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信用風險論文范文第1篇

20世紀50年代，馮·紐曼和摩根斯坦(VonNeumannMorgenstem)在公理化假設的基礎上建立了不確定條件下對理性人(rationalactor)選擇進行分析的框架，即期望效用函數理論。阿羅和德布魯(Arrow，Debreu)后來發展并完善了一般均衡理論，成為經濟學分析的基礎，從而建立了經濟學統一的分析范式。這個范式也成為金融學分析理性人決策的基礎。1952年馬克威茨(Markowi)發表了著名的論文“portfoliosdeefion”，建立了現代資產組合理論，標志著現代金融學的誕生。此后，莫迪戈里安尼和米勒(Modigliani－Miller)建立了MM定理，開創了公司金融學，成為現代金融學的一個重要分支。自上個世紀60年代夏普和林特納等(Sharp－Limner)，建立并擴展了資本資產定價模型(CAPM)至布萊克、斯科爾斯和莫頓(Black－Scholes－Merton)建立了期權定價模型(OPM)，至此，現代金融學，已經成為一門邏輯嚴密的具有統一分析框架的學科。

隨著金融市場上各種異常現象的累積，模型和實際的背離使得傳統金融理論的理性分析范式陷入了尷尬境地。20世紀80年代，通過對傳統金融學的反思和修正，行為金融理論悄然興起，并開始動搖了CAMP和EMH的權威地位。行為金融理論在博弈論和實驗經濟學被主流經濟學接納之際，對人類個體和群體行為研究的日益重視，促成了傳統的力學研究范式向以生命為中心的非線性復雜范式的轉換，使得我們看到了金融理論與實際的溝壑有了彌合的可能。1999年克拉克獎得主馬修(MatthewRabin)和2002年諾貝爾獎得主丹尼爾·卡尼曼(DanielKahneman)和弗農·史密斯(VemonSmith)，都是這個領域的代表人物，為這個領域的基礎理論作出了重要貢獻。國外將這一領域稱之為behaviorfinance，國內大多數的文獻和專著將其稱為“行為金融學”。

行為金融學發現，人在不確定條件下的決策過程中并不是完全理性的，會受到過度自信、代表性、可得性、錨定和調整、損失規避等信念影響，出現系統性認知偏差。而傳統金融學是基于理性人假設，認為理性人在不確定條件下的決策是嚴格依照貝葉斯法則計算的期望效用函數進行決策的。即使有些人非理性，這種非理性也是非系統性的，會彼此抵消，從而在總體上是理性的；如果這種錯誤不能完全相互抵消，套利者的套利也會淘汰這些犯錯誤的決策者，使市場恢復到均衡狀態，達到總體理性。

2行為金融對信用風險管理的影響

2．1風險偏好

根據行為金融學的基本理論，投資者的風險偏好不同于傳統金融學理論下風險偏好是不變的，而是變化的，是會隨著絕對財富等一些其他因素的改變而發生改變的。因此，我們就沒有理由相信借款人是特殊的群體，他們借款的目的大多都是為了投資，也是眾多投資者中的一部分，他們的風險偏好也會發生改變。風險偏好的改變就會直接影響到他們面臨的風險，最終會影響貸款方面臨的信用風險。

2．2過度自信

過度自信或許是人類最為穩固的心理特征，人們在作決策時，對不確定性事件發生的概率的估計過于自信。投資者可能對自己駕馭市場的能力過于自信，在投資決策中過高估計自己的技能和預測成功的趨勢，或者過分依賴自己的信息而忽視公司基本面狀況從而造成決策失誤的可能性。這種過度自信完全有可能導致大量盲目投資的產生，盲目的多元化和貪大求全。

2．3羊群行為

企業決策由于存在較大的不確定性并涉及較多的技術環節，其決策往往由決策團體共同協商作出，主要屬于群體決策，而群體決策有可能導致羊群行為(HerdBehaviors)的發生。羊群行為主要是指投資者在掌握信息不充分情況下，行為受到其他投資者的影響而模仿他人決策的行為。在企業決策中，羊群行為的表現可能是決策團體中多數人對團體中領導者的遵從，也可能是領導者對決策團體中多數人的遵從，而且是一種盲目的遵從。決策中的羊群行為可能造成決策失誤。

