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新巴塞尔协议的核心内容是内部评级,包括了市场风险、信用风险和操作风险。市场风险由于数据都来之外部资本市场,而且方法成熟,需要我们自行研究的较少;操作风险的计量方法还不够成熟;信用风险,虽然方法成熟,但是需要使用内部数据,从而更多的需要我们自行开发研究,而且对于中国的银行业,传统的信贷业务仍是比重最大的业务,所以信用风险评级是目前我国银行研究的重点,也是内部评级的突破口。
信用风险评级模型的基本思想是从已有信用表现的历史数据中提炼信息,得到客户属性和行为变量与客户违约概率之间的函数关系,从而来预测未来的客户信用状况。这种函数关系,是广义上的对应关系,并不一定存在显式的表达。
尽管信用风险计量有很多领域还处于研究阶段,不过信用风险评级发展较早,从1968年奥尔特曼(Altman)引入的Z-score模型开始,到现在的logistic模型、机器学习等方法,在发达国家,不论是理论研究,还是实际应用,信用风险评级都已经相当的成熟。那么我们是否可以直接搬来使用呢?信用风险内部评级模型,方法的选择固然重要,但是好的方法并不一定对应好的结果,实际上模型表现更多的决定于问题本身情况和问题解决的处理细节。我国的银行业进行信用风险评级,虽然在技术上的有一定的“后发优势”,但是绝对不是简单的“直接拿来”。信用风险的内部评级工作需要根植于内部数据,来开发适合中国实际情况的评级模型。本文从银行内部评级的角度,对信用风险评级的若干问题进行了讨论,并提出了适当的处理方式。
二、数据特性
不同的数据特性适用不同的模型。例如,判别分析要求自变量符合多元正态分布;而Logistic回归对于数据的分布要求比较低,而且在处理纲目数据方面有着非常大的优越性。在变量不服从多元正态分布的情况下,Logistic回归优于判别回归;但是如果变量服从多元正态分布,那么线性判别规则是最优的。而机器学习类的模型,对于分布要求不高,而且处理离散变量也有明显的优势,例如决策树、神经网络。
模型没有绝对的最优,必须按照数据情况来选择合适的模型。数据情况的统计分析,是十分重要的,即使国外已经有经验表明某种模型表现优异,也有结合实际的建模数据进行分析。如果我国的数据情况与国外不同,不符合该模型的假定,该模型就不可取。
所以,建模的第一步工作就是分析数据情况,讨论各种可能模型的适用性,初步确定符合数据情况的模型框架。
三、分布的变化
既然信用评级的基本思想是从历史数据中提炼信息来预测未来的客户信用状况。那么,即使我们从历史数据中提炼出了完整的信息,如果历史数据与未来情况不同,预测的可信度也会成为问题。
一个比较典型的问题是宏观经济的变化。宏观经济的变化对于整体违约概率的影响是非常大的,如图1所示,美国历年来的公司违约情况。公司客户的评级往往主要依据公司的财务数据来得出结论,而实际上,即使是相同的财务比例,在不同的宏观经济情况下,也有不同的表现。公司类客户同样还要考虑整体行业的演变过程,根据经济学理论,行业生命周期往往经历萌芽期-扩展期-成熟期-衰退期四个周期。
在消费者评分模型中,还有一个问题是人口漂移。我国目前正处在精神文明和物质文明高速发展的阶段,人口特性变化很快,如打工族的出现、贷款购房的增加、家用轿车消费增加等。这些变化会导致潜在信用消费人群和信用观念的变化。这种随着经济环境、人口结构和生活方式的变迁使样本人群的范围和特质发生变化,一般被称为人口漂移。人口漂移会使原有评分标准下的评价结果与现实情况不符,这时就应适当的调整权值修正人口漂移带来的偏差,并不断更新作为训练样本的数据。
在宏观经济的变化引起的违约概率的整体变化,需要建立宏观经济模型来调整客户评级;而类似人口漂移等问题,数据结构都已经发生了变化,需要经常的更新训练样本,升级评级模型。评级模型有个别模型本身对于分布变化的这类问题有一定的解决能力,例如最近邻法,它可以直接加入新的申请者或删除老的用户的方式动态升级系统,从而克服人口漂移带来的问题。
四、拒绝推断
当我们使用训练样本进行模型研究的时候,所有训练样本都是已经有信用表现的客户,即都是曾经被授信的客户,而申请被拒绝的客户不在其列。但是当我们使用模型的时候,却面对了所有的可能客户(即包括了按照以前的标准被授信或者被拒绝的客户),既然我们模型从来就不认识被拒绝客户,又如何对他们作出判断呢?所谓“拒绝推断”(refusereference)是指如何从被拒绝的申请人中鉴别出应向其授信的申请人的问题。模型开发者面临的情况如图2。
在完全不准确(近乎随机)的信用评分的情况下,跃为较为精确的评级模型,“拒绝推断”造成的影响不是很严重。当然实际情况不会如此,即使是简单的专家选择,也会使得训练样本有偏。而开始使用模型后,由于人口漂移等诸多因素,原有的信用评级模型随着时间的流逝而渐渐失效,从而需要不断地更新。“拒绝推断”是信用操作中无法回避的重要问题,目前主要的解决有部分接受法、混合分解法等。
1.部分接受法
这是一种解决这类问题的较理想的方法,但是却不会受到经营者的欢迎。部分接受法就是在未被授信的客户集中进行随机的取样,批准他们的贷款申请,然后观察其以后的行为。这些申请者,被
(图2“拒绝推断”的图例)
赋以相应的权重,然后和那些通过原有规则获得批准的客户(或者是它们当中的随机取样)联系在一起,这将会带来完全随机的人群样本,可以用来创建新的评级模型。但是经营者往往不愿意这样做,他们的理由就是既然那些客户已经被认为是没有好的信用质量,批准他们的信用申请会带来损失。但是,如果授信方接收了当中一些人的申请,那么就可以通过建立更加具有预测能力的模型再长期获利。在任何情况下,授信方的利润都不会因为这些取样而受到太大的影响,因为这些取样都是经过仔细挑选的。关于部分接受法的研究还需要更加广泛的工作,不过有一点可以肯定的是,这个方法需要前台经营部门和风险管理部门的通力合作和预先的计划。
2.混合分解法
这是一种在没有任何关于人群信息的情况下,估计两种人群比例的方法。使用这种方法的前提是关于好坏人群的性质分布的假设。特别是,必须假设知道这些分布就等同于知道一些参数的值,而这些值是可以通过数据估计的。这种方法的关键就在于将假定的优质客户分布与假定的劣质客户分布的加权平均作为观察值的分布与整体样本分布的匹配。如此得到的整体样本分布称为“混合分布”。
这一方法可以让人们能够利用已知分布的一些优异性质,但它的弊端也很明显,就是关于好坏分布的假设必须是准确的。不幸的是,信用数据的特征非常复杂,想准确的得到它的分布往往是很困难的。
五、数据真实性
这是一个比较有中国特色的问题,虽然发达国家也有财务欺诈,但是绝对没有中国的严重。由于制度的缺失,或者制度执行的乏力,在中国,即使是会计师事务所审计出来的数据可能也是不可靠的。所以反财务欺诈,对于模型开发者是面临的严峻问题。但是模型开发者能做的只能是发现在统计意义上或者逻辑关系上出现的异常现象。
六、数据缺失
我国银行建立评级模型,面临最为严重的问题是数据缺失。在数据缺失非常严重的情况,建立一个优秀的模型几乎是不可能的,所以在此讨论在能建模的前提下,数据缺失问题如何处理。
如果一个变量缺失一定比例(例如50%)以上,只有放弃该变量;如果从经济学含义上,该变量确实非常重要,那么只有通过专家的经验来寻找可替代的变量(或者变量组合)。例如,家庭地址的所属区可能是十分重要的变量,但是并没有被记录,或者建模人员无法从家庭地址中提炼出区域,那么可以通过邮政编码和电话号码结合表征区域变量。
在数据缺失不是很严重的情况下,我们可以采用缺值替代的方法,例如均值替代、同类均值替代等,或者在不影响数据量的前提下也可以直接删除数据缺失的记录。
以上讨论的都还是完全随机缺失,这类缺失是完全随机发生的,不影响样本的无偏性。但是缺失更常见的随机缺失和非随机缺失,所谓随机缺失是指该变量的数据缺失与其他变量有关,例如财务数据缺失情况与企业的大小有关;非随机缺失是该变量的缺失与本身取值有关,如高收入人群的不原意提供家庭收入,财务情况差的公司不提供财务报表。
