時間：2023-03-21 17:16:23
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隨著金融市場上各種異?，F象的累積，模型和實際的背離使得傳統金融理論的理性分析范式陷入了尷尬境地。20世紀80年代，通過對傳統金融學的反思和修正，行為金融理論悄然興起，并開始動搖了CAMP和EMH的權威地位。行為金融理論在博弈論和實驗經濟學被主流經濟學接納之際，對人類個體和群體行為研究的日益重視，促成了傳統的力學研究范式向以生命為中心的非線性復雜范式的轉換，使得我們看到了金融理論與實際的溝壑有了彌合的可能。1999年克拉克獎得主馬修(MatthewRabin)和2002年諾貝爾獎得主丹尼爾·卡尼曼(DanielKahneman)和弗農·史密斯(VemonSmith)，都是這個領域的代表人物，為這個領域的基礎理論作出了重要貢獻。國外將這一領域稱之為behaviorfinance，國內大多數的文獻和專著將其稱為“行為金融學”。
行為金融學發現，人在不確定條件下的決策過程中并不是完全理性的，會受到過度自信、代表性、可得性、錨定和調整、損失規避等信念影響，出現系統性認知偏差。而傳統金融學是基于理性人假設，認為理性人在不確定條件下的決策是嚴格依照貝葉斯法則計算的期望效用函數進行決策的。即使有些人非理性，這種非理性也是非系統性的，會彼此抵消，從而在總體上是理性的；如果這種錯誤不能完全相互抵消，套利者的套利也會淘汰這些犯錯誤的決策者，使市場恢復到均衡狀態，達到總體理性。
2行為金融對信用風險管理的影響
2．1風險偏好
根據行為金融學的基本理論，投資者的風險偏好不同于傳統金融學理論下風險偏好是不變的，而是變化的，是會隨著絕對財富等一些其他因素的改變而發生改變的。因此，我們就沒有理由相信借款人是特殊的群體，他們借款的目的大多都是為了投資，也是眾多投資者中的一部分，他們的風險偏好也會發生改變。風險偏好的改變就會直接影響到他們面臨的風險，最終會影響貸款方面臨的信用風險。
2．2過度自信
過度自信或許是人類最為穩固的心理特征，人們在作決策時，對不確定性事件發生的概率的估計過于自信。投資者可能對自己駕馭市場的能力過于自信，在投資決策中過高估計自己的技能和預測成功的趨勢，或者過分依賴自己的信息而忽視公司基本面狀況從而造成決策失誤的可能性。這種過度自信完全有可能導致大量盲目投資的產生，盲目的多元化和貪大求全。
2．3羊群行為
企業決策由于存在較大的不確定性并涉及較多的技術環節，其決策往往由決策團體共同協商作出，主要屬于群體決策，而群體決策有可能導致羊群行為(HerdBehaviors)的發生。羊群行為主要是指投資者在掌握信息不充分情況下，行為受到其他投資者的影響而模仿他人決策的行為。在企業決策中，羊群行為的表現可能是決策團體中多數人對團體中領導者的遵從，也可能是領導者對決策團體中多數人的遵從，而且是一種盲目的遵從。決策中的羊群行為可能造成決策失誤。
2．4資本結構與公司價值
1958年，美國經濟學家費朗哥·莫迪格里安尼(FraneoModigliani)和默頓·米勒(MertonMiller)在《美國經濟評論》發表了題為《資本成本、公司財務和投資理論》的論文，提出了著名的MM定理，主要內容是：在市場完全的前提下，企業的資本結構與企業的市場價值無關。即企業價值與企業是否負債無關，不存在最佳資本結構問題。如果證券價格準確地反映了公司未來現金收入流量的值，那么不管發行的是什么類型的證券，只要把公司發行的所有證券的市場價值加在一起，一定等于這個公司未來利潤的現值。無風險套利活動也使得資本結構無關緊要，如果兩個本質完全相同的公司因資本結構不同在市場上賣出的價格不一樣的話，套利者就可以將更便宜的公司的證券全部買下，然后在價格相對較高的市場上賣出。因此，公司的資本結構就不再是不相干的問題。不同的現金收入流量對不同的投資者的吸引力也會各不相同，這些投資者對于他們感興趣的現金收入流量愿意付出高價。特別是由于噪聲交易者的存在，套利仍充滿風險。所以，不同的資本結構，其公司價值顯然是不同的，其信用風險必然不同。
3行為金融對金融租賃公司信用風險管理的啟示
金融租賃業務由于涉及交易環節較多，交易結構較為復雜，不但面臨客戶(承租企業)不能按時履約的信用風險，也存在供貨商不能按時履約的信用風險，因此，相對于商業銀行傳統信貸，其信用風險更大。
隨著金融市場上各種異常現象的累積，模型和實際的背離使得傳統金融理論的理性分析范式陷入了尷尬境地。20世紀80年代，通過對傳統金融學的反思和修正，行為金融理論悄然興起，并開始動搖了CAMP和EMH的權威地位。行為金融理論在博弈論和實驗經濟學被主流經濟學接納之際，對人類個體和群體行為研究的日益重視，促成了傳統的力學研究范式向以生命為中心的非線性復雜范式的轉換，使得我們看到了金融理論與實際的溝壑有了彌合的可能。1999年克拉克獎得主馬修(MatthewRabin)和2002年諾貝爾獎得主丹尼爾·卡尼曼(DanielKahneman)和弗農·史密斯(VemonSmith)，都是這個領域的代表人物，為這個領域的基礎理論作出了重要貢獻。國外將這一領域稱之為behaviorfinance，國內大多數的文獻和專著將其稱為“行為金融學”。
行為金融學發現，人在不確定條件下的決策過程中并不是完全理性的，會受到過度自信、代表性、可得性、錨定和調整、損失規避等信念影響，出現系統性認知偏差。而傳統金融學是基于理性人假設，認為理性人在不確定條件下的決策是嚴格依照貝葉斯法則計算的期望效用函數進行決策的。即使有些人非理性，這種非理性也是非系統性的，會彼此抵消，從而在總體上是理性的；如果這種錯誤不能完全相互抵消，套利者的套利也會淘汰這些犯錯誤的決策者，使市場恢復到均衡狀態，達到總體理性。
2行為金融對信用風險管理的影響
2．1風險偏好
根據行為金融學的基本理論，投資者的風險偏好不同于傳統金融學理論下風險偏好是不變的，而是變化的，是會隨著絕對財富等一些其他因素的改變而發生改變的。因此，我們就沒有理由相信借款人是特殊的群體，他們借款的目的大多都是為了投資，也是眾多投資者中的一部分，他們的風險偏好也會發生改變。風險偏好的改變就會直接影響到他們面臨的風險，最終會影響貸款方面臨的信用風險。
2．2過度自信
過度自信或許是人類最為穩固的心理特征，人們在作決策時，對不確定性事件發生的概率的估計過于自信。投資者可能對自己駕馭市場的能力過于自信，在投資決策中過高估計自己的技能和預測成功的趨勢，或者過分依賴自己的信息而忽視公司基本面狀況從而造成決策失誤的可能性。這種過度自信完全有可能導致大量盲目投資的產生，盲目的多元化和貪大求全。
2．3羊群行為
企業決策由于存在較大的不確定性并涉及較多的技術環節，其決策往往由決策團體共同協商作出，主要屬于群體決策，而群體決策有可能導致羊群行為(HerdBehaviors)的發生。羊群行為主要是指投資者在掌握信息不充分情況下，行為受到其他投資者的影響而模仿他人決策的行為。在企業決策中，羊群行為的表現可能是決策團體中多數人對團體中領導者的遵從，也可能是領導者對決策團體中多數人的遵從，而且是一種盲目的遵從。決策中的羊群行為可能造成決策失誤。
2．4資本結構與公司價值
1958年，美國經濟學家費朗哥·莫迪格里安尼(FraneoModigliani)和默頓·米勒(MertonMiller)在《美國經濟評論》發表了題為《資本成本、公司財務和投資理論》的論文，提出了著名的MM定理，主要內容是：在市場完全的前提下，企業的資本結構與企業的市場價值無關。即企業價值與企業是否負債無關，不存在最佳資本結構問題。如果證券價格準確地反映了公司未來現金收入流量的值，那么不管發行的是什么類型的證券，只要把公司發行的所有證券的市場價值加在一起，一定等于這個公司未來利潤的現值。無風險套利活動也使得資本結構無關緊要，如果兩個本質完全相同的公司因資本結構不同在市場上賣出的價格不一樣的話，套利者就可以將更便宜的公司的證券全部買下，然后在價格相對較高的市場上賣出。因此，公司的資本結構就不再是不相干的問題。不同的現金收入流量對不同的投資者的吸引力也會各不相同，這些投資者對于他們感興趣的現金收入流量愿意付出高價。特別是由于噪聲交易者的存在，套利仍充滿風險。所以，不同的資本結構，其公司價值顯然是不同的，其信用風險必然不同。
