聶飄霞

摘要：本文結(jié)合長(zhǎng)沙銀行在信用債風(fēng)險(xiǎn)管理方面的實(shí)踐，探討了中小銀行信用債信用風(fēng)險(xiǎn)管理的相關(guān)理念和方法，以期為中小銀行類機(jī)構(gòu)管理信用債信用風(fēng)險(xiǎn)提供一些參考。

關(guān)鍵詞：中小銀行 信用債 風(fēng)險(xiǎn)管理 財(cái)務(wù)預(yù)警模型

信用債是我國(guó)債券市場(chǎng)的重要品種，狹義上特指非金融企業(yè)發(fā)行的債券，主要包括企業(yè)債、公司債、短期融資券、中票和定向工具等。隨著債券市場(chǎng)擴(kuò)容和品種的不斷豐富，信用債已成為我國(guó)債券市場(chǎng)和商業(yè)銀行債券配置的重要品種之一。

近年來(lái)，我國(guó)信用債市場(chǎng)發(fā)展十分迅速。根據(jù)Wind資訊的統(tǒng)計(jì)，截至2017年末，我國(guó)存量信用債余額為16.54萬(wàn)億元，占全市場(chǎng)債券余額的22.15%，超過(guò)國(guó)債、地方債、政策性銀行債等利率品種，成為企業(yè)直接融資的重要資本工具。但在信用債市場(chǎng)快速發(fā)展的同時(shí)，近年來(lái)違約風(fēng)險(xiǎn)增加，對(duì)于商業(yè)銀行特別是中小銀行信用債風(fēng)險(xiǎn)管理體系建設(shè)提出了更高要求。本文將結(jié)合長(zhǎng)沙銀行業(yè)務(wù)實(shí)踐，對(duì)于中小銀行信用債信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法作以探討。

中小銀行信用債信用風(fēng)險(xiǎn)管理現(xiàn)狀

（一）信用債投資面臨較大的信用風(fēng)險(xiǎn)

商業(yè)銀行是信用債最大的持有主體，特別是對(duì)于以中小銀行為主的城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，信用債的持有量更大。

與全國(guó)性的商業(yè)銀行具有廣泛的客戶來(lái)源不同，中小銀行經(jīng)營(yíng)范圍通常局限在一定區(qū)域內(nèi)，客戶資源高度集中，優(yōu)質(zhì)發(fā)債企業(yè)較少且以城投企業(yè)為主，因此在中小銀行所持信用債的發(fā)行人中，行內(nèi)客戶資質(zhì)相對(duì)較弱。在以往信用債“剛性兌付”時(shí)期，一些中小銀行通過(guò)“簡(jiǎn)單粗暴”的方式完成了信用債投資，并在過(guò)去的牛市中獲取了超額收益。而在信用債券市場(chǎng)迅速擴(kuò)容并頻發(fā)違約的市場(chǎng)環(huán)境下，中小銀行信用債投資面臨著較大的信用風(fēng)險(xiǎn)。

（二）信用風(fēng)險(xiǎn)管理能力相對(duì)不足

商業(yè)銀行是信用債市場(chǎng)主要投資資金來(lái)源方和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者，其信用風(fēng)險(xiǎn)管理能力是信用債投資的基礎(chǔ)與前提。全國(guó)性商業(yè)銀行一般擁有廣泛的客戶基礎(chǔ)和較強(qiáng)的業(yè)務(wù)滲透能力，債券發(fā)行人往往也是對(duì)公貸款客戶、債券承銷客戶等，可以通過(guò)統(tǒng)一授信、信息共享實(shí)現(xiàn)對(duì)信用債投前和投后的統(tǒng)籌管理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)信用債風(fēng)險(xiǎn)的有效管理。與全國(guó)性商業(yè)銀行相比，中小銀行在進(jìn)行投資決策時(shí)，由于缺乏系統(tǒng)的工具和專業(yè)的信用研究團(tuán)隊(duì)，難以對(duì)發(fā)行人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面深入的分析和排序，主要是借助外部評(píng)級(jí)和公開信息對(duì)發(fā)行人信用資質(zhì)進(jìn)行簡(jiǎn)單的評(píng)估，風(fēng)險(xiǎn)管理能力明顯不足。因此，中小銀行雖然持有較大規(guī)模的信用債，但其在客戶資源、專業(yè)人才、研究能力、管理手段等方面還存在較多制約。由于人員、工具的限制，中小銀行的投資部門通常并未形成自己專業(yè)的信用研究團(tuán)隊(duì)，往往依靠授信審批和風(fēng)險(xiǎn)管理部門對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行把控，對(duì)信用債的風(fēng)險(xiǎn)承受能力偏低，一旦發(fā)生違約事件，將對(duì)其投資組合業(yè)績(jī)表現(xiàn)和今后的投資管理模式形成巨大沖擊。

