銀行信貸風險管理模型研究的理論基礎綜述目錄TOC\o"1-3"\h\u6382銀行信貸風險管理模型研究的理論基礎綜述 139591.1信貸風險管理理論 19111.2.1信貸風險的定義和特征 1173121.2.2信貸風險的基本分類 210391.2.3信貸風險管理的內涵及意義 2327141.2.4信貸風險管理的主要內容 2227071.2其他理論基礎 382151.2.1信息不對稱論理論 3287341.2.2巴塞爾新資本協議 4304041.2.3全面風險管理理論 41141.3風險管理應用模型 5176881.3.1客戶破產預測模型 5260511.3.2KMV信用風險模型 5155791.3.3Logistic回歸分析 51.1信貸風險管理理論1.2.1信貸風險的定義和特征信貸風險是指銀行在信貸活動中預期收益不能實現的可能性，包括信貸資產損失的不確定性和盈利的不確定兩個層面。其中，信貸資產損失的可能性，不僅指由于借款者不能如期償還貸款本息而使銀行承擔的實際違約風險，還包括由于借款人還款能力下降或信用等級降低而使銀行面臨的潛在違約風險[[]MBA智庫百科，信貸風險管理，[EB/OL],./wiki/%E4%BF%A1%E8%B4%B7%E9%A3%8E%E9%99%A9%E7%AE%A1%E7%90%86[]MBA智庫百科，信貸風險管理，[EB/OL],./wiki/%E4%BF%A1%E8%B4%B7%E9%A3%8E%E9%99%A9%E7%AE%A1%E7%90%86信貸風險通常具有客觀性、可控性、雙重性三個方面典型特征，第一，客觀性。由于商業銀行經營的特殊性，決定了貸款風險是客觀存在的，也就是說，每筆貸款都存在風險，只是風險程度不同而已。第二，雙重性，一般來說，承擔的信貸風險越高，可能獲得的收益也會越大。第三，可控性。是指可以通過各種手段和措施，對信貸風險進行識別、計量和監測，分析研判和預測未來信貸損失發生的概率、程度和可能性，最大限度地保證貸款安全，將可能損失降至最小，即信貸風險是可識別、可測度的。1.2.2信貸風險的基本分類按照導致信貸資產損失的風險事件的成因不同，信貸風險可以分為：(1)信用風險，又稱違約風險，是指債務人不能或不愿履行債務而給債權人造成損失的可能性。衡量信用風險的重要指標是不良貸款率。一般認為，信用風險是銀行目前所面臨的潛在的、損失程度最大的信貸風險，少數重要信貸客戶的違約可能會給銀行帶來巨大損失，甚至導致支付危機[[]李安，中國商業銀行信貸風險的度量研究[D]，中國杭州：浙江大學，2013[]李安，中國商業銀行信貸風險的度量研究[D]，中國杭州：浙江大學，2013（2）市場風險，是指由于金融市場參數(如匯率、利率、信貸資產價格等)的波動而導致信貸資產損失的可能性，包括利率、匯率風險和通貨膨脹風險。(3)操作風險，是指由于不完善或有問題的內部操縱過程、人員、系統或外部事件而導致的直接或間接損失。包括由人員、系統、流程和外部事件所引發的四類風險，操作風險屬于銀行可控范圍內的內生風險。1.2.3信貸風險管理的內涵及意義信貸風險管理通常是指銀行通過對貸款風險的主客觀因素及其可能損失程度所進行的風險識別、計量、檢測、控制等程序，對風險進行評級、分類、報告和管理，保持風險和效益的平衡發展，以提高貸款的經濟效益。其目的就是在風險發生之前或已經發生時及時采取一定的方法或手段，以減少風險損失或制止風險損失繼續發生的過程。信貸風險管理的方法通常有風險分散、風險預防、風險轉移、風險規避、風險補償五個方面。加強信貸風險管理，能夠規避或控制風險的發生，降低因不良貸款導致損失的可能性；保持銀行貸款的安全性、流動性和效益性；保證整個金融的穩定和健康發展，一旦某一銀行爆發大規模信貸風險，往往具有傳導性、加速性、突發性等特征，嚴重的會引起擠兌風波，直至金融危機，加強信貸風險管理，有利于提高銀行風險管理水平，有利于金融企業和金融體系的健康發展[[]喬埃爾.