论文摘要:随着经济发展,中国商业银行消费信贷业务不断扩大。本文分析了消费信贷业务中提前还款风险的影响因素,介绍了提前还款行为的相关研究,并对商业银行消费信贷提前还款风险管理进行了一些探讨。
随着经济发展,居民消费结构升级,中国商业银行消费信贷业务发展迅速。据统计,至2008年12月,中国个人消费信贷余额达3.7万亿元,其中中长期消费信贷余额达3.3万亿元。消费信贷余额数量巨大,其面临的提前还款风险增加。当贷款人提前还款后,商业银行贷款总体期限结构将会改变,资金的匹配需要调整。因此,准确预计消费信贷提前还款概率,有效控制提前还款风险,是现代商业银行资产业务管理的重点之一。
一、消费信贷提前还款风险介绍
消费信贷提前还款风险,主要针对中长期消费贷款而言,以住房消费信贷为典型。所谓提前还款风险,是指借款人在贷款合约终止期限之前提前还清贷款,导致放款人提前收回资金,资金回报率降低。
在西方发达国家,由于资产证券化的普及,住房消费信贷大多以住房抵押贷款支持证券——MBS的形式打包发售,部分风险已从银行剥离。但对于MBS管理方,即所谓特殊目的公司(SPV)而言,提前还款导致原先基于贷款利息的现金流消失,用于支付债券利息的基础资产减少,需要进行再投资,而再投资资产收益可能较之于贷款利息为低,从而带来债券的收益风险,对于以MBS为标的资产的其他衍生产品,其影响程度甚至可能更大。就此而言,提前还款的风险承担主体尽管由银行转移出去,但其影响范围反而扩大了。
另外,就商业银行而言,如未进行资产证券化以转移风险,消费信贷提前还款行为带来的风险主要表现为贷款久期的变化。久期,指资产未来现金流的时间的加权平均,其权重为各期现金流值在资产现值中的比重,实际上反应了资产价值对于利率的敏感度。商业银行需要测算贷款的久期,以相应的负债匹配之,用来降低利率风险。提前还款实际改变了现金流分布,从而影响贷款久期,相应的负债结构也需要调整。如忽视提前还款风险,将造成资产负债不匹配,对商业银行经营带来风险。
二、消费信贷提前还款风险影响因素
考虑消费信贷提前还款的行为,需要考察系统性影响因素和非系统性影响因素两个方面。所谓系统性影响因素,指影响所有借款人的宏观经济变量,在对数量较大的贷款组合进行分析时,这些因素是主要需要考虑的因素。非系统因素针对于单笔贷款,只对特定借款人有影响。
系统性影响因素主要包括如下几个:
1)市场长期借款利率,这也是影响借款人提前还款行为的主要因素。当市场长期借款利率低于贷款利率时,借款人可以从市场借入资金提前还款,之后享受较低的长期借款利率,形成了提前还款的动机。因此,分析提前还款风险的重要环节即为估计未来长期借款利率的变动趋势。但值得注意的是,中国住房抵押贷款的利率为浮动利率,与西方的固定利率有区别,因此利率对于中国消费信贷提起还款行为的影响可能较小。
2)季节因素,即由季节影响导致提前还款比率变化,如夏季为学生毕业的时期、天气和税收原因(征税时期)。
3)时间因素,即在贷款发放后的一段特定时间内出现提前还款高峰,之后提前还款比率会下降。原因可能是具有提前还款意向的借款人需要一定时间来筹措资金以归还贷款。
4)衰减效应。当市场长期借款利率首次下降时,会出现提前还款高峰,但当市场长期利率回升后又再次下降时,提前还款比率较前一次为低,此后不断减少。相应的一种解释是每次提前还款高峰都会将对利率变化敏感的借款人剔除出贷款组合(通过其提前还款的方式),剩下的借款人对利率变化相对不敏感。
非系统性影响因素较多。包括婚姻状况、教育水平、退休状况、性别、工龄等、收入状况等。需要注意的是,西方国家由于资产证券化的使用,消费信贷的风险承担者通过证券化不断的扩大并分散,影响单个个体的非系统性因素的效果将会减弱,主要影响因素为系统性影响因素。因此,西方学者相关研究重点关注系统性因素对于消费信贷提前还款的影响。而中国商业银行的消费信贷业务目前缺少证券化工具,商业银行为风险的唯一承担者,非系统性因素对于提前还款仍然重要。基于此,蔡明超和费一文(2007)在考察中国消费信贷提前还款风险时,将非系统性因素引入模型,回归结果表明,收人、婚姻、工龄等因素将影响提前还款,并发现利率对于中国消费信贷提前还款的影响并不明显。
三、消费信贷提前还款风险相关研究
有关提前还款风险的研究众多。其原因在于资产证券化发展迅速,相应发展出的一系列金融产品受众广泛,提前还款行为影响了基础资产——贷款池的收益,进而影响相关所有资产的收益。相关利益方的需求导致了相应研究的发展。有关提前还款的研究,主要目的在于构造相应的提前还款比率函数,进而作为资产定价模型的基础部分之一帮助定价。
Glub和Pohlman(1994)构造了一个基于公开数据的提前还款函数模型,其因变量为四个:季节因素、再融资利率、时间因素、衰减因素。数据来源为GNMA、FNMA和FHLMC三大住房抵押贷款机构的近3000万个样本。结果显示此模型基本上与商业用模型区别不大,展现出较好的适用性,因而作者声称其为那些无力开发模型的中小金融机构提供了机会。
最近的研究有Tsai、Liao和Chiang(2009)的一个模型,其考虑了借款人的财务和非财务提前还款行为对于贷款资产的到期收益率、久期和凸度的影响。同时,他们分析了提前还款罚息和部分提前还款对于到期收益率、久期和凸度的影响,这一情况与传统的完全提前还款相比更为复杂,结果也更不确定。
当确定提前还款比率模型后,就可以依据其计算出相应资产组合的收益率和久期,进而对资产进行定价,还可以根据其计算出相应的保险费率,作为其衍生产品的定价基础,可以说,提前还款比率模型是一系列相关金融产品的定价基础之一。
四、中国商业银行消费信贷提前还款风险控制方法探讨
中国商业银行目前对于提前还款行为主要采取罚息的手段,但不同地区、不同银行的规定不同。同时,部分银行还有一些硬性规定,如一年内不得提前还款等。上文中提到中国的住房抵押贷款采用浮动利率,提前还款对商业银行造成的利率损失并不明显,而罚息这一工具实质为弥补利息损失,因此中国商业银行采用罚息进行提前还款风险管理并不合适。
商业银行控制提前还款风险,较为合适的方法还是建立提前还款比率模型,估计出提前还款比率随时间的分布,进而调整相应的资产负债结构。注意到,中国商业银行作为贷款提前还款风险的唯一承担者,提前还款比率的影响因素较多,既包括季节、时间等系统性因素,还包括众多非系统性因素,相应的模型也会更加复杂。建立模型,大量的数据积累是必需的,随着中国个人信用记录系统的建立和不断完善,相应的贷款数据也会不断增加,这将有利于提前还款模型的建立和发展。
参考文献:
[1]Bennett W. Golub, Lawrence Pohlman. Mortgage Prepayments and an Analysis of the Wharton Prepayment Model[J]. Interfaces, 1994, 24(3):80-90.
【关键词】住房按揭；违约风险；文献综述
中图分类号：F83文献标识码：A文章编号：1006-0278（2012）06-039-01
住房按揭贷款（Residential Mortgage），是指借款人以其所购买的房地产作为抵押，按照购房款的一定比例向贷款人申请贷款，然后在一定的时期内，分期偿还其借款本息的一种融资形式住房按揭贷款违约风险是金融机构信贷风险的一部分，属于信用风险范畴。
一、国外学者对住房按揭贷款违约风险的研究成果
Jung（1962）利用金融机构的按揭贷款原始资料研究发现，贷款价值比和贷款利率与违约风险之间的存在正相关关系。后来他选取了更多方面的特征变量对住房按揭贷款违约风险的决定因素进行综合分析。Gau（1978）从借款人特征、房产特征和融资特征等方面进行了综合研究，并在此基础上建立了住房按揭贷款的违约风险分类模型。而真正提出对住房按揭贷款违约风险的内涵深度剖析应属Campbell and Dietrich（1983）。他们认为，在任何时候，住房按揭贷款借款人的行为都可以归入四种选择：
1.（实质性）违约；2.逾期（还款延迟）；3.提前还款（通过出售财产或再投资）及取消保险；4.持续还款，前三种行为就是住房按揭贷款的三类违约风险。
与此同时，在Campbell and Dietrich建立理论的基础上，Foster和Van Order （1984）利用联邦住宅委员会1960-1978年的住房按揭贷款违约资料分析了逐年的负权益变动情况，并运用回归模型对这些权益变量进行分析，研究表明住房权益是解释借款人违约的一个重要变量 Van dell 和Thibodeau （1985）在两期消费者选择最大化模型中除了考虑权益因素外，还考虑了非权益因素，如每月偿还本利占家庭收入的比例、目前与预期未来住宅增值的可能性、经济状况、财富状况、借款人的个人属性及违约时的交易成本，并认为交易成本确实是一个重要影响因素 Clauretie （1987）研究表明，其他非权益因素如收入来源、住房特征和借款人特征，也是影响借款人违约决策的重要因素。分析表明，违约对贷款发放之初的贷款价值比（LTV）和之后的抵押房产价值较为敏感，而诸如失业、离婚等家庭重大突发事件对提前还款和违约有影响 有的学者基于借款人一般不会在房产价值低于抵押贷款价值时立即违约的假设，提出了准理性违约期权模型，但研究未能验证准理性假设。
二、国内专家对住房按揭贷款违约风险的研究成果
在有关提前偿付风险的实证研究中，我国学者孙奉军（2001）认为，提前偿付风险的生成机理较为复杂，但研究发现提前偿付主要受以下几方面因素的影响：现行市场抵押利率、基础的抵押品组合的特征、季节性因素、总体经济活动和人口统计数据以及其他因素。施锡铨和张淼（2002）对住房按揭贷款的提前还款行为从借款人和银行两方面进行了分析，通过构建博弈分析模型得出银行对住房按揭贷款提前还款加收违约金的必要性，并对违约金的收取标准进行了设计。王福林和贾生华（2003）认为，影响提前还款的因素主要有五个方面：宏观经济背景、利率变动、货币化分房政策的落实、银行风险管理机制欠缺、根深蒂固的一身轻的传统消费观念。
在运用不对称信息博弈理论研究住房按揭贷款违约风险影响因素这个方面，国内学者吴晨、蒋晓枫、 黄卫国（2005）认为，个人还款过程是一个不完全信息的动态博弈过程，对资信好和资信差的不同借款人，其均衡结果有所不同：对资信好的个人还款博弈的精炼纳什均衡为个人还款、银行不诉讼，对资信差的个人还款博弈的纯策略纳什均衡为个人选择拖欠、银行不诉讼。贷款合约的多样化设计是克服信息非对称的有效途径，但在住房处置成本比较高的环境中，这种设计会带来银行贷诉讼（由于诉讼成本较高，银行选择诉讼是一种不款决策中的信贷配给。因此，降低信息不对称影响的途径就是降低住房处置成本和提高违约成本。
关键词:住房抵押贷款;Logistic回归;判别分析
一、研究背景及文献综述
自从1992年中国建设银行首发个人住房抵押贷款以来,商业银行抵押贷款作为主要的融资方式被人们广泛接受。而个人住房抵押贷款普遍被各大商业银行视为低风险业务,进而从一定程度上放松了个人房贷违约风险的评估和审查。但是作为一项金融服务,其风险必然会随着金融市场状况、宏观经济环境、居民收入分配情况等各方面的变动而变动。
