商业银行内部评级系统研究综述，本文主要内容关键词为：商业银行论文,系统论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
由于各国银行融资的非中介化、贷款抵押品价值的波动以及表外衍生金融产品的增加等原因，信用风险已成为当今全球银行业所面临的主要风险。从我国实际情况来看，信用风险以及由此产生的巨额不良贷款已经成为制约我国银行业发展的一个重要问题，尽管我国政府对此高度重视并采取了一系列积极措施（不良资产剥离、财政注资等），但笔者认为，要从根本上解决这一问题，商业银行首先必须建立起科学的内部评级系统(internal ratings-based system，简称IRB系统），并以此为基础逐步完善信用风险的识别、度量和控制机制，进而全面提升信用风险的管理能力。为此，本文在选用大量国内外文献资料的基础上，从内部评级系统的外部监管、内部评级方法、基于内部评级的风险量化过程，以及内部评级系统的验证等方面，对银行内部评级系统的研究成果进行了总结分析，以期为我国商业银行内部评级系统的构建提供借鉴。
一、内部评级系统的外部监管标准
近十几年来，巴塞尔委员会根据资本与风险紧密联系的原则，制定了更具风险敏感性的新资本协议。新资本协议在进一步扩大商业银行风险范畴的同时，重点提出了“三个支柱”（即最低资本规定、监管当局的监督检查和市场纪律），即要求进一步增强外部资本监管以便能准确反映银行经营的风险状况，达到提高金融体系的安全性和稳健性的目的。
2000年1月，巴塞尔委员会模型工作组发表了题为《十国集团国家商业银行内部评级系统现状》的研究报告(Basel,2000)，该报告从IRB系统的结构、风险量化、一致性、应用以及监督和控制等方面披露了十国集团成员国大约30家银行的调研结果。同时新巴塞尔资本协议征求意见稿(2001)将银行IRB系统定义为：由银行专门的信用评估部门和人员运用一定的评级方法，对借款人或交易方按时、足额履行相关合同的能力和意愿进行综合评价，并采用简单的评级符号来表示信用风险的相对规模。具体来说，IRB系统从评级体系设计和运行、公司治理和监督、风险量化过程、内部估计值的验证等几个方面，给出了银行在使用IRB系统时应该满足的最低要求，具体包括：各种方法、过程、控制及数据收集、支持评估信用风险的IT系统、内部风险评级的确定、违约和损失的量化过程等。
针对新巴塞尔资本协议征求意见稿，美国监管当局制定了《公司信用IRB系统监管指导草案》，其为银行指明在采用IRB系统决定最低资本要求时IRB系统应满足的预期监管标准(OCC,2003)。这一指导性文件草案更清晰地描述了IRB系统的关键组成部分和特征，具体包括：(1)等级评定系统以及验证其精确性；(2)将风险等级转化为IRB参数的量化过程；(3)支持IRB系统的数据维护系统；(4)确保系统能按照预期方式运行以及产生精确等级评定的监督和控制机制。与新巴塞尔资本协议相比，这一文件草案更进一步细化了银行IRB系统的要求，因而更具有指导性。
二、内部评级方法
评级方法是IRB系统的核心部分。从总体上看，内部评级方法主要可分为三种：专家判断法、模型法以及部分专家判断法。
（一）专家判断法
专家判断法是指信贷专家依据自身的经验对相关的定性和定量信息进行主观判断，最终评定风险等级等。Saunders(1999)对最常见的专家判断法，即所谓的5C方法进行了论述。信贷专家根据债务人品格(character)、资本实力(capital)、偿付能力(capacity)、贷款抵押品(collateral)以及经济或行业周期形势(condition)等5个因素进行评级。此外，Caouette(1998)等人则比较详细地介绍了专家判断法所用到的财务分析、行业分析等内容。专家判断法的突出优点是具有灵活性以及能够较好地对定性信息加以分析，如对于管理层素质、公司的行业竞争力等。通常上述一些定性信息是很难进行定量分析的。这一方法的缺点是评级效率较低、成本较高以及不容易得到较为一致的评级结果，这是由于银行的贷款项目数以万计，利用人工很难对其作出全面的评估。
