张志超

（哈尔滨理工大学 经济学院，哈尔滨 150080）

一、引言

违约损失率(LossGiven Default，LGD)是指债务人不能如期偿还债务，给债权人造成的损失程度。由于LGD=1-回收率，因此，它也决定了贷款回收的程度。违约损失率是反映银行风险管理水平的指标，计算信用风险预期和非预期损失时都需要该指标。高级内部评级法规定商业银行可在监管下自行估计违约损失率等风险参数。国外很多研究表明，商业银行不良贷款中，低回收、高回收贷款所占比重较大。尽管我国企业贷款的回收率也表现出一定的双峰性质，但不同的是我国完全无回收贷款的比率明显高于高回收贷款的比率。本研究就是希望建立一个区分贷款回收情况的判别率高、判别性能稳定的分类模型。将企业贷款回收情况分为零回收、部分回收、完全回收三类。基于该种分类建立的判别模型有助于银行降低信用风险，减小违约损失，也为商业银行今后的贷款业务提供参考，为IRB高级法的实施提供借鉴。

二、LGD判别模型自变量的确定

（一）LGD的潜在影响因素

为确定LGD判别模型的自变量，首先需要分析LGD的影响因素。违约损失率影响因素很多，大体分为三类：贷款人因素、贷款自身因素和宏观因素。这些因素从理论上或直观上影响LGD，根据国内各类研究，结合我国的具体情况，本文梳理了10个LGD的潜在影响因素，具体如表1所示。

表1 LGD的潜在影响因素

（二）变量选择

经过以上分析，容易看出大部分因素为属性因素，无法直接度量，需要将这些定性信息量化。……