梁榮棟

近年來，我國信用債市場發(fā)展迅速，債券品種不斷豐富，發(fā)行金額和存量總額持續(xù)增長。截至2020年末，債券發(fā)行人數(shù)量超過5000家，中小型發(fā)債企業(yè)明顯增加，債券信用水平分化明顯， 低評級債券和高收益?zhèn)瘮?shù)量顯著增加。2020年，信用債發(fā)行規(guī)模達到19.07萬億元，同比大幅增長28.41%;信用債存量總額達到38.72萬億元，同比增長17.73%。

從信用評級來看，2020年，債券發(fā)行人外部主體評級AA ～AAA發(fā)行金額占比分別為9.04%、14.02%和60.81%，AA～ AAA發(fā)行金額占比合計達到83.87%。AA-及以下發(fā)行金額占比均為0.42%，無評級（主要為資產支持證券和私募債）發(fā)行金額占比為15.71%。整體來看，債券發(fā)行人的外部評級仍主要集中于AA～AAA，評級集中度高，區(qū)分度低，無法有效通過外部評級區(qū)分債券發(fā)行人信用風險的大小。

從信用債違約情況來看，受到宏觀經濟增速下行壓力加大以及市場流動性變化影響，近年來我們信用債市場違約案例和違約金額總體呈上升趨勢。根據(jù)Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2020年信用債市場違約債券為150只，違約債券金額達到1697.02億元，違約金額創(chuàng)歷史新高。受新冠肺炎疫情對全球經濟的影響，未來經濟增長仍面臨一定壓力，企業(yè)經營仍面臨一定困難，隨著債券集中于2021年和2022年到期，債券市場未來仍將面臨一定的違約壓力。同時，債券違約也逐漸呈現(xiàn)由民營企業(yè)向國有企業(yè)蔓延、由低評級向高評級蔓延的趨勢，在違約案例中，既包括上海華信、中民投、永泰能源等大型民企，也包含中信國安、北大方正、青海鹽湖、華晨集團、永煤集團等AAA國企，未來對債券投資的信用風險管理愈加重要。

在信用債市場快速發(fā)展、債券違約壓力加大以及外部評級無法有效反映風險狀況的背景下，外部評級的可靠性面臨巨大挑戰(zhàn)。2021年3月，交易商協(xié)會發(fā)布《關于實施債務融資工具取消強制評級有關安排的通知》，組織市場成員研究弱化外部評級依賴工作，形成債務融資工具取消強制評級方案。2021年8月，中國人民銀行發(fā)布公告（〔2021〕第11號），決定試點取消非金融企業(yè)債務融資工具發(fā)行環(huán)節(jié)信用評級的要求。在債券發(fā)行外部評級強制性披露要求放松的背景下，金融機構建立公司內部信用評級體系的必要性愈加凸顯。

金融機構內部信用評級體系建設

信用評級模型

確定信用評級模型的搭建理念。金融機構內部信用評級體系運用于全公司涉及債券業(yè)務的各個部門，搭建評級模型應注意以下幾點：一是區(qū)分行業(yè)特性。根據(jù)不同行業(yè)的信用風險特征，建立城投、地產、鋼鐵等不同行業(yè)的評級模型。二是風險排序準確性。評級結果基本能反映債券發(fā)行人的主體風險狀況，同時推算出來的收益率基本能與中債或中證估價收益率匹配。三是量化指標為主。為便于全公司評級的統(tǒng)一，指標選擇以量化指標為主，?減少對主觀因素的判斷。四是指標實用性。選擇能夠反映行業(yè)特征的敏感指標，確保指標適用性好，同時指標數(shù)據(jù)容易通過公開渠道獲得，便于后續(xù)的驗證。五是操作便捷性。模型簡單易懂，?支持快速評級，便于提升后續(xù)開展業(yè)務過程中的評級時間效率。

