1、信用风险识别信用风险是指债务人或交易对手未能履行合同所规定的义务或信用质量发生变化，影响金融产品价值，从而给债权人或金融产品持有人造成经济损失的风险。就我国商业银行的发展现状而言，信用风险仍然是其所面临的最大的、最主要的风险种类。虽然从表面上看，各项周转率越高，盈利能力和偿债能力就越好，但实践中并非如此。利息保障倍数的缺陷是仅仅考虑利息因素，更理想的保障倍数应当是将企业的经营活动现金流量与本息支付合计数相比较。通常，流动比率较高或呈增长趋势表明企业偿债能力较好或得到改善。但流动比率不能反映资产的构成和质量，尤其不能反映存货方面可能存在的问题。速动比率在分子中扣除了存货，能够更好地反映短期流动性
2、。但速动比率也有其局限性，没有将应收账款收回的可能性或时间预期考虑进来。在分析企业现金流量时，应当全面考虑所有与信用风险相关的信息，通过完整的现金流入和流出的总量分析、结构分析和趋势分析，揭示出借款人的财务健康状况，以判断还款来源和还款的可能性。质押质押又称动产质押，是指债务人或第三方将其动产移交债权人占有，将该动产作为债权的担保。在动产质押中，债务人或第三方为出质人，债权人为质权人，移交的动产为质物。 出质人和质权人应当以书面形式订立质押合同。 质押合同时效 质押合同应当包括以下内容。 质物的所有权转移 质押担保的范围 质权人对质物承担的权利、义务和责任。 债务履行期届满时质物的处理。 权利
3、质押的范围 权利质押物的权利行使日与债务履行期不一致时的处理。 权利质押的生效及转让机构类客户和小企业/微小企业的信用风险识别和分析机构类客户具有非营利性的特征，还要识别是否存在以下风险因素：政策风险投资风险财务风险担保风险在对小企业进行信用风险分析时，还应关注以下主要风险点：经营风险财务风险信誉风险集团法人客户的整体状况分析商业银行的集团法人客户是指企业集团法人客户。企业集团是指相互之间存在直接或间接控制关系，或其他重大影响关系的关联方组成的法人客户群。确定为同一集团法人客户内的关联方可称为成员单位。本书所述的集团法人客户仅指非金融机构类集团法人客户，但企业集团财务公司或其它金融机构纳入集团
4、法人客户统一管理。金融控股公司中的商业银行不纳入集团法人客户管理范畴。个人客户的基本信息分析个人信贷业务特点表现为单笔业务资金规模小但业务复杂而且数量巨大。可以按照不同的标准进行分类。（1） 老客户与新客户（2） 信贷产品种类（3） 客户年龄（4） 客户的信用评分（5） 其他可用于个人客户分类的变量个人客户信用风险主要表现为自身作为债务人在信贷业务中的违约，或在表外业务中自行违约或作为保证人为其他债务人/交易方提供担保过程中的违约。本书所述的个人客户信用风险特指个人作为债务人在信贷业务中的违约风险。大部分中资银行要求客户经理填写“贷前调查报告”或“ 贷前调查表 ”，呈送个人贷款的审核/审批部门
5、。而国际先进银行已经广泛使用自动受理/处理系统，直接将客户的相关信息输入个人信用评分系统。个人信贷产品分类及风险分析个人信贷产品可以基本划分为个人住宅抵押贷款、个人零售贷款、循环零售贷款三大类。（1）个人住宅抵押贷款的风险分析经销商风险识别和评价经营管理状况。识别和评价资产管理状况。借款人的经济财务状况变动风险。（2）个人零售贷款的风险分析借款人的真实收入状况难以掌握借款人的偿债能力有可能不稳定贷款购买的商品质量有问题或价格下跌导致消费者不愿履约抵押权益实现困难还应当要求学校、家长或有担保能力的第三方参与对助学、留学贷款的担保；对用于购买商品（如汽车）的贷款，商业银行应对经销商的信誉、实力、资
6、格进行分析考察。由于个人贷款的抵押权实现困难，因此应当高度重视第一还款来源。（3）循环零售贷款贷款是循环的、无抵押的、未承诺的。子组合内对个人最高授信额度不超过 10 万欧元（或等值货币）。商业银行必须保证对循环零售贷款采用的风险权重函数，仅用于相对于平均损失率而言损失率波动性低的零售贷款组合，特别是那些违约概率低的贷款组合。必须保留子组合的损失率数据，以便分析损失率波动情况。循环零售贷款的风险处理方式应与子组合保持一致。客户信用评级 1. 客户信用评级的基本概念 客户信用评级是商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价，反映客户违约风险的大小。客户评级的评价主体是商业银行，评级目标是客户违
7、约风险，评价结果是信用等级和违约概率（PD）。 （1）违约的定义 根据巴塞尔新资本协议的定义，当下列一项或多项事件发生时，债务人即被视为违约： 商业银行认定，除非采取追索措施，如变现抵押品（如果存在的话），借款人可能无法全额偿还对商业银行的债务。 债务人对于商业银行的实质性信贷债务逾期 90 天以上（含）。若债务人超过了规定的透支限额或新核定的限额小于目前余额，各项透支将被视作逾期。 以下情况将被视为可能无法全额偿还债务： 银行停止对贷款计息； 在发生信贷关系后，由于信贷质量出现大幅度下降，银行冲销了贷款或计提了专项准备金； 银行将贷款出售并相应承担了较大的经济损失； 银行同意消极债务重组，由
