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信用风险管理分类范文1
一、出口信用风险的一般性定义
信用风险是出口合同双方中进口商毁约合同造成产品不能出口或者由于进口商破产、财政状况恶化，不能支付出口合同上本应支付的货款，或者延迟货款的交付日期，又或者由于疏忽而使出口商产生损失的一种可能性。即：出口商不能收回货款的一种风险。Thomas E. Krayenbuhl把信用风险定义为由于进口商不能履行支付义务而使出口商产生损失的一种可能性。Dick Briggs and Burt Edwards则认为信用风险是进口方由于支付状况不佳和产品价格急剧下降，有意的不支付货款而引起的。
二、风险管理的一般性定义及目的
风险管理是指企业以使经济损失最小化，谋求经济成果为目的，针对在经营活动中会产生的诸多风险隐患所进行的体制性的决策过程。
R.I. Mehr & B.A.Hedges认为风险管理是为了有效的控制潜在的风险和谋求企业整体目标为目的的。Greene & Serbein认为风险管理的最终目的是用最少的费用来达到风险最小化，从而保全企业的收益和财产。
三、信用风险管理的方法
对于风险管理方法，学者们做了很多种分类，具体分类如下：
Atkinson把风险管理方法分类为移除（elimination），承担（assumption）， 转移（transfer）。Morris（2005）把风险管理方法分成，规避（avoidance），预防（prevention），保留（assumption）。Mehr & Hedges则分为风险转移（risk transfer），风险减少（risk reduction）和保险的利用（use of insurance）。Head则把风险管理的方法分为风险控制（risk control）和风险筹资（risk financing）。
如上所述为风险管理的一般方法，同样也适用于出口企业在出口过程中所产生的出口信用风险。本文将详述信用风险管理方法中的风险控制和风险筹资。
1.风险控制方法（risk control）
风险控制主要是在风险产生之前，通过预防措施，以使企业的经济损失最小化的一种 事前管理办法。因此，风险控制是以从根本上减少风险发生的频率和损失产生后，作为除融资以外的方式来缓冲风险为目标的。风险控制方式中，最能对信用风险起到积极作用的风险规避和损失控制。
（1）风险规避
风险规避是指发生风险的概率被判断为很高的情况下，不去承担产生的损失，而是通过放弃或拒绝合作停止业务活动来回避风险源。
具钟淳，朴光瑞认为风险规避管理方式虽然是出口信用风险管理最积极的方法之一，但是当信用风险发生的可能性被判断为很大时，出口商可能不会与进口商签订任何合同。这样的情况下，出口商就会丢失出口的机会。如果因为信用风险的原因而放弃贸易合同的签订，也可能会给其它海外当地市场的合同签订带来不好的影响，从而会导致产生潜在的损失。因此，规避虽然是最简单信用风险管理方式，但也具有其一定的缺点。
（2）损失控制
Mark Greene and Serbin认为损失控制的目的是减少产生风险的概率，从而降低损失频率或者减轻损失的严重程 度。一般损失控制活动是通过消除损失源，减轻风险态势，损失最小化和补救活动一系列概念达成的。
2.风险筹资
风险筹资是损失发生后，对损失进行财务性的补偿，从而使企业内的资金流动正常，缓冲风险冲击的一种方式。
郑鸿珠认为信用风险筹资，在信用风险管理上，是一种非常重要的核心管理方式。也是损失发生后的一种解决资金问题的事后活动。这种方式与信用风险控制在相互对应的同时，在信用风险进行有效的管理上，两种方式应相互补充灵活运用。信用风险保留（retention），信用风险转嫁和非保险转嫁都是信用风险筹资的方式。
对以上信用风险管理的一般方式风险控制和风险筹资的描述进行详细整理如下表：
四、结论
信用风险管理分类范文2
关键词：商业银行；信用管理；风险管理
一、信用、信用管理及商业银行信用管理概念界定
关于信用，这是个既简单而又复杂的问题。从经济学和金融学的角度探讨，通常把信用界定为以偿还和付息为基本特征的借贷行动，由此引起的资金运动则为信用资金运动。
信用管理则是指授信者对信用交易和受信主体的资信进行专门管理的活动，其目的是为了防范信用风险，确保信用资金运动顺畅进行。信用管理的范围包括以借贷为内涵的信用资金管理，其着力点在资金管理上。