2．4資本結構與公司價值

1958年，美國經濟學家費朗哥·莫迪格里安尼(FraneoModigliani)和默頓·米勒(MertonMiller)在《美國經濟評論》發表了題為《資本成本、公司財務和投資理論》的論文，提出了著名的MM定理，主要內容是：在市場完全的前提下，企業的資本結構與企業的市場價值無關。即企業價值與企業是否負債無關，不存在最佳資本結構問題。如果證券價格準確地反映了公司未來現金收入流量的值，那么不管發行的是什么類型的證券，只要把公司發行的所有證券的市場價值加在一起，一定等于這個公司未來利潤的現值。無風險套利活動也使得資本結構無關緊要，如果兩個本質完全相同的公司因資本結構不同在市場上賣出的價格不一樣的話，套利者就可以將更便宜的公司的證券全部買下，然后在價格相對較高的市場上賣出。因此，公司的資本結構就不再是不相干的問題。不同的現金收入流量對不同的投資者的吸引力也會各不相同，這些投資者對于他們感興趣的現金收入流量愿意付出高價。特別是由于噪聲交易者的存在，套利仍充滿風險。所以，不同的資本結構，其公司價值顯然是不同的，其信用風險必然不同。

3行為金融對金融租賃公司信用風險管理的啟示

金融租賃業務由于涉及交易環節較多，交易結構較為復雜，不但面臨客戶(承租企業)不能按時履約的信用風險，也存在供貨商不能按時履約的信用風險，因此，相對于商業銀行傳統信貸，其信用風險更大。

遺憾的是，很多金融租賃機構依然照搬商業銀行機構那套傳統的信用風險管理模式。在按傳統金融理論進行信用風險管理時，基于理性人的基本假設，對投資者的風險偏好、過度自信、羊群行為以及公司的資本結構均沒有涉及。但是，基于行為金融學理論，表明這些因素的影響是存在的，這就啟示我們在進行信用風險管理時就不能回避這些因素了，這既對信用風險管理提出了新的要求，也為金融租賃機構信用風險管理研究指明了方向。

信用風險論文范文第2篇

（一）理論模型分析假設信用資產關聯系統由2家企業組成，第1家企業是下游企業，第2家企業是上游企業。第1家企業向第2家企業采購原材料，第2家企業向第1家提供商業信用；模型時間分為2期，第t期2家企業正常經營，第t+1期第1家企業受到外部流動性沖擊，發生違約，第2家企業受損。設企業信用資產為RA；非信用資產為URA；短期負債為STD；長期負債為LTD；凈資產為NA。企業i（i=1，2）在t時刻的資產負債表平衡關系。假設資本市場是理性的，市場均衡的估值市凈率在第t、t+1期是不變的，不妨設定為常數c。在t+1第1家企業信用違約而股價下降，并引發第2家企業股價隨之下降，形成了股價聯動[7]68-78。

（二）實證方法構建多變量金融時序Copula函數的關鍵在于，建立單變量金融時序分布模型與選擇合適的多元Copula函數[32]。多元正態Copula函數不能反映變量之間的聯合厚尾特征[33-34]。多元t-Copula函數可以用于研究變量之間的聯合厚尾特征，其自由度越小，表明聯合厚尾特征越明顯[35]。1.邊緣分布的確定金融資產收益率序列具有異方差、尖峰厚尾、時變、右偏與杠桿效應，適合用AR（1）-GJR（1,1）模型擬合邊緣分布。2．Copula函數的選用多元t-Copula函數尾部較厚，能很好地擬合尾部相關關系[37-39]。因此，從理論上可以推斷，多元t-Copula函數能夠更好地度量股價的聯動關系。本文使用Q-Q圖、K-S檢驗判斷單個多元Copula函數的擬合情況。同時，引入經驗分布函數，構建反映擬合誤差大小的平方歐式距離指標。該平方歐式距離反映了多元Copula函數擬合原始數據的誤差情況。該指標值越小，說明偏差越小。3．Copula函數的時變過程與估計對于C-藤分解結構下的時變條件相關系數，Engle（2002）提出了比較常用的描述其時變過程的DCC（1，1）模型其中，ρt是t時刻的條件相關系數；向量εt是由選定的時變Copula函數邊際分布逆函數轉換得到的標準化殘差；Q軒t是一個p×p矩陣，該矩陣對角線上的元素是Qt的平方根，其他元素為0；Qt和R分別是殘差項的樣本協方差與相關系數；rt是在項數為m（m>p）的移動窗中殘差的相關系數。該時變Copula函數的參數估計可以由兩步極大似然估計法完成[43]。第一步先利用最大似然估計法，估計邊際分布AR（1）-GJR（1，1）模型中的參數；第二步對殘差做概率積分轉換，再利用最大似然估計法，估計時變Copula函數的參數。4.基于Copula函數的相關性分析選擇合適的Copula函數后，擬合估計出其參數值，就可以利用表1中的計算式，計算出各相關系數值。在靜態Copula函數中，其參數是不變的，計算出來的是靜態總體相關性；如果采用時變Copula函數，參數ρt（t=1，2，…，T）是時變參數，就可以利用表1中公式，一一對應地計算出總體線性相關系數、非線性相關系數及尾部相關系數的動態時變過程。

