商业银行信用风险分析研究毕业设计论文(编辑修改稿)

商业银行信用风险分析研究毕业设计论文(编辑修改稿)内容摘要：

化风险，从而影响了贷款定价、绩效考核等一系列后续工 作的开展。 国外商业银行信用评级编制的主要方法 国外较早开展信用风险内部评级研究，所以编制信用风险内部评 级模式理论方法比较成熟和系统。 传统的信用风险管理的方法 ： 1） 商业银行传统的信用风险度量方法信贷决策的“ 6C”法。 “ 6C”法是指由有关专家根据借款人的品德 (character)（借款人的作风、观念以及责任心等，借款人过去的还款记录是银行判断借款人品德的主要依据）；能力 (capacity)（指借款者归还贷款的能力，信用中国我们共同打造 包括借款企业的经营状况、投资项目 的前景）、资本 (capital)、抵押品 (collateral)（提供一定的、合适的抵押品）、经营环境 (condition)（所在行业在整个经济中的经营环境及趋势）、事业的连续性(continuity)（借款企业持续经营前景）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。 2） 信用评分方法：主要有 Z 值模型等。 Z 值模型由 Altman 于 1968 年提出，它采用五个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（最初设定为）比较，低于该值的企业被归入不发放贷款的企业行列。 其 优点为 Z 模型是建立在单指标比率水平及绝对水平基础之上的多变量模型。 这些数值经过综合计算后产生的衡量标准能有效地区分违约与非违约客户。 这种标准之所以有效是因为通过对已有的违约客户和非违约客户的相关数据样本进行统计分析，两组相关数据的组内方差较小，组间方差很大，样本显著性非常高，即违约客户所呈现的各种比率和财务趋势与那些财务基础良好的公司截然不同。 银行利用这种模型进行判断，当贷款申请者的评分濒于临界点时，要么拒绝其申请，要么对其进行详细审查。 通过这种判断方式，就可以很自然的通过对客户相关指标华北电力大学专科毕业设计（论文） 得出恰当的分类，从而 对客户违约概率进行大致估判。 ALTMAN 选择的单指标是经过大量样本分析后确定的，具有相当的精确性和稳定性，这些指标包括衡量公司的获利能力、流动能力、偿债能力的各种比率，对于缺乏内部评级系统的金融机构或无法界定的客户系统风险非常适用。 新一代信用管理的方法： 近二十年来，由于商业银行贷款利润持续下降和表外业务风险不断加大，促使银行采用更经济的方法度量和控制信用风险。 新一代金融工程专家利用建模技术和分析方法，在传统信用评级的基础上提出了一批信用风险定量模型。 主要有 KMV 模型、 Credit Metrics、麦肯锡 模型和 CSFP 信用风险附加计量模型等四类。 1 ） Credit Metrics 是由 . 摩根公司等 1997 年 开 发 出 的 模 型 ， 运 用VaR(Valueatrisk systems)框架，对贷款和非交易资产进行估价和风险计算。 该方法是基于借款人的信用评级、次年评级发生变化的概率（评级转移矩阵）、违约贷款的回收率、债券市场上的信用风险价差计算出贷款的市场价值及其波动性，进而得出个别贷款和贷款组合的 VaR 值。 2） 麦肯锡模型则在 Credit Metrics 的基础上，对周期性因素进行了处理，将评级转移矩阵与经济增 长率、失业率、利率、汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化，并通过蒙地卡罗模拟技术（ a structured Monte Carlo simulation approach）模拟周期性因素的“冲击”来测定评级转移概率的变化。 麦肯锡模型可以看成是对 Credit Metrics 的补充，它克服了 Credit Metrics 中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点。 该模型将违约概率、转移概率和宏观经济状况紧密结合起来，当经济恶化时，违约和降级就会增加；经济强劲时，情况相反。 麦肯锡提出信贷组合理论，直接将信用等 级转移概率与宏观因素的内在关系模型化，并通过制造宏观“冲击”来模拟转移概率矩阵的跨时演变。 3） CSFP 信用风险附加计量模型：它与作为盯市模型（ MTM）的 Credit Metrics 不同，是一个违约模型（ DM）。 它不把信用评级的升降和与此相关的信用价差变化视为一笔贷款的 VaR（信用风险）的一部分，而只看作是市场风险，它在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失，而不象在 Credit Metrics 中度量预期到的价值和未预期到的价值变化。 