【正文】 融風(fēng)險(xiǎn)。特別是我國(guó)正式加入世界貿(mào)易組織，逐步融入國(guó)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(shì)更為復(fù)雜，風(fēng)險(xiǎn)因素有增多趨勢(shì)。 研究意義 商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)研究的意義可以從以下層面上理解： ① 從宏觀層面上講，金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，銀行又是金融的核心。在現(xiàn)代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行高度貨幣化、信用化和金融化。當(dāng)銀行和其他經(jīng)濟(jì)主體發(fā)生信貸關(guān)系時(shí)，經(jīng)濟(jì)主體的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)通過(guò)信貸關(guān)系，部分甚至全部轉(zhuǎn)化為銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，銀行成為風(fēng)險(xiǎn)的中樞。 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(lái)的主要現(xiàn)金流，是商業(yè)銀行利潤(rùn)的主要來(lái)源。如何在保證銀行信貸收益的同時(shí)，有效控制信貸風(fēng)險(xiǎn)，是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的核心內(nèi)容之一。 ③ 從歷史角度來(lái)說(shuō)，在過(guò)去的幾十年間，信 貸風(fēng)險(xiǎn)已變得更加突出和重要。 自 20 世紀(jì) 90 年代以來(lái)，國(guó)際金融市場(chǎng)危機(jī)四伏，風(fēng)波迭起： 1994 年，法國(guó)里昂信貸銀行因從事房地產(chǎn)業(yè)和其他產(chǎn)業(yè)的投機(jī)而虧損達(dá) 123 億法國(guó)法郎，它的賬目中出現(xiàn)了高達(dá) 500 億法國(guó)法郎的不良貸款。 1997 年從泰銖貶值開(kāi)始的亞洲金融危機(jī)沖擊更大。隨即，東亞國(guó)家也爆發(fā)了嚴(yán)重的金融危機(jī)，日本的一些大銀行和大證券公司，如三洋證券公司、北海道拓殖銀行、山一證券公司等相繼倒閉；韓國(guó)韓元也大幅度貶值，韓國(guó)的韓寶、真露等大型企業(yè)集團(tuán)相繼破產(chǎn)，第一銀行和漢城銀行等眾多的信貸機(jī)構(gòu)都陷入困境。例如： 1998 年 2 月 24 日，中國(guó)農(nóng)村發(fā)展信托投資公司由于經(jīng)營(yíng)嚴(yán)重違規(guī)，虧損巨大，被中央銀行行宣布解散。 以及近來(lái)的德隆事件、藍(lán)田事件、鐵本事件造成巨額不良貸款都對(duì)商業(yè)銀行造成巨大的損失。 ④ 從現(xiàn)實(shí)的角度來(lái)看。 1999 年剝離不良資產(chǎn)之前，四大國(guó)有銀行不良貸款比例應(yīng)在 40 %左右，據(jù)此計(jì)算不良貸款余額應(yīng)為 21749. 71 億元，占當(dāng)時(shí)我國(guó)ＧＤＰ的 2 7. 3 %，是當(dāng)年全國(guó)財(cái)政收入 9846 億元的 倍。但是 2020 年，四大國(guó)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。主要商業(yè)銀行是指四大國(guó)有商業(yè)銀行和全國(guó)性股份銀行。目前世界排名前 100 位的銀行的貸款不良率大約為 2%～ 3%。同時(shí)，伴隨著貸款集中趨勢(shì)的加強(qiáng)，國(guó)有商業(yè)銀行潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增大。在一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)處于萎縮、一些新型行業(yè)還沒(méi)有形成氣候的情況下，新增銀行貸款主要集中在“ 大、長(zhǎng)、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(zhǎng)期貸款集中；向國(guó)家壟斷性行業(yè)（如公路、鐵路、電力、電信等）集中。信貸投放的行業(yè)集中度過(guò)高，潛伏著新的風(fēng)險(xiǎn)隱 患。所以十分有必要加強(qiáng)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理。本文試圖運(yùn)用所學(xué)的工商管理的一些基本理論和方法結(jié)合銀行工作實(shí)踐，研究我國(guó)商業(yè)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理。較之國(guó)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(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)研究，不能只局限在對(duì)銀行的研究，而應(yīng)該包括對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)整體、企業(yè)、國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)等多方面研究。