对于随机缺失和非随机缺失,删除记录是不合适的,随机缺失可以通过已知变量对缺失值进行估计;而非随机缺失还没有很好的解决办法。总结而言,缺值问题还是一个需要深入研究的问题。
七、过度拟合
由于样本中存在噪音,所以模型的拟合优度只能达到一定程度,这是理论能达到的最优拟合度。有些时候,当模型把噪音当成了信息进行拟合,使得拟合优度超过了理论的最优拟合度,过度拟合的模型实际上包含了错误的信息,预测能力很差。如图3是一个过度拟合的简单例子,对于图中的点,我们通过线性拟合和非线性拟合得到拟合曲线a和b,显然的曲线b的拟合优度要高于曲线a,但是如果本质上y和x之间是线性关系,那么非线性拟合的模型假设是错误的,较高的拟合优度实际上是过度拟合造成的。
过度拟合可以通过评价样本等方法来解决,如图4,当训练不断进行,训练样本的误判率不断降低,而评价样本则呈现先降后升的情况,那么当评价样本的误判率到最低时,我们就应该停止训练。
八、指标选取中一些问题
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行为金融学发现，人在不确定条件下的决策过程中并不是完全理性的，会受到过度自信、代表性、可得性、锚定和调整、损失规避等信念影响，出现系统性认知偏差。而传统金融学是基于理性人假设，认为理性人在不确定条件下的决策是严格依照贝叶斯法则计算的期望效用函数进行决策的。即使有些人非理性，这种非理性也是非系统性的，会彼此抵消，从而在总体上是理性的；如果这种错误不能完全相互抵消，套利者的套利也会淘汰这些犯错误的决策者，使市场恢复到均衡状态，达到总体理性。
2行为金融对信用风险管理的影响
2．1风险偏好
根据行为金融学的基本理论，投资者的风险偏好不同于传统金融学理论下风险偏好是不变的，而是变化的，是会随着绝对财富等一些其他因素的改变而发生改变的。因此，我们就没有理由相信借款人是特殊的群体，他们借款的目的大多都是为了投资，也是众多投资者中的一部分，他们的风险偏好也会发生改变。风险偏好的改变就会直接影响到他们面临的风险，最终会影响贷款方面临的信用风险。
2．2过度自信
过度自信或许是人类最为稳固的心理特征，人们在作决策时，对不确定性事件发生的概率的估计过于自信。投资者可能对自己驾驭市场的能力过于自信，在投资决策中过高估计自己的技能和预测成功的趋势，或者过分依赖自己的信息而忽视公司基本面状况从而造成决策失误的可能性。这种过度自信完全有可能导致大量盲目投资的产生，盲目的多元化和贪大求全。
2．3羊群行为
企业决策由于存在较大的不确定性并涉及较多的技术环节，其决策往往由决策团体共同协商作出，主要属于群体决策，而群体决策有可能导致羊群行为(HerdBehaviors)的发生。羊群行为主要是指投资者在掌握信息不充分情况下，行为受到其他投资者的影响而模仿他人决策的行为。在企业决策中，羊群行为的表现可能是决策团体中多数人对团体中领导者的遵从，也可能是领导者对决策团体中多数人的遵从，而且是一种盲目的遵从。决策中的羊群行为可能造成决策失误。
2．4资本结构与公司价值
1958年，美国经济学家费朗哥·莫迪格里安尼(FraneoModigliani)和默顿·米勒(MertonMiller)在《美国经济评论》发表了题为《资本成本、公司财务和投资理论》的论文，提出了著名的MM定理，主要内容是：在市场完全的前提下，企业的资本结构与企业的市场价值无关。即企业价值与企业是否负债无关，不存在最佳资本结构问题。如果证券价格准确地反映了公司未来现金收入流量的值，那么不管发行的是什么类型的证券，只要把公司发行的所有证券的市场价值加在一起，一定等于这个公司未来利润的现值。无风险套利活动也使得资本结构无关紧要，如果两个本质完全相同的公司因资本结构不同在市场上卖出的价格不一样的话，套利者就可以将更便宜的公司的证券全部买下，然后在价格相对较高的市场上卖出。因此，公司的资本结构就不再是不相干的问题。不同的现金收入流量对不同的投资者的吸引力也会各不相同，这些投资者对于他们感兴趣的现金收入流量愿意付出高价。特别是由于噪声交易者的存在，套利仍充满风险。所以，不同的资本结构，其公司价值显然是不同的，其信用风险必然不同。
3行为金融对金融租赁公司信用风险管理的启示
金融租赁业务由于涉及交易环节较多，交易结构较为复杂，不但面临客户(承租企业)不能按时履约的信用风险，也存在供货商不能按时履约的信用风险，因此，相对于商业银行传统信贷，其信用风险更大。
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第三配置是指由市场和政府之外的第三种力量实施的资源配置，是除市场调节和政府调节之外的配置力量之和。它具有丰富的内涵，其主要内容大体包括以下三个方面：(1)社会精神力量，是支撑人们行动的精神动力源泉，来源于社会意识、精神世界的力量，如世界观、价值体系、道德观念、、思想意识等。(2)社会制度力量，是规范人们行为的潜意识规则，包括成文的社会正式制度如乡规民约、社团规章、协会章程等，以及不成文的社会非正式制度如习俗、惯例、社会规范、行为模式等。(3)社会组织力量，是以组织形式存在的第三配置力量，包括非政府、非营利性的社会团体、民间组织、行业协会、慈善机构等。这三种力量在形成机制、表现形式、约束力大小等方面既有区别又有交叉，它们的关系是辩证统一的。其中世界观和意识形态是一种相对隐性和软性的东西，而习俗、惯例、章程等则相对来说更为显性和硬性，约束力也相对更强。同时，这三种力量存在一定程度的交叉。非政府、非营利性的社会团体、民间组织、行业协会、慈善机构等，往往通过制订规章制度的方式来协调成员的行为，进行利益分配。相对于政府配置和市场配置，第三配置具有自发性、非强制性、广泛性、隐蔽性、实施成本低、高路径依赖性、一定程度的封闭性等特点。
3第三配置在信用卡产业信用风险控制中的必要性
信用卡产业所代表的信用关系体系是我国市场经济安全有效运转的一个重要环节。建立一种可靠的信用关系，并非简单地制作或发放一张信用卡就可以实现。信用关系的背后实际上是一种制度性契约和长期习俗的混合体，也是一种信用文化和有保障支付历史记录的体现。如前所述，只有在信息完全的情况下，社会契约才能是实现完全契约的效果，在现实不完全契约的条件下，我国需要做两方面工作，一是有必要不断健全和完善个人征信体系，二是在此基础上通过第三配置进一步完善信用卡产业的信用文化。第三配置通常在特殊类型的社会网络关系中起重要作用，比如，亲缘关系、地缘关系、私人交往圈、民间组织网络等，即往往存在于特殊意义的人际关系中。这种特性恰好与我国的信用卡产业发展路径相契合。首先，信用卡产业发展源起于人类信用关系网络。它的产生与发展都以社会网络的结构性变动为前提。在我国现代化转型过程中，社会的信任结构正从特殊信任向普遍信任发展，从而为信用卡提供了发展的土壤。
其次，信用卡产业的分配现状并不完全是市场竞争的结果。作为一种社会资本的产物，它的分配体系受到了社会结构的制约。只有当一个人或者一个阶层在社会结构中获取了相应的认同时才能够便捷地得到信用卡。最后，信用卡产业受控于社会结构与文化。信用卡作为货币支付的一种方式，与普通现金支付之间存在用途与意义的区别。信用卡在我国发展初期就被消费文化定义为“高端货币”，界定了它的文化内涵与使用领域，而传统文化则使人们对这种容易导致“负债”的货币保持警惕。文化的二重性塑造了我国特殊的信用卡产业特性。
4相关建议
在市场经济条件下，经济活动越频繁，对信用的要求越高；社会的信用道德程度越高，信用卡产业的经济运作成本就越低，所以，信用对信用卡产业来说不仅是一种社会规范，更是一种资源。从资源的配置视角看，资源的配置除了传统的市场和政府以外，还存在第三配置，即由社会公共组织或社会公共道德协调机制等方面的配置力量所进行的补充性配置，我国信用卡产业信用风险控制应重视这种良性补充。
