摘要：在商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)控制中，開展地區(qū)評(píng)級(jí)具有其必要性和重要性。文中提出了地區(qū)評(píng)級(jí)的概念和內(nèi)涵，通過因子分析、層次分析和聚類分析方法確定了地區(qū)評(píng)級(jí)指標(biāo)體系和各指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建了地區(qū)評(píng)級(jí)模型。

關(guān)鍵詞：地區(qū)評(píng)級(jí)；因子分析；信貸風(fēng)險(xiǎn)

中圖分類號(hào)：F832文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-1428(2007)06-00-0073-04

一、地區(qū)評(píng)級(jí)定義與內(nèi)涵

參照A.M.Best對國家風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)的定義，地區(qū)評(píng)級(jí)是對區(qū)域?qū)用嬗绊懡鹑趥鶛?quán)保障力度的因素的全面衡量，包括政治和社會(huì)穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、公司治理(corporate governance)、區(qū)域金融發(fā)展和行業(yè)發(fā)展環(huán)境等。其中任一因素都可能影響商業(yè)銀行具體借款人的財(cái)務(wù)實(shí)力、償還債務(wù)的能力和還款意愿。地區(qū)評(píng)級(jí)是對一特定地區(qū)的借款人所面對的但超越其控制的區(qū)域?qū)用娴男庞蔑L(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)定。

地區(qū)層面的信用風(fēng)險(xiǎn)，是跨區(qū)域邊界貸款中損失的可能性，這種損失是由某個(gè)特定地區(qū)發(fā)生的事件所導(dǎo)致，是整個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力及社會(huì)穩(wěn)定和諧發(fā)展受到阻滯的金融體現(xiàn)。產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的“導(dǎo)火索”可能是微觀經(jīng)濟(jì)主體的經(jīng)營行為，也可能是宏觀經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素、環(huán)境因素、政策因素或特定自然災(zāi)害等。地區(qū)信用風(fēng)險(xiǎn)不同于區(qū)域政府信用風(fēng)險(xiǎn)，但涵蓋后者。因?yàn)?，區(qū)域政府信用風(fēng)險(xiǎn)主要衡量給區(qū)域政府提供貸款的潛在風(fēng)險(xiǎn)，包括提供給政府的基礎(chǔ)設(shè)施投資、公共設(shè)施投資及政府發(fā)行的地方公債等。因此，地區(qū)評(píng)級(jí)是對地區(qū)信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量，即是著重對整個(gè)信貸環(huán)境、投融資環(huán)境或經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境的綜合評(píng)價(jià)，其對優(yōu)化商業(yè)銀行信貸決策、完善風(fēng)險(xiǎn)管理具有重要的基礎(chǔ)性作用。

二、地區(qū)評(píng)級(jí)指標(biāo)選取及方法

1、指標(biāo)選取。

從理論上，地區(qū)信用等級(jí)的測度指標(biāo)體系要求越全面越好，但由于受到定量研究方法以及指標(biāo)數(shù)據(jù)本身獲取方面的限制，在實(shí)證研究中，只能有針對性地篩選那些具有一定代表性的指標(biāo)項(xiàng)。為了使建立的地區(qū)評(píng)級(jí)指標(biāo)體系具有全面、客觀、準(zhǔn)確的特性，本文在借鑒發(fā)達(dá)國家著名金融機(jī)構(gòu)或評(píng)級(jí)公司國別(主權(quán))評(píng)級(jí)及區(qū)域競爭力分析的基礎(chǔ)上，遵循系統(tǒng)性、綜合性、可操作性、可比性、前瞻性和指導(dǎo)性的原則，將指標(biāo)體系初步分解為定量分析指標(biāo)和定性分析指標(biāo)兩部分，共71個(gè)原始指標(biāo)。其中定量分析指標(biāo)包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力、文化環(huán)境、金融發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及經(jīng)濟(jì)空間布局、區(qū)域市場發(fā)育程度、政府行政能力和區(qū)域開放程度，定性分析指標(biāo)包括區(qū)位因素、法律法制環(huán)境、政治環(huán)境、社會(huì)環(huán)境、發(fā)展戰(zhàn)略和參與經(jīng)濟(jì)一體化程度等。

