银行内部评级——债务人信用评级研究

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3.0 陈辉 2024-11-19 7 4 1.75MB 56 页 15积分
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第一章 绪 论
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第一章 绪 论
§1.1 选题背景和研究意义
§1.1.1 选题背景
商业银行在金融体系中占有举足轻重的地位，在创造货币存款、实现金融政
策效率、社会投资实现等方面都发挥着核心作用。然而，商业银行在营运过程中
无时无刻不面临着各种金融风险。巴塞尔银行监管委员会在 1997 年9月公布的《有
效银行监管的核心原则》中，将银行业面临的主要风险归纳为 8个方面，即信用
风险、国家和转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险、操作风险、法律风
险和声誉风险。其中，信用风险占有特殊的地位，世界银行对全球银行业危机的
研究表明，导致银行破产的最常见原因就是信用风险。
信用风险已成为当今全球银行业所面临的主要风险。从我国实际情况来看，
信用风险以及由此产生的巨额不良贷款已经成为制约我国银行业发展的一个重要
问题，尽管我国政府对此高度重视并采取了一系列积极措施(不良资产剥离、财政
注资等)，但是要从根本上解决这一问题，商业银行首先必须建立起科学的内部评
级系统(IRB 系统)，并以此为基础逐步完善信用风险的识别、度量和控制机制，进
而全面提升信用风险的管理能力。
§1.1.2 研究意义
从目前我国商业银行的实际情况来看，直接运用西方先进的信用风险管理方
法的难度很大，原因如下：国有商业银行未建立起有关信用资产的历史数据库，
存在数据瓶颈制约；国内独立的外部信用评级机构处于发展初期，还没有建立符
合中国国情的评级标准和评级方法。
2003 年4月，巴塞尔委员会公布了最新版的资本协议征求意见稿。该意见稿
进一步明确了银行可以使用标准法和内部评级法这两种方法来计算信用风险的资
本金要求，同时针对内部评级法给出了更为明晰、细致的诠释。考虑到标准法基
于的是外部评级，而外部评级在我国并不完善，因此，我国在执行新巴塞尔资本
协议时将很可能选用内部评级法。
成功的银行总是将巴塞尔新资本协议与内部评级法视为机遇而不是障碍。国
外经验表明，实施内部评级法的过程如果处理得当，可以为银行带来众多积极的
变化，对银行的总体 IT 架构、交易模式、数据管理、业务流程和分析平台产生巨
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大的提升作用，使银行由此获得更敏锐的商业洞察力和更有效的风险控制力。
在内部评级方法上，国际银行业越来越多地使用了统计模型，而我国银行业
及其余的信用评估行业则主要依赖于信贷专家的经验和主观判断，对企业的信用
评估主要采取的是传统的手工操作方式。虽然评估人员都是专家，有丰富的评估
经验和理论知识，但是评估工作受到评估人的知识结构、业务水平、判断能力和
个人偏好的限制。信用评估到目前来讲只能在有限的精确度下，揭示风险。因此，
由于手工操作评级存在的主观因素多、数据不共享等缺点，直接影响了企业信用
评级的公正和客观，加之效率低、成本高，使得国内信用市场的正常发展受到了
一定的阻碍。
而且中国的商业银行一般只对债务人进行评级。而国际上的先进银行一般既
对债务人评级，又对债项进行评级。
因此，从评级方法、评级结构等方面全面提升内部评级系统的质量，已成为
我国银行业当前面临的一项紧迫任务。目前，国内也只有少数几个先进银行开始
尝试研发内部评级系统。
本论文将对我国商业银行信用风险管理问题的内部评级法进行探讨，重点对
其中之一——债务人评级的方法及其应用做一些探索性的工作，以改善内部评级
工作的实际操作,切实实现商业银行信用风险管理的目标,增强商业银行的竞争力。
§1.2 研究内容
论文提出两阶段的企业信用评估模型，在第一阶段的财务因素分析模块，应
用主成分聚类模型，在财务上区分两类企业——违约类和正常类；对通过第一阶
段的企业（即划为正常类的企业）进行第二阶段的非财务因素分析模块，应用基
于AHP 的模糊综合评价二级模型，细分企业的信用等级，为授信额度的大小做决
策根据。
整个两阶段的企业信用评估模型结合了 DM （Default mode ） 和 MTM
(market-to-market)这两个理念。在违约范式（DM）下，信用状态只存在两种状态，
要么违约发生，要么违约没有发生，该范式亦称两状态模式。
DM 理念体现在该模
型的第一阶段，把被评企业按照其财务因素通过主成分聚类模型，分成两个类—
—违约类和正常类，实施原因在于一些财务比率在即将发生违约的企业和正常企
业之间有着明显差异。因此，通过分析这些财务比率，就可以对企业是否会违约
作出预测。但企业划分为违约与非违约两个级别，这在现实应用中还是不够的，
信用评级要求对评级对象进行更为精确的级别划分。而盯市范式（MTM）则是多
状态的，违约只是其中的状态之一。MTM 理念体现在该模型的第二阶段，对财务