3行為金融對金融租賃公司信用風險管理的啟示
金融租賃業務由于涉及交易環節較多，交易結構較為復雜，不但面臨客戶(承租企業)不能按時履約的信用風險，也存在供貨商不能按時履約的信用風險，因此，相對于商業銀行傳統信貸，其信用風險更大。
二、信用卡業務信用風險管理外部體系的構建
1.個人征信的含義
個人征信指的是由專門的征信機構建立個人信用信息的數據庫，將分散在各金融機構以及社會相關部門的個人信用信息進行收集和分析，從而對外提供個人信用報告和信用評估等服務的活動。眾多的先進經驗表明，建立完善的個人征信體系能夠為信用卡的健康發展提供保障。
2.完善我國個人征信體系的建議
經過近些年的發展，我國的個人征信體系獲得了一定的發展，但是，在很多方面仍然存在不完善的地方，特別是征信機構尚處在發展的初級階段、征信產品應用范圍不夠廣泛等問題，影響了我國商業銀行信用卡業務的信用風險管理工作的深入，急需對其進行完善，具體的措施包括：第一，建立全國統一的企業和個人征信體系，并在原有基礎上將保險、證券、工商等納入范疇之內，擴大所采集數據的覆蓋面，以便為其他部門提供征信服務；第二，為信用評級機構的發展創設良好的外部環境，在改進內部評級體系的同時，推動第三方信用評級市場的發展，促進內外部評級結果的結合，提供更高質量的信用服務；第三，明確監管目標，完善相關的法律法規體系，加強對征信市場的監督管理。
1.2財務指標選取處理針對林業類上市公司信用風險研究，本文從償債能力、盈利能力、營運能力、成長能力和現金流量指標等五方面進行研究，共選取17項財務指標作為變量進行研究。
2因子分析
財務指標之間存在相互轉換的可能，財務指標間的多重共線性可能降低模型穩定性，甚至影響最終結果。其次，各變量之間的內在聯系以及重要程度，即變量的內在結構對于指標的選取及模型的建立具有重要意義。本文采用因子分析提取主成分，將離散指標的信息濃縮為預測所需的主要指標。
2.1KMO以及Bartlett球形檢驗KMO及Bartlett球形檢驗用以檢驗變量間的相關性。本文檢驗結果如表2所示，獲得KMO統計量為0．556?？紤]到樣本量的影響，此數值在接受范圍內，可以利用上述變量進行因子分析。
2.2公因子方差比（Communalities）公因子方差比反映了提取公因子過程中，各變量被提取出信息所占比例，即原變量的信息量中由公因子決定的比例。本文對變量公因子方差比進行分析，結果如表3所示。多數變量提取的比例在70％以上，可知所提取公因子對變量的的解釋能力均處在較強水平。
2.3解釋的總方差為保證因子的可解釋性，本文運用最大方差法對因子進行旋轉，將信息量重新分配。該操作將17個變量劃分為5個特征根。特征根可以被看做體現主成分影響力度的指標，代表引入該因子后對原始變量信息的平均解釋量。分析表4中各成分方差及其累積程度可知，前五個特征根的總貢獻率已達到79．48％，即可利用前五個特征根描述足夠信息。
2.4旋轉后的成分矩陣通過成分矩陣可以得到各個主要成分的表達式如下分析各成分表達式可以得到各個因素中最主要的變量。F1主要包括總資產報酬率、凈資產周轉率、總資產周轉率等與資產相關的指標；F2主要包括與現金流量相關聯的指標；F3主要包括與負債相互關聯的指標；F4則包括了凈利潤增長率以及營業收入；F5主要包括與存貨相互關聯的指標。
3Logistic模型實證研究及預測結果
3.1Logistic模型實證研究Logistic模型又稱增長函數，于1838年由比利時學者PFVerhulst首度提出。1920年美國學者珀爾和利德的研究使其在人口估計和預測問題中推廣。Logistic函數原型為：P＝L／（1＋exp［－（a＋bt）］）。t為時間，P為時間t的人口數，L為P的最大極限，a和b為相關參數。
3.2預測結果依照正常和存在信用風險將樣本公司分為兩類，使用模型得到的預測結果正確率為83．8％。這表明，此模型可以對我國林業類上市公司信用風險進行較為理想的預測。
（二）實證方法構建多變量金融時序Copula函數的關鍵在于，建立單變量金融時序分布模型與選擇合適的多元Copula函數[32]。多元正態Copula函數不能反映變量之間的聯合厚尾特征[33-34]。多元t-Copula函數可以用于研究變量之間的聯合厚尾特征，其自由度越小，表明聯合厚尾特征越明顯[35]。1.邊緣分布的確定金融資產收益率序列具有異方差、尖峰厚尾、時變、右偏與杠桿效應，適合用AR（1）-GJR（1,1）模型擬合邊緣分布。2．Copula函數的選用多元t-Copula函數尾部較厚，能很好地擬合尾部相關關系[37-39]。因此，從理論上可以推斷，多元t-Copula函數能夠更好地度量股價的聯動關系。本文使用Q-Q圖、K-S檢驗判斷單個多元Copula函數的擬合情況。同時，引入經驗分布函數，構建反映擬合誤差大小的平方歐式距離指標。該平方歐式距離反映了多元Copula函數擬合原始數據的誤差情況。該指標值越小，說明偏差越小。3．Copula函數的時變過程與估計對于C-藤分解結構下的時變條件相關系數，Engle（2002）提出了比較常用的描述其時變過程的DCC（1，1）模型其中，ρt是t時刻的條件相關系數；向量εt是由選定的時變Copula函數邊際分布逆函數轉換得到的標準化殘差；Q軒t是一個p×p矩陣，該矩陣對角線上的元素是Qt的平方根，其他元素為0；Qt和R分別是殘差項的樣本協方差與相關系數；rt是在項數為m（m>p）的移動窗中殘差的相關系數。該時變Copula函數的參數估計可以由兩步極大似然估計法完成[43]。第一步先利用最大似然估計法，估計邊際分布AR（1）-GJR（1，1）模型中的參數；第二步對殘差做概率積分轉換，再利用最大似然估計法，估計時變Copula函數的參數。4.基于Copula函數的相關性分析選擇合適的Copula函數后，擬合估計出其參數值，就可以利用表1中的計算式，計算出各相關系數值。在靜態Copula函數中，其參數是不變的，計算出來的是靜態總體相關性；如果采用時變Copula函數，參數ρt（t=1，2，…，T）是時變參數，就可以利用表1中公式，一一對應地計算出總體線性相關系數、非線性相關系數及尾部相關系數的動態時變過程。
二、計算結果與分析
（一）研究樣本根據企業之間存在的信用關聯，選擇寶鋼股份（BGGF）、必和必拓（BHP）、力拓（RIO）、上海汽車（SHQC）、上港集團（SGJT）、山西煤電（SXMD）、青島海爾（QDHE）和中國船舶（ZGCB）在內的幾家企業作為研究樣本，研究這些企業從2001年1月2日至2011年4月28日之間的股價聯動。列出了6個樣本企業股價收益率序列數據的描述統計指標。由表2可知，6個變量的峰度都在10以上，呈現尖峰分布，其中，SGJT收益率分布最尖；BHP、RIO、SHQC、SGJT的偏度都大于0，其中，SGJT收益率分布右偏程度最大；BGGF、XSMD的偏度小于0，說明與正態分布、t分布相比較，適合選用左偏的t分布擬合樣本收益率數據。
