對我國商業(yè)銀行信貸風險管理技術的分析及改進.pdf

1、商業(yè)銀行面臨的風險包括信用風險、市場風險、資本風險、流動性風險、外匯風險、操作風險。由于我國的主要銀行多為國有銀行且實行了嚴格的外匯管制制度，流動性風險和外匯風險到目前為止還較少涉及。所以面對的主要風險為信用風險、操作風險、市場風險，而其中信用風險又是當前我國商業(yè)銀行在業(yè)務中所面臨的最大的風險。我國商業(yè)銀行內部的信用風險管理和控制方法仍然比較落后，缺乏科學有效的手段來控制風險，其信用風險管理長期以來以定性分析為主，缺乏量化分析，在風險識

2、別、度量、監(jiān)測等方面科學性不夠。與國際先進銀行大量運用數理統(tǒng)計模型、金融工程等先進方法相比差距很大。 我遵循理論分析—實踐驗證—以理論指導實踐的思路，在學習借鑒當今國際銀行間的信貸風險管理技術變革的現狀與發(fā)展方向的基礎上，深入銀行對商業(yè)銀行的貸款管理現狀進行了仔細的調研，詳細分析了銀行近幾年的貸款資料，參考當前我國銀行通用的信貸管理方法，建立了新的貸款評級模型。 在論述的結構上，本文分為五章：第一章為前言，介紹了本文的研

3、究背景和研究目的；第二章介紹現代信貸風險管理技術理論；第三章分析我國商業(yè)銀行信貸風險管理技術的現狀；第四章針對我國的現狀提出具體的改進措施；第五章總結全文，提出改進建議。在第一章中我主要介紹了本文的研究背景和研究目的。根據加入世界貿易組織時的承諾，中國將在今年底全面開放銀行業(yè)，屆時中國的金融市場將會出現影響深刻的變局，我國商業(yè)銀行面對的將不再是同門師兄弟的競爭，屆時將與國際上的頂尖高手同場較量，所以重新認識信貸風險，提高信貸風險的管理水

4、平已成為我國銀行業(yè)發(fā)展的一個十分重要和緊迫的問題。這是本文的研究背景。 本文的研究目的在于：我國商業(yè)銀行內部的信用風險管理和控制方法仍然比較落后，缺乏科學有效的手段來控制風險，其信用風險管理長期以來以定性分析為主，缺乏量化分析，在風險識別、度量、監(jiān)測等方面科學性不夠，與國際先進銀行大量運用數理統(tǒng)計模型、金融。工程等先進方法相比差距很大。我在對我國商業(yè)銀行的貸款現狀進行了詳細的調研后，結合目前國際上較流行的風險管理方法，試圖找出一

5、條能有助于提高我國銀行信貸風險管理水平的道路。 本文在第二章中首先介紹了信貸風險管理的理論基礎，然后介紹了當前在國際上比較通行的幾種貸款風險管理技術：J.P.Morgan的CreditMetrics模型、國際清算銀行的VaR模型、KMV公司的組合管理者(PortfolioManager)模型、麥肯錫(McKinsey)公司的信用組合觀蔡(CreditPortfolioView)模型等。 這些模型都被稱為現代信用風險管理模

6、型，它們與古典信用風險模型的主要區(qū)別在于：1、它們都有關于信用風險大小的明確的定義，所以可稱它們是基數的(cardinal)模型；2、與古典信用分析模型不同的是，現代信用風險模型綜合利用了會計信息和公司的股票價格數據，采用了所謂盯住市場的思想；3、現代信用風險度量模型最顯著的區(qū)別于古典信用分析方法的特點在于它是基于資產組合的基礎之上的風險度量，這一點和盯住市場的思想一樣，具有根本轉變銀行經營戰(zhàn)略的深刻意義。 在第三章中，我對我國

7、的我國商業(yè)銀行信貸風險管理技術的現狀進行了分析，我國四大國有商業(yè)銀行的不良貸款率居高不下，存在著信貸資產質量低下、基層工作人員素質不高等問題，信貸管理水平低下，已直接嚴重影響到銀行的經營與發(fā)展。2002年底四大國有銀行平均不良貸款率為26.1％，這還不包括1999年和2000年一次性轉移到四大資產管理公司的1.4萬億不良貸款，考慮到官方提供的信息透明度不夠，外界普遍認為大國有銀行平均不良貸款率高達40％。 我將我國商業(yè)銀行在信貸

8、風險管理所存在的問題又具體劃分為貸前調查，評價指標體系設定，貸后管理三方面的問題。現行信用風險評價體系的弊端主要體現為傳統(tǒng)風險分析系統(tǒng)的維護成本過高，高度依賴有關財務指標和沒有考慮對風險進行準確的計量。在分類方面的缺陷主要體現在分類的基本思路不符合巴塞爾新資本協(xié)議的有關要求、客戶分組不細、行業(yè)因素考慮不夠、規(guī)模因素考慮不夠和缺少對區(qū)域因素的考慮。 在評價指標體系方面的缺陷主要體現在：一、指標體系設置不合理，這主要指評級標準不統(tǒng)一

9、、定量指標剛性過強和定性指標欠合理；二、評價信息處理還比較落后，體現為信息資料基礎薄弱、信息的真實性難以保證、信息資源不能共享等；三、評級具體操作方面缺少實證性和前瞻性、評級結果利用欠佳等。除上述原因外，貸后監(jiān)控嚴重缺位也是我國銀行貸款壞賬居高不下的重要原因。 在第四章中，針對我國商業(yè)銀行風險管理的現狀，本文提出了一些具體的改進措施。具體措施包括：改革指標體系，注重行業(yè)分析和經濟周期分析；采用神經網絡的方法進行評級；在確定授信用

10、途與授信額度時采用全面風險管理方法；貸后管理方面加強日常檢查，使其制度化規(guī)范化，建立符合風險管理要求的信貸管理信息網絡系統(tǒng)的改進等。 在本章中，我改革了指標體系。在傳統(tǒng)的指標體系里，許多指標設置不合理，不能真實的反映企業(yè)的償債能力，本文在這里大膽的革新了幾個指標，并且創(chuàng)造性的引入了新的指標，同時在借鑒國外成熟評級模型的基礎上，結合本國自身特點，應用神經網絡軟件Braincel對某商業(yè)銀行的貸款數據進行了實證檢驗，通過反復的修改指

11、標，最終結果達到了要求，證明了本文的貸款評級模型符合我國的實際情況。 在第五章中，我對前面章節(jié)的內容作了一個簡單回顧。在前面幾章的基礎上，我總結了本文的觀點，并且結合實際提出了建議。 本文在論述過程中注意理論與實際相結合，充分運用了比較分析和實證研究的方法，并輔以了豐富的案例和數據。與同類文章相比，本文的創(chuàng)新之處在于： 1，創(chuàng)造性的改進和革新了幾項評價指標，改革了其以前的不合理之處。以前國內采用的評價指標多為直接

12、從國外直接照搬過來，而沒有考慮中國的具體情況，且也沒有經過實證檢驗，可靠性很低，本文通過對模型的不斷修正，革新了數個指標，并且引進了全新的指標，最后得到了實證檢驗的證明； 2，運用神經網絡軟件對銀行的數年貸款數據進行實證分析，證明了模型的合理性。目前各銀行的評級系統(tǒng)的權重選擇都是由人為主觀確定，科學合理性難以得到保證，且在全國都采用總行規(guī)定的標準，難免與各地實際情況有出入，采用本文的神經網絡系統(tǒng)，可以使模型最貼近實際，也能真實反