商业银行信用管理是指它不是一个孤立的、单一的信用关系和信用业务经营管理,而是将其全部信用业务集中起来,进行多重的、综合的、整体的、系统的管理。它的管理目标是为实现银行的“三性”目标服务的。
二、我国商业银行信用风险的现状及问题
风险管理是商业银行经营管理和可持续发展的核心问题，而信用风险是商业银行最主要的风险之一。商业银行的信用风险大致分为5类：a工商贷款信用风险b消费者贷款信用风险 c 票据业务信用风险 d 结算信息风险e信用价差风险我国商业银行信用风险现状：
（一）商业银行不良资产比例过高
国际通行标准认为，金融机构不良资产率警戒线为10%。据中国银监会的统计数据，2008年中国主要商业银行不良资产总额仍达12549.2亿元，与外国银行相比，不良贷款率偏高。
（二）商业银行信用风险过于集中
2009年末中国银行业总资产已达78.8万亿元，商业银行贷款集中度很高，主要表现在“贷大、贷长、贷垄断”。这些将在今后几年形成银行新的不良资产。
（三）城市商业银行资本充足率堪忧
银监会2006年初对全国110家城市商业银行进行风险分类，被列为风险性机构即第四、五、六类的城商行共37家，这些风险类城商行资本充足率普遍在3%以下，且相当一部分处于多年亏损状态，资本补充形势相当严峻。
我国商业银行信用风险管理存在的问题：
1.信用风险管理体制不健全
我国现代商业银行制度还没有真正建立，实施有效风险管理所需的法律体系和市场制度需要进一步完善，信用风险管理缺乏一个完整的构架，大部分商业银行还没有建立起独立的信用风险管理部门，使得其难以对体系内总体信用风险进行评估和测量。
2.信用风险管理模型落后
目前我国商业银行还没有真正建立自己的信用风险度量模型，现有的数库、信息管理系统不能满足复杂的风险计量要求，在很大程度上限制了信息系统的稳定性和风险计量模型的准确性，而且国内银行的数据储备严重不足、数据缺乏规范性、数据质量不高，这些问题严重影响着信用风险管理模型的建立和运行。
3.信用文化比较薄弱
受传统思维方式和原有经营理念的影响,我国商业银行对信用风险管理的理解还是在制度、方法和技术等较浅的层面上,对信用风险管理文化在公司治理和信用风险管理中的认识有限。当前信贷文化严重缺失主要表现在:一、重担保,不重视主营业务收入；二、重贷轻管；三、风险意识淡薄。
三、提高中国银行业信用风险管理水平的对策建议
目前，来自国外商业银行的激烈竞争以及《新巴塞尔协议》的要求，对国内银行业的监管环境也逐步趋于规范和严格，许多银行都认识到了提高风险管理水平的重要性和紧迫性。
（一）加强信用风险基础建设，推进信用评级行业发展。
信用评级体系是信用风险度量与管理模型中一个最基本的子模块系统，信用风险度量模型中所采用的信用评级体系是否客观合理，对信用风险的评估与预测的准确性，提高银行贷款的质量，降低不良资产等都会产生重要的影响。基于广泛的信息集所建立起来的评级体系的代表是各类外部评级机构所提供的评级体系，其具有客观性、公正性和权威性。
（二）构建良好信用风险文化
我国商业银行应重视信用文化的构建，倡导和强化信用风险意识，培育形成关于信用价值风险的价值判断体系。银行应树立风险管理是银行核心竞争力的体现，明确风险管理与业务发展之间的关系，形成风险管理贯穿整个业务过程的思想。
（三）改进信用分析方法和技术，建立信用风险评估和定价模型
制定有效的激励机制，引导并配合商业银行跟随国外新兴信用风险管理技术，构建符合我国实际的信用评估模型、破产预测模型等。商业银行还应能够根据自得预期收益、筹资成本、管理费用及借款人的信用等级等构建自己的信用定价模型，制定恰当的定价策略。
（四）培养高素质的风险管理人才。
要提高信用风险管理水平，必须培养高素质的人才队伍。现代风险管理需要的是精通金融学、经济学、数学、计算机的复合型人才。
（五）强化金融监管，提高银行风险管理水平
目前我国商业银行内部评级系统不完善，更加凸显了外部监督的重要性。银监会要监督检查各商业银行资本是否充足，确定监管资本各类方法需要满足的最低标准。要制定具体的信息披露办法，强化银行业信息披露，提高商业银行信息披露的透明度和有效性，还要引导市场加强对于银行信息的分析，逐步提高市场约束的力量，以此来提高我国商业银行信用风险管理水平。
参考文献：
[1]邱志会.关于我国商业银行信用风险管理现状的思考[J]. 科技情报开发与经济，2005,(04).
