導(dǎo)言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇信用風(fēng)險相關(guān)理論，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

中圖分類號：F830.9；F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-8409（2014）02-0111-07

1 引言

一般而言，信用風(fēng)險投資者①情緒是指金融市場上投資信用風(fēng)險產(chǎn)品的投資者的投機傾向或?qū)π庞蔑L(fēng)險資產(chǎn)的樂觀或者悲觀態(tài)度，反映了信用風(fēng)險資產(chǎn)的目前價格與內(nèi)在價值的差別。在現(xiàn)實金融市場上，信用風(fēng)險投資者易受到自己或他人的主觀情緒（其信念的客觀程度和認(rèn)知的心理偏誤）的影響，并呈現(xiàn)出系統(tǒng)的長期的一致性，引起市場流動性不足或過剩，而市場流動性的不足或過剩又會進(jìn)一步提高信用風(fēng)險投資者的非理性主觀情緒程度，最終導(dǎo)致信用風(fēng)險產(chǎn)品價格劇烈波動。投資者情緒和流動性是金融市場的兩個重要特性，也是影響金融市場平穩(wěn)健康運行的關(guān)鍵因素。2007年次貸危機就是市場投資者悲觀情緒和流動性相互作用的結(jié)果[1]。

由于信用風(fēng)險投資者的認(rèn)知過程的偏誤和情緒情感偏好等心理方面的原因會使其無法理性地做出正確的判斷和理性的決策，對信用風(fēng)險產(chǎn)品的定價、流動性、信用風(fēng)險傳染等方面均造成了重要影響。同時，流動性變化又會加深信用風(fēng)險投資者的非理性程度和情緒變化。楓和梁丹[1]認(rèn)為投資者情緒變化在一定程度上加深了資產(chǎn)價格的市場波動速度和幅度，給市場流動性造成了不容忽視的影響。Baker和Stein[2]認(rèn)為如果市場參與者情緒程度較高，則市場流動性程度就會較高。同時，市場流動性隨著非理性投資者情緒的增加而增加。Hong和Stein[3]認(rèn)為投資者情緒與流動性具有顯著的內(nèi)在相關(guān)性。梁麗珍[4]認(rèn)為投資者情緒顯著影響了資產(chǎn)定價過程（即收益生成過程），而且與市場流動性具有正相關(guān)關(guān)系，隨著投資者情緒的提高，交易對價格的邊際沖擊變小，市場流動性增加。Zouaoui等[5]認(rèn)為投資者情緒增加了市場流動性和市場危機的發(fā)生概率。Lin和Huang[6]認(rèn)為投資者情緒影響了人們的心理價格參考點水平，進(jìn)而影響了人們決策行為。Baker等[7]認(rèn)為投資者情緒可以在市場間進(jìn)行傳染，而且是通過流動性得以實現(xiàn)的。

行為金融學(xué)摒棄了投資者理性假說，認(rèn)為投資者情緒對整個金融市場有著不可忽視的作用[8]。在信用風(fēng)險產(chǎn)品交易過程中，投資者潛在地將銀行系統(tǒng)的信用風(fēng)險傳播到二級市場，并實現(xiàn)在諸多投資者之間相互傳染和擴(kuò)散。而在這類信用風(fēng)險傳染過程中投資者情緒和流動性的影響是不可忽視的。這類以信用風(fēng)險交易為特征的信用風(fēng)險傳染問題已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)信用風(fēng)險傳染模型所能夠分析的范疇。近幾年，隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的快速發(fā)展和應(yīng)用，國內(nèi)外學(xué)者開始將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論引入到金融風(fēng)險傳染的研究領(lǐng)域，也為解決信用風(fēng)險交易為特征的信用風(fēng)險傳染問題提供了手段和工具。目前應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析信用風(fēng)險傳染主要集中于銀行系統(tǒng)，通過分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性及其演化對信用風(fēng)險傳染的影響機制[9～15]。林福永和孫凱[16]認(rèn)為在社會科學(xué)研究中，如果把各類作用體抽象為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，各種作用抽象為節(jié)點之間的連接線或邊，那么，一切事物就都可以抽象為網(wǎng)絡(luò)。在現(xiàn)實金融市場上，信用風(fēng)險投資者之間具有非常復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，而且網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的變化會影響信用風(fēng)險傳染過程的復(fù)雜性，以及信用風(fēng)險傳染的速度和效率。因此，應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究信用風(fēng)險傳染具有一定的科學(xué)性和可行性。鑒于此，本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角，考慮到信用風(fēng)險投資者情緒和流動性對信用風(fēng)險傳染的影響，通過構(gòu)建信用風(fēng)險傳染的網(wǎng)絡(luò)模型，研究信用風(fēng)險投資者情緒和流動性的交互作用對信用風(fēng)險傳染行為及其演化的影響和作用機制。

2 信用風(fēng)險傳染的行為分析

2.1 信用風(fēng)險傳染的投資者情緒驅(qū)動機制

信用風(fēng)險傳染是金融系統(tǒng)中常見的復(fù)雜的社會現(xiàn)象，是一種典型的社會群體的心理行為。在這種社會現(xiàn)象中信用風(fēng)險投資者的情緒和態(tài)度至關(guān)重要。從社會群體心理學(xué)角度來說，信用風(fēng)險傳染是信用風(fēng)險的傳染者和被傳染者之間在信息、情緒、態(tài)度、行為等方面的雙向互動交流和感染的過程。從傳染的渠道來看，信用風(fēng)險傳染主要包括信用風(fēng)險投資者之間的關(guān)系、個體持有信用風(fēng)險資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)特征、信用風(fēng)險的轉(zhuǎn)移、宏觀政策波動及新聞媒介傳染等多種方式。從傳染過程來看，主要包括信息甄別與篩選信息認(rèn)同與強化市場信息同化市場劇烈震蕩。從心理與行為角度來看，信用風(fēng)險的傳染主要包括對信息的關(guān)注與疑慮心理的認(rèn)同與情緒激動情緒感染群體的趨同行為危機爆發(fā)。這種心理與行為過程主要包含四方面的原因。

（1）利益是信用風(fēng)險傳染的心理基礎(chǔ)。在金融市場上，信用事件的發(fā)生往往會帶來金融市場上信用風(fēng)險資產(chǎn)價格的波動，會造成信用風(fēng)險投資者巨大的利益損失。因此，一旦信用事件的發(fā)生引起金融市場波動超出了信用風(fēng)險投資者的預(yù)期，危及到信用風(fēng)險投資者的相關(guān)利益，他們就會產(chǎn)生心理恐慌和非理性的情緒和行為，并通過社會關(guān)系和各種媒介將非理和激動情緒向鄰近或遠(yuǎn)程的個體傳染，逐漸在市場上形成“心理群體”，加快信用風(fēng)險的傳染速度，加劇金融市場信用風(fēng)險資產(chǎn)價格的劇烈波動，進(jìn)一步擴(kuò)大信用風(fēng)險的傳染范圍。

（2）群體依賴性構(gòu)成了信用風(fēng)險傳染的心理支撐。在金融市場信用事件發(fā)生前后，絕大多數(shù)信用風(fēng)險投資者都極為關(guān)注市場信息的變化和市場的運行方向?qū)ψ约菏欠裼欣?。為了保護(hù)自己的利益，個體對群體的依賴情緒相對于金融市場平靜時更為強烈，對群體情緒和行為的變化更加敏感。因此，對群體的依賴性在很大程度上為信用風(fēng)險的傳染提供了一種心理支撐作用，并不斷加快信用風(fēng)險的傳染速度。

（3）信息的不完全性和不對稱性是加快信用風(fēng)險傳染的現(xiàn)實條件。在金融市場上，信息的不完全性和不對稱性是各類信息被扭曲或篡改、不利消息被快速傳播或放大的癥結(jié)所在，更是信用風(fēng)險傳染的沃土。因此，在市場信息不完全和不對稱情況下，一旦金融市場上出現(xiàn)相關(guān)信用事件的發(fā)生，就可能會改變市場信息均衡狀態(tài)，對不利于自己的信息總是以極其關(guān)注的態(tài)度和行為加以證實或否定，導(dǎo)致在市場信息不完全和個體間信息不對稱下諸多真實信息在傳播過程中被扭曲或篡改，經(jīng)過多次反復(fù)的交互影響，信用風(fēng)險投資者的信息不斷被同化，其恐慌心理和非理不斷得到強化，不斷地提高了信用風(fēng)險的傳染速度和影響范圍。

（4）情緒感染是信用風(fēng)險傳染的內(nèi)在動力。在金融市場上，由于信用風(fēng)險投資者極為關(guān)注自身的利益安全，一旦信用事件的發(fā)生威脅到了自身利益安全，他們就會產(chǎn)生一種恐懼情緒，并通過信用風(fēng)險投資者之間的雙向互動交流進(jìn)行情緒傳染，產(chǎn)生一系列非理性的行為，最終一步步加快信用風(fēng)險傳染的速度，擴(kuò)大了信用風(fēng)險傳染的影響范圍和力度。

2.2 信用風(fēng)險傳染的市場流動性驅(qū)動機制

在金融市場上，信用風(fēng)險傳染是投資者心理行為與流動互作用的結(jié)果，流動性也正成為影響金融系統(tǒng)穩(wěn)定和各類金融風(fēng)險傳染的重要因素，它既可以通過金融機構(gòu)、企業(yè)和家庭的資產(chǎn)負(fù)債表直接發(fā)揮作用，也可以通過資產(chǎn)價格間接地發(fā)揮作用。流動性對信用風(fēng)險傳染的驅(qū)動作用主要包括兩個方面。

（1）流動性對銀行系統(tǒng)信用風(fēng)險傳染的驅(qū)動。

銀行系統(tǒng)中的信貸關(guān)系由銀行同業(yè)風(fēng)險分擔(dān)或銀行共同參與的支付清算系統(tǒng)所導(dǎo)致，即使銀行“經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)變量”之間是相互獨立的銀行之間的信貸關(guān)系也會使銀行經(jīng)營業(yè)績之間有很強的相關(guān)性[17]。當(dāng)銀行系統(tǒng)受到不確定性流動性沖擊時，貸出方銀行會由于借入方銀行的破產(chǎn)而發(fā)生資本損失，如果這個溢出效應(yīng)超出自身的資本緩沖，信用風(fēng)險就會由借入方銀行向貸出方銀行傳染，嚴(yán)重時會導(dǎo)致銀行系統(tǒng)崩潰[18]。因此，當(dāng)一家或部分銀行發(fā)生信用事件后，除了自身的流動性會受到?jīng)_擊，與其相關(guān)聯(lián)的銀行的流動性也會立即受到擾動或沖擊，一些資本緩沖能力弱的銀行為了保證流動性穩(wěn)定，一定會以低于“公平”價值的價格來售賣其長期資產(chǎn)或以更高的利率進(jìn)行拆借，而銀行資產(chǎn)價格的下降或同業(yè)拆借利率的上升又勢必會反過來影響其他銀行資產(chǎn)的價值，增加銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險，最終導(dǎo)致一家或部分銀行的信用風(fēng)險會隨著流動性通過銀行資產(chǎn)市場傳染給其他與之直接相關(guān)或者間接相關(guān)，甚至不相關(guān)的銀行。而且，銀行系統(tǒng)信用風(fēng)險傳染的速度和影響范圍會隨著流動性沖擊的增加而增加。

（2）流動性對金融市場間信用風(fēng)險傳染的驅(qū)動。

在整個金融系統(tǒng)中，由于各個市場之間不可避免地存在著很大程度上的資產(chǎn)相關(guān)性和經(jīng)濟(jì)主體的相關(guān)性，其中任何一個或多個市場上的流動性問題也勢必會導(dǎo)致其他市場的流動性問題。某一市場的信用風(fēng)險會通過流動性的變化在多個市場間進(jìn)行傳染，并且呈現(xiàn)顯著的流動性驅(qū)動效應(yīng)。以2007年美國次貸危機為例。由于基準(zhǔn)利率上升和房價下跌，導(dǎo)致了銀行系統(tǒng)的信貸違約增加，銀行系統(tǒng)的流動性受到?jīng)_擊，引發(fā)銀行系統(tǒng)內(nèi)的信用風(fēng)險傳染。而銀行系統(tǒng)內(nèi)的信用風(fēng)險傳染又勢必會致使基準(zhǔn)利率持續(xù)上升和房價持續(xù)下跌，導(dǎo)致次級抵押貸款支持證券市場價值縮水，帶動資本市場其他相關(guān)衍生產(chǎn)品價格下跌，引發(fā)資本市場流動性危機和信用風(fēng)險傳染。資本市場資產(chǎn)價格的下跌，又會引起貨幣市場流動性的緊縮，進(jìn)而導(dǎo)致信用風(fēng)險在貨幣市場上傳染。因此，在流動性驅(qū)動下，在多個市場之間形成不利的“流動性螺旋”，驅(qū)動信用風(fēng)險在多個市場之間反復(fù)交叉?zhèn)魅?，在極端情況下會導(dǎo)致金融危機。

因此，流動性正成為信用風(fēng)險在單個金融市場內(nèi)部傳染和多市場間傳染的核心渠道和紐帶，而且，對信用風(fēng)險傳染的速度和影響范圍具有顯著的驅(qū)動效應(yīng)，并呈現(xiàn)出“DNA雙螺旋鏈”特征。

