【正文】 風(fēng)險(xiǎn)的因素很多。 研究思路與研究內(nèi)容我從事銀行工作多年，對商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)有著直接的接觸和認(rèn)識，通過MBA 幾年的學(xué)習(xí)，從更深的理論層次認(rèn)識了商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。大企業(yè)、大項(xiàng)目、大行業(yè)的資金需求大，產(chǎn)出高，風(fēng)險(xiǎn)也高。須引起關(guān)注的是，商業(yè)銀行不良貸款率下降較快并不完全是由于不良貸款絕對額的下降引起的，實(shí)際上，不良貸款絕對額的下降對不良貸款比例下降的貢獻(xiàn)度只有一部分，而大部分還是依靠貸款總量的增加即貸款的擴(kuò)張來實(shí)現(xiàn)的，而資產(chǎn)擴(kuò)張將造成資本充足率下降和增加撥備的壓力。根據(jù)銀監(jiān)會(huì)的最近統(tǒng)計(jì)：我國主要商業(yè)銀行的不良貸款情況如下 [56]。作為我國商業(yè)銀行主體的四大國有商業(yè)銀行曾經(jīng)因?yàn)橘Y產(chǎn)質(zhì)量問題比較突出，成為國際貨幣基金組織黃牌警告的 5 個(gè)國家之一。1998 年 6 月，海南發(fā)展銀行被央行宣布接管，原因是自身巨額的不良貸款使銀行經(jīng)營難以維持。危機(jī)波及馬來西亞、菲律賓、印度尼西亞等國，引起這些國家的匯率大幅度下降，股市大跌、銀行出現(xiàn)大量壞賬而紛紛倒閉。這主要表現(xiàn)在：人們對信用的態(tài)度發(fā)生了重大變化；債務(wù)的規(guī)模急劇擴(kuò)張；作為信用主體的商業(yè)銀行潛伏著危機(jī)；新的債務(wù)主體不斷增加，新的金融交易品種不斷推出等，從而使得整個(gè)社會(huì)的信用風(fēng)險(xiǎn)增大了。銀行信貸資產(chǎn)為商業(yè)銀行帶來收益的同時(shí)，也承擔(dān)了重大的風(fēng)險(xiǎn)。作為金融中介的銀行，以貨幣和信用為媒介，和經(jīng)濟(jì)社會(huì)中各個(gè)經(jīng)濟(jì)主體發(fā)生著廣泛的聯(lián)系。在新的形勢和條件下，如何認(rèn)識和研究銀行風(fēng)險(xiǎn)，減少不確定性因素，提高經(jīng)營效率，就成為一個(gè)急需研究和解決的問題。③非銀行金融機(jī)構(gòu)的快速發(fā)展由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，各種機(jī)構(gòu)的信息儲(chǔ)存、處理和傳遞能力明顯提高，導(dǎo)致各類金融機(jī)構(gòu)之間傳統(tǒng)的專業(yè)化體系被淡化,非銀行金融機(jī)構(gòu)甚至非金融企業(yè)都在向銀行業(yè)務(wù)滲透，加入這一領(lǐng)域的競爭。從居民到企業(yè)，樹立自己的品牌。在近 10 年時(shí)間里，ATM 和自助銀行已經(jīng)成為有形服務(wù)渠道的重要形式；在近 5 年的時(shí)間，依托于 INTERNET 的網(wǎng)上銀行迅速發(fā)展成為無形渠道的主要形式。競爭在調(diào)動(dòng)競爭者的積極性和提高市場效率的同時(shí)，也容易造成無序競爭，增加同業(yè)內(nèi)耗，加大交易費(fèi)用，降低整體效率。從根本上講，安全性是商業(yè)銀行的立行之本。 the ratio of bad debts tends to be higher than normal。最后通過實(shí)際案例分析，將信貸風(fēng)險(xiǎn)流程管理運(yùn)用于工作實(shí)踐。在貸前調(diào)查中，通過對信貸客戶信用評估，確定信貸客戶的信用等級，建立信貸客戶準(zhǔn)入機(jī)制。目前我國商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)管理水平偏低，管理手段較為落后，不良貸款率偏高，嚴(yán)重影響了我國商業(yè)銀行的競爭能力。