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信用風險管理研究范文1
一、出口信用風險的一般性定義
信用風險是出口合同雙方中進口商毀約合同造成產品不能出口或者由于進口商破產、財政狀況惡化，不能支付出口合同上本應支付的貨款，或者延遲貨款的交付日期，又或者由于疏忽而使出口商產生損失的一種可能性。即：出口商不能收回貨款的一種風險。Thomas E. Krayenbuhl把信用風險定義為由于進口商不能履行支付義務而使出口商產生損失的一種可能性。Dick Briggs and Burt Edwards則認為信用風險是進口方由于支付狀況不佳和產品價格急劇下降，有意的不支付貨款而引起的。
二、風險管理的一般性定義及目的
風險管理是指企業以使經濟損失最小化，謀求經濟成果為目的，針對在經營活動中會產生的諸多風險隱患所進行的體制性的決策過程。
R.I. Mehr & B.A.Hedges認為風險管理是為了有效的控制潛在的風險和謀求企業整體目標為目的的。Greene & Serbein認為風險管理的最終目的是用最少的費用來達到風險最小化，從而保全企業的收益和財產。
三、信用風險管理的方法
對于風險管理方法，學者們做了很多種分類，具體分類如下：
Atkinson把風險管理方法分類為移除（elimination），承擔（assumption）， 轉移（transfer）。Morris（2005）把風險管理方法分成，規避（avoidance），預防（prevention），保留（assumption）。Mehr & Hedges則分為風險轉移（risk transfer），風險減少（risk reduction）和保險的利用（use of insurance）。Head則把風險管理的方法分為風險控制（risk control）和風險籌資（risk financing）。
如上所述為風險管理的一般方法，同樣也適用于出口企業在出口過程中所產生的出口信用風險。本文將詳述信用風險管理方法中的風險控制和風險籌資。
1.風險控制方法（risk control）
風險控制主要是在風險產生之前，通過預防措施，以使企業的經濟損失最小化的一種 事前管理辦法。因此，風險控制是以從根本上減少風險發生的頻率和損失產生后，作為除融資以外的方式來緩沖風險為目標的。風險控制方式中，最能對信用風險起到積極作用的風險規避和損失控制。
（1）風險規避
風險規避是指發生風險的概率被判斷為很高的情況下，不去承擔產生的損失，而是通過放棄或拒絕合作停止業務活動來回避風險源。
具鐘淳，樸光瑞認為風險規避管理方式雖然是出口信用風險管理最積極的方法之一，但是當信用風險發生的可能性被判斷為很大時，出口商可能不會與進口商簽訂任何合同。這樣的情況下，出口商就會丟失出口的機會。如果因為信用風險的原因而放棄貿易合同的簽訂，也可能會給其它海外當地市場的合同簽訂帶來不好的影響，從而會導致產生潛在的損失。因此，規避雖然是最簡單信用風險管理方式，但也具有其一定的缺點。
（2）損失控制
Mark Greene and Serbin認為損失控制的目的是減少產生風險的概率，從而降低損失頻率或者減輕損失的嚴重程 度。一般損失控制活動是通過消除損失源，減輕風險態勢，損失最小化和補救活動一系列概念達成的。
2.風險籌資
風險籌資是損失發生后，對損失進行財務性的補償，從而使企業內的資金流動正常，緩沖風險沖擊的一種方式。
鄭鴻珠認為信用風險籌資，在信用風險管理上，是一種非常重要的核心管理方式。也是損失發生后的一種解決資金問題的事后活動。這種方式與信用風險控制在相互對應的同時，在信用風險進行有效的管理上，兩種方式應相互補充靈活運用。信用風險保留（retention），信用風險轉嫁和非保險轉嫁都是信用風險籌資的方式。
對以上信用風險管理的一般方式風險控制和風險籌資的描述進行詳細整理如下表：
四、結論
信用風險管理研究范文2
關鍵詞：銀行間市場；信用風險；風險管理
全球金融危機對金融機構風險管理理念的最大影響之一就是對交易對手信用風險的重視。金融機構評估對手方信用風險的方法、模型合理與否，關系到評估結果的優劣。本文概要闡述了銀行信用風險計量方面的相關理論依據和基本做法。并對銀行間市場完善授信管理提出了具體建議。
一、信用風險評估理論
銀行等金融機構信用風險評估方法大致有統計模型、CAMEL模型和專家判斷模型等三種理論依據：
(一)統計模型
利用統計模型進行信用評估的前提條件是有足夠的數據積累，一般至少需要連續3年的相關數據。
1．違約概率(ProbabilityofDefauh，PD)理論
違約概率是預計債務人不能償還到期債務(違約)的可能性。評估結果與違約率的對應關系是國際公認的事后檢驗評級機構評估質量標準的一項最重要的標尺。在商業銀行信用風險管理中，違約概率是指借款人在未來一定時期內不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關義務的可能性。如何準確、有效地計算違約概率對商業銀行信用風險管理十分重要。不同評級機構所設定的違約定義可能不同，所反映同一等級的質量也因此而不同。只有違約定義相同的評級機構，其評級結果才可以進行比較。有了對應違約率的資信等級才能真正成為決策的依據。商業銀行違約概率常用的測度方法主要有兩種：基于內部信用評級歷史資料的測度方法；基于期權定價理論的測度方法。
2．違約損失率(LossGivenDefault，LGD)理論
違約損失率是指債務人一旦違約將給債權人造成的損失數額占風險暴露(債權)的百分比，即損失的嚴重程度。在競爭日益激烈、風險日益加大和創新日新月異的市場環境中，銀行對資產風險的量化和管理顯得越來越重要。傳統的信用風險評估方法因過于簡單、缺乏現代金融理論基礎等原因已經不能適應金融市場和銀行監管的需要。以獨立身份服務于全社會公眾投資者、以公開上市債券為主的外部信用評級對銀行內部以信貸資產為主、與銀行自身有著特定聯系的資產組合的適用性也越來越小。因此，銀行開始開發類似外部信用評級但又反映內部管理需要的內部信用評級系統，以適應上述市場和內部管理發展的需要。隨著銀行內部評級體系的發展，越來越多的銀行認識到LGD在全面衡量信用風險方面的重要作用，評級體系的結構開始由只注重評估違約率的單維評級體系向既重違約率又重違約損失率的多維評級體系發展。歷史數據平均值法是目前銀行業應用最廣泛最傳統的方法，新巴塞爾資本協定的許多規定也采用這種方法，這種方法以其簡單易操作而獲得歡迎。
