商业银行信用风险研究综述
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【摘要】本文在理清商业银行信用风险的定义和产生原因的基础上，针对商业银行信用风险进行了研究综述，结合巴塞尔协议系统地归纳了信用风险在不同阶段的评价方法和相关指标，为我国加强商业银行信用风险管控提供依据。
【关键词】商业银行；信用风险；巴塞尔协议；综述
一、信用风险的定义
信用风险的内涵源自于《巴塞尔协议》中的定义，即银行借款方或交易对方可能无法按照约定的条件完成其义务的可能性。对于许多银行来说，贷款是信用风险的最大也是最显著的来源。然而，银行越来越多的需要面对金融工具而不是贷款中的信用风险（或者称为交易对手的风险），包括承兑汇票、同业拆借、贸易融资、外汇交易、金融期货、掉期、债券、股票、期权以及承诺与保证的各种扩展形式和交易结算。根据Jose（2000）的定义，信用风险可以被完整的描述为由于借款者和交易对手在潜在信用质量上的变动，使得债务工具和金融衍生品价值波动的程度。我国学者王春峰（1998）认为，信用风险是指借款人由于种种原因，不愿或无力偿还银行贷款本息，使银行贷款无法收回，形成呆账损失的可能性。这一定义只考虑了贷款，而没有考虑商业银行的其他业务，这与当时商业银行业务范围较窄有很大关系。孙继伟（2011）认为，在商业银行的早期业务中，信用风险等同于信贷风险。但随着银行业的发展，信用风险有了狭义和广义之分。狭义的信用风险是指商业银行贷款的信用风险，即信贷风险，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。而广义的信用风险包括商业银行的贷款风险、银行投资的信用风险、商业银行自身的信用风险。信用风险在现代就不仅包括违约风险，还应包括由于债务人等交易对手的信用状况和履约能力上的变化导致债权人资产价值发生变动所遭受的损失风险。
二、信用风险产生的原因
（一）社会化分工不断加强
社会化分工是商品交换的前提，而从本质上讲，市场经济就是信用风险经济的一种表现形式。商业银行以流通货币为经营对象，所以对信用风险更加敏感。
（二）不对称信息理论的发展
由于交易双方的信息不对称，很容易出现事前行为导致“逆向选择”和事后行为导致“道德风险”。
（三）“经济人”学术假设
经济人之间的合作往往需要双方谈判，双方都要承担相应的交易费用，所以信用风险成本就是一个必不可少的费用成本。
三、信用风险的评价方法与相关指标
对信用风险的评价与度量经历了三个阶段，上世纪七十年代以前属于定性分析阶段，七十年代到八十年代是基于财务指标的信贷评分模型阶段；九十年代以后是现代模型定量评估阶段。
（一）定性分析阶段
定性分析阶段主要方法有5C专家评分法、5W评分法、5P评分法、LAPP法和五级分类法。这类定性方法是由金融机构在长期的信用风险评估中创造的方法。5C专家评分法包括品质（Character）、能力（Capacity）、资本（Capital）、抵押（Collateral）和条件（Condition）等五个指标，把借款人的本身属性和外在环境影响有机结合起来。5W评分法的要素包括借款人（Who）、借款用途（Why）、还款期限（When）、担保物（What）和如何还款（How），主要围绕借款合同的项目进行评分。而5P评分法的要素包括个人因素(Personal)、借款目的(Purpose)、偿还(Payment)、保障(Protection)和前景(Perspective)，也是以合同为基础的评分。
（二）基于财务指标的信贷评分模型阶段
到了基于财务指标的信贷评分模型阶段，金融机构在处理信贷业务时，更多考虑借款人财务报告所披露的财务数据。LAPP法将借款人的主要能力分为流动性、活动性、盈利性和发展潜力等四个指标，在分别设计权重后得出借款人综合评分。五级分类法是现在最常用的定性方法，但其评级也是以财务数据为基础，还将宏观经济环境、行业状况等纳入评价体系，把交易对方的信用等级分为正常、关注、次级、可疑和损失等五类。Z-score模型（Alman，1968）是根据对银行过去贷款案例进行统计分析后，选择最能反映借款人的5项财务比率设计出的函数模型。5个关键财务指标分别是：X1（流动资产/总资产）；X2（留存收益/总资产）；X3（息税前利润/总资产）；X4(股权市值/总负债)和X5(销售收入/总资产)。
Z-score=1.2(X1)+1.4(X2)+3.3(X3)+0.6(X4)+0.999(X5)，当Z2.675则划入非违约组。其拓展模型Zeta模型（Alman，1977）把关键指标从5项增加到了7项，分别是：X1（息税前利润/总资产）；X2（5-10年的收入标准差）；X3（息税前利润/利息费用）；X4（留存收益/总资产）；X5（流动资产/流动负债）；X6（普通股权益/总资本）和X7（总资产对数）。继而，对两个模型的对比研究也日渐丰富起来。在实践中，两个模型都有先天不足，如依赖于财务报表的账面数据，理论基础比较单薄，且都属于线性模型，无法体现企业表外的信用风险等等。