信用风险管理分类范文3
现代商业银行信用风险管理已由传统的信用风险识别和违约评估发展到现代信用风险模型化阶段，由国际活跃的银行和金融机构创建和广泛应用并被巴赛尔银行业监管委员会(下称委员会)建议使用的现代信用风险模型主要有JP.Morgan(1997)的CreditMetrics、KMV(1993)的EDF(creditmoni-tor)、CSFP(1997)的CreditRisk、Mckinsey(1998)的CreditPortfolioView等模型。2004年6月公布的巴塞尔新资本协议(下称新协议)所推出的信用风险内部评级法(IRB)也是基于上述模型的适用性考虑后的折中产物。
国外对现代信用风险模型的有效性验证研究结果显示，上述模型均是有效的信用风险量化技术，并且在对不同的信用资产风险度量中具有自己独特的优势。委员会于2004年6月推出新协议提倡使用IRB管理信用风险，并推荐使用上述模型进行内部评级，可见现代信用风险模型已经在国外得到了广泛的认可和使用。
目前，我国商业银行信用风险管理水平离新协议的要求还有相当大的差距，仍停留在传统的贷款风险度衡量阶段，但银监会表示，我国商业银行应积极过渡到以IRB为代表的现代信用风险模型管理阶段。国内理论界和银行业已对IRB和现代信用风险模型进行了理论研究，并探讨了在我国的适用性和模型选择，但存在的主要缺陷是没能遵循路径依赖的原则，忽视了在我国商业银行现有信用风险管理模型的基础上的改进路径选择，从而提高了改进成本。本文将弥补既有研究的这一缺陷，在细致考察我国商业银行现有的信用风险管理模型的贷款风险度方法存在的不足和缺陷的基础上，将其与现代信用风险管理模型进行比较分析，从而寻找改进和构建我国商业银行信用风险管理模型的路径选择。
二、我国商业银行信用
风险管理模型：贷款风险度方法
多年来，我国商业银行的信用风险管理方法主要以定性分析与经验分析为主，定量分析和各种财务工具的运用处于次要位置。目前这种局面己经有了改进，我国商业银行初步建立起由客户信用评级法和贷款风险分类法所构成的两维评级体系为基础的贷款风险度方法。
(一)贷款风险度方法框架
目前，我国商业银行的信用风险评估管理主要采用贷款风险度方法。所谓贷款风险是指发生贷款本息损失的不确定性，其主要影响因素有：贷款对象、贷款方式、贷款期限和贷款形态。在实践中，即将交易对手企业客户划分为不同的信用等级，确定相应的风险权数，即企业客户信用等级风险系数T；再给出贷款方式的风险权数，得到贷款方式风险系数S。于是，单笔贷款风险度X可表示为：
贷款风险度X＝TS由上式，贷款风险度的本质是取值在0-1之间用概率表示的贷款风险程度。上式表明，X是贷款风险的量化指标，X越大，表明此项贷款面临的风险越大。实际工作中往往通过统计结果来确定贷款最佳风险度X(一般为0.4)和临界风险度X(一般为0.6)。X以下的贷款质量处于良好状态，超过X就视为高风险区。
贷款发放后就参与了企业生产资金的周转过程，也就具备了增值或亏损的可能性。人民银行的《贷款通则》规定：银行已发放的贷款资产可划分为：正常、关注、次级、可疑和损失五类，据此可确定不同贷款形态的风险系数P；再考虑不同期限贷款面临不同的风险损失，可确定贷款期限风险转换系数p，于是，在最终贷款审查和评估时，有：
贷款资产风险度L＝单笔贷款风险度贷款形态风险系数贷款期限风险转换系数＝XPQ＝TSPQ单项贷款风险权重资产=单项贷款金额该笔贷款资产风险度，即：RWA＝AL＝ATSPQ全部贷款资产风险度＝贷款风险权重资产/贷款余额，即：
(二)我国银行业贷款风险度方法的总体判断分析
通过与国际银行业采用的现代信用风险管理模型和新协议的1RB法比较，可得出以下判断：
1、贷款风险度方法实际上低估了信用风险
贷款风险度的计算公式是根据概率论中全概率法则建立的，该法则的假设前提是各因素都应是独立无关的；然而，贷款风险度L的影响因素T,S、P均是与企业相关的内部因素，三者的含义和评估标准有重复的地方。所以贷款风险度方法并不符合严格的条件概率定义，在实际应用中低估了信用风险。因此，可以将S和P纳入，评价中去，将信用等级风险系数定义成严格意义下的条件违约概率。
2、评估方法简单化，主观性较强
贷款风险度方法以信用评级为基础。目前，我国商业银行的内部信用评级普遍采用打分法，这种方法的最大弊端是评级的基础是过去的财务数据，与风险预测的关联度不大。客户信用等级风险系数和贷款方式风险系数指标和权重的确定缺乏客观依据，难以反映评级对象未来的真实偿债能力。因此贷款风险度方法实际上是建立在主观因素过强的信用评级基础上的经验公式，无严格的理论基础和证明，很难有说服力。
3、无严格的理论基础，其科学性和准确性没有很强的说服力
可见，贷款风险度方法只是一个近似的加权平均，并不严格符合概率论的意义，从而，贷款风险度的计算公式所依据原理的科学性值得怀疑，其评估的准确性不能高。而国际高级信用风险模型则大都使用了联合概率分布和概率母函数的办法解决单个债务人的违约与银行整体客户违约的概率关系问题，以严格的理论为基础，其准确程度明显高于贷款风险度方法，并且可以推导包括多项贷款或其他银行业务的资产组合联合违约概率分布及损失分布，便于商业银行进行组合多样化管理。因而，我国在信用风险的评估方法中应引入严格的理论推导，以严格的理论为指导才能够保证信用风险度量及管理的准确性和有效性。