8、此可能发生较大规模的减免或推迟偿还本金、利息或费用，造成债务规模减少； 就借款人对银行的债务而言，银行将债务人列为破产企业或类似的状况； 债务人申请破产，或已经破产，或处于类似状态，由此将不履行或延期偿还银行债务。与违约概率容易混淆的另一个概念是不良率，使不良债项余额在所有债项余额的占比，二者不具有可比性。此外，尽管专家系统在银行业的长期发展和实践中已经形成了较为成熟的分析框架，但专家系统缺乏系统的理论支持，尤其是对关键要素的选择、权重的确定以及综合评定等方面更显薄弱。因此，专家系统更适合于对借款人进行是和否的二维决策，难以实现对信用风险的准确计量。 背景知识：信用评分模型 20 世纪 60
9、年代，信用卡的推出促使信用评分技术取得了极大发展，并迅速扩展到其他业务领域。奥而特曼（Altman，1968）提出了基于多元判别分析技术的 Z 评分模型；马丁（Martin，1977）、奥尔森（Ohlson，1980）和威金顿（Wiginton，1980）则首次运用Logit 模型分析企业破产问题。 信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。基本过程是： 首先，根据经验或相关性分析，确定某一类别借款人的信用风险主要与哪些经济或财务因素有关，模拟出特定形式的函数关系式； 其次，根据历史数据进行回归分析，得出各相关因素的权重； 最后，将属于此类别的潜在借款人的相关因素数值代入函数关系式
10、计算出一个数值，根据该数值的大小衡量潜在借款人的信用风险水平，给予借款人相应评级并决定贷款与否。存在一些突出问题： 信用评分模型是建立在对历史数据（而非当前市场数据）模拟的基础上，因此是一种向后看（Backward Looking）的模型。 信用评分模型对借款人历史数据的要求相当高。 信用评分模型虽然可以给出客户信用风险水平的分数，却无法提供客户违约概率的准确数值，而后者往往是信用风险管理最为关注的。 法人客户评级模型 （1）Altman 的 Z 计分模型和 ZETA 模型 Altman （1968 ）认为，影响借款人违约概率的因素主要有五个：流动性（Liquidity）、盈利性（Profit
11、ability）、杠杆比率（ Leverage）、偿债能力（Solvency）和活跃性（Activity）。Altman 选择了下面列举的五个财务指标来综合反映上述五大因素，最终得出的 Z 计分函数是： X1= （流动资产-流动负债）/ 总资产 X2= 留存收益/总资产 X3= 息税前利润/总资产 X4= 股票市场价值/债务账面价值 X5= 销售额/总资产 作为违约风险的指标，Z 值越高，违约概率越低。此外，Altman 还提出了判断企业破产的临界值：若 Z 低于 1.81，在企业存在很大的破产风险，应被归入高违约风险等级。 1977 年，Altman 与 Hardeman、Narayanan
12、 又提出了第二代 Z 计分模型ZETA 信用风险分析模型，主要用于公共或私有的非金融类公司，其适应范围更广，对违约概率的计算更精确。 ZETA 模型将模型考察指标由五个增加到七个，分别为： X1：资产收益率指标，等于息税前利润 /总资产。 X2：收益稳定性指标，指企业资产收益率在 510 年变动趋势的标准差。 X3：偿债能力指标，等于息税前利润 /总利息支出。 X4：盈利积累能力指标，等于留存收益 /总资产。 X5：流动性指标，即流动比率，等于流动资产 /流动负债。 X6：资本化程度指标，等于普通股 /总资本。该比率越大，说明企业资本实力越强，违约概率越小。 X7：规模指标，用企业总资产的对数
13、表示。 （2）RiskCalc 模型 RiskCalc 模型是在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型，其核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量，经过适当变换后运用 Logit/Probit 回归技术预测客户的违约概率。 收集大量的公司数据； 对数据进行样本选择和异常值处理； 逐一分析变换各风险因素的单调性、违约预测能力及彼此间的相关性，初步选择出违约预测能力强、彼此相关性不高的 2030 个风险因素； 运用 Logit/Probit 回归技术从初步因素中选择出 911 个最优的风险因素，并确保回归系数具有明确的经济含义，各变量间不存在多重共线