(二)CAMEL模型
CAMEL評級體系是目前美國金融管理當局對商業銀行及其他金融機構的業務經營、信用狀況等進行的一整套規范化、制度化和指標化的綜合等級評定制度。其有五項考核指標，即資本充足性(CapitalAde．quacy)、資產質量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流動性(Liquidity)。當前國際上對商業銀行評級考察的主要內容基本上未跳出美國“駱駝”評級的框架?！榜橊劇痹u級體系的特點是單項評分與整體評分相結合、定性分析與定量分析相結合，以評級風險管理能力為導向．充分考慮到銀行的規模、復雜程度和風險層次，是分析銀行運作是否健康的最有效的基礎分析模型。在具體CAMEL模型的指標及其權重選取及校驗過程中，大多采用了回歸分析、主成分分析等統計方法。
(三)專家判斷模型
銀行信用評估的起點是對其財務實力的綜合判斷。應從定量定性兩個角度綜合評估。經營戰略、管理能力、經營范圍、公司治理、監管情況、經營環境、行業前景等要素，無法通過確切數量加以計算，而專家打分卡是一種更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基準值，如信用等級、違約和損失數據等的情況下，開發專家判斷模型是一種較好的選擇。專家判斷模型的特點是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：專家打分卡建模時間短，所需數據不需要特別的多：專家打分卡可充分利用評估人員的經驗。
二、信用風險評估的通常做法
(一)信用風險評估的基本思路
評估方法應充分考慮風險元素的定量和定性兩個方面，引入大量的精確分析法，并盡可能地運用統計技術。另一方面，不浪費定性參數的判別能力，并用以優化計量模型的預測效能。除CAMEL要素外，還需考慮更多更深入的風險因素。評估要素主要包括品牌價值、風險定位、監管環境、營運環境、財務基本面。
(二)信用風險評估模型的構造
數據準備是模型開發和驗證的基礎，建模數據應正確反映交易對手的風險特征以及評級框架。定義數據采集模板。收集、清洗和分析模型開發和驗證所需要的樣本數據集。影響交易對手違約風險要素主要有非系統性因素和系統性因素。非系統性因素是指與單個交易對手相關的特定風險因素，包括財務風險、資本充足率、資產質量、管理能力、基本信息等。系統性因素是指與所有交易對手相關的共同風險因素．如宏觀經濟政策、貨幣政策、商業周期等。既要考慮交易對手目前的風險特征，又要考慮經濟衰退、行業發生不利變化對交易對手還款能力和還款意愿的影響．并通過壓力測試反映交易對手的風險敏感性
(三)變量選擇方法
1．層次分析法
層次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)簡稱AHP：它是一種定性和定量相結合、系統化、層次化的分析方法。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。層次分析法的內容包括：指標體系構建及層次劃分；構造成對比較矩陣；相對優勢排序；比較矩陣一致性檢驗。
2．主成分分析法
主成分分析法也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，通過原始變量的線性組合把多指標轉化為少數幾個綜合指標。在保留原始變量主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復雜問題時更容易抓住主要矛盾。通過主成分分析可以從多個原始指標的復雜關系中找出一些主要成分，揭示原始變量的內在聯系，得出關鍵指標(即主成分)。
3．專家判斷
關鍵指標權重和取值標準設定是通過專家在定量分析的基礎上共同討論確定，取值標準是建立指標業績表現同分數之間的映射關系。取值標準的設定應能夠正確區分風險，取值標準應根據宏觀經濟周期、行業特點和周期定期調整，從而反映風險的變化。
信用風險管理研究范文3
關鍵詞：銀行間市場；信用風險；風險管理
全球金融危機對金融機構風險管理理念的最大影響之一就是對交易對手信用風險的重視。金融機構評估對手方信用風險的方法、模型合理與否，關系到評估結果的優劣。本文概要闡述了銀行信用風險計量方面的相關理論依據和基本做法。并對銀行間市場完善授信管理提出了具體建議。
一、信用風險評估理論
銀行等金融機構信用風險評估方法大致有統計模型、CAMEL模型和專家判斷模型等三種理論依據：
(一)統計模型
利用統計模型進行信用評估的前提條件是有足夠的數據積累，一般至少需要連續3年的相關數據。
1．違約概率(ProbabilityofDefauh，PD)理論
違約概率是預計債務人不能償還到期債務(違約)的可能性。評估結果與違約率的對應關系是國際公認的事后檢驗評級機構評估質量標準的一項最重要的標尺。在商業銀行信用風險管理中，違約概率是指借款人在未來一定時期內不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關義務的可能性。如何準確、有效地計算違約概率對商業銀行信用風險管理十分重要。不同評級機構所設定的違約定義可能不同，所反映同一等級的質量也因此而不同。只有違約定義相同的評級機構，其評級結果才可以進行比較。有了對應違約率的資信等級才能真正成為決策的依據。商業銀行違約概率常用的測度方法主要有兩種：基于內部信用評級歷史資料的測度方法；基于期權定價理論的測度方法。
2．違約損失率(LossGivenDefault，LGD)理論