目前,国内的研究主要集中在分析美国次贷危机的成因、次贷危机对中国金融市场和房地产市场的影响以及对中国在金融监管和金融创新方面的启示。如Michael(2000)提出了3C(collateral抵押物保证、credit reputation信誉和capacity还款能力)个人住房抵押贷款风险分析框架来研究违约风险。
Lawrence,Edward&Nasser(1995)则利用美国国家财务公司1980年的详细资料综合考虑了住房权益因素和借款人偿还能力因素,建立了logistc模型,发现贷款价值比和月还款额占家庭月收入比均是影响违约的重要因素。
何帆,张明(2007)认为次贷危机有两个深层原因,一是宽松的贷款标准和创新的贷款品种,二是风行的证券化和偏高的信用评级。王平(2008)提出了我国在住房消费信贷风险管理方面存在缺乏风险意识、资金来源与资金运用之间存在矛盾以及风险管理技术手段落后等问题。张华(2008)认为商业银行个人贷款业务面临的主要风险在于合作机构的风险、客户风险、担保风险、操作环节的风险以及贷后管理中的风险五大部分。李兵(2008)则从房地产市场周期性波动、借款人支付能力不足、假按揭、中介机构、银行内部人员的操作风险和道德风险、银行同业间恶性竞争等方面分析了个人房贷的风险。王鉴文(2000)、张莉(2004)、葛虹(2006)则从个人住房抵押贷款的还款方式方面作了研究。彭宜钟、肖俊喜、王庆石(2003)从个人住房抵押贷款利润影响因素方面做了研究。而利用商业银行实际房贷放款数据,用实证的方法对中国个人住房抵押贷款违约风险和银行降低个贷放款风险方面的研究却少之又少。
本文试图通过对样本数据的实证分析和研究,考察我国个人住房抵押贷款违约情况,对商业银行在违约风险控制方面做出评价,并根据样本数据建立模型,并提出相应政策建议。
二、实证分析
本文利用SPSS16.0软件对样本进行描述性统计分析、Logistic回归分析、并用判别分析的方法对Logistic回归结果进行修正研究,寻找出对违约风险影响最大的因素,同时建立判别模型,以便对后续放款的违约风险进行预估。
(一)样本分类及数据说明
笔者将个人住房抵押贷款样本分为三种情况:1、正常样本(欠期还款数为0)。表示个人住房抵押贷款人按相关合同约定到期还款。2、逾期样本(欠期还款数为1)。这类贷款人不同于实质性违约贷款人,逾期还款人可能由于某种客观原因造成了短期支付能力不足,但其主观仍然愿意继续履行合同约定或者其客观条件仍能保证其完成履约义务。3、实质性违约样本(逾期2期)。所选择的14个变量见表1。
样本数据来源于上海市某商业银行个人住房抵押贷款记录,共16640个有效样本,其中正常贷款样本16083个,逾期贷款样本为455个,实质性违约贷款样本为102个。
(二)实证分析
1.描述性统计分析
本文选取14个变量,分别对三类样本进行描述性对比分析,初步比较各种样本之间的区别。
由样本数据来看,实质性违约占总样本量的0.613%,逾期贷款与实质性违约两类样本的总和占总样本量的3.34%。可见,我国的个人住房抵押贷款的违约风险属可控范围。
由表1可知,正常贷款人平均月收入甚至低于违约贷款人平均月收入,这一点似乎出乎意料。但违约组的家庭的期供金额、贷款成数明显高于正常组,初步说明期供金额越多、贷款成数越大,违约风险越大。此外,家庭结构和户籍特征在两个不同的对照组中的均值有一定的差异。需说明的是,为利用SPSS软件进行深入的定量分析,对于还款方式、家庭结构、户籍、性别这4个定性变量做了量化处理,正常贷款中家庭结构的均值小于违约贷款样本,表明离婚的人违约的可能性最大,未婚的次之,而有孩子的已婚家庭违约的可能性最小。户籍方面,违约组均值较大,表明本市常住居民违约风险比非本市常住(3年以上)和非本市(其他)居民要小。而性别在两组均值相当,说明性别不是违约的重要影响因素。
表1 变量的描述性统计(违约与正常)
贷款状态 正常 违约
变量名称 均值 标准误差 标准差 均值 标准误差 标准差
还款方式 1.27 .003 .443 1.21 .017 .406
贷款期限 239.43 .688 87.210 251.94 3.434 81.039
抵押物面积 119.7171 .43230 54.82358 116.8019 2.42903 57.32722
抵押物价值 1039449.41 6930.524 879002.472 1013577.37 36736.472 867011.880
成数 62.8662 .12029 15.25657 66.0199 .50947 12.02398
年龄38.58 .069 8.707 37.75 .353 8.339
月收入 13741.2327 257.5310932662.82165 14386.7669 1099.02215 25937.85405
年收入 164894.79 3090.373 391953..860 172641.20 13188.266 311254.248
偿债比率 45.5136 .2737134.71445 44.2658 1.42641 33.66458
家庭结构 1.81 .008 .954 2.03 .042 .984
户籍 1.59 .006 .785 1.71 .034 .807
性别 1.35 .004 .476 1.32 .020 .468
期供金额 4769.8265 41.96663 5322.65306 5247.8512 212.926265025.24009
放款金额 626719.97 4453.208 564802.965 660154.94 24008.910 566630.626
(注:还款方式:等额本息还款法=1,等额本金还款法=2;家庭结构:已婚有孩子=1,已婚无孩子=2,未婚=3,离婚=4;户籍:本市常住=1,非本市3年以上=2,非本市(其他)=3;性别:男=1,女=2)
类似于以上分析,对逾期样本和实质性违约样本进行比较分析可知,从期供金额角度看,实质性违约样本比逾期样本高,从贷款期限角度看,实质性违约样本要比逾期样本长,同对违约与正常样本的分析一样,两类样本在户籍方面也有所差别,本市常住居民违约风险比其他两类居民的违约风险小。由描述性统计结果不能直接得出逾期样本与实质性违约样本的根本差别,这一方面是由于指标体系中某些重要影响因素的缺失,另一方面也从客观上要求我们做进一步和更为深入的统计分析。
2. Logistic回归分析
本文通过分步骤的实验方法选择入选指标,以提高模型的精度。在分析过程中,以假定参数为基础作似然比概率检验,并向前逐步选择自变量,即选用forward(LR)方法;将户籍类型作为分类协变量。得出了用于不同环境的两个Logistic模型。
Logistic回归的分类概率方程为:
P=11+exp[-(a+bx)]=exp(z)1+exp(z)(1)
上式的实质为:X泛指任何一个自变量,其值域没有任何限制,将多变量线性组合α=b1x1+b2x2……bxxx以∑bixi表示,其中常数项α用b0表示,令x0恒等于1,再令z=∑bixi(i=1,2,……k)。exp表示以自然对数(2.71828)为底的指数。
(1)用于判别顾客是否有可能违约的Logistic模型
依据大样本统计分析的要求,为了尽可能地提高预测的精度,从数据集中随机选择了321个有违约顾客、477个无违约顾客的原始数据参与分析。
通过7个步骤的迭代,可得如下结果:
表2的数值是用来检验变量进入回归方程后,对模型适合度的增加是否有明显的效果。如表2所示第7步的卡方的Sig.值小于0.01,已达显著,这表示加入模型的第7个变量对因变量有明显的影响。入选的7个变量见表3。
表2 模型系数的全局性检验
X2值自由度 P值
步骤7Step 24.138 1 .000
Block 772.578 7 .000
Model 772.578 7 .000
注:Step表示与上一步相比的似然比检验结果
Block表示与Block0相比的似然比检验结果
Model表示上一个模型与当前模型的似然比检验结果
表3是SPSS软件在执行Logistic回归时,所输出变量在方程式中的分析表。在表中输出回归系数bI(标为B)的估计值和幂值(EXP(B),eB )等相关统计量的值。其中,eB与B都可以用来解释回归方程式的意义。
表3 引入方程的变量
变量 回归系数 回归系数的标准误 Wald统计量 自由度 P值 优势比估计值
步骤7还款方式 26.323 2683.678 .000 1 .9922.704E11
抵押物面积-.090 .009 89.361 1 .000 .914
抵押物价值 .000 .000 18.552 1 .000 1.000
家庭结构 1.379 .183 56.663 1 .000 3.970
户籍 67.557 2.000
户籍(1) -3.608 .448 64.882 1 .000 .027
户籍(2) -1.984 .453 19.145 1 .000 .138
期供金额 .001 .000 27.487 1 .000 1.001
Constant(常数) -23.601 2683.678 .000 1 .993 .000
表4 分类表a
实际观测值 预测值
欠款期数
正常贷款 逾期贷款正确率
步骤7欠款期数正常贷款 465 12 97.5
逾期贷款 25 296 92.2
总正确率 95.4
a. 临界值为0.500
由表3、表4可见,方程的分类能力达到95.4%,根据(1)式,可得Logistic回归的分类概率方程为:
P=e-23.601-0.090×抵押物面积+1.379×家庭结构+……+26.323×还款方式1+e-23.601-0.090×抵押物面积+1.379×家庭结构+……+26.323×还款方式
(2)用于判别顾客违约类型的Logistic模型
仿照前述做法,经过7个步骤地迭代,得出如下结果:
表5 模型摘要
步数X2值Cox & Snell R2 值 Nagelkerke R2 值
7 114.849 .430 .574
线性回归中,确定系数 表示所有自变量对因变量的解释的比例,但在logistic回归中没有对应的统计指标。上表的Cox & Snell R2是与此近似的统计量。这些统计量不能够进行统计检验,使用哪一种近似量度,实际上只是研究人员的个人偏好而已。本文综合考虑两个上述统计量的结果,从表5可知,Cox & Snell R Square,Nagelkerke R Square值都小于0.6,模型代表性较差,拟合度不佳。故不再进行分类,事实上,若继续进行分类,可得其正确分类的比例为77.9%,未达80%,也可以验证其拟合度较低的事实。
3.利用判别分析修正Logistic模型
(1)用于判断顾客是否可能违约的判别分析
利用原始数据进行判别分析。运用逐步判别(stepwise)进行判别分析,得到判别函数:
表6 典型判别函数的系数
变量 判别函数
还款方式 2.746
抵押物面积 -.018
抵押物价值 .000
家庭结构 .502
期供金额 .000
户籍 .688
Constant(常数) -4.306
通过表6结果,可以得到判别函数:y=-4.306+3.746X1-0.018X2+……+0.688X2,其中y表示判别函数的得分,x1……x5分别表示还款方式,抵押物面积、抵押物价值,家庭结构,期供金额和户籍。由该判别函数得出的判别分析结果如表7。