二、計算結果與分析

（一）研究樣本根據企業之間存在的信用關聯，選擇寶鋼股份（BGGF）、必和必拓（BHP）、力拓（RIO）、上海汽車（SHQC）、上港集團（SGJT）、山西煤電（SXMD）、青島海爾（QDHE）和中國船舶（ZGCB）在內的幾家企業作為研究樣本，研究這些企業從2001年1月2日至2011年4月28日之間的股價聯動。列出了6個樣本企業股價收益率序列數據的描述統計指標。由表2可知，6個變量的峰度都在10以上，呈現尖峰分布，其中，SGJT收益率分布最尖；BHP、RIO、SHQC、SGJT的偏度都大于0，其中，SGJT收益率分布右偏程度最大；BGGF、XSMD的偏度小于0，說明與正態分布、t分布相比較，適合選用左偏的t分布擬合樣本收益率數據。

（二）邊際分布擬合檢驗根據white檢驗結果可知，3個統計量的P值都拒絕“不存在異方差”的原假設，說明異方差比較突出。表明收益率序列適合選用ARCH模型。本文中的邊際分布選用帶有杠桿效應的AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型。其模型估計的參數值如表3所示。從AIC、BIC、LL值看，AR（1）-GJR（1,1）-Skewt模型的有效性好于AR（1）-GJR（1，1）-t模型①。8個序列的自由度估計值都比較小，說明它們的分布都具有厚尾特征，其中上港集團的尾部最厚。另外，使用時變Copula函數估計時變條件相關系數時，需要把序列數據通過概率積分轉換為U（0，1）分布序列。本文對邊際分布擬合情況還進行了獨立性檢驗與同分布檢驗。拉格朗日乘數檢驗結果表明，在5%顯著水平下，這8個序列都不存在自相關，可以認為轉換后的序列相互獨立；非參數K-S檢驗結果表明，轉換后的8個序列在5%顯著水平上服從U（0，1）分布。這些結論表明，邊際分布采用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型非常合理。

（三）利用多元t-Copula函數靜態度量股價的聯動效應常用的固定參數多元Copula函數包括多元正態Copula函數和多元t-Copula函數。在這兩個函數的Q-Q圖中，本文無法區分其擬合優劣；而由多元正態Copula函數的K-S檢驗可知，在0.01顯著水平上拒絕原假設，說明多元正態Copula函數不能很好地擬合多元時序數據；而多元t-Copula函數擬合該的多元數據序列。從Copula函數與經驗分布函數之間的平方歐式距離來看，多元正態分布Copula函數的平方歐式距離為0.3873，多元t分布Copula函數的平方歐式距離為0.0568，多元t-Copula函數可以較好擬合該股價原始數據的經驗分布情況，與理論分析一致。根據各樣本收益率序列的條件邊際分布，利用多元Skewt分布函數與多元t-Copula函數之間的關系，信用資產關聯各企業股票收益率之間的多元t-Copula函數非線性相關系數如表4所示。從表4可以看出，受中外股市之間的一體化約束，寶鋼股份（BGGF）與必和必拓（BHP）、力拓（RIO）之間，必和必拓（BHP）、力拓（RIO）與上海汽車（SHQC）、上港集團（SGJT）、山西煤電（SXMD）、青島海爾（QDHE）、中國船舶（ZGCB）之間的相關系數都很低，但其他信用資產關聯企業之間的相關系數都在0.5左右，存在中等程度的正相關聯動現象。