（二）模型法
模型法是指利用模型来计算信用风险要素（违约概率与违约损失率）值，然后将计算所得到的值转化为相应的等级评定。因此，模型法的核心工作是要建立违约概率（probability of default，简称PD）和违约损失率（loss given default，简称LGD）这两个风险要素的计算模型。其中，PD的计算模型较多，又可以分为两种：一是根据统计模型再利用会计数据所构建的模型；二是根据期权理论再利用市场数据和会计数据所构建的模型。
1.根据统计模型来估计PD。建立该类模型的学者认为，将发生违约企业的某些财务指标与正常企业相比存在明显的差异，通过分析这些财务指标就可以发现企业是否将会发生违约。具体而言，通过使用一定的统计模型来对债务人的财务指标进行综合考察，最终就可计算得出违约损失值。常用统计模型可分为三种：多元线性判别模型，典型代表为Altman的Z-score模型(Altman,1983)；Probit回归模型，典型代表为穆迪公司开发的
模型(Eric,2000)；Logit回归模型，典型代表为标准普尔公司开发的
模型(McLay,2000)。在使用多元线性判别模型的情况下，这一违约损失值代表的是一个综合评分，此时可以通过将该评分值进行分段（注：将评分值或违约概率值分为若干区间段，每一区间段对应着一个相应的信用等级，然后根据实际计算出来的评分值或违约概率值所落到的区间段来给予相应的信用等级。）来得到对该企业的信用等级评定；在使用Probit和Logit回归模型的情况下，这一违约损失值直接代表的是违约概率，此时可以通过直接将违约概率进行分段（注：将评分值或违约概率值分为若干区间段，每一区间段对应着一个相应的信用等级，然后根据实际计算出来的评分值或违约概率值所落到的区间段来给予相应的信用等级。）来得到对企业的信用等级评定。
利用统计模型来估计PD，还有一些其他的相关研究：Grunert(2002)等人和Lehmann(2003)就分别依据德国中小企业信用数据，利用Logit回归模型研究了定性信息（如管理层素质、企业市场地位等）与信用评级的相关性；Back(1997)等人对违约预测模型解释变量的选取以及样本规模对统计模型预测能力的影响程度进行了研究；Hayden(2003)利用澳大利亚数据就不同违约定义对统计模型的影响也作了研究。
统计模型的突出优点是模型的估计和使用相对比较简单，容易得到较为一致的评级结果，但存在的问题也比较明显：(1)该模型是经验性的，其中遵循了“好用”的原则，因而很难对模型的经济意义作出解释；(2)统计模型主要采用当前时点的会计数据，因而模型所反映的统计关系有可能随着经济周期的变化而发生变动，因此在使用时必须加以验证；(3)由于输入变量主要是一些定量指标，从而未能对定性信息作出全面的评估；(4)统计模型所反映的统计关系也可能因行业而异，因而在使用时可能需要分行业对模型作出相应的估计。
2.根据期权理论来估计PD。该方法认为，公司债务可以视作是对公司资产的或有要求权，换言之，或有要求权是指若企业的期末资产大于债务，则企业将偿还全部债务；若企业的期末资产小于债务，则企业将发生违约。因此，通过计算企业期末资产价值小于债务额的概率就可以对企业的PD作出估计。Black(1973)、Scholes和Merton(1974)于上世纪70年代初，利用这种模型方法进行了开拓性的研究，此后许多学者在他们初始模型的框架下，通过放宽假设条件对模型作了进一步的扩展，主要的扩展内容有：债务到期之前违约可能发生的情形、引入无风险利率的随机模型、违约发生时资产价值内生化等问题。
在实际应用方面，KMV公司（Kealhofer McQuown Vasicek公司）利用期权方法成功地开发了商业化的
