商業銀行信用風險的成因、識別及管理措施的論文
一、研究背景
隨著我國經濟的持續低迷，銀行不良貸款率從 2013 年第一 季 度0.96%上升到 2015 年第三季度的2%（見圖 1）。2015 年上半年，銀行不良貸款余額達 10919 億元，較上季末增加 1094 億元。銀監會將遏制不良貸款率快速上漲作為風險防范的首要工作。各類銀行逐漸認識到風險防范的重要性，運用各種手段改善資產質量、提高風險防范能力。
對比外資銀行和大型商業股份銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行、農村商業銀行的不良貸款率不難發現，外資銀行的不良貸款率是最低的，然后是股份制商業銀行，接下來是城市商業銀行和大型商業銀行，最差的是農村商業銀行。
關注類貸款是指盡管借款人有能力償還貸款本息，但存在一些可能對償還產生不利影響因素的貸款。
截至 2015 年上半年，銀行金融機構關注類貸款率為 4.32%,較年初上升0.34 個百分點；關注類貸款余額達4.18 萬億，同比增長 33.02%;較年初增加了 6081 億，為 2014 年同期新增額的 2.66 倍。關注類貸款加上銀行迫于考核壓力將一些到期貸款通過“展期”人為強行壓下來，或者被企業通過“借新還舊”或“過橋貸款”方式掩蓋信貸資產變差事實，銀行實際不良貸款可能會比現在更高。
從地區來看，不良貸款余額增加較多的區域仍然集中在長三角、西部地區、環渤海地區和珠三角地區。從具體行業來看，主要是制造業以及批發和零售業。從企業規模上看，主要是中小企業。
不良貸款增加的原因主要是：第一，前期不良貸款基數過低。與 3%的不良率國際水平相比，國內商業銀行由于經過前期的不良貸款重組，不良率長期控制在 1%以下。第二，宏觀經濟增速放緩，市場需求下降，大宗商品價格下跌，影響了制造業、批發和零售業。部分制造業企業、產能過剩企業盈利狀況下滑，資金緊張導致貸款違約，部分批發領域企業經營困難，貸款違約增加。新常態下，實體經濟積累的一些壓力已經越來越多反映到銀行信貸質量上，典型表現就是銀行業不良貸款余額和比率持續“雙升”.第三，商業商業銀行產品、風控的同質化以及國家戰略支持行業的不同，商業銀行自身風險識別和風險防范能力的差別。
2015 年下半年，企業不良貸款繼續增長，覆蓋的領域和行業有加快擴散的趨勢。原來，不良貸款多集中在制造業、過剩產能行業等，而在經濟放緩和大宗商品價格下跌的背景下，正在逐步向資源類等其他行業進行擴散，未來半年資源型行業企業將面臨巨大的挑戰，并對中下游行業企業產生影響。
商業銀行 2015 年下半年資產質量走勢會受到小微企業不良貸款增長的影響，但為了發展實體經濟和自身業務的發展，商業銀行對小微企業的投入還會不斷增加。盡管這一舉措短期內可能會使不良貸款發生額增加。另外，逾期貸款已經對商業銀行的資產質量產生了很大的壓力。
預計 2015 年下半年這一情況仍難以出現根本性的轉變，并將繼續對商業銀行資產質量形成不利影響。
二、信用風險特點和產生的原因
信用風險即違約風險，是指交易對手未能履行約定契約中的義務而造成經濟損失的風險，也就是說授信人不能履行還本付息的責任而使授信人的預期收益與實際收益發生偏離的可能性，它是金融風險的主要類型。這種風險不但出現在貸款中，也出現在擔保、承兌和證券投資等表內、表外業務中。信用風險主要包括違約風險和追償風險。
信用風險產生的主要原因是信息不對稱。交易的雙方所掌握的信息量不一樣，一方擁有信息優勢，另一方處于信息劣勢。信息不對稱就會產生逆向選擇和道德風險。信貸市場上的逆向選擇是指借款人比銀行更清楚自己的信用狀況、財務經營情況、履約能力等，可能當前根據這些信息借款人符合銀行的貸款條件，所以就把資金貸給借款人，其實這些信息并不能充分的體現借款人的信用程度，這樣就產生了逆向選擇。如果借款人借到錢之后并不將償還貸款作為自己應該履行的義務，這就產生了道德風險。銀行內部的信貸人員為了從貸款申請人那里取得利益，可能向真實情況不符合貸款條件的借貸人提供貸款。
