工商银行信用风险管理论文（精选4篇）

　　无论在学习或是工作中，大家都跟论文打过交道吧，论文是对某些学术问题进行研究的手段。写起论文来就毫无头绪？下面是小编整理的工商银行信用风险管理论文，仅供参考，大家一起来看看吧。

　　工商银行信用风险管理论文1

　　摘要：信用风险是商业银行面临的最主要的风险之一，加强商业银行的信用风险是商业银行经营管理的中心之一，针对当前次贷危机发展蔓延的情况下我国商业银行信用风险增大的可能性进行了相关分析，并就如何加强商业银行信用风险管理提出了一些对策和建议。

　　关键词：商业银行；信用风险管理；次贷危机

　　1加强商业银行存量贷款资产和新增贷款资产的质量控制

　　对于还没有到期的存量贷款资产，应密切监测企业的生产经营情况，应根据不同的情况进行不同的处理。如果企业生产的是没有什么市场的产品。生产落后，应同意其破产，并进行破产清算以保全银行资产或减少损失；如果企业很有发展潜力，只是出现了暂时的资金困难，银行应允许其提出贷款展期申请，甚至于对其新增贷款以帮助其度过难关，企业救活了，银行的资产也就安全了，这是个双赢的结果；对于一些其它的特殊的企业，银行可采取增加抵押和担保的方式降低信用风险。

　　对于即将发放的新贷款，银行应严格执行贷款审批条件，加强银行的内控制度和强化外部监管，做好贷前调查和审查，加强对商业银行风险管理过程及方法的监督、检查和引导，建立完善的银行内部风险评估体系。应主动积极争取支持国家建设的大型项目贷款融资，对于国家出台的降低贷款条件和支持中小企业发展的政策，银行应在国家的政策的指引下，制定出各自更为具体的措施和细则，对于数额比较大的贷款，应组织银团贷款以分散信用风险。

　　2大力降低信用风险管理的成本，提高信用风险管理效率

　　我国商业银行信用风险管理的主要问题是管理成本过高且效果不明显，主要体现在两个方面：一是信息科技支持落后，我国商业银行要不断的加大对信息系统的投入。使得信息管理延伸到商业银行业务管理的各个方面，建立起功能强大的信息数据库，实行信用管理的量化分析和管理，从而降低信用管理的成本，提高信用管理的时效性和准确性；二是信用风险管理制度建设落后，必须加强制度建设，构建一个全方位、全过程的高效、规范的信用风险管理体系，信用风险管理体系应该包括信用风险管理组织体系、政策体系、决策体系、评价体系等内容，其中尤其是要加强信用风险管理组织体系建设，建立起高效并且相互监督的信用风险管理组织体系是提高我国商业银行信用风险管理效率的关键。

　　3创建自己的信用风险实时监测系统和预警系统

　　信用风险管理事前预防效果最好，实行谨慎的贷款政策，但是，过于谨慎的贷款政策在减小了信贷风险的同时也降低了商业银行的利润。其次是信用风险管理的事中监测，一旦监测到某种贷款信用风险过大，立即采取有效措施进行分散和转移。一旦信用风险发生，虽说进行事后的补偿是必须的，但已发生了很大的损失。所以，建立自己的信用风险实时监测系统和预警系统，是商业银行信用风险管理的内在要求。

　　4完善公司治理机制。切实加强法人治理结构。减少行政干预，维护商业银行微观主体经济责任

　　我国的商业银行虽然进行了改革，也取得了很大的成就，但与国外的商业银行相比，在资本结构中，我国的商业银行国有股或集体股独大，导致所有人缺位，银行的领导也是由政府任命的，银行内部按照行政级别管理，贷款的发放人为影响因素很大。银行管理层的信托责任不强。易受政府控制和影响，这会导致银行的信用风险增大，我国本世纪初两三年银行坏账比例很大，国有企业贷款不还，就是因为银行承担了政府进行经济改革的成本。