表7 判别分析的结果a
基于原始数据的判别分析结果
欠款期数预测分类情况正常贷款有违约贷款总计
原始值样本分类%正常贷款 468 9477
有违约贷款 42 279 321
正常贷款 98.11.9 100
有违约贷款 13.1 86.9100
a. 93.6%的原始数据被正确归类
由表7可知,利用原始数据进行判别分析,原来477个正常贷款样本有468个被正确分类,原321个有违约贷款样本有279个被正确分类,正确分类的比例分别为98.1%和86.9%,模型能够正确分类的比率达到了93.6%,效果比较理想。
(2)用于判别顾客违约类型的判别分析
仍然利用原始数据做判别分析,分析结果如下:
基于原始数据的判别分析结果
欠款期数预测分类情况实质性违约贷款逾期贷款总计
原始值样本分类%实质性违约贷款 54 12 66
逾期贷款 9 65 74
实质性违约贷款 81.8 18.2 100
逾期贷款 12.2 87.8 100
a. 85.0%的原始数据被正确归类
由表8可知,该模型能够正确分类的比率达到了85.0%。
以上两种分析直接使用原始数据进行判别分析,模型的判别效果比较理想,所以可以以此判别函数作为判别贷款违约风险的依据。
三、综合评价及政策建议
当前我国一些银行的发展模式正在由分业经营走向混业经营,次贷危机警示中国银行业在大力进行金融创新的同时,必须加强金融监管。但也要看到中国和美国在个人住房抵押贷款方面存在的差异,理性地看待和分析中国自身的问题,切不可因噎废食,否则银行自身的经营收益会下降,不利于商业银行高效运行。
纵观房产市场,房价的快速上涨往往掩盖了大量的信用风险和操作风险,要审慎对待金融创新,做好风险管理。商业银行应该根据自身情况,如所处的区位、市场定位、风险承受能力等因素建立符合自身情况的风险评估体系,通过建立本研究所提出的评估模型,一方面可以较为准确的评估借款者的违约风险,另一方面也可以综合掌握本银行的经营状况,为银行后续发展、整体的谋划和布局提供信息支持。
银行可以利用本行的历史放款数据建立数据库和衡量新贷款的违约风险评估模型,本研究表明所提出的模型能够比较准确的衡量个贷放款风险,可以结合自身情况扩充指标体系,加入学历、房价指数等更多的对违约风险有影响的变量以便更准确和全面的反映借款样本情况。及时更新数据库以便更好地反映银行的经营现状,更全面、更科学、更准确地反映客户的违约风险,控制放款风险,提高经营收益。
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【关键词】 信贷风险;财务指标;预警系统
进入2010年,银行信贷进一步高速增长可能引致未来银行不良资产大量积聚的风险,业已引起各方的高度关注。在银行监管层面,“切实做好银行业风险防控工作”成为今年银行业监管的主基调。银监会陆续“三个办法一个指引”,旨在进一步严格执行放贷条件,规范和加强信贷业务管理,促进银行贷款业务健康发展。最近,国际三大评级机构之一的惠誉将招商银行和中信银行的个体评级从“C/D”级下调至“D”级,理由是贷款规模大幅增加导致两家银行的资本状况恶化,业务的信用风险上升。尽管中国银行业运行总体稳健,包括遭惠誉下调评级的中信银行和招商银行也都经营稳健,但坚持稳健经营毫无疑问,仍然需要引起各商业银行的高度重视。银行着力于“防风险”的意思表示明显。
一、目前我国银行信贷风险质量管理中存在的主要问题
1.信用风险管理机构方面存在问题。在我国商业银行中,负责信用风险管理的主要是贷款部门的贷款员,这远远不能满足实际信用风险管理工作的需要。
2.信贷管理机制不健全。就目前我国商业银行的信贷管理而言,贷款的审批和发放主要凭借个人主观意愿,无论是贷前调查还是贷时审查,都缺少科学而完整的客观评价,且缺乏完善的贷后检查工作。贷款资金发放后,银行极少就企业对贷款资金的使用状况及企业的重大经营管理决策等进行必要的检查、监督和参与,这种只“放”不“问”的做法必然导致逾期、呆滞、呆帐贷款的增多。另外,贷款员的责、权、利与贷款质量不挂钩,缺乏明确有力的激励约束机制。
3.信贷管理方法和手段落后。我国商业银行在进行企业信用分析时,采用定性方法者较多,缺乏系统科学的定量分析,信用风险分析主要停留在传统的比例分析阶段,缺乏建立在统计分析和人工智能等现代科学方法基础上的信用风险量化测量工具,如缺乏对企业违约风险分析模型、企业破产失败预警模型等科学定量模型的开发和使用。对企业信用等级的评定也主要是由各个银行自己进行,评级的主观性强。另外,我国商业银行电子化起步较晚,很多银行缺乏关于企业详尽完整信息的数据库,缺乏像美国J・P・Morgan公司那样的成熟的信用风险管理专家系统。况且,次贷危机的影响至今仍然历历在目,即使是相对完善的发达国家金融体系,一样存在着信贷高风险。
4.信贷人员综合素质不高。我国商业银行的信贷部门缺乏大量的德才兼备的人员,信贷人员素质不高,风险意识薄弱,缺乏自觉维护银行整体利益的观念。信贷部门规章制度不健全,内部管理不完善,信贷人员的违章操作、越权、人情贷款、甚至等行为皆有发生。
基于这些内在缺陷,着重研究财务指标体系对信贷风险管理的有效性,结合财务预警系统,进行指标系统的确立,从新的角度研究银行信贷风险管理的方法。
二、财务指标分析在银行信贷风险管理中的重要性
(一)企业财务分析是信贷风险管理中贷款决策的重要依据
1.贷款风险决策管理是以风险度为核心开展的贷款决策活动。根据:贷款风险度=企业信用等级系数×贷款方式系数×100%,其中,企业信用等级由企业经营者素质、企业经济实力、企业资金结构、经营效益、信誉状况和企业发展前景等六类评价指标进行综合评定。借款人的信用状况决定银行贷款方式的选择,对企业资信状态的评价,必须以真实的财务信息和准确的财务分析为前提,否则企业信用等级评估有误,贷款方式选择上产生偏差,以贷款风险度为重要依据的贷款决策将会产生失误。
2.在贷款投向管理上,通过优化贷款增量,调整信贷结构,有效控制贷款风险。对信用等级在AA级(含)以上企业,简化贷款程序,并在服务手段上给予全方位满足;对A级企业贷款需求,有条件投入,严格实行贷款担保;对BBB级企业贷款需求,以短期贷款和贴现为主;对BB 级以下企业,以压缩贷款存量和清收原有贷款为主。如果不以真实的财务信息和准确的财务分析为前提,企业信贷等级评估有误,将使贷款投向出现偏差。
(二)企业财务分析是贷款操作程序中不可缺少的重要环节
信贷风险管理将统一的贷款操作程序分为贷前调查、贷时审查和贷后检查三个环节。贷前调查要求严格调查企业是否符合贷款条件及考察各项财务比率等,贷时审查要求严格审查借款企业和担保单位的资信等,贷后检查要求严格检查企业的生产、销售情况和财务能力等。在贷款操作程序中,每一环节都包含有进行企业财务分析的重要内容。
(三)企业财务分析是防范和控制信贷风险的重要预警信号
银行在信贷风险管理中,建立了一套预警指标体系和预测方式,包括预测企业偿债能力、盈利能力等指标体系,资产负债表、损益表等有关项目迅速变化的早期财务报警信号、经营状况变化的早期报警信号和银企关系变化的早期报警信号。其目的就是在企业经营状况恶化之前发现问题,使银行及早作出决策。
三、财务指标体系及预警系统在银行信贷风险管理中的运用
(一)指标分析
在对目标贷款企业进行财务审查时,首先要关注其偿债能力指标:资产负债率、负债与所有者权益率、流动比率、速动比率、现金比率等。通过对偿债能力指标的分析,作出初步的风险等级评价,设置准入门槛,将一些财务风险比较高的,偿债能力差的企业拒之门外,预防风险。其次应从盈利能力分析指标入手,主要有:销售利润率、营业利率率、税前利润率、成本费用利润率等等,了解并掌握企业一段时期之内的盈利水平和利润指标,降低信贷风险水平。再次应该从发展能力指标入手,对企业的各项资产,利润增长指标进行统计分析汇总,并且预测未来年份的发展水平与能力,为银行长期贷款的信贷风险提供参考依据,提高银行未来的抗风险能力。通过对以上三项指标及其相关的企业财务资料与银行标准指标进行比较,判断其偿债能力、盈利能力和发展能力等是否符合贷款条件和银行设立的安全控制标准,决定是否发放贷款以及贷款的额度,系统地降低未到期偿债的风险指标。
(二)财务风险预警系统的建立
财务危机通常是指企业无法偿还到期债务所引发的危机。国外有关企业财务危机预警的研究起步很早,我国在此领域的研究则刚刚起步。一般的企业财务危机预警系统选择并不适用于银行业,财务危机预警模型可以追溯到Fitz-Patrick(1932)开展的单变量破产预测。他以19家企业危机样本,运用单个财务比率将样本企业划分为破产与非破产两组。Beaver(1966)首先运用统计方法建立了单变量财务危机预警模型,发现营运资金/总负债在破产前一年的预测正确率可以达87%;Altlnan(1968)将多元线性判别模型引入到财务危机预警研究中,并得出著名的Z――Seore模型。Ohlson(1980)使用多元逻辑回归模型分析企业财务危机问题,并得到了高于90%的预测概率。结合银行的特殊性,目前而言生存分析模型―Cox模型将成为商业银行财务危机预警模型的较好选择。
引入财务风险预警系统,结合事前对企业的指标分析,进行银行的风险预警系统研究,达到二者的融会贯通,形成统一的财务分析模型,提高银行的预防信贷风险能力。银行风险预警部分包含对象企业资金链监控、负债规模评测、偿债能力分析、异常波动预警等内容,基本上涵盖了银行信贷风险分析的主要方面:
1.资金链监控。资金链断裂情况频繁出现,如何监控企业资金链,预先知道企业是否会出现资金链断裂可能,已成为当前理论界和实践界的一大难题。从以下几个方面对企业资金链情况提出了基本意见:(1)会不会发生资金链断裂。主要判断当企业一旦出现信任危机,会不会出现资金链断裂,如果出现资金链断裂,资金缺口将会是多少;(2)是否存在长期性资金缺口。通过企业长期性资金缺口是否存在的判断,可以确定企业资金结构的稳定性;(3)是否存在经营性资金缺口。从企业日常经营过程中的资金来源和资金占用,观察企业经营活动是否存在资金缺口。
2.合理负债规模计算。首先根据企业报表所反映的经营情况,计算了企业当前经营活动正常所需要的短期资金、长期资金和资金总需求。在此基础上,根据企业目前的资产负债关系、周转速度和盈利水平,计算了企业有能力在一年内偿还的无风险负债规模和企业在二年、三年内有能力偿还的负债规模。从以下五方面内容入手:(1)短期资金需求;(2)长期资金需求;(3)总资金需求;(4)一年内可偿还期负债规模;(5)一年以上可偿还负债规模。通过企业能够偿还的负债规模和银行实际已经给企业发放的贷款的比较,可以清楚地看出企业目前是否负债不足或者负债过度。对于放债不足,可以追加贷款。对于负债过度的,应当提出补救或保证措施。
3.现金流量分析。基于现金流量的分析,已越来越受到国内外银行和企业的重视。本系统从现金流动结构、现金流动的有效性、现金流动的充足性、现金还债能力、现金盈利能力等角度,对贷款企业的资金状况、还债周期、还债能力、造血功能等进行分析,并从现金角度揭示信贷企业的财务风险和盈利水平。本部分包括四方面内容:(1)现金流动分析;(2)现金流动充足性评价;(3)现金流动有效性评价;(4)现金还债能力评价。