14、性； 在建模外样本、时段外样本中验证基于建模样本所构建模型的违约区分能力，确保模型的横向适用性和纵向前瞻性； 对模型输出结果进行校正，得到最终各客户的违约概率。 （3）Credit Monitor 模型 Credit Monitor 模型是在 Merton 模型基础上发展起来的一种适用于上市公司的违约概率模型，其核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中的信用风险信息因此隐含在这种期权交易之中，从而通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率，即预期违约频率（Expected Default Frequency，EDF）。 （4）KPMG 风险中性定价模型 风险中性定价
15、理论的核心思想是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，不管是高风险资产、低风险资产或无风险资产，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的态度就是一致的，这样的市场环境被称为风险中性范式。KPMG 公司将风险中性定价理论运用到贷款或债券的违约概率计算中，由于债券市场可以提供与不同信用等级相对应的风险溢价，根据期望收益相等的风险中性定价原则，每一笔贷款或债券的违约概率就可以相应计算出来。 （5）死亡率模型 死亡率模型是根据贷款或债券的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的贷款或债券的违约概率，即死亡率，通常分为边际死亡率（MarginaMortality Rate，MMR）和累
16、计死亡率（ Cumulated Mortality Rate，CMR ）。 4. 个人客户评分方法 按照国际惯例，对于企业的信用评定采用评级方法，而对个人客户的信用评定采用评分方法。由于个人客户数量众多，历史信息的规律性强，因此主要采用基于历史数据统计的评分模型计量个人客户的信用风险。 参照国际最佳实践，个人客户评分按照所采用的统计方法可以分为回归分析、K 临近值、神经网络模型等；按照评分的对象可以分为客户水平、产品水平和账户水平，按照评分的目的可以分为风险评分、利润评分、忠诚度评分等；按照平分的阶段则可以分为拓展客户期（信用局评分）、审批客户期（申请评分）和管理客户期（行为评分）。 （1）信
17、用局评分 这一阶段常用的模型有： 风险评分，预测消费者违约/坏账风险的大小； 收益评分，预测消费者开户后给商业银行带来潜在收益； 破产评分，预测消费者破产风险的大小； 其他信用特征评分。 （2）申请评分 申请评分模型通过综合考虑申请者在申请表上所填写的各种信息，对照商业银行类似申请者开户后的信用表现，以评分来预测申请者开户后一定时期内违约概率，通过比较该客户的违约概率和商业银行可以接受的违约底线来作出拒绝或接受的决定。 信用局风险评分模型和收益评分模型是很有价值的决策工具，与申请评分模型具有互补性，可以组成二维或三维矩阵来进行信贷审批决策。不同的是，申请评分模型是商业银行为特定金融产品的申请者
18、量身定做的，能够更准确、全面地反映商业银行客户的特殊性，而且可以利用更多的信息对客户将来的信用表现进行预测；而信用局评分模型通常是对申请者在未来各种信贷关系中的违约概率作出预测。 （3）行为评分 行为评分被用来观察现有客户的行为，以掌握客户及时还款的可信度。 5.客户评级/评分的验证（ Validation） （1）客户违约风险区分能力的验证 期基本原理是运用多种数理分析方法检验评级系统对客户是否违约的判断准确性。 （2）违约概率预测准确性的验证（校正） 其基本原理是运用统计学中的假设检验，当实际违约发生情况超过给定阈值，则拒绝原假设，认为 PD 预测不准确。常用方法有：二项分布检验，检验给定
19、年份某一等级 PD预测准确性；卡方分布检验，检验给定年份不同等级 PD 预测准确性；正态分布检验，检验不同年份同一等级 PD 预测准确性；扩展的交通灯检验，检验不同年份不同等级 PD 预测准确性。贷款分类与债项评级 信贷资产风险分类通常是指信贷分析和管理人员或监管当局的检查人员，综合能够获得的全部信息并运用最佳判断，根据信贷资产的风险程度对信贷资产质量作出评价。 2001 年，我国监管当局出台了贷款风险分类的指导原则，把贷款分为正常、关注、次级、可能和损失五类（后三类合称为不良贷款）。 在分类过程中，商业银行必须至少做到以下六个方面： 建立健全内部控制机制，完善信贷规章、制度和办法； 建立有效的信贷组织管理体制； 实行审贷分离； 完善信贷档案管理制度，保证贷款档案的连续和完整； 改进管理信息系统，保证管理层能够及时获得有关贷款状况的重要信息； 督促借款人提供真实准确的财务信息。 贷款分类与债项评级是两个容易混淆的概念，二者既区别明显又相互联系。