系统，用以计算违约概率和进行等级评定，并对原先的模型作了两点主要的改进：(1)在Merton模型的假设条件下，当企业期末资产小于其一临界值，即到期债务时，企业将会发生违约。而KMV公司将这一资产临界值定义为“违约点”，并通过对大量历史样本的研究，将“违约点”设定为企业短期债务加上长期债务的一半，而不是短期债务加上长期债务的总额(KMV,1999)。(2)在期权理论框架下企业资产价值被假设为服从对数正态分布，这一假设在现实中很难得到满足。KMV公司为了解决这一问题，在系统中首先假设了“违约距离”（Distance-to-Default，简称DD）的概念，然后利用历史违约数据在违约距离和违约概率之间建立一种对应关系，一旦这种对应关系成立就可以通过计算违约距离来对违约概率作出较为精确的估计。
期权方法的突出优点是模型具有金融理论依据，由于采用了市场信息，因此可以更敏感地捕捉到企业信用质量的变化。这种方法的不足之处是计算比较复杂，对数据的要求也较高，在不能得到企业股权的市场价值数据时这一方法较难应用。
3.根据统计模型来估计LGD。由于建模数据的缺乏，目前用于估计LGD的模型还不太完善，只有穆迪公司根据自身的数据库开发了
模型(Gupton,2002)，其建模思路是根据历史数据在债务的违约损失率LGD和一组解释变量之间建立起一种统计关系，因此该模型本质上是一个多元统计模型。作为一种统计模型，模型的使用过程整体上也可分为样本选择、解释变量选择、参数估计、模型验证等步骤。在解释变量方面，模型根据经济意义和统计上的显著性选择了九种变量，这些变量又可为债务类型和优先级别、企业自身的资本结构、行业影响以及宏观经济环境四组变量。
（三）部分专家判断法
部分专家判断法是指利用专家判断和统计模型同时来进行等级评定，因而兼有专家判断法和模型法两种评级方法的特点。巴塞尔银行监管委员会(Basel Committee on Banking Supervision 2000)与美国财政部通货监理署（Office Of the Comptroller of the Currency，简称OCC,2003）对这一方法进行了介绍，其中OCC还明确将这一方法划分为两种常见的形式：(1)评级人员将统计模型的输出结果作为主观评级的标准之一，同时评级人员仍然要在确定这一结果的权重时使用相当程度的主观判断；(2)使用主观推翻(override)模型法，即允许评级人员在特定条件和容忍限度下，通过主观判断来推翻模型的结果，如依据专家主观判断来对模型的评级结果进行有限的调整（最多向上或向下调整一个或两个等级）。
三、内部评级的风险量化过程
在银行信用风险管理过程中，内部评级结果的应用可以分为两类：一类与银行日常管理过程有关，主要包括贷款审批、贷款限额设定和资产质量监控（特别是对高风险资产进行监控），在这些应用中可以直接使用内部评级的结果；另一类则与一些计算和分析过程有关，主要包括向高级管理层报告银行资产组合的风险构成和损失特征、贷款损失准备金的计提、产品定价分析、盈利性分析、信用风险组合管理以及资本金配置和绩效评估等。在应用时还必须在评级的基础上进一步利用内部评级结果对贷款的违约和损失特征进行量化分析。从现有的文献来看，这种量化过程主要包含两个方面：
（一）违约和损失估计
新巴塞尔协议征求意见稿(2001)指出，风险量化过程有三种途径：(1)使用内部违约数据，即通过计算各内部评级中债务人每年实际发生的PD和贷款LGD，来对各内部评级的PD和LGD作出估计；(2)使用外部违约数据，即在银行缺少足够的内部违约数据的情况下，通过在内部评级和外部评级之间建立一种对应关系，从而利用大量的外部违约数据（债券违约数据）来对内部评级的违约和损失特征进行估计；(3)使用内部评级模型，即在银行使用模型法作为内部评级方法时，通过下面的过程来对各内部评级的违约和损失特征进行估计：首先使用PD和LGD预测模型来计算出各内部评级债务人的PD和贷款LGD，然后通过计算这些数值的平均值来得到各内部评级的债务人PD和LGD估计值。OCC(2003)对上述三种途径又作了进一步的扩展，即从数据、估计、映射和应用四个方面设计了违约和损失估计的整体框架，还列示了若干估计过程的例子，非常值得参考。