（二）邊際分布擬合檢驗根據white檢驗結果可知，3個統計量的P值都拒絕“不存在異方差”的原假設，說明異方差比較突出。表明收益率序列適合選用ARCH模型。本文中的邊際分布選用帶有杠桿效應的AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型。其模型估計的參數值如表3所示。從AIC、BIC、LL值看，AR（1）-GJR（1,1）-Skewt模型的有效性好于AR（1）-GJR（1，1）-t模型①。8個序列的自由度估計值都比較小，說明它們的分布都具有厚尾特征，其中上港集團的尾部最厚。另外，使用時變Copula函數估計時變條件相關系數時，需要把序列數據通過概率積分轉換為U（0，1）分布序列。本文對邊際分布擬合情況還進行了獨立性檢驗與同分布檢驗。拉格朗日乘數檢驗結果表明，在5%顯著水平下，這8個序列都不存在自相關，可以認為轉換后的序列相互獨立；非參數K-S檢驗結果表明，轉換后的8個序列在5%顯著水平上服從U（0，1）分布。這些結論表明，邊際分布采用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型非常合理。
（三）利用多元t-Copula函數靜態度量股價的聯動效應常用的固定參數多元Copula函數包括多元正態Copula函數和多元t-Copula函數。在這兩個函數的Q-Q圖中，本文無法區分其擬合優劣；而由多元正態Copula函數的K-S檢驗可知，在0.01顯著水平上拒絕原假設，說明多元正態Copula函數不能很好地擬合多元時序數據；而多元t-Copula函數擬合該的多元數據序列。從Copula函數與經驗分布函數之間的平方歐式距離來看，多元正態分布Copula函數的平方歐式距離為0.3873，多元t分布Copula函數的平方歐式距離為0.0568，多元t-Copula函數可以較好擬合該股價原始數據的經驗分布情況，與理論分析一致。根據各樣本收益率序列的條件邊際分布，利用多元Skewt分布函數與多元t-Copula函數之間的關系，信用資產關聯各企業股票收益率之間的多元t-Copula函數非線性相關系數如表4所示。從表4可以看出，受中外股市之間的一體化約束，寶鋼股份（BGGF）與必和必拓（BHP）、力拓（RIO）之間，必和必拓（BHP）、力拓（RIO）與上海汽車（SHQC）、上港集團（SGJT）、山西煤電（SXMD）、青島海爾（QDHE）、中國船舶（ZGCB）之間的相關系數都很低，但其他信用資產關聯企業之間的相關系數都在0.5左右，存在中等程度的正相關聯動現象。
（四）利用時變多元t-Copula函數度量股價的聯動效應不同邊際分布下時變t-Copula函數的相關系數時變方程參數估計值如表5所示。從AIC、BIC、LL值看，對于條件相關系數的時變過程G-DCC、t-DCC，邊際分布選用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型最合理，但時變G-DCC過程擬合效果最差，t-DCC過程則最好。本文選用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型作為邊際分布，選用時變過程為t-DCC的多元t-Copula函數為多元連接函數，動態擬合計算動態條件相關系數，得到8個按照C-藤結構分解的pair-copula函數的時變無條件相關擬合的AIC、BIC、LL值分別是-7158.6、-7141.7、3582.3。利用這28個時變Copula相關系數的時間序列數據，計算出相對應的時變等級相關系數、秩相關系數與尾部相關系數的時間序列，如表6所示。從表6可以看出，4個相關系數都顯示出，股價呈現低度正相關性，具有弱板塊效應；時變Copula相關系數的集中趨勢值最大，尾部相關系數最小。但是，時變Copula相關系數的絕對離散波動程度、波動幅度最大；從離散系數、極差/平均值的結果可以看出，尾部相關系數的相對離散波動程度最大。從時變Copula相關系數可以看出，在C-藤結構下條件相關系數的均值在0.0583~0.7376之間，呈現出弱相關關系，因為條件相關系數有正值、負值，相關方向存在轉換，正負抵消導致簡均值的結果較小。其他16個條件相關系數均為正值，平均值在0.5左右，呈現出中等強度的相關性。從條件相關系數值的離散指標可以看出，標準差從0.0573~0.1042，絕對變化范圍從0.2628~0.5706，最大相對幅度變化范圍從0.4899~6.2644，說明條件相關系數的時變性較強。為了觀察條件相關系數的時變特征，本文也分別在標準差最小與最大、離散系數最小與最大、波幅最小與最大等6種情況下，計算了時變Copula函數度量的4個時變相關系數，均表現出相同的變化趨勢，而且在常態相關性走強時，股價板塊效應的作用愈加強大，同時暴跌暴漲的相關性走強；在常態相關性走弱時，股價板塊效應的作用減弱，由一家企業股價大幅漲跌引發的信用資產關聯企業同時暴跌暴漲的相關性走強。
商業銀行要根據自身情況制訂合理的壓力測試流程，主要步驟包括：選擇壓力測試方法；構建壓力測試情景；確定沖擊；選擇信用風險計量模型；界定被沖擊的資產；進行數值分析；風險加總。壓力測試的重點應放在單個流程中不同的方法選擇上。在實踐中并不需要按照嚴格的先后順序執行，可以根據實際需要進行修改或補充。按照商業銀行信貸資產的特征，測試范圍為整體信貸資產，劃分為公司銀行信貸資產、零售銀行信貸資產。
1.2公司銀行信貸資產
將壓力情景給定的GDP、M2和CPI值代入設計模型，測算出壓力情景下各行業的營業收入情況。將上市公司各行業營業收入的實際值與壓力情景下上市公司各行業營業收入的預測值進行對比，得出營業收入的變化情況。假設商業銀行各行業客戶收入的變化程度同該行業上市公司收入的變化程度相同，最終得出壓力情景測試下，商業銀行各行業客戶的營業收入變動情況。以商業銀行客戶各行業年報數據作為壓力測試基期數據。根據前面的計算結果，測算壓力情景下商業銀行客戶各行業的營業收入水平。根據壓力情景下的收入水平，編制壓力情景下商業銀行客戶各行業平均的財務報表。其中，涉及的假設包括：應收票據、應收賬款、預付賬款、應付票據、應付賬款等和銷售收入同比例下降；企業一年內到期的非流動負債保持不變，企業長期負債的減少等于企業一年內到期的非流動負債；營業成本、稅金、銷售費用隨銷售收入同比例下降；財務費用隨短期借款同比例下降；用短期借款和貨幣資金調平報表。計算壓力情景下行業PD值。我們將壓力情景下的財務報表數據代入公司信用評級的打分卡模型，即可計算出壓力情景下該行業客戶評級結果。獲取各行業客戶實際的評級遷徙矩陣；假設壓力情景下，商業銀行各行業客戶的評級遷徙矩陣依據其評級等級變動程度進行平移，且在平移過程中遷徙矩陣的形狀不發生變化，據此測算出壓力情景下各行業客戶的評級遷徙矩陣。根據壓力情境下各行業客戶的等級分布，測算出壓力情景下各行業的違約概率值（PD值）。計算壓力情景下行業LGD值。選擇客戶PD變動、客戶負債率變動、抵押物價值變化和抵押物變現能力變動4個指標作為參數計算出在壓力情景下各行業的LGD值，客戶PD變動取自于前一步計算結果；客戶負債率變動取自壓力測試前后客戶財務報表負債率數據，用房屋成交量變化反映抵押物變現能力變化；假設壓力情景下房屋成交量變化同本壓力測試中房地產壓力測試部分；用房價變化反映抵押物價值變化，假設壓力情景下房價變化同本壓力測試中房地產壓力測試部分。計算壓力情景下行業EL變化情況。將壓力情景下測算出來的行業PD值和行業LGD值相乘，得到壓力情景下行業的EL值，將其和基期行業的EL值進行比較，得出變化情況。計算壓力情景下行業的5級分類結果。獲取商業銀行對公信貸資產5級分類遷徙矩陣的實際數據。假設在無壓力情境下，5級分類的遷徙情況保持不變。假設壓力情景下，5級分類的遷徙矩陣會依據其EL的變化發生平移，且平移過程中形狀不發生變化。根據壓力測試下5級分類的遷徙情況以及基期信貸資產的5級分類分布，測算出壓力情景下各行業5級分類的結果。
1.3零售信貸資產
利用實施新資本協議過程中PD壓力測試成果，宏觀經濟因素與PD之間的傳導關系。通過歷史遷徙數據將PD的變化對應到不良貸款各級別的變化上。假設PD增幅即為不良率增幅且業務規模不變，得出各壓力情景下的不良率及新增不良額。根據商業銀行各分類級別貸款間的歷史遷徙率，將新增不良結果分配至各不良貸款級別中，得到最終的測試結果。信貸資產壓力測試采用時間序列模型對PD進行模擬預測。