篇2

1引言

隨著電子商務(wù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融開始出現(xiàn)，并且迅速發(fā)展。所謂互聯(lián)網(wǎng)金融，它是指傳統(tǒng)金融機構(gòu)依托互聯(lián)網(wǎng)平臺，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、電子信息技術(shù)，實現(xiàn)融資、投資和信息中介服務(wù)的一種新型業(yè)務(wù)模式。互聯(lián)網(wǎng)與金融結(jié)合，對傳統(tǒng)金融業(yè)是一種全新的變革，對銀行、證券等提供服務(wù)的方式和效率產(chǎn)生深刻的影響?；ヂ?lián)網(wǎng)金融作為一個新生事物，既需要市場驅(qū)動，也需要政策助力來促進(jìn)發(fā)展。然而，伴隨高速增長的是行業(yè)的信用風(fēng)險也在呈上升趨勢。馬克思在資本論中指出，商品資本向貨幣資本的轉(zhuǎn)化這“驚險的一跳”蘊含著巨大風(fēng)險，其原因在于，如果互聯(lián)網(wǎng)金融的信用風(fēng)險超過一定程度，導(dǎo)致信用破產(chǎn)，進(jìn)而引發(fā)資金鏈斷裂，使得企業(yè)破產(chǎn)，那么企業(yè)就會解雇大量員工，使得工人失業(yè)，最終造成整個社會經(jīng)濟(jì)危機。所以，在經(jīng)濟(jì)風(fēng)險的防范中，對互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險的防范就越來越凸顯出其重要性。馬克思的貨幣、信用和危機理論常被當(dāng)作一個系統(tǒng)的分析框架，雖然不能把西方國家的理論經(jīng)驗直接照搬到我國，但馬克思在《資本論》中的世界觀和方法論以及信用理論，對分析我國互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險有著重要的理論指導(dǎo)意義。全面系統(tǒng)地研究互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險具有一定的現(xiàn)實意義和理論意義。一方面，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)在我國還處于初級發(fā)展階段，目前已有的文獻(xiàn)大多是研究互聯(lián)網(wǎng)背景下對傳統(tǒng)金融企業(yè)的沖擊性影響，或者從實證角度研究互聯(lián)網(wǎng)金融對居民消費的影響，而從信用風(fēng)險防范的角度對其進(jìn)行研究的文獻(xiàn)卻很少，從馬克思信用理論視角去分析互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險的相關(guān)文獻(xiàn)則更少。因此，從信用風(fēng)險防范的角度著手，對于豐富國內(nèi)該領(lǐng)域的研究具有一定的理論意義。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)在我國屬于新興行業(yè)，發(fā)展迅速，但行業(yè)整體的運營顯現(xiàn)出巨大的信用風(fēng)險。如何規(guī)范行業(yè)的整體發(fā)展，降低發(fā)展帶來的風(fēng)險就顯得尤為重要。

2研究現(xiàn)狀

關(guān)于信用這一概念的內(nèi)涵和本質(zhì)，馬克思從經(jīng)濟(jì)學(xué)和倫理學(xué)2個角度進(jìn)行了闡述。經(jīng)濟(jì)范疇中的“信用”是種經(jīng)濟(jì)利益關(guān)系，反映了一種特定的生產(chǎn)關(guān)系。國內(nèi)其他學(xué)者基于這一理論進(jìn)行了深入研究。柴艷萍（2013）[1]從誠信與信用的關(guān)系出發(fā)，提出了信用實現(xiàn)的條件。胡為雄（2010）[2]通過對馬克思相關(guān)政治經(jīng)濟(jì)文獻(xiàn)的挖掘，認(rèn)為信用和虛擬資本是馬克思上層建筑概念的隱喻。馬超（2008）[3]強調(diào)信用道德水平與信用經(jīng)濟(jì)水平之間存在一定的關(guān)系。在互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險管理方面，也有很多學(xué)者作了相關(guān)的研究。陳秀梅（2014）[4]指出要從制度設(shè)計和標(biāo)準(zhǔn)制定2個方面入手，多方面建立互聯(lián)網(wǎng)財務(wù)管理體系。謝平、鄒傳偉（2013）[5]認(rèn)為，我國互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融存在明顯差異。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)和傳統(tǒng)金融的變革推動了互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展，可能會使互聯(lián)網(wǎng)金融存在巨大的潛在信用風(fēng)險。既然大數(shù)據(jù)技術(shù)在推動互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的過程中起到重要作用，那么也可以將大數(shù)據(jù)技術(shù)作為一種手段，利用其去管理信用風(fēng)險。劉蕓、朱瑞博（2014）[6]認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融應(yīng)與信用體系等傳統(tǒng)金融領(lǐng)域相銜接，使整個行業(yè)的信用風(fēng)險管理更加全面、完善。

3我國互聯(lián)網(wǎng)金融存在的信用風(fēng)險及原因分析

馬克思的信用理論包含了信用產(chǎn)生和功能，以及資本主義經(jīng)濟(jì)各要素在生產(chǎn)、分配、消費等環(huán)節(jié)的對立加速。在資本主義社會，各要素之間對立的最終發(fā)展趨勢是相互分離，最后以危機的形式趨于統(tǒng)一，周而復(fù)始，具有周期性。在統(tǒng)一的過程中，有些是以特定的信用風(fēng)險的形式表現(xiàn)出來的，網(wǎng)絡(luò)金融的信用風(fēng)險就是其一。網(wǎng)絡(luò)金融信用風(fēng)險是指網(wǎng)絡(luò)金融融資借款人在合同到期日不履行合同義務(wù)，構(gòu)成違約的行為。這種違約風(fēng)險是客觀的信用風(fēng)險。此外，由于網(wǎng)絡(luò)金融交易在時間和空間上的分離，可能存在的道德風(fēng)險以及交易雙方的信息不對稱，使得網(wǎng)絡(luò)金融存在人為的違約信用風(fēng)險。還有，網(wǎng)絡(luò)金融的信用風(fēng)險也有其自身的特點：隱蔽性強，因為交易的時空分離為其作“掩護(hù)”，使得信息不對稱情況下很難辨別真?zhèn)?；傳播速度快，依靠互?lián)網(wǎng)信息技術(shù)，信用風(fēng)險可以很快進(jìn)行大范圍傳播；范圍廣、監(jiān)管難，大數(shù)據(jù)技術(shù)為其提供了廣闊的應(yīng)用空間，且發(fā)展速度極快，還沒有相應(yīng)的法律法規(guī)對其進(jìn)行約束，難以實行監(jiān)管防范。網(wǎng)絡(luò)金融信用風(fēng)險可以按照不同的標(biāo)準(zhǔn)分類。根據(jù)來源，可分為狹義信用風(fēng)險和廣義信用風(fēng)險。狹義信用風(fēng)險是指從借款人角度出發(fā)的信用風(fēng)險。廣義信用風(fēng)險是指從借款人和貸款人2個角度分析的信用風(fēng)險。按其性質(zhì)可分為故意違約信用風(fēng)險和強制違約信用風(fēng)險。故意違約信用風(fēng)險指借款人因道德缺失、信息不對稱、主觀故意等，在客觀上能夠履行合同的情況下，不履行合同，給交易對方造成損失的可能性，通俗來講就是有履行能力但卻不愿意去履行合同。強制違約信用風(fēng)險是指互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險的不確定性和隨機性，使得借款人由于非主觀故意而無法履約。網(wǎng)絡(luò)金融信用風(fēng)險產(chǎn)生的原因是多方面的。目前我國信用體系發(fā)展尚且不完善，經(jīng)常會有惡意逃債的現(xiàn)象發(fā)生。如果融資平臺不能夠有效驗證交易雙方的真實身份，很容易誘發(fā)信用風(fēng)險。除了機構(gòu)與客戶之間的信息不對稱外，法律法規(guī)的不完善也加劇了網(wǎng)絡(luò)金融的信用風(fēng)險?；ヂ?lián)網(wǎng)金融在我國發(fā)展時間還比較短，配套法律法規(guī)尚未形成?；ヂ?lián)網(wǎng)金融在經(jīng)歷了最初的迅速而無管制的發(fā)展之后，其法律風(fēng)險也逐漸暴露出來?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的虛擬性，很難對借款人形成有效約束，可能導(dǎo)致貸款達(dá)到約定日期，仍不履行還款的義務(wù)，信用風(fēng)險爆發(fā)。

4互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險的防范措施

基于上述分析，針對目前我國互聯(lián)網(wǎng)金融存在的信用風(fēng)險，提出以下幾點防范措施。

4.1完善互聯(lián)網(wǎng)金融信用的征信體系和監(jiān)管體系

戰(zhàn)略層面，應(yīng)該加強信用文化和金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)；政策層面，應(yīng)該建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)金融征信制度，并且加強互聯(lián)網(wǎng)金融信用征信的監(jiān)管，加強互聯(lián)網(wǎng)金融信用信息安全管理和個人隱私保護(hù)。對于傳統(tǒng)金融的法律法規(guī)、網(wǎng)上證券交易、支付安全等條例，已經(jīng)不能滿足瞬息變化的互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，應(yīng)該及時完善法律體系，保證相關(guān)利益者的權(quán)利與義務(wù)。

4.2提高互聯(lián)網(wǎng)金融信息安全技術(shù)

立足從業(yè)人員和互聯(lián)網(wǎng)金融平臺，注重安全設(shè)施的投入，包括設(shè)備、技術(shù)和人才的投入。加強內(nèi)控設(shè)施的落實，成立互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險管理部，建立健全內(nèi)控責(zé)任制，不違規(guī)。增強自律能力，在業(yè)務(wù)許可范圍內(nèi)合法合規(guī)的前提下開展業(yè)務(wù)，加強風(fēng)險防控策略研究，提高自律能力和風(fēng)險應(yīng)對能力。逐步完善內(nèi)部運行機制，提高科學(xué)管理水平，將內(nèi)部管理變得科學(xué)化、規(guī)范化。

篇3

信用是市場經(jīng)濟(jì)的基石，信用風(fēng)險的危害倍受金融界關(guān)注。一般情況下，信用風(fēng)險方面的問題始終屬于市場經(jīng)濟(jì)當(dāng)中基本且極其古老的一類問題，其危害性受到人們的廣泛關(guān)注?，F(xiàn)階段，社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展更是在很大程度上復(fù)雜化了信用風(fēng)險問題。組合信用風(fēng)險已經(jīng)成為現(xiàn)在研究的一個重點，該問題當(dāng)中核心為違約相關(guān)性，該核心具體能夠分成微觀以及宏觀兩種?，F(xiàn)階段，對違約相關(guān)性進(jìn)行研究時主要包含三類方法，分別為約化方法、結(jié)構(gòu)化方法以及Copula方法。

一、對信用風(fēng)險的基本概念進(jìn)行分析

通常情況下，相對比較傳統(tǒng)的信用風(fēng)險指的主要是相關(guān)的交易對象不可以根據(jù)事先已經(jīng)達(dá)成的相應(yīng)協(xié)議來對義務(wù)進(jìn)行嚴(yán)格履行所造成的一種風(fēng)險，也就是債務(wù)人根本沒有對相應(yīng)的債務(wù)進(jìn)行如期償還導(dǎo)致合同的違反，進(jìn)而為債權(quán)人造成一定的風(fēng)險[1]。而現(xiàn)代的金融信用風(fēng)險主要指的是因為對手或者債務(wù)違約而造成損失的一種可能性，或因為債務(wù)人在信用評級方面發(fā)生變動以及履約能力方面發(fā)生一定的改變而造成損失的可能性。所以，現(xiàn)代金融信用風(fēng)險基本的決定因素是對手的實際財務(wù)情況以及風(fēng)險情況[1]。下面對現(xiàn)代金融信用風(fēng)險的具體特征進(jìn)行分析。首先，非對稱性。價格所發(fā)生的波動會造成市場風(fēng)險，所取得的收益呈現(xiàn)出對稱性的分布，而信用風(fēng)險不同于市場風(fēng)險，主要的造成原因是借款人的違約，損失以及收益都呈現(xiàn)出不對稱的分布，這就會導(dǎo)致信用風(fēng)險概率分布發(fā)生一定的偏離[1]。其次，易傳染性。通常來講，信用風(fēng)險會在很大程度上造成大范圍的信用方面的違約，進(jìn)而導(dǎo)致極其嚴(yán)重的金融事故。最后，非系統(tǒng)性。債務(wù)人所具有的實際還款能力的決定因素為和其相關(guān)的非系統(tǒng)性的一些因素，具體包括債務(wù)人的還款實際意愿、經(jīng)營企業(yè)的真正能力以及財務(wù)情況等[1]。

二、信用風(fēng)險模型理論研究現(xiàn)狀

1.結(jié)構(gòu)化模型。

結(jié)構(gòu)化模型起源于20世紀(jì)70年代，并且建立在幾何布朗運動的基礎(chǔ)上，該理論認(rèn)為，我們可以將對債券定價的過程簡單化，即演化為對歐式期權(quán)的定價。理論可以得到期權(quán)定價理論的支持，并且建立了其自身的模型，稱之為到期日違約模型法，理論致力于信用價差曲線的研究，通過定量分析和定性分析的方法，在查閱大量歷史資料的基礎(chǔ)上，在模型中建立了利率期限結(jié)構(gòu)模型。

