城市商业银行风险管理中的信用风险评估模型研究

信用风险的产生不仅会影响城市商业银行的资产质量和盈利能力，还可能引发系统性金融风险，对经济社会的稳定发展造成严重威胁。因此，构建科学合理的信用风险评估模型，提高信用风险管理水平，对于城市商业银行实现稳健经营和可持续发展至关重要。

信用风险评估模型的重要性

信用风险的概念及特点 信用风险指借款人或交易对手违约致银行资产损失的风险，在城市商业银行中主要表现为贷款、债券、担保等违约。信用风险客观存在，伴随信用活动的增多，在开展信贷、债券投资等业务时不可避免。它传染性强，一旦违约，易引发连锁反应，扩大影响。且收益损失不对称，违约时损失远超收益，如贷款违约可能让银行损失全部本金和利息。此外，信用风险会随着时间逐渐累积，若管理不善，将对银行运营造成严重冲击。

为银行决策提供依据 提高风险管理水平 信用风险评估模型能够为城市商业银行的信贷决策、债券投资决策等提供科学依据。通过对借款人或交易对手的信用风险进行评估，银行可以决定是否给予贷款或投资，以及贷款或投资的额度、利率等条件，从而降低信用风险、提高资产质量。信用风险评估模型能够帮助城市商业银行识别、计量与控制信用风险，提高风险管理能力。通过对信用风险的量化分析，银行可以及早发现潜在的信用风险隐患，采取相应的风险管控措施，防止信用风险的产生或扩大。

提高市场竞争力 构建科学合理的信用风险评估模型能够提高城市商业银行的市场竞争力。在金融市场竞争日益激烈的今天，银行的风险管理水平已成为其核心竞争力之一。建立先进的信用风险评估模型，银行可以更好地管理信用风险，提高资产质量和营运能力，从而赢得客户认可和市场占有率。

常见的信用风险评估模型

传统信用风险评估模型 专家判断法是一种基于专家经验和主观判断的信用风险评估方式。该方法依赖于银行信贷工作人员的专业知识和工作经验，对借款人的信用情况进行评估。专家判断法的优点是简单易行，能够综合考虑借款人的特殊情况。但其缺点也很明显，即主观性较强，评估结果的准确性和稳定性无法保证。

财务比率分析法是一种通过分析借款人的财务报表，计算各种财务比率，来评估借款人信用风险的办法。此方法的优势是数据来源可靠、计算简便，但其缺点是只关注财务因素而忽视了非财务因素对信用风险产生的影响。

信用评分法是一种通过建立信用评分模型，对借款人的信用状况进行量化评估的办法。该方法的优势是评估结果客观、准确，实用性强，但其缺点是模型的建设需要海量数据和专业知识，且模型的适应性和安全性有待进一步提升。

现代信用风险评估模型 信用风险内部评级法是一种依托银行内部数据和模型进行信用风险评估的方式。该方法将信用风险细分为违约概率、违约损失率、违约风险暴露等多个维度，并据此建立内部评级模型，对借款人的信用风险实施量化评估。其优势在于评估结论精准可靠，能够为银行风险管理提供坚实的支撑。然而，其缺点亦不容忽视，即模型的建设与维护成本高昂，需要庞大的数据量与专业技术作为支撑。

信用风险外部评级法是基于外部评级机构的评级结果来评估借款人的信用风险。该方法的优点在于评级结果具有权威性和公正性，可为银行风险管理提供有价值的参考。但其缺点在于评级结果可能存在滞后性和局限性，无法全面反映借款人的实际信用风险状况。

信用风险组合模型则是通过对银行的信用风险组合进行量化分析，以评估银行整体的信用风险情况。其优势在于能够考虑信用风险的分散效应，从而提高银行合规管理的效率和效果。然而，其缺点同样显著，即模型的建设与维护难度较大，需要海量数据与专业技术支持。

当前城市商业银行信用风险评估模型存在的问题

数据质量不高 模型适应性不强 信用风险评估模型的建设需要大量数据作为支撑，但当前城市商业银行的数据质量普遍偏低。一方面，数据的准确性和完整性存在问题，出现错误和遗漏的情况；另一方面，数据的时效性不足，无法及时反映借款人的最新信用状况。

现阶段，城市商业银行所使用的信用风险评估模型大多是从国外引进或参考的，这些模型在国内的适用性面临挑战。由于中国的经济环境、金融市场、银行特点等与国外存在较大差异，这些模型很可能无法有效评估我国城市商业银行的信用风险状况。现有的信用风险评估模型主要关注财务因素，而对非财务因素的考虑不足。然而，在实际业务中，非财务因素如企业的管理水平、行业发展前景、宏观经济环境等对信用风险的影响同样巨大。因此，忽视非财务因素可能导致信用风险评估结论的不准确。

改进城市商业银行信用风险评估模型的方向和措施

提高数据质量 城市商业银行应强化数据治理，不断完善数据管理制度，确保数据的真实性、完整性和时效性。同时，应加强对数据的审核和校验，及时发现并纠正数据中的错误和遗漏。此外，城市商业银行应拓宽数据来源，不仅收集内部数据，还要积极收集外部数据，如政府部门发布的数据、行业协会的数据、征信机构的数据等。通过拓宽数据来源，提高数据的多样性和准确性，为信用风险评估模型的建设提供坚实的数据基石。

增强模型适应性 城市商业银行需结合中国经济环境、金融市场及企业特点，改进和优化引入的信用风险评估模型，如调整参数、增加变量等，以匹配本土信用风险状况。同时，应加大研发投入，培养研发团队，开发适合中国国情的评估模型，以更好地适应业务内容和风险管控需求，提升评估的准确性和可靠性。

纳入非财务因素 城市商业银行应当构建非财务因素指标体系，将企业的管理水平、行业发展前景、宏观经济形势等非财务因素纳入信用风险评估模型中。这一指标体系可以通过问卷调研、学术研讨、数据分析等多种方法来建立。城市商业银行应当运用层次分析法、模糊综合评价法等手段，科学确定非财务因素在信用风险评估模型中的权重。在确定权重时，应充分考虑非财务因素对信用风险的影响程度以及不同非财务因素之间的相对重要性。

加强专业人才培养 城市商业银行应加大对技术人才的引进和培养力度，通过招聘、培训、交流等多种形式，提升风险管理人员、数据分析师、金融工程师等专业人才的数量和质量。同时，应不断完善人才培养机制，激发专业人才的工作积极性和创造力。城市商业银行要加强与高校、科研院所、咨询公司等外部机构的合作，联合开展信用风险评估模型的研究与开发工作。通过合作，充分利用外部机构的专业知识和市场优势，提高信用风险评估模型的建设与维护水平。

作者单位：湖南银行股份有限公司长沙分行