(1)积极培育和发展相关专业化的组织，加强信用宣传。如推动诚信建设有关的社会性组织等，它们既不从属于政府，更不屈从于市场，它们的功能主要在于进一步规范和推动相关的行为，以保证信用卡产业信用风险控制在持续和健康的轨道内运行，并选择适合我国国情的信用培育模式。同时，要做到信息公开、透明，以加强相关组织的公信力建设。
(2)重视信用理念的培育和信用文化建设，继承和弘扬中华民族的传统美德和诚信价值观，通过社会价值观的支持使信用成为一种大众文化。借助观念培育、制度激励、道德教化、榜样示范和舆论评价等力量，推进信用传统在信用卡产业实践层面的现代转化。
(3)营造有利于信用卡产业发展的良好信用氛围。以信用建设为主要内容的第三配置在信用卡产业发展中要想发挥越来越重要的作用，政府和社会各界需要对此给予更多的支持和关注，除了在政策等方面予以支持外，还要通过一定的物质支持和精神鼓励，对为此做出贡献的个人和其他社会团体给予更多的鼓励，在全社会营造有利于信用卡产业发展的良好信用氛围。
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信用风险（CreditRisk）是银行贷款或投资债券中发生的一种风险，也即为借款者违约的风险。在过去的数年中，利用新的金融工具管理信用风险的信用衍生工具（CreditDerivatives）发展迅速。适当利用信用衍生工具可以减少投资者的信用风险。业内人士估计，信用衍生市场发展不过数年，在95年全球就有了200亿美元的交易量。
本文系统分析了信用衍生工具的基本原理和分类应用。第一部分总结了如何测量信用风险，影响信用风险的各种因素及传统的信用风险管理方法。第二部分介绍了如何利用信用衍生工具管理信用风险。第三部分对信用衍生工具产生的相应的风险的和其监管问题作了初步探讨。第四部分对中国银行业应用信用衍生工具思想管理信用风险的初步设想，第五部分是全文的总结。
2信用风险的测量与传统的信用风险管理方法
信用风险对于银行、债券发行者和投资者来说都是一种非常重要的影响决策的因素。若某公司违约，则银行和投资者都得不到预期的收益。现有多种方法可以对信用风险进行管理。但是，现有的这些方法并不能满足对信用风险管理的更高要求。本部分对如何测量信用风险和信用风险对投资者、发行者和银行的影响作了详细说明。并对管理信用风险的传统方法（如贷款出售、投资多样化和资产证券化等）作了总结。
2.1信用风险
信用风险是借款人因各种原因未能及时、足额偿还债务或银行贷款而违约的可能性。发生违约时，债权人或银行必将因为未能得到预期的收益而承担财务上的损失。信用风险是由两方面的原因造成的。①经济运行的周期性；在处于经济扩张期时，信用风险降低，因为较强的赢利能力使总体违约率降低。在处于经济紧缩期时，信用风险增加，因为赢利情况总体恶化，借款人因各种原因不能及时足额还款的可能性增加。②对于公司经营有影响的特殊事件的发生；这种特殊事件发生与经济运行周期无关，并且与公司经营有重要的影响。例如：产品的质量诉讼。举一具体事例来说：当人们知道石棉对人类健康有影响的的事实时，所发生的产品的责任诉讼使Johns-Manville公司，一个著名的在石棉行业中处于领头羊位置的公司破产并无法偿还其债务。
国际上，测量公司信用风险指标中最为常用的是该公司的信用评级。这个指标简单并易于理解。例如，穆迪公司对企业的信用评级即被广为公认。该公司利用被评级公司的财务和历史情况分析，对公司信用进行从aaa到ccc信用等级的划分。aaa为信用等级最高，最不可能违约。ccc为信用等级最低，很可能违约。另外一个对信用风险度量的更为定量的指标是信用风险的贴水。信用风险的贴水不同于公司偿债的利率和无违约风险的债券的利率（如美国长期国债）。信用风险的贴水为债权人（或投资的金融机构）因为违约发生的可能性对放出的贷款（或对投资的债券）要求的额外补偿。对于一个需要利用发行债券筹资的公司来说，随着该公司信用风险的增加，投资者或投资的金融机构所要求的信用风险贴水也就更高。某种级别债券的风险贴水是该类债券的平均利率减去十年期长期国债利率（无风险利率）。信用评级与信用风险贴水有很强的关联。公司的信用评级越高，则投资者或金融机构所承担的信用风险越低，所要求公司付出的信用风险贴水越低；而公司信用评级的降低，则投资者或金融机构所承担的信用风险越高，则在高风险的情况下，投资者或金融机构要求公司付出信用风险贴水越高，则公司会很大程度上增加了融资成本。从以上分析可以看出，同一信用级别的债券，在不同的时间段里筹资所要求的风险贴水也不同。是依据无风险利率和该类债券平均利率的变化而确定的。
2.2信用风险的影响
信用风险对形成债务双方都有影响，主要对债券的发行者、投资者和各类商业银行和投资银行有重要作用。
2.2.1对债券发行者的影响
因为债券发行者的借款成本与信用风险直接相联系，债券发行者受信用风险影响极大。计划发行债券的公司会因为种种不可预料的风险因素而大大增加融资成本。例如，平均违约率的升高的消息会使银行增加对违约的担心，从而提高了对贷款的要求，使公司融资成本增加。即使没有什么对公司有影响的特殊事件，经济萎缩也可能增加债券的发行成本。
2.2.2对债券投资者的影响
对于某种证券来说，投资者是风险承受者，随着债券信用等级的降低，则应增加相应的风险贴水，即意味着债券价值的降低。同样，共同基金持有的债券组合会受到风险贴水波动的影响。风险贴水的增加将减少基金的价值并影响到平均收益率。
2.2.3对商业银行的影响
当借款人对银行贷款违约时，商业银行是信用风险的承受者。银行因为两个原因会受到相对较高的信用风险。首先，银行的放款通常在地域上和行业上较为集中，这就限制了通过分散贷款而降低信用风险的方法的使用。其次，信用风险是贷款中的主要风险。随着无风险利率的变化，大多数商业贷款都设计成是是浮动利率的。这样，无违约利率变动对商业银行基本上没有什么风险。而当贷款合约签定后，信用风险贴水则是固定的。如果信用风险贴水升高，则银行就会因为贷款收益不能弥补较高的风险而受到损失。
2.3信用风险的传统管理方法
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二、计算结果与分析
（一）研究样本根据企业之间存在的信用关联，选择宝钢股份（BGGF）、必和必拓（BHP）、力拓（RIO）、上海汽车（SHQC）、上港集团（SGJT）、山西煤电（SXMD）、青岛海尔（QDHE）和中国船舶（ZGCB）在内的几家企业作为研究样本，研究这些企业从2001年1月2日至2011年4月28日之间的股价联动。列出了6个样本企业股价收益率序列数据的描述统计指标。由表2可知，6个变量的峰度都在10以上，呈现尖峰分布，其中，SGJT收益率分布最尖；BHP、RIO、SHQC、SGJT的偏度都大于0，其中，SGJT收益率分布右偏程度最大；BGGF、XSMD的偏度小于0，说明与正态分布、t分布相比较，适合选用左偏的t分布拟合样本收益率数据。
（二）边际分布拟合检验根据white检验结果可知，3个统计量的P值都拒绝“不存在异方差”的原假设，说明异方差比较突出。表明收益率序列适合选用ARCH模型。本文中的边际分布选用带有杠杆效应的AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型。其模型估计的参数值如表3所示。从AIC、BIC、LL值看，AR（1）-GJR（1,1）-Skewt模型的有效性好于AR（1）-GJR（1，1）-t模型①。8个序列的自由度估计值都比较小，说明它们的分布都具有厚尾特征，其中上港集团的尾部最厚。另外，使用时变Copula函数估计时变条件相关系数时，需要把序列数据通过概率积分转换为U（0，1）分布序列。本文对边际分布拟合情况还进行了独立性检验与同分布检验。拉格朗日乘数检验结果表明，在5%显著水平下，这8个序列都不存在自相关，可以认为转换后的序列相互独立；非参数K-S检验结果表明，转换后的8个序列在5%显著水平上服从U（0，1）分布。这些结论表明，边际分布采用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型非常合理。
