关于商业银行信用风险管理的文献综述Word格式.doc

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　　1.风险的定义

　　风险（Risk）最早起源于拉丁美洲人的日常生活用语“Resum”，原意是“因航海或海上活动，其可能伴随而来的各种无法预测的危险或风险”。

而《辞海》中将风险定义为“人们在生产建设和日常生活中遭遇能导致人身伤亡、财产受损及其他经济损失的自然灾害、意外事故和其他不测事件的可能性”。

在我国的《中国大百科全书（经济学）》中，提出“风险通常是指由于当事者主观上不能控制的一些因素的影响，使得实际结果与当事者的事先估计有较大的背离而带来的经济损失”。

　　2.银行信用风险的定义

　　亨利·

范·

格罗（2005）将信用风险定义为债务人或金融工具的发行者不能根据信贷协定的约定条款支付利息或本金的可能性，是银行业固有的风险。

闰晓莉、徐建中（2007）认为信用风险狭义上一般是指借款人到期不能或不愿履行还本付息协议，致使银行金融机构遭受损失的可能性，即它实际上是一种违约风险。

广义上是指由于各种不确定因素对银行信用的影响，使银行金融机构经营的实际收益结果与预期目标发生背离，从而导致银行金融机构在经营活动中遭受损失或获取额外收益的一种可能性。

　　二、关于银行内部评级体系的研究

　　1.银行进行内部评级必要性的研究

　　武剑（2005）认为内部评级作为信用风险的分析工具和技术平台，在银行风险管理中处于核心地位。

内部评级系统所提供的违约损失率（LCD）、违约概率（PD）、预期损失（EL）以及非预期损失（UL）等关键指标在授信审批、贷款定价、限额管理、风险预警等信贷管理流程中发挥着重要的决策支持作用。

近年来，欧美等先进银行、国际评级机构和管理咨询公司围绕着内部评级法，在模型研究、系统开发以及制度创新方面取得了一系列积极的成果和实践经验。

这些成果和经验非常值得我国商业银行借鉴和学习，随着中国经济的持续增长和银行竞争的加剧，我国银行业也亟待需要内部评级的实施。

　　王晓博（2006）则认为从巴塞尔委员会的观点改变及界银行业信用风险管理的趋势来看，内部评级法是风险管理发展的主流和趋向。

同时肯定内部评级法可使银行在风险管理中能将风险敏感性和激励相容性很好的结合，并能为最终采用组合风险管理模型奠定良好的基础。

　　2.银行内部评级过程的研究

　　Elsas和Krahnen（1989）、Ewert和Szezesny（2001）强调了不同银行评级体系在架构和操作上的差异性，评级过程中通过定性和定量分析相结合，对贷款审批、贷款定价、提取损失准备等方面进行综合评级。

巴塞尔银行监管委员会指出银行的评级过程主要包括基于统计方法的评级过程、部分基于专家判断的评级过程和完全基于专家判断的评级过程三种。

　　孙孝坤（2003）侧重对政策性银行评级体系进行了研究，包括地区评级和行业评级的方法、风险因素的测算、内部评级在风险管理中的应用等方面。

陈小宪（2004）强调内部评级过程从定性到定量经历了专家判断阶段、模板阶段、打分卡阶段和纯粹模型阶段四个阶段。

　　3.银行内部评级框架的研究

　　巴曙松、林子彭（2003）探讨了巴塞尔新资本协议内部评级法的理论框架及其演变，指出内部评级法吸收了现代信贷风险管理理论与工具，对违约概率和违约损失率进行度量，并在此基础上得到风险权重函数。

向实（2004）着重对巴塞尔新资本协议内部评级法框架进行了研究，并探讨了实施内部评级法所可能引发的问题如复杂程度较高增加了实施成本、监管资本要求大幅增加、标准法和内部评级法双重框架银行体系稳定性的影响、强化亲周期性效应等。

邓云胜（2005）重点介绍了对银行内部评级系统的验证框架，归纳分析了返回测试和基准测试这两种对违约概率的定量验证方法。

　　三、关于银行信用风险量化的研究

　　1.CreditMetrics模型

　　该模型是由JP摩根于1997年提出，是以信用转移分析为基础，考察一个给定的时间内，从一个信用等级转移到另一个信用等级的可能性，包括发生违约的可能性。

估计贷款或者债券资产组合未来价值变动的分布。

以历史数据为依据确定信用等级矩阵和违约时的资产回收率，并以此确定未来该信用资产组合的价值变化，通过基于VaR的方法来计算整个组合的风险暴露。

　　在我国，范南（2002）详细介绍了CreditMetrics模型的技术细节，明确指出了我国目前还缺乏运用的基础。

吴涛（2009）对CreditMetrics模型在我国商业银行的适用性进行探讨，并指出，由于国内信用历史数据库的缺乏以及信用评级体系的不成熟，该模型在我国的应用受到严重制约。