貝西斯著，徐世清譯，商業銀行風險管理：現代理論與方法[M].海天出版社，2001年[]喬埃爾.貝西斯著，徐世清譯，商業銀行風險管理：現代理論與方法[M].海天出版社，2001年1.2.4信貸風險管理的主要內容貸后風險管理是貸款發放后，對信貸風險的風險識別、計量和控制等過程，是信貸風險管理的最后一個管理階段，是信貸管理過程中鏈條最長、面對各種風險因素最多的一個后端環節，也是防范潛在風險和化解實際風險的最后關口。因此，貸后風險管理應用的理論主要為信貸風險管理理論。（1）風險管理的目標風險管理的目標是要以最小的成本獲取最大的安全保障。因此，它不僅僅只是一個安全生產問題，還包括識別風險、評估風險和處理風險，涉及財務、安全、生產、設備、物流、技術等多個方面，是一套完整的方案，也是一個系統工程。一般滿足以下幾個要求：①風險管理目標與風險管理主體總體目標是一致的，且分清管理目標主次。②確定目標要充分考慮其實現的客觀可能性。③正確選擇和使用風險管控方案，客觀評價。（2）風險管理的流程對于現銀行來說，貸后風險管理就是通過風險識別、計量、控制的主要步驟，盡可能降低成本，有計劃的處理風險，以獲得保障。具體流程包括:①風險識別。風險識別是風險管理的首要環節，只有全面了解各種風險的基礎上，才能夠預測可能造成的危害或損失，進而選擇有效的控制手段。識別的方法包括德爾菲法、頭腦風暴法、檢查表法、SWOT技術、檢查表和圖解技術法等。②風險計量。風險計量主要是基于掌握的統計資料、風險識別信息及風險的性質，建立相關模型，進行有規律的系統性研究，從而確定各項風險的頻率和強度，為選擇適當的風險控制方法提供依據。風險計量主要可以預測風險的概率和強度。③風險控制。風險控制的方法主要包括避免風險、預防風險、轉移風險等方面。通過采取積極的措施，降低損失發生的概率?？刂骑L險的最有效方法就是制定切實可行的應急方案，編制多個備選的方案，最大限度地對企業所面臨的風險做好充分的準備。當風險發生后，按照預先的方案實施，可將損失控制在最低限度。1.2其他理論基礎1.2.1信息不對稱論理論美國經濟學家約瑟夫·斯蒂格利茨等三人在1970年提出了信息不對稱理論，指出在市場經濟條件下，買賣主體不可能完全占有對方的信息，掌握信息比較充分的人員往往會處于比較有利的地位，這種不對稱必定導致信息擁有方為謀取自身更大的利益而使另一方的利益受到損害[[]張輝.大數據背景下商業銀行客戶關系管理策略研究[J].經營管理者,2015(6):31-31.]。由于信貸機構在不完全知道借款人的信用狀況、資金用途、還款意愿以及還款能力情況下，對不具備履約能力的借款者的風險和質量類型做出錯誤的判斷，造成資質較差的借款人將最優質的資源占有。同時，面臨借款人故意毀約的風險，即道德風險[[]張輝.大數據背景下商業銀行客戶關系管理策略研究[J].經營管理者,2015(6):31-31.[]劉健，商業銀行貸后風險管理研究[J].時代金融，2017，29（1）：（134-134）由于我國社會信用體系尚未完全建立起來，銀行管理正由過去的粗放式發展向精細化高質量發展過渡，導致企業逆向選擇和道德風險這兩個問題長期困擾我們，導致商業銀行產生信貸風險的原因在于信息不對稱[[]李冰、王娟，進一步完善商業銀行貸后管理的思考[J].國際金融，2013，(5)[]李冰、王娟，進一步完善商業銀行貸后管理的思考[J].國際金融，2013，(5)1.2.2巴塞爾新資本協議《巴塞爾新資本協議》規定，銀行應借鑒現代風險度量模型的思想和方法，建立內部信用風險模型，以提高風險度量的精確性和風險控制能力。明確了最低資本充足率應該覆蓋信用風險、市場風險、操作風險三大主要風險來源，并將客戶的違約定義為：若出現以下兩種情況之一時，債務人將被視為違約：（1）除非采取追索措施，如變現抵押品，否則借款人可能無法全額償還對銀行集團的債務；（2）債務人對銀行集團的實質性信貸逾期90天以上。