（三）利用多元t-Copula函数静态度量股价的联动效应常用的固定参数多元Copula函数包括多元正态Copula函数和多元t-Copula函数。在这两个函数的Q-Q图中，本文无法区分其拟合优劣；而由多元正态Copula函数的K-S检验可知，在0.01显著水平上拒绝原假设，说明多元正态Copula函数不能很好地拟合多元时序数据；而多元t-Copula函数拟合该的多元数据序列。从Copula函数与经验分布函数之间的平方欧式距离来看，多元正态分布Copula函数的平方欧式距离为0.3873，多元t分布Copula函数的平方欧式距离为0.0568，多元t-Copula函数可以较好拟合该股价原始数据的经验分布情况，与理论分析一致。根据各样本收益率序列的条件边际分布，利用多元Skewt分布函数与多元t-Copula函数之间的关系，信用资产关联各企业股票收益率之间的多元t-Copula函数非线性相关系数如表4所示。从表4可以看出，受中外股市之间的一体化约束，宝钢股份（BGGF）与必和必拓（BHP）、力拓（RIO）之间，必和必拓（BHP）、力拓（RIO）与上海汽车（SHQC）、上港集团（SGJT）、山西煤电（SXMD）、青岛海尔（QDHE）、中国船舶（ZGCB）之间的相关系数都很低，但其他信用资产关联企业之间的相关系数都在0.5左右，存在中等程度的正相关联动现象。
（四）利用时变多元t-Copula函数度量股价的联动效应不同边际分布下时变t-Copula函数的相关系数时变方程参数估计值如表5所示。从AIC、BIC、LL值看，对于条件相关系数的时变过程G-DCC、t-DCC，边际分布选用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型最合理，但时变G-DCC过程拟合效果最差，t-DCC过程则最好。本文选用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型作为边际分布，选用时变过程为t-DCC的多元t-Copula函数为多元连接函数，动态拟合计算动态条件相关系数，得到8个按照C-藤结构分解的pair-copula函数的时变无条件相关拟合的AIC、BIC、LL值分别是-7158.6、-7141.7、3582.3。利用这28个时变Copula相关系数的时间序列数据，计算出相对应的时变等级相关系数、秩相关系数与尾部相关系数的时间序列，如表6所示。从表6可以看出，4个相关系数都显示出，股价呈现低度正相关性，具有弱板块效应；时变Copula相关系数的集中趋势值最大，尾部相关系数最小。但是，时变Copula相关系数的绝对离散波动程度、波动幅度最大；从离散系数、极差/平均值的结果可以看出，尾部相关系数的相对离散波动程度最大。从时变Copula相关系数可以看出，在C-藤结构下条件相关系数的均值在0.0583~0.7376之间，呈现出弱相关关系，因为条件相关系数有正值、负值，相关方向存在转换，正负抵消导致简均值的结果较小。其他16个条件相关系数均为正值，平均值在0.5左右，呈现出中等强度的相关性。从条件相关系数值的离散指标可以看出，标准差从0.0573~0.1042，绝对变化范围从0.2628~0.5706，最大相对幅度变化范围从0.4899~6.2644，说明条件相关系数的时变性较强。为了观察条件相关系数的时变特征，本文也分别在标准差最小与最大、离散系数最小与最大、波幅最小与最大等6种情况下，计算了时变Copula函数度量的4个时变相关系数，均表现出相同的变化趋势，而且在常态相关性走强时，股价板块效应的作用愈加强大，同时暴跌暴涨的相关性走强；在常态相关性走弱时，股价板块效应的作用减弱，由一家企业股价大幅涨跌引发的信用资产关联企业同时暴跌暴涨的相关性走强。
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（一）构建原则信用风险评价的各个评价指标对于实证模型的最终结果起着十分重要作用。在进行指标选取时，需要遵循以下几个基本原则：1.目的性原则。该评价指标体系应该针对银行现有的信用风险评价，进行构成要素的客观表述，要为信用评价的最终目的服务，并且为评价的最终结果判定提供相应的理论依据。2.完备性原则。指标体系中所选择的指标需要包含有银行信用风险评估所涉及到的各个方面。3.预见性原则。中小企业信用风险评估是以深入挖掘中小企业的潜在风险信息为目的的，因此，选择的各个指标需要体现出中小企业的未来发展趋势。4.科学性原则。该信用风险评估指标体系应该科学合理，保证各个风险评价指标之间的逻辑关系与鲜明的层次结构。5.实用性原则。选取的信用评价的指标数量要适宜，各个指标的数据要便于收集。
（二）指标构建银行的信用风险评估主要是针对授信业务进行的，因此，中小企业的基本财务状况就是评价信用风险大小的一个重要方面。结合指标设计的基本原则,选取了企业偿债能力、企业盈利能力、企业资产管理能力和企业发展能力四个方面的12项指标构建指标评价体系。
三、信用风险评估实证分析
本文选取了四川省5家上市公司作为检验对象，为了避免对这些公司的影响，本文以A、B、C、D和E指代五家上市公司，对样本数据进行规范化处理，结果如表2所示：根据表2的数据，计算出被评价企业各项指标的关联系数，计算结果如表3：通过变异数系对各个指标的权重进行确定，计算结果如表4所示：最后可以计算出各个公司的最终信用风险排序情况。
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（三）强化经济资本约束。在落实信贷业务符合信贷组合计划管理的同时，要求在经济资本限额内实施，增强资本约束理念，同时注重经济资本的节约使用。增强经济资本管理的主动性，提高信贷类经济资本的回报率。
（四）完善信贷退出机制。一是建立针对潜在风险客户和低效业务的主动退出排查的长效机制，定期对辖内信贷客户的经营管理、风险回报等情况进行科学评估，锁定主动退出目标，实施有序退出。二是切实加强到期贷款的收回管理和健全高效的不良资产清收机制。
（五）完善相关考核机制，确保信贷组合实施到位。加强跟踪监测。逐月监测经济资本占用、利率执行情况及信贷限额管理的实施进展，分析经济资本占用的合理性，关注利率执行水平变化和限额执行情况。建立定期评价和动态优化机制。定期对信贷资产组合状况进行全面评价，结合外部宏观经济政策形势和年度组合目标的执行情况，动态调整优化组合目标，确保目标执行的可行性。完善绩效考核。逐步将信贷组合管理指标纳入全行综合业务发展考评体系。
二、加强全口径信用风险管理的举措
（一）进一步落实全面风险分类工作。首先，对信贷资产，依据客户基础信息、财务信息和风险线索，进行准确的风险分类，测评抵（质）押物对贷款的保障度情况，确保风险分类能审慎、真实地反映客户的信贷资产质量。其次，夯实分类管理基础，严格落实贷时分类要求、规范贷后分类管理，确保风险分类能真实、动态地反映信贷资产风险分类形态。再者，从客户评价、债项评价、保障度测评三方面对客户进行精细化分类研究，以进一步推动风险分类精细化管理。
（二）规范内部评级，提高评级准确性。对发生逾期、信用风险事件及客户分类形态下调的客户，及时下调等级；对因逾期、不良、财务恶化等原因，触发信用违约的客户，及时进行违约流程处理。同时密切关注客户自身经营情况、行业风险及区域风险等情况，及时调整客户等级，提高评级对客户风险传导的敏感度。
（三）强化风险排查机制。根据宏观经济形势、监管政策及客户风险变化等情况，建立信用风险排查机制，定期开展有针对性的、风险热点问题的信用排查工作，对贷款资金用途、资金链情况、发现问题整改落实情况、个人非住房贷款情况等进行专项排查，做到早发现，早处理，及时化解风险，确保不出现系统性、区域性信用风险。