（二）转移矩阵估计
转移矩阵估计反映了各信用评级在一定时期内发生转移的动态特性，这一分析过程有着一系列重要的应用，这些应用包括监测信用质量的变化、信用风险组合管理，以及信用价差建模和信用衍生产品定价。对于转移矩阵的估计方法，Carty等人(1997)、Keenan(1999)根据“债券群”(cohorts)方法利用穆迪公司债券评级历史数据，研究了穆迪公司评级的转移矩阵；Brand(1999)等人则基于“静态债券池”(static pools)方法利用标准普尔公司债券评级历史数据，研究了标准普尔评级的转移矩阵。这两种转移矩阵估计结果的主要区别是样本的选择。此外Christensen(2002)等人还研究了在历史样本数据较少的情况下，如何利用重复抽样法(bootstrapping)来进行转移矩阵估计以及获得估计值的置信区间；Lan Zhou(2003)研究了如何利用
分布来检验转移矩阵的时间稳定性；Kavvathas(2001)以及Foulcher(2003)等人研究了转移矩阵随时间变化的动态过程；Couderc(2003)等人则研究了如何利用自回归模型来进行转移矩阵估计。
四、内部评级系统的验证
验证程序作为IRB系统的重要组成部分，是用来确保评级系统的准确性和一致性。具体而言，验证可依据监管机构的规定与具体验证方法来实施。
监管机构依据新巴塞尔资本协议征求意见稿(2001)的要求，“银行必须验证评级体系和过程，并估计所有相关风险要素的准确性和一致性”；验证过程必须从两个方面来执行，即对风险要素值的实际值与估计值以及与相关外部数据源进行比较。此外，美国监管当局发表的《公司信用IRB系统监管指导草案》将可使用的验证方法和工具分为三类：(1)逻辑评估(evaluation of logic)，即从评级模型的开发过程、实施过程以及数据质量等方面对IRB系统质量作出评估；(2)基准测试(benchmarking)，即与相关的外部数据源相比较来对参数估计值进行验证，所谓“外部”是指与所使用的特定参考数据、估计方法或映射过程不同的数据来源；(3)返回测试(back-testing)，即将预测值与实际结果相比较，该方法是从总体上对评级系统进行测试。
现有的研究主要是利用上述返回测试和基准测试的方法，而研究内容主要集中在对评级方法的预测能力以及评级结果的一致性进行测试：
1.评级预测能力测试。Stein(2002a)利用中心极限定理等方法研究了执行返回测试所需要的最小样本数目以及统计假设检验方法，而Kurbat(2002)等人则运用相类似技术对KMV公司预期违约频率（expected default frequency，简称EDF）评级方法的违约率预测能力进行了验证。Keenan等(2001)和Stein(2002b)考虑到在现实情况下获得足够的违约测试数据比较困难，从而较难直接执行返回测试，因而他们研究了其他几项基准测试验证技术，主要包括累积准确性曲线(cumulative accuracy profiles,CAP)以及与之相关的准确性比率(accuracy ratios,AR)、条件信息熵比率(conditional information entropy ratios,CIER)以及交互信息熵(mutual information entropy,MIE)，其中前两种方法主要测试违约事件是否集中发生在较低的信用等级之中，而后两种方法则主要测试信用等级划分是否会减少违约和非违约事件发生的整体不确定性。另外，其他的相关研究还包括：Kealhofer(2002)等人采用累积准确性曲线研究了期权评级方法相对于债券评级和会计比率方法的违约预测能力；Engelmann(2003)等人对累积准确性曲线的统计特征进行了详细分析；Galil(2002)运用生存分析方法(survival analysis)研究了标准普尔和穆迪外部信用评级的违约预测能力。