長(zhǎng)沙銀行信用債信用風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)踐

長(zhǎng)沙銀行成立于1997年5月，是湖南省首家區(qū)域性股份制商業(yè)銀行和湖南最大的法人金融企業(yè)。自2014年開始，長(zhǎng)沙銀行著手全面搭建信用債投研和風(fēng)控體系，依托IT系統(tǒng)與資訊終端、以評(píng)分卡與大數(shù)據(jù)為核心、借助外部行業(yè)與個(gè)券研究，在信用債風(fēng)險(xiǎn)管理上進(jìn)行了有益的探索和實(shí)踐，并取得了一定成效。

（一）構(gòu)建內(nèi)部評(píng)分卡

由于外部信用評(píng)級(jí)存在評(píng)級(jí)公信力和可比性較弱、區(qū)分度不高、高信用評(píng)級(jí)過(guò)于集中、評(píng)級(jí)監(jiān)管不嚴(yán)、評(píng)級(jí)跟蹤滯后等問(wèn)題，近兩年來(lái)，長(zhǎng)沙銀行開始著手建立適合自身業(yè)務(wù)發(fā)展需要的內(nèi)部評(píng)分卡。第一代評(píng)分卡使用專家判斷法，依靠交易員和風(fēng)險(xiǎn)中臺(tái)的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行開發(fā)，簡(jiǎn)單易行，但容易受專家個(gè)人經(jīng)驗(yàn)及主觀因素的影響，帶有片面性；在第二代評(píng)分卡構(gòu)建過(guò)程中，借助外部專家智慧，通過(guò)違約模型法將評(píng)分卡進(jìn)一步完善，評(píng)分卡已通過(guò)后續(xù)自主研發(fā)的信用分析管理系統(tǒng)得以廣泛使用。

違約模型法是根據(jù)一定的統(tǒng)計(jì)理論，利用數(shù)學(xué)方程模擬現(xiàn)實(shí)中客戶信用狀況與客戶特征之間相互關(guān)系的研究方法，其開發(fā)包括以下幾個(gè)環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（運(yùn)用logistic轉(zhuǎn)換等）、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、單因素分析（運(yùn)用AR值、Somers D值等）、相關(guān)性分析、多因素分析（Probit與Logistic模型）。該模型優(yōu)點(diǎn)在于：在數(shù)據(jù)量充分的前提下，可以比較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)客戶的信用等級(jí)；缺點(diǎn)是受數(shù)據(jù)量影響，在數(shù)據(jù)量不充分或者數(shù)據(jù)質(zhì)量不高時(shí)，此方法得到的結(jié)果可信度不高。目前，非金融發(fā)債企業(yè)已超過(guò)5000家，同時(shí)市場(chǎng)上已有多個(gè)違約樣本和較多的低評(píng)級(jí)發(fā)行人，數(shù)據(jù)量充分，因此采取違約模型法對(duì)評(píng)分卡進(jìn)行改進(jìn)可以取到較好的效果。