違約損失率是指債務人一旦違約將給債權人造成的損失數額占風險暴露(債權)的百分比，即損失的嚴重程度。在競爭日益激烈、風險日益加大和創新日新月異的市場環境中，銀行對資產風險的量化和管理顯得越來越重要。傳統的信用風險評估方法因過于簡單、缺乏現代金融理論基礎等原因已經不能適應金融市場和銀行監管的需要。以獨立身份服務于全社會公眾投資者、以公開上市債券為主的外部信用評級對銀行內部以信貸資產為主、與銀行自身有著特定聯系的資產組合的適用性也越來越小。因此，銀行開始開發類似外部信用評級但又反映內部管理需要的內部信用評級系統，以適應上述市場和內部管理發展的需要。隨著銀行內部評級體系的發展，越來越多的銀行認識到LGD在全面衡量信用風險方面的重要作用，評級體系的結構開始由只注重評估違約率的單維評級體系向既重違約率又重違約損失率的多維評級體系發展。歷史數據平均值法是目前銀行業應用最廣泛最傳統的方法，新巴塞爾資本協定的許多規定也采用這種方法，這種方法以其簡單易操作而獲得歡迎。
(二)CAMEL模型
CAMEL評級體系是目前美國金融管理當局對商業銀行及其他金融機構的業務經營、信用狀況等進行的一整套規范化、制度化和指標化的綜合等級評定制度。其有五項考核指標，即資本充足性(CapitalAde．quacy)、資產質量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流動性(Liquidity)。當前國際上對商業銀行評級考察的主要內容基本上未跳出美國“駱駝”評級的框架?！榜橊劇痹u級體系的特點是單項評分與整體評分相結合、定性分析與定量分析相結合，以評級風險管理能力為導向．充分考慮到銀行的規模、復雜程度和風險層次，是分析銀行運作是否健康的最有效的基礎分析模型。在具體CAMEL模型的指標及其權重選取及校驗過程中，大多采用了回歸分析、主成分分析等統計方法。
(三)專家判斷模型
銀行信用評估的起點是對其財務實力的綜合判斷。應從定量定性兩個角度綜合評估。經營戰略、管理能力、經營范圍、公司治理、監管情況、經營環境、行業前景等要素，無法通過確切數量加以計算，而專家打分卡是一種更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基準值，如信用等級、違約和損失數據等的情況下，開發專家判斷模型是一種較好的選擇。專家判斷模型的特點是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：專家打分卡建模時間短，所需數據不需要特別的多：專家打分卡可充分利用評估人員的經驗。
二、信用風險評估的通常做法
(一)信用風險評估的基本思路
評估方法應充分考慮風險元素的定量和定性兩個方面，引入大量的精確分析法，并盡可能地運用統計技術。另一方面，不浪費定性參數的判別能力，并用以優化計量模型的預測效能。除CAMEL要素外，還需考慮更多更深入的風險因素。評估要素主要包括品牌價值、風險定位、監管環境、營運環境、財務基本面。
(二)信用風險評估模型的構造
數據準備是模型開發和驗證的基礎，建模數據應正確反映交易對手的風險特征以及評級框架。定義數據采集模板。收集、清洗和分析模型開發和驗證所需要的樣本數據集。影響交易對手違約風險要素主要有非系統性因素和系統性因素。非系統性因素是指與單個交易對手相關的特定風險因素，包括財務風險、資本充足率、資產質量、管理能力、基本信息等。系統性因素是指與所有交易對手相關的共同風險因素．如宏觀經濟政策、貨幣政策、商業周期等。既要考慮交易對手目前的風險特征，又要考慮經濟衰退、行業發生不利變化對交易對手還款能力和還款意愿的影響．并通過壓力測試反映交易對手的風險敏感性
(三)變量選擇方法
1．層次分析法
層次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)簡稱AHP：它是一種定性和定量相結合、系統化、層次化的分析方法。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。層次分析法的內容包括：指標體系構建及層次劃分；構造成對比較矩陣；相對優勢排序；比較矩陣一致性檢驗。
2．主成分分析法
主成分分析法也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，通過原始變量的線性組合把多指標轉化為少數幾個綜合指標。在保留原始變量主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復雜問題時更容易抓住主要矛盾。通過主成分分析可以從多個原始指標的復雜關系中找出一些主要成分，揭示原始變量的內在聯系，得出關鍵指標(即主成分)。
3．專家判斷
關鍵指標權重和取值標準設定是通過專家在定量分析的基礎上共同討論確定，取值標準是建立指標業績表現同分數之間的映射關系。取值標準的設定應能夠正確區分風險，取值標準應根據宏觀經濟周期、行業特點和周期定期調整，從而反映風險的變化。
信用風險管理研究范文4
關鍵詞：商業銀行；信用風險管理；信用評級
中圖分類號：F83文獻標識碼：A
一、商業銀行信用風險管理概述
（一）信用風險的概念。信用風險是商業銀行面臨的基本風險，其中最主要的風險是狹義的信貸風險，是指借款人到期不能或不愿履行還本付息協議，致使銀行遭受損失的可能性。廣義的信用風險是指：因所有客戶違約所引起的風險，包括資產業務中的借款人不按時還本付息引起的資產質量惡化、表外業務交易對手違約等。
（二）信用風險的特征。信用風險有四個特征：內生性、信息缺失性、道德性和數據匱乏性。風險的內生性是指導致還款違約的主要因素是債務人自身的還款能力和還款意愿；風險的信息缺失性是指銀行的債務人掌握更多的交易信息，處于有利的地位，而銀行擁有的信息較少，處于不利地位；風險的道德性是指銀行發放貸款后，債務人可能從事較高風險的投資行為，將銀行置于承受高信用風險的境地，它是形成信用風險的重要因素；風險的數據匱乏性主要是指貸款等信用產品的流動性差，信用產品的交易記錄少。
二、河池商業銀行信用風險管理中存在的問題
（一）公司治理結構的缺陷。河池商業銀行公司治理結構形式上設立了董事會、監事會、股東大會等機構，但就公司治理結構實質而言，還存在諸多亟待解決的問題。
1、股權結構有缺陷，存在“一股獨大”的問題。由于各股東力量對比懸殊，缺乏明顯對抗性，存在“一股獨大”的問題。此外，董事會中以內部人和控股股東代表為主，缺少外部董事、獨立董事，使中小股東權益得不到保障。
