关于商业银行信用风险的文献综述

2016-10-21 19:04余峰
大经贸 2016年5期
关键词:文献综述信用风险商业银行

余峰

【摘 要】 随着我国商业银行的快速发展,信用风险问题在商业银行的经营过程中日益突出。本文主要从银行信用风险的定义、传统的信用风险管理和现代银行信用风险量化研究几个方面对当前的信用风险管理研究进行了文献综述,最后对国内外信用风险管理的相关文献做出了总结。

【关键词】 商业银行 信用风险 文献综述

一、银行信用风险的定义

信用风险(CreditRisk)又称违约风险,是指交易对手未能履行约定契约中的义务而造成经济损失的风险,即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性。很多学者分别从广义和狭义的角度来定义信用风险。他们认为,狭义的信用风险一般是指信贷风险,而广义的则是指因债务人的违约而引发的一系列风险,其中包括在资产业务中因债务人没有及时偿还所借贷款而导致资产质量变换,负债业务中客户大规模提前支取导致挤兑从而加剧支付的难度等。

根据巴塞尔新资本协议,金融风险分为市场风险、信用风险、操作风险三大类。麦肯锡通过研究发现,商业银行的风险60%来自信用风险,其余40%来自市场风险和操作风险;前银监会主席刘明康也认为,信用风险是在中国经济体制改革的形势下,商业银行所面临的最主要也是最大的风险之一。

二、传统的商业银行信用风险管理方法

商业银行传统的信用风险管理方法有信贷决策的“6C”模型和信用评分模型等。“6C”模型是指由有关专家根据借款人的品德(character)、能力(capacity)、资本(capital)、抵押品(collateral)、经营环境(condition)、事业的连续性(continuity)等六个因素评定其信用程度和综合还款能力,决定是否最终发放贷款。运用这种方法的缺点是,专家用在“6C”上的权重有可能以借款人的不同而变化,专家难以确定共同要遵循的标准,造成评估的主观性、随意性和不一致性。

而信用评分模型主要是通过对企业财务指标进行加权计算,对借款企业实施信用评分,并将总分与临界值进行比较,低于该值的企业被归入不发放贷款的企业行列。信用评分模型中最具代表性的是爱德华·阿尔特曼(Altman)1968年對美国破产和非破产生产企业进行观察,采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立的著名的5变量Z-score模型和在此基础上改进的“Zeta”判别分析模型。将Z值的大小同衡量标准相比,可以区分破产公司和非破产公司。

三、现代商业银行信用风险的量化研究

1.KMV模型

KMV模型是由KMV公司1993年发布的信用监控模型基于Merton的违约证券估价模型和风险中性原理,将期权定价理论应用于贷款和债券估值而开发出的一种信用监控模型。即当公司的市场价值降至到一定水平以下,公司就可能发生违约。通过公司资产的市场价值及其波动性的计算,求出公司的违约距离,并通过违约距离转换计算出公司的违约率。

在结合我国银行业实际情况下,陈忠阳(2000)介绍了信用度量术和KMV模型的具体求解过程,并指出其在我国使用时可能存在的问题。章政等(2006)比较了信用度量术、麦肯锡模型和KMV模型各自的特点,并指出了其在我国的运用方向。周沅帆(2009)利用KMV模型对我国上市保险公司的信用风险进行了度量,考虑利用该模型对保险公司进行监管的可行性。

2. CreditMetrics模型

CreditMetrics模型是J·P·摩根及美洲银行、KMV公司、瑞士联合银行等金融机构1997年开发出的模型,运用VAR框架,用于对诸如贷款和私募债券等非交易资产进行估价和风险计算。

范南(2002)详细介绍了CreditMetrics模型的技术细节,明确指出了我国目前还缺乏运用的基础。吴涛(2009)对CreditMetrics模型在我国商业银行的适用性进行探讨,并指出,由于国内信用历史数据库的缺乏以及信用评级体系的不成熟,该模型在我国的应用受到严重制约。

3. Logistic回归模型

Ohlson(1980)是最早将Logistic回归模型引入到商业银行信用风险度量的学者,他选取了1970年—1976年之间的2163家企业(其中包括2058家正常企业和105家非正常企业)的九个财务指标进行测算,测算的结果与这些企业的真正违约率相等。虽然Logistic回归模型对企业的信用风险度量具有一定的准确性,但这并不是对任何样本都适用,如当样本点处于完全分离状态时,则不能应用,该模型还需要进行相应的改进。

于立勇等(2004)使用正向逐步选择法制定出一套信用风险计量的指标体系,然后利用中国商业银行所提供的相应的指标数据,通过运用Logistic模型建立的测算模型进行预测。结果表明:使用Logistic模型作为预测工具是有一定的可行性。然而,Logistic模型在运行时所需的样本数量较大。同时,该模型不可对线性可分的样本进行极大似然估计,这在一定程度上限制了该模型的运用范围。

三、国内外研究现状评价

国外的信用风险评价体系形成较早,从传统的信用风险度量方法到现代信用风险度量技术都已日趋成熟,无论是度量模型的理论体系还是实证研究相较中国都比较完善。但是这些定量分析也存在一定的问题,例如模型参数估计复杂。同时,我们可以发现每种模型都有其一定的缺点和不足,不过对于风险管理发展较为滞后的我国银行业,这些模型和方法为我们进行信用风险的评价提供了有效的手段。虽然当前国外比较先进的现代模型在我国尚无法直接应用,但它给我们提供了新的思路和方法,为我国商业银行信用风险评价提供了借鉴和帮助

国内对信用风险度量的研究起步较晚,而且现有的一些度量方法和模型基本来源于国外,自主创新较少。实际中用得最多的仍是传统的信用风险度量方法与模型,主要是采用现有的方法对中国企业进行实证分析,对中国业银行信贷数据的实证研究还比较匮乏。因此,中国亟需加强信用风险度量研究,建立一套适合中国基本国情的信用风险度量体系。

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