（三）现代模型定量评估阶段
1、巴塞尔协议的评价指标
进入上世纪九十年代，各种金融事件促使国际金融界建立统一的信用风险控制标准，及巴塞尔协议。在不同版本的巴塞尔协议中，都有对核心信用风险评价指标的定义。
《巴塞尔协议I》的资本充足率=资本/信用风险加权资产总额。其中资本=永久性的股东权益和公开储备+银行的长期次级债务等债务性资本+最初发行期限2年以上的次级债券；而信用风险加权资产=经济合作与发展组织国家中央政府的风险暴露权重为0%+对于经济合作与发展组织国家的银行部门及经合组织以外的中央政府的债权的风险暴露权重为20%+抵押贷款的风险暴露权重为50%+其他所有银行、企业、个人的风险暴露权中都为100%。《巴塞尔协议I》要求银行资本与加权风险资产的最低标准不低于为8%，其中核心资本最低为加权风险资产的4%，附属资本中普通贷款损失准备金不能超过加权风险资产的1.25%。
《巴塞尔协议II》中的资本充足率=资本/（信用风险加权资产总额+市场风险资本*12.5+操作风险资本*12.5），即在《巴塞尔协议I》的信用风险下增加了对市场风险和操作风险的要求。
《巴塞尔协议III》的评价指标就为丰富了。①资本充足率。②杠杆率=一级资本/总资产。自2011年初按照3%的标准开始监控杠杆率的变化，2013年初开始进入过渡期，2018年正式纳入第一支柱框架。③流动性覆盖率(LCR)，用于度量短期压力情境下单个银行流动性状况，目的是提高银行短期应对流动性中断的弹性。④净稳定融资比率(NSFR)，用于度量中长期内银行解决资金错配的能力，它覆盖整个资产负债表，目的是激励银行尽量使用稳定资金来源。《巴塞尔协议III》要求：普通股充足率为4.5%；一级资本充足率为6%；总资本充足率为8%；留存超额资本全部由普通股构成，最低要求为2.5%；保持信贷跨周期供给平稳，最低要求为0～2.5%。待新标准实施后，正常情况下，商业银行的普通股、一级资本和总资本充足率应分别达到7%、8.5%和10.5%。
2、围绕巴塞尔指标的理论与模型发展
进入上世纪九十年代，伴随着巴塞尔条约的不断完善，各种现代信用风险计量理论与模型也如雨后春笋般崭露头角。
理论方面，Black & Scholes（1973）最早提出的基于期权定价技术的风险计量模型，前提假设是公司市场价值变化遵循几何布朗分布，市场价值决定是否违约。1974年Merton（1974）提出了将期权定价模型应用于信用风险管理的早期思想，是利用股价的波动来评估股权公开交易公司的信用风险，是一套量化信用风险的概念性框架技术。对Merton的发展研究有很多：如Longstaff（1995）提出的模型认为只要公司资产触及某一外部边界，违约可在任何时候发生。此类在证券股价时需要公司资产价值数据的模型，称为结构模型。Jarrow和Turnbull（1995）提出的基本思路是将违约率描述为连续的单点运动，考虑到违约率有波动性，可以通过信用价差，来估计每一个信用等级的时变风险函数，假设每个违约事件相互独立，在某个时间段的资产组合中的违约次数服从泊松分布。现在发展的大部分模型不用公司资产价值数据，而用市场中易于得到的公司违约率、公司信用等级变动以及债券信用利差等市场数据，此类模型称为简约模型。如Duffie（1997）提出的模型认为违约支付率是随机的，与违约前债券的价值相关。Jarrow（1997）提出了基于信用利差期限结构的马尔科夫模型，认为破产过程是一个有限状态马尔科夫过程。Lando（1998）用考克斯过程来进行违约证券估计，提出了比Jarrow更通用的马尔科夫模型。Jarrow（2000）提出双因素模型，认为市场利率不是常数而是随机的。
模型方面，出现了四大现代信用风险计量模型。Credit Metrics模型是由J.P Morgan开发的，认为决定信用风险的关键因素是样本主体未来的信用状况，当样本主体未来信用状况恶化时，样本市场价值将下降，信用风险上升；反之则相反。Credit Metrics模型采用“市场价值决定信用等级”的评级思路，即市场价值越高，信用等级越高。KMV模型由KMV公司推出，主要评估公司未来无力偿还债务，发生违约的风险，即预期违约概率（Expect Default Frequency）。KMV模型主要有三个因素：资产的市场价值（未来偿还能力）、资产市场价值的波动（经营风险和行业风险）、杠杆率（偿还压力）。违约风险的大小，即违约距离（Distance-to-Default）=(资产的市场价值-违约点)/(资产的市场价值*资产市场价值的波动)。