最后,针对以上提及的盈利,发展能力以及管理能力等,一样设置相关的指标体系,形成全面的财务预测分析模型,充分判断银行的信贷风险,从而调整信贷规模,合理规避风险。
参考文献
[1]宋雪枫,杨朝军.财务危机预警模型在商业银行信贷风险管理中的应用[M].国际金融研究.2006(5)
[2]李利娜.财务分析在银行信贷风险管理中的运用[M].广西金融研究.2002(6)
关键词：商业银行 住房抵押贷款 风险预警
商业银行住房抵押贷款作为商业银行金融业务的重点支柱部分，一直备受社会各界关注。据统计，在银行资产中，住房抵押贷款部分占15%-20%，其对银行利润率的贡献率高20%左右。随着住房抵押贷款的快速增长，房贷不良贷款率也开始有所上升。分析和研究住房抵押贷款市场风险的特殊性及其规律性，构建抵押贷款信用风险预警系统，加强对风险的防范，建立化解风险的渠道和方法，防止住房抵押贷款信用风险转化为商业银行的主要风险，对我国商业银行提高控制信用风险的能力具有极为重要的意义。
2010年以来，针对房价迅速攀升、炒房现象日益严重的问题，中央陆续出台了多项严厉的调控政策，以“国十条”、“国五条”为代表，政府不断加强对房地产市场的调控力度。随着房地产市场不确定性逐步增加，商业银行原本安全性较高的住房抵押贷款的风险也在逐渐加大。目前，商业银行在贷前处于主动地位，但是在放贷后由于各种原因却处于相对被动的地位，无法准确、及时地监控、量化及评估信用风险。
根据中国人民银行的2013年一季度金融统计数据报告，住房贷款增加6200亿元，与去年同期相比减少907亿元，由此可见，紧缩性的房地产政策已经初见成效，但是，目前房地产市场依旧火爆，未来中国房地产市场的价格走势众说纷纭，由此进一步增加了商业银行住房抵押贷款的风险性和不确定性。
一、商业银行住房抵押贷款的特征及其主要风险
住房抵押贷款又称按揭，指银行向贷款者提供大部分购房款项，购房者以稳定的收入分期向银行还本付息，在未还清本息之前，用其购房契约和其他具有所有权的财产向银行作抵押，或由第三人为其贷款提供保证并承担连带责任。若购房者不能按期还本付息，银行可将房屋出售，或向有连带责任的担保人追索。住房抵押贷款低风险、高收益的特性成为银行调整自身信贷结构、提高资产质量的主要方式而倍受青睐。
与商业银行其他贷款相比，住房抵押贷款具有以下特点：一是贷款金额大、期限长，住房抵押贷款无论是市场需求还是贷款笔数、单笔贷款金额相对于其他消费贷款都是比较大的，通常为10-20年，最长可达30年。二是贷款对象特殊、用途单一，住房抵押贷款的对象是具有完全民事行为能力的自然人，贷款主要用于支付其所购住房。三是偿还方式特殊，贷款期限在1年以内（含1年）的，实行到期一次还本付息，利随本清；贷款期限在1年以上的按月归还贷款本息。
由于住房抵押贷款自身的特点和市场环境等因素，其风险的发生有其可能性和必然性，具体而言，商业银行住房抵押贷款普遍面临以下风险：
1.信用风险。信用风险是住房抵押贷款风险中最基本、最直接的风险。主要是指由于贷款者违约，使得商业银行应得的预期现金流的现值减少而遭受损失的风险。一般有下面两种形式：一是被迫违约，是借款人的被动行为，指借款人在买房后，因实际支付能力下降或突发事件的发生，无法继续正常向贷款银行还本付息。我国市场竞争激烈，就业形势严峻，教育、医疗等支出急剧增加，都可能导致借款人的支付能力下降甚至恶化，使借款人无力偿还贷款本息。同时，我国目前对借款人的审查主要是静态审查，而不是过程或动态审查。主要审查借款人借款时的还款能力，至于以后还款能力可能发生的变化考虑的很少，这就加大了此类风险的出现概率。二是理性违约，是借款人的主动行为，指借款人主观上认为放弃继续还款能带来更大的收益而产生的违约行为。当房价迅速下跌或利率大幅上升时，继续还款的成本大于放弃还款的收益，借款人会理性违约。
2.其他风险：一是管理风险；二是流动性风险；三是利率风险；四是宏观经济政策及市场风险。另外，政府经济政策的调整引起房地产市场变化，之前投资购房者的投资行为在现行的政策下，变得不再有利可图甚至还会造成损失，这势必会加大贷款的违约率，也会给商业银行带来损失。
不同风险之间是相互影响和传递的，例如利率风险会加大贷款人的还款压力，从而使其选择违约，由此带来信用风险。当国家出现宏观经济政策或房地产政策，如提高银行贷款利率、调高银行存款准备金率等，也会加大贷款人的还款压力，造成信用风险。
综上所述，从微观角度来看，商业银行面临着贷款人信用风险、管理风险和抵押物变现风险等，从宏观角度来看，商业银行面临着经济周期风险、利率风险和宏观经济政策风险。这些风险都会导致房地产价格和贷款人收入等的变化，最终都会直接或者间接的反映到信用风险上，所以，信用风险是商业银行住房抵押贷款面临的主要风险。
二、影响商业银行住房抵押贷款信用风险的因素
1.住房价格波动与贷款住房价值。住房抵押贷款是在住房基础上衍生出来的金融产品，作为标的资产的住房，其价格波动必然是影响住房贷款价值能否顺利回收的首要因素。一方面，房屋销售价格是银行发放住房抵押贷款的根本依据，同时它也影响到购房者能否正常履行偿还义务；另一方面，当购房者违约的时候，房屋销售价格也关系到拍卖所得资金能否补偿银行损失的问题。在贷款合同中，最重要的条款就是贷款与住房价值比例，它决定着贷款初期借款人权益的大小。为了降低风险，银行很少按住房价值的100%比例发放贷款，目前最常用的比例是70-80%。2010年4月，“国十条”颁布以来，金融政策带来的效果立竿见影，严厉打击了炒房投资的火热气焰，同时也抑制了一部分合理需求者，对房价的增长也起到了推波助澜的作用，使得银行业也迅速对此做出了反应，取消了首套房贷的利率优惠政策。
2.贷款年限与无风险利率。一般而言，贷款年限越长，贷款违约的可能性和不确定性越大，利率水平相对越高，相应的信用风险也就越高，贷款者总体负担越重，违约的概率越大；贷款期限越短，偿还贷款的速度越快，违约概率越小。无风险利率即同期国库券利率，无风险利率代表的是整个社会的基本资金成本，无风险利率上升会带来社会的其他投资工具价格的上升。无风险利率的高低直接影响着贷款利率和存款利率，而存款利率关系到存款者的利息收入，在一定程度上影响着投资者的投资方向。贷款利率是贷款者的基本资金成本，贷款利率上升也会带来其他投资工具价格的上升，增加购房者的负担。一般地，当贷款利率上升存款利率下降时，房屋销售价格会上升，购房者违约所获得的收益就会减少，因此违约的概率也会跟着减少。
3.职业特征与居民可支配收入。贷款人的职业特征和家庭月收入也是影响住房抵押贷款信用风险的重要因素之一。贷款人的职业越稳定，其贷款的信用风险相对也就越低。从中国人民银行的统计数据来看，公务员、事业单位及国有企业职工的个人住房抵押贷款违约率比其他行业相对要低。另一方面，居民可支配收入是居民家庭在调查期获得并且可以用来自由支配的收入，可支配收入的多少在一定程度上影响着人们的消费习惯。当可支配收入较高时，购房者有可能提前还贷；当可支配收入比较低时，人们可能会因负担不起房贷利息，而出现违约的情况。
4.贷款总额与月偿付收入比。贷款总额越大，在还款年限一定的条件下，贷款人的月还款金额也就越大，即月偿付收入比越大。月偿付收入比反映了家庭收入中用来偿还住房抵贷款的比例，购房者每月要从其可支配收入中拿出一部分用于偿还银行贷款，其余部分用于基本生活支出和其他支出。如果月偿付收入比过高，违约和拖欠的情况就会发生，因此，该比例一般25-30%左右为宜。当家庭收入受到突发事件冲击或者是家庭收入未达到实现的预期，贷款人的还款压力凸显，发生违约的概率也就越大。
三、住房抵押贷款信用风险的度量
信用风险主要呈现综合性、传导性、隐藏性等特征，其他风险都可能诱发信用风险，而信用风险的发生，使得交易链上的交易方都存在造成损失的可能性，严重的或造成金融危机。信用风险的产生主要由于信息的不对称，由于信息的获得需要支付一定的成本，同时贷款人的信用等级也处于不断变化之中，所以给信用风险的度量带来一定困难。
四、预警系统的构建
我国商业银行有着特殊的经营背景，利率和汇率没有实现自由化，贷款资产占银行资产的比重过高，而来自于住房抵押贷款的信用风险是我国商业银行承担的主要风险。商业银行住房抵押贷款所面临的信用风险管理是一个全面的工作，具有多重性、综合性、系统性的特征。因此，建立科学的住房抵押贷款信用风险预警系统，使银行能够及时全面的发现信用风险的早期预警信号，以便及时采取措施防范和化解信用风险，以减少由于信用风险带来的损失。
首先，建立信用风险识别、风险评价指标体系。商业银行住房抵押贷款信用风险的识别，需要客观分析和评价信用风险产生的来源以及结构性质，综合以上分析可知，由于商业银行的信息不对称以及经济运行过程中的随机性、偶然性变化和不可预测趋势，加大了商业银行住房抵押贷款的信用风险。第一，构建针对贷款对象的风险评价指标，完善个人信用系统，建立个人信用档案。综合、客观的评价和审核对住房抵押贷款信用风险影响比较大的因素，如：家庭收入、首付比例、还款收入比、购房能力、还款承受能力等。利用现代信息技术手段对贷款人在贷款期内各个风险因子的变化进行追踪，动态的评估其信用风险的抵御能力。第二，建立银行内部控制指标体系。结合商业银行信贷资产质量指标和银行内部环境指标，对银行组织保障指标、业务程序指标、信息控制指标进行动态监控，量化和分析商业银行的呆账贷款比率、呆滞贷款比率、逾期贷款比率和风险加权资产比率，综合分析商业银行抵御信用风险的能力。第三，建立宏观经济环境风险指标，全面反映商业银行住房抵押贷款信用风险的状况。根据国际国内宏观经济发展状况以及国家产业政策、财政金融政策进行量化分析，确定区域风险对商业银行住房抵押贷款信用风险的影响程度。
［摘 要］随着商业银行的住房按揭贷款业务总量的迅速增加，住房按揭贷款逾期风险已成为商业银行在住房按揭贷款管理中经常遇到的重要信用风险之一。在回顾国内外有关住房按揭贷款逾期风险研究的理论基础上，建立Logistic函数回归模型，应用因子分析、判别分析等技术，剖析了影响住房按揭贷款产生逾期风险的因素，并对商业银行的正常与逾期按揭贷款样本进行了计量分析，提出了加强住房按揭贷款逾期风险预警管理的对策建议。
［关键词］住房按揭贷款；逾期风险；住房贷款；逾期风险预警模型；贷款违约风险；房地产市场
［中图分类号］F830.2 ［文献标识码］A ［文章编号］10044833(2012)01010607
一、 引言
从我国住房按揭贷款业务的发展来看，在1998年实施城镇住房制度改革以前，该项业务发展比较缓慢，规模有限，但自1998年开始，我国的住房按揭贷款业务呈快速增长态势。人民银行统计数据显示：1997年末全国银行系统个人住房按揭贷款余额仅为190亿元，占银行全部贷款余额的比重不到0.3%；经过1998年以后的快速发展，到2010年末，全国银行机构的个人住房按揭贷款余额已达到62000亿元。经推算，个人住房按揭贷款占全部贷款余额的比重达13.59%，占比提高了13.29个百分点。按揭贷款已成为商业银行个人贷款业务的重要品种之一。与此同时，受各种宏微观因素影响，作为长期贷款品种的个人住房按揭贷款的逾期风险开始大量显现，这对商业银行的资金配置和风险管理提出了新的要求。如何有效防控逾期违约风险已成为商业银行个人信贷业务发展中亟需研究的重要课题。