在 CSFP 信用风险附加计量模型中，违约概率 不再是离散的，而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。 每一笔贷款被视作小概率违约事件，并且每笔贷款的违约概率都独立于其它贷款，这样，贷款组合违约概率的分布接近泊松分布。 CSFP 信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段，计量违约概率和损失大小可以得出不同频段损失的分布，对所有频段的损失加总即为贷款组合的损失分布。 4） KMV 模型是估计借款企业违约概率的方法。 首先，它利用 BlackScholes 期权定价公式，根据企业资产的市场价值、资产价值 的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的账面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性，再根据公司的负债计算出公司的违约华北电力大学专科毕业设计（论文） 实施点（ default exercise point，为企业 1 年以下短期债务的价值加上未清偿长期债务账面价值的一半），然后计算借款人的违约距离，最后根据企业的违约距离与预期违约率（ EDF）之间的对应关系，求出企业的预期违约率。 对我国某商业银行评级指标的客观准确性分析 1） 某商业银行评级指标编制采用的数据准确性分析 目前某商业银行计算评级指标运用的数据是采用该行信贷管理系统（ MIS）和国家相关部门提供的宏观经济数据。 信用中国我们共同打造 由于系统在设计开发过程中有缺陷，存在先天不足。 主要表现在：系统基本信息重复录入，无法实现同一企业信息共享，有时各行对同一企业信息相互矛盾；系统的操作流程设计较为复杂，容易造成录入过程中的漏录和错录；信贷管理信息系统管理部门多，造成政出多门且各不统一。 但版本经过几次的升级优化，系统的准确性，完整性和使用效益都得到很大提高，为真实动态反映企业情况，提供信贷决策的信息支持发挥了应有作用。 因此，我国某商业银行计算评级指标的数据的准确性基 本不存在问题。 2） 某商业银行评级指标编制方法的分析 定性指标的准确性：定性指标占比过大。 在中国某些风险因素的主观性非常强，很难将其客观化，标准化，通过定性指标来判断具有一定的优势。 比如银行可以凭经验判断出一个企业市场竞争力强，一个企业市场竞争力弱，也可以分析出甲公司是行业的最优秀企业之一，但具体到准确地说出甲公司比已公司市场竞争力强多少，单靠定性指标的主观判断就很难确定了。 财务指标的准确性：财务指标设置过于简单。 例如流动（速动）比率是信用风险评价报告中常用的判别指标。 通过流动（速动）比率的高低来判 断的企业还款能力强弱，这种判断方法有一定道理，但不具有绝对性。 首先，流动比率或速动比率所包含经济内容必须建立在已经核实的基础上，否则财务分析只能误导使用者（“银广夏”事件是编造虚假销售收入和利润的典型案例）。 就速动比率而言，除了核实货币资金、短期投资、应收票据、应收账款及预付货款（传统上统称速动资产）外，还须考虑预付货款的数量和占比，如果占比过大，应予适当扣除。 其次，流动（速动）比率仅是判断企业短期偿债能力指标体系中的一个，它们要结合应收账款周转率、存货周转率共同分析才有意义，比率分析不能代替应收账款的账龄 分析、存货结构分析。 第三 ,使用计算结果时应理解其代表的经济含义 ,切忌以偏概全，脱离企业实际情况生搬硬套。 第四，财务分析还要结合企业的法律关系，用企业的汇总报表或合并报表来进行比例分析是不恰当的，因为企业集团的流动性并不代表贷款企业的流动性，一般也不能说明借款企业的短期偿债能力。 3） 指标参照系的准确性：现行 XX 银行评级办法，在进行企业信用评价和风险分析时，也考虑到行业特性，为计算定量指标提供了分行业的评价指标参考值，但对企业经营指标却不分行业，区域，规模地采用统一标准加以比较，没有全面地考虑系统性风险，这样 通常会形成很大偏差，导致对企业风险的误判。 比如对房地产开发业，电子行业，汽车行业华北电力大学专科毕业设计（论文） 等，应根据不同行业特点，区域特点，规模大小分别建立指标参照系，综合反映和精确体现企业风险。 此外，风险预警指标的参照系还应根据行业发展，区域状况不断进行调整，但其更新速度一般低于指标更新速度。 例如，近年来部分行业（如石油石化，汽车制造）的经营状况已经发生较大变化，但仍参照现行企业信用评级办法中 1997 年末的行业均值评价，评价结果非常失真。 