2公司貸款信用風險的宏觀因子測定
宏觀因子測定模型的核心思想是把有關經濟周期的宏觀因子識別出來，測定對我國商業銀行信用風險有顯著影響的宏觀經濟因子。
2.1基本假設及基礎框架設定
在現有理論的信用風險因素模型當中，Gordy（2003）的單因素模型以及麥肯錫公司提出的CreditPortfolioView（CPV）模型是基于宏觀經濟因子度量信用風險的代表模型。其中，單因素模型是設定單一的宏觀經濟因子，不能區分有關經濟周期的宏觀因子對商業銀行信用風險的不同影響，所以，不適合本文的分析。而CPV模型是基于一個開放的因子框架，可以用來測定多元的宏觀經濟因子。然而上述模型在國內商業銀行實踐中使用的相對較少，本文主要基于巴塞爾協議的有關內容以及國內商業銀行的壓力測試實踐，設計了MEF模型來測定宏觀因子對信用風險的影響程度。首先對商業銀行信貸資產的風險集中度和宏觀經濟因子提出假設如下。商業銀行信貸資產足夠分散，單項資產在總資產中的份額很小，因此，債務人的特異風險可以在較大程度上分散掉，而債務人的違約概率主要受宏觀經濟因子影響。貸款企業整個行業的營業收入受宏觀經濟因子的影響，并能有效傳導到商業銀行的信用風險。宏觀因子對營業收入以及信用風險的影響具有滯后性，對第t期營業收入及信用風險，用t-1期宏觀因子進行測定。在測定宏觀因子影響時，將商業銀行的貸款企業劃分為若干行業進行測算。在此基礎上，MEF模型采用ln函數來描述行業收入和宏觀經濟因子之間的關系為宏觀因子A在t-1期的數據；φ—待估計參數；e—誤差項。選擇行業營業收入的自然對數的主要原因是為了提高營業收入序列數據的平穩性，測定之前將收入數據進行了取自然對數處理。而來自其他系統性因子的“干擾”或者“噪聲”被包含在誤差項e中。
2.2宏觀因子的選擇
在建立了MEF模型之后，最重要的工作就是選擇宏觀經濟因子，選擇宏觀經濟因子必須既有理論依據的支持，同時又能反映實際情況。對于經濟周期因子，在借鑒CPV模型、單因素模型和GVAR模型以及其他相關模型的基礎上，根據數據的可得性，選擇了GDP增長率、通貨膨脹率和M2三個指標。
2.2.1GDP增長率（GDPGrowthRate）GDP增長率是反映一國經濟增長和經濟周期狀況的最核心指標，在相關實證研究中也被普遍用作重要的宏觀經濟因子。從微觀企業的角度來看，GDP可以看作一國總體企業產出的增長率，而企業的產出直接影響著企業的經營收益，也就影響著企業的償債能力。
2.2.2通貨膨脹率（Inflation，INF）
通貨膨脹率代表著物價上漲水平。由于經濟繁榮往往伴隨著通貨膨脹，而經濟衰退常常也伴隨著通貨緊縮，所以通貨膨脹率也是經濟周期的一個重要指標。一般情況下，通貨膨脹會影響企業的經營成本和收益水平，進而影響企業的信用風險。反映通貨膨脹率的指數主要有CPI和PPI，因為PPI是衡量工業企業產品出廠價格變動趨勢和變動程度的指數，主要反映的是生產成本變化而沒能充分體現通貨膨脹對收益的影響，并且不能全面覆蓋農業和服務業。因此，本文選擇CPI指數作為通貨膨脹率指標。2.2.3廣義貨幣（M2）廣義貨幣是反映貨幣供應量的一個重要指標。隨著貨幣供應量的增加，有助于改善市場的資金供求關系，企業的資金成本會呈現下降趨勢，經濟活躍度也會不斷增加，這樣能夠帶來企業營業收入的增加，降低信用風險。國外的相關研究還發現，匯率等因素同樣對企業信用風險有重要影響，但是我國人民幣匯率波動并不具有周期性波動特征，所以本文暫不作考慮。2.3宏觀因子顯著性測定要測定的是宏觀經濟和行業的傳導機制，主要通過MEF模型計量出宏觀經濟因子變動對不同行業營業收入的影響。選擇的控制變量為GDP增長率、M2增長率和CPI，因變量采用各行業年營業收入的對數值。將GDP、M2、CPI和各行業營業收入分別作了單因素、雙因素和三因素回歸，并選取解釋能力最強的回歸結果?？紤]到數據的可獲取性，用上市公司的營業收入作為宏觀因子對風險的傳導介質，并將上市公司營業收入劃分為九大類型，具體包括資產密集行業、輕工制造行業、批發零售業、交通運輸業、建筑業、房地產行業、基礎設施行業、投資行業以及服務業等。檢驗結果詳見表1，結果顯示，三變量模型具有相對較好的解釋效果，9大行業的R方平均值為74%，且在每個行業檢驗結果相對穩定，最高的為建筑業（A5）78.61%，最低的資本密集行業（A1）67.93%。
3零售貸款信用風險的宏觀因子測定
3.1宏觀因子的選擇
M2同比增長率與PD成正相關關系，在實際情況中，M2同比增長率變大的時候，無論是流通中的現金，還是個人以及企業存款都在變多，債務人整體的償債能力變強，違約率也相對下降，所以，該指標與PD的正相關關系與經濟意義相反，故不引入PD時間序列預測的數量模型中，但考慮到在經濟環境下M2極端情況對PD仍有相對影響，在PD預測模型后通過該指標對PD預測值進行修正。
3.2宏觀因子對違約率影響的測算過程
建模數據：2009Q1—2013Q4的季度數據，共計20個樣本。因變量：季度PD=季度新增違約人數/總人數，數據來源于國內某股份制商業銀行的內部數據庫。自變量：收集了GDP類、價格指數類、收入報酬類、金融類等宏觀變量；數據主要來源于Wind數據庫和人民銀行網站。研究了國內宏觀經濟變量，涵蓋了代表經濟增長、金融指標的主要變量，最終發現CPI（居民消費價格指數）與GDP同比增長率對PD較為敏感。CPI與PD的相關系數為-0.81，具有明顯的負相關關系；GDP與PD的相關系數為-0.88，也具有明顯的負相關關系，從二者趨勢圖上也可以明顯看到。綜合考慮宏觀經濟變量與PD的相關系數和經濟含義的解釋度，初步選出GDP同比增長率、CPI同比增長率共2個宏觀經濟變量為參考風險變量。從變量間的相關系數看出，GDP同比增長率與CPI同比增長率有明顯的相關性，不適合共同構建模型，由于GDP對因變量影響更為顯著，且滯后階大于CPI，可以認為GDP增速可以覆蓋CPI增速對因變量的影響，所以模型僅接受GDP同比增長率作為自變量。用時間序列方法建立違約率與宏觀因素的模型，同時，對GDP同比增長率做數據變換以平衡數量級。3.3測算結果的運用根據壓力情景的設計，代入PD和宏觀變量的計量模型，計算出通過數量模型得到的PD。據此對PD數量預測結果進行修正。最終得出不同情景下的PD預測值及PD上升幅度，基于宏觀因子的不良貸款的壓力測試。
信用風險又稱違約風險，是指借款人、證券發行人或交易對方由于種種原因，不愿或無力履行合同條款而構成違約，致使銀行、投資者或交易對方遭受損失的可能性?；趥鹘y金融學理論許多金融機構和研究者對信用風險管理作出積極探索并取得了卓有成效的計量模型和支持工具，但也存在明顯缺陷。隨著行為金融學的興起和發展，為我們提供了新的視角來研究信用風險管理。
1行為金融學的產生
20世紀50年代，馮·紐曼和摩根斯坦(VonNeumannMorgenstem)在公理化假設的基礎上建立了不確定條件下對理性人(rationalactor)選擇進行分析的框架，即期望效用函數理論。阿羅和德布魯(Arrow，Debreu)后來發展并完善了一般均衡理論，成為經濟學分析的基礎，從而建立了經濟學統一的分析范式。這個范式也成為金融學分析理性人決策的基礎。1952年馬克威茨(Markowi)發表了著名的論文“portfoliosdeefion”，建立了現代資產組合理論，標志著現代金融學的誕生。此后，莫迪戈里安尼和米勒(Modigliani－Miller)建立了MM定理，開創了公司金融學，成為現代金融學的一個重要分支。自上個世紀60年代夏普和林特納等(Sharp－Limner)，建立并擴展了資本資產定價模型(CAPM)至布萊克、斯科爾斯和莫頓(Black－Scholes－Merton)建立了期權定價模型(OPM)，至此，現代金融學，已經成為一門邏輯嚴密的具有統一分析框架的學科。