二、 文献回顾
（一） 国内外对按揭贷款逾期风险的研究
美国等西方国家开展住房按揭贷款业务较早，对住房按揭贷款风险的研究也较多，研究的视角也多种多样。Campbell和Dietrich认为，在任何时候，住房按揭贷款借款人的行为都可以归入以下四种选择中的一种：逾期（还款延迟）；违约；提前还款（通过出售财产或再融资）；持续还款[1]。自此国外学者开始将逾期风险、违约风险、提前偿付风险等分开研究，研究对象进一步细化。但在他们的研究中，大量的实证研究主要集中在对住房按揭贷款违约风险的探讨，对逾期风险的研究比较少。
Furstenberg、Morton、Campbell和Dietrich等对引起住房按揭贷款逾期风险的决定因素进行了分析[13]。Campbell和Dietrich认为，违约和逾期在动机上有本质上的区别，同时他们还发现大多数引发违约的关键因素同样也会对逾期有影响，因此他们将引起住房按揭贷款逾期的关键因素与违约率进行了比较。该研究显示：在影响住房按揭贷款逾期方面，家庭收入和贷款利率比权益值影响更大[1]。Waller认为，如果贷款发生逾期，并不必然会形成违约，但长时间的逾期会造成借款人拖欠大量的应付款项，以至不可避免地会引起违约。造成逾期的原因包括：第一，借款人在经济上无力支付，其后采取延迟支付，或者将抵押资产出售，又或者继续逾期直至违约；第二，借款人经济上可以承受，但仍然选择放弃抵押的产权；第三，借款人在丧失抵押品赎回权之前，以逐利为目的通过居住在免收房租的房子来获利[4]。Canner、Gabriel和Woolley认为，就像那些难以预测的事情会引发信用问题一样，对逾期风险的预测必须包括很多无法解释的随机因素[5]。Teo将逾期现象定义为按揭借款人没有能力或不愿定期履行合同规定的定期支付。他通过运用危险函数分析法，从贷款特征、产权特征、借款人特征和环境特征四个方面对引起住房按揭贷款逾期风险的决定性因素进行实证分析发现，由于（在模型分析中）不可控制因素表现显著，因而贷款银行在降低按揭贷款逾期风险方面的能力是有限的[6]。
从国内研究文献看，国内学者从多个角度对银行按揭贷款的风险进行了分类、定义，并开始对住房按揭贷款的违约风险进行研究，但大部分是定性分析，运用实际数据和经济计量模型进行分析的还较少。如，彭小泉根据博弈理论，分别建立了个人借款和个人还款博弈模型，对个人住房按揭贷款违约风险进行了研究[7]；陆勇依据抽样数据对上海市的个人住房抵押贷款违约因素进行了实证分析[8]。
（二） 本文研究视角
本文借鉴国外学者研究按揭贷款违约风险的方法，利用我国银行机构的按揭贷款历史数据，对按揭贷款的逾期风险进行计量分析研究。将逾期风险从一般违约风险中分离出来单独进行研究，因而该研究具有一定的理论价值和实践意义。本文在研究中将逾期风险定义为，借款人在一段时期内由于临时性财务困难而不能或不愿按期偿还按揭贷款本息的违约行为。为研究方便，本文将逾期不超过90天的违约贷款纳入逾期风险贷款。
三、 模型构建
本文通过借款人、房产、贷款、区域经济等方面的一系列特征数据，在检验变量是否满足正态分布的基础上，选择合理的建模方法建立逾期风险的预警模型，并评价模型的预测效果，提出模型对于住房按揭贷款风险管理的借鉴意义。
（一） 风险预警评价指标体系构建
本文构建的风险预警评价指标体系选择了涵盖借款人特征、房产特征、贷款特征和区域特征四个方面的20个变量，并以正常还款（0）、逾期（1）为离散型二变量的因变量。具体指标见表1。
1. 借款人特征变量。包括借款人年龄、性别、户口所在地、受教育程度、单位性质、职业类型、婚姻状况、家庭月收入、月还本金、月还本金占家庭月收入比例等变量，这些是反映一个人自然属性、社会属性特征的代表性变量，通过这些变量可以综合判断一个借款人的品质和能力。如，借款人受教育程度，该变量的高低对一个人能否顺利就业、在相同的行业背景下其收入及稳定性的高低、考虑问题是否全面、理财能力强弱、职业生涯和家庭发展规划等均有影响，因此，受教育程度变量对于判断借款人的贷款逾期风险大小具有一定价值。
2. 房产特征变量。包括房屋现状、建筑面积、房屋总价、房屋单价等变量，这些是反映按揭房产特征的代表性变量，在不断变化的社会、经济、文化等背景下，这些变量对借款人的还款心理会有影响。如，房屋现状，指期房或现房，如果是期房，从借款人办理按揭贷款到真正拥有房产还有一段时间，此间会有许多不确定性因素影响借款人对房产的期待和还款意愿，房屋现状不同，借款人在面临同样的问题时可能会做出截然不同的决策。又如房屋单价，这个变量综合反映了按揭借款人对住房户型、结构、朝向、建筑质量、区位环境、邻里、社区文化等方面的舒适度判断，如果这些感知和预期中的部分发生重大背离时，则借款人发生逾期违约的可能性就会增加。
3. 贷款特征变量。包括贷款种类、贷款金额、贷款成数、贷款期限、还款方式等变量，这些反映了针对不同借款人购买的不同房产设计的按揭贷款特征要素，对分析逾期等违约风险有一定价值。如，贷款金额，反映了借款人为购房而承担的绝对债务量。一般而言，在借款人收入状况及预期不发生重大变化的情况下，贷款金额越大，借款人面临财务危机时贷款逾期的可能性就越大，银行产生损失的可能性和损失的绝对额也越大。
4. 区域特征变量。该变量采用房价指数反映房地产市场综合变化情况。房产升值将导致借款人住房权益的增加，借款人财务负担能力也同样增强，因此在一个房价上涨的环境里，借款人的按揭贷款发生逾期违约的可能性会下降。本文在实证研究中，选取了南京市的商品房销售价格定基增长指数作为反映不同时期借款人贷款的区域特征变量。
（二） 逾期风险预警模型的建立
本文逾期风险预警模型的核心思想是首先建立包含正常还款客户和贷款逾期客户信息的样本数据库，根据样本特征数据所反映出来的信息建立判别模型，以此模型来预测发生逾期风险的概率，从而判断逾期风险的大小。
逾期风险预警模型研究可以采用多种方法，如多元判别分析（MDA）、Logit回归分析、Probit回归分析、神经网络等，其中多元判别分析要求各变量服从联合正态分布，这一假设条件在现实情况下一般很难得到满足。本文运用Logistic函数建立回归分析模型，该模型是由Logit模型变换而来的。研究表明，在样本变量正态性假设条件得不到满足的情况下，Logit模型的效果强于或者等同于多元判别分析的效果。本文首先运用KolmogorovSmirnov适应性检验方法对变量分别进行了正态性检验，得出所有变量均不服从正态分布的结论。
在Logistic回归模型中，一般以0.5作为预测概率（Pi）的分割点，如果预测概率大于0.5，则预测发生逾期，即某笔按揭贷款可能发生逾期风险，反之则不发生，即按揭贷款发生逾期风险的可能性较小。
Logit模型采用的是逻辑概率分布函数，具体形式如下：
Pi=11+e-Zi（1）
经过一系列变换，得到Logistic模型：
lnPi1-Pi=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn+μi（2）
上式中：Pi表示住房按揭贷款发生逾期风险的概率，取值区间在0与1之间；βi是待估计系数；Xi是自变量；μi是随机误差项。
四、 实证算例
（一） 样本选择与数据来源
本文在实证研究中，样本总体范围是某国有控股商业银行南京地区分支机构自1998年1月1日至2002年12月31日五年间发放的（购买普通住房或商用房）住房按揭贷款中符合条件的样本，共筛选出正常贷款样本1340笔、逾期贷款样本2676个在筛选逾期贷款样本时，剔除了实质性违约的贷款，以及变量信息不全或明显失真的样本。。
（二） 因子分析
通过对自变量之间的相关性进行检验，发现原有自变量之间的独立性差，具有较强的相关关系，本文通过技术方法进行了适当处理，在保留自变量的大部分有用解释信息的同时，消除了自变量间的多重共线性。同时，KMO样本测度分析表明，样本是可以容忍的，可以对数据进行因子分析样本充分性KMO系数为0.672，样本分布的球形Bartlett卡方检验值为29108.548，sig.值为0.000。。
利用SPSS13.0软件对有效样本数据进行分析后，通过软件中的主成分分析法和方差最大旋转法，最终从20个变量中筛选出8个主因子，提取的8个主因子对原始变量信息的累计解释率为65.11%。根据旋转后的因子荷重矩阵分析，第一个因子包含的变量有房屋总价、贷款金额、月还本金、建筑面积、购房单价和家庭月收入，命名为绝对财务状况因子（F1）。贷款成数、贷款期限、房屋现状这三个变量归为因子2，命名为贷款状况因子（F2）。婚姻状况、借款人年龄这两个变量归为因子3，命名为婚姻年龄因子（F3）。月还本金占家庭月收入比例、职业类型这两个变量归为因子4，命名为财务负担因子（F4）。受教育程度、单位性质这两个变量归为因子5，命名为学历就业因子（F5）。性别、贷款种类这两个变量归为因子6，命名为性别因子（F6）。还款方式、房价指数这两个变量归为因子7，命名为财务预期因子（F7）。户口所在地归为因子8，命名为户籍因子（F8）。
根据因子得分系数矩阵表，可以分析每个变量对因子的贡献大小。如在因子1中，房屋总价的因子得分系数最大，为0.241，说明该变量对因子1的贡献较大，对因子1具有很强的解释力；月还本金、贷款金额、建筑面积的因子得分系数分别为0.239、0.231、0.231，略小于房屋总价的因子得分系数，这三个变量对因子1也有较强的解释力；家庭月收入、购房单价的因子得分系数分别为0.124、0.1，这两个变量对因子1的解释力则较弱。
根据因子得分系数矩阵和原始变量的标准化值选用Z分数法对原始变量进行标准化处理。，可以计算出每个样本在相应因子上的得分，生成的8个因子变量不仅包含了原始变量的绝大多数信息量，又避免了原始变量存在的多重共线性，而且服从标准正态分布。
（三） 判别分析
采用自变量全部进入的分析方法本文在实证研究中还按照逐步代入法进行了判别分析，8个因子变量中仅有3个（因子1、因子2、因子5）被选作自变量进行判别分析，判别函数的预测准确率为56.5%，与全部进入法的判别函数预测效果相差无几。本文仅列出全部代入法的具体判别结果。进行判别分析。根据SPSS13.0软件运算得到的典则判别函数系数，得出住房按揭贷款逾期还款风险的典则判别函数式如下：
Y=0.357×F1+0.786×F2+0.162×F3+0.038×F4-0.397×F5+0.136×F6+0.180×F7+0.165×F8（3）
根据各因子判别系数绝对值的大小，可以简单比较各因子变量对按揭贷款逾期风险的相对重要性。从式（3）可以看出，贷款状况因子（F2）的影响最大，其系数绝对值为0.786；学历就业因子（F5）和绝对财务状况因子（F1）的影响居其次，其系数绝对值分别为0.397、0.357；财务预期因子（F7）、户籍因子（F8）、婚姻年龄因子（F3）、性别因子（F6）的系数绝对值较接近，影响相差不大；财务负担因子（F4）的影响最小，其系数绝对值仅0.038。从影响重要性程度看，判别系数绝对值最大的贷款状况因子比判别系数绝对值最小的财务负担因子重要约20倍。虽然各个因子在重要性上有差别，但这只是相对的，预判某笔住房按揭贷款是否发生逾期违约风险，应是这些因子、变量共同作用的结果。典则判别函数式检验Wilks的Lambda值为0.985，卡方值为60.725，自由度为8，Sig.值为0.000，说明典则判别函数拟合效果很好，可以用该函数进行逾期还款风险分析预测。