（四）加强重点领域监管，提升监管实效。关注产能过剩行业、与经济周期变化密切相关行业、多元化投资、多头授信的集团客户及高危险的中小企业的风险暴露。采取现场监管为主、非现场监管为辅的方式，加强对上述行业、企业的监管力度。加强监测分析，提出可行的风险管理建议。
（五）深化停复牌和行业限额管理。一是定期对停复牌执行情况进行现场和非现场检查，对检查中发现的应停未停、停牌后违规办理业务、违规复牌、弄虚作假等问题，严格按制度规定追究相关人员责任，切实提升停复牌制度执行力。二是加强对政府平台、房地产等行业限额管理，通过行业信贷政策和名单制管理的有机结合，优化客户结构，引导资源优化配置。
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在与各国经贸往来中我国外贸企业并未充分重视客户信用风险的管理,在对外贸易客户信用风险管理上的欠缺造成的债务拖欠和应收账款问题已成为外贸企业发展的瓶颈。
外贸企业客户信用风险特征
下面笔者结合美国邓白氏公司中国代表对我国外贸企业大量逾期应收账款问题的调查报告数据,对我国外贸企业客户信用风险的特征进行结构分析,从更深层次上理解我国外贸企业客户信用风险的现状。
从来源结构看,我国对外贸易客户信用风险的来源以海外华人公司为主。从我国国际贸易拖欠案件所涉及的海外公司性质看,我国的外贸信用风险主要是由海外华人客户带来的。笔者认为这些为数不多的海外华人,包括港、澳、台地区的华人以及少数原籍中国大陆后来移居海外的华人具有与中国同族同种和语言相通的优势,他们对中国的国内经济环境比较熟悉,了解到我国处于由计划经济体制向市场经济体制转变过程中,各方面的管理仍不完善,存在着各种法律、管理漏洞,外贸企业内部的信用风险防范意识和信用风险管理能力薄弱。同时他们又抓住我国部分外贸企业领导存在着的一定急功近利和或多或少的崇洋的心态,使得部分海外华人进口商可以肆意拖欠我国外贸企业货款,或诈骗屡屡得手,诈骗成功率要高于一般外国进口商。
从起因结构看,我国对外贸易客户信用风险的直接起因以恶意欺诈为主。具体结构为:有意欺诈的拖欠款占60%;产品质量、数量或交货期有争议的占25%;属于我方外贸企业交易严重失当及管理失误的占15%;交易人员私下默契台底交易占2.5%;其他性质占2.5%。我国对外贸易的过半货款拖欠是由客户的恶意欺诈引起,而非人们通常理解的主要是由诸如产品质量或货期等贸易纠纷引起。
从外贸企业性质结构看,我国对外贸易客户信用风险导致的国际拖欠所涉及的企业以国内的全资中资企业为主体。具体结构为:80%来自国内的企业,其中的50%为国有外贸企业,30%为私营外贸企业;另外20%来自三资企业。从企业结构中,我们可以明显了解到我国外资外贸企业的信用风险管理意识和水平相对要优于中资的外贸企业。
从客户新旧特征看,过半数的国际货款拖欠由老客户造成。根据邓白氏国际(上海)信息咨询公司1997年度受理的我国398件国际应收账款追讨案件的统计显示,其中的200个案件是由老客户产生的,而非人们通常理解的国际货款拖欠主要由资信不良的新客户造成。
外贸企业客户信用风险的成因分析
透过以上表面数据,我们可以看出造成我国外贸企业风险损失的原因除了企业主体信用管理观念的严重缺乏外,来自企业产权制度的影响也是至关重要的。具体来说,我国外贸企业客户信用风险成因主要体现在以下几个方面:
相关部门缺乏信用风险管理意识
由于从政府到企业信用风险管理意识都比较淡漠,对信用管理工作重视不够,导致政府对企业缺乏政策引导和有效支持;有的企业虽然感到信用风险管理需要,但苦于所知不多无从下手,且成本较高,在本来利润率不高的情况下不愿为此支付费用,进而产生畏难情绪,甚至干脆漠视不管。目前中国出口企业的坏账率超过5%,而发达国家企业却只有0.25%至0.5%的水平,国际平均水平也只在1%左右。中国企业出口中遇到的很多困难,一开始并不是对方存心拖欠,而是中国企业自己出现制度和管理失误。
外贸企业产权不明晰
产权不明晰使得很多国有外贸企业管理者为了应付上级主管部门业绩考核,不顾企业长远利益,盲目赊销;有的企业迫于市场竞争压力,单纯追求销售额增长,盲目打价格战。这些行为导致了企业应收账款上升,销售费用上升、负债增加,呆账坏账增加,效益下降,偏离了最终利润这一企业最主要的目标。强化企业信用管理,就是要在销售收入增长和风险控制这两个目标之间寻求协调一致,保证最终利润这一根本目标的实现。
企业内部职责不明确
在我国外贸企业现有的管理职能中,应收账款的管理职能基本上是由销售部和财务部这两个部门承担的。然而在实践中这两个部门却常常职责分工不清,不能形成协调与制约机制,容易造成外贸企业在客户开发、信用评估、合约签订、资金安排、组织货源、品质监督、租船订舱、制单结汇等诸多贸易环节出现决策失误并导致信用损失。外贸企业内部职责不明确已成为企业账款拖欠趋势得不到有效抑制的根本原因。
信用管理方法落后
目前我国外贸企业业务人员信用风险防范意识薄弱,信用风险防范手段单一,没能掌握或运用现代先进的信用管理技术和方法。对客户的信用风险缺少评估和预测,交易中往往是凭主观判断作决策,缺少科学的决策依据。在销售业务管理上,由于缺少信用额度控制,在一定程度上给企业销售人员违规经营、违章操作,甚至与客户勾结留下可乘之机。在账款回收工作上更是缺少专业化的方法。
加强外贸客户信用风险管理的对策建议
通过以上分析,我们清晰地看出现今我国外贸企业已不是单纯的信用管理技术、手段的缺失,还包括有企业组织结构不协调,和相应企业文化落后等诸多因素制约外贸企业客户信用风险管理的建立和实施。
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1交易成本概述
交易成本指履行一个合同的成本，它包括事前发生的为达成一项合同而发生的成本，和事后发生的监督、贯彻该项合同的执行而发生的成本；它区别于生产成本，即为执行合同本身而发生的成本[1]。交易成本的特征：交易成本是一种机会成本；是经济主体之间知识、信息不对称的结果，是利益冲突与调和过程中浪费的资源；是无法彻底消除的；由于事件的概率性和不确定性的存在，对于任意一项经济活动，人们只能在事前根据不完备的知识和信息对交易成本的种类和数量进行估计，准确的计量只有在事后才能进行[2]。
商业银行信用交易成本指商业银行（贷方）为和客户（借方）达成借贷协议合同而发生的成本，它包括贷前、贷中、贷后三个阶段发生的费用支出。
2银行信用风险交易成本构成分析
商业银行信用风险交易成本构成包括信息成本、审查成本、执行成本、监督成本、界定和保护产权成本等内容。如图1所示。
2.1贷前调查的信息成本
即寻找借款伙伴并调查借款人财务状况、信誉状况、经营状况的信息成本。信息成本既包括信息本身的成本，也包括商业银行为取得信息而付出的寻找成本；由于事前机会主义的存在，要求对交易对手的情况要进行彻底的了解。如：银行要对借款人的经营状况、资金用途、还贷能力等进行调查，对银行客户进行筛选，搜集相关资料，而这些都是需要花费一定的费用才能够取得的。
2.2贷中审查的成本
即签约过程讨价还价的成本，拟定合同条款所发生的成本，如落实担保物、抵押登记、抵押物保险等。首先是合同拟定成本，主要指商业银行事先拟定信贷合同所支付的成本；其次是谈判和决策成本，主要是银企双方就信贷合同的某些内容进行协商而支出的成本；最后，在信贷合同起草时，要确定出各种情况下双方的权利和义务，以及信贷交易合同的执行办法。这些工作的进行都会使合同的起草和谈判变的更加复杂，更加费时费力。
2.3贷后检查发生的成本
即监督合同签署方，看其是否遵守合同条款，防止挪用资金、督促按期还款等活动发生的成本。在贷款出现逾期后，催收不良贷款需要花费大量的人力、物力、财力，还要支付诉讼费、律师费、产权登记和财产保全费等。
2.3.1合同交易的执行成本
指在信贷合同执行的过程中发生的成本。在合同签订以后，只要整个交易还没有完成，就不可“掉以轻心”，因为还要监视和检查合同的执行情况，防止合同的执行人任何可能的违约行为，这也会引起更大程度上交易成本的增加。对商业银行而言，主要有：按期缴纳贷款时的交易成本；合同存续期间对贷款实施风险管理的成本；事故发生后通知银行客户的成本；以及讨价还价时的交涉成本。