隨著金融市場上各種異?，F象的累積，模型和實際的背離使得傳統金融理論的理性分析范式陷入了尷尬境地。20世紀80年代，通過對傳統金融學的反思和修正，行為金融理論悄然興起，并開始動搖了CAMP和EMH的權威地位。行為金融理論在博弈論和實驗經濟學被主流經濟學接納之際，對人類個體和群體行為研究的日益重視，促成了傳統的力學研究范式向以生命為中心的非線性復雜范式的轉換，使得我們看到了金融理論與實際的溝壑有了彌合的可能。1999年克拉克獎得主馬修(MatthewRabin)和2002年諾貝爾獎得主丹尼爾·卡尼曼(DanielKahneman)和弗農·史密斯(VemonSmith)，都是這個領域的代表人物，為這個領域的基礎理論作出了重要貢獻。國外將這一領域稱之為behaviorfinance，國內大多數的文獻和專著將其稱為“行為金融學”。
行為金融學發現，人在不確定條件下的決策過程中并不是完全理性的，會受到過度自信、代表性、可得性、錨定和調整、損失規避等信念影響，出現系統性認知偏差。而傳統金融學是基于理性人假設，認為理性人在不確定條件下的決策是嚴格依照貝葉斯法則計算的期望效用函數進行決策的。即使有些人非理性，這種非理性也是非系統性的，會彼此抵消，從而在總體上是理性的；如果這種錯誤不能完全相互抵消，套利者的套利也會淘汰這些犯錯誤的決策者，使市場恢復到均衡狀態，達到總體理性。
2行為金融對信用風險管理的影響
2．1風險偏好
根據行為金融學的基本理論，投資者的風險偏好不同于傳統金融學理論下風險偏好是不變的，而是變化的，是會隨著絕對財富等一些其他因素的改變而發生改變的。因此，我們就沒有理由相信借款人是特殊的群體，他們借款的目的大多都是為了投資，也是眾多投資者中的一部分，他們的風險偏好也會發生改變。風險偏好的改變就會直接影響到他們面臨的風險，最終會影響貸款方面臨的信用風險。
2．2過度自信
過度自信或許是人類最為穩固的心理特征，人們在作決策時，對不確定性事件發生的概率的估計過于自信。投資者可能對自己駕馭市場的能力過于自信，在投資決策中過高估計自己的技能和預測成功的趨勢，或者過分依賴自己的信息而忽視公司基本面狀況從而造成決策失誤的可能性。這種過度自信完全有可能導致大量盲目投資的產生，盲目的多元化和貪大求全。
2．3羊群行為
企業決策由于存在較大的不確定性并涉及較多的技術環節，其決策往往由決策團體共同協商作出，主要屬于群體決策，而群體決策有可能導致羊群行為(HerdBehaviors)的發生。羊群行為主要是指投資者在掌握信息不充分情況下，行為受到其他投資者的影響而模仿他人決策的行為。在企業決策中，羊群行為的表現可能是決策團體中多數人對團體中領導者的遵從，也可能是領導者對決策團體中多數人的遵從，而且是一種盲目的遵從。決策中的羊群行為可能造成決策失誤。
2．4資本結構與公司價值
1958年，美國經濟學家費朗哥·莫迪格里安尼(FraneoModigliani)和默頓·米勒(MertonMiller)在《美國經濟評論》發表了題為《資本成本、公司財務和投資理論》的論文，提出了著名的MM定理，主要內容是：在市場完全的前提下，企業的資本結構與企業的市場價值無關。即企業價值與企業是否負債無關，不存在最佳資本結構問題。如果證券價格準確地反映了公司未來現金收入流量的值，那么不管發行的是什么類型的證券，只要把公司發行的所有證券的市場價值加在一起，一定等于這個公司未來利潤的現值。無風險套利活動也使得資本結構無關緊要，如果兩個本質完全相同的公司因資本結構不同在市場上賣出的價格不一樣的話，套利者就可以將更便宜的公司的證券全部買下，然后在價格相對較高的市場上賣出。因此，公司的資本結構就不再是不相干的問題。不同的現金收入流量對不同的投資者的吸引力也會各不相同，這些投資者對于他們感興趣的現金收入流量愿意付出高價。特別是由于噪聲交易者的存在，套利仍充滿風險。所以，不同的資本結構，其公司價值顯然是不同的，其信用風險必然不同。
加入WTO和世界經濟一體化,給我國外經貿事業的發展帶來了前所未有的機遇。與之相伴隨的卻是,中國出口企業日益陷入海外應收賬款“黑洞”。相關統計資料顯示,中國出口企業的海外應收賬款累計至少超過1000億美元,相當于中國2004年總出口額的五分之一,而且這種海外呆壞賬正在以每年150億美元的速度增加。外貿企業的很多利潤被壞賬所吞噬,許多外貿企業不堪重負,甚至破產倒閉,有的即使能夠維持經營,在經營中也常常進退維谷,阻礙了企業的正常發展。另一種極端情況就是部分外貿企業由于懼怕壞賬風險采取非常謹慎的信用政策,甚至宣稱對非信用證業務一律不做,結果限制了業務的發展。
在與各國經貿往來中我國外貿企業并未充分重視客戶信用風險的管理,在對外貿易客戶信用風險管理上的欠缺造成的債務拖欠和應收賬款問題已成為外貿企業發展的瓶頸。
外貿企業客戶信用風險特征
下面筆者結合美國鄧白氏公司中國代表對我國外貿企業大量逾期應收賬款問題的調查報告數據,對我國外貿企業客戶信用風險的特征進行結構分析,從更深層次上理解我國外貿企業客戶信用風險的現狀。
從來源結構看,我國對外貿易客戶信用風險的來源以海外華人公司為主。從我國國際貿易拖欠案件所涉及的海外公司性質看,我國的外貿信用風險主要是由海外華人客戶帶來的。筆者認為這些為數不多的海外華人,包括港、澳、臺地區的華人以及少數原籍中國大陸后來移居海外的華人具有與中國同族同種和語言相通的優勢,他們對中國的國內經濟環境比較熟悉,了解到我國處于由計劃經濟體制向市場經濟體制轉變過程中,各方面的管理仍不完善,存在著各種法律、管理漏洞,外貿企業內部的信用風險防范意識和信用風險管理能力薄弱。同時他們又抓住我國部分外貿企業領導存在著的一定急功近利和或多或少的崇洋的心態,使得部分海外華人進口商可以肆意拖欠我國外貿企業貨款,或詐騙屢屢得手,詐騙成功率要高于一般外國進口商。
從起因結構看,我國對外貿易客戶信用風險的直接起因以惡意欺詐為主。具體結構為:有意欺詐的拖欠款占60%;產品質量、數量或交貨期有爭議的占25%;屬于我方外貿企業交易嚴重失當及管理失誤的占15%;交易人員私下默契臺底交易占2.5%;其他性質占2.5%。我國對外貿易的過半貨款拖欠是由客戶的惡意欺詐引起,而非人們通常理解的主要是由諸如產品質量或貨期等貿易糾紛引起。
從外貿企業性質結構看,我國對外貿易客戶信用風險導致的國際拖欠所涉及的企業以國內的全資中資企業為主體。具體結構為:80%來自國內的企業,其中的50%為國有外貿企業,30%為私營外貿企業;另外20%來自三資企業。從企業結構中,我們可以明顯了解到我國外資外貿企業的信用風險管理意識和水平相對要優于中資的外貿企業。
從客戶新舊特征看,過半數的國際貨款拖欠由老客戶造成。根據鄧白氏國際(上海)信息咨詢公司1997年度受理的我國398件國際應收賬款追討案件的統計顯示,其中的200個案件是由老客戶產生的,而非人們通常理解的國際貨款拖欠主要由資信不良的新客戶造成。
外貿企業客戶信用風險的成因分析
透過以上表面數據,我們可以看出造成我國外貿企業風險損失的原因除了企業主體信用管理觀念的嚴重缺乏外,來自企業產權制度的影響也是至關重要的。具體來說,我國外貿企業客戶信用風險成因主要體現在以下幾個方面:
相關部門缺乏信用風險管理意識
由于從政府到企業信用風險管理意識都比較淡漠,對信用管理工作重視不夠,導致政府對企業缺乏政策引導和有效支持;有的企業雖然感到信用風險管理需要,但苦于所知不多無從下手,且成本較高,在本來利潤率不高的情況下不愿為此支付費用,進而產生畏難情緒,甚至干脆漠視不管。目前中國出口企業的壞賬率超過5%,而發達國家企業卻只有0.25%至0.5%的水平,國際平均水平也只在1%左右。中國企業出口中遇到的很多困難,一開始并不是對方存心拖欠,而是中國企業自己出現制度和管理失誤。
外貿企業產權不明晰