評(píng)分卡包括模型內(nèi)指標(biāo)和模型外調(diào)整因素。模型內(nèi)指標(biāo)是指以反映企業(yè)盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、增長(zhǎng)性、資產(chǎn)規(guī)模、杠桿率等財(cái)務(wù)指標(biāo)為主的定量指標(biāo)，以及反映企業(yè)性質(zhì)、競(jìng)爭(zhēng)力、行業(yè)特征、融資能力等的定性指標(biāo)。模型外調(diào)整因素是指由于其偶發(fā)性，不適合通過(guò)統(tǒng)計(jì)建模的方法納入模型內(nèi)且對(duì)發(fā)行人信用資質(zhì)有重大影響的負(fù)面因素，如行業(yè)嚴(yán)重下滑、受監(jiān)管部門處罰、重大訟訴、實(shí)際控制人風(fēng)險(xiǎn)事件、未及時(shí)披露定期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等。根據(jù)Wind行業(yè)分類，將130多個(gè)四級(jí)分類行業(yè)劃分為13個(gè)大類行業(yè)模型和1個(gè)通用類模型，含建筑、消費(fèi)、醫(yī)療、交通運(yùn)輸、城投類、一般企業(yè)通用類等，通過(guò)統(tǒng)計(jì)建模的方式，構(gòu)建了14張?jiān)u分卡。

評(píng)級(jí)主標(biāo)尺分為1、2、3、4、5共五個(gè)大檔。數(shù)字越小，信用等級(jí)越高，每個(gè)大檔包括3個(gè)小檔，投資入庫(kù)所需滿足的最低評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)建模樣本測(cè)算結(jié)果的評(píng)級(jí)分布劃定。通過(guò)違約模型法校驗(yàn)出的內(nèi)部評(píng)級(jí)具有良好的區(qū)分度，如外部評(píng)級(jí)同是AA級(jí)的發(fā)行人，其所對(duì)應(yīng)的內(nèi)部評(píng)級(jí)可能為4+、4、4-，甚至5，從而有助于對(duì)發(fā)行人信用資質(zhì)形成有效判斷。

（二）開發(fā)信用分析管理系統(tǒng)

評(píng)分卡通常會(huì)涉及很多模型和數(shù)據(jù)，如果在數(shù)據(jù)錄入與更新、評(píng)級(jí)發(fā)起、流程審批、評(píng)級(jí)結(jié)果查看、評(píng)級(jí)變動(dòng)跟蹤等方面完全依靠Excel操作，需要從數(shù)據(jù)庫(kù)中手工選取數(shù)據(jù)，難以共享，不利于數(shù)據(jù)管理、流程管控以及評(píng)級(jí)結(jié)果的應(yīng)用，也不利于模型管理。為此，長(zhǎng)沙銀行于2016年下半年起開始自主研發(fā)基于評(píng)分卡的信用分析管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)已于年底上線并投入使用。該系統(tǒng)通過(guò)全行統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺(tái)與Wind數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)接，可快速添加發(fā)行人數(shù)據(jù)以及提取定量數(shù)據(jù)，經(jīng)辦人只需手工填寫定性數(shù)據(jù)錄入模板并導(dǎo)入后（每個(gè)定性指標(biāo)分為3至5個(gè)檔次，操作人員只需錄入數(shù)字），即可生成模型外因素調(diào)整前的試算評(píng)級(jí)。目前系統(tǒng)存儲(chǔ)了將近2000家發(fā)行人的評(píng)級(jí)結(jié)果，交易員可通過(guò)系統(tǒng)橫向比較同一大類行業(yè)不同發(fā)行人的試算評(píng)級(jí)結(jié)果，縱向查看發(fā)行人每年的評(píng)級(jí)變動(dòng)情況。endprint

此外，長(zhǎng)沙銀行還持續(xù)不斷地提升和擴(kuò)展系統(tǒng)功能。2017年上半年，在系統(tǒng)中新增了發(fā)行人盡職調(diào)查、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及授信管理模板，所需財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均通過(guò)Wind導(dǎo)入，提高了交易員和風(fēng)險(xiǎn)中臺(tái)對(duì)發(fā)行人的評(píng)估效率。至此，通過(guò)信用分析管理系統(tǒng)，信用投資實(shí)現(xiàn)了從內(nèi)部評(píng)級(jí)到入庫(kù)審批、前臺(tái)盡職調(diào)查、中臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、授信管理、投后管理的全流程管理。后期通過(guò)借助大數(shù)據(jù)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了模型自我驗(yàn)證和修正。