2.簡約化模型。

簡約化模型繞過了公司的財務(wù)基礎(chǔ)，這是和與結(jié)構(gòu)化模型最大的不同之處，簡約化模型的計算方法相對比較簡單，而且所需要的數(shù)據(jù)流量也較少。在建模過程中，當(dāng)事人可以泊松理論來建立模型，其準(zhǔn)確度收到違約概率的強度影響。采用簡約化模型的優(yōu)勢在于債務(wù)方的強度能夠?qū)α硗庖环降南嚓P(guān)性方面進(jìn)行制約，從而降低了風(fēng)險。簡約化模型的建立還需要以狀態(tài)變量X為主要驅(qū)動力。

三、對信用違約相關(guān)性的影響因素進(jìn)行分析

一般情況下，違約事件會在很大程度上會造成信用風(fēng)險，此外，和一般的損失不同，通常來說，違約事件所引起的不僅僅是財務(wù)上的損失，還包括許多不能夠預(yù)期的事件，帶有很強的隨機性，而這也是處理違約事件過程中需要特別注意的一個方面。單個的違約所產(chǎn)生的負(fù)面影響，主要是有兩個方面所決定，其一是債務(wù)的回收率，其二是違約發(fā)生的概率。從組織層面上來講，由于分散化，組織所發(fā)生的損失根本就不是簡單的一種加和，當(dāng)對多個變量所產(chǎn)生的組合效應(yīng)進(jìn)行一定的研究時，也就是信用債權(quán)人與債權(quán)人間之間存在的影響，這就應(yīng)該要對資產(chǎn)間相干性進(jìn)行有效的度量。所以，要想對組織損失的實際情況進(jìn)行更有效研究，實施組織以及風(fēng)險方面的管理，這就應(yīng)該對組合當(dāng)中的資產(chǎn)違約相依的結(jié)構(gòu)進(jìn)行充分的考慮[2]。下面對影響信用違約的相關(guān)性的因素進(jìn)行分析。首先是宏觀經(jīng)濟(jì)因素。對于市場經(jīng)濟(jì)來講，市場利率所發(fā)生的變化、商品價格上的變化以及宏觀經(jīng)濟(jì)上的波動等都會造成一定的影響，進(jìn)而實現(xiàn)了循環(huán)性的違約相關(guān)性。其次，特定行業(yè)的因素。在所有的行業(yè)當(dāng)中，基本上都會受到原材料價格上漲以及生產(chǎn)力過剩等各種因素所造成的沖擊，各個行業(yè)之間所存在的直接性練習(xí)同時還會造成所有企業(yè)的違約相關(guān)性。該類風(fēng)險引起的主要原因根本就不是經(jīng)營風(fēng)險，同時還不是財務(wù)風(fēng)險，主要原因是特定行業(yè)當(dāng)中市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境所發(fā)生的波動以及變動。因此，行業(yè)當(dāng)中的環(huán)境所造成的影響會嚴(yán)重造成企業(yè)的關(guān)聯(lián)違約，而且這些負(fù)面影響往往是不可估量的，同時也屬于銀行最需要考慮的一個影響因素[2]。最后，業(yè)務(wù)交叉的因素。一般來講，資產(chǎn)相關(guān)指的主要是各個企業(yè)之間有著投資、持股以及參股等各種資本上的關(guān)系。當(dāng)存在一定資產(chǎn)相關(guān)性時，違約相關(guān)性主要是兩債務(wù)人之間違約概率所形成的函數(shù)，同時隨著違約概率的增大，會增大違約的相關(guān)性。各個企業(yè)之間有著非常多的業(yè)務(wù)之間的往來時，有時還會是供應(yīng)鏈方面的合作伙伴，這時候，企業(yè)應(yīng)該非常容易出現(xiàn)關(guān)聯(lián)現(xiàn)象。所以，在此狀況之下，企業(yè)當(dāng)中也會存在相對比較高的違約相關(guān)性[2]。

四、對問題的基本假設(shè)進(jìn)行分析

在已經(jīng)給定的相對比較完備的概率空間（Ω，φ，Q）當(dāng)中，Q指的主要是風(fēng)險處于中性時的概率測度，這時，我們引入能夠表示宏觀經(jīng)濟(jì)的流域，主要的構(gòu)成是能源價格、匯率以及利率等各種宏觀方面額定經(jīng)濟(jì)變量。運用（Ω，φ）上的可以測量的隨機變量Ti來表示i公司違約的實際時刻[2]。當(dāng)選擇Copula函數(shù)時，具體能夠分成兩個類型。在本文中主要考慮在現(xiàn)實情況中非常常用的GaussianCopula。在該函數(shù)當(dāng)中包含著標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)，還包含著協(xié)方差矩陣的多維正態(tài)分布的函數(shù)。根據(jù)Copula方法來對違約相關(guān)性進(jìn)行一定的研究，能夠大體分成兩個步驟：第一個步驟是建立單個企業(yè)的違約模型；第二個步驟是對違約相關(guān)性進(jìn)行一定的引進(jìn)，也就是建立Copula模型[3]。

五、對單個公司的生存概率進(jìn)行分析

對違約相關(guān)性先不進(jìn)行考慮，i企業(yè)出現(xiàn)違約的影響因素是自身因素以及宏觀經(jīng)濟(jì)，也就是在相應(yīng)的域流之下，得出相應(yīng)的域流空間。主要的目標(biāo)是在相應(yīng)的約束條件之下，來對該企業(yè)的生存概率進(jìn)行有效求解[3]。適應(yīng)約化的方法來對企業(yè)生存概率進(jìn)行求解屬于一個非常常見的方法，Lando對其有著比較深刻的認(rèn)識以及研究。也就是說，在t時刻應(yīng)該對未來宏觀經(jīng)濟(jì)信息進(jìn)行預(yù)先知道，預(yù)知未來，但這很明顯與實際存在一定的差距。從根本上來講，Lando因為將其求解放在Cox過程的實際框架當(dāng)中，因此，需要將信息進(jìn)行一定的擴(kuò)大。然而，在現(xiàn)實情況當(dāng)中，在對生存率進(jìn)行一定的求解時根本就不會涉及到Cox過程，該過程僅僅會在模擬違約時刻時才會運用到。因此，應(yīng)該對Lando的方法進(jìn)行一定的改進(jìn)[4]。

六、對信用組合風(fēng)險的損失的度量進(jìn)行分析

第一步，應(yīng)該對違約損失進(jìn)行一定的估計。工具違約概率的確定在于來自于公司內(nèi)部，即所有工具的違約概率的確定標(biāo)準(zhǔn)都是內(nèi)部的具體評級。這一過程的測定較為復(fù)雜，需要以大量的數(shù)據(jù)為依托，為了簡化計算，應(yīng)該根據(jù)行業(yè)當(dāng)中的相應(yīng)平均數(shù)來確定違約的損失值。除此之外，還應(yīng)該對違約損失的具體標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行一定的估計。第二步，應(yīng)該對債務(wù)人的資產(chǎn)相關(guān)性進(jìn)行一定的估計。因為一般來說，我們不能夠直接地觀察出企業(yè)的實際資產(chǎn)價值，但是，我們能夠通過Black-Scholes公式來對其進(jìn)行精確的推導(dǎo)，運用專業(yè)知識，建立相關(guān)的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而運用Copula函數(shù)對其資產(chǎn)相關(guān)性進(jìn)行估計[4]，從而得出接近于實際情況的數(shù)值。第三步，產(chǎn)生出相關(guān)的違約事件。由于違約相關(guān)性與資產(chǎn)相關(guān)性所具有的依賴結(jié)構(gòu)存在一定的相似性，所以能夠?qū)Y產(chǎn)相關(guān)性進(jìn)行有效反映的Copula函數(shù)屬于是違約點的結(jié)果。進(jìn)而利用Copula函數(shù)以及邊緣分布來獲得違約時間的相關(guān)分布。第四步，對隨機違約損失進(jìn)行一定的產(chǎn)生。如果出現(xiàn)違約的現(xiàn)象，我們就需要計算違約所產(chǎn)生的具體損失，此時，可以從以前已經(jīng)得到的違約損失值中獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，即我們可以將違約案例進(jìn)行歸類，對于相似的案例，確定違約數(shù)據(jù)的平均值，并且通過標(biāo)準(zhǔn)差的相關(guān)分布，抽取其中的隨機數(shù)，進(jìn)而借助計算機等工作，計算出違約的損失值。第五步，對損失進(jìn)行一定的計算。出現(xiàn)違約，應(yīng)該按照組合頭寸來得到違約暴露，并且采用計數(shù)法，對于違約數(shù)據(jù)可以記為1，對于不發(fā)生違約的情況，則損失就為零。第六步，得到損失實際分布。無論是何種形式的違約以及違約數(shù)據(jù)的大小，其計算的結(jié)果都是所有的情景都會產(chǎn)生出一個相應(yīng)的組合損失值，此時，對上面的步驟進(jìn)行相應(yīng)次數(shù)的重復(fù)，進(jìn)而來得到相應(yīng)的組合損失。

七、結(jié)束語

綜上所述，違約相關(guān)性的Copula方法是本文研究的主要對象，在本文當(dāng)中，建立并研究了約化方法與結(jié)構(gòu)化方法之間存在的關(guān)系，進(jìn)而可以在很大程度上輔導(dǎo)我們對各研究方法及其內(nèi)在所存在的相互關(guān)系進(jìn)行充分理解。

參考文獻(xiàn)：

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篇4

全球金融危機對金融機構(gòu)風(fēng)險管理理念的最大影響之一就是對交易對手信用風(fēng)險的重視。金融機構(gòu)評估對手方信用風(fēng)險的方法、模型合理與否，關(guān)系到評估結(jié)果的優(yōu)劣。本文概要闡述了銀行信用風(fēng)險計量方面的相關(guān)理論依據(jù)和基本做法。并對銀行間市場完善授信管理提出了具體建議。

一、信用風(fēng)險評估理論

銀行等金融機構(gòu)信用風(fēng)險評估方法大致有統(tǒng)計模型、CAMEL模型和專家判斷模型等三種理論依據(jù)：

(一)統(tǒng)計模型

利用統(tǒng)計模型進(jìn)行信用評估的前提條件是有足夠的數(shù)據(jù)積累，一般至少需要連續(xù)3年的相關(guān)數(shù)據(jù)。

1．違約概率(ProbabilityofDefauh，PD)理論

違約概率是預(yù)計債務(wù)人不能償還到期債務(wù)(違約)的可能性。評估結(jié)果與違約率的對應(yīng)關(guān)系是國際公認(rèn)的事后檢驗評級機構(gòu)評估質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的一項最重要的標(biāo)尺。在商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理中，違約概率是指借款人在未來一定時期內(nèi)不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關(guān)義務(wù)的可能性。如何準(zhǔn)確、有效地計算違約概率對商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理十分重要。不同評級機構(gòu)所設(shè)定的違約定義可能不同，所反映同一等級的質(zhì)量也因此而不同。只有違約定義相同的評級機構(gòu)，其評級結(jié)果才可以進(jìn)行比較。有了對應(yīng)違約率的資信等級才能真正成為決策的依據(jù)。商業(yè)銀行違約概率常用的測度方法主要有兩種：基于內(nèi)部信用評級歷史資料的測度方法；基于期權(quán)定價理論的測度方法。

2．違約損失率(LossGivenDefault，LGD)理論

違約損失率是指債務(wù)人一旦違約將給債權(quán)人造成的損失數(shù)額占風(fēng)險暴露(債權(quán))的百分比，即損失的嚴(yán)重程度。在競爭日益激烈、風(fēng)險日益加大和創(chuàng)新日新月異的市場環(huán)境中，銀行對資產(chǎn)風(fēng)險的量化和管理顯得越來越重要。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險評估方法因過于簡單、缺乏現(xiàn)代金融理論基礎(chǔ)等原因已經(jīng)不能適應(yīng)金融市場和銀行監(jiān)管的需要。以獨立身份服務(wù)于全社會公眾投資者、以公開上市債券為主的外部信用評級對銀行內(nèi)部以信貸資產(chǎn)為主、與銀行自身有著特定聯(lián)系的資產(chǎn)組合的適用性也越來越小。因此，銀行開始開發(fā)類似外部信用評級但又反映內(nèi)部管理需要的內(nèi)部信用評級系統(tǒng)，以適應(yīng)上述市場和內(nèi)部管理發(fā)展的需要。隨著銀行內(nèi)部評級體系的發(fā)展，越來越多的銀行認(rèn)識到LGD在全面衡量信用風(fēng)險方面的重要作用，評級體系的結(jié)構(gòu)開始由只注重評估違約率的單維評級體系向既重違約率又重違約損失率的多維評級體系發(fā)展。歷史數(shù)據(jù)平均值法是目前銀行業(yè)應(yīng)用最廣泛最傳統(tǒng)的方法，新巴塞爾資本協(xié)定的許多規(guī)定也采用這種方法，這種方法以其簡單易操作而獲得歡迎。