因此，應(yīng)該綜合考慮多方面因素，結(jié)合我國(guó)逐步完善市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的實(shí)際，多管齊下，標(biāo)本兼治，才能有效控制我國(guó)商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。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(jìng)爭(zhēng)能力。 但是在日常工作和現(xiàn)實(shí)生活中，影響銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的因素太多，一個(gè)模型不可能把所有的變量包含進(jìn)去，于是從另外一個(gè)角度出發(fā)來(lái)研究信貸風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)企業(yè)在銀行申請(qǐng)貸款的流程，我提出了加強(qiáng)商業(yè)銀行信貸流程管理，這種管理方法最大的特點(diǎn)是一種過(guò)程管理，在管理過(guò)程中，不需要太多的數(shù)理知識(shí)，只要按照要求完成每一個(gè)流程、每一個(gè)步驟，就可以很大程度上降低商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。 本文試圖從這方面進(jìn)行嘗試，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(duì)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。 北 京 交 通 大 學(xué) 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 2 商 業(yè) 銀 行 風(fēng) 險(xiǎn) 概 述 7 2 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)概述 關(guān)于什么是風(fēng)險(xiǎn)，學(xué)術(shù)界的說(shuō)法不一，有的認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)是可測(cè)定的不確定性；也有的認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)是損失的可能性，或者風(fēng)險(xiǎn)是損失出現(xiàn)的概率或機(jī)會(huì)； 還有的認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)就是潛在損失的變化范圍與變動(dòng)幅度。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。違約造成了交易對(duì)手（一般是銀行）全部或部分支付金額的損失。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。對(duì)于商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，信貸風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)的主體是一致的，即均是由于債務(wù)人信用狀況發(fā)生變動(dòng)給銀行經(jīng)營(yíng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。 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(duì)象。銀行是社會(huì)的信用中介，通過(guò)吸收存款等形式籌集資金，轉(zhuǎn)而發(fā)放貸款形成了資金運(yùn)用，銀行及債權(quán)人和債務(wù)人為一身。 銀行的負(fù)債即企業(yè)居民的存款是具有很強(qiáng)的流動(dòng)性，是強(qiáng)制性的支付北 京 交 通 大 學(xué) 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 2 商 業(yè) 銀 行 風(fēng) 險(xiǎn) 概 述 8 結(jié)算。 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（ market risk）是指因市場(chǎng) 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)。其中最重要的是利率風(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)。 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的特征 客觀性 風(fēng)險(xiǎn)是一種客觀存在，是不以人的主 觀愿望轉(zhuǎn)移而轉(zhuǎn)移，人們生存和活動(dòng)的 1整個(gè)社會(huì)環(huán)境就是一個(gè)充滿風(fēng)險(xiǎn)的世界。商業(yè)銀行最顯著的特點(diǎn)就是負(fù)債經(jīng)營(yíng)，即利用客戶的各種存款及其 1 楊力 . 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理 . 上海 . 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版 社 . 