2.评级一致性测试，即测试评级结果在各行业、地域之间的一致性。在技术上这实质上是一个检验评级结果（与评级相关的违约率、违约损失率）在各组样本之间是否具有显著性差异的假设检验问题。Cantor(2001)等人选用均值差异显著性检验对一致性测试的技术进行了研究，其中一个显著的特征是考察了宏观经济和行业因素对违约概率波动性以及显著性检验方法造成的影响，并在此基础上利用历史违约数据对穆迪公司在银行与非银行、公用事业和非公用事业以及美国与美国之外等行业和地域间的评级一致性进行了测试。而Ammer(2000)等人则利用Probit回归模型研究了穆迪公司在行业和地域间的评级一致性，其中也考虑了宏观经济因素和行业因素的影响。此外，从监管者的角度出发，美联储的Carey(2002)还利用描述性统计数据研究了20多家美国银行内部评级结果的一致性，而Ng(2003)则选用了一种非参数方法来研究测试不同评级方法之间的一致性。
五、我国商业银行内部评级系统的状况与面临的问题
目前，我国也已经开展了商业银行IRB系统的研究与实践工作。从理论界来看，研究工作主要包括：王春峰等人(1999)研究了将随机方法与网络技术相结合来对信用风险进行评估；梁淇(2000)、张则斌(2000)等人利用期权理论对企业违约概率进行了研究；武剑(2002)借鉴美国花旗银行风险评级模式，对我国商业银行内部评级体系的建立提出了一些建议。此外，张玲等人(2000)对信用风险评估方法的发展趋势进行了介绍；李军彦(2003)、张波(2001)依据新巴塞尔协议征求意见稿的框架，对内部评级法的原理进行了全面介绍；而李宗怡(2001)则对美国大银行的内部评级体系进行了介绍，并阐述了不同评级系统的设计与评级系统效率之间的关系。从实务界来看，根据人民银行的一项调查显示，目前国内已有不少商业银行着手内部评级方法的准备工作。各家商业银行都有各自的优势，工商银行目前已经完成了管理信息系统的整合工程，其数据库建设相当完备；中国银行以香港中银为试点，聘请海外机构的专家构建IRB系统框架，并在国内推行贷款10级分类；建设银行对IRB系统也进行了深入的研究，并自行研究和开发了信贷风险评级预警系统，该系统设计方案已通过了高级专家论证，现已正式立项开发；国家开发银行于2002年初就明确了建立IRB系统的目标，并开始进行研究队伍的建立、组织和培训工作。此外，以中信实业银行为代表的中小商业银行也准备聘请国外公司，联合开发统一的IRB系统，目前已基本完成了招标前对有关公司的考察工作。
无论在学术领域，还是在银行界内部，与国外先进的信用评级体系相比，目前我国商业银行在IRB系统领域的整体水平还较低。在国内学术期刊上发表的文章，大多仅限于IRB系统的介绍，有关深入的理论与方法研究还比较少，公开的开发研究与应用项目也不多见。这主要原因是，一方面我国几大国有银行相互封闭、各自为战，这样不仅提高了研发成本，降低了效率，还造成多头对外的局面；另一方面，银行业还存在授信企业财务数据不准确、信息披露不充分等问题，银行很难从企业的财务报表中了解企业真实的经营状况。为此，人民银行应充分发挥其在金融体系中的管理与导向作用，协调银行间的整体优势，组织并利用银行的现有资源，加速推进我国商业银行IRB系统的建设与实施。在设计适用我国商业银行的评级方法时，应注意考虑财务指标以外的因素，但同时应避免过于依赖定性因素和专家判断，以免导致评级的主观性太强与不一致性。此外，我们也应该认识到不存在对所有银行业务都适用的评级方法。在实际操作中，应综合考虑业务大小和行业范畴等因素、灵活采用不同的评级方法，同时必须注意评级结果的可比性。
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