（四）利用時變多元t-Copula函數度量股價的聯動效應不同邊際分布下時變t-Copula函數的相關系數時變方程參數估計值如表5所示。從AIC、BIC、LL值看，對于條件相關系數的時變過程G-DCC、t-DCC，邊際分布選用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型最合理，但時變G-DCC過程擬合效果最差，t-DCC過程則最好。本文選用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型作為邊際分布，選用時變過程為t-DCC的多元t-Copula函數為多元連接函數，動態擬合計算動態條件相關系數，得到8個按照C-藤結構分解的pair-copula函數的時變無條件相關擬合的AIC、BIC、LL值分別是-7158.6、-7141.7、3582.3。利用這28個時變Copula相關系數的時間序列數據，計算出相對應的時變等級相關系數、秩相關系數與尾部相關系數的時間序列，如表6所示。從表6可以看出，4個相關系數都顯示出，股價呈現低度正相關性，具有弱板塊效應；時變Copula相關系數的集中趨勢值最大，尾部相關系數最小。但是，時變Copula相關系數的絕對離散波動程度、波動幅度最大；從離散系數、極差/平均值的結果可以看出，尾部相關系數的相對離散波動程度最大。從時變Copula相關系數可以看出，在C-藤結構下條件相關系數的均值在0.0583~0.7376之間，呈現出弱相關關系，因為條件相關系數有正值、負值，相關方向存在轉換，正負抵消導致簡均值的結果較小。其他16個條件相關系數均為正值，平均值在0.5左右，呈現出中等強度的相關性。從條件相關系數值的離散指標可以看出，標準差從0.0573~0.1042，絕對變化范圍從0.2628~0.5706，最大相對幅度變化范圍從0.4899~6.2644，說明條件相關系數的時變性較強。為了觀察條件相關系數的時變特征，本文也分別在標準差最小與最大、離散系數最小與最大、波幅最小與最大等6種情況下，計算了時變Copula函數度量的4個時變相關系數，均表現出相同的變化趨勢，而且在常態相關性走強時，股價板塊效應的作用愈加強大，同時暴跌暴漲的相關性走強；在常態相關性走弱時，股價板塊效應的作用減弱，由一家企業股價大幅漲跌引發的信用資產關聯企業同時暴跌暴漲的相關性走強。

三、結論

信用風險論文范文第3篇

關鍵詞:外貿企業客戶信用風險應收賬款“外包”

加入WTO和世界經濟一體化,給我國外經貿事業的發展帶來了前所未有的機遇。與之相伴隨的卻是,中國出口企業日益陷入海外應收賬款“黑洞”。相關統計資料顯示,中國出口企業的海外應收賬款累計至少超過1000億美元,相當于中國2004年總出口額的五分之一,而且這種海外呆壞賬正在以每年150億美元的速度增加。外貿企業的很多利潤被壞賬所吞噬,許多外貿企業不堪重負,甚至破產倒閉,有的即使能夠維持經營,在經營中也常常進退維谷,阻礙了企業的正常發展。另一種極端情況就是部分外貿企業由于懼怕壞賬風險采取非常謹慎的信用政策,甚至宣稱對非信用證業務一律不做,結果限制了業務的發展。

在與各國經貿往來中我國外貿企業并未充分重視客戶信用風險的管理,在對外貿易客戶信用風險管理上的欠缺造成的債務拖欠和應收賬款問題已成為外貿企業發展的瓶頸。

外貿企業客戶信用風險特征

下面筆者結合美國鄧白氏公司中國代表對我國外貿企業大量逾期應收賬款問題的調查報告數據,對我國外貿企業客戶信用風險的特征進行結構分析,從更深層次上理解我國外貿企業客戶信用風險的現狀。