第一章 绪 论
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上划分为正常类的企业再通过基于 AHP 的模糊综合评价二级模型分析其非财务因
素，输出结果为 8个企业信用等级——（
, , , , , , ,AAA AA A BBB BB B CCC D
）。
同时，本文还提出一个集行业维度、地区维度、规模维度为一体的数据方扩
展模型。在分行业的两阶段企业信用风险评估模型中，扩展了地区维度、规模维
度等，作为银行控制放贷风险的新维度加以创新和设计。该数据方扩展模型不仅
可以作为企业违约概率的估计或参考，还可以度量两维的违约概率，如：行业—
地区违约概率，行业—规模违约概率；也可以度量一维的违约概率，如行业违约
概率等。使商业银行对信用风险评估不仅局限于企业个体，还扩展到企业群体信
用的分析。譬如，行业违约概率的估计就可以对现行商业银行的行业风险评估起
到启发和参考的作用。
§1.3 研究方法及创新之处
（一）多元统计方法之主成分分析和聚类分析的结合[1,2,3]
主成分分析是多元统计分析技术的一个分支，其主要目的是浓缩数据。它通
过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几
个假象变量来表示基本的数据结构。这些假象变量能够反映原来众多的观测变量
所代表的主要信息，并解释这些观测变量之间的相互依存关系，这些假象变量称
之为基础变量，即主成分。主成分分析就是研究如何以最少的信息丢失把众多的
观测变量浓缩为少数几个主成分的多元统计方法。
聚类分析是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的多元分析技术的总
称。它把性质相近的个体归为一类，使得同一类中的个体具有高度的同质性，不
同类之间的个体具有高度的异质性。聚类分析的大部分应用都属于探测性研究，
最终结果是产生研究对象的分类，通过对数据的分类研究还能产生假设。聚类分
析也能用于证实性目的，对于通过其他方法确定的数据分类，可以应用聚类分析
进行检验。这两种应用在本论文中都有体现。
聚类分析的优点：聚类算法是无监督的学习过程，根据数据的自然分布和用
户输入的类别数目，自动把数据分为指定数量的组，并得出各组的特征值。聚类
算法是无监督的学习过程，不需要人为指定分界值，自动产生不相交的数值子集，
根据最大、最小值等数据，很容易即可得出边界值。不需要人为指定类别之间的
分界值，能尽量避免主观因素的干扰。
本论文把上述两种统计方法巧妙地结合在一起，作为区分企业违约与否的
0—1判别模型。
（二）模糊数学和决策分析方法的结合[3,4]
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模糊数学是美国加利福尼亚大学查德（L.A.Zadeh）教授于 1965 年提出来的。
自诞生以来，由于突破了传统精确数学绝不允许摸棱两可的约束，模糊数学得到
了迅速的发展，已应用于自然科学和社会科学的各个领域。所谓模糊综合评判是
在模糊环境下，考虑了多种因素的影响，为了某种目的对一事物作出综合决策的
方法。本论文就将此方法用于企业信用等级评定。
对于信用评级这个复杂系统，需要考虑的因素很多，就会出现很多问题，特
别是它们的权数分配难于确定。本论文引入了层次分析法来解决权数难以确定的
问题。层次分析法（AHP）是美国著名运筹学家、匹兹堡大学教授 T.L.Saaty 于70
年代中期提出的一种系统分析方法，是一种实用的多准则决策方法、该方法能够
定量与定性相结合，将人的主观判断用数量形式表达和处理，从本质上讲是一种
思维方式，并具有高度的逻辑性、系统性、简洁性和实用性等优点。
本论文将层次分析法内嵌于模糊综合评价模型，较好地解决了因素权重分配
问题。
（三）数据透视分析
随着数据库技术的广泛应用和日臻成熟，有些企业特别是银行经过长年累月
积累下来的商业数据已经形成数据汪洋，如何从数据汪洋中发掘有用信息，这样
的技术——数据挖掘应运而生。
数据挖掘也称数据库中的知识发现，是从大量原始数据中挖掘出隐含的、有
用的、尚未发现的信息和知识，是解决目前“数据爆炸，信息贫乏”的一种有效
方法。
数据挖掘不是根据用户对事物的假设去检验和验证，而是能够自动地从数据
中发掘出新的知识，经过检验和验证，然后返回对用户最有用的结果。例如，银
行在进行信用风险调查时，运用 DM 技术，可以从大量的数据中找出对信用风险
有影响的因素，这些因素有些是人们已经熟知的，而另一些，很有可能是按照常
规思维认为不可能的影响因素。
本论文建立了一个集行业、地区和规模的数据方扩展模型，采用微软的
OFFICE 工具主件之一——EXCEL 工具来实现[5]。利用 EXCEL 进行数据透视分析，
从贷款样本数据中挖掘出丰富的信用信息并得出一些结论。
该数据方扩展模型不仅可以得出企业违约概率的估计或参考，还可以度量行
业—地区违约概率，行业—规模违约概率，行业违约概率等。使商业银行对信用
风险评估不仅局限于企业个体，还扩展到企业群体信用的分析。譬如，行业违约
概率的估计就可以对现行商业银行的行业风险评估起到启发和参考的作用。