4、缺乏贷款组合风险管理功能
贷款风险度方法中仅考虑单项贷款的风险，没有考虑贷款组合和贷款集中度，缺乏贷款组合风险管理功能。事实上，集中于某一行业的贷款违约很有可能造成银行破产，贷款组合可以降低单项贷款带来的风险；好的风险评估模型应该关注银行现有客户的分布和组合贷款风险，便于商业银行进行组合多样化管理；并且由于贷款风险度方法不能推导出PD以及LGD分布，缺乏进行组合风险VaR分析的基础，从而无法进行VaR分析。
5、评估结果不全面，且呈现静态性和波动性
贷款风险度方法仅给出贷款风险的PD测量，而没有给出LGD估计值。而在实际工作中需要对LGD进行估计。因此使得贷款风险度评估结果不全面。而且由于贷款风险度方法中所使用的指标考察期均较长，评估结果时效性差，难于应对瞬间变化的金融市场。
贷款风险度作为信用风险的评估标准本身具有波动性，即贷款风险度对信用风险的反应不固定而时大时小，具体表现为：贷款风险度对信用得分差距原本较大的贷款企业，其评估结果却一视同仁；而有时信用得分差距微小的贷款企业，其评估结果却差异很大。贷款风险度指标对信用风险的度量只是一种粗略的度量，对于相差很大的贷款企业可能做出正确判断，而对相差不大的方案，该指标很有可能会掩盖企业间的风险差异，使银行做出错误的决策。形成波动性的根源在于贷款风险度自身的离散性与风险的不确定性和随机性之间的矛盾(于立勇，2002)。
三、现代信用风险内部模型的分类
银行内部信用风险计量是通过对客户和债项类型风险特征的评估确定银行可能遭受的损失，进而估计经济资本(EC)。IRB法需要估计和确定的主要变量有违约概率(PD)、违约损失率(LGD)、风险暴露(EAD)、期限(M)、预期损失(EL)、意外损失(UL)和风险价值(VaR)。其中，PD、LGD、EAD、M是IRB的主要输入数据，而EL、UL和VaR是主要输出结果。新协议对信用风险资本金的确定借鉴了市场风险中计算资本金的VaR方法，而且定义VaR就是EL与UL之和。用VaR方法计算资本金时需要确定信贷资产未来价值或损失的概率密度函数(PDF)，从不同的角度考察信用风险度量模型和用不同的方法计算相关参数，就会对模型产生不同的分类，通常有如下分类方式：
1、依据模型的演绎或归纳方法
演绎模型(TopdownModels)用单个统计数据对信用风险进行分组，也就是说将许多不同来源的风险视做同质风险加总到组合的整体风险中，不考虑个别交易特征。这种方法对于所含信用笔数很多的零售信用组合比较合适，但对于公司贷款或国家贷款组合而言，就不太合适了。即使零售资产组合，演绎模型也可能隐藏着来自行业的或地理位置的特别风险。
归纳模型(Bottom-upModels)解释了每一种资产/贷款的特征。此种方法非常类似于对具有市场VaR系统特征的头寸进行结构分解。它适用于公司信用资产组合和资本市场组合。归纳模型对于采取纠正措施也是最有用的，因为可以按照其风险结构进行反向操作来修正风险曲线。
当今的信用风险模型中归纳方法占主导地位。只有CSFP的CreditRisk是对假设为同质的资产在整个等级的层次进行分析，可以被认为是topdown方法。
2、依据建模原理与分析方法
对于PD、等级转移矩阵和信用质量相关性的计算，主要有三种方法。
其一是经济计量模型方法，该方法对PD计算的根据是，PD与当前的宏观经济状况、行业和公司所处的地理位置等有关，环境的差异或宏观经济因素的变化影响了公司的资产价值，因而影响了公司的信用质量，进而使公司之间的信用质量表现出相关性。经济计量方法适用于简化式模型；其二是基于精算的方法，其基本方法是只考虑KMV的预期违约概率(EDF)有关计算，假定违约遵从随机泊松过程，应用客户的历史违约率数据预测具有类似特征的客户的EDF，在此基础上再估计相关参数，比如等级转移矩阵和相关系数。基于精算方法的参数估计具有后顾性(backwardlooking)；其三是基于Merton期权模型的方法，把公司违约或信用质量的变化与公司资产的价值、股权、债务联系起来进行考虑。该方法利用可获得的关于公司的债务、权益的历史价值和当前市场价值以及权益价值的历史波动性估计公司资产价值的大小、变化率和波动性。进而通过期权模型确定公司的EDF和违约相关性。基于权益的方法具有前瞻性(forward-looking)。
CreditMetrics依据评级的历史数据统计和股权分析；KMV依据期权定价原理；CPV依据宏观经济因素调整的模拟分析；CreditRisk则依据保险精算的寿险和财险思想。
3、依据模型对风险的定义方式分类
违约模式(DefaultmodeModels，DM)与盯市模式(Market-toMarketModels，MM)是银行业内普遍使用的两大类信用风险模型，其分类原则是基于对资产价值和信用损失估计方式的不同考虑。所谓信用损失是指信贷资产组合当前价值与某给定时期末的未来价值的差，当前价值往往是已知的，而未来价值是不确定的但是有一概率分布。DM模型只考虑违约与不违约两种信用状态，即只把完全的违约视为信用事件。因此，资产组合的市场价值的任何变化或信用评级的任何变动都是无关的；而MM考虑资产组合市场价值的变化和包括违约在内的信用等级的变化，公平市场价值为模型提供了对风险更好的估计。在此意义下，MM模型是DM模型的一种推广。