（三）搭建違約預(yù)警模型

在信用債信用風(fēng)險(xiǎn)研究與管理方面，長(zhǎng)沙銀行不斷與專業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)、同業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行交流，吸收和總結(jié)市場(chǎng)先進(jìn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，依靠本行在信息技術(shù)上的強(qiáng)大研發(fā)能力，不斷探索和開發(fā)適合本行實(shí)際情況的風(fēng)險(xiǎn)管理工具和模型。

內(nèi)部評(píng)分卡依據(jù)定量定性因素對(duì)發(fā)行人的信用資質(zhì)給出一個(gè)整體評(píng)價(jià)和排序。由于模型的固有缺陷，可能未關(guān)注到發(fā)行人在某些指標(biāo)上的惡化，容易造成投資者依賴表面上讓人信服的結(jié)果、安心等待債券到期兌付的情況。而外部評(píng)級(jí)的下調(diào)往往出現(xiàn)在發(fā)行人明確不能付息或還本的情況下，具有嚴(yán)重的滯后性。因此，在評(píng)分卡實(shí)施和信用分析管理系統(tǒng)上線后，長(zhǎng)沙銀行便開始研究預(yù)警模型，目前已構(gòu)建出財(cái)務(wù)預(yù)警模型，確定了預(yù)警規(guī)則，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

在模型構(gòu)建過(guò)程中，參考國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)預(yù)警模型的構(gòu)建方法，包括單變量分析模型、多變量模型（Z-score模型）、條件概率分析模型中的邏輯回歸模型等，借鑒俞寧子、劉斯峰、陳綠原所著《中國(guó)債券違約現(xiàn)狀與預(yù)警全剖析》1中提出的預(yù)警框架，運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)反復(fù)進(jìn)行驗(yàn)證，最終從30多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中篩選出包括現(xiàn)金比率、資產(chǎn)負(fù)債率、利息保障倍數(shù)、剛性債務(wù)與所有者權(quán)益比、凈利潤(rùn)率、Z-score值等14個(gè)違約敏感指標(biāo)。經(jīng)過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析，將預(yù)警閾值調(diào)校到了最合適的水平。預(yù)警規(guī)則包括紅色預(yù)警、黃色預(yù)警和綜合預(yù)警：紅色預(yù)警為14個(gè)通用指標(biāo)中至少有7個(gè)指標(biāo)突破閥值；黃色預(yù)警為8個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)中至少有5個(gè)指標(biāo)突破閥值；綜合預(yù)警為同時(shí)發(fā)生紅色預(yù)警和黃色預(yù)警。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，對(duì)于2016年的新增違約發(fā)行人，該模型實(shí)現(xiàn)了2015年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)85%的預(yù)警和2014年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)71%的預(yù)警。在后續(xù)實(shí)踐中，還將加入發(fā)行人負(fù)面事件、行業(yè)景氣度等先行指標(biāo)，建成多維預(yù)警模型，提高預(yù)警的頻率、質(zhì)量和效果。

目前，長(zhǎng)沙銀行完成了兩代評(píng)分卡的更替，自主開發(fā)了信用分析管理系統(tǒng)，建立了財(cái)務(wù)預(yù)警模型，通過(guò)分析、整合外部專業(yè)機(jī)構(gòu)在行業(yè)、信用市場(chǎng)、投資策略、信用事件等方面的研究成果，跟蹤債市發(fā)行人負(fù)面消息，形成了定期信用研究報(bào)告。通過(guò)投前內(nèi)部評(píng)級(jí)、盡職調(diào)查和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，投后評(píng)級(jí)跟蹤、定期排查和財(cái)務(wù)預(yù)警，積極主動(dòng)地管理信用風(fēng)險(xiǎn)，做到在投資策略上“有攻有守”，在風(fēng)險(xiǎn)把控中“心中有數(shù)”，實(shí)現(xiàn)了投資組合在行業(yè)、企業(yè)性質(zhì)（如投資優(yōu)秀的民營(yíng)企業(yè)）、品種上的分散化。在所投信用債中，除某AAA級(jí)債券因發(fā)行人近年經(jīng)營(yíng)下滑出現(xiàn)過(guò)一次負(fù)面展望外，其他信用債未出現(xiàn)過(guò)評(píng)級(jí)下調(diào)情況。

