【正文】 道，不斷加大銀行信息系統(tǒng)建設(shè)的投入，使信息系統(tǒng)的開發(fā)具有前瞻性和連續(xù)性，使信息系統(tǒng)能夠覆蓋銀行所有的業(yè)務活動，具有準確性和一致性，充分滿足銀行風險管理的要求。另外建立社會信用體系也是一種使守信者受到鼓勵、失信者付出代價、保證市場經(jīng)濟的公平和效率的有效方法。 我國的所有商業(yè)銀行要盡快按照新巴塞爾協(xié)議的要求建立起獨立、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫，并保持數(shù)據(jù)信息的及時更新，為國內(nèi)銀行信用風險的度量和檢測提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。在此基礎(chǔ)上，建立信用資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，加強信息技術(shù)在信用風險管理領(lǐng)域的應用。開發(fā)以計算機為平臺的信息系統(tǒng)，實現(xiàn)信息互傳、信息共享。建立的信息系統(tǒng)應包括客戶的信用資料，歷史上的違約率數(shù)據(jù)資料以及金融市場數(shù)據(jù)資料等。這個信息系統(tǒng)，一方面可以為貸款決策者提供一個權(quán)威的信息咨詢系統(tǒng)，另一方面可以根據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)自動進行企業(yè)年初和即期的信用等級評定、測算貸款風險度量指標，為信用風險管理提供動態(tài)依據(jù)。 客戶信息資源的質(zhì)量決定了商業(yè)銀行信用風險評估的有效性，商業(yè)銀行通過客戶的信息來預測資產(chǎn)組合的潛在風險值?？蛻舻男畔⑾到y(tǒng)應從質(zhì)和量兩個方面來建立，質(zhì)包括兩方面：一是客戶的動態(tài)靜態(tài)信息（客戶三大會計報表及進一步的財務指標信息）；二是與客戶相關(guān)的信息，包括關(guān)聯(lián)企業(yè)的信息，所處行業(yè)的發(fā)展趨勢等外部信息。從量的角度來看，據(jù)國外統(tǒng)計，一家金融機構(gòu)的客戶信息數(shù)據(jù)庫中至少需要兩千到三千個客戶，數(shù)據(jù)才能達到穩(wěn)定的估計客戶信用參數(shù)的目的。我國商業(yè)銀行應充分利用營業(yè)網(wǎng)點遍布全國的網(wǎng)絡(luò)力量，盡快建成覆蓋全國的客戶信息系統(tǒng)。 （四）規(guī)范中介機構(gòu)行為，發(fā)展信用衍生產(chǎn)品 盡快建立具有權(quán)威性的信用評級公司，同時進一步規(guī)范審計事務所及其他中介機構(gòu)的服務，相關(guān)部門對其違規(guī)行為必須按照法定程序嚴格制裁，提高中介機構(gòu)執(zhí)業(yè)報告的可信度，同時按照巴塞爾協(xié)議的要求：一國政府應當通過其金融機構(gòu)監(jiān)管當局逐步加強對商業(yè)銀行的監(jiān)督管理以提高商業(yè)銀行風險管理水平、保障金融安全。 近幾年來，信用衍生產(chǎn)品交易在全球呈現(xiàn)快速增長，成為金融創(chuàng)新浪潮中的一顆耀眼的新星，以衍生金融的創(chuàng)新為特征的現(xiàn)代金融為解決各種金融問題創(chuàng)造性的提供了強有力的市場化工具，豐富和完善了現(xiàn)代金融市場，也給相關(guān)金融問題的解決提供了理論與實踐支持。我國金融市場經(jīng)過多年的發(fā)展，衍生金融逐步推進，在這種外部環(huán)境下，銀行業(yè)必須抓住機遇，在加強理論研究基礎(chǔ)上，大力開發(fā)適合自身信用風險管理和市場需求的信用衍生產(chǎn)品和資產(chǎn)證券化品種，逐步改變傳統(tǒng)信貸資產(chǎn)管理模式，完善商業(yè)銀行信用風險管理。 