2.3.2监督成本
即在银行和客户交易双方都存在机会主义行为的可能情况下发生的成本。由于事后机会主义的存在，要求对交易对手合同执行情况进行监督检查，防止违约，这就必须花费大量成本进行监督。商业银行必须对客户的贷款用途进行跟踪监督、对客户的信用水平、业务状况、财务状况实行全程监督，并对其违约行为进行公示等，这也会引起交易成本的增加。2.3.3界定和保护产权成本
指使产权交易得以有效进行的必要成本支出。产权不清就无法进行交易，交易成功后产权又要重新界定和保护，任何银行业务的交易都离不开产权的界定和保护。贷款合约签订后，银行的货币资金进入了企业的账户，归企业支配；企业的抵押物过户到银行名下，产权归银行所有。破坏产权的行为需要制裁，这些活动产生的费用都是界定和保护产权的交易成本。
3银行信用风险交易成本成因分析
企业失信以及交易成本产生不是偶然的，而是有一定的形成根源，是银行和企业两方面因素导致了商业银行信用风险交易成本的发生。
3.1借款人机会主义行为
在金融市场交易中，作为贷方的商业银行要随时注意、提防企业的机会主义行为，人的行为的不确定性，使借款人存在着缺乏诚信道德的现象[4]。现在的经济领域，不讲信用现象时有发生，少数信用卡常被恶意透支，部分银行承兑汇票到期不能承兑，有些银行贷款被想方设法逃废，这些违约行为，都是缺乏诚信道德的表现。不佳的信用环境，是信用风险交易成本发生的源泉。机会主义的存在加大了银行信用风险交易成本。
3.2维护产权在交易成本中核心地位需要
交易过程中，存在着借款人违约的情况，在借款人违约时，银行需要用法律程序来进行索赔，这个过程也是需要花费交易成本的，我们也称之为维护产权而斗争时所付出的成本。有效的银行借贷交易需要明确地界定产权，不仅“界定产权”本身需要花费成本，而且起草和制定有关银行借贷方面的产权法律，也是要花费交易成本。商业银行要想保护产权，及时获取一切关于借款方破坏产权行为的信息，并对破坏产权的行为进行制裁，就需要花费一定数量的交易成本。
3.3银企之间信息不对称
缺乏信息对称。在银行的贷后管理上，由于借款人在信息对称方面占据优势，还贷与否很大程度上取决于自身的还款意愿，因而银行仅能对借款人的收入、家庭状况及提供的相关信息有所掌握，局限性很大。就借款企业来说，由于其报送的报表数据并非一成不变，提供信息的及时性、可信度都存在隐患，大量信息分散于多种渠道，因而银行无法正常获取，无从得知，始终处于被动地位。此种信息不对称，容易造成银行在贷款管理决策上的失误，从而形成难以避免的信用风险。为此，商业银行就需要花费大量的信息交易成本。
3.4借款人经营中的缺陷
银行与借款人订立借贷合同后，由于借款人经营上的困难和失误，造成企业资金紧张，不能按时履行合同规定的还款指标，从而造成商业银行资产信用风险的加大和资产的损失。此种情况下，借款人不是不想履行合同而是无力履行合同，由此作为贷方的银行需要花费大量的交易成本，来对借方的经营能力和盈利水平做跟踪评估[5]。
参考文献：
[1]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海：上海三联书店，2004.
[2]岳志.论金融交易成本[J].深圳金融，2001,5.
篇10
1行为金融学的产生
20世纪50年代，冯·纽曼和摩根斯坦(VonNeumannMorgenstem)在公理化假设的基础上建立了不确定条件下对理性人(rationalactor)选择进行分析的框架，即期望效用函数理论。阿罗和德布鲁(Arrow，Debreu)后来发展并完善了一般均衡理论，成为经济学分析的基础，从而建立了经济学统一的分析范式。这个范式也成为金融学分析理性人决策的基础。1952年马克威茨(Markowi)发表了著名的论文“portfoliosdeefion”，建立了现代资产组合理论，标志着现代金融学的诞生。此后，莫迪戈里安尼和米勒(Modigliani－Miller)建立了MM定理，开创了公司金融学，成为现代金融学的一个重要分支。自上个世纪60年代夏普和林特纳等(Sharp－Limner)，建立并扩展了资本资产定价模型(CAPM)至布莱克、斯科尔斯和莫顿(Black－Scholes－Merton)建立了期权定价模型(OPM)，至此，现代金融学，已经成为一门逻辑严密的具有统一分析框架的学科。
随着金融市场上各种异常现象的累积，模型和实际的背离使得传统金融理论的理性分析范式陷入了尴尬境地。20世纪80年代，通过对传统金融学的反思和修正，行为金融理论悄然兴起，并开始动摇了CAMP和EMH的权威地位。行为金融理论在博弈论和实验经济学被主流经济学接纳之际，对人类个体和群体行为研究的日益重视，促成了传统的力学研究范式向以生命为中心的非线性复杂范式的转换，使得我们看到了金融理论与实际的沟壑有了弥合的可能。1999年克拉克奖得主马修(MatthewRabin)和2002年诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼(DanielKahneman)和弗农·史密斯(VemonSmith)，都是这个领域的代表人物，为这个领域的基础理论作出了重要贡献。国外将这一领域称之为behaviorfinance，国内大多数的文献和专著将其称为“行为金融学”。
行为金融学发现，人在不确定条件下的决策过程中并不是完全理性的，会受到过度自信、代表性、可得性、锚定和调整、损失规避等信念影响，出现系统性认知偏差。而传统金融学是基于理性人假设，认为理性人在不确定条件下的决策是严格依照贝叶斯法则计算的期望效用函数进行决策的。即使有些人非理性，这种非理性也是非系统性的，会彼此抵消，从而在总体上是理性的；如果这种错误不能完全相互抵消，套利者的套利也会淘汰这些犯错误的决策者，使市场恢复到均衡状态，达到总体理性。
2行为金融对信用风险管理的影响
2．1风险偏好
根据行为金融学的基本理论，投资者的风险偏好不同于传统金融学理论下风险偏好是不变的，而是变化的，是会随着绝对财富等一些其他因素的改变而发生改变的。因此，我们就没有理由相信借款人是特殊的群体，他们借款的目的大多都是为了投资，也是众多投资者中的一部分，他们的风险偏好也会发生改变。风险偏好的改变就会直接影响到他们面临的风险，最终会影响贷款方面临的信用风险。
2．2过度自信
过度自信或许是人类最为稳固的心理特征，人们在作决策时，对不确定性事件发生的概率的估计过于自信。投资者可能对自己驾驭市场的能力过于自信，在投资决策中过高估计自己的技能和预测成功的趋势，或者过分依赖自己的信息而忽视公司基本面状况从而造成决策失误的可能性。这种过度自信完全有可能导致大量盲目投资的产生，盲目的多元化和贪大求全。
2．3羊群行为
企业决策由于存在较大的不确定性并涉及较多的技术环节，其决策往往由决策团体共同协商作出，主要属于群体决策，而群体决策有可能导致羊群行为(HerdBehaviors)的发生。羊群行为主要是指投资者在掌握信息不充分情况下，行为受到其他投资者的影响而模仿他人决策的行为。在企业决策中，羊群行为的表现可能是决策团体中多数人对团体中领导者的遵从，也可能是领导者对决策团体中多数人的遵从，而且是一种盲目的遵从。决策中的羊群行为可能造成决策失误。
2．4资本结构与公司价值
1958年，美国经济学家费朗哥·莫迪格里安尼(FraneoModigliani)和默顿·米勒(MertonMiller)在《美国经济评论》发表了题为《资本成本、公司财务和投资理论》的论文，提出了著名的MM定理，主要内容是：在市场完全的前提下，企业的资本结构与企业的市场价值无关。即企业价值与企业是否负债无关，不存在最佳资本结构问题。如果证券价格准确地反映了公司未来现金收入流量的值，那么不管发行的是什么类型的证券，只要把公司发行的所有证券的市场价值加在一起，一定等于这个公司未来利润的现值。无风险套利活动也使得资本结构无关紧要，如果两个本质完全相同的公司因资本结构不同在市场上卖出的价格不一样的话，套利者就可以将更便宜的公司的证券全部买下，然后在价格相对较高的市场上卖出。因此，公司的资本结构就不再是不相干的问题。不同的现金收入流量对不同的投资者的吸引力也会各不相同，这些投资者对于他们感兴趣的现金收入流量愿意付出高价。特别是由于噪声交易者的存在，套利仍充满风险。所以，不同的资本结构，其公司价值显然是不同的，其信用风险必然不同。