2、監事會的作用相對弱化。監事會沒有發揮應有的監督作用。各行的審計部門大多直接向行領導班子負責，而不是向董事會負責，這在一定程度上影響了審計部門的獨立性和有效性。由于商業銀行的經營和管理具有較強的專業性，有些監事會成員非業內人士，很難插手商業銀行的經營和管理，這就削弱了監事會的監管作用。
（二）缺乏科學的信用評級體系。1999年以來，河池市各商業銀行開始構建自己的信用評級體系，但銀行內部評級的基礎性工作不完善，導致內部信用評級體系上存在的問題有：
1、評級方法簡單。銀行內部信用評級方法主要是“打分”法，這種方法有許多缺點。首先，指標的選取和重要性程度基本靠主觀經驗確定；其次，固定權重方法缺少對不同類型企業的靈活分析。忽視不同的行業、不同性質的企業面對的風險有所不同，同一種風險因素對不同的企業可能有不同的影響。
2、評價指標僵化?，F行評價辦法在定量指標計算時，提供了分行業的評價指標參考值。但近幾年，部分行業的經營狀況發生了較大變化，仍沿用現行辦法中的評價參考值，往往會做出錯誤的評價。
3、評價數據缺乏。評價數據不充分是有些企業在申請貸款時，其財務報表存在虛填、漏填現象，致使銀行在評級時缺少企業真實的、完整的財務信息。目前，銀行信用評級指標體系中，缺少對現金流量的分析，沒有按照國家規定進行每年至少一次的評級審核，導致銀行缺乏對企業償還能力的分析數據。
三、河池商業銀行信用風險管理對策
（一）完善法人治理結構。商業銀行應按照《公司法》及有關規定推薦、決定董事長的任職和行長及其他高級管理人員的提名、聘任，充分保證股東大會、董事會、監事會的權威性，增強董事會對高級管理層的約束力和監督力，增強董事長、行長向股東大會、董事會負責意識，確保股東大會、董事會的各項經營管理決策、投資計劃方案及有關重大決策的貫徹、執行。
1、健全組織，避免“內部人”控制。就河池商業銀行而言，健全組織結構，避免“內部人”控制，應做到：①提高董事會成員的金融業務知識，增強決策的科學性；②建立獨立董事會制度，以增強董事會決策的公正性；③適當增加董事會高級管理人員的比例，提高董事會決策的專業性和可行性。銀行董事會成員應由股東董事、獨立董事和高級管理層董事組成。
2、限制關聯交易。擴大資本來源可以通過：私募、招商引資、上市、股權多元化來完成。河池商業銀行限制關聯交易和股東借款的途徑：首先，大股東要對小股東承擔誠信義務，限制關聯交易；其次，限制股東在其入股銀行的借款余額，不得超過上一年度審計的股權凈值；再次，股東以本行股票做的擔保，不得在本行借款，以其他擔保方式在本行借款逾期未還的，其表決權應受到限制；最后，董事會下設獨立董事擔任負責人的關聯控制委員會，發揮獨立董事作用，加強對重大關聯交易的控制，防范金融風險，最終保護存款人的利益。
（二）建立有效的內控制度。河池市商業銀行構建的內部控制體系，應當是對內部控制組織結構、內部控制政策和內部控制目標、內部控制流程、內部控制工具、內部控制評價、內部控制信息交流等所有子系統的有機結合。首先，要掌握對包括信用風險在內的各種風險的識別，建立風險數據庫；其次，要建立和完善內部控制工具子系統，對風險進行相應的衡量和評估；最后，制定合理而又有針對性的內部控制措施或方案，對風險做出有效的控制。
（三）建立科學有效的信用風險內部評級系統。一是保證風險評級過程的系統性和完整性。二是內部評級應基于二維評級體系：一維是客戶風險評級，以違約概率（PD）為核心變量；另一維反映債項風險評級，以違約損失率（LGD）為核心變量。三是做好風險級別細分。
1、有效內部評級系統包含的要素。一個有效的內部評級系統，應包括的基本要素有：
（1）評級對象的確定。河池商業銀行應參照國際商業銀行的先進經驗，依照新巴塞爾協議中關于內部評級法的具體要求，結合河池商業實際，設計內部評級系統中的評級對象。
（2）評級所要考慮的因素。河池商業銀行在評級時，應考察的影響因素應當包括：借款人的資產負債情況、經營情況、盈利能力和資產的流動性；考慮經濟周期、所在行業的特點、市場競爭態勢、管理素質、產權結構等，以綜合評價借款人的償債能力。
（3）信用評級等級。商業銀行的內部信用等級，大多分為九級。（表1）
一般來說，BBB級（含BBB級）以上是貸款等級。商業銀行不能批準信用等級在BBB以下客戶的貸款申請。當借款客戶的信用等級下降到BB（含BB級）時，商業銀行就應立即采取措施，以保證銀行貸款的安全。由于違約率和損失率比較高，銀行可以考慮定性分析與定量分析相結合的方法。
2、加強內部評級系統管理
（1）建立獨立的信用評級系統。必須明確信用評級系統的管理和維護職責，收集用戶的反饋信息，修改模型參數，并確保運營的一致性。同時，這個部門應獨立于各個業務部門，具有相當的政策權威，以保證風險衡量的準確性和風險之間的可比性。
（2）建立統一的系統操作指南。操作指南應包括評級流程、評級頻率、系統結構、職責分工、信息采集、用戶分類、權限管理以及特殊處理等，讓專業人員會通過獨立的模型對某些特殊情況進行監測。
（3）將重新評級的頻率與預期損失聯系起來。借鑒國際大型商業銀行的先進經驗，將重新評級的頻率與預期損失聯系起來，對影響評級結果的特殊事項進行明確的規定，當貸款發生展期、借新還舊等非正常情況時，應當重新進行評級。
（4）實時更新評級的集成數據庫。積累大量高質量的數據對銀行的決策至關重要。每年，銀行至少對評級進行一次審核；對借款人進行跟蹤，復評次數取決于借款人的風險程度。對有問題的貸款客戶，商業銀行應進行經常性監督；對于風險很小的貸款客戶，則應適當減少審核次數。
（5）重視返回測試。提高信用評級模型的可靠性，將歷史數據推導的模型在實踐中進行多次返回測試，將模型修正到更加接近實際的狀態，才能更準確地計量信用風險。
3、選擇適當領域引入量化分析。河池商業銀行，可以在適當的領域（如對金融同業客戶的分析和外匯資金運作方面）引入信用風險量化模型，從而逐步適應以模型輔助決策的科學管理方式，逐步提高信用風險評估技術和管理水平，以便分階段、分步驟地建立信用風險量化評估體系。在條件滿足時，可以在信用度量模型的基礎上，開發適合我國實際情況的信用風險量化管理模型，以最終實現信用風險管理的科學化、標準化和制度化。
（作者單位：河池職業學院）
主要參考文獻：
[1]王曼怡.金融企業信用風險管理.北京：中國經濟出版社，2003.