CreditMetrics属于MM模型；CreditRisk和KMV本质上属于DM模型，但KMV公司目前正准备提供MM版本；CPV既可被当作MM使用，也可被用做DM。
4、依据违约事件的条件概率分类
条件概率模型(ConditionalModels)中包含了宏观经济因素变动对PD的影响。即此类模型考虑了经济衰退期PD会上升。
无条件概率模型(UnconditionalModels)具有固定的PD，并且因此往往关注的是贷款者或特定因素信息。但某些环境因素的改变也允许用改变模型参数的方法来实现。
CreditMetrics是基于违约历史资料统计的结果，没有反映宏观经济因素，因此属于无条件测度；CPV、KMV以及CreditRisk分别融入了宏观经济因素以及市场价格等信息，因此属于条件测度。
5、依据违约事件的结构化和简化设定分类
这种划分的根据主要是出于对违约相关或信用等级转移相关性确定方法的考虑。在同一行业和地区的客户之间，由于信用事件(违约、信用等级转移、违约时的损失率、信用价差、风险暴露等)的变化是非独立的，即存在着相关性，在估计信用损失确定资本金时应考虑相关性。但是，实际应用中由于数据及模拟技术的限制，通常只考虑不同客户之间违约或等级转移的相关性，而其它信用事件之间的相关性不予考虑。对相关性的估计，委员会选择了两类模型，即结构化模型(structuralmodel)与简化式模型(reduced-formmodd)。结构模型试图通过假定金融产品或经济单位的微观经济特征来解释单个客户的违约或信用质量的变化，比如资产价值和负债之间的比例关系可能决定了客户的信用质量。那些用于决定客户风险等级变化(包含违约)的随机变量称为等级转移风险因素(Migrationriskfac-tor)，在结构模型中，就是要估计或确定客户问等级转移风险因素的相关性。而简化模型则不同，它不是试图解释违约或信用等级的转移，而是选择一种统计方法并建立适当的因素模型来刻画违约或信用等级的转移现象。在简化模型中，特别假定了客户的EDF或转移矩阵与可以观察到的宏观经济活动指标或不可以观察到的随机风险因素之间存在一种函数关系，简化模型认为正是单个客户的财务状况对公共因素或相关背景因素的依赖才引起了客户之间违约率的相关性和信用等级转移之间的相关性。
CreditMetrics、KMV属于结构模型；CreditRisk与CPV属于简化模型。
6、依据违约的驱动因素分类
CreditMetrics和KMV的违约驱动因素为企业资产价值及波动性；CPV的驱动因素为宏观经济因素；CreditRisk的违约驱动因素则为违约风险平均水平及其波动性。
7、依据违约概率测度的离散性与连续性
由于金融产品的价值要受到其信用质量的影响，而对信用质量的描述变量有连续与离散之分，因此依据对金融工具信用质量变化方式的不同刻画，对金融工具在给定期限末的价值或损失的估计就有了两种可以选择的方法：一是，信用质量按离散的信用等级变化(信用评级)进行刻画，基于此的估值模型称为离散估值模型；二是，信用质量通过违约概率或违约概率密度函数按连续的方式进行刻画，基于此的估值模型称为连续型估值模型。
在以上几种模型中，CreditMetrics、CPV属于离散测度，而KMV、CreditRisk则属于连续变量测度。
四、贷款风险度方法与
现代信用风险模型的比较
从提高我国银行业信用风险管理的前瞻性角度思考问题，可行的方法是以现代信用风险管理模型为参考，改进我国现行的贷款风险度方法。将其方法与CreditMetrics、KMV、CPV、CreditRisk进行比较分析，主要特征比较如表1所示
。从比较中可以发现，与我国贷款奉献度方法在诸多特征最为接近的是CreditMetrics模型，因此，我国银行业在对此深入研究的基础上对我国现行信用风险管理模型做一改进，使其逐步向现代信用风险管理模型靠近，并满足IRB要求。
五、我国银行业现代信用风险
管理模型的改进方向及其选择
现代信用风险管理模型均具有不同的比较优势，从而也各具有不同的适用性，即：CreditMetrics和KMV适用于对公司和大的私人客户的信用风险度量；CreditRisk适用于对零售客户的信用风险度量，CPV适用于对宏观经济因素变化敏感的投资级债务人或债项如房地产贷款的信用风险度量。而我国银行业具有不同的类型和业务范围，可以选择较为适合的模型来改进自身的信用风险管理。
KMV主要用于分析发债公司的信用状况和资本市场的信用风险，其中一个基本条件是需要大量的股票市场的有效数据，适用范围受到了限制，特别适用于上市公司的信用风险评估，对非上市公司的EDF进行计算时，需要借助很多会计资料，同时还要通过对比分析手段最终得出企业的EDF，因而，计算过程复杂且结果未必准确。但由于我国股票市场历史较短，上市公司信息质量不高，股权分割等因素导致上市公司的股票价格时常背离公司的实际，进而影响对上市公司价值的准确估计，即使通过上市公司股票价格来估价公司价值，其差异也非常大：模型假定借款企业资产价值呈正态分布是不合乎实际的；模型不能够对长期债务的不同类型进行分辨。但随着我国资本市场的不断完善，资本市场作为重要的资源配置场所作用的日益增大，KMV在我国的应用条件会逐渐具备，而且随着上市公司数量的不断增加，其应用范围也会逐渐增加，并在未来的信用风险管理中发挥重要作用。
