单翠

摘要：针对县域农村商业银行信用风险管理粗放的现状，本文通过对巴塞尔协议III中内部评级法的研究，在充分考虑县域农村商业银行实际情况基础上，建立基于Credit Metrics的信用风险度量模型，计算出组合贷款和单笔贷款违约概率、违约损失率，从而建立符合该行实际的信用管理体系。

关键词：内部评级法  信用风险度量模型  违约概率

一、引言

县域农村商业银行未来的发展需要一套相适合的信用风险管理体系。建立适合县域农村商业银行经营特点的信用风险管理模型及信用风险的管理体系意义重大。

二、县域农村商业银行信用风险形成的原因及研究意义

县域农村商业银行不良贷款率比银行业平均水平高出2.6个百分点，究其原因：一是客户多为农户和小微企业，抗风险能力不强，社会信用环境差;二是重规模轻质量，管理不合理;三是受信贷制度、信息技术及从业人员管理能力等因素的限制，缺乏及时有效的信用风险识别、度量及预警机制。

信用风险是县域农村商业银行目前面临的最主要的风险。引入内部评级法，学习和借鉴国内外成熟经验可以强化风险管理并推动农商银行业务创新。

三、内部评级法及Credit Metrics模型

从本质上来说，内部评级法是一种信用评级体系，它依托于银行内部，并根据银行内部估算值来反映银行信用风险状况。内部评级法优势是银行根据熟悉了解的借款人和债项信息来进行内部评级，并由此度量出相应的资本要求及风险大小，从而保证银行的持续稳健经营。

Credit Metrics模型是以资产组合理论和在险价值理论为基础，对贷款和其他信用产品构成的资产组合进行信用风险量化的模型。Credit Metrics模型核心思想是资产组合价值的变化受到借款人信用等级转移和借款人违约的双重影响，该模型主要是通过对银行的历史数据的分析，得出违约贷款的回收率和信用等级转移矩阵，并最终计算出单个贷款和组合贷款的违约概率[2]。本文主要是借鉴该模型的转移矩阵思想，建立适合县域农村商业银行的度量模型。

四、县域农商银行信用风险度量模型

（一）信贷资产分类

客户分类：个人客户分为：农户、城镇居民、个体工商户、学生、军人、港澳台居民、外籍人士。企业客户：大型、中型、小型、微型。

行业分类：行业与国家通用的行业分类标准一致。四级用途下面增加农村商业银行业务特色行业。例如在四级贷款用途“其他农牧产品批发”项下增加五级贷款用途“大蒜购销、土豆购销等”。

产品分类：按照县域农村商业银行现有贷款产品进行分类。

担保方式分类：数据取自信贷管理系统，分为以下种类：信用类、保证类、抵押类、质押类。

发放方式分类：分为新增、借新还旧、收回再贷、债务重组四种。四种发放方式分别按照一定的规则进行定义，对每一笔贷款均通过四种过滤规则进行区分。

收回方式分类：分为现金收回、借新还旧、核销、置换、以资抵债、债务重组、股东购买、打包处置、整体收购方式。

（二）风险分类

1.违约定义。在金融机构双方的交易過程中，由于一方的主动或被动，导致将来发生或实际发生的违约行为，系统称为违约事件，系统中的违约定义如下：

债项违约：若出现以下任何一种情况则视同债项违约：

（1）企业客户本金逾期超过5天（不含5天）;

（2）个人客户本金逾期超20天（不含20天）;

（3）欠息30天以上（不含30天）;

（4）非违约贷款年内办理借新还旧;

（5）非违约贷款年内办理核销、置换、以资抵债、债务重组、股东购买、打包处置、整体收购的，处置的贷款即为违约，违约金额为处置金额，违约损失金额为按处置方式相应比例计算;

（6）五级分类为不良的。客户违约：同一客户名下的债项，至少存在一笔债项违约。

2.分类矩阵。采用五级分类矩阵，五级分类矩阵按个人类客户和企业客户分别设置，根据客户信用状况、担保方式、本金逾期天数或利息逾期天数，形成客户贷款五级分类矩阵。

3.限制性条件。系统的限制条件可分为软性限制条件和硬性限制条件。其中：软性限制条件是建议性的，在人工调整时只提示，不做具体限制;硬性限制条件是最终分类的上限，人工调整过程中不允许突破。