2、評(píng)級(jí)方法。

為盡可能保證指標(biāo)權(quán)重確定的科學(xué)性和評(píng)級(jí)結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文針對多指標(biāo)體系的特點(diǎn)，對定量部分采用因子分析方法，定性部分采用層次分析方法確定指標(biāo)權(quán)重，并對最終結(jié)果通過聚類分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分類?，F(xiàn)以因子分析法為主作一介紹。

（1）因子分析方法。因子分析是對多變量的平面數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳綜合和簡化，即在保證數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下，對高維變量空間進(jìn)行降維處理。該方法反映原始資料的大部分信息，來描述原有指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系。代表各種信息的綜合指標(biāo)就稱為因子。其數(shù)學(xué)模型為：

ε為特殊因子，表示了原有變量不能被因子變量所解釋的部分。

該方法分析的基本步驟為：

①確定原有變量是否適合做因子分析。最基本的方法是計(jì)算變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，如相關(guān)系數(shù)矩陣中的大部分相關(guān)系數(shù)都小于0.3且未通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，則這些變量不適合作因子分析。在SPSS11.5中，還提供了三種檢驗(yàn)方法：巴特利特球形檢驗(yàn)（Bartlett Test Of Sphericity）、反映象相關(guān)矩陣（Anti-image correlation matrix）和KMO（Kaiser-Meyer-01kin）檢驗(yàn)。

②構(gòu)造因子變量。因子分析中有多種確定因子變量的方法，常用的是基于主成份模型的主成份分析法，下面簡單介紹原理。

主成份分析通過坐標(biāo)變換手段，將原有的p個(gè)相關(guān)變量xi作線形變換，轉(zhuǎn)換成另一組不相關(guān)的變量yi，可表示為：

③因子變量的命名解釋。經(jīng)過主成份分析得到的因子變量是若干原變量的綜合。因此，對因子變量的合理解釋，可以進(jìn)一步說明原變量系統(tǒng)構(gòu)成的主要因素和系統(tǒng)特征。

④計(jì)算因子得分。因子得分是因子變量的構(gòu)造的最終體現(xiàn)。因子變量確定以后，對每一樣本數(shù)據(jù)，我們需要得到它們在不同因子上的具體數(shù)據(jù)值。有了因子得分以后，我們對原有變量的分析就可以簡化為對各因子得分變量的線形組合，即：

（2）層次分析法。層次分析法（Analytic Hierarchy Process， AHP）是美國運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty在20世紀(jì)70年代提出的一種定性與定量分析相結(jié)合的多目標(biāo)決策分析方法。該方法依靠決策者的經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)造成比較矩陣，其中，引入標(biāo)度表（如表1）來標(biāo)定同級(jí)各因子之間重要性的比較，并合理給出相應(yīng)權(quán)重。整個(gè)過程體現(xiàn)了人的決策思維活動(dòng)中分析、判斷和綜合等基本特征。

表1Saaty標(biāo)度表

（3）聚類分析法。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，采用層次式的判別方式，根據(jù)變量之間的親疏程度逐次進(jìn)行聚類。聚類的時(shí)候會(huì)涉及到兩種類型親疏程度的計(jì)量：一種是樣本數(shù)據(jù)之間的親疏程度，一種是樣本數(shù)據(jù)與小類、小類與小類之間的親疏程度。樣本數(shù)據(jù)之間的親疏程度主要通過樣本之間的距離、樣本間的相關(guān)系數(shù)來度量。

三、地區(qū)評(píng)級(jí)模型構(gòu)建

數(shù)據(jù)來源于2004年度《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。其中，由于數(shù)據(jù)獲取的困難，金融機(jī)構(gòu)不良率取自某商業(yè)銀行2004年度各區(qū)域數(shù)據(jù)。模型構(gòu)建過程為：

