我国商业银行信用风险管理的问题与识别策略

我国商业银行信用风险管理的问题与识别策略 摘 要 由于金融的全球化渗透，我国商业银行收到了前所未有的信用风险挑战。银行信用风险是当前我国商业银行面临的主要风险之一，也是造成商业银行大量坏账的重要原因。信用风险管理较之其他风险，更是银行面对的主要问题，为此就我国商业银行信用风险管理中存在的问题进行分析并提出了相应的风险识别策略。关键词: 商业银行；信用风险；风险管理 商业银行是我国金融系统的重要组成部分,在我国的经济发展中起着不可或缺的作用。随着市场经济的不断发展和我国金融业的对外开放,商业银行之间的竞争愈演愈烈,而各商业银行的风险管理水平就是其核心竞争力之一。商业银行在经营活动过程中主要面临着市场风险、操作风险和信用风险。其中信用风险是商业银行面临的最主要的风险,也是最复杂的风险。因此,如果能掌握先进的风险管理方法和技术,势必能帮助银行在激烈的竞争中站稳脚跟,使其更加快速稳健地向前发展。本文对商业银行的信用风险的现状以及存在的问题进行了分析，提出了基于KMV模型的识别策略。一、我国商业银行的信用风险现状我国商业银行面临的信用风险环境比较复杂,大体上来说主要面临以下的信用风险:(一)不良贷款率高。近年来,我国商业银行的不良贷款虽然保持了双降的势头,但形势依然不容乐观。不良贷款余额还是较大,而且集中于高风险的损失类贷款、可疑类贷款和次级贷款。不良贷款率与国际先进银行相比,依然较高。(二)资本充足率低。资本充足率反映了银行防范风险的能力和稳健经营的情况,虽然近年来我国商业银行的资本充足率在不断提高,但总体上还是处于较低水平。 (三)落后的风险管理方法目前，国际金融界存在着多种金融衍生工具与创新业务，随之而来的则是市场的未知性与金融风险的不确定性，这都给银行风险管理带来了很大的挑战。我国商业银行领域仍然保持着传统的定性分析思想，对量化的风险值缺乏把握和运用，这就大大削弱了风险评估的客观性和准确性。(四)贷款期限结构不合理。2004年以来我国商业银行的贷款结构发生了重大变化,短期贷款增速缓慢,在整个贷款中的比重不断下降,而中长期贷款增速却非常迅猛,所占比重逐年增加。（五）滞后的风险信息完善的风险管理信息系统能够使商业银行的风险管理科学化，而信息系统所需要的风险数据则是实时性的。但是我国商业银行普遍缺乏这样的意识，信息与数据的搜集没有形成一个标准化的管理机制和流程，造成数据的滞后和信息的不准确，这些不合格的数据，难以真切地反映出具备可信度的风险参数。二、我国商业银行的信用风险管理存在的问题（一）尚未形成正确的信用风险管理文化由于长期受计划经济体制下形成的漠视风险的思维定式以及行为惯性的影响,目前我国商业银行依法经营意识比较薄弱,多数工作人员对信用风险管理的认识不够充分,信用风险管理理念陈旧,已不能适应新时期业务的高速发展及风险环境复杂的需要。我国商业银行信用风险管理文化的缺失最突出的表现为:对银行业发展与信用风险管理的关系认识不够充分和对银行发展的眼前利益与长远目标的协调认识不够充分。（二）风险管理技术落后长期以来,我国商业银行尚未建立起有关信用资产的历史数据库,存在数据瓶颈制约,且缺乏对信用风险进行量化的分析能力,在短期内还无法建构出科学的风险评估系统;在信用风险管理方面表现出传统的风险管理模式的特征,即重视信贷质量的定性分析,主观性较强,重视贷款去向的合理性、贷款运行的安全性等方面的分析,但在量化分析方面的手段欠缺,在信用风险识别、与监测等方面的客观性、科学性不够突出。与国际上先进银行相比,在大量运用数理统计模型、金融工程等先进方法方面,我国商业银行信用风险管理方法显得相当落后。（三）信用评级不完善,风险揭示不充分商业银行内部评级法是指银行在满足监管当局规定的一系列监管标准的前提下,利用内部信用评级体系确定信用风险最低资本要求的方法,对信用风险的敏感度较高,可应用于银行对风险事前评估、贷款定价、准备金记提以及资本管理。健全有效的内部评级系统是体现现代银行风险管理水平的重要标志,也是我国商业银行提高国际市场竞争力和自身信用风险管理水平的必经之路。但是我国商业银行现阶段的客户评级存在诸多缺陷。一方面,国有商业银行客户评级工作开展时间短,历史对比数据积累少,这使得专家打分式的评级中主观性因素偏多,对评级结果没有客观正确的判定标准,在经营管理中以此做决策难免不造成资金损失;另一方面,我国商业银行的内部评级尚未实现准确地区分不同程度的风险,制定明确客观的评级标准,加之没有收集、存储和使用贷款的历史损失数据等,评级控制体系对风险揭示并不充分。（四）信用风险管理相关法律法规不完善现阶段我国仍缺乏社会信用方面的立法规范,各经济行为主体在社会信用方面缺乏必要的法律约束,信用观念淡薄,这些都助长了道德风险的扩散,加大了我国商业银行的信用风险。企业和个人的征信工作是一项法律问题,均直接涉及到公民隐私和企业商业秘密等。