(二)CAMEL模型

CAMEL評級體系是目前美國金融管理當(dāng)局對商業(yè)銀行及其他金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)經(jīng)營、信用狀況等進(jìn)行的一整套規(guī)范化、制度化和指標(biāo)化的綜合等級評定制度。其有五項考核指標(biāo)，即資本充足性(CapitalAde．quacy)、資產(chǎn)質(zhì)量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流動性(Liquidity)。當(dāng)前國際上對商業(yè)銀行評級考察的主要內(nèi)容基本上未跳出美國“駱駝”評級的框架?！榜橊劇痹u級體系的特點是單項評分與整體評分相結(jié)合、定性分析與定量分析相結(jié)合，以評級風(fēng)險管理能力為導(dǎo)向．充分考慮到銀行的規(guī)模、復(fù)雜程度和風(fēng)險層次，是分析銀行運作是否健康的最有效的基礎(chǔ)分析模型。在具體CAMEL模型的指標(biāo)及其權(quán)重選取及校驗過程中，大多采用了回歸分析、主成分分析等統(tǒng)計方法。

(三)專家判斷模型

銀行信用評估的起點是對其財務(wù)實力的綜合判斷。應(yīng)從定量定性兩個角度綜合評估。經(jīng)營戰(zhàn)略、管理能力、經(jīng)營范圍、公司治理、監(jiān)管情況、經(jīng)營環(huán)境、行業(yè)前景等要素，無法通過確切數(shù)量加以計算，而專家打分卡是一種更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基準(zhǔn)值，如信用等級、違約和損失數(shù)據(jù)等的情況下，開發(fā)專家判斷模型是一種較好的選擇。專家判斷模型的特點是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：專家打分卡建模時間短，所需數(shù)據(jù)不需要特別的多：專家打分卡可充分利用評估人員的經(jīng)驗。

二、信用風(fēng)險評估的通常做法

(一)信用風(fēng)險評估的基本思路

評估方法應(yīng)充分考慮風(fēng)險元素的定量和定性兩個方面，引入大量的精確分析法，并盡可能地運用統(tǒng)計技術(shù)。另一方面，不浪費定性參數(shù)的判別能力，并用以優(yōu)化計量模型的預(yù)測效能。除CAMEL要素外，還需考慮更多更深入的風(fēng)險因素。評估要素主要包括品牌價值、風(fēng)險定位、監(jiān)管環(huán)境、營運環(huán)境、財務(wù)基本面。

(二)信用風(fēng)險評估模型的構(gòu)造

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是模型開發(fā)和驗證的基礎(chǔ)，建模數(shù)據(jù)應(yīng)正確反映交易對手的風(fēng)險特征以及評級框架。定義數(shù)據(jù)采集模板。收集、清洗和分析模型開發(fā)和驗證所需要的樣本數(shù)據(jù)集。影響交易對手違約風(fēng)險要素主要有非系統(tǒng)性因素和系統(tǒng)性因素。非系統(tǒng)性因素是指與單個交易對手相關(guān)的特定風(fēng)險因素，包括財務(wù)風(fēng)險、資本充足率、資產(chǎn)質(zhì)量、管理能力、基本信息等。系統(tǒng)性因素是指與所有交易對手相關(guān)的共同風(fēng)險因素．如宏觀經(jīng)濟(jì)政策、貨幣政策、商業(yè)周期等。既要考慮交易對手目前的風(fēng)險特征，又要考慮經(jīng)濟(jì)衰退、行業(yè)發(fā)生不利變化對交易對手還款能力和還款意愿的影響．并通過壓力測試反映交易對手的風(fēng)險敏感性

(三)變量選擇方法

1．層次分析法

層次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)簡稱AHP：它是一種定性和定量相結(jié)合、系統(tǒng)化、層次化的分析方法。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經(jīng)驗、洞察力和直覺。層次分析法的內(nèi)容包括：指標(biāo)體系構(gòu)建及層次劃分；構(gòu)造成對比較矩陣；相對優(yōu)勢排序；比較矩陣一致性檢驗。

2．主成分分析法

主成分分析法也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，通過原始變量的線性組合把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)。在保留原始變量主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復(fù)雜問題時更容易抓住主要矛盾。通過主成分分析可以從多個原始指標(biāo)的復(fù)雜關(guān)系中找出一些主要成分，揭示原始變量的內(nèi)在聯(lián)系，得出關(guān)鍵指標(biāo)(即主成分)。

3．專家判斷

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中圖分類號：TP301.6　文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

收錄日期：2012年6月11日

一、引言

隨著金融市場的波動性和金融全球化的影響，金融的關(guān)注焦點之一的商業(yè)銀行風(fēng)險管理面臨著極大的挑戰(zhàn)。信用風(fēng)險、利率風(fēng)險、流動性風(fēng)險、操作風(fēng)險、科技風(fēng)險是商業(yè)銀行運營過程中面臨的金融風(fēng)險，信用風(fēng)險占有重要的地位。信用風(fēng)險是指，借款人由于各種原因，不愿或無力償還銀行貸款本息，使銀行貸款無法收回，造成呆賬損失的可能性。在商業(yè)銀行經(jīng)營中，影響商業(yè)銀行安全高效運營的主要原因是信用風(fēng)險。房屋貸款、農(nóng)業(yè)抵押貸款、企業(yè)貸款等，導(dǎo)致呆賬和不良貸款不斷增加，造成流動性危機，最終使其倒閉，給金融業(yè)和整個國民經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重?fù)p失。所以，加強信用風(fēng)險尤為重要，對于中國處于市場轉(zhuǎn)型期下的我國商業(yè)銀行，加強信用風(fēng)險顯得尤為重要。究其原因，商業(yè)銀行的運營中，不良資產(chǎn)一直是影響我國銀行業(yè)有效經(jīng)營的主要因素，呆賬壞賬的負(fù)擔(dān)是我國商業(yè)銀行進(jìn)一步發(fā)展的障礙，加強信用風(fēng)險管理是解決這一問題的關(guān)鍵。

目前，許多定量技術(shù)和支持工具、軟件已經(jīng)應(yīng)用到商業(yè)。傳統(tǒng)的比例分析、統(tǒng)計方法都得到廣泛的應(yīng)用，如判別分析和Logistic回歸等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、分類樹也被用于商業(yè)銀行的信用風(fēng)險中。在我國，信用分析和評估技術(shù)仍然是比例分析階段，遠(yuǎn)不能滿足商業(yè)銀行對各種形式貸款安全性的準(zhǔn)確測量。核心的信用等級評定時通過對企業(yè)的財務(wù)報表指標(biāo)進(jìn)行分析和評價，然后加權(quán)平均確定。該方法帶有主觀性，所以有很大程度上的缺陷，應(yīng)以科學(xué)的方法確定有效指標(biāo)和用定量模型解決評估問題。

二、信用風(fēng)險管理

商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理包括風(fēng)險的測量和評估，信用風(fēng)險管理與控制。信用風(fēng)險管理與控制包括貸款定價、貸款發(fā)放、貸款檢查。信用風(fēng)險分析指引起貸款風(fēng)險的因素進(jìn)行定性分析、定量計算，來測量貸款自然人的違約概率，為貸款決策提供依據(jù)。信用風(fēng)險分析時，商業(yè)銀行的做法一般是遵循5C原則：貸款人的品質(zhì)（character）、能力（capital）、擔(dān)保（collateral）、環(huán)境（condition），還有LAPP原則：流動性（liquidity）、活動性（activity）、盈利性（profitability）、潛力（potentialities），定性分析借款人目前的財務(wù)狀況、管理水平、行業(yè)經(jīng)濟(jì)狀況反應(yīng)還款人能力的指標(biāo)體系，利用一定的定量技術(shù)、評估模型判別借款人的違約概率。

三、信用風(fēng)險評估模型

國外商業(yè)銀行處理這一問題的方法是把信用風(fēng)險分析看成是模式識別中的一類分類問題，將貸款人分為能夠按期還本息和違約兩類。作法為從歷史數(shù)據(jù)中的若干樣本中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，從而總結(jié)出分類規(guī)則，建立判別模型，用于對新樣本的判別，這種方法稱“粗暴的經(jīng)驗主義方法”，商業(yè)銀行信用風(fēng)險的測度轉(zhuǎn)換為企業(yè)財務(wù)狀況衡量的問題，企業(yè)能否如期還本息主要取決于企業(yè)的財務(wù)狀況。指標(biāo)體系的確立和評估模型的選擇，將多維指標(biāo)綜合起來建立模型。目前有統(tǒng)計方法、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。隨著信息的爆炸式發(fā)展，客戶信息是海量的，本文先用粗糙集的方法對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)約簡，然后用支持向量機進(jìn)行分類，建立判別模型。

總之，SVM建立在統(tǒng)計學(xué)理論的基礎(chǔ)上，在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出很多優(yōu)勢，并在許多應(yīng)用中取得了很好的結(jié)果。

六、基于粗糙集與支持向量機的信用風(fēng)險評估模型

我們引入粗糙集主要借鑒其處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢：一是粗糙集理論處理數(shù)據(jù)不需要任何的先驗知識，僅利用數(shù)據(jù)本身提供的數(shù)據(jù)即可；二是粗糙集理論能表達(dá)和處理不完備的互補一致的信息，以不可辯關(guān)系為基礎(chǔ)，通過約簡能從經(jīng)驗數(shù)據(jù)中獲取知識的規(guī)則及相互關(guān)系。SVM如果所處理的樣本的維數(shù)較大，就可能導(dǎo)致SVM訓(xùn)練的時間過長，影響到分類的時間復(fù)雜行性，在進(jìn)行分類之前先用粗糙集對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，剔除冗余的屬性，不但能降低維數(shù)，而且能更快地 找到最優(yōu)的支持向量，使分類面的距離最大化，分類的效果更明顯，提高了訓(xùn)練樣本的時間和準(zhǔn)確性。本文模型加入粗糙集后的分類算法如圖1所示。（圖1）

在分類過程中，先由用戶給出查詢，然后有一個排列函數(shù)（?專為排列函數(shù)的參數(shù)）為每個客戶信息計算出一個反映該客戶與語義特征相關(guān)程度的數(shù)值，系統(tǒng)按照此參數(shù)從大到小把用戶信息排列并輸出前m個，這樣就完成了一次分類過程。

在反饋過程中，用戶將部分檢出的客戶進(jìn)行標(biāo)記為相關(guān)、不相關(guān)，被標(biāo)記的特征向量f與對應(yīng)的標(biāo)記相關(guān)類型y構(gòu)成學(xué)習(xí)集合S={（f，y）}，然后通過相關(guān)反饋算法里面的約簡函數(shù)與SVM分類器進(jìn)行分類，將學(xué)習(xí)后的特征向量f′對數(shù)據(jù)庫中的圖像進(jìn)行檢索，通過一次或者多次的反饋，最終得到合適的目標(biāo)結(jié)果，本文模型加入粗糙集后的分類算法步驟如下：

由于每次檢索時用戶標(biāo)記的都是在特征空間中距離查詢圖像中最近的信息，同時，在前N個反饋的信息中未標(biāo)記的無關(guān)的信息也離查詢信息較近，因此非常適合用SVM構(gòu)造分類器，因為支持向量是位于分割平面上的樣本，而距離分割面遠(yuǎn)的樣本對分類器的構(gòu)造是沒有影響的，因此通過有限的標(biāo)記和反饋卻能把特征空間中相關(guān)和不相關(guān)的信息分開，進(jìn)一步地檢索也能夠找到更多的信息。

七、結(jié)語

本文借鑒相關(guān)文獻(xiàn)中的試驗數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)分類模型分析得出如下結(jié)論：基于支持向量集與粗糙集的混合分類算法有效地解決了SVM算法中的時空性能問題，降低了維數(shù)災(zāi)難，應(yīng)用到商業(yè)銀行信用風(fēng)險預(yù)測，由于用戶的參與更能使檢索的結(jié)果接近用戶的語義特征，因此該算法具有簡單、高效、查全率等優(yōu)點。

主要參考文獻(xiàn)：

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[2]Saunder A.Financial Institutions Management.Boston：Irwin，Inc.，1994.

[3]世界銀行.新興市場經(jīng)濟(jì)中的商業(yè)銀行.北京：中國財政經(jīng)濟(jì)出版社，1994.