CPV和CreditRisk都涉及到宏观和行业因素。CPV是从宏观经济的角度来分析借款人的信用等级的迁移，而信用登记迁移概率在不同时期受到GDP增长率、经济周期、失业率、汇率、产业等多因素的影响。该模型的应用是以上述数据均正确为前提。由于此类数据的完整获取和精确计量在我国尚有一定的难度，再加上从方法论上看，从宏观因素的个数及其经济含意与信用等级迁移的具体函数关系尚缺乏稳定性和风险性，我国的信用风险量化处于起步阶段，还没有建立完善的数据库，因此在使用上述模型时缺乏基础条件，但随着我国宏观经济数据的不断完善，可以成为我国银行业信用风险管理的重要参考模型。
CreditMetrics适合于对各类贷款资产信用风险的分析和预测，其适用的基本条件是金融机构的内部评级体系或外部评级机构的评级结果。但由于我国信用评级制度不健全，银行内部评级制度尚处于发展阶段，外部评级机构的信用评级也是刚开始，还没有形成长期的企业评级数据库，在此情况下，该模型的应用空间受到很大限制。但我国的信用体系建设已经得到政府的高度重视，企业信用信息征集、评价机制正在不断完善，银行内部评级和外部评级机构也在不断发展，随着各项条件的具备，该模型在我国的应用前景广阔，可以作为一种基础性的信用风险管理模型
相比之下，CreditMetrics具有两个优点：一是所计算出的Vail可以较为准确地反映不同信用等级和不同时期的贷款在未来可能发生的价值损失；二是以VaR来确定最低的风险资本量可以有效地保证银行在遭受信用风险损失的情况下能够继续生存下来。因此，CreditMetrics可较好地用于我国商业银行对信用风险进行量化和管理。
信用风险管理分类范文4
关键词：银行;信用风险;改进
一、引言
信用风险，是指由于借款人或市场交易对手违约导致经济损失的可能性。广义的信用风险还包括由于借款人或市场交易对手信用评级降低导致资产市场价值下降而引起经济损失的可能性。我国商业银行面临的信用风险问题十分突出。长期以来，我国商业银行的利率受到央行管制，导致其一直处于存贷利差较大的局面。20世纪90年代，信用风险管理方法取得突破性进展。主要表现在以CreditMetrics模型为代表的信用风险量化模型的成功开发，信用风险管理也因此由基于财务指标的模型分析阶段跨入了现代信用风险模型分析阶段。CreditMetrics模型被成功开发后，国内外学者对其展开了深入研究。Bassamboo.A（2008）使用CreditMetrics模型有效地通过蒙特卡罗模拟法计算信用风险；Anonymous（2009）构建了样本债务公司个数分别为1000、5000、10000的三种贷款组合，运用CreditMetrics模型进行信用风险的计算，实证结果较好，而且针对非交易性金融资产可以进行信用风险预测和度量；肖杰、杜子平（2010）以两笔贷款组合为例，运用CreditMetrics模型对贷款组合的信用风险进行实证分析。通过实证研究削弱CreditMetrics模型中存在的局限性，从而更准确地测算违约率；牛晓健（2012）借鉴CreditMetrics模型的思路，在国内首次计算了供应链融资的风险转移矩阵，对我国商业银行开展的供应链融资进行量化风险测度，揭示其风险程度，为商业银行如何进行供应链融资风险管理提出切实可行的建议。，梅盼盼（2016）对CreditMetrics模型进行了改进。
二、模型改进
（一）CreditMetrics模型的改进思路。目前，全面引入CreditMetrics模型应用于国内商业银行信用风险量化仍面临一系列的困难，主要体现在以下几个方面：1、国内商业银行未建立起有关信用资产的历史数据库。CreditMetrics模型中信用等级转移矩阵是以大量历史数据为基础的，我国商业银行目前无法提供该数据；2、国内信用评级体系尚不成熟。我国缺少权威的评级机构，银行内部信用评级体系不完善也不统一，未达到CreditMetrics模型的要求；3、我国利率市场化进程缓慢。由于缺少准确的基准贴现利率，因此估计信用资产的现值存在困难。与信用评级在我国应用不够普及和不够完善不同，信贷资产五级分类法在国内商业银行已经普遍被使用，且具有以下几个方面的特点：（1）覆盖面广。信贷资产五级分类法是央行强制要求的，覆盖了公司类、机构类、个人类等所有信贷客户；（2）历史数据丰富。信贷资产五级分类法是目前我国商业银行信用风险管理的基础，因此各商业银行的信贷管理信息系统都有丰富的分类信息，历史数据完善；（3）数据更新及时。根据央行规定，信贷资产五级分类法采用实时分类，至少一个季度进行一次分类；（4）反映的风险情况更真实。在客户信用评级中，较少考虑债项的具体情况，而信贷资产五级分类法已充分考虑贷款条件及担保情况。因此对于具体债项，五级分类法更能真实反映我国商业银行所面临的信用风险。（二）.新CreditMetrics模型的假设。1、贷款发生后，其未来的价值和风险完全由远期利率决定。模型中的唯一变量是离散的贷款风险等级，每个贷款风险等级有对应的远期利率曲线；2、同一贷款风险等级的贷款是同质的。同一贷款风险等级的贷款拥有相同的转移矩阵和违约概率，转移概率遵循马尔可夫过程，且实际违约概率与历史违约概率相等；3、风险期限是固定的，通常为一年；4、违约不仅指借款方到期没有偿还款项，还包括贷款风险等级下降所导致的信贷资产市场价值的下跌，并且违约事件发生在债务到期时。