1 / 78重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理流程研究 碩士研究生：陳 磊指導(dǎo)教師： 學(xué)科專業(yè)： 工商管理重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院二 OO 七年四月2 / 78Master Dissertation of Chongqing UniversityA Study On Flow Management Of Credit Risks In Commercial BankMaster Degree Candidate: Chen LeiSupervisor: Prof. LiuXingMajor: Business AdministrationCollege of Economy and Business AdministrationChongqing UniversityApr. 2022I / 78摘 要金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，商業(yè)銀行又是金融的核心。作為金融中介的銀行，以貨幣和信用為媒介，和經(jīng)濟(jì)社會(huì)中各個(gè)經(jīng)濟(jì)主體發(fā)生著廣泛的信貸聯(lián)系，所以商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)成為整個(gè)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的中樞。然后根據(jù)商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)發(fā)生的三個(gè)流程：貸前調(diào)查、貸時(shí)審查和貸后管理；提出商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)流程管理。通過對三個(gè)信貸流程進(jìn)行從始到終的風(fēng)險(xiǎn)控制，建立商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)流程化管理；最終達(dá)到預(yù)防、規(guī)避、轉(zhuǎn)移、化解商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，從而減少不良貸款引起的損失，增強(qiáng)商業(yè)銀行的核心競爭能力。 traditional credit risk management lacks sense of initiative and systematic planning。信貸有三個(gè)要素：流動(dòng)性、安全性、盈利性。同時(shí)中國商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境發(fā)生了巨大變化，面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)壓力，表現(xiàn)在：①銀行業(yè)競爭日趨激烈隨著中小股份制商業(yè)銀行的興起，民營銀行的建立，非銀行金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展，外資銀行的涌入，作為市場主體的銀行數(shù)量大幅度增加， 市場主體的增加必然引起競爭程度的提高。②信息技術(shù)的革命伴隨著信息技術(shù)的發(fā)展，使銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)、營銷方式和服務(wù)方式受到越來越多的挑戰(zhàn)。它可以幫助銀行快速的擴(kuò)張業(yè)務(wù)。在新的技術(shù)條件下，銀行面臨新的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。特別是我國正式加入世界貿(mào)易組織，逐步融入國際經(jīng)濟(jì)金融秩序，經(jīng)濟(jì)的不確定性增多，銀行業(yè)面臨的形勢更為復(fù)雜，風(fēng)險(xiǎn)因素有增多趨勢。在現(xiàn)代市場經(jīng)濟(jì)中，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行高度貨幣化、信用化和金融化。②從微觀層面上講，信貸資產(chǎn)是商業(yè)銀行重要的生息資產(chǎn)，它產(chǎn)生了銀行未來的主要現(xiàn)金流，是商業(yè)銀行利潤的主要來源。③從歷史角度來說，在過去的幾十年間，信貸風(fēng)險(xiǎn)已變得更加突出和重要。1997 年從泰銖貶值開始的亞洲金融危機(jī)沖擊更大。例如：1998 年 2 月 24 日，中國農(nóng)村發(fā)展信托投資公司由于經(jīng)營嚴(yán)重違規(guī)，虧損巨大，被中央銀行行宣布解散。④從現(xiàn)實(shí)的角度來看。但是 2022 年，四大國有商業(yè)銀行的不良資產(chǎn)不降反增，每家不良率增幅都在 6 個(gè)百分點(diǎn)以上。