確定信用評級符號、主標尺和映射關系。一是通過特定評級符號來區(qū)分信用風險的大小。例如，設置“AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D”等十個級別，其中D為違約級別，違約概率為100%;AAA至C級為非違約級別，所對應的違約概率逐級遞增。同時，在十個基本級別上可添加“+”或“-”，對其信用水平進一步細分。二是確定得分范圍。從0分到100，每5分對應一個級別，得分越高，評級越高。三是確認估價收益率。評級與中債或中證估價收益率掛鉤，評級越高，估價收益率越低。四是確認違約率。目前國內缺少統(tǒng)一的違約率數(shù)據(jù)，?我們可以通過映射關系將公司評級與標普、穆迪等違約率進行匹配，得出公司每個評級對應的違約率;評級越高，則違約率越低。評級符號和映射關系（見表1）。

確定信用評級模型指標、閾值和權重等。一是根據(jù)評級經驗，選擇對評級敏感度較高的指標。例如，城投企業(yè)選擇地方政府一般預算收入和債務率等指標，地產企業(yè)選擇土地儲備和凈負債率等指標（見表2），銀行選擇資本充足率和不良貸款率等指標。二是確定各行業(yè)的各個指標和各個指標在模型中的權重，通過線性回歸方程計算出評級得分S，其中S=S1×W1+S2×W2+… +Sn×Wn（Sn為指標n的得分，Wn為指標n的權重），通過回歸分析的方法不斷對指標n和權重Wn進行調整。然后，確定各個指標的閾值范圍，可選擇指標的行業(yè)平均值或者中位數(shù)作為各個指標的得分平均數(shù)或中位數(shù)，優(yōu)于行業(yè)水平的則該指標得分高，反之亦然。三是通過大量債券發(fā)行人樣本對模型進行驗證，對“評級得分S-評級R-收益率Y-中債或中證估價收益率”等進行匹配，若評級得分S以及評級R基本與中債或中證估價收益率匹配， 則可認為設定的指標、閾值和權重是有效的;若無法匹配或存在較大偏差，則需繼續(xù)對指標、閾值或權重進行反復調整，直到匹配效果很好為止。四是通過大量樣本對評級模型進行檢驗，評級結果應整體呈正態(tài)分布，中間層評級占比大，高評級和低評級占比較低。以房地產行業(yè)為例，具體指標和權重如表2所示。

確定信用評級模型的調整項。對于模型中指標無法反映的風險因素，需要通過設置調整項的方式對評級進行調整。根據(jù)債券發(fā)行人的具體情況，對其公司治理、信用記錄、融資渠道、對外擔保、法律訴訟、監(jiān)管處罰等事項進行評估，若風險事項對發(fā)行人影響較大，則需根據(jù)風險程度對發(fā)行人進行相應減分。在外部支持方面，主要考慮政府或股東對發(fā)行人的支持，結合政府或股東的實力以及救助意愿對發(fā)行人進行適當加分。

由于得出的內部評級與中債或中證估價收益率掛鉤，估價收益率通常可以很好地反映投資者對債券發(fā)行主體的信用評價，?因此得出的內部評級可以更準確地反映債券發(fā)行主體的信用風險大小。此外，內部評級模型的使用者可以結合市場上獲取的信息（如重大負面輿情），及時對調整項得分進行調整，從而調整內部評級，進而及時采取有效的處置措施防范風險，無須等到外部評級調整之后再采取風險防范措施。同理，與付費購買專業(yè)機構的評級相比，金融機構內部評級調整更為便捷，也更為及時。

綜上所述，有效的內部評級可以更準確地反映風險，對市場波動更為敏感，及時性方面也更高于外部評級和付費購買評級。

信用評級數(shù)據(jù)庫

信用評級離不開數(shù)據(jù)的支持，在開展評級過程中，應當建立完善的信用評級數(shù)據(jù)庫。

建立資訊數(shù)據(jù)庫。可通過向供應商購買的方式獲取資訊數(shù)據(jù)，在評級過程可實現(xiàn)自動抓取債券發(fā)行人的財務數(shù)據(jù)、估值數(shù)據(jù)等。

