魏思琪

（上海市育才中學(xué)，上海 201801）

一、引言

商業(yè)銀行是現(xiàn)代金融體系中的重要組成部分，其作為一個(gè)金融機(jī)構(gòu)，在運(yùn)行過(guò)程中也面臨各種風(fēng)險(xiǎn)，如信用風(fēng)險(xiǎn)、信譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、政策風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、安全風(fēng)險(xiǎn)、戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)等。根據(jù)麥肯錫公司的研究，信用風(fēng)險(xiǎn)在銀行所有風(fēng)險(xiǎn)中占到60%；世界銀行的研究也顯示，信用風(fēng)險(xiǎn)是讓銀行破產(chǎn)的最常見的因素。從我國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)發(fā)布的2019年年報(bào)可知，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的不良貸款余額從2012年的1.07萬(wàn)億元增至2019年的2.41萬(wàn)億元，不良貸款率則從1.56%增至1.86%[1]，整體呈現(xiàn)出逐步增長(zhǎng)的趨勢(shì)，在一定程度上揭示了商業(yè)銀行所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)有加劇的趨勢(shì)。而信用風(fēng)險(xiǎn)一旦爆發(fā)，則會(huì)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)傳播和惡化的負(fù)面效應(yīng)，使系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)加劇。在大力提倡“雙循環(huán)”的時(shí)代背景下，商業(yè)銀行既要主動(dòng)適應(yīng)戰(zhàn)略調(diào)整，做強(qiáng)消費(fèi)金融、優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)，又要謹(jǐn)慎對(duì)待可能面臨的挑戰(zhàn)，避免金融性風(fēng)險(xiǎn)集聚[2]。因此，如何科學(xué)評(píng)估和預(yù)警信用風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題不容忽視。實(shí)踐過(guò)程中，已經(jīng)發(fā)展出一系列模型，能夠?qū)ι虡I(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估和管理，具體類別又可分為信用評(píng)分模型、信用風(fēng)險(xiǎn)理論模型、商用信用風(fēng)險(xiǎn)模型等。不同的模型有不同的適用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)，本文將簡(jiǎn)單介紹商業(yè)銀行量化管理的相關(guān)模型及其適用場(chǎng)景，并利用計(jì)算實(shí)例對(duì)其現(xiàn)實(shí)應(yīng)用作進(jìn)一步探究。

二、商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的構(gòu)建

在傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理框架體系中，信用風(fēng)險(xiǎn)是從識(shí)別開始、以度量承接、以預(yù)警結(jié)束的一個(gè)單向傳遞的過(guò)程，三項(xiàng)要素難以構(gòu)成一個(gè)業(yè)務(wù)閉環(huán)。實(shí)際應(yīng)用中，信用風(fēng)險(xiǎn)管理框架模型更應(yīng)該是一個(gè)閉環(huán)，如利用風(fēng)險(xiǎn)度量和預(yù)警的結(jié)果反向驗(yàn)證模型的有效性[3]。信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的運(yùn)行目標(biāo)可以總結(jié)為：實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理范圍的全面性、保證流程完整性、調(diào)動(dòng)人員積極性、提升方法有效性。目標(biāo)確定之后，可以用PDC來(lái)衡量信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的整體效果。其中，專業(yè)度（proficiency）衡量技術(shù)人員依據(jù)不同情形建模的專業(yè)能力，擴(kuò)散度（diffusion）衡量操作人員對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理工具及模型的熟悉程度和應(yīng)用水平，能夠利用已有模型得出相關(guān)的信用評(píng)級(jí)結(jié)果即可。當(dāng)然，操作人員通常也是企業(yè)貸前調(diào)查和貸后管理的對(duì)接人[4]，需要向技術(shù)人員反饋實(shí)踐中的最新情況，比如信用風(fēng)險(xiǎn)的新成因、原先流程中存在的漏洞等。轉(zhuǎn)換度（convention）則是技術(shù)人員將操作人員對(duì)信用管理流程及模型開發(fā)上的建議進(jìn)行轉(zhuǎn)化，并對(duì)已有模型進(jìn)行升級(jí)的能力。在信用風(fēng)險(xiǎn)管理中，PDC三者的提高能夠提升整個(gè)管理體系的運(yùn)行效果，促進(jìn)信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平的全面提升。

三、常見信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型

本文綜合比較世面上的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，分析其基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景，從而將信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型分為信用評(píng)分模型、信用風(fēng)險(xiǎn)理論模型和商業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)模型三類。