產權不明晰使得很多國有外貿企業管理者為了應付上級主管部門業績考核,不顧企業長遠利益,盲目賒銷;有的企業迫于市場競爭壓力,單純追求銷售額增長,盲目打價格戰。這些行為導致了企業應收賬款上升,銷售費用上升、負債增加,呆賬壞賬增加,效益下降,偏離了最終利潤這一企業最主要的目標。強化企業信用管理,就是要在銷售收入增長和風險控制這兩個目標之間尋求協調一致,保證最終利潤這一根本目標的實現。
企業內部職責不明確
在我國外貿企業現有的管理職能中,應收賬款的管理職能基本上是由銷售部和財務部這兩個部門承擔的。然而在實踐中這兩個部門卻常常職責分工不清,不能形成協調與制約機制,容易造成外貿企業在客戶開發、信用評估、合約簽訂、資金安排、組織貨源、品質監督、租船訂艙、制單結匯等諸多貿易環節出現決策失誤并導致信用損失。外貿企業內部職責不明確已成為企業賬款拖欠趨勢得不到有效抑制的根本原因。
信用管理方法落后
目前我國外貿企業業務人員信用風險防范意識薄弱,信用風險防范手段單一,沒能掌握或運用現代先進的信用管理技術和方法。對客戶的信用風險缺少評估和預測,交易中往往是憑主觀判斷作決策,缺少科學的決策依據。在銷售業務管理上,由于缺少信用額度控制,在一定程度上給企業銷售人員違規經營、違章操作,甚至與客戶勾結留下可乘之機。在賬款回收工作上更是缺少專業化的方法。
加強外貿客戶信用風險管理的對策建議
通過以上分析,我們清晰地看出現今我國外貿企業已不是單純的信用管理技術、手段的缺失,還包括有企業組織結構不協調,和相應企業文化落后等諸多因素制約外貿企業客戶信用風險管理的建立和實施。
中圖分類號:F832文獻標識碼:B文章編號:1006-1770(2005)12-0034-03
一、引言
新巴塞爾協議的核心內容是內部評級,包括了市場風險、信用風險和操作風險。市場風險由于數據都來之外部資本市場,而且方法成熟,需要我們自行研究的較少;操作風險的計量方法還不夠成熟;信用風險,雖然方法成熟,但是需要使用內部數據,從而更多的需要我們自行開發研究,而且對于中國的銀行業,傳統的信貸業務仍是比重最大的業務,所以信用風險評級是目前我國銀行研究的重點,也是內部評級的突破口。
信用風險評級模型的基本思想是從已有信用表現的歷史數據中提煉信息,得到客戶屬性和行為變量與客戶違約概率之間的函數關系,從而來預測未來的客戶信用狀況。這種函數關系,是廣義上的對應關系,并不一定存在顯式的表達。
盡管信用風險計量有很多領域還處于研究階段,不過信用風險評級發展較早,從1968年奧爾特曼(Altman)引入的Z-score模型開始,到現在的logistic模型、機器學習等方法,在發達國家,不論是理論研究,還是實際應用,信用風險評級都已經相當的成熟。那么我們是否可以直接搬來使用呢?信用風險內部評級模型,方法的選擇固然重要,但是好的方法并不一定對應好的結果,實際上模型表現更多的決定于問題本身情況和問題解決的處理細節。我國的銀行業進行信用風險評級,雖然在技術上的有一定的“后發優勢”,但是絕對不是簡單的“直接拿來”。信用風險的內部評級工作需要根植于內部數據,來開發適合中國實際情況的評級模型。本文從銀行內部評級的角度,對信用風險評級的若干問題進行了討論,并提出了適當的處理方式。
二、數據特性
不同的數據特性適用不同的模型。例如,判別分析要求自變量符合多元正態分布;而Logistic回歸對于數據的分布要求比較低,而且在處理綱目數據方面有著非常大的優越性。在變量不服從多元正態分布的情況下,Logistic回歸優于判別回歸;但是如果變量服從多元正態分布,那么線性判別規則是最優的。而機器學習類的模型,對于分布要求不高,而且處理離散變量也有明顯的優勢,例如決策樹、神經網絡。
模型沒有絕對的最優,必須按照數據情況來選擇合適的模型。數據情況的統計分析,是十分重要的,即使國外已經有經驗表明某種模型表現優異,也有結合實際的建模數據進行分析。如果我國的數據情況與國外不同,不符合該模型的假定,該模型就不可取。
所以,建模的第一步工作就是分析數據情況,討論各種可能模型的適用性,初步確定符合數據情況的模型框架。
三、分布的變化
既然信用評級的基本思想是從歷史數據中提煉信息來預測未來的客戶信用狀況。那么,即使我們從歷史數據中提煉出了完整的信息,如果歷史數據與未來情況不同,預測的可信度也會成為問題。
一個比較典型的問題是宏觀經濟的變化。宏觀經濟的變化對于整體違約概率的影響是非常大的,如圖1所示,美國歷年來的公司違約情況。公司客戶的評級往往主要依據公司的財務數據來得出結論,而實際上,即使是相同的財務比例,在不同的宏觀經濟情況下,也有不同的表現。公司類客戶同樣還要考慮整體行業的演變過程,根據經濟學理論,行業生命周期往往經歷萌芽期-擴展期-成熟期-衰退期四個周期。(見圖1)
在消費者評分模型中,還有一個問題是人口漂移。我國目前正處在精神文明和物質文明高速發展的階段,人口特性變化很快,如打工族的出現、貸款購房的增加、家用轎車消費增加等。這些變化會導致潛在信用消費人群和信用觀念的變化。這種隨著經濟環境、人口結構和生活方式的變遷使樣本人群的范圍和特質發生變化,一般被稱為人口漂移。人口漂移會使原有評分標準下的評價結果與現實情況不符,這時就應適當的調整權值修正人口漂移帶來的偏差,并不斷更新作為訓練樣本的數據。
在宏觀經濟的變化引起的違約概率的整體變化,需要建立宏觀經濟模型來調整客戶評級;而類似人口漂移等問題,數據結構都已經發生了變化,需要經常的更新訓練樣本,升級評級模型。評級模型有個別模型本身對于分布變化的這類問題有一定的解決能力,例如最近鄰法,它可以直接加入新的申請者或刪除老的用戶的方式動態升級系統,從而克服人口漂移帶來的問題。
四、拒絕推斷
當我們使用訓練樣本進行模型研究的時候,所有訓練樣本都是已經有信用表現的客戶,即都是曾經被授信的客戶,而申請被拒絕的客戶不在其列。但是當我們使用模型的時候,卻面對了所有的可能客戶(即包括了按照以前的標準被授信或者被拒絕的客戶),既然我們模型從來就不認識被拒絕客戶,又如何對他們作出判斷呢?所謂“拒絕推斷”(refusereference)是指如何從被拒絕的申請人中鑒別出應向其授信的申請人的問題。模型開發者面臨的情況如圖2。
在完全不準確(近乎隨機)的信用評分的情況下,躍為較為精確的評級模型,“拒絕推斷”造成的影響不是很嚴重。當然實際情況不會如此,即使是簡單的專家選擇,也會使得訓練樣本有偏。而開始使用模型后,由于人口漂移等諸多因素,原有的信用評級模型隨著時間的流逝而漸漸失效,從而需要不斷地更新?！熬芙^推斷”是信用操作中無法回避的重要問題,目前主要的解決有部分接受法、混合分解法等。
1.部分接受法
這是一種解決這類問題的較理想的方法,但是卻不會受到經營者的歡迎。部分接受法就是在未被授信的客戶集中進行隨機的取樣,批準他們的貸款申請,然后觀察其以后的行為。這些申請者,被
(圖2“拒絕推斷”的圖例)
賦以相應的權重,然后和那些通過原有規則獲得批準的客戶(或者是它們當中的隨機取樣)聯系在一起,這將會帶來完全隨機的人群樣本,可以用來創建新的評級模型。但是經營者往往不愿意這樣做,他們的理由就是既然那些客戶已經被認為是沒有好的信用質量,批準他們的信用申請會帶來損失。但是,如果授信方接收了當中一些人的申請,那么就可以通過建立更加具有預測能力的模型再長期獲利。在任何情況下,授信方的利潤都不會因為這些取樣而受到太大的影響,因為這些取樣都是經過仔細挑選的。關于部分接受法的研究還需要更加廣泛的工作,不過有一點可以肯定的是,這個方法需要前臺經營部門和風險管理部門的通力合作和預先的計劃。
2.混合分解法
這是一種在沒有任何關于人群信息的情況下,估計兩種人群比例的方法。使用這種方法的前提是關于好壞人群的性質分布的假設。特別是,必須假設知道這些分布就等同于知道一些參數的值,而這些值是可以通過數據估計的。這種方法的關鍵就在于將假定的優質客戶分布與假定的劣質客戶分布的加權平均作為觀察值的分布與整體樣本分布的匹配。如此得到的整體樣本分布稱為“混合分布”。