首先，將原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

其次，通過因子分析，根據(jù)變量的信息損失量都小于20%的原則篩選出60個(gè)指標(biāo)，共提取9個(gè)公共因子，它們反映了原變量92.12%的信息。通過因子載荷矩陣和因子得分矩陣，得到原始變量和公共因子之間的關(guān)系。

第三，采用各公共因子即主成份的方差貢獻(xiàn)率作為其權(quán)重，得到地區(qū)信用環(huán)境質(zhì)量定量得分Si：

第四，原始指標(biāo)權(quán)重的確定。

將因子得分函數(shù)代入地區(qū)信用評(píng)分方程，對各原始變量的系數(shù)進(jìn)行歸一化處理，從而得到原始指標(biāo)的權(quán)重（如表2）。其中，對指標(biāo)X4、X12、X17、X19、X23、X24、X25、X29和X51，當(dāng)其計(jì)算時(shí)，應(yīng)該取其實(shí)際值的負(fù)數(shù)。

表2定量評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

從而計(jì)算出2004年度中國各省區(qū)定量評(píng)價(jià)得分。

第六，通過層次分析法得出定性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、指標(biāo)權(quán)重，并從實(shí)際操作角度提出相應(yīng)（如表3）。并據(jù)此對各區(qū)域進(jìn)行分析，得出其對應(yīng)定性得分。

表3定性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

第七，得到地區(qū)評(píng)級(jí)總得分。經(jīng)專家咨詢和參考國內(nèi)各商業(yè)銀行的現(xiàn)行實(shí)踐，在地區(qū)評(píng)級(jí)結(jié)果的計(jì)算中，定性和定量部分的權(quán)重分別為30%和70%。根據(jù)上文分析結(jié)果，得到2004年度我國各區(qū)域的評(píng)級(jí)得分，如表4示。

第八，對地區(qū)評(píng)級(jí)結(jié)果進(jìn)行聚類分析。采用層次聚類分析中的Q型聚類，選用類間平均鏈鎖法計(jì)算小類之間的距離，采用歐式距離計(jì)算樣本之間的距離。將各區(qū)域分為低風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)、較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中等風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)、較高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)和高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)五類。從結(jié)果可看出，較高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)較為集中，為細(xì)化其內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)含義，以更好地指導(dǎo)實(shí)際信貸業(yè)務(wù)開展，對該部分地區(qū)再進(jìn)行一次聚類分析，將其分類三類，得到最終的地區(qū)等級(jí)分類，按照風(fēng)險(xiǎn)從低到高用數(shù)字1-7分別代替，如表4示。

表42004年度全國部分地區(qū)評(píng)級(jí)得分

四、結(jié)論

本文從商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)開展的實(shí)際需求出發(fā)，借鑒區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)和國別（主權(quán)）評(píng)級(jí)的相關(guān)理論，通過定量和定性分析，選取了相應(yīng)指標(biāo)并確定了各指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建了地區(qū)評(píng)級(jí)模型，可用來指導(dǎo)商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的開展。地區(qū)評(píng)級(jí)結(jié)果是客戶評(píng)級(jí)和行業(yè)評(píng)級(jí)的主要評(píng)價(jià)內(nèi)容，可為商業(yè)銀行制定科學(xué)的區(qū)域信貸政策提供依據(jù)，為地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)限額的確定提供計(jì)算基準(zhǔn)，并且可作為信貸產(chǎn)品定價(jià)和經(jīng)濟(jì)資本分配的基礎(chǔ)。需要指出的是，由于數(shù)據(jù)獲取的困難，對反映地區(qū)信用發(fā)展的指標(biāo)選取受到一定限制，有待以后完善和優(yōu)化。另外，該地區(qū)評(píng)級(jí)是對地區(qū)綜合發(fā)展能力的一個(gè)靜態(tài)評(píng)價(jià)，可考慮以后適當(dāng)加入相關(guān)預(yù)測指標(biāo)，從而能夠動(dòng)態(tài)地對地區(qū)信用狀況進(jìn)行科學(xué)的評(píng)價(jià)。

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注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文”