应用SPSS分析软件对判别函数预测的准确性进行验证，如表3所示，样本数据中，正常贷款1340个样本，逾期还款2676个样本。通过判别分析，共有699个正常还款样本归入正常还款组，有641个正常还款样本归入逾期还款组，分类的正确率为52.16%；共有1582个逾期还款样本归入逾期还款组，有1094个逾期还款样本归入正常还款组，分类的正确率为59.12%。在总共4016个样本中，共有2281个样本分类正确，总体的正确率为56.80%。
五、 分析结论
根据对计量模型测算的判别函数系数和因子荷重的分析，结合样本数据特征，可以得到以下几个影响因素与逾期风险的关系：
（一） 借款人自身特征影响因素
从借款人自身特征看，借款人受教育程度越低、单位性质越差，相对来讲收入较少、稳定性较差，其按揭贷款发生逾期的可能性越大；女性借款人的按揭贷款发生逾期的可能性高于男性借款人的按揭贷款发生逾期的可能性；外地借款人的按揭贷款发生逾期的可能性大于本地借款人的按揭贷款发生逾期的可能性；而年龄大小与按揭贷款是否发生逾期之间不是单纯的正向或反向相关关系，婚姻状况对按揭贷款发生逾期风险的影响方向不能确定。
（二） 借款人职业类型影响因素
从借款人的职业类型看，在某些类型上，借款人职业类型对其按揭贷款逾期风险有正向影响关系。这与通常意义上的理解有差异，但描述性统计分析部分支持根据因子荷重和判别系数做出的分析。描述性统计分析显示，贷款逾期类借款人职业类型均值高于正常还款类借款人的职业类型均值职业类型赋值是按职业稳定性由低到高赋予由少到多的变量值，这两类人员在定量分析中赋值较高。，职业军人、管理人员在贷款逾期类借款人中的占比高于其在正常还款类借款人中的占比。
（三） 借款人家庭经济状况影响因素
从借款人家庭经济状况看，借款人的家庭月收入越高，其所对应的住房按揭贷款发生逾期的可能性越大；在一定范围内，借款人月还本金占家庭月收入比例大小对其按揭贷款逾期风险有反向影响，月还本金占家庭月收入比例在35%以下和在100%以上的两个档次在逾期样本中的占比均高于各自在正常还款类样本中的占比。这两个指标的分析结果与通常意义上的理解略有差异。可以解释为，家庭月收入较高，家庭投资等支出项目会较多，因此一旦家庭月收入下降或资金周转出现问题，贷款出现逾期的可能性反而较财务状况一般的借款人要大。月还本金比例在35%以下的贷款逾期也可以这样理解，还款支出在整个家庭月收入中的比例较低，家庭月收入的大部分被用于投资等支出项目，一时资金周转困难出现逾期还款的可能性还是较大的。月还本金比例在100%以上的贷款逾期，则可能是借款人短期资金周转真正产生问题导致的。而借款人月还本金越高，在家庭收入稳定的情况下家庭支出负担越重，其所对应的住房按揭贷款发生逾期的可能性越大。
（四） 借款人住房和贷款影响因素
从住房和贷款特征看，贷款金额、建筑面积均与逾期风险呈正相关关系，即借款人的贷款金额或所购住房的建筑面积越大，其所对应的住房按揭贷款发生逾期的可能性越大；期房按揭发生逾期的可能性大于现房按揭发生逾期的可能性；商用房按揭贷款发生逾期的可能性高于普通住房按揭贷款发生逾期的可能性；按揭贷款成数越大、期限越长，发生逾期风险的可能性也越大；采用等额本金还款法的按揭贷款发生逾期的可能性大于采用等额本息还款法的按揭贷款发生逾期的可能性。
（五） 地区房地产市场影响因素
从地区房地产市场看，房价指数越高，按揭贷款发生逾期的可能性越小。这说明房地产市场不断发展，房产不断增值而贷款余额不断减少，借款人的住房权益不断增加，正常还款的意愿应大于逾期还款，甚至在家庭收入条件允许的情况下，提前还款的意愿也会大大增强。
六、 管理建议
防范和控制住房按揭贷款逾期风险，是一项涉及政府相关机构、贷款银行、借款人、中介机构等各方的系统性工作，本文根据实证研究提出以下管理建议：
（一） 商业银行要加强研究分析，不断改进内部贷前调查和审查方法
第一，可以延续本文的分析思路，对样本做进一步的聚类分析，将样本根据风险大小再细分为不同的类，总结提炼出不同类的特征，作为按揭贷款审查审批时的参考；第二，根据历史数据形成的判别模型，对新的贷款申请进行预先判别试验，可预测借款人提前还款的概率大小，从而为贷款决策和方案设计提供参考依据；第三，根据本文分析结论的启示，设计两个评分模型，在贷前分别对借款人和债项申请进行综合评分，根据借款人评分、债项申请评分的高低，综合考虑各类因素，决定是否同意贷款、确定合理贷款成数以及贷款风险定价等。第四，加强内部风险控制管理，如健全贷前调查中的双人见面谈话制度、严格员工行为管理以防止内外串通操作假按揭等。
（二） 商业银行在贷款审查中要设定并执行严格的标准
第一，要设定不同档次的贷款成数，要根据人民银行的信贷政策及借款人、按揭住房、申请贷款的具体情况合理确定每一笔申请贷款的成数。第二，要提高逾期违约的交易成本，在贷款合约中进行具体设定，此举主要防范故意违约、主动违约。一是可以针对多次、不连续逾期情况收取惩罚性违约金，累计1―3次以内不收取违约金，3次以上则随违约记录增加收取递增的违约金；二是可以将累计逾期违约次数与每年初重新设定的利率挂钩，多次、不连续逾期次数越多，设定的融资利率越高，甚至要求客户提供更多的抵押担保，那么某些本来可能发生的主动逾期违约就得以避免，银行的贷款逾期风险也就相应得到控制。
（三） 建立按揭贷款风险分散和转移机制
通过金融创新，促使按揭贷款证券化，向二级市场转移和分散风险，是全社会共同防范和控制按揭贷款逾期违约风险的重要手段之一。证券化后的按揭贷款不再保留在商业银行的资产负债表上。这种操作虽不能让逾期违约风险根本消失，但可以将原先集中在商业银行的风险转移、分散到更多的投资者身上，由众多的投资者在不同的时间段内来承担并获得投资收益，最主要的是可以解决商业银行“存短贷长”的矛盾。这对于商业银行和众多投资者而言是双赢的。
（四） 完善全社会的经济金融法制环境
借鉴发达国家个人信用管理的经验，可以通过立法强制推行个人信用制度，将个人在各方面的交易信用记录，包括银行贷款履约、商业投资合同、信用卡交易、遵纪守法等，逐步纳入借款人的征信记录，商业银行在贷款审查前可把征信记录作为参考，使贷款发放、贷后管理与处置等相关环节均有法可依。此外，建立健全政策性的住房按揭贷款保险。借款人在借款时投保按揭贷款履约保险，一旦借款发生逾期，首先由保险公司先行赔付，再由贷款银行和保险公司共同追讨债权。通过这个途径，转移和分散银行按揭贷款的还款风险，部分减少贷款逾期风险给银行带来的损失。
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Delinquency Risk of Residential Mortgage Loansand Its Management Exploration
DING Zhengbin1, SHI Jianjun2
（1. School of Business, Nanjing University, Nanjing 210093, China;
2. University of Foreign Economy and Trade, Beijing 100029, China）
[关键词]商业银行 信用贷款风险 风险控制
0 引言
在世界经历了金融危机，企业经历了淘汰的洗礼，个人经历了投资亏损，银行承担了更多的损失的情况下，加强借贷资本的信用风险管理，提高信贷风险管理能力无疑成为各个商业银行生存发展的重要工作。
本文研究对商业银行如何提高信用资金的管理能力和加强信用贷款风险的防范措施，为促进商业银行和企业持续、健康、稳定的发展具有重大现实意义。文中将从事前控制、事中控制、事后控制三个角度对商业银行信用贷款风险进行分析和评价，并提出控制贷款风险的有效途径及防范信用贷款风险相应的对策措施。
1 信贷风险的相关概念
1.1信贷风险的内涵
从专家的论述和已有的其他文献看，虽然几乎每一位经济学家都可能对风险提出自己独特的定义，然而，共识还是主要的，其中，以下三个方面是大家都共同强调的：(1)风险是指发生的损失的可能性，注重风险的总体危害或者后果。(2)风险是指不确定性，注重的是风险的性质或者态势。(3)风险是指实际后果和预期结果的偏差或偏离程度，表明风险因素对行为主体可能带来的实际影响。
1.2信贷风险的特征
正确认识银行信贷风险的特征，对于建立信贷风险管理机制，加强信贷风险管理，完善信贷风险预警机制，降低风险，减少损失，增加收益，有着重要的现实意义。商业银行信贷风险特征主要有以下方面：1、信贷风险的客观性和普遍性；2、信贷风险的偶然性和不确定性；3、信贷风险的多变性；4、信贷风险的可控性；5、信贷风险的危害性。
1．3信贷风险的分类
商业银行的信贷活动既受到宏观经济形势变化、产业结构调整等外部因素的影响，也受到信贷活动的内部管理环节的影响，因为授信过程需要经过调查、审查、审批、签约、记帐、授信、监督等诸多环节，任何环节出现小的漏洞都会产生信贷风险，导致资产发生损失。根据导致信贷资产损失的风险事件的不同，信贷风险一般分为下面几种类型：1、金融市场风险；2、信用风险；3、操作风险；4、合规性风险；5、价格风险。
2 商业银行信贷风险控制系统构建
2.1商业银行信贷风险控制系统构建的目标
安全是银行经营贷款业务的前提目标，但这个安全是有利于业务发展和扩大收益的安全，而不是不讲求效益的安全，更不是负效益的无风险或低风险。近年来，我国商业银行的信贷风险意识明显增强，大多数银行机构在信贷经营管理过程中已经比较重视信贷风险控制。但是，大部分银行机构还不能正确地处理好业务发展与风险控制的关系，其主因，在于思想上缺乏信贷风险与效益整合管理的理念，行动上缺乏信贷风险与效益整合管理的机制。
2.2 商业银行信贷风险控制系统构建应遵循的原则
根据现阶段商业银行信贷风险管理和控制内在规定性要求，在结合商业银行信用资产经营管理实际的基础上提出以下原则。
2.2.1实质重于形式原则
即银行对贷款人的资料在进行审核时，更应注重借款的实质内容，而不是它的外在法律形式。在此工程中，要对贷款人提供的资料的真实性、可靠性、完整性、合规性等进行严格审查，而不应听片面之言，只看书面材料，做好前期的调查工作，进行必要的可行性分析和准确的判断。
2.2.2定性和定量分析原则
在对贷款人的各种偿还能力进行评估时，要对贷款人的信用、盈利能力等方面进行定性分析；对贷款人资产的流动性、安全性及变现能力等利用财务指标进行定量分析。
2.2.3质量和效率原则
在处理贷款业务时，工作人员不仅要注重工作的质量，更应采用各种有效的方法，提高工作效率，以降低各种管理成本，节约客户的时间，增强服务功能。
2.2.4成本效益原则
银行发放贷款是为了获取一定的利润，在此过程中会发生各种管理成本、机会成本、资金成本和损失，因此，对贷款业务必须进行全面风险分析与评估，并要考虑成本与收益，全方位揭示贷款风险隐患，落实有效借贷方式和程序。
2.3商业银行信贷风险控制系统构建的内容要素