從來源結構看,我國對外貿易客戶信用風險的來源以海外華人公司為主。從我國國際貿易拖欠案件所涉及的海外公司性質看,我國的外貿信用風險主要是由海外華人客戶帶來的。筆者認為這些為數不多的海外華人,包括港、澳、臺地區的華人以及少數原籍中國大陸后來移居海外的華人具有與中國同族同種和語言相通的優勢,他們對中國的國內經濟環境比較熟悉,了解到我國處于由計劃經濟體制向市場經濟體制轉變過程中,各方面的管理仍不完善,存在著各種法律、管理漏洞,外貿企業內部的信用風險防范意識和信用風險管理能力薄弱。同時他們又抓住我國部分外貿企業領導存在著的一定急功近利和或多或少的崇洋的心態,使得部分海外華人進口商可以肆意拖欠我國外貿企業貨款,或詐騙屢屢得手,詐騙成功率要高于一般外國進口商。

從起因結構看,我國對外貿易客戶信用風險的直接起因以惡意欺詐為主。具體結構為:有意欺詐的拖欠款占60%;產品質量、數量或交貨期有爭議的占25%;屬于我方外貿企業交易嚴重失當及管理失誤的占15%;交易人員私下默契臺底交易占2.5%;其他性質占2.5%。我國對外貿易的過半貨款拖欠是由客戶的惡意欺詐引起,而非人們通常理解的主要是由諸如產品質量或貨期等貿易糾紛引起。

從外貿企業性質結構看,我國對外貿易客戶信用風險導致的國際拖欠所涉及的企業以國內的全資中資企業為主體。具體結構為:80%來自國內的企業,其中的50%為國有外貿企業,30%為私營外貿企業;另外20%來自三資企業。從企業結構中,我們可以明顯了解到我國外資外貿企業的信用風險管理意識和水平相對要優于中資的外貿企業。

從客戶新舊特征看,過半數的國際貨款拖欠由老客戶造成。根據鄧白氏國際(上海)信息咨詢公司1997年度受理的我國398件國際應收賬款追討案件的統計顯示,其中的200個案件是由老客戶產生的,而非人們通常理解的國際貨款拖欠主要由資信不良的新客戶造成。

外貿企業客戶信用風險的成因分析

透過以上表面數據,我們可以看出造成我國外貿企業風險損失的原因除了企業主體信用管理觀念的嚴重缺乏外,來自企業產權制度的影響也是至關重要的。具體來說,我國外貿企業客戶信用風險成因主要體現在以下幾個方面:

相關部門缺乏信用風險管理意識

由于從政府到企業信用風險管理意識都比較淡漠,對信用管理工作重視不夠,導致政府對企業缺乏政策引導和有效支持;有的企業雖然感到信用風險管理需要,但苦于所知不多無從下手,且成本較高,在本來利潤率不高的情況下不愿為此支付費用,進而產生畏難情緒,甚至干脆漠視不管。目前中國出口企業的壞賬率超過5%,而發達國家企業卻只有0.25%至0.5%的水平,國際平均水平也只在1%左右。中國企業出口中遇到的很多困難,一開始并不是對方存心拖欠,而是中國企業自己出現制度和管理失誤。

外貿企業產權不明晰

產權不明晰使得很多國有外貿企業管理者為了應付上級主管部門業績考核,不顧企業長遠利益,盲目賒銷;有的企業迫于市場競爭壓力,單純追求銷售額增長,盲目打價格戰。這些行為導致了企業應收賬款上升,銷售費用上升、負債增加,呆賬壞賬增加,效益下降,偏離了最終利潤這一企業最主要的目標。強化企業信用管理,就是要在銷售收入增長和風險控制這兩個目標之間尋求協調一致,保證最終利潤這一根本目標的實現。

企業內部職責不明確

在我國外貿企業現有的管理職能中,應收賬款的管理職能基本上是由銷售部和財務部這兩個部門承擔的。然而在實踐中這兩個部門卻常常職責分工不清,不能形成協調與制約機制,容易造成外貿企業在客戶開發、信用評估、合約簽訂、資金安排、組織貨源、品質監督、租船訂艙、制單結匯等諸多貿易環節出現決策失誤并導致信用損失。外貿企業內部職責不明確已成為企業賬款拖欠趨勢得不到有效抑制的根本原因。