篇6

當(dāng)前國際上流行的信用資產(chǎn)風(fēng)險管理模型主要包括KMV信用監(jiān)控模型、基于VaR方法的信用度量術(shù)、麥肯錫公司的信用風(fēng)險管理模型和瑞士信貸公司開發(fā)的信用風(fēng)險附加模型。

一、KMV信用監(jiān)控模型及評價

KMV信用監(jiān)控模型是由美國KMV公司開發(fā)的，是現(xiàn)今國際上流行并得到信用監(jiān)控機構(gòu)認(rèn)可的幾種主要信用風(fēng)險管理模型之一。

1　KMV信用監(jiān)控模型的基本原理

KMV模型基于莫頓結(jié)構(gòu)化模型的原理，計算信用資產(chǎn)的違約概率。

在KMV信用監(jiān)控模型中，決定信用風(fēng)險的因素如下：

首先，是決定單個信用資產(chǎn)的信用風(fēng)險。

其次，是違約相關(guān)性，以各種借款者或交易對手在資產(chǎn)組合中面臨的違約風(fēng)險的相關(guān)程度。

再次，是風(fēng)險暴露，每個貸款人或交易對手面臨的違約風(fēng)險在資產(chǎn)組合所面臨的風(fēng)險暴露中的比例。

2　KMV信用監(jiān)控模型的評價

(1)利用KMV模型進(jìn)行信用風(fēng)險管理的優(yōu)點

①它可以被利用于任何公開招股公司。

②由于它是以股票市場數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，而不是“歷史記載的”賬簿價值這樣的會計核算數(shù)據(jù)，所以具有前瞻性。

③它基于現(xiàn)代公司理財和期權(quán)理論的結(jié)構(gòu)化模型，強有力的理論支持。

(2)KMV模型存在的缺陷

①在計算違約概率時，資產(chǎn)收益的天上石麟側(cè)面假設(shè)與實際情況有一定的出入，難免會造成一定的計算誤差，可能影響風(fēng)險管理的效果。

②對于計算沒有公開招股的企業(yè)來說，由于沒有公司交易的數(shù)據(jù)可以用，只能基于企業(yè)的會計數(shù)據(jù)和其他可觀察的特征進(jìn)行某些可比性分析，這加大了研究的難度。

③KMV模型沒有根據(jù)資歷、抵押品、合約條件或可轉(zhuǎn)換型區(qū)別不同類型的貸款和債券，并沒有進(jìn)一步細(xì)化研究對象。

④它是靜態(tài)的模型，因為莫頓模型假定，一旦管理人員采納了合適的債務(wù)結(jié)構(gòu)就不再變化了，即使企業(yè)資產(chǎn)價值減少。這樣使模型不能捕捉那些尋求跨時保持不變的或特定的杠桿比例目標(biāo)的企業(yè)行為。

二、信用度量術(shù)及其評價

1　信用度量術(shù)簡介

信用度量術(shù)是1997年由J.P.摩根公司和一些合作機構(gòu)(美國銀行、KMV公司、瑞士聯(lián)合銀行等)聯(lián)合推出的，旨在提供一個信用風(fēng)險在險價值的框架。該模型主要針對由貸款及債券等非交易性資產(chǎn)組成的資產(chǎn)組合，在既定的期間內(nèi)，對投資組合進(jìn)行估值和風(fēng)險計算。信用度量術(shù)并非信用評級工具，也非定價模型，此模型提供了一種考慮各種資產(chǎn)對于投資組臺風(fēng)險貢獻(xiàn)程度以及投資組合在險價值的衡量方法，可以作為信用風(fēng)險管理決策的有效參考。

2　信用度量術(shù)評價

信用度量術(shù)運用市場風(fēng)險度量的在險價值方法進(jìn)行信用風(fēng)險度量，這是一個重要的創(chuàng)新，不僅提出了對信用風(fēng)險量化的技術(shù)，同時也為金融機構(gòu)將信用風(fēng)險與市場風(fēng)險綜合管理提供了重要的線索。但是，信用度量術(shù)由于發(fā)展時間較短，難免會存在一些不足。

(1)轉(zhuǎn)移概率計算的背后涉及到將過去的一段時間里的一年內(nèi)轉(zhuǎn)移概率的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，這是關(guān)于違約方式和發(fā)生信用級別轉(zhuǎn)移的重要假定。具體的我們假設(shè)轉(zhuǎn)移概率遵循馬爾可夫過程，這意味著一種債券或貸款在這一時期內(nèi)移往任何特定狀態(tài)的概率是獨立于過去時期里的任何結(jié)果。然而，有證據(jù)表明，信用評級的轉(zhuǎn)移是跨時自相關(guān)的。舉例來說，如果一種債券或貸款在前一時期被降級，那么它在當(dāng)前被降級的概率就會更高。這表明為描述信用級別的跨時轉(zhuǎn)移，采用第二個或更高的馬爾可夫過程可能更好。

(2)信用度量術(shù)中，使用單一轉(zhuǎn)移矩陣需要假定轉(zhuǎn)移概率在不同類型的貸款者之間沒有不同；或在不同時間之內(nèi)并無不同。實際上，有明顯的證據(jù)表明，重要的行業(yè)因素、國家因素和商業(yè)周期因素都會影響到信用評級轉(zhuǎn)移矩陣。

(3)債券的老化對于計算轉(zhuǎn)移矩陣中的概率具有顯而易見的影響。本質(zhì)性的差異是顯著的，這取決于被用于計算轉(zhuǎn)移概率的債券樣本是基于新債券還是基于特定時點的某一信用級別的所有未償還的債券。

(4)利用債券轉(zhuǎn)移矩陣評估貸款有關(guān)。如前所述，在一定程度上，抵押品、合約條件和其他特點使貸款的表現(xiàn)與債券不同，所以，使用債券轉(zhuǎn)移矩陣可能導(dǎo)致某種內(nèi)存的估值偏差。

(5)信用度量術(shù)利用企業(yè)的股權(quán)價值的相關(guān)性來計算企業(yè)之間信用等級轉(zhuǎn)移的相關(guān)系數(shù)，這只是個近似，還有待進(jìn)一步驗證。

三、麥肯錫公司的信用風(fēng)險管理模型及評價

1997年4月，麥肯錫公司公布了用于計算資產(chǎn)組合信用風(fēng)險的Credit Portfolil View系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用一組宏觀經(jīng)濟(jì)變量解釋違約概率，主要包括利率水平、匯率水平、經(jīng)濟(jì)增長率、失業(yè)率、政府購買力水平等。

Credit Portion View是宏觀計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，理論依據(jù)是宏觀經(jīng)濟(jì)的變化決定信用風(fēng)險的大小，銀行信貸資產(chǎn)組合能夠反映宏觀經(jīng)濟(jì)變量的敏感性。但是，由于銀行貸款的決策還要考慮單個貸款人的特定情況，而該模型顯然忽略了這一點；該模型的有效性依賴于可靠的產(chǎn)業(yè)和宏觀參數(shù)；該模型使用自己的特定方法調(diào)整轉(zhuǎn)移矩陣，打破了標(biāo)準(zhǔn)化信用評級矩陣，不易推廣使用。

篇7

一、供應(yīng)鏈金融內(nèi)容

1、供應(yīng)鏈金融的涵義

現(xiàn)代意義上的供應(yīng)鏈的定義是：供應(yīng)鏈相當(dāng)于在網(wǎng)站中購買商品的流程，之間有資金運轉(zhuǎn)、物流傳遞、信息轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)，這些都在一定情況下得到控制。在網(wǎng)絡(luò)中將產(chǎn)品送到消費者的手里，是一個整體的網(wǎng)上商務(wù)服務(wù)流程。在不斷的風(fēng)險中，發(fā)掘到不同的問題，解決問題的方法就是讓出現(xiàn)的風(fēng)險得到控制。這樣也會對決策的失誤起到緩解，企業(yè)自身的價值得到提高。對金融業(yè)務(wù)中各個環(huán)節(jié)都進(jìn)行監(jiān)督與控制。

2、供應(yīng)鏈金融的特點

供應(yīng)鏈金融在中小企業(yè)中發(fā)現(xiàn)需要融資的對象。這個企業(yè)能在供應(yīng)鏈中發(fā)揮一定的作用同時又有很高的地位，那么就可以成為融資的對象。企業(yè)的財務(wù)狀況與信用等級是作為次要評判標(biāo)準(zhǔn)。供應(yīng)鏈的交易狀況必須從內(nèi)部和外部進(jìn)行統(tǒng)計與記錄。對于兩者的變化要了如指掌。將所有信息在共享平臺中讓參與者都能夠及時接受最新消息，了解供應(yīng)鏈的運營狀況。信息流越加的準(zhǔn)確那么銀行就能根據(jù)實況做出相對應(yīng)的融資處理。

與傳統(tǒng)的資產(chǎn)抵押相比，供應(yīng)鏈金融主要突出的特點，授信活動會在融資過程中是停止的。資金也不能隨便挪用。利用供應(yīng)鏈產(chǎn)生的流動資產(chǎn)，將預(yù)收賬款，應(yīng)收賬款以及存貨進(jìn)行融資。供應(yīng)鏈金融最顯著的特征，企業(yè)必須具有一定的信用等級，通過一定的評判標(biāo)準(zhǔn)才能獲得銀行的幫助。在整個融資流程中所得銷售收入，用于授信還款。

二、供應(yīng)鏈金融的理論基礎(chǔ)和經(jīng)濟(jì)學(xué)分析

1、交易成本

科斯提出的交易成本理論認(rèn)為，在市場交易中出現(xiàn)不同的情況，發(fā)現(xiàn)費用，通知交易者，談判時的費用，一切與交易相關(guān)的費用都必須做到了解。供應(yīng)鏈作為基礎(chǔ)存在，有效的控制成本，讓交易的效率得到提高。供應(yīng)鏈產(chǎn)生的流動資產(chǎn)，將預(yù)收賬款，應(yīng)收賬款以及存貨進(jìn)行融資。將企業(yè)的信用等級與能力作為供應(yīng)鏈的評判標(biāo)準(zhǔn)。

2、信息不對稱問題

信息不對稱的影響有兩種，在事前的選擇并沒有直接選擇，在方向上是相反的，還有就是事后所要承擔(dān)的道德風(fēng)險。就逆向選擇這種情況，可以采取一定的評級標(biāo)準(zhǔn)，審查中確保真實性。而第二種風(fēng)險的控制是需要通過監(jiān)管來控制的。在銀行的內(nèi)部建立一定的信息共享機制。

3、委托

在供應(yīng)鏈金融中，有委托這一項。銀行與各企業(yè)之間，在信貸業(yè)務(wù)上必須更加的謹(jǐn)慎，在業(yè)務(wù)交易中要妥善處理兩者之間的關(guān)系。物流相關(guān)企業(yè)負(fù)責(zé)貨物的運輸，對于倉儲等做好一定的監(jiān)管。在銀行與物流企業(yè)之間，避免出現(xiàn)委托問題。在兩者相互進(jìn)行交易時，進(jìn)行監(jiān)督并做好信息交流。在各大合作中，共同承擔(dān)風(fēng)險，互惠互利的，建立在共同利益基礎(chǔ)上的。參與者的目標(biāo)如果不一致，出現(xiàn)沖突時并沒有合理的解決問題，導(dǎo)致雙方利益受損，那么整體的供應(yīng)鏈就沒有辦法順利進(jìn)行下去，造成信用風(fēng)險。

三、風(fēng)險管理的類型

銀行業(yè)務(wù)中，風(fēng)險時涉及到信用，市場以及內(nèi)外部操作的。風(fēng)險的控制主要表現(xiàn)在市場和信用風(fēng)險上。銀行在風(fēng)險管理上，在投資中向多元化發(fā)展，貸款的出售也在其中等。最常用的是要進(jìn)行信用等級的測定，利用信用衍生工具對出現(xiàn)的損失提供一定的保險。供應(yīng)鏈作為基礎(chǔ)存在，有效的控制成本，讓交易的效率得到提高。

1、信用互換

信用互換在信用衍生品中是非常廣泛使用的?？梢詫⒔鹑诠ぞ叻蛛x，在一定基礎(chǔ)上提高信用風(fēng)險管理的效率，在市場中的流通性也會增強。信息流越加的準(zhǔn)確那么銀行就能根據(jù)實況做出相對應(yīng)的融資處理。促通過信息流的整合，信息系統(tǒng)的充分完善，銀行可以對相關(guān)企業(yè)進(jìn)行監(jiān)控管理。避免這樣的事情發(fā)生，合作者必須規(guī)范自己的信用行為，建立充分的信用體系，這樣才能更好地降低風(fēng)險，有效地促進(jìn)供應(yīng)鏈的發(fā)展。

在不同的供應(yīng)鏈中，各大企業(yè)可以進(jìn)行信貸業(yè)務(wù)。銀行可以貸款給不同的企業(yè)。在企業(yè)，銀行之間存在著第三者，那么就是中介機構(gòu)。中介機構(gòu)通過銀行給企業(yè)的貸款提供一定的服務(wù)獲得收益。銀行會根據(jù)一定的評估標(biāo)準(zhǔn)，給予相關(guān)需要幫助的企業(yè)。在貸款過程中可以實行等價額度的業(yè)務(wù)，從中可以進(jìn)行比例互換。獲得利益的同時，在形式上有一定程度的互換。中介機構(gòu)從中所獲得的相當(dāng)于服務(wù)費。簽訂相關(guān)的協(xié)議，一切建立在合理的信用基礎(chǔ)上來實施，信用互換也是風(fēng)險管理中出現(xiàn)很頻繁的類型。

2、信用期權(quán)和信用利差期權(quán)

信用期權(quán)在供應(yīng)鏈中出現(xiàn)的問題，信用期權(quán)在成熟的金融市場，發(fā)揮著不同的作用。發(fā)行債券需要建立在一定的條件之上，它需要滿足一定的信用評估。供應(yīng)鏈的交易狀況必須從內(nèi)部和外部進(jìn)行統(tǒng)計與記錄。對于兩者的變化要了如指掌。將所有信息在共享平臺中讓參與者都能夠及時接受最新消息，了解供應(yīng)鏈的運營狀況。信息流越加的準(zhǔn)確那么銀行就能根據(jù)實況做出相對應(yīng)的融資處理。

