| 论我国商业银行信贷风险管理分析 |
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战略和政策，高层管理者更是无法清楚了解银行面临的整体风险
状况。同时，分散管理还使得有些信用风险因无人管理而陷入真空状态。另外，我国商业银行现行的组织管理结构为典型的“金字塔”式结构，在实践中存在管理层次多、决策滞后、风险集中、代理成本过高等问题，纵向过长的代理链条加上商业银行过大的规模使得信息传递和决策渠道存在过多环节，极易形成银行内部委托代理链条上的信息不对称，难以有效防范信用风险的发生。
三、国有商业银行内部评级体系构建的整体思路和方法步骤
(一)整体思路关于内部评级体系的建设，我国商业银行在借鉴国外成功经验的同时，还应坚持以下基本原则：一是配套建设原则。新资本协议所要求的内部评级法不是简单地开发一套评级系统，而要将内部评级方法和系统工具切实运用到业务流程中去，使之发挥决策支持作用，所以IRB实施过程中应坚持管理制度与系统平台同步推进、配套建设的原则。二是自主开发原则。尽管巴塞尔协议将内部评级法作为资本监管的主要方式，但就内部评级体系而言必须是银行从事风险管理的工具，具有较强的针对性和特定性。内部评级体系只有与银行自身业务特点相匹配，才能发挥风险指引的作用。因此，具备条件的银行应立足于自主研发，同时辅之以外部技术支持。三是持续优化原则。随着银行业务不断丰富和发展，信用风险的范围和特点也在发生变化，对内部评级体系必须不断加以改进和完善，以适应日益提高的风险管理要求。为此，银行应配备一支专业化队伍和专门的机构，负责内部评级体系的运行、维护、升级和创新。从国外同业的评级经验来看，对借款人的财务分析是获得初始评级的关键，也是贷款风险评级方法的核心内容，非财务因素的分析使用的定性分析相对较多，凭借信贷专家的经验进行的主观判断较多按照上述步骤进行的贷款人信用评级与国内的前期相关研究相比，采用了贷款数据资料进行分析，克服了不少研究采用证券市场而非信贷数据构建判别模型对贷款信用风险进行预测，对模型准确性产生的影响；主成分分析和因子分析解决以往研究中存在的指标反映信贷风险信息重叠与遗漏，以及不能科学确定指标体系中各指标权重的问题。此外，与以往没有实现与贷款违约概率挂钩的评级研究成果相比，这种研究方法由于能够预测贷款的违约率，因此，可以更好地指导信贷定价等控制信用风险工作。与国外相关研究成果相比，上述方法克服了Altaman的Z模型和Zeta模型只能对贷款是否违约进行区分，难以预测贷款违约率的缺陷。与一些评级机构评级方法相比也更有针对性，国外相关研究成果，现代信贷风险模型依靠的主要数据来源是穆迪、标准普尔等权威机构公布的相关信息，这些机构的评级主要是针对股票、债券进行的，存在遗漏贷款企业重要风险信息等方面的问题，其应用效果不如内部评级系统。而上述方法直接应用商业银行的贷款数据资料进行分析，方法的准确性将有所保证。
(二)方法步骤 首先，应逐步建立与内部评级相配套的组织体系。我国商业银行应根据业务发展需要，组织协调相关的业务管理部门，研究制定内部评级在信贷政策、产品定价、限额管理、准备金计提、经济资本分配、绩效考核、资本充足率测算等方面应用与管理制度，逐步建立与内部评级系统相配套的组织体系。一是建立独立的内部评级部门。该部门在组织架构和人事任免上应独立于决策者和发放贷款的部门，以保证评级结果的客观性；二是建立合理的内部评估程序，确立风险管理标准、信息披露制度、评级认定程序等，以便银行首先对其面临的风险有正确判断，并在此基础上及时进行评估；三是建立内部评级监督部门，在内部评级部门外部设立监督部门，以便定期对评级结果进行检验，从而对内部评级部门形成制衡作用。其次，应该在引进国外先进计量管理工具的基础上实现自主创新。目前国外许多优秀的数学模型，如ALTMAN、穆迪RISKCAL以及标普MEU等，在国际银行业内部评级中受到广泛认同。但这些模型大都偏重财务分析，有的甚至大量引入利率、汇率、股价等市场价格变量，所以对我国商业银行未必适用。在建立内部评级体系时，我国既要借鉴国外模型的理论、方法和设计思路，又必须结合本国实际，研究开发自己的模型框架和参数体系。由于国内银行的数据数量与质量普遍不容乐观，因此需要慎重地考虑模型建设的方法。如可以先从主观模型(主观评分卡)人手，到专家经验模型再到数量统计模型。在模型的应用过程中既要充分考虑到业务人员的信贷风险意识、对于模型的接受程度、财务数据的真实性、数据积累存量，也要综合经济周期、利率市场化进程、行业特点、市场竞争态势、企业产权结构、区域风险差别等因素的影响。因此，这就需要对模型采取比较灵上一页 [1] [2] [3] [4] 下一页 |
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