目前世界排名前 100 位的銀行的貸款不良率大約為 2%～3%。在一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)處于萎縮、一些新型行業(yè)還沒有形成氣候的情況下，新增銀行貸款主要集中在“大、長、壟斷”型企業(yè)和項(xiàng)目上，具體講就是貸款向大企業(yè)、大城市、大項(xiàng)目（主要包括基礎(chǔ)設(shè)施、市政建設(shè)及房地產(chǎn)項(xiàng)目）集中；由短期流動(dòng)資金貸款向中長期貸款集中；向國家壟斷性行業(yè)（如公路、鐵路、電力、電信等）集中。所以十分有必要加強(qiáng)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理。較之國外獨(dú)特之處，信貸風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生較為復(fù)雜，既有外部的原因，又有銀行內(nèi)部自身管理的原因，對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)研究，不能只局限在對銀行的研究，而應(yīng)該包括對社會(huì)經(jīng)濟(jì)整體、企業(yè)、國際經(jīng)濟(jì)形勢等多方面研究。最終達(dá)到預(yù)防、規(guī)避、轉(zhuǎn)移、化解商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，從而減少不良貸款引起的損失，增強(qiáng)商業(yè)銀行的核心競爭能力。本文試圖從這方面進(jìn)行嘗試，我綜合運(yùn)用了風(fēng)險(xiǎn)管理理論以及有關(guān)信息管理理論，針對商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的流程提出了信貸風(fēng)險(xiǎn)流程管理的思想并提出了具體的實(shí)施步驟，最后用實(shí)際案例進(jìn)行驗(yàn)證。因此，風(fēng)險(xiǎn)較為一般的定義是：風(fēng)險(xiǎn)是某一種事件預(yù)期后果估計(jì)中較為不利的一面。雖然信用風(fēng)險(xiǎn)的降低并不意味著違約，但是違約的概率增加。由于貸款業(yè)務(wù)仍然是商業(yè)銀行的主要業(yè)務(wù)，所以信貸風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的主要對象。由于銀行業(yè)務(wù)的特殊性決定了資產(chǎn)和負(fù)債的流動(dòng)性不對稱。 市場風(fēng)險(xiǎn)市場風(fēng)險(xiǎn)（market risk）是指因市場價(jià)格（利率、匯率、股票價(jià)格和商品價(jià)格）的不利變動(dòng)而使銀行表內(nèi)和表外業(yè)務(wù)發(fā)生損失的風(fēng)險(xiǎn)。銀行資產(chǎn)負(fù)債表中的絕大多數(shù)項(xiàng)目產(chǎn)生以利率為標(biāo)準(zhǔn)的收入與成本。 操作風(fēng)險(xiǎn)操作風(fēng)險(xiǎn)（operational risk）是直接或間接由人或系統(tǒng)的不適當(dāng)或錯(cuò)誤的內(nèi)部處理，或外部事件所造成的損失的風(fēng)險(xiǎn)。不確定性是風(fēng)險(xiǎn)最本質(zhì)的特征，由于客觀條件的不斷變化以及人們對未來環(huán)境認(rèn)識不充分，導(dǎo)致人們對事件未來的結(jié)果不能完全確定。同時(shí)，商業(yè)銀行日常經(jīng)營活動(dòng)中，由于外部環(huán)境瞬息萬變以及人們對外部環(huán)境認(rèn)識不充分，導(dǎo)致人們對事件未來的結(jié)果不能正確預(yù)期，采取了不正確的措施，9 / 78可能導(dǎo)致經(jīng)營成果的損失。同時(shí)，貸款都以轉(zhuǎn)帳結(jié)算形式進(jìn)行，不需要支付現(xiàn)金，這樣貸款的款項(xiàng)，又轉(zhuǎn)入銀行開立的帳戶上，銀行由此增加了存款貨幣數(shù)量，也就是增加了銀行的可貸資金。 