（三）组合贷款风险度量

某一组合贷款风险度量根据度量不同组合贷款的违约概率、违约损失率及预期损失率来确定，从而在贷款规模、贷款利率方面进行调节，以达到控制风险的目的。

1.违约概率（PD）。年度违约概率[3]统计了某一类组合的贷款，本年度内发生违约的概率，计算公式如下：

年度违约概率=（上年末非违约贷款年内违约金额+本年新发放贷款年内违约金额）/（上年末非违约贷款余额+本年新发放贷款余额）

2.违约损失率（LGD）。年度违约损失率反应了某一类组合贷款一旦产生违约，其产生损失的大小，计算公式如下：

本年度违约损失率=（本年已处置违约贷款的损失金额+本年未处置违约贷款的损失金额）/（上年末非违约贷款年内违约金额+本年新发放贷款年内违约金额）×100%

其中损失金额是通过贷款余额乘以对应的损失计提系数得到。损失计提系数指根据已处置贷款的处置方式和未处置贷款的五级分类情况分别确定。已处置贷款损失计提比例：现金收回0%，借新还旧30%，以资抵债、债务重组50%，核销、整体收购、打包处置、股东购买、置换100%。未处置贷款损失计提比例：正常0.5%，;关注2%，次级25%，可疑50%，损失100%。

为了提高计算的精确性，通过设置缓释因子对损失金额进行一定的调节。缓释因子如下：

（1）本票、存单质押、低风险国债、债券质押、支票、承兑汇票调节系数为0.7;

（2）房屋所有权、股权质押、土地使用权调节系数为0.8;

（3）采矿权抵押、海域抵押、林权抵押、仓单、货权、旅游景点门票收费权、商标权、提单、在建工程、著作权、专利权调节系数为0.9;

（4）应收账款、应收账款-其他、保证人、抵押-其他、动产抵质押、权利质押-其他、调节系数为1。

3.预期损失率（EL）。年度预期损失率是指某一类贷款组合中发生损失的概率，其计算公式为PD和LGD的乘积。

（四）风险矩阵

前面介绍了组合贷款的风险指标，是一种基于对历史数据统计分析而得到的组合贷款的信用风险均值。如果对组合贷款中的某一笔贷款的信用风险进行计量，这就需要一个单笔贷款风险转移矩阵来进行边际计算。组合贷款信用风险计量过程中综合考虑客户等级、债项自身性质等条件，因此，风险转移矩阵的设置条件必须独立于客户和债项之外的一些风险因素。组合贷款包括用途组合贷款、产品组合贷款、区域组合贷款多种组合类型，单笔贷款风险转移矩阵定义如下（以产品组合贷款为例）：

（五）单笔贷款风险计量

通过对单笔贷款进行信用风险的计量，可以实现对单笔贷款的风险预警，以便于对其持续跟踪。单笔贷款违约概率PD（i）等于该组合贷款类型的违约概率乘以该类型中某一细类所触发风险因素对应的概率之和。

单笔违约损失率LGD（i）和單笔预期损失率EL（i）的度量同单笔贷款违约概率度量。

五、总结与展望

本文以内部评级法为理论依据，基于Credit Metrics模型基础上建立符合县域农商银行实际的信用风险度量模型。通过违约概率、违约损失率、预期损失率指标分别对组合贷款和单笔贷款的信用风险进行度量，从而实现信用风险的有效控制，为进一步优化贷款结构、利率定价机制、风险处置等提供了有力的支撑作用。

该模型既考虑了客户和债项的信息，又将客观存在的潜在风险因素融入其中，较为全面客观地对信用风险进行量化。由于研究范围的局限性，并没有将宏观经济因素及市场因素考虑在内，因此，更为全面的信用风险管理将是本课题下一步研究的重点。

参考文献：

[1]潘家芹.我国内部评级法的实施现状及不足分析[J].哈尔滨金融学院学报，2013年第6期：51-52.

[2]钱艺平. 商业银行风险度量与管理[M].中国经济出版社，2014年.

[3]陈颖，王丹丹.信用风险内部评级法在我国的实施[J].中国金融，2013年第17期：45-48.

（作者单位：山东省农村信用社联合社）