信用管理方法落后

目前我國外貿企業業務人員信用風險防范意識薄弱,信用風險防范手段單一,沒能掌握或運用現代先進的信用管理技術和方法。對客戶的信用風險缺少評估和預測,交易中往往是憑主觀判斷作決策,缺少科學的決策依據。在銷售業務管理上,由于缺少信用額度控制,在一定程度上給企業銷售人員違規經營、違章操作,甚至與客戶勾結留下可乘之機。在賬款回收工作上更是缺少專業化的方法。

加強外貿客戶信用風險管理的對策建議

通過以上分析,我們清晰地看出現今我國外貿企業已不是單純的信用管理技術、手段的缺失,還包括有企業組織結構不協調,和相應企業文化落后等諸多因素制約外貿企業客戶信用風險管理的建立和實施。

我國外貿企業可依據自身條件選擇實施以下的對策:大型外貿企業可成立客戶信用風險管理專職機構來建立健全并貫徹實施科學的客戶信用風險管理制度;中小型外貿企業可考慮實施信用管理委托制。中小型外貿企業,尤其是我國外貿經營權下放以后初次涉足外貿領域的為數眾多的私營企業,可考慮直接將客戶信用風險管理工作“外包”給信用管理咨詢公司。與企業自己設立專門的管理部門相比,實行信用管理委托制可以節省大量的人力、物力和財力,降低企業的管理成本,具有快速性、專門性和靈活性等優點;借鑒國際通行的信用風險管理手段降低外貿信用風險。我國外貿企業在建立起信用風險管理制度的基礎上,在對外貿易的實踐中應該學會借鑒國際通行的信用風險管理的先進做法和手段,諸如國際保理、福費廷和出口信用保險等。這些在西方國家中相當成熟并行之有效的信用風險管理做法雖然在我國正逐漸得到應用,但還遠遠沒有普及,因此我國商務部應大力推廣。

信用風險論文范文第4篇

該模型是由KMV公司于1995年開發的違約預測模型,以估算借款企業的預期違約概率（EDF）而見長.其經濟思想是:越企業的資產價值超出負債價值則企業有動力償還債務；否則，企業將會違約。該模型認為違約過程是內生的過程，即違約概率是公司資本結構、資產回報波動性和當前資產價值的函數。它利用股票的市場數據和默頓的期權定價理論，估計企業資產的當前市值和波動率，然后由公司負債計算出公司的違約點。并計算借款人的違約距離，最后根據企業的違約距離與預期違約率EDF之間的對應關系計算出該企業的預期違約率。

該模型是個動態模型，利用實時變化的上市公司的股票價格計算公司的預期違約率，在國外已經得到了廣泛地比較有效的應用。但該模型不適用于非上市公司，所以這限制了騎在發展中國家新興股票市場的應用。并且該模型假定利率不變，這限制了其在長期貸款或利率敏感性信用工具上的運用。另外該模型假定資本結構靜態不變以及資產收益正態分布都可能與實際情況不符。

KMV模型在我國銀行信用風險的管理中應用條件還相當地不成熟。因為該模型需要大量的上市公司數據。雖然其在理論上比較完善，但在我國現行的市場體制下，市場的有效性問題和如何確定市場上大量非流通股的價值問題成為應用該模型的主要障礙；并且我國上市公司披露的信息質量不高，股價指數和經濟增長相背離，這都促成了該模型在我國應用的局限性。

2.Creditmetrics模型

該模型是由J.P.Morgan在1997年開發的，也得到國外眾多金融機構的廣泛應用。該模型通過運用在險價值（VAR）對貸款和私募債券等非交易資產進行股價和風險計算，衡量投資組合的風險暴露程度，認為信用風險是由債務人的信用狀況決定，將借款人的信用評級、評級轉移矩陣、違約貸款的回收率、債券市場上的信用風險價差納入一個同意的框架并計算出貸款的市場價值和波動性，得出個別貸款或貸款組合的VAR值。