新協議要求銀行建立自身的內部風險評估機制，至少用違約損失率、違約風險暴露兩個維度測量違約率和違約損失率以量化面臨的風險。新資本協議的實施成為了商業銀行進行貸后管理的重要理論指導，標志著現代銀行的風險管理出現了一個顯著的變化，就是由以前單純的信貸風險管理模式轉向信用風險、市場風險、操作風險并舉，組織流程再造的全面風險管理階段。1.2.3全面風險管理理論2004年美國COSO委員會頒布了《全面風險管理框架》，旨在為各國的企業風險管理提供一個統一術語與概念體系的應用指南。COSO-ERM又深層次地分析了商業銀行實施風險控制和信貸管理的具體原因，提出了具體對策，以更好地協助銀行業對信貸風險實施有效控制。在COSO的概念里，有三個維度：第一是目標系統，第二個維度是全面風險管理的構件，主要包括：內部環境、目標制定、事項識別、風險評估、控制活動、信息與溝通、監督控制；第三個維度是指公司內部的級別難度，包括相關的整體，子公司，還有開展業務的幾個層級，為建立商業銀行全面風險管理奠定了理論基礎。1.3風險管理應用模型1.3.1客戶破產預測模型破產預測模型可以大致可分為基于統計方法的模型和基于人工智能技術的模型兩大類[[]AltmanE.，HaldemanR.，NarayannP.Zetaanalysis～anewmodeltoidentifybankruptcyriskofcorporations[J].Journalofbanking&Finance，2007，1（1）：29～54]。第一類模型主要應用因子分析、邏輯回歸分析、線性判別分析與多重判別分析等統計方法進行破產預測。由于這些統計方法存在諸多如正態性假設等在實踐中經常被違背，因此該方法存在一定缺陷。第二類模型主要應用人工神經網絡、支持向量機、基于案例的推理和遺傳算法等人工智能技術進行破產預測，該方法不需要對數據的分布進行假設，研究者們基于人工智能技術構建了大量的破產預測模型。然而以往的研究太過于注重構建具有更高破產預測準確率的模型，而忽視了模型的實用性和可解釋性。這導致了當前提出的破產預測模型大多是缺乏可解釋性和透明性的黑箱模型[[[]AltmanE.，HaldemanR.，NarayannP.Zetaanalysis～anewmodeltoidentifybankruptcyriskofcorporations[J].Journalofbanking&Finance，2007，1（1）：29～54[]葛超豪，葛學健.銀行信貸風險評估計量模型探討[J].統計與決策，2015，34（24）：33-341.3.2KMV信用風險模型目KMV模型是美國舊金山市KMV公司對自己掌握的數據進行分析研究而創造出的，其理論基礎是莫頓的期權定價理論[[]安東尼.桑德斯，信用風險量化-風險股指的新方法與其他范式[M].機械工業出版社，2001年]。理論認為被測度公司所擁有的資產的市場價值大小，決定了公司的信用違約情況，即在公司債務到期時，資產市場價值大于債務額度，那么公司有能力還款；當公司持有債務到期，而其資產市價小于其債務額度，那么認為該公司有違約可能[[[]安東尼.桑德斯，信用風險量化-風險股指的新方法與其他范式[M].機械工業出版社，2001年[]FisherR.A.Theuseofmultiplemeasurementsintaxonomicproblems[J].AnnalsofEugenics，2012，3（7）：179-1881.3.3Logistic回歸分析Logistic\t"/item/logistic%E5%9B%9E%E5%BD%92/_blank"回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，是對數回歸模型的一種，其是基于二分類變量的一系列自變量函數[[]王喜梅、劉伯強，信用風險量化模型比較分析[J].