　　2.KMV模型

　　KMV模型是由KMV公司1993年发布的信用监控模型基于Merton的违约证券估价模型和风险中性原理，将期权定价理论应用于贷款和债券估值而开发出的一种信用监控模型。

即当公司的市场价值降至到一定水平以下，公司就可能发生违约。

通过公司资产的市场价值及其波动性的计算，求出公司的违约距离，并通过违约距离转换计算出公司的违约率。

　　其原理是银行贷款相当于向债务人卖出一个看跌期权，当企业资产的市场价值超过企业的负债时，企业有动力偿还贷款，当企业资产的市场价值低于债务时，企业会行使期权，选择违约。

KMV模型根据借款公司的股票价格波动计算EDF.

　　在结合我国银行业实际情况下，陈忠阳（2000）介绍了信用度量术和KMV模型的具体求解过程，并指出其在我国使用时可能存在的问题。

章政等（2006）比较了信用度量术、麦肯锡模型和KMV模型各自的特点，并指出了其在我国的运用方向。

周沅帆（2009）利用KMV模型对我国上市保险公司的信用风险进行了度量，考虑利用该模型对保险公司进行监管的可行性。

　　3.Logistic回归的模型

　　Martin（1977）较早运用Logistic回归模型对破产银行和良好银行进行研究以便区分问题银行和正常银行，当时的判断准确率达到90%以上。

Ohlson（1980）建立了一个多元Logistic模型来预测公司破产概率。

他提出，为避免模型预测能力高估的问题，应采用违约前两年的数据进行建模。

Cramer（2004）针对一般Logistic模型出现的高估低端组违约概率而低估高端组违约概率的情况，提出了边界Logistic模型。

并且指出边界Logistic模型可以克服难以通过拟合优度检验的缺点。

　　在我国，于立勇、詹捷辉（2004）构建了较为科学的信用风险评估指标体系，通过Logistic回归模型构建了违约概率的测算模型。

实证结果表明，模型可以作为较为理想的预测工具。

白保中、朱世武（2008）以中国某商业银行1999-2005年的信贷数据为样本，构建预测电力、公路、城镇建设三个行业信用资产违约概率的Logistic模型。

实证表明，企业本身、宏观经济、地区及行业四方面因素对企业违约概率存在显著相关性。

　　四、国内外文献的总结

　　通过国内外学者的研究，我们可以明显的看出信用风险分析方法的研究逐渐从定性转向定量分析，并进一步转向了以多变量依赖于资本市场理论以及计算机信息科学的动态计量分析方法为主的趋势。

但是这些定量分析也存在一定的问题，比如：

模型参数估计复杂。

同时，我们可以发现每种模型都有其一定的缺点和不足，不过对于风险管理发展较为滞后的我国银行业，这些模型和方法为我们进行信用风险的评价提供了有效的手段。

虽然当前国外比较先进的现代模型在我国尚无法直接应用，但它给我们提供了新的思路和方法，为我国商业银行信用风险评价提供了借鉴和帮助。

　　此外，由于我国进行风险管理研究的时间较晚，国内研究大部部分集中在对国外信用风险管理方法的介绍或对比分析，真正建立适合中国国情的模型来进行信用风险评价的文献并不多。

近年来，Logistic模型以其预测中国公司信贷违约概率准确的特性备受学者关注，加之其扩展实用性较强，预测客户违约率准确性较高。

不过Logistic模型还存在两大缺点：

一是当违约概率不服从Logistic分布时，模型的预测效果不稳定；

二是Logistic对多重共线性十分敏感，导致模型的准确性降低。

虽然边界Logistic模型可以纠正一般Logistic模型的缺陷，但国内大多数研究仍然停留在一般的Logistic模型上，这也是以后风险量化研究需要进一步改进的地方。

　　参考文献

　　[1]张筠。

我国商业银行信用风险管理实践研究[D].浙江大学硕士学位论文，2011.

　　[2]巴曙松。

巴塞尔新资本协议研究[M].北京：

中国金融出版社，2003.

　　[3]杨军。

银行信用风险——理论、模型和实证分析[M].北京：

中国财政经济出版社，2004.

　　[4]武剑。

内部评级理论、方法与实务[M].北京：

中国金融出版社，2005.

作者：

孙晓光玄永生

来源：

《中国证券期货》2011年第11期