而在我国现有的法律体系中,尚无为征信活动提供完善依据的法律法规,造成了征信机构在采集、披露信息等环节上无法可依,金融机构对借款人信用状况的评估还处于低水平阶段,尤其存在已久的信息不对称状况也无法解决。一方面,金融机构之间没有必要的信息沟通和共享渠道,商业银行不能及时识别企业或个人在金融交易活动中存在的多头骗贷、资产重复抵押和关联担保等违规行为,导致金融资产损失;另一方面,大量企业无法提供完整的财务报告,或很难保证其准确性和真实性2 。（五）政府监管力度仍有待加强当前,我国银行业监督管理委员会(简称银监会) 在对商业银行的监管方式上正在由以合规性监管为主转向以风险性监管为主的方式,在商业银行经营风险的防范和化解方面发挥着重要的作用。但是,由于我国开展这项工作的时间较短,经验也不足,目前银监会对商业银行的监管工作仍然停留在表层阶段;我国的宏观经济制度的不完善,使得金融、投资、财政和社会保障制度存在较多不合理的地方,从而加大了信贷风险产生的可能性;我国现阶段缺乏关于社会信用方面的立法规范,使各经济行为主体在社会信用方面缺乏必要的法律约束,导致他们的信用观念淡薄,助长了道德风险的扩散,由此加大了我国商业银行的信用风险。三、商业银行对信用风险的识别策略(一)KMV 模型的引入KMV 模型较我国当前普遍使用的贷款风险度法更具有优势，它具有坚实的理论依据、评估结果具有客观性和时效性、还能够在一定程度避免我国当前会计数据失真的现象等优点，可以作为我国商业银行信用风险度量模型的未来选择。此模型按照违约和不违约两种状态来划分企业，显然在违约时会产生信用风险。KMV 中计算预期违约率的步骤为：1.计算资产价值和资产回报的波动性。2.计算违约点DP违约距离DD，公司资产价值小于违约点的几率即为违约的可能性。公司的违约距离DD用资产波动率的标准差及标准化公司资产价值与违约点之间的差得出，数字愈大则代表公司违约的几率越小。表示为：DD=(-DP)/ （1）3.估计预期违约概率FDF。FDF=（年初资产价值离DP有2之远而在一年内违约的企业数）与（年初资产价值距离DP有2之远的企业数）之商。三个参数：DP,和在利用KMV模型计算FDF时必须先求得，DP= 短期负债+ 长期负债50%，数据可从上市公司的财务报表获得。（二）KMV 模型的应用KMV 模型把违约债务看作企业的或有权益，把所有者权益视为看涨期权，将负债视为看跌期权，把公司资产作为标的资产。模型把企业资产市场价值、波动率以及负债账面价值作为企业信用风险的决定性因素。如果发现企业资产未来的市场价值低于企业所需清偿的负债面值时，就将企业视为违约企业。定义变量违约距离DD（Distance to Default）为未来市场价值的期望值到违约点之间的距离。此距离的衡量方式为资产市场价值标准差的倍数，距离值的大小和公司发生违约的可能性成反比。将此类数据存入数据库中，得出期望违约频率作为公司未来某一实际的违约概率。模型的应用流程如下：1、选取样本选取公司作为研究样本，制订计算基准日。2、确定参数(1)股权价值的确定。流通股和非流通股长期存在于我国上市公司中，计算结果会受到非流通股价值很大影响，这是一个需要注意的问题。可将非流通股的价格定义为每股净资产，则股权价值= 流通股股数市价+ 非流通股数每股净资产。(2)股权价值的波动率。股权价值的波动率可用流通股股价的波动率替代。通过历史数据来估计流通股股价波动率。可以先确定出日波动率，进而将其换算成年波动率。(3)违约点的选取。违约事件的实证证明，公司价值等于流动负债加百分之五十的长期负债时，即是违约发生最频繁的临界点。可采用KMV 公司推荐违约点计算方法：DP= 流动负债+0.5长期负债。(4)无风险利率。我国利率管制尚未完全放开，无风险利率可采用计算当年银行的一年期定期存款利率。(5)公司资产价值的年增长率。公司资产价值的年增长率可用近三年来公司净收益增长率的算术平均数表示。本年留存收益的增加除以年初净资产就是净收益增长率，净利润乘以留存比率作为本年留存收益的增加。（6）设定时间范围。这样，就可以将违约距离作为上市公司的相对违约风险的度量指标，结合公式（1）可以求出上市公司的违约距离。四、结论本文对我国商业银行的信用风险的现状和存在的问题进行了分析，提出了KMV模型识别策略。虽然KMV 模型已经被证明是很有效的信用风险量化技术，并且在国外应用非常广泛，但KMV 模型只是一个概念性框架，没有具体的计算公式。我国商业银行应积极努力，为尽快应用这些先进技术创造条件，同时也要结合我国的实际情况，研究出适合我国国情的信用风险度量的管理技术及方法。参考文献1柳斌.新巴塞尔协议下的商业银行信用风险管理对策研究J.浙江金融,2009,(09).2郭清马. 我国商业银行信用风险管理对策研究J . 河南工程学院学报:社会科学版,2009(6):44 - 46.3彭大衡.基于改进的KMV模型的贷款组合管理研究J.广东商学院学报：2009(2).4刘晓婧，杜文意.迪拜视角下中国商业银行信用风险管理的对策研究J.经济研究导刊：2010(21).