信用風險管理研究范文5
關鍵詞:因子分析;線性概率模型;Logit模型;信用風險管理分析模型
中圖分類號:F832.4 文獻標識碼:A
文章編號:1000-176X(2009)12-0082-05
一、文獻綜述
對企業信用風險的評估最早是從分析其財務狀況開始的,因為信用危機往往是由財務危機引致,財務困境往往預示著企業具有企業狀況較大的信用風險。所以及早發現和找出一些預警財務趨向惡化的特征財務指標,無疑可判斷企業人的財務狀況,從而確定其信用等級,為信貸和投資提供依據?；谶@一動機,金融機構通常將信用風險的測度轉化為對企業財務狀況的衡量問題。率先運用線性判別分析方法對企業信用風險進行度量和評級研究的開拓者是美國學者Edward I.Altman。Altman以美國1946―1965年間破產的、資產規模相近的33家財務困境公司和33家非困境公司作為樣本,采用了22個財務比率經過數理統計篩選,建立了著名的5變量的Z-Score模型,并在1977年經過改進開發了現在常用的7變量的ZETA判別模型[1-2]。Z評分模型一經推出便引起各界的廣泛關注,由于模型具有較強的判別能力而很快成為一種度量企業風險的主流方法,許多金融機構采用它來預測信用風險,目前已經廣泛應用于美國、意大利等國的商業銀行,取得了巨大的經濟效益,其已成為西方國家信用風險度量的重要模型之一。Mester認為世界上70%的銀行運用該評分模型進行小筆商業貸款分析。在Altman(1968)的研究基礎上,西班牙的Fernandez(1988)、意大利Altman,Marco,和Varetto(1994)、澳大利亞的Izan(1984)、希臘的Gloubos和Grammatikos(1988)、新加坡的Ta和Seah(1981)、加拿大Altman和Lavallee(1981)、日本的Ko(1982)、德國的Baetge,Huss和Niehaus(1988)等學者在線性判別分析、二次判別分析和線性回歸分析的架構下運用不同數量與不同形式的財務比率對不同國家企業的信用風險進行了研究。然而,在實踐中人們發現,無論是Z評分模型還是ZETA模型都存在著一些不足,限制了模型功效的發揮,其中最關鍵的就是兩個模型都具有較為嚴格的假定條件。由于兩個模型都屬于多元線性判別模型,從多元統計分析的原理我們知道,保證線性判別模型有效的兩個前提,一是總體服從多元正態分布,二是協方差矩陣相等,而這兩點在現實經濟中都很難滿足。而線性概率模型和Logit模型則可以很好地解決評分模型存在較為嚴格的假定條件的問題。
Meryer和Pifer最早將線性概率模型運用于銀行業財務困境預測,Grammatikos和Gloubos,Laitinen和Vranas也都曾做過相似的研究,將該模型運用于企業財務困境的預測。
為了改進線性概率模型的預測值落在區間(O,1)之外的缺陷,后續學者便假設事件發生的概率服從某種累積概率分布,使模型產生的預測值落在0與1之間。若假設事件發生的概率服從累積Logistic分布,則稱為Logit模型。Logit模型采用一系列財務比率變量來預測公司破產或違約的概率;然后根據銀行、投資者的風險偏好程度設定風險警界線,以此對分析對象進行信用風險度量和管理。20世紀80年代以來,logistic回歸分析方法逐漸取代傳統的判別分析方法。Logit模型最早由Martin在1977年用以預測公司的破產及違約概率。他將Logit模型與Z-Score模型、ZETA模型的預測能力進行了比較,結果發現Logit模型要優于Z-Score模型和ZETA模型。Ohlson(1980)首先將該模型應用于商業銀行信用風險評估領域。Madalla(1983)采用該模型區別違約與非違約貸款申請人的信用狀況,他認為當P>0.551時,該筆貸款為高風險貸款;當P
我國的學者也對線性概率模型和Logit模型在我國的應用做了大量的實證研究:王春峰、萬海暉[3]采用對我國55個企業樣本貸款違約風險的分析表明,Logit模型優于線性判別法。吳世農、盧賢義[4]運用線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析三種方法分別建立了三種財務困境預測模型,結果顯示在財務困境發生前4年的誤判率在28%以內,具有較好的預測能力。鄭茂用線性概率模型和logit模型,構建中國上市公司財務預警評判指標體系及相應的財務預警數學模型。實證結果顯示:(1)我國上市公司的財務數據是有效的,并具有較強的預測能力。(2)線性概率模型和logit模型對上市公司的財務失敗有很好的預測力,可直接作為商業銀行等金融機構、投資者、基金經理們進行財務危機、信用風險定量分析的有效工具。于立勇、詹捷輝(2004)利用Logistic模型,應用商業銀行貸款數據對企業違約概率進行研究,達到了較好的預測效果。李志輝、李萌[5]選取了195家上市公司作為樣本,分別建立了線性判別模型、Logit模型以及神經網絡模型,Logit模型的準確率最高。
本文將借鑒前人的研究思路,運用SPSS13.0統計軟件,使用我國A股上市公司的財務數據(所有樣本上市公司的財務數據均來源于滬深交易所網站和Wind資訊),將因子分析分別與多元線性回歸和Logistic回歸分析相結合,構建出適用于我國A股上市公司的信用風險管理模型――線性概率模型和Logit模型,并將兩個模型的預測效果加以比較分析。
二、研究樣本的選取與描述
國外研究者一般都是從借貸和公司債券市場入手,通常是選取破產企業與存續企業,違約貸款(債券)與非違約貸款(債券)作為樣本來分析和發現那些預兆財務趨向惡化的特征指標從而建立預警模型,應用于信用風險評估。我國由于歷史原因,借貸和公司債券市場起步晚,不夠發達,借貸市場資料及破產企業財務信息的獲得非常困難;更沒有建立歷史違約數據庫,因此無法按照國外研究者的思路來進行研究。鑒于此,本文運用股票市場信息,從財務危機預警視角選擇我國A股上市公司中的ST和非ST公司即正常公司作為研究樣本。
我們從2008年全部109家ST類A股上市公司中篩選出75家公司作為ST類公司的樣本(剔除了指標不全的和金融保險行業的公司由于金融、保險業這個行業的會計制度性質特殊與一般行業不同,財務數據不具有比較的基礎,故文中剔除了金融和保險業的上市公司。);并按照同一會計年度、財務狀況良好、同行業和接近行業平均規模的原則,按1∶1的配比方式篩選出75家公司作為正常類公司的樣本。這150家上市公司涵蓋了市場上全部22個行業中的17個行業領域,具有廣泛的代表性。選擇這150家樣本企業在滬深證券交易所網站公開披露的2007年的年報作為數據來源。
三、研究變量的選取
通過綜合考慮企業信用風險的各財務影響因素,借鑒我國財政部統計評價司的企業效績評價指標體系和國有商業銀行企業資信評估指標體系以及國內外有關文獻的相關指標,在分類、匯總、整理的基礎上,同時兼顧數據的可獲取性原則和可量化原則,選取了4類共21個財務指標。