可控性不確定性是風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)，但這種不確定性并不是指對客觀事物變化的全然不知，人們可以根據(jù)以往發(fā)生的一系列類似事件的統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行分析，對風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的頻率及其造成的經(jīng)濟(jì)損失程度做出統(tǒng)計(jì)分析和主觀判斷，從而對可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測與衡量。由于金融機(jī)構(gòu)特別是銀行之間存在著密切而復(fù)雜的債權(quán)債務(wù)聯(lián)系，因此金融風(fēng)險(xiǎn)具有很強(qiáng)的傳染性。因此，在信貸決策過程中，信貸專家的專業(yè)知識、主觀判斷以及關(guān)鍵要素的權(quán)衡均為最重要的決定因素。 “5W”系指借款人（Who） 、借款用途（Why ） 、還款期限（ When） 、擔(dān)保物（What） 、如何還款（How） ；“5P”系指個(gè)人因素（personal） 、目的因素（purpose） 、償還因素（ payment） 、保障因素（protection） 、前景因素（ perspective） [1]。首先，專家制度實(shí)施的效果很不穩(wěn)定。第三，專家制度加劇了銀行在貸款組合方面過度集中的問題，使銀行面臨著更大的風(fēng)險(xiǎn)。11 / 78 古典信貸風(fēng)險(xiǎn)度量方法①Zeta 和 Z 評分模型的內(nèi)容Z 評分模型（Zscore model）是美國紐約大學(xué)斯特商學(xué)院教授愛德華 當(dāng)Z，阿爾特曼發(fā)現(xiàn)此時(shí)的判斷失誤較大，稱該重疊區(qū)域?yàn)椤?未知區(qū)”（Zone of Ignorance）或稱“灰色區(qū)域”(gray area)。ZETA=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX6+gX7②Zeta 和 Z 評分模型的優(yōu)點(diǎn)和缺陷Z 評分模型和 ZETA 模型均為一種以會(huì)計(jì)資料為基礎(chǔ)的多變量信用評分模型。Z 評分模型和ZETA 模型存在的主要問題有以下幾個(gè)方面：第一，兩個(gè)模型都依賴于財(cái)務(wù)報(bào)表的帳面數(shù)據(jù)，而忽視日益重要的各項(xiàng)資本市場指標(biāo)，這就必然削弱模型預(yù)測結(jié)果的可靠性和及時(shí)性；第二，由于模型缺乏對違約和違約風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)認(rèn)識，理論基礎(chǔ)比較薄弱，從而難以令人信服；第三，兩個(gè)模型都假設(shè)在解釋變量中存在著線性關(guān)系，而現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是非線性的，因而也削弱了預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確程度，使得違約模型不能精確地描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)；第四，兩個(gè)模型都無法計(jì)量企業(yè)的表外信貸風(fēng)險(xiǎn)，另外對某些特定行業(yè)的企業(yè)如公用事業(yè)企業(yè)、財(cái)務(wù)公司、新公司以及資源企業(yè)也不適用，因而它們的使用范圍受到較大限制 [2]。信貸風(fēng)險(xiǎn)管理模型在金融領(lǐng)域的發(fā)展也引起了監(jiān)管當(dāng)局的高度重視，1999 年 4 月，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)提出名為“信貸風(fēng)險(xiǎn)模型化：當(dāng)前的實(shí)踐和應(yīng)用” 的研究報(bào)告，開始研究這些風(fēng)險(xiǎn)管理模型的應(yīng)用對國際金融領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)管理的影響，以及這些模型在金融監(jiān)管，尤其是在風(fēng)險(xiǎn)資本監(jiān)管方面應(yīng)用的可能性。這里，VAR 用來衡量投資組合風(fēng)險(xiǎn)暴露的程度指在正常的市場情況和一定的置信水平下，在給定的時(shí)間段內(nèi)預(yù)期可能發(fā)生的最大損失。這種缺陷不是其方法，而是它所依賴的轉(zhuǎn)移概率是基于違約和信用轉(zhuǎn)移的平均歷史頻率。