信用风险管理分类范文5
关键词：信用风险；商业银行；管理
中图分类号：TU247.1文献标识码：B 文章编号：1009-9166（2008）33（c）-0037-01
信用风险是商业银行面临的最主要的风险之一，信用风险管理目标是通过将信用风险限制在可以接受的范围内而获得最高的风险调整收益。
一、我国商业银行信用风险目前存在的主要问题。我国目前已逐步建立起风险管理体系，但与发达国家商业银行相比较，我国信用风险管理仍存在不足，主要表现在几个方面：（一）、信息系统建设滞后。从对信用风险管理决策提供支持的角度来看，我国与发达国家的差距还较大，主要表现为系统的开发与应用水平不高以及由此带来的信息传递效率较低，从而带来信息失真现象，加大了管理中的操作风险，难以实现与风险评估和管理的统一性。（二）、基础数据库不完善。由于我国商业银行在信息系统开发上缺乏前瞻性和不连续性，造成信息之间冗余，数据之间的一致性差。基础数据不统一和准确性不足，这使得即便是简单的分析工具也由于数据的质量问题，导致分析结果缺乏可信度，从而无法建立各种信用风险的管理模型，无法把先进的信用风险管理技术运用到银行实际的信用风险管理中去。（三）、风险管理的体制性差异。我国商业银行的信用风险管理体系还不够健全，一是商业银行公司治理结构还不完善。我国商业银行控制权垄断很难避免“所有者缺位”和内部人控制，决策执行体系构造不合理，监督机构有效性不足，从而使得我国商业银行信用风险基础薄弱；二是商业银行信用风险管理体制还不完善。现代商业银行信用风险管理体制的最大特征是纵向的，而目前我国商业银行是以分行为经营单位的体制，这种横向体制造成了金融效率低。（四）、监管机构不完善。由于缺乏必要的监管信息化工具与手段，无法实现对被监管对象进行持续、全面、有效监管。随着信息技术在银行业金融机构广泛应用，银行业金融机构信息化水平不断提高，银行业金融机构业务品种与交易量大增，交易信息电子化、无纸化，业务的复杂性、风险的隐蔽性也越来越高，单靠手工方式，以有限的人力资源按照传统方式翻阅账本、传票等，难以有效识别金融机构风险。
二、我国商业银行信用风险的成因分析。（一）、旧的信息系统建设缺乏有效的规划，而新的信用风险管理信息系统开发又较难。面对信用风险管理对于信息支持的要求，首要问题就是以前开发的业务、管理信息系统数据能否支持信用风险管理信息系统数据需要的问题。从我国商业银行实际情况来看，数据其实是庞大的，但信用风险管理决策支持所需要的信息却还远远不够，数据冗余与信息缺失并存现象严重，主要是由于数据规划工作做得不到位。（二）、尚未建立起一个健康的信用体系和信用理念。少数人、少数企业、少数地方，不讲信用，不诚实守信在某种程度上成为一种生存手段。当不诚信在一些时候比诚信具有更大的生存优势时，就可能导致更多的人、更多的企业、更多的地方在更大的范围内不讲信用、不守诚信。信用坍塌后的多米诺骨牌效应，导致这种欺骗现象、不诚信现象渐渐地向银行蔓延，影响银行信用，造成银行贷款被逃废，信用卡被恶意透支，银行承兑汇票到期不能承兑等银行信用风险时常发生。（三）、商业银行管理体制落后。与市场经济相适应的现代商业银行制度并未真正建立，现代公司治理结构的根本性问题一直没有得到彻底解决。这就形成了我国国有商业银行没有明确的出资人代表，没有关于权力制衡的制度性安排，没有合理的管理人员激励机制等等，致使银行不能完全按照市场经济的规律运作，内部监管缺位各经济主体行为缺乏长期的发展动机，由此加大了商业银行的信用风险。（四）、缺乏先进的信用风险管理技术。与传统的信用风险管理主要依赖定性分析与主观判断截然不同。现代信用风险管理越来越注重定量分析，而且分类科学量化准确，大量运用金融工程技术和数理统计模型。而我国商业银行在信用风险管理模型应用和管理技术上还有待进一步的发展。
三、防范我国商业银行信用风险的对策。（一）、完善信息系统建设。加大投入，加快风险管理的信息化建设。借鉴国际商业银行风险管理信息系统的经验，探索建立信用风险计量模型，并在规范风险管理和操作流程的基础上完成风险管理信息系统与风险计量系统的集成，真正发挥风险监测的预警功能，全面提升银行业的信用风险管理能力。（二）、建立科学的信用风险管理模式。风险管理文化是一种融合现代商业银行经营思想、风险管理理念、风险管理行为、风险道德标准与风险管理环境等要素于一体的文化力，是商业银行企业文化的重要组成部分。培育风险管理文化，就是倡导和强化风险意识，树立囊括各个部门、各项业务、各种产品的全方位风险管理理念，推行涵盖事前监测、事中管理、事后处置的全过程风险管理行为，引导和推进信用风险管理的发展。（三）、建立健全商业银行内部管理制度保证经营管理的规范化和高效化。