1. 選取的財務指標能夠體現公司的償債能力
一個公司的償債能力與是否發生財務危機直接相關。因為不能償還到期債務而發生財務危機的公司占到很大的比例。據此選取了與公司償債能力和資本結構有關的6個財務變量:資產負債率X1,流動比率X2,速動比率X3,現金債務總額比X4,現金流量比率X5,已獲利息倍數(利息保障倍數)X6。
2.選取的財務指標能夠反映上市公司盈利能力
企業的盈利能力是企業賺取利潤的能力。盈利是企業存在的根本目的,不論是投資人、債權人還是企業經理人員,都日益重視和關心企業的盈利能力。據此選出了與企業盈利能力有關的7個變量:凈資產收益率X7,總資產報酬率X8,總資產凈利率X9,銷售凈利率X10,銷售毛利率X11,營業費用率X12,每股收益X13。
3.選取的財力指標能夠反映上市公司的營運能力
營運能力反映上市公司在資產方面的管理效率,有較好營運能力的企業發展能力大多比較好。據此選取了與公司營運能力有關的5個財務變量:存貨周轉率X14,應收賬款周轉率X15,流動資產周轉率X16,固定資產周轉率X17,總資產周轉率X18。
4.選取的財務指標能夠反映公司的成長能力
公司的成長能力代表著一個企業發展能力,據此選出與成長能力有關的3個變量:營業利潤增長率X19,總資產增長率X20和資本積累率X21。
四、配對樣本的T檢驗與因子分析
1. 配對樣本的T檢驗
為了明確會對企業發生財務困境產生顯著影響的財務指標,我們將采用對ST類公司和與之匹配的正常公司兩類樣本的均值進行比較的方法,即應用T檢驗來進行判別。
從T檢驗的結果可以看出,在所有21個財務指標中,有14個財務指標的相伴概率值即顯著性水平小于0.05,意味著這14個財務指標在這兩組樣本間存在顯著性差異,可以進入模型,這14個財務指標分別為:X1、X2、X3、X4、X5、X8、X9、X11、X12、X13、X16、X17、X18和X20。
2.因子分析
通過對進入模型的自變量進行因子分析,可以降低對模型的多重共線性干擾,并可以對數據進行降維處理,濃縮數據,提取關鍵特征信息以提高分析效率。
我們首先對樣本進行Bartlett Test of Sphericity和KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗,以確定待分析變量是否適合進行因子分析。從結果中可以看出,樣本KMO值大于0.5,可以做因子分析;并且Bartletts球形檢驗值較大,比較顯著,相伴概率為0.000,小于顯著性水平0.05,認為適合因子分析。綜合以上兩種檢驗結果,本文認為待分析的變量適合因子分析。
因子分子主要根據因子變量的方差貢獻(特征值)來確定因子個數,特征值是衡量因子重要性程度的指標,我們取特征值大于1的因子作為初始因子。最終選取了4個因子,即因子F1、F2、F3和F4,累計方差貢獻率為73.664%,即前4個因子解釋了原有變量總方差的73.664%。在因子旋轉后,累計方差并沒有改變,沒有影響原有變量的共同度?？傮w上,原有變量的信息丟失較少,因子分析效果較理想。
然后通過對因子載荷矩陣的值進行分析,得到因子變量與原變量之間的關系,從而對新的因子變量進行命名和解釋。載荷矩陣中,因子變量可能在許多變量上都有較高的載荷,那么,因子變量的含義就比較模糊。通過使用正交旋轉法(Varimax)對因子載荷矩陣進行旋轉,使得每個因子上具有最高載荷的變量數目最小,從而簡化對因子的解釋。
通過旋轉后的因子載荷矩陣可以看出,因子F1在變量X8、X9、X11和X13上有較大載荷,因此,因子F1主要由能夠反映企業盈利能力的財務指標來解釋,因子F1可以看作是代表企業盈利能力的因子。而企業的盈利能力越強,則企業發生財務危機的幾率就越低,因此,企業的盈利能力與企業發生財務危機之間就應該呈負相關關系。就此提出如下假設:
假設1:因子F1與發生企業財務危機之間呈負相關關系,即符號為負。
因子F2在變量X1、X2和X3上有較大載荷,因此,因子F2主要由能夠反映企業償債能力的財務指標來解釋,因子F2可以看作是代表企業償債能力的因子。而企業的償債能力越強,則企業發生財務危機的幾率就越低,因此,企業的償債能力與企業發生財務危機之間就應該呈負相關關系。就此提出如下假設:
假設2:因子F2與發生企業財務危機之間呈負相關關系,即符號為負。
因子F3在變量X16和X18上有較大載荷,因此,因子F3主要由能夠反映企業營運能力的財務指標來解釋,因子F3可以看作是代表企業營運能力的因子。而企業的營運能力越強,則企業發生財務危機的概率就越低,因此,企業的營運能力與企業發生財務危機之間就應該呈負相關關系。就此提出如下假設:
假設3:因子F3與發生企業財務危機之間呈負相關關系,即符號為負。
因子F4則可以看作是代表企業成長能力的因子。而企業的成長能力越強,則企業發生財務危機的幾率就越低,因此,企業的成長能力與企業發生財務危機之間就應該呈負相關關系。就此提出如下假設:
假設4:因子F4與發生企業財務危機之間呈負相關關系,即符號為負。
最后根據因子得分系數矩陣的結果,我們可以寫出以下因子得分函數:
F1=0.009X1-0.072X2-0.07X3+0.082X4+0.09X5+0.286X8+0.283X9+0.225X11-0.002X12+0.225X13-0.057X16+0.011X17-0.058X18+0.147X20
F2=-0.254X1+0.366X2+0.363X3+0.093X4+0.082X5-0.1X8-0.09X9+0.028X11-0.039X12+0.225X13-0.057X16+0.011X17-0.058X18+0.147X20
F3=-0.039X1-0.037X2-0.046X3+0.107X4+0.107X5-0.02X8-0.015X9-0.213X11-0.276X12+0.007X13+0.411X16+0.065X17+0.367X18-0.03X20
F4=-0.012X1+0.111X2+0.074X3-0.369X4-0.366X5-0.014X8+0.001X9+0.122X11-0.011X12+0.18X13-0.154X16+0.407X17+0.094X18+0.408X20 (1)
五、模型的建立與檢驗
1.線性概率模型的建立與檢驗
我們建立的模型是使用多元線性回歸分析的方法,選用逐步選擇法作為變量進入模型的方式,引入兩分類隨機變量Y作為因變量用以表示出現財務危機的預測概率值,Y取1表示ST公司,Y取0 表示正常公司。
通過方差分析可以看出,F分布的顯著性概率均為0.000,表明F統計量檢驗假設“回歸系數等于0”成立的概率為0.000,說明回歸的效果極為顯著。