而且，歷史平均違約率和轉(zhuǎn)移概率可能與實(shí)際的比率偏離很大，且在同一個(gè)債券等級內(nèi)的違約率也可能存在著相當(dāng)大的差異。在 KMV 方法中，信用風(fēng)險(xiǎn)從根本上是由發(fā)行者的資產(chǎn)價(jià)值的變化驅(qū)動(dòng)的。在 KMV 中，轉(zhuǎn)移概率已包含在 EDF （預(yù)期違約頻率）中，實(shí)際上，EDF 的每個(gè)值都與一個(gè)利差曲線和一個(gè)暗含的信用等級相聯(lián)系。與 CreditMt 、KMV 都以資產(chǎn)價(jià)值作為風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素不同，它只考慮了違約風(fēng)險(xiǎn)，而沒有對違約的成因做出任何假設(shè)：一個(gè)債務(wù)人或者以概率 PA 違約，或者以 1－PA 的概率沒有違約。其次，該模型對債券組合或貸款組合的損失概率所得到的閉形解，使它在計(jì)算上很具吸引力。Credit Portfolio View 是基于一種因果關(guān)系，違約概率以及轉(zhuǎn)移概率都與宏觀經(jīng)濟(jì)緊密。但是，與 Credit Risk+不同的是，它不是一種單因素模型，對每個(gè)部門僅需確定違約率的一個(gè)期望值和一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，在 Credit Portfolio View 則需要每個(gè)部門違約率的完全時(shí)間序列，這些時(shí)間序列是 Credit Portfolio View 運(yùn)用復(fù)雜的計(jì)量經(jīng)濟(jì)工具模擬宏觀經(jīng)濟(jì)情景的最重要的輸入數(shù)據(jù)。15 / 78表 四種模型的比較 Contrast Of Four ModelCredit Metrics Credit Portfolio View KMV Credit Risk+風(fēng)險(xiǎn)的定義 MTM（盯住市場） MTM 或 DM MTM 或 DM DM（違約模型）適用范圍 信用體系完善 低等級企業(yè) 上市公司 大規(guī)模信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的生成因素 資產(chǎn)價(jià)值 宏觀因素 資產(chǎn)價(jià)值 預(yù)期違約率回收率 隨機(jī) 隨機(jī) 常數(shù) 在次級組合內(nèi)不變 信貸風(fēng)險(xiǎn)度量方法在我國的運(yùn)用如果在我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理中引入現(xiàn)代信貸風(fēng)險(xiǎn)模型，對于我國商業(yè)銀行確定適度的資本金，健全商業(yè)銀行的信貸管理體制，從而有效地降低信貸風(fēng)險(xiǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。從前面介紹的四個(gè)模型可以看出，要建立自己的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型需要進(jìn)行大量的參數(shù)估計(jì)，如信用等級轉(zhuǎn)換概率、違約率等參數(shù)的估計(jì)是建立在大量歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的，如果沒有有效的歷史信貸數(shù)據(jù)，則建模如同無米之炊。因而不能給我國商業(yè)銀行提供適合我國特點(diǎn)的歷史信貸數(shù)據(jù)。我國商業(yè)銀行目前按照貸款的五級分類標(biāo)準(zhǔn)將貸款分為正常、次級、可疑、關(guān)注、損失五個(gè)級別，這種方法雖然比起以前的一逾兩呆先進(jìn)了許多，但與西方商業(yè)銀行那種復(fù)雜、成熟的內(nèi)部評級體系相比，還相差很遠(yuǎn)。風(fēng)險(xiǎn)受到各種因素的制約，具有不確定性，無法準(zhǔn)確預(yù)料和判斷。①不確定性是銀行風(fēng)險(xiǎn)的根源。由于信貸資金的使用和償還時(shí)間上的分離，銀行出現(xiàn)一定數(shù)量的不良貸款幾乎是必然的；同時(shí)，信用的廣泛連鎖性和依存性引發(fā)連鎖違約，會(huì)導(dǎo)致銀行業(yè)已出現(xiàn)的不良貸款不斷放大。費(fèi)雪（Fisher） 、明斯基(Minsky) 、金德爾伯