2 戴國(guó)強(qiáng) . 商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)學(xué) . 北京 . 高等教育出版社 . 1999 3 張 維迎 .博弈論與信息 經(jīng)濟(jì) 學(xué) [M].上海：上海人民出版社， 1996. 北 京 交 通 大 學(xué) 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 2 商 業(yè) 銀 行 風(fēng) 險(xiǎn) 概 述 9 它借入款作為營(yíng)運(yùn)資金，自有資本占資產(chǎn)總額比率遠(yuǎn)低于其它行業(yè)。 潛在性 盡管風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在，但它的不確定性僅僅是一種可能性， 從可能性要轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的損失還有一段距離，還有賴于其它相關(guān)條件，這一特性可稱為風(fēng)險(xiǎn)的潛在性。這種信用創(chuàng)造功能可以 在較長(zhǎng)的時(shí)間里掩蓋已經(jīng)出現(xiàn)的損失 ，銀行在巨額虧損時(shí)仍能夠運(yùn)轉(zhuǎn)，因此其風(fēng)險(xiǎn)具有隱蔽性。商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)建立科學(xué)有效的決策機(jī)制，降低經(jīng)營(yíng)管理中的不確 定性；建立統(tǒng)一規(guī)范的內(nèi)部控制平臺(tái)，減少道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇；建立內(nèi)部評(píng)級(jí)體系，強(qiáng)化信用分析和預(yù)警，將風(fēng)險(xiǎn)控制在一定的范圍之內(nèi)。由于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。 商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的度量 古典信貸風(fēng)險(xiǎn)度量方法 專家制度是一種最古老的信 貸風(fēng)險(xiǎn)分析方法，它是商業(yè)銀行在長(zhǎng)期的信貸活 4 于爾根 哈珀 .金融 經(jīng)濟(jì)學(xué) [M].成都：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社， 2020. 北 京 交 通 大 學(xué) 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 2 商 業(yè) 銀 行 風(fēng) 險(xiǎn) 概 述 10 動(dòng)中所形成的一種行之有效的信貸風(fēng)險(xiǎn)分析和管理制度。因此，在信貸決策過(guò)程中，信貸專家的專業(yè)知識(shí)、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。但是絕大多數(shù)銀行都將重點(diǎn)集中在借款人的“5C” 上。 因?yàn)樾刨J專家 人員本身的素質(zhì)高低和經(jīng)驗(yàn)會(huì)直接影響該項(xiàng)制度的實(shí)施效果。第三，專家制度加劇了銀行在貸款組合方面過(guò)度集中的問(wèn)題，使銀行面臨著更大的風(fēng)險(xiǎn)。 古典信貸風(fēng)險(xiǎn)度量方法 ① Zeta 和 Z 評(píng)分模型的內(nèi)容 Z 評(píng)分模型（ Zscore model）是美國(guó)紐約大學(xué)斯特商學(xué)院教授愛(ài)德華 1977 年他又對(duì)該模型進(jìn)行了修正和擴(kuò)展，建立了第二代模型 ZETA 模型（ ZETA credit risk model）。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)?“ 未知區(qū) ” （ Zone of Ignorance）或稱 “ 灰色區(qū)域 ”(gray area) 。 ②Zeta 和 Z 評(píng)分模型的優(yōu)點(diǎn)和缺陷 3 這兩個(gè)模型所計(jì)算出的 Z 值可以較為明確地反映借款人（企業(yè)或公司）在一定時(shí)期內(nèi)的信用狀況 ，因此，它可以作為借款人經(jīng)營(yíng)前景好壞的早期預(yù)警系統(tǒng)。 然而 在實(shí)踐中， Z 評(píng)分模型 和 ZETA 模型都存在著很多不足，使模型的預(yù)測(cè)能力大打折扣，限制了模型功效的發(fā)揮。 現(xiàn)在信貸風(fēng)險(xiǎn)度量和管理方法 ①Credit Metrixs 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量制模型 Credit Metrixs 模型是由 摩根于 1997 年提出的。這里， VAR 用來(lái)衡量投資組合風(fēng)險(xiǎn)暴露的程度指在正常的市場(chǎng)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) 5 李志輝 . 現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)量化度量與管理研究 . 北京 . 中國(guó)金融出版社 . 2020 6 陳士俊 , 王樹(shù)恩 , 季子林 . 科學(xué)技術(shù)論與方法論綱要 . 