在短期债务值和债务总值之间的某一水平上，因此，通过债务总额直接和资产价值比较的方法不能准确体现实际的违约概率。同时，由于市场经营主体在出现经营困难时还有其他的融资方式渡过难关继续经营，这无疑会影响违约点的准确厘定。因而，开发者在KMV模型中采取违约距离来表示违约概率。在这里我们将长期债务用LTD表示，将短期债务用STD表示，同时用DPT表示违约临界，在对长期市场违约情况的严重中，KMV模型的开发者发现如下规律，即，DPT=STD+1/2LTD，用DD表示违约距离，即，资产的违约临界点和资产未来收益的标准差，如公式4

DD = （4）

将公式1—3带入其中，得到公式5

DD = （5）

同时，针对每一笔融资贷款的违约率，KMV模型用EDF表示预期违约率。假定其为风险中性，则有公式6。

EDF =

EDF = （6）

在KMV公式对大量数据进行研究后发现，尽管从纯理论角度，EDF是服从正态分布的，但是，实际上远非如此，依据大量数据分析后的经验公式，可知：

EDF=

综上述，应用KMV模型进行分析的过程有如下几个步骤：首先，将信用评估主体标的资产的权益市场价值的波动性、市场价值以及负债账面价值带入公式1—3得出VA和σA。然后，依据公式4和5得出DD，计算所得数值越大则表示违约点里信用评估主体的标的资产越远，违约风险越小。最后，依据公式6计算EDF，并用该数据表示贷款到期时，违约点价值小于贷款到期价值的概率。

二、KMV模型的参数修正

本文假设融资人在违约决策中始终是以自身经济利益出发点，那么在我国商业银行的实践中，银行在向融资人发放个人房屋抵押贷款后，通常会遇到这样的情况：如果融资人对房屋价格预期是乐观的，即其认为房屋价格在未来是会维持稳定或者继续上涨的，融资人通常会按照约定还清本期；如果融资人对房屋价格的预期是悲观的，即其认为在未来一段时间，房屋价格会大幅下跌，同时偿还贷款会影响自己现金流，那么其不会选择按照约定偿还本息，银行会收回抵押物来弥补损失。虽然影响融资人决策的因素很多，但是主要有两种：一是融资人对未来一段时间房产价格走势的预期；二是融资人对未来本人收入走势的预期。

假设用k表示贷款比例，用V表示房屋初始价值，首付款为V（1—k），用L表示贷款额，则有L=（V·k）；同时，用T和r分别表示贷款期限和利率，假设按月偿，等本息偿还，用X表示还款额，则有公式7和公式8。

X= （7）

t个月后，可得出余额贷款量为：

Lt= （8）

假如房产价值大于Lt，融资人不会选择违约；假如房产价值小于Lt，融资人即选择违约来保护自己的经济利益。设定Lt为t时刻的临界违约点DPT，将房屋价格波动率用σ表示，无风险收益率用μ表示，Wt表示标准布朗运动，假设房产价值符合几何布朗运动，对于房产未来价值，则有公式9。

（9）

由于Wt～（0，t），Wt/～（0，1），有Ito公式可知公式10

（10）

那么，在Vt≤Lt时，违约发生，其EDF据KMV模型可得公式11。

EDF=

EDF= （11）

其中φ表示标准正态分布，这样可得到公式12。

DD= （12）

三、修正的KMV模型分析商业银行个人房屋抵押贷款的信用风险

依据公式11、12我们可知，决定DD和EDF的主要因素为利率、贷款乘数、房价波动率和贷款期限。假设恒定为0.06，5年以上贷款，年利率为7.05%，同时，我们将EDF用百分数表示，其余数据用小数表示，在融资人向银行还款3年后，依据上一节公式可得出表1。

表1 模拟模型中的数据

数据来源：由作者根据模型计算整理得到的。

表1中的百分数即为EDF，其中显而易见的是，在k和T一定的情况下，随着σ的增大，EDF增速明显，当房价波动值达到0.24时，违约率高达35.70%。这无疑增大了商业银行个人房屋抵押贷款的信用风险。同时，反观我国商业银行内部房屋抵押贷款存量占总贷款比例，如表2。