信用期權(quán)和信用利差期權(quán)兩者相比，建立供應(yīng)鏈專有的金融風(fēng)險應(yīng)急管理系統(tǒng)是非常重要的，但是因為它的復(fù)雜性，突發(fā)狀況會變的很多。那么在系統(tǒng)成立的同時我們就必須做到，成功的控制金融突發(fā)事件的風(fēng)險。流動性債券的轉(zhuǎn)換，需要更多流通性的抵押物。金融衍生品的使用可以轉(zhuǎn)換成使用債券，這樣不僅能夠完善銀行的信用風(fēng)險，還能讓整個金融系統(tǒng)的流通性更強也變得更加的安全。避免這樣的事情發(fā)生，合作者必須規(guī)范自己的信用行為，建立充分的信用體系，這樣才能更好地降低風(fēng)險，有效地促進(jìn)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險管理的發(fā)展。

四、信用風(fēng)險管理

1、信用風(fēng)險管理的概念

市場越來越開放，相關(guān)法律法規(guī)的波動和創(chuàng)新產(chǎn)品的產(chǎn)生都會對企業(yè)造成一定的影響。這樣也會對決策的失誤起到緩解，企業(yè)自身的價值得到提高。保障整個流程的安全實施。信息流的整合，信息系統(tǒng)的充分完善，銀行可以對相關(guān)企業(yè)進(jìn)行監(jiān)控管理。信用風(fēng)險的及時關(guān)注，讓供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理更加的標(biāo)準(zhǔn)化，理論與實踐相結(jié)合，更好地為供應(yīng)鏈金融做出非常專業(yè)的服務(wù)。

2、信用風(fēng)險管理的目標(biāo)

最終根據(jù)信息的搜集與整合來決定最終給企業(yè)的融資是多少。事后風(fēng)險的處理就是，在遇到意外情況時，銀行必須與企業(yè)共同來面對問題，將風(fēng)險控制到最小。這樣才能達(dá)到信用風(fēng)險的管理目標(biāo)。信用風(fēng)險管理同時也要采取一定的措施控制風(fēng)險的發(fā)生。銀行必須對企業(yè)進(jìn)行前期的了解，才決定是否進(jìn)行融資，以及融資的標(biāo)準(zhǔn)。事前事后的雙結(jié)合，可以讓整個信用風(fēng)險管理掌控在一定的范圍內(nèi)，可以在遇到問題的時候，采取相應(yīng)的應(yīng)急措施。

五、完善供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險管理的建議

1、加強信息流整合幫助控制風(fēng)險

加強信息流的整合能夠起到控制風(fēng)險的作用。必須從信息的控制入手，信息要適時的更新并充分做到共享。信息管理系統(tǒng)的更新也要適應(yīng)當(dāng)下發(fā)展的需要。供應(yīng)鏈的交易狀況必須從內(nèi)部和外部進(jìn)行統(tǒng)計與記錄。對于兩者的變化要了如指掌。將所有信息在共享平臺中讓參與者都能夠及時接受最新消息，了解供應(yīng)鏈的運營狀況。

信息流越加的準(zhǔn)確那么銀行就能根據(jù)實況做出相對應(yīng)的融資處理。促進(jìn)了各個企業(yè)在供應(yīng)鏈中合作的發(fā)展。通過信息流的整合，信息系統(tǒng)的充分完善，銀行可以對相關(guān)企業(yè)進(jìn)行監(jiān)控管理，同時各大企業(yè)也可以相互監(jiān)督，可以有效的減少信用風(fēng)險行為的產(chǎn)生。避免風(fēng)險這樣的事情發(fā)生，合作者必須規(guī)范自己的信用行為，建立充分的信用體系，這樣才能更好地降低風(fēng)險，有效地促進(jìn)供應(yīng)鏈的發(fā)展。

2、發(fā)揮金融衍生產(chǎn)品在供應(yīng)鏈金融信用中的地位

關(guān)于供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險的研究還處在萌芽階段，并沒有做到深入的了解。隨著社會主義市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和完善，金融衍生產(chǎn)品在供應(yīng)鏈金融中發(fā)揮的作用將會越來越重要。商業(yè)銀行在信貸抵押資產(chǎn)實現(xiàn)證券化，合理的運用衍生產(chǎn)品能夠最大限度的降低風(fēng)險。流動性債券的轉(zhuǎn)換，需要更多流通性的抵押物。金融衍生品的使用可以轉(zhuǎn)換成使用債券，這樣不僅能夠完善銀行的信用風(fēng)險，還能讓整個金融系統(tǒng)的流通性更強也變得更加的安全。

3、建立供應(yīng)鏈金融風(fēng)險應(yīng)急管理系統(tǒng)

在市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，風(fēng)險的存在是不可避免的。如何讓風(fēng)險降低到最低，轉(zhuǎn)被動為主動是非常重要的。供應(yīng)鏈的管理運用涉及的范圍非常的廣，參與者也是非常的多，所以承擔(dān)的風(fēng)險也多。建立供應(yīng)鏈專有的金融風(fēng)險應(yīng)急管理系統(tǒng)是非常重要的，但是因為它的復(fù)雜性，突發(fā)狀況會變的很多。那么在系統(tǒng)成立的同時我們就必須做到，成功的控制金融突發(fā)事件的風(fēng)險。適時對系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)督管理，發(fā)現(xiàn)問題的同時不斷的改進(jìn)。對于突發(fā)事件要給予非常完善的處理方案。將供應(yīng)鏈金融風(fēng)險中出現(xiàn)的危險最小化，避免更嚴(yán)重的事情發(fā)生。

4、加強社會信用體系建設(shè)

信用評估部門的不專業(yè)，商業(yè)銀行的專業(yè)評估也不達(dá)標(biāo)，這樣會很容易造成金融風(fēng)險。信用質(zhì)量必須從宏觀和微觀一起著手，兩者結(jié)合更能作為非常有利的保障。供應(yīng)鏈中的參與者都是有相關(guān)契約的，通過模型對信用進(jìn)行評估從而規(guī)避較大的信用風(fēng)險。在各大合作中，它們是共同承擔(dān)風(fēng)險，互惠互利的，建立在共同利益基礎(chǔ)上的。參與者的目標(biāo)如果不一致，出現(xiàn)沖突時并沒有合理的解決問題，導(dǎo)致雙方利益受損，那么整體的供應(yīng)鏈就沒有辦法順利進(jìn)行下去，造成信用風(fēng)險。為了避免這樣的事情發(fā)生，合作者必須規(guī)范自己的信用行為，建立充分的信用體系，這樣才能更好地降低風(fēng)險，有效地促進(jìn)供應(yīng)鏈的發(fā)展。

六、結(jié)論

供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險管理，本文是根據(jù)以往的研究，對于供應(yīng)鏈金融使用中如何規(guī)避風(fēng)險進(jìn)行了討論與分析。結(jié)合供應(yīng)鏈中出現(xiàn)的問題，提出了合理的建議。對于風(fēng)險監(jiān)管的處理與突發(fā)風(fēng)險的產(chǎn)生都做了相應(yīng)的分析，為以后的發(fā)展提供了非常有利的理論基礎(chǔ)。讓供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理更加的標(biāo)準(zhǔn)化，理論與實踐相結(jié)合，更好的為供應(yīng)鏈金融做出非常專業(yè)的服務(wù)。才能更好地降低風(fēng)險，有效地促進(jìn)供應(yīng)鏈的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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篇8

中圖分類號：F279.23 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）04-00-01

經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的飛速發(fā)展，使得時代面貌日新月異，與此同時，信用時代席卷全球。所謂的信用風(fēng)險是人類社會進(jìn)入信用時代后所產(chǎn)生的一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，是在以信用為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)交易過程中，交易一方不能履行原本的交易承諾，無法為對方提供損失資金。而決策對象和決策目標(biāo)的多樣化、復(fù)雜化也使得風(fēng)險評估面臨困境，解決這一問題的關(guān)鍵就是完善決策內(nèi)容，并在決策程序不斷增多的情況下提供相應(yīng)的多目標(biāo)決策理論，規(guī)避信用風(fēng)險，保證國家經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展。

一、多目標(biāo)決策理論為信用風(fēng)險評估賦予權(quán)重

（一）傳統(tǒng)的權(quán)重確定方法

所謂權(quán)重，是指各種指標(biāo)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的相對重要度，尤其是在多目標(biāo)決策的過程中，權(quán)重起著至關(guān)重要的作用，是規(guī)避信用風(fēng)險的重要一環(huán)。多目標(biāo)決策理論的傳統(tǒng)權(quán)重確定方法有很多，可以簡單概括為三大類：主觀法、客觀法、主客觀綜合法。其中，主觀法是指從人的主觀認(rèn)識出發(fā)，主要考慮人們的主觀感受，當(dāng)然，這里的個人主觀法并不是普通的個人確定方法，而是以眾多專家的主觀判斷為代表的；客觀法，就是除卻人的主觀感受，著力從實際出發(fā)，實事求是，探尋數(shù)據(jù)與事物之間的聯(lián)系，在綜合客觀因素的基礎(chǔ)上確定權(quán)重，分析影響信用安全的主要因素，并計算所占比例；主客觀綜合法，是將專家經(jīng)驗、科學(xué)倫理同客觀事物相結(jié)合，此種方法更加具有針對性，考慮周全，對于多目標(biāo)決策理論的豐富和信用風(fēng)險的規(guī)避起到了極其重要的作用，占據(jù)著較大的評估權(quán)威。

（二）層次分析法

層次分析法是多目標(biāo)決策理論的一個重要發(fā)展成果，在信用風(fēng)險評估領(lǐng)域中占據(jù)著至關(guān)重要的地位。該種方法將個人的觀念、想法抽離出來，采用科學(xué)的手段進(jìn)行分析探討。顧名思義，層次分析法的主要特點就是將經(jīng)濟(jì)問題變得更加條理清晰，打造層次更加突出的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模型。細(xì)致分析各種因素關(guān)系，并以此進(jìn)行比較，判斷矩陣，明確各種比較因素與權(quán)重值之間的差距，堅持權(quán)重分析的標(biāo)準(zhǔn)。多目標(biāo)決策就是因為決策目標(biāo)眾多而得名，所以，處理好各個因素之間的關(guān)系是做好多目標(biāo)決策的根本保障，針對這一問題，層次分析法能夠很好地處理各個元素之間的相對重要程度，進(jìn)而為信用風(fēng)險的規(guī)避提供理論支撐和方法保證。

二、多目標(biāo)決策理論為信用風(fēng)險評估提供時間序列數(shù)據(jù)處理

（一）傳統(tǒng)的時間序列數(shù)據(jù)處理法

多目標(biāo)決策理論的影響因素頗多，除了其自身的分析目標(biāo)眾多以外，還受時間的影響。時間序列數(shù)據(jù)處理法是按照時間順序排列各個經(jīng)濟(jì)元素、目標(biāo)，因為時間的不同會導(dǎo)致各個目標(biāo)因素發(fā)揮作用的程度、時間發(fā)生變化，鑒此，完善時間序列是規(guī)避信用風(fēng)險的關(guān)鍵步驟。傳統(tǒng)的時間序列數(shù)據(jù)處理方法是以數(shù)理統(tǒng)計方法為基礎(chǔ)，該種數(shù)理統(tǒng)計要按照時間順序排列有關(guān)數(shù)據(jù)，并查看該數(shù)據(jù)中是否存在某種統(tǒng)計方式，通過計算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)來確定各個因素之間的相關(guān)程度，這就好比一家公司的經(jīng)營業(yè)績與其股價之間的關(guān)系一樣。雖然數(shù)理統(tǒng)計是多目標(biāo)決策的基礎(chǔ)方式，對信用風(fēng)險評估有著積極作用，但卻過度強調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定性，沒有制定嚴(yán)密的危機處理提案，這一弊端的日益呈現(xiàn)，使得數(shù)理化的信息統(tǒng)計有了限定條件，無法做好金融信息的時間序列評估，與此同時，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將會取而代之。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)采用平穩(wěn)性分類方法解決了海量信息的整理難題，使得多目標(biāo)決策變得日益參數(shù)化，保證信用風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性，將危險系數(shù)降至最低。

（二）熵權(quán)法

多目標(biāo)決策的過程存在多種矛盾因素，較為常見的一種就是：在不同的時間段內(nèi)比較綜合系統(tǒng)和同一時間分析系統(tǒng)整體狀況。這就好比在不同的時間段比較國家信用的綜合系統(tǒng)和在同一時間段內(nèi)分析國家信用的整體狀況，要解決這一矛盾體，就需要有更為有力的時間序列數(shù)據(jù)處理方法。傳統(tǒng)的數(shù)理方法僅是在經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運行的過程中使用的，但是經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有上升性，經(jīng)濟(jì)危機也具有突發(fā)性和破壞性，這就需要借助熵權(quán)法理論綜合評價時間權(quán)重，關(guān)注不同的時刻，根據(jù)熵權(quán)法理論的有關(guān)要求，時間權(quán)向量是綜合分析信用風(fēng)險的常用方式，通過這一途徑，可以細(xì)致分析主客觀影響因素，有效清除影響多目標(biāo)決策的障礙。熵權(quán)法能夠兼顧樣本自身的信息，并且能夠?qū)ζ溥M(jìn)行客觀評價，通過不斷減小信息熵，以此減輕信息的無序化，才能增大信息量，擴(kuò)大信息效用，實現(xiàn)對時間序列數(shù)據(jù)的處理，只有處理好信息數(shù)據(jù)，才能為多目標(biāo)決策做好充分準(zhǔn)備，有效防患信用風(fēng)險。