由模型系數表可以看出,回歸系數的顯著性水平皆為0.000,表明用t統計量檢驗假設“回歸系數等于0”成立的概率為0.000,同樣說明了變量之間的線性相關關系極為顯著,建立的回歸方程是有效的,并且各系數的符號也與先前的假設完全一致(均為負號)。本文中各因子自變量進入模型的順序以此為:F1、F3、F2和F4,構建出的線性概率模型如下:
Y=0.5-0.173F1-0.171F3-0.169F2-0.133F4(2)
將所有150家ST公司與正常公司樣本的各項財務指標數據分別代入式(1)和該模型中,便可計算得到所有樣本上市公司的Y預測概率值,根據兩組企業的Y值分布情況,可得到以下判別準則,從而確定評價區域。如表1所示。
同時,本文把ST類上市公司被列入安全區域和正常類上市公司被列入預警區域均看作是判斷錯誤。由此,可以得到如表2所示判別分類結果。
由表2可知:對于ST公司樣本組來說,75家ST類上市公司中有66家判斷正確,9家判斷錯誤,正確率為88%;對于正常公司樣本組來說,75家正常類上市公司中有61家判斷正確,14家判斷錯誤,正確率為81.33%;而對全部樣本來說,150家上市公司中有127家判斷正確,23家判斷錯誤,正確率為84.67%,說明模型的預測效果比較理想。
2. Logit模型的建立與檢驗
我們建立的模型是使用多元Logistic回歸分析的方法,也選用逐步選擇法作為變量進入模型的方式,如果變量的相伴概率值小于0.05,變量進入模型;如果變量的相伴概率值大于0.1,則從模型中剔除該變量。引入兩分類隨機變量Z作為因變量,Z取1表示ST公司,Z取0 表示正常公司。
通過回歸分析可知,模型卡方值的顯著性水平均為0.000,說明解釋變量一起對違約情況有顯著性影響,模型整體檢驗十分顯著。由最終模型的擬合優度檢驗可以看到,Cox&Snell R Square值和Nagelkerke R Square值較高,說明模型擬合較好。
由模型系數表可以看出,回歸系數的顯著性水平皆為0.000,說明回歸系數是顯著的,建立的回歸方程是有效的,并且各系數的符號也與先前的假設完全一致(均為負號)。由于常數項的系數是不顯著的(顯著性水平為0.807),因此它將不會出現在模型中。本文中各因子自變量進入模型的順序依次為:F1、F2、F3和F4,構建出的Logit模型如下:
P=11+e-z P∈(0,1)(3)
其中,Z=-1.973F1-1.573F2-2.060F3-1.007F4。
本文的Logistic回歸模型選擇0.5為分割點,即如果通過模型計算出的概率值P大于0.5,則將該公司歸入ST公司;反之,則將該公司視為正常公司(文中的非ST公司)。在模型預測結果中, 75家ST公司中有64家公司的P值大于0.5,從而被判定成ST公司,有11家公司的P值小于0.5,從而被判定成非ST公司;75家正常公司中有62家公司的P值小于0.5,從而被判定成非ST公司,有13家公司的P值大于0.5,從而被判定成ST公司。
從模型預測結果來看,對于ST公司樣本組來說,75家ST類上市公司中有64家判斷正確,11家判斷錯誤,正確率為85.3%,錯誤率為14.7%;對于正常公司樣本組來說,75家正常類上市公司中有62家判斷正確,13家判斷錯誤,正確率為82.7%,錯誤率為17.3%;而對全部樣本來說,150家上市公司中有126家判斷正確,24家判斷錯誤,正確率為84%,錯誤率為16%,說明模型的預測效果比較理想。
六、研究結論與后續研究展望
我國A股上市公司的財務指標是包含著能夠預測企業信用風險或財務危機的信息的,可以運用它們來建立我國上市公司的信用風險管理模型。
本文建立的兩個模型的預測效果都是比較理想的,都可以用來對我國A股上市公司的信用風險狀況或發生財務危機的概率進行計算和判別。
雖然線性概率模型和Logit模型應用于上市公司信用風險判別是有效的,但由于模型本身的局限,它不可能將一切影響企業信用風險的因素都納入模型并予以量化,比如除了財務因素之外的其他非財務因素的影響也十分重要,如公司規模、管理質量、行業分析、財務報表的可信性、技術水平、發展前景、或有負債因素、貸款擔保因素以及宏觀經濟變量等其他指標。在今后的研究中,應盡量將一些定性指標科學地賦值并納入模型,以期全面考量企業的信用風險狀況。
本文對兩個企業信用風險管理模型的研究以及目前的同類研究都是針對上市公司的,然而從總體上看,上市公司畢竟是少數的,而商業銀行面臨的是廣大的非上市公司、中小企業,所以度量這些企業的信用風險,也是今后的重點研究方向。
由于數據收集的限制,只能選取樣本上市公司一年的財務數據進行研究,如果條件允許,可以使用多年的數據來進行建模,這樣可能有助于提升模型的長期預測能力。在ST企業與正常企業進行配比時,也可嘗試使用1∶2、1∶3等不同的配比比例來建模,并比較其預測效果。
參考文獻:
[1] Altman E. I.Financial Rations,Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy[J].Journal of Finance,1968,(9).
[2] E.I.Altman,R. G. Haldeman,P. Narayanan.Zeta Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations[J].Journal of Banking and Financial,1977,(7).
[3] 王春峰,萬海暉.商業銀行信用風險評估及其實證研究[J].管理科學學報,1998,(1).
[4] 吳世農,盧賢義.我國上市公司財務困境的預測模型研究[J].經濟研究,2001,(6).
[5] 李志輝,李萌.我國商業銀行信用風險識別模型及其實證研究[J].經濟科學,2005,(5).
[6] 周首華,楊濟華,王平.論財務危機的預警分析――F分數模式[J].會計研究,1996,(8).
[7] 陳靜.上市公司財務惡化預測的實證分析[J].會計研究,1999,(4).
信用風險管理研究范文6
關鍵詞：信用風險 風險管理 村鎮銀行
村鎮銀行在經營發展過程中，時刻面臨金融風險的影響和制約。在以往的銀行破產原因中，最常見、最主要的原因就是信用風險。長期以來，我國村鎮銀行主要通過經驗分析對信用風險進行管理，在一定程度上具有很強的主觀性。利用過定量分析和管理技術的方式對信用風險進行研究還處于開始階段，結合我國村鎮銀行對信用風險管理的實際情況，通過研究借鑒國外關于信用風險的度量和管理，進而建立與我國國情相適應的信用風險度量模型，在一定程度上對于提高我國村鎮銀行信用風險量化管理水平具有重要的理論意義和現實意義。
1 信用風險產生的原因
隨著經濟的發展，以及銀行信用制度的建立逐漸出現了信用風險管理。受信貸規模的影響和制約，早期的銀行在各種經濟關系方面都比較單純，盡管銀行經營者對信用風險問題已經有了充分的認識，但是，信用風險管理的思想和理論還沒有形成，進而在一定程度上對企業的資信級別等產生負面影響。當前，由于我國的信用管理體系還處于起步階段，在管理方式方面依然比較粗放，導致我國村鎮銀行受到企業逆向選擇和道德風險的長期困擾，并且這些問題一直未能得到解決。