在金融自由化、金融國際化和金融電子化過程中，商業(yè)銀行面臨的風險也日益多樣化、復雜化。商業(yè)銀行是經(jīng)營管理風險并以此獲取收益的企業(yè)，信用風險是商業(yè)銀行在其經(jīng)營管理過程中所面臨的最重要、最復雜的風險，因此加強信用風險管理對我國商業(yè)銀行具有舉足輕重的意義。雖然我國商業(yè)銀行信用風險管理存在很多不足之處，但是只要我們建立有效的內(nèi)部、外部風險管理體系，加強信息系統(tǒng)建設(shè)，發(fā)揮中介機構(gòu)服務作用，商業(yè)銀行的信用風險是可以防范和控制的。 （五）完善銀行信用風險管理方法科學、合理的信用風險管理方法是充分揭示風險的基本前提。借鑒某些現(xiàn)代銀行風險管理的技術(shù)和經(jīng)驗，避免無謂的人力、財力的浪費，積極探索適合我國國情的信用風險管理方法，是建立和完善我國商業(yè)銀行信用風險管理體系的關(guān)鍵所在。（1）改進信用評級指標體系科學、合理的評級指標和權(quán)重是評級體系發(fā)揮應有作用的基本前提。可在以下幾個方面進行改進：第一，加強對現(xiàn)金流量的分析，因為充分的現(xiàn)金流量是企業(yè)償還到期債務的根本保證。我國企業(yè)從1998年起才開始編制現(xiàn)金流量表，商業(yè)銀行對現(xiàn)金流量的分析和預測重視不夠，可在現(xiàn)有的財務指標分析基礎(chǔ)上補充現(xiàn)金流量比率分析，以完善財務分析體系。第二，加大企業(yè)所在行業(yè)的發(fā)展趨勢、市場預期狀況等評級指標的權(quán)重，使評級結(jié)果更能反映企業(yè)未來的資信狀況。第三，定期對評級指標和指標的權(quán)重進行考察，根據(jù)影響企業(yè)信用狀況因素的變化作出相應的調(diào)整和修正。（2）將違約率引入信用評級法中違約率的取得有兩種方法：一是通過信用評級確定被評對象的違約概率，二是通過違約率模型直接測定違約率。各商業(yè)銀行可以積累歷史數(shù)據(jù)，通過對以往評級結(jié)果的跟蹤，把違約數(shù)量或金額與這一等級的貸款總數(shù)量或總金額進行對比，得出這個等級的違約率，建立起違約數(shù)據(jù)庫，這樣就可以通過同一信用等級的違約率來預測目標企業(yè)的違約概率。（3）改革信用評級法中過于簡單的量化方法我國商業(yè)銀行現(xiàn)行的信用評級法主要是進行簡單的財務比率分析，風險揭示不足。然而，要運用Credit Metrics、Credit Risk等現(xiàn)代信用風險量化度量模型，諸多條件還不具備?，F(xiàn)階段我國商業(yè)銀行可以運用一些比較簡單的模型，例如阿爾特曼的Z評分模型。Z評分模型選擇了一部分最能反映借款人財務狀況、對貸款質(zhì)量影響最大的比率，構(gòu)建了一個線性函數(shù)，Z值直接反映客戶違約可能性的大小。Z評分模型所選取的財務比率可以從客戶的財務數(shù)據(jù)中得到，具有較強的可操作性；計算出來的Z值較為明確地反映客戶的信用狀況，運用這一模型對完善信用評級方法有一定借鑒作用。（1）改進貸款風險分類標準的設(shè)置，加強貸款分類標準的量化對貸款分類標準中可以量化的因素，如借款人的財務狀況評價，可以通過調(diào)查統(tǒng)計，得出同行業(yè)的平均值以及同行業(yè)上市公司的平均值，以此為基礎(chǔ)設(shè)定不同級別的標準值，使分類標準更具操作性。對于其他不能直接量化的標準，可以使用加權(quán)打分法，根據(jù)不同標準對還款可能性的影響確定合理的權(quán)重，在統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上設(shè)定每一級別的分數(shù)。