這一方法可以讓人們能夠利用已知分布的一些優異性質,但它的弊端也很明顯,就是關于好壞分布的假設必須是準確的。不幸的是,信用數據的特征非常復雜,想準確的得到它的分布往往是很困難的。
五、數據真實性
這是一個比較有中國特色的問題,雖然發達國家也有財務欺詐,但是絕對沒有中國的嚴重。由于制度的缺失,或者制度執行的乏力,在中國,即使是會計師事務所審計出來的數據可能也是不可靠的。所以反財務欺詐,對于模型開發者是面臨的嚴峻問題。但是模型開發者能做的只能是發現在統計意義上或者邏輯關系上出現的異?，F象。
六、數據缺失
我國銀行建立評級模型,面臨最為嚴重的問題是數據缺失。在數據缺失非常嚴重的情況,建立一個優秀的模型幾乎是不可能的,所以在此討論在能建模的前提下,數據缺失問題如何處理。
如果一個變量缺失一定比例(例如50%)以上,只有放棄該變量;如果從經濟學含義上,該變量確實非常重要,那么只有通過專家的經驗來尋找可替代的變量(或者變量組合)。例如,家庭地址的所屬區可能是十分重要的變量,但是并沒有被記錄,或者建模人員無法從家庭地址中提煉出區域,那么可以通過郵政編碼和電話號碼結合表征區域變量。
在數據缺失不是很嚴重的情況下,我們可以采用缺值替代的方法,例如均值替代、同類均值替代等,或者在不影響數據量的前提下也可以直接刪除數據缺失的記錄。
以上討論的都還是完全隨機缺失,這類缺失是完全隨機發生的,不影響樣本的無偏性。但是缺失更常見的隨機缺失和非隨機缺失,所謂隨機缺失是指該變量的數據缺失與其他變量有關,例如財務數據缺失情況與企業的大小有關;非隨機缺失是該變量的缺失與本身取值有關,如高收入人群的不原意提供家庭收入,財務情況差的公司不提供財務報表。
對于隨機缺失和非隨機缺失,刪除記錄是不合適的,隨機缺失可以通過已知變量對缺失值進行估計;而非隨機缺失還沒有很好的解決辦法?？偨Y而言,缺值問題還是一個需要深入研究的問題。
七、過度擬合
由于樣本中存在噪音,所以模型的擬合優度只能達到一定程度,這是理論能達到的最優擬合度。有些時候,當模型把噪音當成了信息進行擬合,使得擬合優度超過了理論的最優擬合度,過度擬合的模型實際上包含了錯誤的信息,預測能力很差。如圖3是一個過度擬合的簡單例子,對于圖中的點,我們通過線性擬合和非線性擬合得到擬合曲線a和b,顯然的曲線b的擬合優度要高于曲線a,但是如果本質上y和x之間是線性關系,那么非線性擬合的模型假設是錯誤的,較高的擬合優度實際上是過度擬合造成的。
過度擬合可以通過評價樣本等方法來解決,如圖4,當訓練不斷進行,訓練樣本的誤判率不斷降低,而評價樣本則呈現先降后升的情況,那么當評價樣本的誤判率到最低時,我們就應該停止訓練。
八、指標選取中一些問題
信用評級在我國還處于起步階段,而發達國家已建立起一套相當完備的標準,在很多方面我們可以借鑒已有成果,但我國的文化習慣和道德標準與發達國家之間存在很大差異,在選取指標時應注意國情和評估的具體目的。具體評價指標的選取各國具有不同,如美國法律不允許將性別、年齡等個人屬性作為指標列入消費者信用評估體系,但這顯然是非常重要的指標,而且我國目前沒有這樣的法律規定;德國將是否服兵役作為一項重要指標;意大利將出生省份和婚約中對共同財產的要求作為重要指標;而日本則將供職公司是否上市以及公司的雇員數作為重要指標。
九、留酌情處理權
1.市場環境。作為親周期行業，銀行業的信用風險是宏觀經濟的反映，信貸客戶的非系統性信用風險與整個經濟系統性風險密不可分,宏觀經濟形勢、區域經濟動態、行業經濟趨勢會持續影響經營行和信貸客戶雙方的信貸行為和信貸文化。前幾年經濟過度刺激和信貸大量投放的后遺癥在“新常態”時期逐步顯現，隨著去杠桿、去產能、去泡沫的進一步推進，大量風險客戶出現盲目多元投資、加大杠桿、挪用貸款、民間借貸甚至抽逃資產、與銀行內外勾結等行為。扭曲的市場環境和信貸客戶行為對商業銀行產生倒逼，銀行信貸文化也因此發生了一定程度的扭曲。例如福建、浙江等地滋生出大量的鋼貿貸款，其中不乏成批的空殼公司和集團內部融資平臺，而銀行卻對這些客戶難以割舍，甚至協助策劃“抱團取暖”，直至風險集中爆發。這類典型現象深刻反映了市場環境變化對銀行信貸文化和信用風險的影響。
2.信用環境。我國正處于社會信用體系建設的初級階段，經濟基礎、法律體系及市場環境都不夠成熟，也缺乏高效的失信懲戒機制。薄弱的信用環境主要在兩個方面通過信貸文化對信用風險產生影響：一是失真的會計環境。信貸客戶能夠輕易的虛構財務報表申請貸款，高信用等級客戶直接違約案例時有發生，過去的“好客戶”金玉其外，到風險暴露時才發現敗絮其中。這些現象的根本原因在于經營行面對失真的會計環境，信貸文化發生了畸變，“假報表真分析”，以財務報表為定量評分基礎的信用評級往往缺乏最基本的可靠性。二是低效的資產評估、登記和處置環境。一方面，資產評估公司對抵押物評估的客觀性和獨立性難以保障，往往配合信貸客戶的資金需求高估抵押物，甚至有的抵押登記部門協助企業重復抵押或虛假抵押。另一方面，抵押物作為第二還款來源，用信擔保方式往往表面合規，卻普遍存在權責明確卻追索困難、勝訴容易卻執行困難的現象，源于低效的處置環節導致實際風險緩釋效果并不理想。
3.同業競爭。近年來，國內金融業逐漸開放的同時，商業銀行業務競爭已經進入白熱化，隨著利率市場化的推進步伐加快和息差水平的收窄，同業競爭將更加激烈。商業銀行同業為了保住和搶占市場份額，紛紛加大競爭力度，甚至采取降低收費標準、放寬貸款審批等惡性競爭手段爭搶客戶。在同業之間加碼式惡性博弈的非理性競爭環境中，信貸文化不可避免的受到負面沖擊，并進而作用于信用風險。
4.政府行為?，F階段我國商業銀行、特別是國有大型商業銀行仍存在行政色彩，信貸決策和信貸文化在特定環境下時常受制于政府行為。劣質的“支柱型企業”在地方政府出手下“大而不倒”的案例比比皆是，如川威集團的司法重整、青海堿業的債務重組等。干擾性的政府行為對銀行信貸文化產生了深遠的影響，使得部分經營行和信貸人員對于有政府背景的信貸客戶從主觀上放松了風險的識別和防范，從而在主客觀兩方面都降低了銀行及時化解和防范信用風險的能力，是信用風險滋生、蔓延直至更大程度暴發的成因之一。
（二）內生因素
1.信貸管理機制。近年來，信貸客戶刻意制造信息不對稱、掩蓋風險的動機和能力都越來越強，商業銀行用傳統方式審貸、管貸已經跟不上形勢。尤其值得關注的是，現有信貸管控機制與擔保圈貸款、隱蔽性集團貸款風險的管控需求并不匹配，面對錯綜復雜的隱性關聯互保、連環擔保及其更強的隱蔽性和危害性，已普遍呈現管控乏力的現象。例如溫州不良擔保圈事件、青島“德正系”騙貸案件、浙江“中江系”集團風險事件等。在信貸管理機制存在缺陷的環境里，信貸人員從思想上怠于積極加強管控力度和風險意識，形成消極的信貸文化氛圍。通過近年來新增不良貸款進行分析，信貸客戶對風險隱蔽性較強的客戶，普遍缺乏積極的管控意識，沒有真正做到“了解客戶、衡量風險”，更無法及時識別和處置風險。
2.信貸激勵機制。在同業競爭白熱化的外部條件下，商業銀行的考核壓力層層加碼，“一刀切”的信貸激勵機制間接導致部分信貸部門形成“重發展輕風控、重眼前輕長遠”的信貸文化。“壘大戶”就是一個典型表現，面對低迷的市場環境和風險尚不明確的新增客戶，經營行為了完成考核指標，對于存量大戶存在“績效為先、授權規避”的思想。這種“不舍得”的心理導致經營行即使知曉風險隱患，也缺乏主動退出意愿，甚至為了爭奪“優質”大客戶，忽視企業本身的風險隱患，逐年加大授信額度。同時，銀行“壘大戶”的行為還可能造成企業負債大幅度增加，加大資金鏈脆弱程度,是信用風險積聚和爆發的又一誘因。