受各種因素的影響和制約，銀行難以解決與企業之間信息不對稱的問題，在一定程度上必然引發信貸風險。信息不對稱通常情況下，分為事前信息不對稱和事后信息不對稱兩類。所謂事前信息不對稱，是指銀行在做出發放貸款決策之前，由于借款人對借入資金的投資項目，在成功概率、回報等方面掌握著更多的信息，處于信息的優勢地位。相比之下，銀行處于信息的劣勢地位，不能準確可靠地判斷借款人的信用情況。受信息不對稱的影響和制約，使得村鎮銀行在一定程度上很難對借款人進行差別定價，因此，貸款利率只能根據平均風險情況進行確定。對于事后信息不對稱來說，是指借款人和銀行之間在簽署貸款合同之前，對反對項目的風險特征了解程度相同。但是，簽訂貸款合同后，借款人無需成本即可獲得項目的回報收益，銀行為了獲得相關的信息，需要支付一定的監督成本，對于項目的實際回報，銀行難以準確地了解。出于自身利益的需要，借款人可能實施一些行為，通常情況下這些行為不利于銀行貸款本息的償付，在一定程度上增加了銀行貸款的信用風險。
2 風險管理方法的發展
2.1 傳統信用風險管理方法
傳統的信用風險管理方法有五要素綜合評估法和財務比率分析方法。
所謂五要素綜合評估法是指銀行通過對借款人的品格、資本、償付能力、抵押擔保、村鎮周期的形勢五個方面進行判斷，進而對貸款人的信用情況進行綜合評價。
通常情況下，財務危機會使得銀行和投資者都面臨巨大的信用風險。所以，銀行需要及早發現，并找出預警信號和相應的財務指標，對借款或證券發行人的財務狀況進行準確地判斷，同時對其信用等級進行確定，進而為信貸和投資提供參考依據。財務比率綜合分析法作為信用風險管理方法就是將各項財務指標作為一個整體，對企業的財務狀況和經營情況等進行系統、全面地剖析、解釋和評價。
2.2 現代信用風險管理方法
信用風險管理中以用轉移方法和信用風險的期權定價方法為代表的信用風險管理分析方法得到了很大的發展，在一定程度上創造了應用信用技術的條件，現代信用風險管理逐漸出現管理的動態性趨勢。
對給定的時間水平上的信用質量變化的概率進行研究是信用轉移方法的核心內容。以信用評級為基礎建立分析模型，對某項貸款或貸款組合的違約概率進行計算，同時對上述貸款下出現的不利情況下的損失進行計算。當前，在西方的信用風險度量模型中，信用轉移法的應用范圍最為廣泛。
所謂信用風險期權定價分析法指的是信用監測模型，這種分析模型是以資產定價為基礎，對公司的資本結構進行考慮。公司資產相對于其短期負債的初始市場價值和資產（股票）市價的波動率情況決定了該公司的破產概率，這是信用風險期權定價分析法的理論基礎，當公司的短期負債價值超過其資產的市場價值（即資不抵債）時，實質上該公司已經破產。在這類模型中，通常將貸款作期權來對待，其中，一方面企業股權價值與企業資產價值之間的關系；另一方面公司股票價值波動率與公司資產價值變化的關系。
3 現代信用風險量化研究
3.1 信用轉移方法
信用轉移方法認為企業信用等級的變化決定了企業的信用風險。企業還款履約能力受到投資失敗、利潤下滑、融資渠道枯竭等事件的影響和制約，上述現象通過企業的信用等級的變化情況表現出來。在市場價值方面，對于不同信用等級的信用工具而有所差異，通常情況下，受信用等級的變化的影響，信用工具的價值也要發生相應的變化。根據轉換矩陣所提供的概率分布，同時結合信用工具在各信用等級上的市場價值，在一定程度上得到信用工具的市場價值。
通過信用工具邊際風險貢獻，信用轉移方法對單一信用工具對整個組合風險狀況的作用進行反映。所謂邊際風險貢獻是指某一信用工具附加到組合中，受到增加數量的影響和制約，在一定程度上提高了整個組合的風險。通過對組合中信用工具的邊際風險貢獻進行對比，對每種信用工具的信用等級，以及與其它資產的相關系數等因素進行分析。在整個組合的信用風險中，可以很清楚地看出各種信用工具的作用。銀行可以在風險管理過程中，對信貸資產組合的信用風險通過采用信用轉移方法進行量化計量。在一定的情況下，當信貸資產總合確定時，風險最小的一種組合通常是首選。
3.2 信用風險的期權定價方法
信用風險的期權定價方法主要是利用期權定價理論建立監控模型，對于上市公司和上市銀行的信用風險進行預測特別適合。例如對一家放款銀行在發放一筆貸款后的損益情況進行描述，進而說明貸款與期權之間的關系。假設貸款的期限為一年，經過折現后貸款數量設為B。在貸款期間，利用這筆資金借款公司用于投資不同項目或變成不同的資產，如果貸款期滿之后，借款公司的資產市值水平設為A，如果A>B，那么公司的股東們就會有能力去償還所借貸款，同時股東們還會獲得A-B的盈利。通常情況下，只要貸款企業的資產市場值超過貸款數量，這時股東便有能力去償還貸款。反之，股東就會出現違約，或者將企業的剩余資產抵押給銀行。
信用風險的期權定價方法能夠對資本市場上的信息進行充分的利用，進而對上市企業的信用風險進行量化和分析。也就是說，在任何公開招股的公司都可以使用信用風險的期權定價方法。從股票市場的資料中獲取其數據信息，其中更多的市場信息包含在內，所以能夠真實地反映企業的信用狀況，具有很強的前瞻性，同時具有很強的預測能力，并且預測更及時，更準確。但是，假定公司的債務是靜態不變時，通過信用風險的期權定價方法進行分析，不能獲得企業的債務負擔比率的變化信息。
4 現代信用風險量化應用思考
結合當前我國銀行業發展的實際情況，在我國村鎮銀行的風險管理中，信用轉移方法模型具有很強的借鑒意義，其原因主要表現在：對于當前的信用風險管理模型，對企業的信用狀況都是通過違約率的變化和不同進行量化的，所以，信用風險度量模型的核心工具主要是不同信用風險資產的違約率。通常情況下，通過兩種途徑獲取違約率：一是通過采用違約率模型進行直接測定，比較常用的模型主要是信用風險的期權定價模型；二是借助信用評級確定違約率。對企業狀況的變化采用信用風險的期權定價模型更為敏感，但是不足是使用范圍比較嚴格，在比較成熟的資本市場公司中比較適合，對于處于起步階段的我國資本市場來說，與模型的要求相比，在規范性、規模等方面都有較大的差距。比較專業的信用評估中介機構目前我國還不具備，但是不斷建立和完善的村鎮銀行內部的信用評級、評分方法以及貸款五級分類方法等，在一定程度上為建立信用評級體系以及大型數據庫奠定基礎。因此，推廣和使用信用轉移方法是一種實際的選擇。
信用風險管理不僅是村鎮銀行的內部管理事務，也是一個需要社會共同參與的系統工程。需要選擇適合我國國情的信用風險管理技術，加強信用風險管理量化管理技術的技術舉措，進而提高我國村鎮銀行的信用風險評估技術水平。
參考文獻：
[1]白雪梅，孫慧敏.商業銀行信用風險的成因與管理[J].中小企業管理與科技（下旬刊），2010（12）.