篇11
KMV模型在我国银行信用风险的管理中应用条件还相当地不成熟。因为该模型需要大量的上市公司数据。虽然其在理论上比较完善，但在我国现行的市场体制下，市场的有效性问题和如何确定市场上大量非流通股的价值问题成为应用该模型的主要障碍；并且我国上市公司披露的信息质量不高，股价指数和经济增长相背离，这都促成了该模型在我国应用的局限性。
2.Creditmetrics模型
该模型是由J.P.Morgan在1997年开发的，也得到国外众多金融机构的广泛应用。该模型通过运用在险价值（VAR）对贷款和私募债券等非交易资产进行股价和风险计算，衡量投资组合的风险暴露程度，认为信用风险是由债务人的信用状况决定，将借款人的信用评级、评级转移矩阵、违约贷款的回收率、债券市场上的信用风险价差纳入一个同意的框架并计算出贷款的市场价值和波动性，得出个别贷款或贷款组合的VAR值。
该模型即可应用于信用风险的计量，还可应用于市场风险和操作风险的计量，并用统一的计量口径表达。该模型率先提出资产组合信用风险的度量框架，是多状态模型，能更精确地计量信用风险的变化和损失值并且能看出各信用工具在整个组合的信用风险中的作用，为投资者的科学决策提供量化依据。但该模型假定无风险利率是不变的，未反映出市场风险和潜在的经济环境变化。
不管怎样，该模型将VAR方法应用于信用风险度量有利于商业银行准确合理地衡量准备金和银行经济资本水平。但该模型严格依赖于由评级公司提供的信用评级及国家和行业长期的历史数据，然而我国商业银行在现阶段不论是信用评级还是数据库建设都处于起步阶段。因此，在目前状况下，该模型应用于我国的信用风险管理的实际操作性不强。
3.CreditPortfolioView模型
该模型是Wilson(1987,1997)发展的一个风险模型，是从宏观经济环境的角度来分析借款人的信用等级变迁，并建立麦肯锡模型。与其他模型相比，该模型中决定违约概率的不是资产价格、经验参数和随机模拟结果，而是GDP增长率、失业率、长期利率水平、汇率、政府支出及总储蓄率等宏观经济变量。该模型认为迁移概率在不同类型的借款人和不同商业周期之间是不稳定的，并且一些宏观变量服从二阶自相关，迁移概率在商业周期期间变动较大，在衰退期间变动比在扩张期间更大。该模型还根据以上多种宏观因素，对不同等级的违约和转移概率的联系条件分布进行模拟。其与宏观经济联系紧密。当经济状况恶化时，降级和违约增加；而当经济好转时，降级和违约减少。
该模型将宏观因素纳入其中并且对风险暴露采取盯市法，适用于不同国家和行业。但是该模型的局限性在于取得每个行业的违约数据较困难并且未考虑微观经济因素，特别是企业个体特征等。
就在我国的应用而言，该模型考虑了宏观经济因素对信用等级转移的影响然而宏观经济因素的个数及各因素的经济含义及她们与信用级别转移的具体函数关系都难以确定和检验，所以该模型在我国应用前景不大。
4.CreditRisk＋模型
该模型是由瑞士银行金融产品开发部在1996年开发的信用风险管理系统。它是采用保险业中广泛应用的统计学模型来推导债券及其组合的价值分布。该模型认为违约率的不确定性和违约损失的不确定性都很显著，应按风险暴露大小将贷款组合划分成若干频段，以降低不精确的程度，并将各频段的损失分布加总，可得到贷款组合的损失分布。
该模型假定单比债券或贷款的违约前景服从于泊松分布，不同期间违约事件彼此独立。其计算出的结果是封闭性的，不采用模拟技术并且该模型集中于违约风险需要估计的变量很少，对于每个组合只需要知道违约概率和风险投资。但该模型忽略信用等级的变化只取决于远期利率并且没有考虑市场风险和信贷期限的变动，也不能处理非线性金融产品，如期权和外汇掉期，影响了模型的应用范围。
就我国而言，该模型中仅当借款人在一个固定的期限之前违约时才被认定为损失发生，而由市场价值变动而引起的损失不计入其中，这种对损失的定义与我国传统的妆面价值核算更一致。更重要的是它与我国现行的银行贷款五级分类标准和银行会计制度有很多相似之处，对我国商业银行的信用风险度量有重要的指导意义。但其设定每一笔贷款都是独立的在我国基本是不可能的，而它们又是该模型的基本输入因子。
通过以上的分析，可以看出现代信用风险计量模型在我国的应用存在不可忽视的局限性。我国商业银行在信用风险管理方面与国际上还存在不小的差距。不管怎样，我们必须努力创造条件，在借鉴国外先进经验的同时建立符合自身实际情况的信用风险管理模型，这将关乎到我国商业银行未来的生存和发展。
参考文献：
[1]曹晶.现代信用风险计量模型研究和比较[J].消费导刊，2008（09）.
[2]魏永成，陈勇.现代信用风险度量模型研究[J].当代经理人，2006（08）.
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2.1信用风险传染成因
中小外贸企业的信用风险是随着其开展的经营活动和信用行为所必然会产生的，由于在整个市场经济体系中，每一个企业都是其中的一个组成部分，企业与企业之间有着千丝万缕的联系，这就决定了信用风险具有传染特性。在企业微观层面，比如：甲企业与乙企业有商业往来，甲企业将货物赊销给乙企业就产生了商业信用，此外乙企业又为业务伙伴丙企业提供银行贷款担保，在这个由甲、乙、丙构成的系统中，只要其中一方发生信用风险，就可能会传染到任何一方，从而造成各方的损失。在宏观经济层面，2008年由美国次贷危机引发的全球金融危机是最好的案例，从美国开始，基于经济的全球化风险就传染到各个国家。由于我国沿海省份多年来发展外向型经济，受到的影响最大，许多中小外贸企业在这次危机中面临资金、订单等方面的影响而减产、倒闭。
2.2信用风险传染机理
风险发出企业和风险接受企业是信用风险在企业间传染过程中的两个角色，当风险发生企业的风险发生时，风险通过商业信用和担保信用等关系传递到下一家风险接受企业，如果该企业有能力承受，就不会发生风险，也就不会传染给另外的企业。因此在信用风险传染过程中，风险并不一定会传染，只有当风险发出企业发出的风险高于风险接受企业所能承受的风险值，风险才会继续传染。
2.3信用风险传染渠道
企业间的信用风险主要是基于赊销等商业信用行为和金融借贷担保行为所产生的，因此信用风险也就通过商业供应链、金融担保链等两个渠道进行传播和蔓延。
2.3.1商业供应链下的风险传染在商业供应链中，众多企业通过互相协助，完成原材料到产品的各个环节，把产品送达最终客户。在现实中每个企业都会被纳入到1个甚至多个供应链系统中，由于中小企业普遍存在资金瓶颈，因此，在业务往来时，根据企业竞争力(对客户和供应商的议价能力)不同，就有赊销和赊购情形的发生，这就产生了商业信用。在一个供应链中，一家企业违约无法偿还商业信用，就会连锁反应，形成坏账链条，最终导致整个供应链资金困境。在义乌的中小外贸企业群中，商业供应链渠道是最普遍的信用风险传染渠道。中小外贸企业的供应链风险传染。
2.3.2担保链下的风险传染在现实中，多数中小外贸企业的资金是紧缺的，很难满足经营所需，在融资方式上，由于没有足够的抵押物(厂房、设备等固定资产)，所以在向银行申请贷款时，往往只能采取的是担保或者互保的模式，这就形成了一个金融担保链。在这条担保链中，由于往往都是相互有业务往来的企业，因此企业之间既有商业信用又有金融担保关系，风险传递模式就显得尤为复杂。一旦某家中小外贸企业无法偿还银行债务，担保企业马上就面临着履行担保责任的压力，一旦担保企业也无法承受这个风险，进而这个风险又继续往下蔓延，严重时会导致大批企业倒闭。担保链下中小外贸企业风险传染。