必须重新根据国家统计局和人民银行的统计数据每年对行业指标、区域指标和信贷指标的分析标准和区间边 界进行界定，这样才可以使企业整体信贷风险得以准确反映，才能分别体现系统性风险和个体性风险的分布结构。 通过上述几方面分析，可以发现，指标编制过程方法的运用存在问题，容易造成脱离市场的实际。 上述问题的出现与指标编制过程中简单采用数据运算有直接的关系。 改进建议 增加数据库中风险分析因素，建立一套完整和连续的风险预警数据库。 风险分析数据库应主要包括： 1） 宏观经济信息，包括经济发展规划、社会消费、固定资产投资和进出口贸易等；以及国家有关财政、金融、外贸、外资等方面的政策法规。 2） 中观经济信息：包括地区的 自然资源、社会环境、经济发展等方面的数据信息；以及行业产品结构、技术动态、投资重点、生产规模、财务标准等。 3） 微观经济信息，包括企业技术装备、组织管理、财务状况、产品市场供求及价格变动等。 4） 信贷信息，包括各行业信贷资产的存量和增量，行业信贷资产在不同地区、信贷品种、担保方式、贷款期限的分布状况，以及银行在信贷经营管理方面的政策法规等。 加强对现有数据库中数据清洗和补录，按照巴塞尔资本协议规定，实施 IRB 法的一个重要前提数据库要有 5 年以上观察期。 而我国银行风险管理最薄弱之处，也就在于数据的连续性，数据质量的真 实性和完整性，这都是目前需要改进的当务之急。 目前，国内商业银行的信用评级模型大多建立在企业财务分析基础上，其特点是偏重于考察企业的盈利能力和资产负债水平，但这种分析时常给信贷决策带来误导。 随着经济发展，企业间业务往来日益复杂，不确定因素增多，银行在信用分析时，不能光看资产负债表和损益表，而应更多关注财务管理的“王牌” —— 现金流量表。 另外，在缺乏有效审计的情况下，企业财务欺诈时有发生，但数据作假主要集中在资产负债表和损益表，现金流量表作假的难度较大。 因此，重点增设了现金流分析模块，作为财务数据异常波动检验的重要补充，以得到更符合实际情况的信用评级。 （ 1）企业现金流分析方法包括：基本面分析、比率分析、趋势分析、结构分析等四个主要方面。 （ 2）现金流结构分析 现金流结构分析十分重要，总量相同的现金流量在经营活动、投资活动、筹资活动之间分布不同，则意味着不同财务状况和生命周期。 华北电力大学专科毕业设计（论文） （ 3）现金流分析的技术要点 ： ①加强现金流的定性分析和实证考察 现金流量表提供的是以货币计量的会计数据，但许多对其有影响重要信息却难以用货币计量。 如企业内控制度、企业经营环境、市场营销情况等，因此在进行分析时，应定量和定性相 结合，防范贷款企业信用风险。 现金流分析主要针对银行的大中型客户，因此必须充分发挥信贷分析人员的主观能动性，针对现金流定量分析所发现的问题，深入实际，调查研究，全面掌握企业生产经营的真实情况，从而提高信用评级的准确性和预见性 . ②结合资产负债表、损益表实施综合分析 现金流量表是一种动态报表，可反映企业各种活动产生的现金流量净额及其来龙去脉，但无法分析企业的资产负债状况、营销情况、营运能力等，因此在具体分析时，应结合资产负债表和损益表进行分析，如通过损益表中收入、成本费用及利润项目和资产负债表中存货、应收款项 的变化情况，进一步分析企业经营活动产生的现金流量，是源于本年现销收入，还是以前债权的收回，还可了解企业销售规模、盈利能力、赊销政策等信息。 通过三大财务报表相互比照与综合分析，最终了解借款企业的真实偿债能力。 ③加强对企业现金流的预测分析 现金流预测能对客户信用评级产生重要的辅助作用。 现金流预测的实质是在假设不同外部条件下，设定相应的外生变量和参数，由此测算企业偿债能力的变化情况，以及银行承担的信用风险。 需要评级分析人员对企业的市场环境、经营状况、产品周期、技术水平等有一个全面、准确的理解，由此产生的分析 结论才能达到最佳效果。 多数情况下，银行的评级人员不需要对所有客户都进行现金流的预测分析，而只需对其现金流进行历史回顾和趋势性判断。 只有对一些重点客户或较复杂的情形，预测 15 年的现金流状态才是必要的。 ④通过近似现金流量表解决滞后性问题 一般情况下，到年中才能获得企业上年现金流量表，滞后性明显，这使得现金流分析时效性大打折扣。 为了解决这一问题，一方面可通过 EBITDA 等替代指标近似估计现金流量，重点实现对经营性现金流的粗略分析；另一方面，可按照既定的计算规则，通过资产负债表和损益表明细推导出近似现金流量表 ，研究表明，其推导误差可控制在 5%以下，目前许多国外专业软件，如 MFA, Credit Risk Management, Financial Genom。