基于公司信贷的信用风险度量与管理

摘要：本文以公司信贷为基础，在占有公司历史违约信息、财务信息及经营信息等，就商业银行怎样正确对公司信贷风险进行度量和管理进行研究，分析当中存在的各项风险，以便于采取针对性较强的措施进行处理，对风险进行规避，减少损失。本文首先对信用风险度量进行判断，之后对财务报表信用风险的再计量进行了分析，最后分析了以模型为基础的信用风险定量。

关键词：公司信贷;信用风险;度量;管理

信用风险主要涵盖着两个方面的内容：其一，债务人到期无法按时还款或者没有意愿还款引发的违约风险：其二，信用水平的波动，致使债务市场价值下滑，由此可能会导致银行遭受损失。为了对信用风险进行防范，银行需将引发信用风险的相关因素进行寻找和分析，包括信用评级、还款意愿及还款能力等。银行与贷款公司是相互竞争两家公司，银行只有对信息进行充分占有，并有效加工和度量信息，以此才能在贷款前对高信用风险公司的准入进行把控，贷中进行风险预警的创建，尽快对相应措施进行采用，对贷后的信用风险进行分散和转移，增强管理，使自身损失得到减轻。

一、初步判断外部的、定性的及经验的信用风险度量

信贷之前的资信审查是外部的、定性的信用风险度量的主要发生阶段，对拥有的信息进行有效利用，贷款前先初步筛查贷款公司。传统的分析法主要是以公司经营的5C分析法为基础，但是该方法缺陷性较大，难以达到理想的程度，因而本文对基本面分析法进行采用，对贷款公司经营特性、行业发展情况、宏观经济形势等信用风险进行度量和管理为主。宏观经济形势分析对整个大环境下的经济周期进行囊括，经济上下行情况、发展快慢、国家出台的相关政策、通货膨胀率、利息率等变量，都是银行需考量的，这些变量会对银行信贷总量造成直接影响，从而使信贷个体的信贷额度遭受影响。行业发展分析，银行对各个公司进行贷前审查时，公司在行业中实际情况是需要重点考虑的因素，如果该类公司信贷数据有所欠缺，银行可对同类公司的信贷数据进行借鉴，而行业发展趋势及国家对行业发展的支持程度则可用来对公司所处何种阶段进行判定。公司经营特性主要涵盖如下6大方面：其一，资本，债权可由资金规模和存货厂房保障。其二，能力，考察公司经营状况、财务、资金周转情况、生产能力等等方面，以对他们的贷款能力进行把握。其三，品质，涵盖公司的声誉及商业道德等内容，可对这些方面进行调查和分析。其四，公司管理，就管理层的实力对公司发展保障程度进行考察。其五，保险与抵押担保，公司抵押的财物是否具备价值，是否已对其购买保险。其六，公司环境，对公司的地理、市场竞争、占有率等进行考察。

二、再计量财务报表信用风险

设定信息对称，财务报表真实性较强，可运用2中方法对借款人的信用风险情况进行度量。

其一，财务指标同违约参数之间的关系，可对z评分模型进行选用，确定5个财务指作为作自变量。

Xl=保留盈余÷总资产

X2=营运资本÷总资产

X3=销售额÷总资产

X4=息税前利润÷总资产

X5=股权市值÷总负债面值

依据Altman的研究得知，当z小于1.80时，贷款公司则存在违约，当z大于3.00，贷款公司则会自动支付违约金，当z介于1.80～ 3.00之间，未知性较大，判断出现的差错较大，需要与其他方法进行联用。该种线性模型操作性和适应性都较强，在对信用风险事故发生的审查资信阶段的预防中应用效果较好，但是现实经济的理论基础和非线性并不强，受到的制约较大。

