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摘要：隨著商業銀行業務發展和世界各國金融監管的演進，商業銀行都已經或正在開發信用風險評估模型和系統，并在信貸、交易等業務領域的不斷驗證中加以修正，為商業銀行的業務發展和風險控制發揮著越來越重要的作用。本文歸納總結了信用評估機構在銀行信用風險計量方面的相關理論依據和基本做法．并對銀行間市場完善信用評估提出了具體建議。

關鍵詞：銀行間市場；信用風險；風險管理

全球金融危機對金融機構風險管理理念的最大影響之一就是對交易對手信用風險的重視。金融機構評估對手方信用風險的方法、模型合理與否，關系到評估結果的優劣。本文概要闡述了銀行信用風險計量方面的相關理論依據和基本做法。并對銀行間市場完善授信管理提出了具體建議。

一、信用風險評估理論

銀行等金融機構信用風險評估方法大致有統計模型、CAMEL模型和專家判斷模型等三種理論依據：

(一)統計模型

利用統計模型進行信用評估的前提條件是有足夠的數據積累，一般至少需要連續3年的相關數據。

1．違約概率(ProbabilityofDefauh，PD)理論

違約概率是預計債務人不能償還到期債務(違約)的可能性。評估結果與違約率的對應關系是國際公認的事后檢驗評級機構評估質量標準的一項最重要的標尺。在商業銀行信用風險管理中，違約概率是指借款人在未來一定時期內不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關義務的可能性。如何準確、有效地計算違約概率對商業銀行信用風險管理十分重要。不同評級機構所設定的違約定義可能不同，所反映同一等級的質量也因此而不同。只有違約定義相同的評級機構，其評級結果才可以進行比較。有了對應違約率的資信等級才能真正成為決策的依據。商業銀行違約概率常用的測度方法主要有兩種：基于內部信用評級歷史資料的測度方法；基于期權定價理論的測度方法。

2．違約損失率(LossGivenDefault，LGD)理論

違約損失率是指債務人一旦違約將給債權人造成的損失數額占風險暴露(債權)的百分比，即損失的嚴重程度。在競爭日益激烈、風險日益加大和創新日新月異的市場環境中，銀行對資產風險的量化和管理顯得越來越重要。傳統的信用風險評估方法因過于簡單、缺乏現代金融理論基礎等原因已經不能適應金融市場和銀行監管的需要。以獨立身份服務于全社會公眾投資者、以公開上市債券為主的外部信用評級對銀行內部以信貸資產為主、與銀行自身有著特定聯系的資產組合的適用性也越來越小。因此，銀行開始開發類似外部信用評級但又反映內部管理需要的內部信用評級系統，以適應上述市場和內部管理發展的需要。隨著銀行內部評級體系的發展，越來越多的銀行認識到LGD在全面衡量信用風險方面的重要作用，評級體系的結構開始由只注重評估違約率的單維評級體系向既重違約率又重違約損失率的多維評級體系發展。歷史數據平均值法是目前銀行業應用最廣泛最傳統的方法，新巴塞爾資本協定的許多規定也采用這種方法，這種方法以其簡單易操作而獲得歡迎。

(二)CAMEL模型

CAMEL評級體系是目前美國金融管理當局對商業銀行及其他金融機構的業務經營、信用狀況等進行的一整套規范化、制度化和指標化的綜合等級評定制度。其有五項考核指標，即資本充足性(CapitalAde．quacy)、資產質量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流動性(Liquidity)。當前國際上對商業銀行評級考察的主要內容基本上未跳出美國“駱駝”評級的框架?！榜橊劇痹u級體系的特點是單項評分與整體評分相結合、定性分析與定量分析相結合，以評級風險管理能力為導向．充分考慮到銀行的規模、復雜程度和風險層次，是分析銀行運作是否健康的最有效的基礎分析模型。在具體CAMEL模型的指標及其權重選取及校驗過程中，大多采用了回歸分析、主成分分析等統計方法。

(三)專家判斷模型

銀行信用評估的起點是對其財務實力的綜合判斷。應從定量定性兩個角度綜合評估。經營戰略、管理能力、經營范圍、公司治理、監管情況、經營環境、行業前景等要素，無法通過確切數量加以計算，而專家打分卡是一種更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基準值，如信用等級、違約和損失數據等的情況下，開發專家判斷模型是一種較好的選擇。專家判斷模型的特點是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：專家打分卡建模時間短，所需數據不需要特別的多：專家打分卡可充分利用評估人員的經驗。

二、信用風險評估的通常做法

(一)信用風險評估的基本思路

評估方法應充分考慮風險元素的定量和定性兩個方面，引入大量的精確分析法，并盡可能地運用統計技術。另一方面，不浪費定性參數的判別能力，并用以優化計量模型的預測效能。除CAMEL要素外，還需考慮更多更深入的風險因素。評估要素主要包括品牌價值、風險定位、監管環境、營運環境、財務基本面。