第二章 信用风险及其评估概述
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第二章 信用风险及其评估概述
§2.1 信用风险概述
§2.1.1 信用风险背景
信用是社会发展的必然产物，也是现代市场经济运行的基础。然而，信用活
动从一出现，就伴随着信用风险，信用分析和管理也便应运而生了。
在古罗马时代就已形成了一些信用分析的基本原则，在放债之前对债务人的
借款用途、财产、偿还能力等进行调查，目的在于避免放贷风险的发生。这些原
则的基本内涵时至今日仍未有太大的改变，不过今天信用管理的适用范围已大大
拓展了，大至国家小至个人，在发生信用授予活动时，都自觉或不自觉地运用着
某些信用分析的基本方法。
随着经济的发展，社会经济关系日趋复杂，尤其当近代资本主义经济危机出
现以后，信用危机对本已十分脆弱的经济基础是雪上加霜。在此之下，人们亟需
了解有关经济实体的信用情况，进而需要更为准确客观的信用风险评价方法，于
是，作为一种评价手段和一种评价结果，信用评级和信用评级机构也就自然产生
了。在全球经济一体化的今天，信用评级在资本市场、金融市场活动中发挥着越
来越大的作用。
§2.1.2 信用风险定义
信用风险（credit risk）是客户违约的风险，也就是客户不能履行其现有合约
义务的风险。违约造成了交易对手（一般是银行）全部或部分支付金额的损失。
信用风险也是交易对手（一般是债务人）信用质量降低的风险。虽然信用质
量的降低并不意味着违约，但表明违约概率的增加。
所以本质上，信用风险可定义为因借款人违约事件，或因借款人的信用质量
恶化事件而造成损失的风险[6]。违约的可能性（即违约概率）经常是通过信用评级
评估的。这些评级既可以是银行内部的，也可以是外部机构的。
§2.1.3 银行信用风险特点
信用风险是在信用关系中产生的，风险来自债务人。如果银行没有贷款给企业，
当然就不存在信用风险。对于银行而言，信用风险仅指由于借款人的原因所造
成银行损失的那类风险。
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信用风险最终来源于企业风险。对一笔贷款交易而言，企业的收入是还款来源，
如果企业经营良好，收入稳定，企业总可以到期偿还贷款，否则无法偿还贷款，
从而也就形成了银行的不良资产，这种企业贷款信用上的不确定性是银行信用
风险的来源。
银行信用风险实质上是企业信用风险的延续。造成银行信用风险的原因无非是
由于贷款者到期不能偿还贷款，贷款企业无法偿还贷款是由于自身经营出现危
机，即企业经营风险或者不可抗拒的风险过大，从而连带的造成贷款银行出现
不良资产，加大了银行的信用风险。
信用风险是可以削弱的。由于任何贷款都存在着或多或少的到期无法偿还的风
险，因而，银行必然要想方设法减少这种信用风险。通过对贷款企业进行信用
评级，并确定一整套行之有效的贷款解决方案，信用风险是可以削弱的。
§2.2 信用评级
世界最早的信用评级活动始于 20 世纪初，1909 年美国出现了世界上第一家资
信评级机构——穆迪公司。经过一个世纪的演进，信用评估已成为发达国家不可
缺少的金融中介服务。目前世界较知名的评级公司有：穆迪公司(Moody's)、标准
普尔公司(S&P)、惠誉评级公司(Fitch—IBCA)等。
中国信用评估活动始于 20 世纪 80 年代后期。1988 年，中国人民银行有关部
门召开信用评级问题研讨会，随后国内陆续出现了一些信用评级机构。各大银行
也都相应建立了自己专门的信用评估机构。
§2.2.1 信用评级分类
（一）外部评级
外部评级，又可以称为标准法评级，指社会专业资信评估公司的信用评级活
动。外部评级是站在银行角度来说的。一般情况下，社会专业资信评估公司在进
行信用评级时，都以 1988 年巴塞尔资本协议为基础，决定风险权重。因此，与各
具特色、各不相同的内部评级相比，外部评级的依据与标准极其结果具有通用性。
从国际情况来看，风险管理水平一般或较差的银行，或水平较好的银行的部分一
般业务，大都委托社会专业资信评估公司进行外部评级。
（二）内部评级
内部评级是指银行使用自己的信用评级系统，对信贷客户或某项信贷进行信
用评级及对银行风险资产监测的信用管理活动。一般情况下，对信贷客户的评级
摘要：

第一章绪论1第一章绪论§1.1选题背景和研究意义§1.1.1选题背景商业银行在金融体系中占有举足轻重的地位，在创造货币存款、实现金融政策效率、社会投资实现等方面都发挥着核心作用。然而，商业银行在营运过程中无时无刻不面临着各种金融风险。巴塞尔银行监管委员会在1997年9月公布的《有效银行监管的核心原则》中，将银行业面临的主要风险归纳为8个方面，即信用风险、国家和转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险、操作风险、法律风险和声誉风险。其中，信用风险占有特殊的地位，世界银行对全球银行业危机的研究表明，导致银行破产的最常见原因就是信用风险。信用风险已成为当今全球银行业所面临的主要风险。从我国实际情况来...

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