表2 个人房屋抵押贷款占总贷款的比例

数据来源：各银行年度报表计算整理所得

从中可以看出，截至2012年，各大主要银行的贷款比例中，个人房屋抵押贷款仍然占相当大的比例，其中最高的是建设银行，高达20.35%。除了民生银行近几年改比例逐年下降至个位数之外，其余的几家银行无一例外的在改比例上呈现两位数的百分比。国家从2010年初开始逐步加强了房产调控的力度，房价开始下滑，房价波动开始逐步放大。在这种情况下，由于房屋抵押贷款的还款期限一般在3年以上，我国主要商业银行难以在短期内消化个人房屋抵押贷款的存量。假如房价波动扩大到20%以上，我国商业银行面临的个人房屋抵押贷款的理论违约率就会达到30%以上，虽然融资人出于多种因素，并不见得完全从自身经济利于出发进行决策，但是如此高的理论违约值，无疑会让不良贷款比率也快速攀升。

四、商业银行个人房屋抵押贷款信用风险的政策建议

针对以上研究结果和我国商业银行个人房屋抵押贷款的实际问题，本文提出如下政策建议。

1.开辟多元化的房屋抵押贷款融资渠道，做到广泛分担风险。长期以来，由于计划经济向市场经济转轨过程中的历史遗留问题，我国金融业的从业主体呈现出严重的单一性，即，各大商业银行控制着主要的融资渠道。对于个人房屋抵押贷款来说，其大部分的融资来源均为商业银行。这种极度单一的融资渠道造成风险严重集中在商业银行内部，这不仅不利于风险的分散，同时是对个人融资渠道多元化的严重挑战。鉴于此种情况，当下政府应大力扶持民间融资渠道，引导民营资本进入金融业，通过民营企业和民间资本的介入，丰富个人房屋抵押贷款的融资渠道，做到合理分散风险，将原本集中在商业银行内部的风险，通过结构分散的形式进行稀释，从而做到提升商业银行资产优良率，提升社会整体的抗风险能力。

2.尽快完善贷款保险制度，最大限度降低房屋抵押贷款的信用风险。贷款保险作为一种合理分担风险的保险业务已经广泛应用在国际金融市场，而在我国，贷款保险，特别是个人房屋抵押贷款保险才刚刚起步。当前，金融市场的监管者应着手建立由保险公司进行承保、以个人房屋抵押贷款为标的的个人房屋抵押贷款保险。个人房屋抵押贷款保险制度的完善有着重要的意义，其不仅可以把违约的风险损失大幅降低，也可以在极大程度上完善我国金融市场的多样性，并为其他类型的贷款提供相应借鉴。

3.建立健全完善的个人房屋抵押贷款二级市场，从而提高房屋抵押贷款的流动性。由于房屋抵押贷款的还款期长、抵押物单一且不易流通，因而商业银行很难在预期风险存在的情况下及时稀释个人房屋抵押贷款占总贷款量的比例，这无疑降低了商业银行风险处理的灵活性。据此，目前亟须建立以房屋抵押贷款为交易品的二级市场，通过提高房屋抵押贷款的短期流动性，来丰富商业银行抗风险的手段和抗风险的能力。

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商业银行信用风险分析范文第5篇

【关键词】商业银行；信用风险；风险控制

金融是现代经济的核心，而银行是金融的核心。作为金融市场的参与者之一，商业银行在整个国民经济中起到了桥梁和纽带的作用。银行是否安全和稳健，对于国民经济的发展和社会稳定具有非常重要的影响。因此，对商业银行信用风险控制的探讨具有重要的理论意义和现实意义。