該模型即可應用于信用風險的計量，還可應用于市場風險和操作風險的計量，并用統一的計量口徑表達。該模型率先提出資產組合信用風險的度量框架，是多狀態模型，能更精確地計量信用風險的變化和損失值并且能看出各信用工具在整個組合的信用風險中的作用，為投資者的科學決策提供量化依據。但該模型假定無風險利率是不變的，未反映出市場風險和潛在的經濟環境變化。

不管怎樣，該模型將VAR方法應用于信用風險度量有利于商業銀行準確合理地衡量準備金和銀行經濟資本水平。但該模型嚴格依賴于由評級公司提供的信用評級及國家和行業長期的歷史數據，然而我國商業銀行在現階段不論是信用評級還是數據庫建設都處于起步階段。因此，在目前狀況下，該模型應用于我國的信用風險管理的實際操作性不強。

3.CreditPortfolioView模型

該模型是Wilson(1987,1997)發展的一個風險模型，是從宏觀經濟環境的角度來分析借款人的信用等級變遷，并建立麥肯錫模型。與其他模型相比，該模型中決定違約概率的不是資產價格、經驗參數和隨機模擬結果，而是GDP增長率、失業率、長期利率水平、匯率、政府支出及總儲蓄率等宏觀經濟變量。該模型認為遷移概率在不同類型的借款人和不同商業周期之間是不穩定的，并且一些宏觀變量服從二階自相關，遷移概率在商業周期期間變動較大，在衰退期間變動比在擴張期間更大。該模型還根據以上多種宏觀因素，對不同等級的違約和轉移概率的聯系條件分布進行模擬。其與宏觀經濟聯系緊密。當經濟狀況惡化時，降級和違約增加；而當經濟好轉時，降級和違約減少。

該模型將宏觀因素納入其中并且對風險暴露采取盯市法，適用于不同國家和行業。但是該模型的局限性在于取得每個行業的違約數據較困難并且未考慮微觀經濟因素，特別是企業個體特征等。

就在我國的應用而言，該模型考慮了宏觀經濟因素對信用等級轉移的影響然而宏觀經濟因素的個數及各因素的經濟含義及她們與信用級別轉移的具體函數關系都難以確定和檢驗，所以該模型在我國應用前景不大。

4.CreditRisk＋模型

該模型是由瑞士銀行金融產品開發部在1996年開發的信用風險管理系統。它是采用保險業中廣泛應用的統計學模型來推導債券及其組合的價值分布。該模型認為違約率的不確定性和違約損失的不確定性都很顯著，應按風險暴露大小將貸款組合劃分成若干頻段，以降低不精確的程度，并將各頻段的損失分布加總，可得到貸款組合的損失分布。

該模型假定單比債券或貸款的違約前景服從于泊松分布，不同期間違約事件彼此獨立。其計算出的結果是封閉性的，不采用模擬技術并且該模型集中于違約風險需要估計的變量很少，對于每個組合只需要知道違約概率和風險投資。但該模型忽略信用等級的變化只取決于遠期利率并且沒有考慮市場風險和信貸期限的變動，也不能處理非線性金融產品，如期權和外匯掉期，影響了模型的應用范圍。

就我國而言，該模型中僅當借款人在一個固定的期限之前違約時才被認定為損失發生，而由市場價值變動而引起的損失不計入其中，這種對損失的定義與我國傳統的妝面價值核算更一致。更重要的是它與我國現行的銀行貸款五級分類標準和銀行會計制度有很多相似之處，對我國商業銀行的信用風險度量有重要的指導意義。但其設定每一筆貸款都是獨立的在我國基本是不可能的，而它們又是該模型的基本輸入因子。

通過以上的分析，可以看出現代信用風險計量模型在我國的應用存在不可忽視的局限性。我國商業銀行在信用風險管理方面與國際上還存在不小的差距。不管怎樣，我們必須努力創造條件，在借鑒國外先進經驗的同時建立符合自身實際情況的信用風險管理模型，這將關乎到我國商業銀行未來的生存和發展。

參考文獻：

[1]曹晶.現代信用風險計量模型研究和比較[J].消費導刊，2008（09）.

[2]魏永成，陳勇.現代信用風險度量模型研究[J].當代經理人，2006（08）.

[3]石曉軍.商業銀行信用風險管理研究-模型與實證[M].北京：人民郵電出版社，2007.