天津 . 天津大學(xué)出版社 . 1994 7 李玉周 . 現(xiàn)金流量表閱讀與分析 . 成都 . 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 . 8 貸款風(fēng)險(xiǎn)分類原理與實(shí)務(wù)編寫(xiě)組 . 貸款風(fēng)險(xiǎn)分類原理與實(shí)務(wù) . 北京 . 中國(guó)金融出版社 .1998 9 華夏銀行重慶分行 . 信貸基礎(chǔ)管理手冊(cè)（內(nèi)部資料） . 2020 10 Bank 北 京 交 通 大 學(xué) 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 2 商 業(yè) 銀 行 風(fēng) 險(xiǎn) 概 述 12 生的最大損失。因此，信用風(fēng)險(xiǎn)不僅由債務(wù)人的違約風(fēng)險(xiǎn)引起，也會(huì)因債務(wù)人的信用等級(jí)降級(jí)而引起潛在的市場(chǎng)價(jià)值損失。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。 KMV 最適用于公開(kāi)上市公司，它們的股票價(jià)格和財(cái)務(wù)報(bào)表的信息便于轉(zhuǎn)化為一個(gè)暗含的違約風(fēng)險(xiǎn)。 5因而， Credit Risk+被認(rèn)為是一種 “ 違約率模型 ” 的代表。 ④Credit Portfolio View 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型 Credit Portfolio View 是一個(gè)多因子模型，它根據(jù)諸如失業(yè)率、 GDP 增長(zhǎng)率、長(zhǎng)期利率水平、匯率、政府支出以及總儲(chǔ)蓄率等宏觀因素，對(duì)每個(gè)國(guó)家不同行業(yè)中就不同等級(jí)的違約和轉(zhuǎn)移概率的聯(lián)合條件分布進(jìn)行模擬。當(dāng)經(jīng)濟(jì)狀況惡化時(shí)，降級(jí)和違約增加；反之，當(dāng)經(jīng)濟(jì)狀況好轉(zhuǎn)時(shí)，降級(jí)和違約減少。 KMV 公司所建立的信用風(fēng)險(xiǎn)方法是用于評(píng)估相對(duì)于違約和轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的違約概率和損失分布，與 Credit Metrics 不同的是， KMV 方法依賴于每一個(gè)債務(wù)人的 “ 期望違約頻率 ” ，而不是由評(píng)估機(jī)構(gòu)所評(píng)出的平均歷史轉(zhuǎn)移頻率。 表 四種模型的比較 Credit Metrics Credit Portfolio View KMV Credit Risk+ 11 Uibrich Holley H, International Trade andfinance, New Jersey: PrenticeHall, . 12 華夏銀行人事教育部 . 信貸管理（內(nèi)部資料） . 2020 北 京 交 通 大 學(xué) 學(xué) 士 學(xué) 位 論 文 2 商 業(yè) 銀 行 風(fēng) 險(xiǎn) 概 述 13 風(fēng)險(xiǎn)的定義 MTM（盯住市場(chǎng)） MTM或 DM MTM或 DM DM（違約模型） 適用范圍 信用體系完善 低等級(jí)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(jí)組合內(nèi)不變 信貸風(fēng)險(xiǎn)度量方法在我國(guó)的應(yīng)用 如果在我國(guó)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(duì)于我國(guó)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。在當(dāng)前情況下，我國(guó)商業(yè)銀行尚不具備獨(dú)立建立信貸風(fēng)險(xiǎn)度量模型等銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)度量模型 的條件。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(jí)轉(zhuǎn)換概率等參數(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(méi)有有效的歷史信貸數(shù)據(jù)，則建模如同無(wú)米之炊。 ② 缺乏有效的外部信用評(píng)估機(jī)構(gòu)。因而不能給我國(guó)商業(yè)銀行提供適合我國(guó)特點(diǎn)的歷史信貸數(shù)據(jù)。 2020 年 1 月，巴塞爾委員會(huì)公布的新資本協(xié)議中提出針對(duì)防范信用風(fēng)險(xiǎn)所需要的資本制定內(nèi)部評(píng)級(jí)法 (IRB法 )的建議。 所以，根據(jù)我國(guó)的具體情況，目前商業(yè)銀行還是以專家制度為主，輔以 Z 評(píng) 13 蔣超良 . 中國(guó)的銀行業(yè) . 北京 . 中國(guó)金融出版社 . 2020 14 王偉東 . 經(jīng)濟(jì)全球化中的金融風(fēng)險(xiǎn)管理 . 北京 . 中國(guó)經(jīng)濟(jì)出版社 . 1999 15 羅銳韌 . 管理控制與管理經(jīng)濟(jì)學(xué) . 北京 . 紅旗出