一、我国商业银行信用风险控制中存在的主要问题

加入世贸组织前后，中国银行业在信用风险控制方面也做了很多准备和应对工作，如：加强基础管理、完善信用体系、推进五级分类、强化不良资产处置力度、借鉴国际先进控制经验等等。尽管如此，我国银行业信用风险控制体系仍然存在一些问题。

1.信用风险控制基础薄弱

我国商业银行现行信用客户评级办法从整体结构、等级结构、完整性、评级程序、信息披露等方面都显粗放。评级所用的信用等级划分较粗，一些银行将客户信用分为4级，即AAA、AA、A、BBB。而巴塞尔协议要求至少为8级。

2.信用风险控制体系不完善

组织体系方面表现为风险控制条块分割，全面风险控制框架不完善，各种风险控制政策的综合程度不高，难以从总体上测量和把握风险状况。方法体系方面，现行制度上没有把信用风险的计量、分析明确规定为日常性工作。缺乏独立的风险报告程序，致使管理层、决策层不能及时、准确地掌握信用风险状况，进而影响决策的科学性。现行方法缺少对风险进行深度定性和定量分析的方法和模型。

3.信用风险分析体系单一，缺少集中的数据库

信用风险分析体系具有局限性，针对信用风险的衡量，中央银行在其的《商业银行资产负债比率管理监控、监测指标》中，规定了16个指标，即资本充足率指标、贷款质量指标、单个贷款比例指标、备付金比例指标、拆借资金比例指标、境外资金运用比例指标、国际商业借款指标、存贷款比例指标、中长期贷款比例指标、资产流动性指标、风险加权资产比例指标、股东贷款比例指标、外汇资产比例指标、利息回收率指标、资本利润率指标、资产利润率指标等共16个。这些指标从不同侧面和角度反映了商业银行的信用风险。但是上述指标体系存在的一个共同缺陷就是非动态性和单一性。此外，我国银行业缺少集中的数据库，现有的一些数据虽然能够补充一部分客户信息，但远远不够，而且还存在数据粗糙，信息失真，及时性差的问题。因此严重影响了商业银行信用风险准确分析。

二、信用风险控制落后的原因分析

我国商业银行目前面临的主要风险是信用风险，而贷款风险又是最大的信用风险因素。我国商业银行目前面临的主要风险是信用风险，而贷款风险又是最大的信用风险因素。我国商业银行的信用风险控制是落后的，过去，由于在体制上政府、企业和银行关系扭曲，缺乏有效的约束机制；在经营上银行风险意识淡薄，缺乏有效的内控机制和风险防范措施，致使信用风险不断堆积，潜伏的危机因素不容忽视。长期以来，我国商业银行在信用风险度量方面，主要采用“6C”原则和信用评分法等带有较强主观色彩的传统方法，由信贷人员在分析借款人财务报表和近期往来结算记录后作出决策，并采取所谓“一逾二呆”的口径对不良资产与贷款风险进行分类管理，这种静态和被动的管理方式弊端百出。此外，我国还存在着明显的数据积累不够，数据时效和质量也很不足。

1.信用评级中违约率数据缺乏

在我国信用评级领域，无论是债券评级还是企业评级，目前均没有违约率方面的统计。违约率是信用评级行业发展的必由之路。信用等级被社会所认可并真正成为信用控制的工具，其本身必须具有权威性和可操作性，权威性和可操作性又必然是通过对评级结果的实践经验而产生的，没有违约率作为客观评价指标，就不能衡量不同评级体系的优劣。

2.征信业发展不完善

我国自1992年设立国内征信公司，1995年全球最大的征信公司邓百氏集团（Dun & Bradstreet Crop）在我国开业，现有华安、新华信、华夏等数十家国内征信公司和脱钩改制后的原工商、统计、外经贸和银行等附属的资信调查公司及数家外国征信公司，但经营规模较小，业务收入很低，效益普遍较差。目前制约我国征信业发展的主要障碍是取得征信数据缺乏有效渠道，这也在很大程度上约束了信用风险控制。