搭建公司信用評級數(shù)據(jù)庫。對于一些行業(yè)特有的評級數(shù)據(jù)，?如地方政府的財政數(shù)據(jù)、房地產行業(yè)土地儲備等特有數(shù)據(jù)，可通過公司自己收集數(shù)據(jù)或向數(shù)據(jù)供應商購買數(shù)據(jù)的方式搭建公司信用評級數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)一全公司的評級數(shù)據(jù)。

構建輿情數(shù)據(jù)庫。債券市場是動態(tài)變化的，需要及時獲取債券發(fā)行人的相關輿情信息，可通過購買輿情系統(tǒng)的方式對持倉債券進行監(jiān)測和投后管理，監(jiān)測內容包括負面新聞、誠信數(shù)據(jù)、訴訟數(shù)據(jù)、工商數(shù)據(jù)、債券異常波動數(shù)據(jù)等。

對接業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)。將業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)與評級系統(tǒng)、輿情系統(tǒng)、評級數(shù)據(jù)庫等相對接，及時掌握各業(yè)務條線的持倉債券信用評級相關情況。

信用評級系統(tǒng)

信用評級工作量大，提升評級效率離不開系統(tǒng)的支持，可通過自建或者向供應商購買的方式進行系統(tǒng)建設。一是根據(jù)評級需要制定詳細的需求功能清單，系統(tǒng)主要功能包括數(shù)據(jù)管理、評級模型管理、評級計算、評級流程管理、證券池管理、授信/額度管理、預警和輿情管理、統(tǒng)計和查詢功能、報表功能和系統(tǒng)功能等模塊。

二是配合系統(tǒng)開發(fā)人員做好各項功能的開發(fā)工作，并對評級系統(tǒng)進行測試，完成評級系統(tǒng)的上線。

三是對評級系統(tǒng)進行持續(xù)優(yōu)化，對存在的問題進行修復，對新增需求進行開發(fā)和完善等。

信用評級流程和制度

為了規(guī)范和加強信用評級，金融機構還應當根據(jù)自身情況制定相關的信用評級管理制度。制度主要內容包括信用評級的組織架構和職責分工、信用評級要求、信用評級流程等。

信用評級流程包括評級發(fā)起、評級審核等環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)負責人員應當結合自身經驗，在信用評級模型打分結果的基礎上，對初始評級結果進行調整，對風險較大的主體進行否定，以及出具相關評級意見等。

內部信用評級結果運用

內部信用評級結果可持續(xù)運用于債券投資業(yè)務的風險管理實踐當中，在風險管理的政策制定、準入管理、限額管理、黑白名單設置、風險管控等方面發(fā)揮作用。

準入管理。根據(jù)內評結果，設置債券發(fā)行人和交易對手準入要求，評級達到準入要求的方可入庫。

限額管理。設置單一主體或資產組合風險限額，包括但不限于投資額度、信用額度等?；趦仍u結果得出受評主體償債能力和資產組合風險情況，設置單一主體和資產組合額度上限。例如，可設置債券投資的一級庫、二級庫、三級庫，高評級債券可入一級庫，對應額度高;低評級入三級庫，對應額度低。

黑白名單管理。根據(jù)內評結果設置黑白名單，對于符合債券投資要求的主體列入白名單，對于高風險債券或評級不符合要求的列入黑名單，定期對黑白名單進行維護。

風險管控。定期對債券內評結果監(jiān)控，隨時間的推移變化設定差異性的監(jiān)控頻率和手段，從而對不同評級的債券進行差異化的投后管理和風險監(jiān)控，并根據(jù)監(jiān)控情況制定相應的風險管控措施。

（作者單位：萬聯(lián)證券股份有限公司）

責任編輯：楊生恒

ysh1917@163.com

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