如果在能掌握現先進的方法預先識別信用風險，同時在風險發生之前就及時控制，或者在風險發生之后采取有效措施控制，減少風險損失，增強商業銀行的市場競爭力，則有利于金融機構經營的安全性、金融體系的穩定性和國民經濟的持續健康發展。
三、信用風險識別方法
信用風險識別的方法有很多，主要有傳統方法：專家分析法、財務比率評級法、信用評分法；以及國內和國外流行的受險價值模型、RAROC模 型 、KMV 模 型 、Credit Metrics、Credit Portfolio View、Credit Risk Plus等，這些模型都各有優缺點，各有側重的地方。
我國個人征信市場處于起步階段，企業征信開展壯大。隨著互聯網快速發展，大數據時代的到來，我國征信體系逐漸建立。
未來行業風險控制主要從幾個方面著手：
第一，個人貸款業務，主要是住房貸款、信用卡等消費型貸款。在傳統的社保、公積金等央行傳統的`征信之外，與互聯網巨頭騰訊或者阿里合作，借助互聯網大數據對客戶消費行為和誠信記錄作出盡可能全面的綜合分析，為其互聯網戰略的推廣提供支持，場景信用評分體系和信用累積管理模型來管理，形成一個多維度立體的風險評估和預警體系，包括基于互聯網大數據分析、涉及客戶的消費行為分析、履約能力分析和社交行為分析等多個維度。
第二，從宏觀方面考慮，每個公司所處的階段。這是一個產業升級造成的宏觀情況，因此風險控制要考慮宏觀經濟情況，更多的是對未來經濟的判斷。Credit Portfolio View,該模型關注資產信用等級的轉換和宏觀經濟狀況之間的關系，直接將信用等級轉化概率與宏觀因素之間的關系模型化，一旦發現模型擬合，通過制造宏觀上的對于模型沖擊來模擬信用等級轉化概率的跨時演變狀況。它最大限度的考慮了當前宏觀經濟環境因素。
第二，分析行業發展前景。現在鋼鐵、水泥、煤炭、汽車等行業都產能過剩，國家嚴格控制高污染、高能耗行業。銀行要逐漸停止對這類企業的貸款，調整貸款結構。向大數據、新能源、生物醫藥、軟件開發、人工智能等行業傾斜。
第三，分情況分析企業狀況。如果是企業發展初期，則貸款前這些硬性的指標并不是很難獲取，更大的問題在于貸后控制和資產處理的后半程，所以應該偏向于貸中和貸后的部分。如果是在發展時期，則采用傳統方法中的信用評分法。它用財務指標反映企業的信用狀況，通過對企業主要財務指標的分析和模擬，預測企業破產的可能性，從而預測企業的信用風險。
四、信用風險控制策略
第一，給所有的交易購買保險，當其中的一項或者幾項發生風險的時候，損失由保險公司來承擔。這樣就可以以較小的成本來保障損失的減少。主要有銀行一攬子保險；董事及高級職員責任保險；未授權交易保險；財產保險和其他險種等。
第二，加大監測力度。運用大數據動態監測貸款的變化，從以前的按季度監測變為現在的按月監測，做到提前預警，提早退出。商業銀行人員有較強的風險發現意識和風險控制能力，同時要掌握一定的技巧和方法。如有以下情況：客戶不好聯系、不提供報表、納稅等信息，轉移基本賬戶，現金流異常，外部評價差，等等。要按照預警信號的級別由商業銀行對應工作人員處理，注意風險預警信號的級別。
第三，信用衍生產品來對風險進行控制。信用違約互換、總收益互換、信用息差產品、信用息差期權、綜合結構化產品，信用聯系票據，擔保債務憑證，變異 CDO,達到風險分散化，降低信用風險的集中度，有利于提高銀行系統的穩定，抵御外部沖擊。
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