商业银行信贷组合风险管理方法研究

我国商业银行目前采用的量化的信贷风险管理方法多是针对单个借款人信贷风险的测量与管理，对于信贷组合风险则缺乏有效的定量测量与分析工具。多数商业银行没有将信贷组合风险管理纳入全面风险管理体系，未从经营战略层面和操作实践层面研究和实行信贷组合风险管理。对信贷组合风险这种粗放模糊式的管理方法，导致银行在信贷风险管理过程中存在几方面的问题。
一是对存量信贷风险描述不准确。由于未考虑信贷组合风险情况，而是假定各贷款之间的风险性完全不相关，那么，一方面对单个信贷风险的简单累加可能导致总风险估算过高，与之匹配的银行资本处于部分浪费状态；另一方面，按大数法则提取信贷资产准备的方法，不能应对在极端条件下某些相关性较高的贷款同时暴发风险的情况。
二是信贷政策制定不科学。目前商业银行在制定年度信贷政策、向分支机构发布信贷指引时，很少量化考虑新增贷款对组合风险的分散作用，只考虑单个贷款的风险状况，目标客户群通常确定为“三好学生”式的企业，即该企业既处于高增长的行业，又具有行业领先地位和很高的市场占有率，有核心竞争优势，业务规模大、利润率高而风险极低。选择低风险的领域进行信贷投放无可厚非，但“三好学生”式企业毕竟数量有限，而且这些客户融资能力强，融资渠道多样，没有很强烈的贷款需求，又受到本地各银行业机构的普遍“追逐”。因此，这一目标市场资金供给大于需求，呈基本饱和状态，银行竞争十分激烈，银行为获取客户付出的成本增高、贷款定价较低，导致实际收益减少。同时，当前对于热点行业和企业的判断都基于同一宏观经济发展走势假设，也就是社会上大多数人持有的观点，而一旦发生假设条件逆转的情况（历史上曾多次出现这种情况），由于银行与客户关系的建立和维系通常要花费很长的时间，银行很难通过立即调整信贷政策实现信贷结构的迅速调整。
三是未实现收益与风险最佳匹配的资产组合。未实行信贷组合风险管理的情况下自然形成的贷款组合点，并不是银行实现收益与风险最佳匹配的资产组合。如果挖掘那些与现在组合呈负相关或正相关很小的信贷资产，充分利用分散化的可能，银行可以在信贷规模和整体收益基本保持不变的情况下，将组合的信用风险降到最低，或者在可承受风险能力基础上，实现收益最大化。
针对这种状况，我们认为，商业银行应该建立和应用以风险测量模型为核心的信贷组合风险管理方法。
第一，目前国际银行业运用的信贷组合风险度量模型主要有KMV模型、Credit Metrics、麦肯锡模型和CSFP信用风险附加计量模型等四类，这些模型各有优缺点和适用条件。结合我国银行业经营发展的内外部客观条件，我国商业银行建立量化的信贷风险测量模型时，在参数设定、基本假设和测量方法上应考虑这样几个方面。一是模型对风险的定义目前应采用DM模型，即假定信用损失（LGD）是借款人在计划期内违约所产生的损失，只考虑违约和不违约两种情形的信用状态变化。当资产证券化工具发展成熟或信贷资产次级交易市场建立的情况下，可改用MTM法建立模型。二是引入风险敞口间的相关性概念，即借款人违约的相关程度。在计算违约相关性时，可采用历史数据模拟法或因素分析法。三是通过计算信贷组合的损失均方差来测量和描述组合的风险状况。四是可先将贷款按行业、地域、信用质量或借款人登记注册类型等多种因素进行分类，形成诸多亚组合，对组合内和组合间的相关违约系数进行测算，以降低计算负荷。
在模型的应用方面，要通过对银行当前贷款组合的风险程度进行测算，可以看出非预期损失的大小，进而与银行经营战略相比较。也可以对同业数据进行粗略测算，用以作为参照，看本银行的贷款组合风险在同业中所处的位置。组合风险测算结果还可以作为估计经济资本的参考。
第二，测算出的组合风险值与该贷款实际存在的组合风险值相比较，就是该笔贷款的边际风险贡献。比较不同贷款的边际风险贡献，可以很直观地表明当前贷款组合中的主要风险来源，银行管理者进而可以采取适当的行动以控制风险。
第三，可以将边际风险贡献的概念引入决策机制。当多项贷款需求单独测算的风险度和收益率都相似，而银行由于存贷款比例的要求不能同时满足所有贷款需求时，边际风险贡献小的贷款显然应该被优先考虑。也就是说，与当前组合中贷款的总体相关性最小的贷款有优先权。同样的，在贷款定价过程中，也可以加入边际风险贡献的因素。一笔贷款的发放如果给整个贷款组合贡献更多的边际风险，银行也有理由提高贷款价格、增加预期收益率，以与增加的风险相对应。
第四，在管理层面辅助制定贷款投放指引。组合风险分析可以让我们清楚地看到，银行将贷款集中投放于某些有比较优势的领域并不是没有限度。当贷款组合中主要的风险敞口存在较高的相关性并达到某种限度时，由集中带来的成本节约因素被相关性带来的更多的组合风险相抵消，此时继续向该领域投放贷款显然是不经济的。银行是经营风险的行业，目标在于稳定而长期的收益，即损失和风险都控制在可预期的波动范围内。通过组合风险分析，银行经营者可以定量了解自己在某一领域投放贷款是否已经过多，或者在某一并不具有比较优势的领域也已经不知不觉地积累了大量的组合风险，进而确定应该寻找哪些与这一领域高度负相关的领域进行贷款投放以对冲风险，用以对冲风险的贷款投放量应该是多少。从这个角度说，组合风险分析可以指导银行制定更为科学的贷款投放指引。
应用以风险测量模型为核心的信贷组合风险管理方法，不仅要调整银行风险管理组织结构，完善信贷管理制度，培训信贷管理人员，一项重要的基础性工作是建立完善的信贷管理数据库。
银行应着手建立一个完备的内部组合风险分析数据库，在整理历史数据的基础上，不断增加动态信息。数据库中历史评级、违约概率、相关性等数据将用于信贷组合风险管理。数据库应跟踪该行历史上所有建立过联系的客户的信息资料，无论这个客户是否曾经从该行获得过贷款、贷款是否已经完全归还。在积累一定的历史数据后，可以检验和修正当前的组合风险管理模型，检验以往贷款决策的适当性并修正当前的贷款决策机制。这些历史数据由于具有连续性和真实性，某种程度上比银行当前客户信息更为重要。银行在设计和维护历史信息数据库时，还应当吸收外部评级机构提供的信息、股票市场提供的信息以及各类统计咨询机构提供的信息，不断丰富信息容量。

商业银行信贷组合风险管理方法研究: 来源：金时网