結(jié)束語：當(dāng)今，經(jīng)濟(jì)全球化已經(jīng)成為不可阻擋的時代潮流，與之而來的是國際貿(mào)易的全球化，這就使得信用風(fēng)險評估不再只局限于國內(nèi)，加之金融行業(yè)發(fā)展的日益繁盛，交易方式的不斷變化，這就于無形中加大了信用評估的風(fēng)險系數(shù)，而經(jīng)濟(jì)危機的突發(fā)性也加劇了危險防范的難度，鑒此，我們更需不斷研發(fā)新型技術(shù)，優(yōu)化多目標(biāo)決策理論，積極容身到經(jīng)濟(jì)全球化的大潮中，著力尋找信用風(fēng)險的評估方案，追根溯源，著力找出造成信用風(fēng)險的因素，打造高質(zhì)量的信用風(fēng)險評估。

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篇9

1大數(shù)據(jù)技術(shù)與城商行信用風(fēng)險管理概述

1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容

計算機以及物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了技術(shù)支持，使得我國大數(shù)據(jù)技術(shù)水平不斷強化提升，與其他發(fā)達(dá)國家相比，我國大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展比較晚，但是我國大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展卻比較快，在眾多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，也推動了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展以及相關(guān)理論研究內(nèi)容的不斷增加，有關(guān)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的深度和廣度也會得以進(jìn)一步拓展。以下內(nèi)容是大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要模塊，包括:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測以及結(jié)果呈現(xiàn)，城商行信用風(fēng)險管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)則可以對影響信用風(fēng)險的因素進(jìn)行重點分析，提高信用風(fēng)險管理的準(zhǔn)確性，降低信用風(fēng)險所造成的損失。

1.2城商行信用風(fēng)險管理的相關(guān)內(nèi)容

城商行發(fā)展過程中所面臨的突出風(fēng)險就是信用風(fēng)險，雖然也有采取措施規(guī)避，但是效果微乎其微，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展則為城商行信用風(fēng)險管理提供了新的思路和可能性。

2大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中應(yīng)用的重要性

其一，有利于建立科學(xué)完善的風(fēng)險防范體系，城商行信用風(fēng)險管理具有一定的復(fù)雜性，而且涉及的基礎(chǔ)信息比較多，在進(jìn)行分析時難免會有考慮不周的地方，導(dǎo)致信用風(fēng)險管理的措施不能有效規(guī)避風(fēng)險。而大數(shù)據(jù)技術(shù)在其中的應(yīng)用則有利于建立科學(xué)完善的風(fēng)險防范體系，對信用風(fēng)險的影響因素分析以及相關(guān)信息的獲取更加科學(xué)準(zhǔn)確，可以依據(jù)不同種類的風(fēng)險，提出對應(yīng)的計算形式。通過對風(fēng)險的計算、識別等，將金融風(fēng)險的發(fā)生率及損害率等內(nèi)容進(jìn)行有效監(jiān)管;其二，有利于提高信用風(fēng)險管理水平和效率，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以利用計算機對信用風(fēng)險影響因素進(jìn)行整合和分析，之后做出判斷，管理水平明顯提高;其三，大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中應(yīng)用是社會發(fā)展的必然趨勢和必然結(jié)果，這些年，隨著人們對于大數(shù)據(jù)技術(shù)研究的不斷深入，其在信用風(fēng)險管理層面的應(yīng)用無論是廣度還是深度都有所加深;其四，有利于滿足城商行服務(wù)模式的風(fēng)險管理。當(dāng)前，金融行業(yè)蓬勃發(fā)展，城商行是金融行業(yè)的主體，其信用風(fēng)險的管理工作能夠滿足當(dāng)前金融企業(yè)增強信用風(fēng)險管理的要求。

3大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用

3.1建立一個信用信息服務(wù)平臺

其一，可以創(chuàng)建統(tǒng)一的信用信息服務(wù)平臺，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)連接，能夠?qū)蛻舻母鞣矫嫘庞眯畔⑦M(jìn)行全面的了解和掌握，實現(xiàn)多部門信息的整合。比如，政府部門了解其偷漏稅以及行政處罰情況;銀行了解客戶的交易信息，以判斷其誠信情況?？傊ㄟ^這些方面信息的獲取和整合便于城商行信用風(fēng)險管理中對客戶的信用情況以及當(dāng)前狀態(tài)做出準(zhǔn)確的判斷;其二，建立客戶的完整圖像信息數(shù)據(jù)庫，對客戶信用的準(zhǔn)確把握是城商行信用風(fēng)險有效管理的重要舉措之一，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用則會使城商行更加全面了解客戶的信用情況。這樣就可以避免進(jìn)一步減少與失信客戶的合作，從源頭上對信用風(fēng)險進(jìn)行有效控制，降低信用風(fēng)險出現(xiàn)的可能性，基于客戶信用數(shù)據(jù)制定有效的風(fēng)險規(guī)避策略。

3.2創(chuàng)新風(fēng)險控制模式

創(chuàng)新風(fēng)險控制模式可以有效的對金融企業(yè)存在的風(fēng)險進(jìn)行控制，主要以可觀察到的交易，作為變量利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計算，評判出存在的風(fēng)險程度，將風(fēng)險分為幾個不同等級。從客戶進(jìn)行交易的第一個行為開始進(jìn)行分析，與對應(yīng)的風(fēng)險做出判斷并且及時采取方法控制風(fēng)險，從而能夠有效控制風(fēng)險進(jìn)行科學(xué)決策，對其在風(fēng)險高的交易可以形成預(yù)警以此開展調(diào)查。

3.3將智能決策與業(yè)務(wù)應(yīng)用流程進(jìn)行合理的結(jié)合

在信用信息服務(wù)平臺數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上利用新型風(fēng)險控制模式，采取相應(yīng)的業(yè)務(wù)策略，設(shè)計好合理的風(fēng)險控制流程，在風(fēng)險發(fā)生時，可以及時做出判斷并采取有效的方法控制風(fēng)險。更新金融行業(yè)的相關(guān)制度，除了在事中對風(fēng)險進(jìn)行控制外，還要在事前對風(fēng)險進(jìn)行管控，通過各方數(shù)據(jù)整合，對于大數(shù)據(jù)技術(shù)做出計算，對風(fēng)險進(jìn)行預(yù)防。在解決相應(yīng)的風(fēng)險后，對相關(guān)決策、管理、控制進(jìn)行記錄并且及時總結(jié)，防止出現(xiàn)相同情況，只有明確風(fēng)險控制流程才能在風(fēng)險控制中有條不紊的進(jìn)行各項工作

4如何加強大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用

為了提高大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用效果，要積極采取措施廣泛應(yīng)用，通過整合優(yōu)化風(fēng)險管理組織架構(gòu);建立完善的制度保障，以先進(jìn)的信用風(fēng)險管理理念進(jìn)行管理;培養(yǎng)高素質(zhì)的復(fù)合型人才，為信用風(fēng)險管理提供人才支持;建立健全社會信用體系，規(guī)范客戶的信用等級評價等措施降低城商行的信用風(fēng)險，實現(xiàn)城商行發(fā)展的可持續(xù)性。

4.1整合優(yōu)化風(fēng)險管理組織架構(gòu)

城商行應(yīng)該對現(xiàn)有風(fēng)險管理組織架構(gòu)進(jìn)行整合優(yōu)化，建立更加完善的組織架構(gòu)。一般而言，風(fēng)險組織架構(gòu)的整合優(yōu)化需要從總行以及分行兩個層面進(jìn)行有效控制，在總行層面，需要有專門的信用風(fēng)險管理人員，負(fù)責(zé)管理信用風(fēng)險以及相關(guān)團(tuán)隊，為了確保城商行信用風(fēng)險管理的獨立性和集中性，應(yīng)該采取適合的風(fēng)險管理模式，由總行向分行派駐風(fēng)險管理人員，但是卻采用雙線匯報，既要對總行匯報，又要對分行領(lǐng)導(dǎo)匯報，以確保信用風(fēng)險管理的系統(tǒng)性。在分行層面，也需要統(tǒng)一風(fēng)險政策，建立科學(xué)的信用風(fēng)險管理評價和考核機制，而且要注重對業(yè)務(wù)審核的專業(yè)性和科學(xué)性，確保有關(guān)業(yè)務(wù)的審核流程更加獨立科學(xué)，在一定程度上降低信用風(fēng)險。除此之外，需要總行與分行之間相互協(xié)調(diào)，有關(guān)風(fēng)險管理政策要統(tǒng)一，而且能夠確保信用風(fēng)險管理措施切實貫徹執(zhí)行，避免風(fēng)險管理組織架構(gòu)形同虛設(shè)，最大限度地發(fā)揮風(fēng)險管理組織架構(gòu)的作用。

4.2建立完善的制度保障，以先進(jìn)的信用風(fēng)險管理理念進(jìn)行管理

首先，城商行需要完善信用風(fēng)險管理制度，對其中的一些內(nèi)容和步驟等進(jìn)行合理的規(guī)范，以確保信用風(fēng)險管理的規(guī)范和有效。要從制度層面出發(fā)，對其中的一些行為進(jìn)行約束，為信用風(fēng)險管理提供制度保障和支持。而且要避免信用風(fēng)險管理制度形同虛設(shè)，這就需要建立完善的監(jiān)督體系，確保相關(guān)制度內(nèi)容的貫徹落實。城商行還需要以先進(jìn)的信用風(fēng)險管理理念進(jìn)行管理，先進(jìn)的風(fēng)險管理理念以及風(fēng)險文化是城商行進(jìn)行信用風(fēng)險管理中所必不可少的，既可以提升有關(guān)人員的團(tuán)結(jié)性，有效提升業(yè)務(wù)效率，也是適應(yīng)時展的結(jié)果。城商行可以在內(nèi)部組織一些活動或者設(shè)置一些標(biāo)語等正向激勵的方式進(jìn)行信用風(fēng)險理念的引導(dǎo)和文化的宣傳，從而使信用風(fēng)險管理理念和文化潛移默化地對相關(guān)人員產(chǎn)生影響并且深入人心。與此同時，還需要與時俱進(jìn)，不斷進(jìn)行信用風(fēng)險管理理念的更新，確保相關(guān)內(nèi)容能夠適應(yīng)新的變化和發(fā)展形式，從而達(dá)到內(nèi)化于心、外化于形。除此之外，還需要引導(dǎo)樹立良好的風(fēng)險文化和合法合規(guī)文化，對員工的行為進(jìn)行正確的引導(dǎo)。

4.3培養(yǎng)高素質(zhì)的復(fù)合型人才，為信用風(fēng)險管理提供人才支持

大數(shù)據(jù)技術(shù)在信用風(fēng)險管理中應(yīng)用效果的提高，需要培養(yǎng)高素質(zhì)的復(fù)合型人才，既要掌握信用風(fēng)險管理的知識和內(nèi)容，還能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)分析和技術(shù)有所了解，能夠利用數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)挖掘等能力，能夠有效利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對信用風(fēng)險的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。因此，就需要培養(yǎng)和引進(jìn)高素質(zhì)的復(fù)合型人才，為信用風(fēng)險管理提供人才保障。其一，在人才培養(yǎng)方面要調(diào)整思路，重視和加大復(fù)合型人才的培養(yǎng)，當(dāng)前城商行風(fēng)險管理中仍然是以金融業(yè)人才為主，信息類人才在其中并沒有切實有效地發(fā)揮作用，這就需要在一定程度上打破信息技術(shù)人才與金融人才之間的界限，加強對金融人才的信息技能培訓(xùn)，確保其能夠靈活地將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到信用風(fēng)險管理中，發(fā)揮復(fù)合型人才的作用;其二，需要適時引進(jìn)高素質(zhì)復(fù)合型人才，加強人才儲備，人才引進(jìn)不僅能夠?qū)⑾冗M(jìn)的理念和技術(shù)引進(jìn)吸收，還能夠通過人才引進(jìn)促進(jìn)員工之間的公平競爭，切實發(fā)揮鯰魚效應(yīng)，促進(jìn)共同發(fā)展進(jìn)步。

4.4建立健全的社會信用體系，規(guī)范客戶的信用等級評價

城商行還應(yīng)該建立健全的社會信用體系，規(guī)范客戶的信用等級評價，其一，設(shè)立專門的機構(gòu)進(jìn)行相關(guān)信用信息的收集和整理工作，為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。與此同時，還需要確保收集到的信息能夠進(jìn)行實時更新，便于城商行及時了解客戶的信用狀況，從而規(guī)避信用風(fēng)險;其二，則需要城商行之間的信息共享，加強城商行之間的聯(lián)系和溝通，確?？蛻舻男庞脿顩r能夠共享，這樣可以在很大程度上避免信息不暢而導(dǎo)致的多頭騙貸行為，降低城商行的信用風(fēng)險;其三，通過專業(yè)的信用評定機構(gòu)對客戶和信用進(jìn)行有效評定，城商行根據(jù)信用等級制定分層級的相關(guān)政策，確保信用管理工作的高效，也達(dá)到規(guī)避風(fēng)險的目的。