（2）合理確定貸款風險分類標準的順序不同因素對客戶償債的影響有所不同，必須根據(jù)各項標準對還款可能性影響的大小來確定相應的順序。取得借款人償債能力信息的最佳途徑是分析借款人的財務報表，可將借款人財務狀況評價放在第一位；借款人的正常業(yè)務經(jīng)營收入是貸款的第一還款來源，貸款的抵押和擔保都是第二還款來源，可將借款人經(jīng)營及資信情況評價排在第二位，還款保證情況評價排在第三位；同理，根據(jù)其他標準對還款可能性影響的大小來確定其次序。（3）把貸款風險分類結(jié)果與預期損失率掛鉤貸款風險分類信息要反映貸款的損失率和清償率，并以之作為銀行制定貸款損失準備金和撥備政策及貸款定價決策的依據(jù)。我國商業(yè)銀行尚未把貸款分類結(jié)果與損失率相聯(lián)系，因此各商業(yè)銀行必須跟據(jù)過去的分類結(jié)果，對每一級別的貸款損失情況進行統(tǒng)計，把損失金額與這一級別的貸款總金額對比，得出這一級別的貸款損失率。由于貸款風險分類法在2002年才開始全面推行，所以現(xiàn)階段要獲得不可缺少的大規(guī)模的樣本，各商業(yè)銀行之間必須加強合作。進一步建立較為合理的風險指標評價體系，對我國商業(yè)銀行的風險度量和管理進行研究，對提高信用風險管理水平，提高我國商業(yè)銀行的風險控制和管理能力提供合理化建議，具有十分重要的理論意義和現(xiàn)實意義。結(jié)束語本文主要對商業(yè)銀行信用風險進行了闡述，并研究了我國商業(yè)銀行信用風險管理的現(xiàn)狀與問題。通過對現(xiàn)狀與問題的研究以及新巴塞爾協(xié)議對信用風險管理的要求提出了幾點提高我國商業(yè)銀行信用風險管理水平的建議。由于資料和時間所限，本文在我國商業(yè)銀行信用風險管理上的研究還不很透徹，有待以后做進一步的研究。參考文獻[1]朱小宗，張宗益，[J]．財經(jīng)研究，2004（9）。[2]姜興陽，[J]．浙江金融，2009（7）。[3] Metrics模型及其對我國銀行信用風險管理的借鑒[J]．金融論壇，2002（3）。[4]（下）[M]．北京：北京商務出版社，1983。[5]．Value at Risk[M]．New York:McGraw Hill，1997。[6]王春峰．金融市場風險管理[M]．天津：天津大學出版社，2001。[7]陳忠陽．金融風險分析與管理研究——市場和機構(gòu)的理論、模型與技術(shù)[M]．北京：中國人民出版社，2001。[8]崔炳文．新巴塞爾協(xié)議下中國商業(yè)銀行信用風險管理研究[D]．天津大學，2006。 [9][M]．北京：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學出版社,2008。[10]馬海英．商業(yè)銀行信用風險分析與管理[M]．上海：上海財經(jīng)大學出版社，2007。[11]馮祿成．商業(yè)銀行貸款風險管理[M]．北京：中國金融出版社，2006。[12]夏馨，葉兵．淺議我國商業(yè)銀行信用風險管理與巴塞爾協(xié)議的差距[J]．西南金融，2007（8）。[13]．信用風險度量——風險估價的新方法與其它范式[M]．北京：機械工業(yè)出版社，2001。 [14]段兵．信用風險管理的工程化趨勢及應用[J]．國際金融研究，2002（6）。 [15][J]．金融與保險，2002（6）。 [16][J]．商業(yè)文化財金視點，2007（11）。[17][J]．今日南國,2008（2）。[18][J]．金融投資,2006（9）。[19]石小軍，[J]．商業(yè)信用，2010（1）。[20]宋效軍，任若恩，[J]．企業(yè)經(jīng)濟，2006（