信贷风险的管理不仅贯穿于资产的整个使用过程，而且在贷款发生之前风险的分析就已经开始。我们可以根据风险控制与贷款发放的时间将风险管理划分为三个部分：事前控制系统――信贷风险管理规划，事中控制系统――信贷风险管理方法，事后控制系统――信贷风险管理报告。
2.3.1事前控制系统
事前控制系统主要是指银行向借款人发放贷款之前所发生的一系列的控制活动，如选择贷款对象、采用相关的财务指标对借款人的偿债能力、经营能力及发展能力进行评估、采用数据模型对借款人的信贷风险进行衡量和评估。借款人相关情况进行核实清楚之后，向借款人发放贷款。
2.3.2事中控制系统
事中控制主要是指贷款发放后至借款到期偿还这一期间，银行作为贷款人如何对贷款人的各种资产进行管理、控制，如何使借款人的信贷风险降到最低，以获取资金的安全性和收益性。
2.3.3事后控制系统
银行的信贷资金都是通过采取书面的合同的形式来成立的，是借款人和贷款人双方的意思表示，相关的责任权利在合同条款中都有约定。银行发放的每一笔贷款都可能会因为各种原因而发生不能到期偿还的风险。对于造成的风险、损失，银行应总结经验教训。
3加强商业银行信贷风险管理的对策建议
3.1事前控制层面
3.1.1预测信贷风险
预测信贷风险形势以国家宏观经济政策、经济发展方向、贷款对象、贷款规模基本信息为依据，着眼于明确资金的使用方向和用途，关注资金使用后所达到的预期目标和战略。通过风险的角度审查资金的使用计划认清资金的使用方向，并揭示隐藏的数据，使银行在初期就能识别出一些风险。
3.1.2识别信贷风险
在对借款人信贷风险形势评估之上，就需要对各种显露的和潜在的风险进行识别。风险识别实际上是对将来可能发生的风险事件的一种设想和猜测。因此，一般的风险识别结果应包括风险的分类、来源、表现及其后果、以及引发的相关管理要求。
3.1.3分析和评价信贷风险
在进行信贷风险识别并分类之后，必须就信贷风险对银行的影响程度做一些分析和评价，通常这些评价建立在以特性为依据的判断和以数据统计为依据的研究上。风险分析的方法非常多，一般采用统计学范畴内的概率、分布频率、平均数众数等方法。所有的风险分析都只有一个目的，即尽量避免项目的失控和为具体的项目实施中的突发问题预留足够的后备措施和缓冲空间。
3.2事中控制层面
在企业把信贷资产转移给借款人之后，对信贷风险的管理从主动避免的角度转移到间接控制的层面。信贷风险管理，即控制信贷风险，通过信贷风险监视和信贷风险规避消除一些潜在的影响银行获利的不利因素。
3.2.1监视信贷风险
随着时间的推移，国家的宏观调控政策是在改变的，企业的经营活动也存在很多不确定性。因此，各种因素的借款人到期还本付息的能力的影响是很难预计的。监视信贷风险即监视借贷资金的使用过程、项目实施的进展和企业经营环境的变化。通过核查借贷资金使用效果与计划的差异来更改借款人信用等级。
3.2.2信贷风险规避
信贷风险是客观存在的，但是银行也可以通过采用各种方式来进行规避，以降低信贷风险造成的损失。在信贷风险管理规划基础上进行信贷风险控制，一旦监视到信贷风险，就应采取合理措施进行信贷风险规避，可以从改变信贷风险性质、改变信贷风险发生的概率、改变信贷风险的影响大小等多方面着手。
3.3事后控制层面
对于借贷资金，无论资金的使用情况如何，都必须将信贷风险管理的计划、行动、结果整理、汇总、进行分析，形成信贷风险管理报告。信贷风险管理的持续性要求信贷风险管理报告的连贯性和不间断性，因此，该报告不是仅仅在借贷行为结束之后才制作的，而是应该视借贷资金的使用状况、项目计划、报告的对象等条件采取书面或口头、不定期的或阶段性的等多种方式，为信贷风险的衡量、控制、管理和决策提供信息基础。
关键词：金融危机 信贷风险
信贷风险,主要是指银行贷放出去的款项,借款人到期不能偿还而形成逾期、呆滞或呆账,使银行蒙受损失的可能性。信贷风险管理是当前国有商业银行风险管理的核心。如何准确把握和有效防化信贷风险,确保金融安全,是一项庞大而复杂的系统工程和长期任务。近年来,国有商业银行在强化信贷风险管理,防范和化解信贷风险上做了大量艰苦卓绝的理论研究与实践探索,取得了显著的工作成效和丰富的实践经验,信贷资产质量明显提高。然而,由于市场经济的快速发展与金融产权制度改革、经营管理的授权操作与内控自律制度建设的严重不协调,国有商业银行存在着较为严重的信贷风险控制理念和行为偏差,以致信贷资产不良率还处于高位运行。在金融不断对外开放的今天,如何加强信贷风险的管理便成了银行能否提高竞争力的关键。
作者结合多年工作经验,从分析我国商业银行信贷风险成因着手,提出了治理信贷风险的相关措施。
1 我国商业银行信贷资产面临的主要风险现况
分析商业银行信贷风险是加强信贷管理的前提和基础。商业银行信贷业务风险包括内部风险和外部风险,其中内部风险起主导作用,并决定外部风险。
1.1 内部风险
1.1.1 素质风险。是指因信贷人员个人素质原因导致的信贷风险,信贷人员个人素质包括业务素质和品德素质两个方面。业务素质偏低的信贷员一般很难对一笔贷款做出正确的判断,从而使贷款的风险增大;品德素质较差的信贷人员则容易导致、以贷谋私的道德风险。
1.1.2 程序风险。信贷审批程序复杂往往使得贷款风险变得不易控制,有时甚至加大风险。
1.1.3 管理风险。贷后管理是信贷管理的重要组成部分,贷后管理能否落实到位是贷款能否正常收回的关键。从现行管理机制看,贷后管理仍不同程度存在流于形式、走过场或不到位的现象,给贷款的安全回收带来了一定的隐患。
1.1.4 政策风险。每一种信贷业务的开办和发展都以相应的信贷政策作为前提,但在现实中,信贷业务有时很难与信贷政策变化相适应。
1.2 外部风险
1.2.1 经营风险。对于借款人来说,一旦银行贷款到手,主动权就转移到借款人这边,贷款使用和归还主要由借款人把握,贷款银行既不能参与借款人的经营管理,更不能干预其经营决策。借款人经营上的风险将直接影响银行贷款的安全,从而导致银行贷款的风险。
1.2.2 中介风险。一些会计师事务所、评估公司等中介机构为了眼前利益或某些不正当收益,会为借款人出具不真实的报告,隐瞒借款人的财务状况问题。这种做法使贷款银行在不真实资料的误导之下错误地发放贷款,造成较大的潜在风险。
1.2.3 行政风险。作为国有商业银行,虽然在人事、行政、业务上不受当地政府管理,但并不等于不受当地政府影响,有时受影响的程度还比较大。
1.2.4 诚信风险。借款人还贷意愿与其法定代表的个人品德有关,还贷能力强的借款人还贷意愿不一定强;还贷能力弱的借款人,还贷意愿不一定差。
2 当前我国商业银行信贷风险形成的原因
当前我国商业银行信贷风险的成因主要体现以下两个方面:
2.1 银行自身原因
2.1.1 信贷管理机制不健全。就目前我国商业银行的信贷管理而言,贷款的审批和发放主要凭借个人主观意愿,无论是贷前调查还是贷时审查,都缺少科学而完整的客观评价以及完善的贷后检查工作。贷款资金发放后,银行极少就企业对贷款资金的使用状况及企业的重大经营管理决策等进行必要的检查、监督和参与。这种只“放”不“问”的做法必然导致逾期、呆滞、呆账贷款的增多。另外,信贷员的责、权、利与贷款质量不挂钩,缺乏明确有力的激励约束机制。
2.1.2 信贷管理方法和手段落后。我国商业银行在进行企业信用分析时,采用定性方法者较多,缺乏系统科学的定量分析。信用风险分析主要停留在传统的比例分析阶段,缺乏在统计分析和人工智能等现代科学方法基础上的信用风险量化测量工具,如缺乏对企业违约风险分析模型、企业破产失败预警模型等科学定量模型的开发和使用。对企业信用等级的评定也主要是由各个银行自己进行,评级的主观性强。另外,我国商业银行的电子化起步较晚,很多银行缺乏关于企业完整信息的数据库
。
2.1.3 缺乏高素质人才。当前,信贷管理工作需要大量的高素质人才。对于高素质人才的要求是:既懂银行业务,又了解企业生产经营;既有深厚、渊博的经济、金融、法律知识,又有较强的社会活动能力;既有较强的业务能力,又要有良好的政治思想素质。
2.2 外部环境因素——金融环境影响
2.2.1 微观经济不景气,企业经济效益下降,直接影响到银行贷款资产的安全。据统计,去年某省国有、乡镇集体企业中的困难企业面达到55%,国有企业亏损面达到50.8%,其结果必然会相应地影响到银行的贷款资产质量。近年来,企业经济效益的下降也是银行不良贷款不断增加的一个直接原因。
2.2.2 社会保障制度改革滞后是银行信贷风险扩大的又一重要因素。由于企业破产失业救济制度没有完善起来,因而银行贷款风险无法直接分散和转移。企业与社会的问题没有解决,直接导致企业把生产所需资金的缺口留给银行贷款解决,形成贷款风险压力。企业保险制度不健全,使银行无法保全贷款资产的安全性,增加了损失的概率。
2.2.3 法律制度约束不力,同样是银行贷款风险形成的一个重要原因。从某种程度上说,市场经济就是法治经济。由于我国市场经济和法制建设的时间尚短,不论是公民或企业的法律意识,还是国家的立法、执法,都不尽如人意。银行常常在运用法律维护自身合法权益时,受到挫折。
2.2.4 社会信用监督机制不健全,企业逃废债现象严重,加大了银行的信贷风险。由于我国目前缺乏一套完善的社会信用监督机制,逃债者得不到法律和社会的制裁,廉价的逃债成本成为企业逃债的直接原因。造假、欺诈、逃债、赖债等现象层出不穷,使得我国金融市场的诚信资源遭到了非道德主义的侵袭,社会信用出现了严重的滑坡和流失,信用已成为最稀缺的资源。
3 商业银行加强信贷风险管理的对策
3.1 加强内控机制建设
努力实现从粗放管理向规范集约管理转变,树立风险与收益相平衡,风险与资本相匹配的理念。全面落实风险责任追究制度,强化管理层和员工的风险防范意识,逐级签订风险责任书,从内部构筑有效的“信贷风险防火墙”。
3.2 健全我国的信用体系
对于商业银行,假如借贷者的信用意识增强,发生道德风险的概率就会减小,可以降低借款者违约的概率,从而降低商业银行的信贷风险。从根本上提高了商业银行控制信贷风险的能力。
3.3 规范信贷操作流程
规范的信贷业务操作制度一般包括贷前调查、贷款审批和贷后管理三个部分。将信贷业务“三查”制度细化升级,以客户现金流量分析和客户还贷能力的判断、预测为信用风险度量尺度。保证信贷业务高速度、高效益、高质量发展。
3.4 建立科学快速的信贷风险识别预警机制
建立科学的信贷风险预警体系,有助于改变传统管理模式下风险判断表面化和风险反应滞后的状况,加强信贷风险搜索的系统性和准确性,提高信贷风险分析的技术含量。
3.5 开展科学的贷款组合管理
投资多样化和分散化可以减少各种贷款的相关性,使风险贷款组合的总风险最小。最常用的方式是放款数量分散化和授信对象多样化,即银行应尽量避免大额贷款,增加小额贷款,从而把贷款给更多的人。依据概率分析的结果,分散贷款的平均值越接均值,风险的可能性越小。
3.6 加强金融监管
由单一合规性监管(对银行执行有关政策、法规实施监管)转向风险性监管 (对银行资本充足率、资产质量、流动性等指标所实施的监管),密切关注风险性指标,根据指标的变动制定监管对策。
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[9] 刘莹.金融危机下我国商业银行信贷风险治理[j].金融视线,2009(9).