5結(jié)論

綜上所述，城商行的發(fā)展與社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展息息相關(guān)，其經(jīng)濟(jì)效益與信用風(fēng)險管理的效果也有著密切的關(guān)系，對信用風(fēng)險進(jìn)行有效控制和管理才能實現(xiàn)城商行的可持續(xù)發(fā)展。我國大數(shù)據(jù)技術(shù)還處于不斷發(fā)展和完善階段，在城商行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用并不是盡善盡美的，仍然有需要改進(jìn)的地方，但是大數(shù)據(jù)技術(shù)對信用風(fēng)險管理的重要作用是不容忽視的。在未來，要順應(yīng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢，提升大數(shù)據(jù)技術(shù)在城商行信用風(fēng)險管理中應(yīng)用的深度和廣度，從而推動城商行信用風(fēng)險體系的建立，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

篇10

3.信用風(fēng)險的非系統(tǒng)性

信用風(fēng)險的非系統(tǒng)性風(fēng)險特征明顯。借款人的還款能力主要取決于與借款人相關(guān)的非系統(tǒng)因素，如借款人財務(wù)狀況、經(jīng)營能力、還款意愿等。基于資產(chǎn)組合理論的資本資產(chǎn)定價模型(capm)和基于組合套利原理的套利資產(chǎn)定價模型都只對系統(tǒng)風(fēng)險因素定價，信用風(fēng)險沒有在這些資產(chǎn)定價模型中體現(xiàn)出來。

4.信用風(fēng)險數(shù)據(jù)的獲取困難

由于信用資產(chǎn)的流動性較差，貸款等信用交易存在明顯的信息不對稱性以及貸款持有期長、違約事件頻率少等原因，信用風(fēng)險不像市場風(fēng)險那樣具有數(shù)據(jù)的可得性，這也導(dǎo)致了信用風(fēng)險定價模型有效性檢驗的困難。正是由于信用風(fēng)險具有這些特點，因而信用風(fēng)險的衡量比市場風(fēng)險的衡量困難得多，也成為造成信用風(fēng)險的定價研究滯后于市場風(fēng)險量化研究原因。

二、信用風(fēng)險模型及其發(fā)展

信用風(fēng)險定價的突破性進(jìn)展始于1974年，莫頓(merton)將期權(quán)定價理論運用于有風(fēng)險的貸款，并將違約債務(wù)看作企業(yè)資產(chǎn)的或有權(quán)益，利用期權(quán)理論進(jìn)行定價分析。模型基本假定某個企業(yè)在其資產(chǎn)價值降低到其債務(wù)價值以下時就發(fā)生違約。之后black和cox(1976)、geske(1977)、longstaff和schwarz(1995)、dsa(1995)以及zhou(1997)等一大批金融學(xué)家對其模型進(jìn)行了更為深入的研究和推廣，由于這些模型都是基于bsm(black scholes merton)的股票期權(quán)定價模型，因此也稱為結(jié)構(gòu)化模型。

根據(jù)基于期權(quán)理論的信用風(fēng)險定價思想，企業(yè)違約與否決定于企業(yè)資產(chǎn)的市場價值，如果貸款到期時企業(yè)市場價值高于其債務(wù)（貸款），企業(yè)有動力還款；當(dāng)企業(yè)市場價值小于其債務(wù)時，企業(yè)有違約的選擇權(quán)，因此可將銀行的貸款收益看作賣出一份借款企業(yè)資產(chǎn)的看跌期權(quán)。

為了易于理解，假設(shè)市場是無摩擦的，交易成本及稅收為零，無紅利分配，且企業(yè)只有一筆貸款，則企業(yè)的價值等于負(fù)債加所有者權(quán)益，貸款一旦轉(zhuǎn)化為具有固定到期日t的無息債券，那么企業(yè)必須在t時償付債券的本金f；如果公司市場價值v[,t]低于其債務(wù)價值f，一旦在到期日t發(fā)生違約，則資產(chǎn)即轉(zhuǎn)讓給債權(quán)人。如果企業(yè)到期能夠支付本金，則企業(yè)市場價值超過債券本金的部分屬于資產(chǎn)所有者。

債務(wù)支付形式為：

附圖

則到期日t企業(yè)資產(chǎn)的價值為：

e(t)=max(v[,t]-f,0)

貸款的收益函數(shù)上部固定支付和底部的呈長尾形的風(fēng)險，也與股票的看跌期權(quán)的出售者的收益函數(shù)相似。如果股票價格超過執(zhí)行價格，則期權(quán)的賣方持有賣權(quán)費用；如果股票價格低于執(zhí)行價，則期權(quán)的賣方會遭受重大損失。因此銀行發(fā)放貸款的收益與賣出一份借款企業(yè)資產(chǎn)的看跌期權(quán)是同構(gòu)的；因此違約的選擇權(quán)價值如同bsm期權(quán)定價模型一樣，均取決于5個相似的變量。

一份股票的看跌期權(quán)的價值＝f(s,x,r,σ[,s],t)

一項風(fēng)險貸款的違約選擇權(quán)的價值＝f(v,f,r,σ,t)

其中s為股票的價格；x為股票的執(zhí)行價格；r為短期利率；σ[,s]為股票價值波動性；t為期權(quán)到期事件或貸款的時間限度；v為企業(yè)資產(chǎn)市場價值；f為債券的面值，即貸款值；σ為企業(yè)資產(chǎn)的市場價值波動性。如果可以得到企業(yè)資產(chǎn)的價值和波動性，則期權(quán)定價理論可以解決信用風(fēng)險的定價問題。

企業(yè)資產(chǎn)的價值如bs模型中的brown運動dv[,t]/v[,t]=rdt+σdb[,t]

merton估值模型債務(wù)的市場價值為

e(v,f,r,σ,τ)=e[-rt][n(d[,2]-in(-d[,1])] (1)

其中τ為距貸款到期的剩余事件長度，即t-t，t為到期日，t為當(dāng)前時間；i為衡量企業(yè)杠桿比率v/fe[,-tτ]；n(d)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累計概率分布函數(shù)，發(fā)生偏差超過計算出的d值的概率。

附圖

因此信用利差為credit spread，即違約風(fēng)險＝風(fēng)險債務(wù)利率－無風(fēng)險債務(wù)利率

附圖

merton模型依賴于基礎(chǔ)資產(chǎn)；模型建立在bs模型基礎(chǔ)上，并基于固定利率；模型假設(shè)違約是在貸款到期時資產(chǎn)市場價值低于債務(wù)的價值發(fā)生違約。longstaff和schwarz(1995)對其模型假設(shè)進(jìn)行擴(kuò)展的結(jié)果是：只要企業(yè)市場價值v低于為償還債務(wù)價值f，債務(wù)在任一時刻當(dāng)違約；

企業(yè)資產(chǎn)的價值服從dv[,t]/v[,t]=r[,t]dt+σ[,t]dw[,v](t),dr(t)=θ(v-r(t))dt+ηdw[,r](t),其中w[,v]和w[,r]相關(guān)度為(p)。longstaff和schwarz擴(kuò)展了metron的假設(shè)，但沒有給出信用風(fēng)險價值的明確的公式。然而merton模型中的企業(yè)資產(chǎn)價值和波動性是不能直接觀察的，這就給模型的應(yīng)用帶來困難。kmv公司在莫頓模型的基礎(chǔ)上開發(fā)edf(expected defaultfrequency)模型，并可對信用風(fēng)險定價。

三、kmv的信用風(fēng)險定價模型及應(yīng)用

kmv模型將有信用風(fēng)險公司的權(quán)益視為以公司資產(chǎn)價值為標(biāo)的的看漲期權(quán)，將違約視為公司不執(zhí)行看漲期權(quán)；公司的資產(chǎn)價值下降愈多，違約風(fēng)險越大，則賣權(quán)價值就愈高。

1.違約距離

kmv的信用風(fēng)險定價模型主要分析預(yù)期違約概率edf，edf建立在違約距離(distance to default)的概念基礎(chǔ)上。違約距離dd(distance to default)是企業(yè)資產(chǎn)的預(yù)期價值與違約點之間的標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)。違約點dp(defauh point)，即企業(yè)資產(chǎn)價值與公司負(fù)債價值相等時的價值，也就是當(dāng)公司資產(chǎn)價值低于此一違約點時，公司就會被視為違約。

附圖

e(v)為企業(yè)資產(chǎn)的預(yù)期價值，σ[,f]為企業(yè)資產(chǎn)波動性。kmv方法的關(guān)鍵是確定相對違約風(fēng)險的所有相關(guān)信息，這些信息包含于資產(chǎn)的預(yù)期價值、違約點及資產(chǎn)的波動性變量之中。

2.資產(chǎn)的波動性的計算

企業(yè)資產(chǎn)價值、企業(yè)資產(chǎn)價值波動性是不能直接觀察到的，因此參數(shù)的估計是困難的。kmv利用企業(yè)的股權(quán)市場價值及股權(quán)的波動性來估計企業(yè)資產(chǎn)市值及企業(yè)資產(chǎn)的波動性。

要從企業(yè)股票的價值、股價的波動性、負(fù)債的賬面價值估計企業(yè)市場價值及其波動性，就得依據(jù)bsm模型：

e=vn(d[,t]-fe[rt]n(d[,2]) (4)

其中e為股權(quán)的市場價值（看漲期權(quán)的價值）；f為負(fù)債的賬面價值（執(zhí)行價格）；v為企業(yè)資產(chǎn)的市場價值；t為時間范圍，到期時間；r為無風(fēng)險利率；n為正態(tài)分布累計概率函數(shù)，d1、d2分別為：

附圖

其中σf為資產(chǎn)價值波動性（標(biāo)準(zhǔn)差）。

對等式(3)兩邊求導(dǎo)，再求期望得到：

附圖

(3)、(4)已知的變量為股權(quán)的市場價值(e)，股權(quán)的價值波動性為σ[,e]（可由歷史數(shù)據(jù)估計），通過負(fù)債的面值及時間范圍，可解出資產(chǎn)的市場價值v和波動性σ[,f]。

3.資產(chǎn)的預(yù)期價值和違約點的確定

kmv利用歷史數(shù)據(jù)來確定資產(chǎn)的預(yù)期利益，將它和資產(chǎn)的現(xiàn)時資產(chǎn)價值結(jié)合起來即得到資產(chǎn)的未來預(yù)期價值。違約點則發(fā)生在企業(yè)市場價值低于負(fù)債的面值時。kmv根據(jù)實證分析發(fā)現(xiàn)，違約發(fā)生最頻繁的分界點在企業(yè)價值大約等于流動負(fù)債±50%的長期負(fù)債。根據(jù)已知企業(yè)未來預(yù)期價值、違約點及波動性，可由(3)求出違約距離。違約距離是標(biāo)準(zhǔn)化的信用風(fēng)險度量方法，也可用于不同公司之間的比較。

kmv模型將股權(quán)視為企業(yè)資產(chǎn)的看漲期權(quán)，可以用于任何公開招股的公司。它以股票的市場數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，指標(biāo)數(shù)據(jù)不僅反映了企業(yè)歷史和當(dāng)前的發(fā)展?fàn)顩r，而且反映了市場中投資者對企業(yè)未來發(fā)展的綜合預(yù)期。它將現(xiàn)有的價值和違約點及歷史波動性聯(lián)系起來，是用現(xiàn)有價值對未來價值的預(yù)測，因此模型具有前瞻性(forward-looking)。預(yù)測公開交易債券收益變化的結(jié)果表明，kmv模型比標(biāo)準(zhǔn)普爾的違約預(yù)測能力更強。

然而edf模型對企業(yè)違約的預(yù)測是基于資產(chǎn)收益正態(tài)分布的假設(shè)，數(shù)據(jù)信息依賴于股價信息和企業(yè)的匯集數(shù)據(jù)，因此在模型應(yīng)用中受到限制，需要進(jìn)一步修正。另外，kmv模型只分析單個受信企業(yè)在股票市場的價格變化，著重分析自身的信用狀況，對企業(yè)信用變化的相關(guān)性沒有充分考慮。

信用風(fēng)險是金融風(fēng)險中最為重要的風(fēng)險之一。雖然信用風(fēng)險管理還保持著傳統(tǒng)的定性分析特性，然而，現(xiàn)代風(fēng)險管理越來越重視定量分析，因為它能夠體現(xiàn)出客觀性和科學(xué)性。以kmv模型為代表的信用風(fēng)險量化管理模型的推出與應(yīng)用，使信用風(fēng)險管理正發(fā)生著革命性的變革，使難以量化的信用風(fēng)險管理模型獲得了很大的發(fā)展。我國目前信用風(fēng)險量化管理還很薄弱，還停留在資產(chǎn)負(fù)債指標(biāo)管理和頭寸匹配管理的水平上。隨著我國加入wto，我國金融業(yè)對外開放將進(jìn)入新的階段，現(xiàn)代風(fēng)險管理將直接關(guān)系到我國金融體系在開放條件下的風(fēng)險水平，信用風(fēng)險量化管理將成為我國金融管理領(lǐng)域一個重要的極具挑戰(zhàn)性的課題。

【參考文獻(xiàn)】