村镇银行信用风险量化管理研究

2020-02-25史晓燕黎禅易

福建质量管理 2020年15期

史晓燕黎禅易

(北京物资学院北京 101149)

一、信用风险产生的原因

随着经济的发展以及银行信用制度的建立逐渐出现了信用风险管理。受各种因素的影响和制约，银行难以解决与企业之间信息不对称的问题，在一定程度上必然引发信贷风险。事前信息不对称时，银行处于信息的劣势地位，不能准确可靠地判断借款人的信用情况，使得村镇银行在一定程度上很难对借款人进行差别定价，因此，贷款利率只能根据平均风险情况进行确定。事后信息不对称时，借款人和银行之间在签署贷款合同之前，对反对项目的风险特征了解程度相同。但是，签订贷款合同后，借款人无需成本即可获得项目的回报收益，银行为了获得相关的信息，却需要支付一定的监督成本，对于项目的实际回报，银行难以准确地了解。出于自身利益的需要，借款人可能实施一些行为，通常情况下这些行为不利于银贷款本息的偿付，在一定程度上增加了银行贷款的信用风险。

村镇银行信贷支持的主要对象为农业，农民。农业和农民对自然条件的依赖性很强，抵御自然灾害的能力弱，在农业保险体系不健全的情况下，村镇银行的信贷资金存在严重的风险隐患。在我国经济欠发达的农村地区，金融生态环境还有不尽如人意之处。一些借款者信用意识、法律意识淡漠，欠账不还，签字不认，逃、废、赖债之风在不同程度存在，信贷资金安全面临很大挑战。

二、信用风险量化管理的发展趋势

80年代初因受债务危机影响，银行普遍开始注重对信用风险的防范与管理，其结果是《巴塞尔协议》的诞生。该协议通过对不同类型资产规定不同权数来量化风险，是对银行风险比较笼统的一种分析方法。九十年代以来一些大银行认识到信用风险仍然是关键的金融风险，并开始关注信用风险测量方面的问题，试图建立测量信用风险的内部方法与模型。其中以J.P.摩根的Credit Metrics信用风险管理系统最为引人注目。该模型以信用评级为基础，计算某项贷款或某组贷款违约的概率，然后计算上述贷款同时转变为坏账的概率。

从最新的研究成果和趋势来看,基于经济日益全球化背景和宏观经济政策作用的强化,信用风险量化管理的研究在不断寻求新的路径和方法,以使信用评级更精确,评估信用风险更准确,信用风险管理更主动有效。其特点体现为:一方面,信用风险量化管理的研究重点在于如何借助新的统计学、数学、计算机和其他新兴的工具和技术,以更精确地进行信用评级,更好地测度信用风险,包括利用信用衍生工具直接解决信用问题,最小化信用损失,优化信用管理; 另一方面,微观经济主体和宏观经济政策的联系愈来愈强,信用风险量化模型受到宏观经济的影响也越来越大,为了更好地研究信用风险,就必然要从原来仅关注评估主体的个性特征和历史数据扩展到对各种外部因素的分析,尤其是要考虑宏观经济变量和政策对市场微观主体的影响,这是信用风险量化管理的一个重要的新领域和方向。

三、现代信用风险量化研究

作为目前国际上运用较多的现代信用风险度量模型：KMV模型，它是由KMV公司利用默顿的期权定价理论开发的一种违约预测模型，模型的核心分析工具是预期违约频率，它的原理是银行贷款相当于向债务人卖出一个看跌期权，当企业资产的市场价值超过企业的负债时，企业有动力偿还贷款，当企业资产的市场价值低于债务时，企业会行使期权，选择违约。该模型对于上市公司和上市银行的信用风险进行预测特别适合。

例如对一家放款银行在发放一笔贷款后的损益情况进行描述，进而说明贷款与期权之间的关系。假设贷款的期限为一年，经过折现后贷款数量设为B。在贷款期间，利用这笔资金，借款公司用于投资不同项目或变成不同的资产，如果贷款期满之后，借款公司的资产市值水平设为A，如果 A>B，那么公司的股东们就会有能力去偿还所借贷款，同时股东们还会获得 A-B 的盈利。通常情况下，只要贷款企业的资产市场值超过贷款数量，这时股东便有能力去偿还贷款。反之，股东就会出现违约，或者将企业的剩余资产抵押给银行。

KMV模型根据借款公司的股票价格波动计算EDF，通过EDF来计算违约损失额LGD。KMV模型能够对资本市场上的信息进行充分的利用，进而对上市企业的信用风险进行量化和分析。也就是说，在任何公开招股的公司都可以使用该方法，从股票市场的资料中获取其数据信息，其中更多的市场信息包含在内，所以能够真实地反映企业的信用状况，具有很强的前瞻性，同时具有很强的预测能力，并且预测更及时，更准确。但是，假定公司的债务是静态不变时，通过信用风险的期权定价方法进行分析，不能获得企业的债务负担比率的变化信息。