【关键词】外币贷款；风险管理；情景分析；压力测试；敏感性分析；在险价值
在今后较长一段时期，我国企业将面临外币贷款中的汇率风险。通过借鉴国外企业外债风险管理中科学而完整的风险管理体系，结合我国外汇管理体制以及企业的实际状况，建立健全外币贷款风险管理具有重要的应用价值和现实意义。
一、研究背景
改革开放有三十年，根据积极、合理、有效的利用外资的方针政策，截至2006年底，我国累计实际使用外资金额6854亿美元。
我国外债主要是外国政府和国际金融组织提供的贷款。这部分资金具有贷款期限长、贷款利率低等优点，深受企业的欢迎。在实际运作中，该部分外债真正承贷及还贷的主体是国内企业。一旦企业出现偿债能力的问题，将不可避免地将其转嫁给国内金融机构和国家财政，从而影响国家总体外债安全。
如北京奥林匹克饭店、中德合资武汉长江啤酒有限公司等均是因本币大幅贬值造成企业无力偿还债务而倒闭的。总体而言，目前我国大多数企业对外币贷款的风险管理认识程度不够，对汇率风险的规避意识淡薄，相应的风险管理体系极不成熟，急切需要外债风险管理方面的理论指导与实务方面的经验。
二、现状考察
外债风险不仅从宏观上影响一个国家经济的稳定和信用，而且从微观上影响一个企业的生存与发展。
目前，我国外币贷款使用企业已经开始关注风险管理问题，并着手使用一些基本的衍生工具来管理外汇贷款风险。然而在实际中还存在各种各样的问题。
例如，债务风险管理意识淡薄，“重筹资，轻还贷”和“圈钱”思想盛行；国有企业体制性缺陷造成管理者缺少长远的规划或者具体操作的随意性；缺乏风险管理意识，不能准确把握汇率和利率市场变动情况、熟知各种金融工具应用的专业人才；缺乏合理的外债风险管理激励约束机制和相应的风险管理工具等等。
自2005年7月21日起，我国金融系统开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。人民币汇率不再盯住单一美元，形成更富弹性的人民币汇率机制。人民币汇率改革一年后，人民币兑换美元的汇率从8.27元人民币/美元上涨至接近8元人民币/美元，年变动幅度达到3.3%。
由于人民币兑换美元、欧元及日元等主要货币每年都发生较大幅度的变化，汇率风险已经成为我国企业外币贷款过程中值得高度重视的一个风险来源。
三、汇率风险
汇率风险主要是指由于企业经营收入货币与外债债务偿还支出货币的币种不匹配，在外债债务未清偿前，因汇率变动而产生偿债成本增加的风险。主要表现为收入货币贬值或支出货币升值导致借用外债单位的偿债成本上升。
目前我国企业外债汇率风险主要体现在两方面：
其一，汇率制度改革后人民币汇率市场化使得人民币汇率的波幅趋大趋频，整体汇率风险增加。人民币汇率制度改革直接后果就是较大幅度的升值。至2008年1月3日，人民币汇率已经达到7.27元人民币兑1美元，升值幅度达到12%。
同时，市场化后的人民币汇率更容易受到国际、国内多方面因素的影响，波动的频率、幅度将进一步扩大，不确定性进一步增加，从而使外债债务的整体汇率风险有所加大。
其二，日元和欧元债务潜在风险大。日元和欧元一直是汇率波动较频，波幅较大的币种，欧元从2002年至2006年7月，兑换美元波幅达到60%以上。如果持有这两种货币债务的单位而不对其日元和欧元债务进行风险管理，未来发生损失的可能性很大，并有可能超出债务单位所能承受范围，导致偿债危机，严重的将可能影响到企业的生存。
相对于固定汇率制度而言，浮动汇率制度下汇率的波动幅度要大得多，因此对外币贷款企业带来的风险也增加了许多。而目前外汇市场汇率波动的特点是汇率走向更加无序化，影响汇率变动的短期因素更加令人难以捉摸，凸显汇率风险管理的日益重要。
汇率风险一般包括本币、外币和时间三个因素。在企业偿还外币贷款过程中，均需要以本币兑换成所需偿还的外币，在规定的时间内进行本息的偿还。在这个确定的时间范围内，本币与外币的兑换比例可能发生变化，从而发生汇率风险。
外币贷款的时间结构对汇率风险的大小具有直接影响。时间越长，则在此期间汇率波动的可能性就越大，汇率风险相对就越小；时间越短，在此期间内汇率波动的可能性就越小，汇率风险相对就越小。我国企业在外币贷款偿还过程中，由于产生收益的是人民币，而需要偿还的贷款都为日元、美元、欧元等外币，因此，这是一种典型的“货币错配现象”，收益与债务的不匹配给外汇贷款债务人平添了一层汇率风险。
根据外汇风险的作用对象及表现形式，通常将汇率风险分为交易风险、经济风险、折算风险及国家风险。
将汇率风险进行分类，有利于确定风险管理应采用的最有效的方法。
对使用外币贷款的企业而言，其还债过程中所面临的汇率风险是具有双面性的。由于汇率未来变动的方向、时间以及规模的不确定性，汇率的波动既可能减小企业的偿债成本，也可能增加企业的偿债成本，使企业遭受损失。如果汇率的波动方向是不利的，企业的收入货币本币相对于所借外币贬值，则企业的外币借款成本上升，企业遭遇损失。反之，如果汇率的波动方向是有利的，企业的收入货币本币相对于所借外币升值，则企业的外币借款成本下降，企业获利。
四、风险计量
准确度量外债项目所面临的汇率风险是企业管理层进行风险决策的必要前提。企业在进行外汇债务风险计量时可采用情景分析、压力测试、敏感性分析和在险价值四种常用的方法。通过该四种计量方式计算，一般可以满足企业财务从不同角度和侧重对风险的认识和分析。
（一）情景分析
情景分析是当市场风险监控人员预测会发生影响市场的重大事件时，就多个风险因素建立较为全面的模拟环境，应用于当前的头寸，以测算可能发生的盈亏的一种风险管理手段。在外债风险管理中，企业根据专业金融机构对汇率和利率走势的分析判断，分析企业外债风险。
情景分析为管理层更好地应付市场变化提供了有利的信息，是一种策略分析技术，可用来评估在发生各种不同事件的情形下，对企业外债的影响。
进行情景分析的关键首先在于对情景的合理设定；其次是对设定情景进行深入细致的分析以及由此对事态在给定时间内可能发展的严重程度和投资组合因此而可能遭受的损失进行合理的预测；最后得出情景分析报告。
情景分析方法简单、直观，但存在对汇率和利率走势分析主观判断的成分较大的问题。
（二）压力测试
压力测试是指将整个金融机构或资产组合置于某一特定的极端市场情况之下测定债务风险程度的一种方法。
在压力测试中，由测试者主观决定其测试的市场变量及其变动幅度，变量变化的幅度可以被确定为任意的大小，而且测试者一旦确定了测试变量，就假设了测试变量与市场其他变量的相关性为零，不用再担心测试变量与其他市场变量之间的相关性。它不需要探究事件发生的可能性，不需要复杂的数学计算，所以比较适合债务风险的定性认识和一般流。
压力测试可以模拟市场任何因素的变动幅度，从而计算出企业外债的极限风险。
压力测试理论上并不复杂，但在实践中仍存在不少问题。
首先是市场变量相关性和测试变量的选择问题。压力测试的一个重要假设是所选测试变量与市场其他变量的相关性为零。因此，变量的选择要考虑其是否真正独立于其它变量，是否有必要将一组变量作为测试变量，或进行二维联合测试。
其次需要对分析的前提条件重新确认。进行压力测试，某一或某些市场因素的异常或极端的变化可能会使得风险分析的前提条件发生变化。某种在正常市场状态下有效运行的基本模型，在市场危机时可能也会失效。
每次压力测试只能说明事件的影响程度，却并不能说明事件发生的可能性。
与情景分析相比，压力测试只是对组合短期风险状况的一种衡量，可以说只是风险管理中一种战术性的方法，而情景分析则注重比较全面和长远的投资环境的变化，因而可以说是一种战略性的风险管理方法。
（三）敏感性分析
敏感性分析是指在保持其他条件不变的前提下，研究单个市场风险要素的变化可能会对外债偿还成本造成的影响，是应用最为广泛的方法。
敏感性分析首先需要风险管理者确定影响企业外债成本的主要变量；然后通过计算显示债务成本对各变量的敏感性。对于不同敏感程度的因素，企业可以采取不同的措施。
敏感性分析计算简单且便于理解，在市场风险分析中得到了广泛应用。该分析的局限性在于它只能判断出外债偿还成本对风险因素的敏感程度，但不能反映不确定因素发生可能性的大小以及在各种可能情况下对偿还成本的影响程度。因此，在使用敏感性分析时要注意其适用范围，实务分析中一般结合VaR进行分析。
（四）在险价值(ValueatRisk)
在险价值就是在一定的持有期和一定的置信区间内，一个投资组合最大的潜在损失是多少。VaR是一种利用概率论与数理统计来评价风险的方法，它可以使投资人既知道潜在损失的金额，又知道损失发生的可能性。
VaR风险衡量方法适用面较广，适用于综合衡量包括利率风险和汇率风险在内的各种市场风险。
在企业外债风险计算中多用历史交易资料模拟法，即根据历史的统计数据，计算出未来可能的汇率和利率分布，从而进一步计算债务风险暴露在一定概率范围内发生的最大损失。
历史模拟法是一种非参数方法，可以有效处理非对称和后尾问题，诸如非线性、市场大幅波动等情况，以便捕捉各种风险。但是，该方法计算出的VaR波动性较大，存在严重滞后而导致VaR的高估等风险。
虽然风险值评估法是公认的风险管理有效的计量工具，但也存在若干局限，主要体现在：
首先，该方法不能涵盖价格剧烈波动等突发性小概率事件，无法应对市场出现的极端情况，但往往正是这些事件给银行的安全造成最大的威胁。
其次，存在头寸规模的影响问题。在外债项目的VaR计算过程中，没有考虑头寸规模或大小对市场汇率和利率的报价的影响。但是实际情况中，不同规模的头寸在交易时价格是不同的。
一般而言，债权方可利用VaR模型进行风险测算和规避。而对于获取外币贷款的债务方，也可利用相关计量测试，分析该项目的风险得失，更为今后的财务策划提供实用的借鉴经验。
总体而言，各种风险计量的方法受到自身的条件影响，其应用范围、场合将受到一定的限制。
情景分析从更广泛的视野，更长远的时间范围来考察金融机构或投资组合的风险问题。这种具有战略高度的分析可以弥补VaR和压力测试只注重短期情况分析的不足。因此，情景分析应与VaR和压力测试结合起来，使得风险管理更加完善。
当单个模型的分析方法种类较多时，不同分析方法得到的结论也不尽相同。如在险价值分析中，可以采用历史分析法、蒙特卡罗模拟法等手段进行分析，得到不同的结果。究竟采用何种手段，该种手段风险分析的方法是否正确都是较难确定的问题。
五、结束语
由于我国对外币贷款风险管理的理论研究较晚，相应的管理体系不成熟、不健全。企业普遍存在金融风险管理的防范意识薄弱，缺乏相应的风险管理人才等问题。而在实际经营中，尤其在铁路、公路的外币贷款建设中，有些必须是通过将盈利所得的人民币兑换成相应的外币（美元、日元、欧元等），然后进行外债的偿还。在还债过程中，不可避免的，外币贷款的价值会因为相应货币汇率的波动而变化。因此，利用何种工具对面临的风险进行计量是企业经营中急需解决的首要问题。
通过对企业外币贷款的汇率风险的分析，笔者选择了四种风险计量方法，对可能存在的金融风险进行测算，为企业外币贷款金融风险管理提供了理论参考。
在具体实践中，笔者建议企业的管理者可以通过衡量企业自身抵抗风险的能力，选择相应的风险规避方式和手段，以更好地面对企业经营中的实际问题。
【参考文献】
[1]闫迄，杨丽.国际金融[M].北京：人民邮电出版社.
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