(二)信用風險評估模型的構造

數據準備是模型開發和驗證的基礎，建模數據應正確反映交易對手的風險特征以及評級框架。定義數據采集模板。收集、清洗和分析模型開發和驗證所需要的樣本數據集。影響交易對手違約風險要素主要有非系統性因素和系統性因素。非系統性因素是指與單個交易對手相關的特定風險因素，包括財務風險、資本充足率、資產質量、管理能力、基本信息等。系統性因素是指與所有交易對手相關的共同風險因素．如宏觀經濟政策、貨幣政策、商業周期等。既要考慮交易對手目前的風險特征，又要考慮經濟衰退、行業發生不利變化對交易對手還款能力和還款意愿的影響．并通過壓力測試反映交易對手的風險敏感性

(三)變量選擇方法

1．層次分析法

層次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)簡稱AHP：它是一種定性和定量相結合、系統化、層次化的分析方法。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。層次分析法的內容包括：指標體系構建及層次劃分；構造成對比較矩陣；相對優勢排序；比較矩陣一致性檢驗。

2．主成分分析法

主成分分析法也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，通過原始變量的線性組合把多指標轉化為少數幾個綜合指標。在保留原始變量主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復雜問題時更容易抓住主要矛盾。通過主成分分析可以從多個原始指標的復雜關系中找出一些主要成分，揭示原始變量的內在聯系，得出關鍵指標(即主成分)。

3．專家判斷

關鍵指標權重和取值標準設定是通過專家在定量分析的基礎上共同討論確定，取值標準是建立指標業績表現同分數之間的映射關系。取值標準的設定應能夠正確區分風險，取值標準應根據宏觀經濟周期、行業特點和周期定期調整，從而反映風險的變化。

(四)模型校驗修改

模型構造完成后．需要相應財務數據的不斷校驗修改。財務數據可直接向對應機構索取，也可通過第三方數據提供商獲得。直接獲取數據的方式準確性較高，但需對應機構積極配合．且需大量的人力物力用于數據錄入、核對和計算。通過第三方數據提供商獲取數據效率高，但需支付一定費用，且面臨數據不全、數據轉換計算等問題。在違約概率模型的開發過程中，通常遇到模型賴以建造的數據樣本中的違約率不能完全反映出總的違約經歷，需進行模型的壓力測試，確保模型在各種情況下都能獲得合理的結果．并對模型進行動態調整。

(五)引進或自主開發授信評估系統

根據完善授信評估模型，撰寫授信評估系統業務需求書．引進或自主開發授信評估系統，提高授信評估效率。授信評估系統還應與會員歷史數據庫、限額管理系統、會員歷史違約或逾期等信息庫無縫連接，避免各個環節的操作風險。

三、對銀行間市場完善授信評估的啟示

(一)完善授信評估可積極推動銀行間市場業務發展

銀行間市場會員信用評估水平的提高。可有效防范銀行間市場系統性風險。為防范交易對手信用風險，市場成員需及時、合理、有效地對相應會員銀行或做市商進行信用評估，并根據會員或做市商資信狀況的變化進行動態調整，為其設置信用限額。公務員之家

(二)引進成熟的授信評估方法、模型和流程

根據巴塞爾協議的有關監管要求，國內大中型銀行都已經或正在國際先進授信評估機構的幫助下，開發PD或LGD評估模型。銀行間市場參與者應學習借鑒國內外先進的授信評估方法和模型。在消化吸收先進經驗的基礎上，選擇國際先進咨詢機構作為顧問，構建授信評估方法和模型。

(三)引進或自主開發授信評估系統

為防止操作風險，提高授信評估工作效率，實現授信評估與機構內部相關系統的連接，銀行間市場參與者需根據授信評估方法、模型、授信資料清單、分析報告模板、建議授信計算公式等內容。撰寫系統開發業務需求書，或引進先進的授信評估系統并進行客戶化改造．或選擇系統開發商進行自主開發授信管理系統。

(四)加強授信評估培訓和知識轉移

借助專業授信咨詢機構的培訓。授信評估人員可學習授信評估模型的理念，掌握定性評估時專家判斷的尺度．運用統計方法確定定量和定性因子的最佳模型：掌握數據轉換和根據數據質量或可獲得性調整數據的方法；動態識別模型的表現，包括統計證明和穩定性；熟悉模型的樣本外測試；學會將模型評級映像到外部評級級別和內部、外部PD值等本領。同時增強業務人員對新資本協議的理解，提高內部風險管理體系的適用性，培養出自己的專業信用風險評估分析隊伍。