3.信貸約束機制。信貸約束機制的缺失集中表現為責任追究的范圍和力度不足，信貸部門因此形成責任感淡薄的負面信貸文化，從而疏于信用風險管控。一是責任追究范圍不足。商業銀行在內部監督檢查的過程中，對管理層責任追究范圍不足，特別是對信貸決策的追究往往局限于任期之內，導致銀行各級管理層存在不同程度的任期短視行為。這種普遍的負面信貸文化現象，驅使管理層對風險貸款產生了“擊鼓傳花”的僥幸心理和前后任期之間的“博弈心態”。部分管理層對高風險貸款反復還舊借新、以貸還貸、以貸收息，意圖將風險“順利交班”。在任期短視行為影響下，信貸部門不但錯失防范和處置信用風險的最佳時機，反而坐視風險進一步發酵和質變。二是責任追究力度不足。與明確涉及員工行為的“顯性”道德風險不同，信貸經營管理層過大的決策權力與過小的信貸決策風險嚴重不匹配，產生了權責傾斜的信貸文化。盡管現代商業銀行已經建立起貸審會、合議會、行長負責制等一系列形式上完善的管理層信貸決策機制，但通過大量的信貸風險案例可以發現，鮮有決策層因為信貸決策風險受到與其危害對等的懲戒。必須重視的是，信貸決策層的信貸決策風險對銀行帶來的經濟損失和風險隱患往往不亞于“顯性”道德風險案件。例如在商貿類風險貸款中較為普遍的“三無”類空殼企業，其造假手段低劣粗暴，銀行信貸部門的貸款“三查”卻如同擺設，甚至變相協助企業化整為零、大搞制度套利，風險暴露時卻僅表現為客戶惡意騙貸，相關信貸決策層卻未對巨額經濟損失承擔應有的責任。
二、咨詢型審計策略和建議
要把信用風險防范做到“標本兼治”，信貸審計就不能只停留在合規性層面的監督檢查，必須向咨詢型審計轉型。商業銀行內部審計部門不但要強化審計隊伍的業務素質和咨詢型審計理念，充分發揮監督檢查的懲戒教育作用，更要從信貸管理機制、信貸激勵約束機制等方面開展建設性的咨詢型審計，方能正確引導經營行建設健康可持續的信貸文化基礎，有效防范信用風險。
1.強化審計隊伍的業務素質和咨詢型審計理念。審計隊伍首先要具備咨詢性審計所必需的素質和技能，并強化咨詢型審計理念，牢牢把握被審計行信貸文化特點及其對信用風險的影響。一是要提升科研水平。在宏觀經濟、行業趨勢、財務會計、資產評估、同業競爭、行為金融學等領域具備獨立專業的研究能力。二是要加強審計調研。在審計項目實施前開展有針對性的審計調研，憑借充實的信息面壓縮與信貸客戶、與經營行之間的信息不對稱。三是要重視信貸文化。以信貸文化為著力點，對經營行的信貸行為和價值取向舉一反三、由點及面，反思信用風險滋生和蔓延的根源，站在咨詢型審計的高度，對經營行提供富有建設型的審計意見和建議。
2.充分發揮監督檢查的懲戒和溝通作用。一是從嚴監督，曝光反面典型。通過監督檢查，狠抓信貸“防假治假”，對已發生的不良貸款和風險貸款嚴格認定和追究責任，對違法違紀行為從嚴處理，曝光性質惡劣、情節嚴重的反面典型，強化信貸制度和信貸紀律的權威性和嚴肅性，充分發揮懲戒警示作用。二是加強溝通，引導文化取向。堅持審計服務理念，通過審計溝通傳遞正確的風險意識，糾正部分經營行管理寬松、思想放松的扭曲信貸文化，促使經營行樹立正確的信貸經營思想與合規理念。
該模型是個動態模型，利用實時變化的上市公司的股票價格計算公司的預期違約率，在國外已經得到了廣泛地比較有效的應用。但該模型不適用于非上市公司，所以這限制了騎在發展中國家新興股票市場的應用。并且該模型假定利率不變，這限制了其在長期貸款或利率敏感性信用工具上的運用。另外該模型假定資本結構靜態不變以及資產收益正態分布都可能與實際情況不符。
KMV模型在我國銀行信用風險的管理中應用條件還相當地不成熟。因為該模型需要大量的上市公司數據。雖然其在理論上比較完善，但在我國現行的市場體制下，市場的有效性問題和如何確定市場上大量非流通股的價值問題成為應用該模型的主要障礙；并且我國上市公司披露的信息質量不高，股價指數和經濟增長相背離，這都促成了該模型在我國應用的局限性。
2.Creditmetrics模型
該模型是由J.P.Morgan在1997年開發的，也得到國外眾多金融機構的廣泛應用。該模型通過運用在險價值（VAR）對貸款和私募債券等非交易資產進行股價和風險計算，衡量投資組合的風險暴露程度，認為信用風險是由債務人的信用狀況決定，將借款人的信用評級、評級轉移矩陣、違約貸款的回收率、債券市場上的信用風險價差納入一個同意的框架并計算出貸款的市場價值和波動性，得出個別貸款或貸款組合的VAR值。
該模型即可應用于信用風險的計量，還可應用于市場風險和操作風險的計量，并用統一的計量口徑表達。該模型率先提出資產組合信用風險的度量框架，是多狀態模型，能更精確地計量信用風險的變化和損失值并且能看出各信用工具在整個組合的信用風險中的作用，為投資者的科學決策提供量化依據。但該模型假定無風險利率是不變的，未反映出市場風險和潛在的經濟環境變化。
不管怎樣，該模型將VAR方法應用于信用風險度量有利于商業銀行準確合理地衡量準備金和銀行經濟資本水平。但該模型嚴格依賴于由評級公司提供的信用評級及國家和行業長期的歷史數據，然而我國商業銀行在現階段不論是信用評級還是數據庫建設都處于起步階段。因此，在目前狀況下，該模型應用于我國的信用風險管理的實際操作性不強。
3.CreditPortfolioView模型
該模型是Wilson(1987,1997)發展的一個風險模型，是從宏觀經濟環境的角度來分析借款人的信用等級變遷，并建立麥肯錫模型。與其他模型相比，該模型中決定違約概率的不是資產價格、經驗參數和隨機模擬結果，而是GDP增長率、失業率、長期利率水平、匯率、政府支出及總儲蓄率等宏觀經濟變量。該模型認為遷移概率在不同類型的借款人和不同商業周期之間是不穩定的，并且一些宏觀變量服從二階自相關，遷移概率在商業周期期間變動較大，在衰退期間變動比在擴張期間更大。該模型還根據以上多種宏觀因素，對不同等級的違約和轉移概率的聯系條件分布進行模擬。其與宏觀經濟聯系緊密。當經濟狀況惡化時，降級和違約增加；而當經濟好轉時，降級和違約減少。
該模型將宏觀因素納入其中并且對風險暴露采取盯市法，適用于不同國家和行業。但是該模型的局限性在于取得每個行業的違約數據較困難并且未考慮微觀經濟因素，特別是企業個體特征等。
就在我國的應用而言，該模型考慮了宏觀經濟因素對信用等級轉移的影響然而宏觀經濟因素的個數及各因素的經濟含義及她們與信用級別轉移的具體函數關系都難以確定和檢驗，所以該模型在我國應用前景不大。
4.CreditRisk＋模型
該模型是由瑞士銀行金融產品開發部在1996年開發的信用風險管理系統。它是采用保險業中廣泛應用的統計學模型來推導債券及其組合的價值分布。該模型認為違約率的不確定性和違約損失的不確定性都很顯著，應按風險暴露大小將貸款組合劃分成若干頻段，以降低不精確的程度，并將各頻段的損失分布加總，可得到貸款組合的損失分布。
該模型假定單比債券或貸款的違約前景服從于泊松分布，不同期間違約事件彼此獨立。其計算出的結果是封閉性的，不采用模擬技術并且該模型集中于違約風險需要估計的變量很少，對于每個組合只需要知道違約概率和風險投資。但該模型忽略信用等級的變化只取決于遠期利率并且沒有考慮市場風險和信貸期限的變動，也不能處理非線性金融產品，如期權和外匯掉期，影響了模型的應用范圍。
就我國而言，該模型中僅當借款人在一個固定的期限之前違約時才被認定為損失發生，而由市場價值變動而引起的損失不計入其中，這種對損失的定義與我國傳統的妝面價值核算更一致。更重要的是它與我國現行的銀行貸款五級分類標準和銀行會計制度有很多相似之處，對我國商業銀行的信用風險度量有重要的指導意義。但其設定每一筆貸款都是獨立的在我國基本是不可能的，而它們又是該模型的基本輸入因子。
通過以上的分析，可以看出現代信用風險計量模型在我國的應用存在不可忽視的局限性。我國商業銀行在信用風險管理方面與國際上還存在不小的差距。不管怎樣，我們必須努力創造條件，在借鑒國外先進經驗的同時建立符合自身實際情況的信用風險管理模型，這將關乎到我國商業銀行未來的生存和發展。
參考文獻：
[1]曹晶.現代信用風險計量模型研究和比較[J].消費導刊，2008（09）.
[2]魏永成，陳勇.現代信用風險度量模型研究[J].當代經理人，2006（08）.