当资产的市场价值低到违约点时，就发生违约。一般来说，违约点位于短期债务与总债务之间的某一点。Credit Risk+模型是由Credit Suisse First Boston(CSFB)推出，此模型只考虑违约风险而不考虑信用等级下降的风险，并假定债务人是否违约完全是随机的。Credit Risk+模型认为单个样本在一段时间内发生违约的可能性与在相同期限内的其他时期违约可能性相同；组合在一段时期内违约样本的数量与相同期限的其他时期违约样本数量相互独立。所以组合内违约事件服从泊松分布。Credit Portfolio View模型是由McKinsey推出，认为未来宏观经济走势将决定信用风险。违约概率=1/（1+e^宏观经济指数），其中宏观经济指数取决于失业率、GDP增长率、政府支出增长率、地区住房价格指数等等。
针对单一计量模型的效用研究很多。1980年代早期，KMV公司的先驱者Vasicek和McQuown（2001）发展了改进的期权定价公式计算违约距离DD，其后KMV公司收集了包括3400家上市公司和40000家非上市公司自1973年以来的资料，建立了庞大的数据库得到从违约距离到预期违约率EDF的映射关系。Matthew Kurbat和Irina Korablev（2002）运用水平确认法和校准法对KMV模型进行了验证，他们用1991-2001年上千家美国公司的数据为样本，描绘出的预期违约率轨迹与十年间发生违约的轨迹匹配性很好，从而证实KMV模型有效。Jeffrey Bohn和Navneet Arora（2005）验证了KMV模型在违约预测方面的区分能力和精准性，且与其他流行的信用风险度量模型在实证方面加以比较分析，得出KMV模型基于不同类型的样本并在不同时段都有相对更好的违约预测表现。Douglas W.Dwyer和Irina Korablev（2007）运用KMV模型对南美洲、欧洲和亚洲地区非金融公司信用风险进行实证分析，表明KMV模型可以为不同时段不同地区的信用风险预测提供较好的方法。
针对现代信用风险计量模型之间的比较研究也比较多，如Michael B.Gordy(2000)对Credit Metrics和Credit Risk+进行了比较研究，认为两种方法有相同的功能，只是构造方法不同，尽管两者在表面上有差异，但隐含的概率结构相似；Michel Crouhy（2000）对这四类主要信用风险度量模型进行了详细的综述并进行了比较分析指出，不同模型对在同一时点的相同资产组合进行评估时得出的结果是相近的。
现代信用风险计量模型
Credit Metrics KMV Credit Risk+ Credit Portfolio View
风险
来源 企业资产价值及其波动 企业资产价值及其波动 违约概率的预期水平及其波动 宏观经济指标
波动率 基于历史数据的固定或离散的值 股价波动率 服从泊松分布 正态分布的宏观因素
主要指标 违约概率（PD）；违约损失率（LGD）指某一债项发生违约后产生的损失金额占该违约债项风险暴露的比例；违约风险暴露（EAD）指的是债务人违约时预期表内和表外项目的风险暴露总额；有效期限（M）；预期损失（EL）；意外损失（UL）；信用损失（VaR）。
以上评价模型所采用的具体方法各有不同，如Meyer（1970）在其开创性的研究中使用的是一般回归分析法，而Alman（1968）在设计Z模型时运用的多元判别分析法，之后还有Logit法、Probit法和因子-logistic法等等。
近期的其他相关研究有Thilo Liebig（2007）等研究了新巴塞尔协议是否导致新兴市场中银行贷款的转变。Gert Loterman（2011）等以国际上6个主要银行的损失数据，对24种求违约损失率（loss given default）的技术进行了比较。Paula Antao（2011）等研究了在信用风险框架下的资本需求问题。Kevin T.Jacques（2008）在新巴塞尔协议下，发展了一个分析银行会如何调整低信用风险和高信用风险的商业贷款的理论模型。
参考文献
[1]Basel Committee on Banking Supervision.Principles for the management of Credit Risk.July 1999.
[2]Jose A.Lopez,Marc R.Saidenberg.Evaluating Credit Risk Models.Journal of Banking & Finance.2000.
[3]Altman E I,Credit risk measurement: Developments over the last 20 years.
[4]王春峰,万海晖,张维.商业银行信用风险评估及其实证研究[J].管理科学学报,1998.