信用風險論文范文第5篇

第一，小微企業經營風險較高。在我國，大多小微企業是所有者和管理者合一的，運作靈活、效率較高等優勢推動了企業的管理發展，促進企業的成長壯大。但是這種經營方式也很容易形成風險，企業管理不易規范，企業內部沒有形成科學完備的經營管理體系，大多依賴企業主的個人能力。第二，小微企業信貸的市場風險較高。小微企業大多從事勞動密集型加工行業，產業層次低，科技含量小，不存在規模優勢。其中，相當數量的小微企業處于生產環節上游，依附于大型企業進行配套加工，或是處于流通領域，容易被市場淘汰，企業存活率低。這些因素都加大了小微企業的信用風險。第三，小微企業貸款的道德風險和逆向選擇嚴重。小微企業的資金需求十分迫切，一些小微企業在獲得銀行貸款后隨意改變貸款的用途，如投資高風險高盈利項目等現象加大了銀行的風險程度。除此之外，一些商業銀行基于謹慎提高了對小微企業的貸款上浮利率和費用甚至不予貸款，這樣會因阻止了低風險、穩回報的企業尋求貸款而使自己承受的風險增加。第四，小微企業缺乏良好的擔保抵押措施。小微企業常見的貸款抵押擔保方式有自身財產抵押、互助擔保、專業擔保機構擔保等。小微企業自身固定資產少，貸款抵押額度往往不能滿足企業經營發展的需要。

二、完善小微企業貸款信用風險的建議

（一）建立小微企業征信數據庫

信用模型研發所使用的數據必須具備程度很高的的正確性、充足性和真實性，從而保證最后模型可以明確體現商業銀行面臨的信用風險狀況。商業銀行應逐步建立風險損失數據庫，記錄風險損失數據，形成對于風險暴露和資本分配進行度量的數據基礎。第一，確定數據的來源，尤其是注重“軟信息”的收集。建立數據質量管理的標準是確定哪些數據對銀行來說最重要以及哪些是商業銀行的關鍵數據，商業銀行要充分利用各種渠道獲得小微企業信息，系統匯總財務信息，現場核查“軟信息”，逐步把數據庫的質量提高到內部評分模型可以依賴的地步。第二，客戶征信數據庫可以從目前已有的信息入手。先整合信息基礎好的公司客戶的非財務數據、賬戶數據和交易數據，進行客戶信用分析、利潤貢獻度分析，為產品組合服務和產品營銷提供支持。第三，對征信數據庫進行分析。利用數據庫，收集客戶基本資料和賬戶等信息，分析小微企業征信數據庫中客戶的信息，并對優質借款企業進行實時跟蹤和動態監測，挖掘借款企業信貸信息的潛在價值，最終確定目標客戶群體。

（二）開發小微企業信用風險計量技術

第一，構建“硬信息”和“軟信息”結合的指標體系。商業銀行應對現行的評價指標體系做出一定的調整，適當減少評價小微企業經營規模等方面的指標，增加評價企業現金流量方面的指標，運用暗中包含在小微企業銀行結算流水賬、產品訂單、稅單等數值資料中的信息識別其財務信息準確性，并將之與資產負債表、現金流量表、利潤表等財務報表一起作為對其進行信用評級的根據。第二，建立獨特的小微企業信用風險計量技術。在數據質量得到根本改善的基礎上，通過自主研發的小微企業信用評分模型，對客戶進行評級打分，作為篩選客戶準入的第一關。第三，持續提高信息處理能力。因為大中型商業銀行與小型商業銀行具有各自的比較優勢，在提高信息處理能力所采取的措施也不盡相同。

（三）完善小微企業融資擔保

第一，為了規避擔保機構的不作為和潛在的道德風險，商業銀行要對合作的擔保機構做好職責范圍內的考察，盡量調查并把握協作擔保公司的基本經營情況，盡力與擔保機構保持長久、穩固安定的合作關系。第二，完善商業銀行、擔保機構與小微企業的風險分擔機制。與合作擔保機構確定穩妥的擔保比例。第三，增加與擔保機構的信息溝通和共享。建立商業銀行與擔保機構之間的借款企業貸款信貸消息共享平臺。

（四）創新小微信貸產品