3.商业银行信用风险一般是动态风险，用信用风险的静态指标来衡量动态的风险显然不利于信用风险的控制

银行客户经理往往忙于业务营销，较为忽视对CMIS系统录入信息等信用基础管理工作，不重视发挥信用资金发放后的监测指导、督促、协同作用，难以保证CMIS数据的真实收集、及时录入、全面反映、定期更新。后台管理人员、决策人员也存在一些问题，不善于运用前台信息、同业信息、传媒信息等进行加工分析、提炼整合，发现问题未及早预警、提前防范。对于客户、信用信息，存在另一方面问题是缺少集中的数据仓库，更缺少多年连续的数据记录。有的银行业务管理信息系统业务类别划分过于粗糙，无法对近年业务收入按照产品线进行详细的划分，无法提供客户的基本信息，有相当一部分客户没有做过信用评级，无法提供按客户信用等级分类的信用余额数字，也无法提供担保方式的具体信息。各行普遍存在交易账户较多，即便交易品种相对简单，也不能将资金交易类业务信息很好地集中整合起来，数据分类不全不细，要从各种台账数据中拼凑。操作风险类信息也很零散，而且各种口径的数据无法保证可比性。因此即使是测算也要用最简单的标准法，有的银行进行测算时仍不得不进行很多简化估计处理，直接影响财务指标的准确性。

三、完善我国商业银行信用风险控制的对策

随着我国社会主义市场经济主体地位的确立，我国商业银行信用风险控制的措施和手段也在不断与时俱进，但由于改革是一个渐进的过程，还存在不少问题，因此，需要借鉴国外先进商业银行的信用风险控制经验，对我国银行的信用风险控制的措施和手段加以完善。

1.实行信用风险的贷前控制

有效控制信用风险是我国商业银行信用业务正常开展的重要前提。过多的不良贷款导致银行倒闭的例子俯拾皆是。

我国商业银行应增强对信用风险的贷前防范，通过加强贷前评定信用评级、贷前授信资格准入、贷前确定风险限额、授信总量与授信额度等环节，建立一套科学、完整的信用风险贷前控制体系，并且将信用风险控制贯穿于从选择客户到贷款回收的全过程。银行贷前风险控制的人力明显应多于贷后，事前充分发现风险，并采取措施回避和控制住风险，建立风险预警机制，对于提高信用资产质量有着决定性的意义。

2.实行信用风险差别化控制

信用差别化控制，就是根据管理对象的不同，在各个管理环节和过程充分体现差别化，合理配置管理资源，提高管理效应和水平。在信用差别化控制方面，应从以下两方面进行完善。

（1）建立客户综合利润贡献度测算系统。现在对客户的管理，还限于单一业务指标的评价，如客户在银行存款多少、贷款多少、结算量多大、中间业务有多少等，缺乏对顾客贡献度的综合评价，所以应尽快以一级分行为单位，根据本行资金成本、资产效益、各项中间业务收益、人力及其他业务成本等指标，开发设计出一套客户综合利润贡献度的测算评价系统，来对银行的客户进行测算，并依据客户在银行的各项业务按业务量、期限、质量等指标计算出客户的综合贡献值，使各个客户在银行的贡献值既可度量，又可比较，为我们制定对客户的差别控制提供基础。

（2）实施贷后差别控制制度。针对风险分类的不同结果，在贷后管理上，实行差别管理，区分各类信用资产的不同风险程度。对于新开户企业及风险分类在次级以下的客户，要注重关注，按季或按月下户，并出具风险控制报告；对于正常或关注的贷款客户，则按季或半年下户，做到管理重点突出。对重点客户，还要建立重大事件报告制度，即银行贷款管理过程中发生的影响贷款偿还的事件。如借款人所处的行业由于行政策划者的缘故受到人为的限制、借款人突发的灾害性事故及借款人的领导层的突然变更等，都需要及时进行呈报。

综上所述，信用风险的控制通过建立客户利润贡献度测算系统以及实施贷后差别控制制度，能够有效的降低信用风险，增加商业银行的风控能力。

参考文献