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信贷风险管理模型研究(1)

2017-07-31 01:27 【摘要】信贷风险是我国商业银行面临的主要风险,它构成了我国商业银行风险管理的重点和难点，是银行风险管理的核心。文章主要从信贷风险量化控制方面，全面介绍了目前应用的信贷风险管理模型，并对其适用性进行了分析。就目前而言，基于定性的传统信贷管理模型满足不了信贷风险管理的要求，国外先进的信贷风险计量模型在国内尚不具备使用的基础条件。在这种情况下，国内商业银行应该采取定性与定量相结合的风险量化模型。为了克服现行信贷风险量化模型的不足，可以将层次分析法与模糊数学理论结合起来，在信贷风险计量方面建立模糊综合评价数学模型。　　【关键词】信贷风险 风险管理 模糊综合评价模型
　　自新的巴塞尔协议允许银行自行开发信用风险模型，计算市场风险并相应确定资本准备金的具体数额以来，数学模型得到了迅速发展。相比之下，国内银行目前所采取的信用风险度量方法较为简单。为了迎接外资银行大量涌入所带来的竞争和压力，国内商业银行有必要了解信用风险度量的有关模型和方法。
　　
　　一、信贷风险管理模型及适用性分析
　　
　　他山之石，可以攻玉。西方发达国家在信贷风险量化上的技术己经日趋成熟。在信贷风险量化控制方面，我国商业银行可以借鉴它们先进的信贷风险管理的技术、理念和风险控制技术，提高我国商业银行信贷风险管理水平。总的来说，西方发达国家的信贷风险管理模型有以下几种。
　　1、专家系统模型
　　指金融机构依赖于主观分析或定性分析方法衡量企业贷款的信用风险。这种方法也称为“银行家专家系统（banker expert system）”法。其中5C、5P法是这类专家分析方法的代表。所谓5C是指借款人的5个相关方面的特性，即:借款人的品格（Character）、资本（Capital）、偿付能力（Capacity）、抵押品（Collateral）以及经济周期的形式（Cycle Condition）。信贷决策者根据这五大因素对借款人的还款意愿和还款能力做出全面的分析，以评定该借款人的信用状况，从而做出信贷决策。所谓SP也是指借款人的5个相关方面的特性，即：个人（People）、偿付（Payment）,目的（Purpose）、保障（Protection）和前景（Prospects）。

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　　尽管这仍然是目前我国许多银行在信贷决策过程中主要使用的方法。但在运用中面临着一个主要的问题就是：评定时对不同借款人所选择的影响因素是一致的，还是因人而异的；选定因素之后各因素的最优权重又该如何确定，这些都将依赖于专家的主观判断，不同的专家将会得出截然不同的分析结果，从而影响信贷决策的准确性和效率。即该种模型的缺陷是主观性太强，建议只作为一种辅助性信用分析工具。
　　2、贷款评级分级模型
　　即贷款内部评级分级模型，如OCC分级模型，是由美国通货监理署（U.S Office of the Comptroller of the Currency , OCC）开发的最早的贷款评级方法之一，它主要将贷款分为5个不同的等级（一个高质量级别和四个低质量级别）——正常、关注、次级、可疑、损失，对每一级别提取损失准备金的比例相应不同，再通过加权汇总计算，评估贷款损失准备金的充分性。
　　由于OCC评级系统中，高质量级别的贷款违约几率定为0，而现实生活中无论信用评级的级别有多高还是有发生违约的可能，所以国际上一些金融机构把贷款分级划分得更细，分为9级或10级。评级分级模型实际上是对资产组合的信用状况进行评价，并针对不同级别的贷款提取不同的损失准备。目前我国已开始推行贷款五级分类办法。
　　贷款五级分类并不能充分满足商业银行进行信贷风险管理的需要。因为该种方法重在贷款事后检查，如对借款人的合同执行情况、经营情况进行跟踪调查，提醒借款人及时筹备资金按时还本付息，对逾期贷款本息进行催收，但对贷款发放的事前控制很难发挥作用。商业银行无法利用五级分类决定是否发放贷款、贷款限额有多大、贷款的利息水平及对抵押担保的要求等。