其二，以分析统计为基础的非線性法，涵盖logistic模型法和因子分析，如下几个方面。

（1）构造财务报表中的数据财务比率指标涵盖资金运作能力、盈余能力、盈利能力、偿债能力及现金流量等等方面，通过计算得出这些指标的比率。

（2）参照组变量的选用，为对预测的准确度进行提升，选取非违约组和违约组要在地理区域近和同行业中进行，以对误差进行降低。

（3）对变化不明显的变量进行剔除，因财务指标众多，随机对等量的非违约及违约样本进行选取，检验这些指标，从中即可对变化不明显的变量进行剔除。

（4）用因子分析剩余变量，对公因子进行提取，因子得分函数由此得出。

（5）对临界点进行设定，在模型中判断需要进行信贷决策的公司财务比率。此方法目前应用较为狭窄。三、以模型基础分析风险定量

（一）应用Credit Metrics模型

Credit Metrics模型包括违约和信用风险与市场风险相关性不大两种假设。违约，不但指债务未完全偿还，同时还涵盖信用等级降低致使债务市值降低。设定公司所在行业的信用数据和交易数据有被银行记录，则公司违约概率及信用等级转换概率可由此得出。若信用评级情况知晓，那么债务经济资本即可算出。信用风险与市场风险相关性不大，假设截取时间区间中，有稳定的市场变量亦或是市场变量波动不明显，此时就可对信用风险与市场风险相关性不大做出假设。

（二）应用Credit Risk+模型

每笔债务违约性小且是独立存在的是Credit Risk+模型的核心假设，放置于特定的经济背景下，比如，市场状况和形势较好，可将每笔债务违约性较低作为假设，并且损失额度、违约波动及违约概率都是已知条件，对Credit Risk+模型进行采用，可针对地区、部门、时限等的不同，对当中的风险进行处理。

（三）应用KMV模型

资产价值高于债务价值视为不违约和公司股票价格与BS模型的基本假设相符合是KMV模型的核心假设。前者换而言之，即公司资金较充裕，欠款现象不存在，假设公司股权作为期权的一种，利用相关公式，加之股权市值及波动率知晓，即可将当中的波动率及资产价值算出。后者，就上市公司而言，价值变化过程要对itoprocess进行服从。四、规避和分散公司信贷信用风险

（一）对分散的贷款组合进行把持

风险分散，银行可采用对各种类型的贷款及相关性不明显的贷款等方式进行操作。利用搭配贷款种类授信方式对科学、有效的资产组合进行确立，对贷款在地区及行业中的集中度进行管控，以此使其风险损失得以降低。

（二）进行资信审查，采用风险抵押和建立风险预警

信贷公司的信用风险评估，可利用公司经营信息、财务信息或者行业发展信息等方面进行，以对高风险公司的信贷准入进行限制。风险预警系统的建立可对模型定量计算方法和金融统计分析进行利用，对当中风险及时发现，并规避。定时更新损益表中的信用违约导致的数据损失，信用违约遭受的损失的降低可对贷款损失准备金进行提取，以此弥补。另外当发生违约时，价值较高和有效用的抵押物和担保可对银行损失数额进行降低。

（三）使用衍生品工具和核销转让不良贷款

传统处理不良贷款即对其进行转让核销。髓核经济的发展及市场的繁荣，信用衍生产品工具由此诞生，涵盖债务担保凭证、信用联结票据、信用违约互换、总收益互换等，在对信用风险进行转移过程，起到的作用非常明显，它可针对风险偏好不同的公司进行转移，扩大了银行不良贷款处理的路径。

五、结束语

综上所述，银行对贷款公司进行信用风险度量与管理意义重大，基于此银行可对相关模型定量进行利用，并对风险预警系统进行创建，并利用衍生品工具，对不良贷款进行转让，使银行损失得以降低。

参考文献：

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[3]曾嵘欣.基于BP神经网络的商业银行信用风险度量模型研究[J].金融发展研究，2018，438（6）：69-74.

作者简介：

郭毅玮，富滇银行股份有限公司，云南昆明。