特區經濟，2004(12)，53-56劉宇清，中國建設銀行衡陽市分行貸后管理研究[D].湖南省：湖南大學，2009]。在實際操作過程中模型構建較為簡單，操作靈活簡便，數據收集容易，且對數據沒有正態分布這一要求，模型前提假設基本符合實際金融數據的分布，而最終的預測結果較為客觀，準確率相對也高，因此，這一模型是一種主流的風險預測分析模型。伴隨商業銀行開展貸后風險管理，運用Logistic模型對融資企業進行信用風險評估也是順勢發展的趨勢[[]肖邦強，劉杰.關鍵風險指標在中小企業貸后管理中的應用分析[J].現代商業，2011，4（24）：44-46[]王喜梅、劉伯強，信用風險量化模型比較分析[J].特區經濟，2004(12)，53-56劉宇清，中國建設銀行衡陽市分行貸后管理研究[D].湖南省：湖南大學，2009[]肖邦強，劉杰.關鍵風險指標在中小企業貸后管理中的應用分析[J].現代商業，2011，4（24）：44-46主成分分析主成分分析法是一種常用的因子分析方法，是通過對主要多元原始變量進行降維，使原有的多個變量指標轉變為少數綜合指標的統計方法。提取后的綜合指標即為主成分，這些主成分是原始變量的線性組合，相互之間不具有相關性。主成分分析法可以簡化復雜的問題，分析出問題的主要矛盾，從而提高解決問題的效率。在Logistic回歸分析前，對自變量的基本要求是相互之間不存在相關性。因此，先運用因子分析中的主成分分析，對收集的數據變量進行標準化處理，消除不同數據之間可能存在的共線性，便于后期的數據分析[[][]方煥，孟楓平.基于Logistic模型的供應鏈金融信用風險實證研究-以農業類上市公司為例.山西農業大學學報：社會科學版，2015，14（11）:1158-1164①本數據處理與檢驗。首先要對選取的樣本指標進行KMO檢驗和Bartlett的檢驗，以此來檢查選取的指標是否適用做因子分析。KMO檢驗用于檢查變量間的相關性和偏相關性，在0.5以下表示不適合做因子分析，取值在0-1之間，越接近1效果越好。Bartlett球形檢驗判斷如果相關陣是單位陣，則各變量獨立因子分析法無效。由SPSS檢驗結果顯示Sig.<0.05時，說明符合標準，數據呈球形分布，各個變量在一定程度上相互獨立。②主成分提取主成分分析的意義在于用盡量少的主成分包含盡可能多的數據解釋。如解釋的總方差中“累計%”大于所選取特征值，則說明主成分解釋程度較好?；蛘呖蓱盟槭瘓D來決定因素數，碎石圖中當某個特征根較前一特征根的值出現較大的下降，而這個特征根較小，其后面的特征根變化不大，說明添加相應于該特征根的因素只能增加很少的信息，所以前幾個特征根就是應抽取的公共因素數。（2）Logistic模型的理論基礎Logistic模型是以企業多違約概率服從Logistic分布為研究的前提條件，通過設置評判企業在風險管控中的影響指標，由此建立Logistic模型計算企業的違約概率。在Logistic模型中因變量設定為P,根據分行的風險承受能力和風險偏好設定標準P*，將違約概率P與P*進行比較，以此確定企業的風險狀況，0為風險低即違約概率低，1為風險高即違約概率高。Logistic模型可以表示為：假設P的取值收到k個因素影響，分別是,則有(2-1)其中，為Logistic模型的自變量，因此Logistic模型可以表示為：(2-2)其中是待估的未知參數，對上述進行整理可得：(2-3)對上式整理可得違約概率的公式為：(2-4)（3）Logistic回歸分析將經過主成分分析方法得到的相關表達式計算樣本中企業的Y1、Y2、Y3、Y4、Y5數值，作為解釋變量。再設定企業的違約概率數值,值的確定是結合分行對企業的風險評價綜合得出。具體如下：以違約概率P作為因變量，以Y1、Y2、Y3、Y4、Y5作為自變量，建立二元logit模型。（模型系數的Omnibus檢驗），其主要是針對步驟、模型、模塊開展模型系數的綜合性檢驗。如果P<0.05,表明通過了顯著性檢驗，模型具有統計學意義。接下