加強(qiáng)我國(guó)中小銀行信用債風(fēng)險(xiǎn)管理的政策建議

展望未來(lái)，受我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速趨緩、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、房地產(chǎn)不確定性增加、金融去杠桿等因素的影響，信用市場(chǎng)將繼續(xù)分化，高負(fù)債、盈利能力弱的發(fā)行人將面臨資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)。中小銀行如果僅依靠國(guó)企、城投、高評(píng)級(jí)等“信仰”投資，投資組合將面臨收益低、風(fēng)險(xiǎn)高的危險(xiǎn)局面。因而，中小銀行需警惕信用風(fēng)險(xiǎn)新的表現(xiàn)形式與衍變路徑，改變過(guò)去“簡(jiǎn)單粗暴”的投資模式，建立適合自身實(shí)際情況的投研與風(fēng)險(xiǎn)管理體系，確保信用債投資安全，實(shí)現(xiàn)投資收益與風(fēng)險(xiǎn)的相互匹配。

一是重新認(rèn)識(shí)信用債風(fēng)險(xiǎn)。債券違約打破了市場(chǎng)一直以來(lái)對(duì)信用債的剛兌預(yù)期，過(guò)去長(zhǎng)期存在的剛兌環(huán)境讓市場(chǎng)對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)缺乏敏感性，中小銀行需要重新認(rèn)識(shí)和評(píng)估信用債的信用風(fēng)險(xiǎn)，在人力和機(jī)制上加大對(duì)信用研究的投入，通過(guò)專業(yè)的信用團(tuán)隊(duì)和投研體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)持倉(cāng)信用債全方位、全過(guò)程的風(fēng)險(xiǎn)管理，確保投資安全。

二是加強(qiáng)信用研究能力。未來(lái)市場(chǎng)上信用產(chǎn)品將更加豐富多樣，衍生品的出現(xiàn)與發(fā)展將催生更多的交易策略，信用債的交易必將越來(lái)越活躍，信用研究能力將成為機(jī)構(gòu)投資者的核心競(jìng)爭(zhēng)力，特別是對(duì)于以主要通過(guò)經(jīng)營(yíng)和承擔(dān)信用風(fēng)險(xiǎn)獲取收益的中小銀行來(lái)說(shuō)，更需要加強(qiáng)信用研究能力，奠定信用債投資及風(fēng)險(xiǎn)管理的良好基礎(chǔ)。

三是搭建適合中小銀行投資交易需求的風(fēng)險(xiǎn)管理體系。從長(zhǎng)沙銀行的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，中小銀行可從人員、模型、系統(tǒng)上逐步搭建適合自身投資交易需求的風(fēng)險(xiǎn)管理體系，并可適當(dāng)借助外部專業(yè)信用機(jī)構(gòu)的產(chǎn)品和服務(wù)，積累行業(yè)分析經(jīng)驗(yàn)和具有代表性發(fā)行人的經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)特征，實(shí)現(xiàn)在投前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)對(duì)發(fā)行人的經(jīng)營(yíng)狀況和財(cái)務(wù)特點(diǎn)了然于胸，投后能及時(shí)密切關(guān)注發(fā)行人的動(dòng)態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)苗頭，提前進(jìn)行處置。在信用債風(fēng)險(xiǎn)可控的情況下，逐步建立收益最大化的品種、期限和行業(yè)組合，一方面為自營(yíng)投資創(chuàng)造更多收益，另一方面為理財(cái)客戶帶來(lái)更穩(wěn)健的收益，不斷提升自身的市場(chǎng)影響力與競(jìng)爭(zhēng)力。

注：

1.詳見2016年9月21日德勤企業(yè)咨詢上海有限公司俞寧子、劉斯峰、陳綠原發(fā)布于第一財(cái)經(jīng)網(wǎng)站的報(bào)告。

作者單位：長(zhǎng)沙銀行金融市場(chǎng)部

責(zé)任編輯：印穎 鹿寧寧endprint