1.信用評(píng)分模型

2.信用風(fēng)險(xiǎn)理論模型

信用風(fēng)險(xiǎn)理論模型，又稱信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型，主要分為結(jié)構(gòu)模型和強(qiáng)度模型。結(jié)構(gòu)模型誕生于20世紀(jì)60年代，布萊克和斯科爾斯在研究期權(quán)定價(jià)時(shí)，發(fā)現(xiàn)構(gòu)造一個(gè)由標(biāo)的股票和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券的適當(dāng)組合是建立期權(quán)定價(jià)模型的關(guān)鍵，故結(jié)構(gòu)模型假定公司債務(wù)結(jié)構(gòu)固定不變，這使得公司市場(chǎng)價(jià)值與債務(wù)賬面價(jià)值的比率會(huì)根據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的增長(zhǎng)發(fā)生較大變動(dòng)。強(qiáng)度模型未對(duì)資本結(jié)構(gòu)作出假設(shè)，其權(quán)益市場(chǎng)價(jià)值與債務(wù)賬面價(jià)值的比率相對(duì)平穩(wěn)，同時(shí)該模型中的違約率和回收率均被設(shè)為外生變量，從而模型被大大簡(jiǎn)化。

3.商業(yè)應(yīng)用模型

商業(yè)應(yīng)用中的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型按照其對(duì)信用損失計(jì)量方式的不同，分為違約模型，如KMV公司的Portfolio Manager模型、基于保險(xiǎn)精算的“Credit Risk+”模型，以及盯市模型，如J.P.摩根的Credit Metrics模型[5]、麥肯錫的Credit Portfolio View模型。前者只考慮借款人發(fā)生實(shí)際違約后的損失，后者則將借款人在貸款后發(fā)生的信用等級(jí)變換等狀況也納入考慮。Credit Metrics模型認(rèn)為，信貸資產(chǎn)價(jià)值同時(shí)受到違約事件以及債務(wù)人信用等級(jí)轉(zhuǎn)移的影響，故該模型利用盯市模式來(lái)刻畫VaR值，即信用風(fēng)險(xiǎn)值。Credit Metrics模型在模擬信貸資產(chǎn)的價(jià)值變化時(shí)，將貸款方的信用評(píng)級(jí)、評(píng)級(jí)變化狀況、違約貸款回收率等多種因素考慮在內(nèi)，進(jìn)一步計(jì)算所銀行所發(fā)放貸款的市場(chǎng)價(jià)值變動(dòng)，并由此計(jì)算VaR。Credit Metrics模型優(yōu)勢(shì)在于將VaR引入信用風(fēng)險(xiǎn)管理中，規(guī)避了資產(chǎn)收益率的正態(tài)性假設(shè)，將違約概念的內(nèi)涵豐富化，拓展到債務(wù)人信用等級(jí)惡化的情況，從而考慮信用價(jià)差問(wèn)題。

四、Credit Metrics的實(shí)際算例

盡管Credit Metrics模型缺乏在我國(guó)應(yīng)用的基本條件，不妨以此來(lái)演示信用風(fēng)險(xiǎn)VaR的具體計(jì)算過(guò)程。假定某期初評(píng)級(jí)AA級(jí)企業(yè)向銀行借款1000萬(wàn)元，期限4年，貸款利率固定為5%，由此計(jì)算商業(yè)銀行擁有該筆貸款一年后的99%置信度下的VaR。

在計(jì)算之前，需要獲取企業(yè)所在評(píng)級(jí)的違約概率以及信用轉(zhuǎn)移矩陣。在西方國(guó)家，標(biāo)準(zhǔn)普爾或穆迪這樣的專業(yè)信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)通常會(huì)搜集、整理并發(fā)布各企業(yè)的信用評(píng)級(jí)以及不同信用評(píng)級(jí)企業(yè)的信用轉(zhuǎn)移矩陣，一年期的信用轉(zhuǎn)移矩陣如表1所示。根據(jù)表1第2行，可知期初評(píng)級(jí)為AA的企業(yè)在期末轉(zhuǎn)移到不同評(píng)級(jí)的具體概率。

表1 一年期的信用轉(zhuǎn)移矩陣（節(jié)選）

為計(jì)算該筆貸款在1年后的價(jià)值變動(dòng)，需計(jì)算公司轉(zhuǎn)移為其他信用等級(jí)時(shí)對(duì)應(yīng)的貸款價(jià)值。根據(jù)Credit Metrics模型，在貸款違約時(shí)的本金按照企業(yè)所在信用評(píng)級(jí)而擁有不同的回收率。按照信用評(píng)級(jí)公司對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，AA等級(jí)企業(yè)在貸款違約后平均能回收54.4%的本金，即本算例中企業(yè)的1000萬(wàn)元貸款在1年后直接違約的剩余價(jià)值是VDefault=1000×54.4%=544（萬(wàn)元）。

表2中是各個(gè)信用評(píng)級(jí)公司的遠(yuǎn)期利率，以1年后信用等級(jí)變換為AAA級(jí)為例，計(jì)算貸款的價(jià)值。