3防范对策建议
当前，我国的中小外贸企业遭遇着材料和人力成本增加、融资难度加大、汇率风险加剧等多种因素的冲击“。中国制造”和“中国价格”的比较优势逐渐丧失，亟待加速整个行业的转型升级。中小外贸企业的信用风险传染问题制约着中小外贸企业的发展，本文通过对信用风险传染成因、机理和渠道的分析，可以得出在当前的外贸环境和现状下，除了政府应从政策层面考虑进一步为中小企业减负减税营造良好发展环境外，中小企业自身可以从以下几个方面去有效防范信用风险的传染。
3.1提升自身的运营能力
运营能力是企业运用各项资产以赚取利润的能力，反映了企业对经济资源管理、运用的效率高低。中小外贸企业根据企业的运营特点，在开拓市场的同时，重点应该提高存货和应收账款的周转速度，提高存货的周转速度，企业才能保证有效的现金流，从而避免出现运营资金的困境。此外，在应收账款方面，通过客户企业信用评价，做好应收账款的催收与管理，提高应收账款的周转速度，尽量减少损失。
3.2提高市场议价能力
当前，中小外贸企业所处的市场竞争环境和所经营的商品，影响了其在整个供应链上的议价能力。以义乌为例，义乌是典型的小商品成就了大外贸，根据统计在义乌有180余万种小商品，出口到全世界的219个国家和地区，不过也正是因为其外贸出口产品的属性，在很大程度上决定了义乌中小外贸企业在市场议价能力方面一直处在弱势。要扭转这种局面，一方面，在同个产品领域的中小外贸企业可以在政府和行业协会组织的统一引导下，做好行业自律，避免打价格战，抵制赊销现象，从而提升整个行业领域在市场的议价能力。另一方面，企业自身通过加强研发，提高质量，增强产品附加值，提高企业在市场上的议价能力。
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二、基于KMV模型的我国林业上市公司信用风险分析
1.修正KMV模型（1）股权价值的计算由于我国存在非流通股的情况，导致流通股的价格不能完全反映整个上市公司的信息，同时股价不同造成非流通股股东和流通股股东之间的矛盾也可能引发较高的信用风险。因此，非流通股价值的准确评估成为直接影响股票市场价值计算的关键要素。文章根据每股净资产计算非流通股的价格，具体计算方式为：上市公司股权价值=流通股价格×流通股股数+每股净资产×非流通股股数。（2）违约点的设置KMV公司根据大量的实证分析，采用“短期负债+50%长期负债”计算KMV模型当中的违约点。但考虑到我国证券市场的特殊性，以及信用缺失较严重的情况，采用该违约点有可能并不适用于我国林业上市公司信用风险的度量，因此文章将设定不同的违约点，并通过实证数据分析得到适合我国林业上市公司特点的违约点：DPT1=STD+0.5LTDDPT2=STD+0.25LTDDPT3=STD+0.75LTD
2.样本选取与数据采集文章所采用的上市公司的股票价格数据和财务报告数据均来自于大智慧软件和天相投资数据库。根据证监会行业分类标准，我国林业上市公司数量较少，为满足研究需要文章将与林业相关行业的部门上市公司纳入样本选择范围，包括部分主营业务涉及林业的农业类企业，造纸、印刷类企业，以及木材、家具类企业。在选取样本时，主要考虑了以下几个问题：第一，考虑到证监会根据上市公司前两年年报所中公布的业绩，判断是否进行退市风险警示(*ST)，根据前一年年报中所公布的业绩判断是否对上市公司进行特别处理(ST)，而被特别处理的公司往往会比一般上市公司存在较高的违约信用风险。因此，文章将上市公司因财务状况异常而被特别处理成为ST公司作为公司出现信用风险的标志。列为样本的ST公司均为研究年度新增ST公司且存续期需超过两年，不存在数据不足的情况。第二，按照对比研究的要求，文章根据相同行业以及当年总资产规模接近，且对比年份交易数据完整的原则，为以上ST公司逐一选择非ST公司作为对比样本。第三，样本中公司仅为A股上市公司，其目的是避免不同地区的资本市场对A股产生的影响，进而更纯粹地研究中国A股市场。第四，选择样本时发现，无论从经营业绩，还是资产规模等公司状况来看，木材、家具类上市公司明显优于其他林业相关行业上市公司，如将其作为配对股票分析得出的结果不具有可参考性，所以将该类公司从总体样本中剔除。根据以上原则，最后选出16支样本股票，占总样本的50%，具体包括林业类企业2家，农业类企业4家，林业类制造企业10家，样本分为两个集合，分别是ST组与非ST配对组。由于文章选择的样本公司在不同年份被列为特别处理公司，因此各股研究时间不同。在时间范围的选择上，由于上市公司被特别处理是根据前一年的财务状况决定，而前一年财务数据虽具有极强的判断能力，却没有实际预测作用，因此文章以公司被特别处理前两年作为研究的时间范围，分别用t-1，t-2年表示。例如，景谷林业在2012年被列为ST公司，则研究该股在2011（t-1年）和2010年（t-2年）的相关数据。
3.参数设定（1）股票波动率文章假设股票价格服从对数正态分布，根据历史波动率法计算上市公司股权价值未来一年的波动率，同时，为最大限度的获得资本市场信息，采用日收益波动率来估计年波动率。（2）对于时间T的设定文章采用1年作为一个时间跨度，即T=1。（3）无风险利率文章根据中国人民银行的一年期整存整取存款利率设定无风险利率。对于年内利率调整的情况，文章根据年内历次调整后利率取算术平均值得到该年无风险利率。
4.实证结果与分析通常情况下，ST公司相对非ST公司而言其违约风险更大，文章通过建立林业上市公司ST和非ST对照组，研究KMV模型度量我国林业上市公司信用风险的有效性。另外，由于我国上市公司数据缺乏，没有建立完整的历史违约资料库，因此文章仅对违约距离进行比较研究。文章通过Excel及Matlab编程计算，依次求出股权价值波动率、违约点、资产规模及其波动率后，得到样本公司的违约距离如表1~2所示。通过对比可以发现，除ST景谷在t-2年的违约距离大于吉林森工外，其余ST公司的违约距离均小于非ST对照公司的违约距离，结果表明KMV模型计算的违约距离可以较好识别ST公司存在的信用风险，与实际情况相符。从个股的信用风险状况来分析，KMV模型并非完全有效，以ST景谷为例，其财务危机前两年的DD值均高于该组均值，尤其是t-2年数据，远大于同组ST公司及其非ST配对公司的DD值，这个结果的原因可能与该股当年表现良好有关，但也有可能是因为我国的证券市场的不完善，股价并不一定反应该公司的内在价值。计算平均违约距离可以得到，在财务危机前一年（t-1年）非ST公司与ST公司的违约距离差的平均值约为0.45，在财务危机前两年（t-2年）该值约为0.38。结果说明非ST与ST两组样本之间表现出一定的违约距离差异，并且财务危机前一年的差异较明显，也即风险提示作用较大。当违约距离设置成DPT1，即违约距离等于短期负债加上50%长期负债时，两类公司违约距离的均值差最大。对实证结果进行配对样本t检验，结果如表3和表4所示。以上结果表明：所选样本在α=5%的显著性水平下，P值均小于0.05，且t-1年的p值更小。说明两组样本的均值和中值数都存在显著差异，即ST公司与非ST公司的违约距离存在显著差别。综合检验结果可以认为，在财务危机发生前，KMV模型具有很强的鉴别信用风险的能力，以违约距离进行的我国林业上市公司信用风险度量，能够在较大程度上反映出上市公司信用水平的差别，起到风险预警的作用。下面通过违约距离的统计分析，研究计算信用风险预警线。从图3可以看出，在被特殊处理的前一年，林业上市公司违约距离（约60%）在(1.9，3.3)间，因此可将违约距离1.9设置为风险预警线，即用违约距离小于1.9表明该股票信用状况较差，存在信用风险，公司管理层、银行和投资者应密切关注该上市公司。从图4结果可以看出，在财务危机发生前第二年，约60%的林业上市公司违约距离在(2.1，2.9)间，因此可将违约距离2.1设置为风险预警线，即当公司违约距离低于此线时，公司管理层应该提高警惕，加强管理，寻找危机原因，避免违约风险发生。