具体的：一是建立健全信贷专门管理机构，防止信贷权力的过分集中实行信贷决策民主化、科学化；二是做好信用评估工作，将贷款风险评估具体落实到独立于信贷业务部门的职能部门以保证贷款的安全性和盈利性；三是健全商业银行的领导体制，完善监事会和股东大会、董事会监督下的行长(总经理)负责制；四是改革和完善符合商业银行特点的干部人事制。（四）、完善外部监管体系。监管部门通过采用现场与非现场检查相结合的方式，定期或不定期对商业银行的工作进行检查，应对发现的问题及时采取措施，积极引导其防范风险，加强对监管人员的培训，提高监管工作的整体水平。此外，中国银监会作为我国商业银行的监管主体，要合理设置内部职能机构和地域职能范围，改变过去监管工作各部门或各地之间不协调的被动局面，逐步形成完善、有效、规范化的监管新格局，进一步完备与商业银行监管相适应的各类经济法规，力求使商业银行的监管法律体系完整配套、协调灵活、操作性强。
作者单位：陕西职业技术学院财经系
参考文献：
[1]蔡玉林等.我国商业银行商业信用风险管理研究[J].金融观察.2004.7
[2]赵卫兵.我国商业银行信用风险研究[J].现代管理科学.2005.1
信用风险管理分类范文6
随着经济金融形势的日趋严峻，银行业原有的风险管理模式难以适应风险管理形势的新要求。长沙市联社以“巴塞尔新资本协议”理论基础为指导，借鉴山东潍坊市联社风险管理系统经验，自主创建了信用风险管理信息系统，并于2013年11月成功上线运行，在推动全面风险管理水平上迈出了重要的一步。
做法：锁定“六大功能”
长沙市联社信用风险管理信息系统通过打造“多棱镜、计量仪、报警器、标准尺、产品集、数据池”，实现多角度客户细分、维度风险计量、多层次风险预警、多途径风险度量、多种类产品管理、多渠道数据汇集等“六大功能”。
打造 “多棱镜 ”，实现多角度客户细分。系统充分考虑辖内行客户群体、管理模式等特点，实现了客户类型细分、行业细分、贷款产品细分、担保方式细分和贷款按村管理等五大特色。将客户类型细分为农村居民、城镇居民、行政事业单位工作人员、个体工商户等类型；将行业细分为门类、大类、中类和小类；将信贷产品细分为抵押贷款、便民卡等45种；将风险缓释细分为联保、国有出让用地抵押等31种；资产业务中数量多、笔数多的农户贷款实现按村管理。
打造 “计量仪 ”，实现多维度风险计量。引入“违约”概念，运用计算机信息技术，从产品、行业、机构、客户经理等多个维度计量出违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、预期损失率（EL）、风险度等信用风险指标，并据此计算出信用风险对应的资本要求。同时，系统从客户评级、担保方式和贷款期限三个方面量化客户各债项风险指标，构建风险度计量模型。
打造 “报警器 ”，实现多层次风险预警。系统建立了涵盖信贷、资产保全等条线的预警规则，有效弥补了长沙市联社核心业务预警系统无信贷数据预警的不足。每月对机构、产品、行业的关键风险指标进行监控，每天对所形成的贷款、交易和客户等全部信息进行扫描、过滤和判断，每时对大额贷款的发放、质量变化、违约、收回等信息进行跟踪。同时，对触发预警规则的信息按照红色、橙色和蓝色三个风险等级向各层管理人员发送，并对预警信息管理的各环节进行全流程监控，确保风险“找得准、有人管、管得住”。
打造“标准尺”，实现多途径风险度量。系统根据客户信用等级、担保方式、逾期天数等实行自动初步分类，然后根据软、硬性限制条件对初步分类结果进行自动调整，实现了按日对新增贷款分类和按月对存量贷款重新分类。同时，设置五级分类结果市级调整权限，县级行社如要对五级分类结果进行手工调整，需要报送调整清单由市联社批量审批调整，解决了当前信贷风险分类标准不统一、人为干预因素大、分类结果偏离大等问题。
打造“产品集”，实现多种类产品管理。系统对产品进行了统筹规划，初步设置了45种产品类型，各县级行社也可以自定义创新的新产品。按照产品类型计算出违约率、违约损失率、预期损失率和风险度，科学地分析不同业务、不同产品的风险度和业务拓展情况，据此将贷款产品划分为优先发展类、适度发展类和限制转化类。同时，系统建立了表外不良贷款和关联人贷款数据集，对超诉讼时效、企业关联和个人关联关系等进行预警。
打造“数据池”，实现多渠道数据汇集。巴塞尔Ⅲ出台后，重新确定了各类资产的信用风险权重体系，允许符合条件的银行采用内部评级法计量信用风险资本。要建立内部评级模型，采用初级内部评级法的银行需要具备5年以上的历史数据来评估并验证违约概率，采用高级内部评级法的银行必须具备7年以上的历史数据。因此，长沙市联社信用风险系统对违约概率、违约损失率、预期损失率等内部评级法核心指标的计算和积累，将为实现内部评级奠定基础，为实施新资本协议积累数据。
效果：聚焦“三大转变”
经营理念由规模型向效益型转变。通过风险计量和风险预警等功能，对投放于不同行业的贷款风险进行量化，指导贷款在不同行业间进行科学投放，及时掌握辖内贷款违约率、违约损失率、预期损失率等风险指标，指导贷款管理人在高风险指标区加强信贷管理。如此一来，“重规模、轻质量，重业绩、轻风险，重速度、轻管理”的短期经营行为就得以遏制，大规模贷款投放后大量新增不良贷款、管理人员交流后风险集中暴露的现象明显减少。