表2 各等級(jí)公司的遠(yuǎn)期利率

按照同樣的原理，可計(jì)算得到債務(wù)人企業(yè)在期末轉(zhuǎn)換為各信用等級(jí)時(shí)的貸款價(jià)值。以AA級(jí)貸款一年期末維持評(píng)級(jí)不變的價(jià)值為基準(zhǔn)，計(jì)算出貸款在1年期末的價(jià)值變化與相應(yīng)概率，如表3所示。

表3 貸款1年期末的價(jià)值變化分布

五、加強(qiáng)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的建議

1.銀行間信息共享

為防止信息不對(duì)稱可能造成的大規(guī)模損失，商業(yè)銀行之間應(yīng)采取信息共享模式，盡量阻斷信用風(fēng)險(xiǎn)的傳播途徑，培養(yǎng)一個(gè)公平競(jìng)爭(zhēng)的良好市場(chǎng)環(huán)境，科學(xué)界定劃分金融業(yè)務(wù)，有利于推動(dòng)信用風(fēng)險(xiǎn)模型的優(yōu)化迭代，商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更加科學(xué)的評(píng)估，使商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的防范更加有效。

2.與互聯(lián)網(wǎng)巨頭合作

目前銀行使用的信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型多為內(nèi)部經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，銀行除了開展行業(yè)內(nèi)部合作之外，更應(yīng)該和擁有更大數(shù)據(jù)量的互聯(lián)網(wǎng)巨頭合作，通過(guò)搭建數(shù)據(jù)平臺(tái)，獲取并監(jiān)測(cè)用戶的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)和社交行為數(shù)據(jù)，為現(xiàn)有信用風(fēng)險(xiǎn)模型提供更多數(shù)據(jù)源，從而達(dá)到對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)走向進(jìn)行更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，優(yōu)化調(diào)整自身信貸管理機(jī)制的目的[6]。

3.優(yōu)化信貸行業(yè)結(jié)構(gòu)

雖然商業(yè)銀行能夠利用大數(shù)據(jù)以及各類信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量和預(yù)警，但為了從源頭上控制信用風(fēng)險(xiǎn)，商業(yè)銀行必須優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)，順應(yīng)時(shí)代發(fā)展潮流，提高社會(huì)發(fā)展重點(diǎn)企業(yè)中長(zhǎng)期貸款和信用貸款占比，加大對(duì)薄弱領(lǐng)域的信貸支持，降低其融資門檻，同時(shí)保持金融政策的穩(wěn)定性和持續(xù)性[3]，使商業(yè)銀行自身培養(yǎng)良好的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能力，從而優(yōu)化銀行信貸資產(chǎn)整體質(zhì)量，減少信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率。

六、結(jié)論

隨著經(jīng)濟(jì)全球化程度不斷加深，企業(yè)融資形式、融資結(jié)構(gòu)和融資渠道也在不斷改變，使得企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)愈發(fā)呈現(xiàn)出多元化的勢(shì)態(tài)?，F(xiàn)如今企業(yè)在不斷改革創(chuàng)新的同時(shí)，為了獲取更多的利潤(rùn)，有時(shí)還會(huì)選擇通過(guò)拓寬企業(yè)經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域范圍，擴(kuò)大企業(yè)市場(chǎng)規(guī)模，來(lái)提升企業(yè)整體盈利能力，但隨之而來(lái)的是其經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也逐漸增加。由于多種不確定因素影響，在這一類生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，很有可能潛伏著各類財(cái)務(wù)危機(jī)，在日后進(jìn)而升級(jí)為信用風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)，最終危害企業(yè)健康發(fā)展，破壞金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性。

金融科技的迅猛發(fā)展催生了小額信貸市場(chǎng)，螞蟻借唄、京東白條以及各類小額貸款公司瞄準(zhǔn)了個(gè)體的金融服務(wù)需求，為其提供小額信用貸款。這不僅為我國(guó)金融市場(chǎng)注入了前所未有的活力，同時(shí)也給商業(yè)銀行帶來(lái)了極大的競(jìng)爭(zhēng)壓力。面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)，商業(yè)銀行可能選擇降低企業(yè)客戶的貸款申請(qǐng)標(biāo)準(zhǔn)和個(gè)體客戶的信用卡申請(qǐng)門檻，以及提高個(gè)體用戶的信用卡額度。與之相應(yīng)的，銀行的不良資產(chǎn)率在逐年攀升，釋放了信用風(fēng)險(xiǎn)正在增強(qiáng)的危險(xiǎn)信號(hào)，但這也使信用風(fēng)險(xiǎn)增加。銀行可以根據(jù)建議加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理，從而實(shí)現(xiàn)自身的長(zhǎng)效經(jīng)營(yíng)。