　　5重视维护良好的银企关系来降低信用风险

　　银企关系的维护既是商业银行营销的重要部分，也是商业银行信用风险管理的重要手段。良好的银企关系管理对降低商业银行信用风险有以下几点作用：首先，商业银行对企业的经营管理情况很熟悉，在贷款调查和审批中有利于做出正确的放款决策，把好信用风险管理的第一关；其次，有利于商业银行对贷款信用风险的实时动态监测，提高了信用风险的事中管理效率；再次，有利于商业银行对信用风险的正确处理，一旦企业出现经营困难，商业银行会根据具体情况做出不同的决定，如果企业有良好的发展前景，商业银行会允许企业对贷款进行展期甚至会再贷款帮助企业度过难关；最后，良好的银企关系意味着银行与企业资金往来密切，企业通过银行办理的资金业务多。将会使得企业信用违约的可能性大大降低。

　　我国的国有商业银行处于垄断地位，并且企业资本短缺。一方面银行与一般企业相比占有优势地位，并不注重银企关系的开发，坐等企业向其公关来提供贷款，一旦企业出现经营危机。银行不分具体情况，严格要求企业还贷，致使企业破产，银行也发生很大的损失，现在由于竞争的加剧以及银行营销观念的转变，我国的商业银行也开始注意银企关系的建设与维护了；另一方面，银行由于受政府的影响，被迫向经营不善的国有企业贷款，导致大量的不良资产，银行承担了国家经济改革的成本，最近几年。随着我国商业银行的成功上市，这种情况有所好转，但银行的信贷政策依然受国家的宏观经济政策控制，势必会增大信用风险的发生。

　　工商银行信用风险管理论文2

　　论文摘要：随着商业银行业务发展和世界各国金融监管的演进，商业银行都已经或正在开发信用风险评估模型和系统，并在信贷、交易等业务领域的不断验证中加以修正，为商业银行的业务发展和风险控制发挥着越来越重要的作用。本文归纳总结了信用评估机构在银行信用风险计量方面的相关理论依据和基本做法．并对银行间市场完善信用评估提出了具体建议。

　　论文关键词：银行间市场；信用风险；风险管理

　　全球金融危机对金融机构风险管理理念的最大影响之一就是对交易对手信用风险的重视。金融机构评估对手方信用风险的方法、模型合理与否，关系到评估结果的优劣。本文概要阐述了银行信用风险计量方面的相关理论依据和基本做法。并对银行间市场完善授信管理提出了具体建议。

　　一、信用风险评估理论

　　银行等金融机构信用风险评估方法大致有统计模型、CAMEL模型和专家判断模型等三种理论依据：

　　(一)统计模型

　　利用统计模型进行信用评估的前提条件是有足够的数据积累，一般至少需要连续3年的相关数据。

　　1．违约概率(ProbabilityofDefauh，PD)理论

　　违约概率是预计债务人不能偿还到期债务(违约)的可能性。评估结果与违约率的对应关系是国际公认的事后检验评级机构评估质量标准的一项最重要的标尺。在商业银行信用风险管理中，违约概率是指借款人在未来一定时期内不能按合同要求偿还银行贷款本息或履行相关义务的可能性。如何准确、有效地计算违约概率对商业银行信用风险管理十分重要。不同评级机构所设定的违约定义可能不同，所反映同一等级的质量也因此而不同。只有违约定义相同的评级机构，其评级结果才可以进行比较。有了对应违约率的资信等级才能真正成为决策的依据。商业银行违约概率常用的测度方法主要有两种：基于内部信用评级历史资料的测度方法；基于期权定价理论的测度方法。

　　2．违约损失率(LossGivenDefault，LGD)理论

　　违约损失率是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额占风险暴露(债权)的百分比，即损失的严重程度。在竞争日益激烈、风险日益加大和创新日新月异的市场环境中，银行对资产风险的量化和管理显得越来越重要。传统的信用风险评估方法因过于简单、缺乏现代金融理论基础等原因已经不能适应金融市场和银行监管的需要。以独立身份服务于全社会公众投资者、以公开上市债券为主的外部信用评级对银行内部以信贷资产为主、与银行自身有着特定联系的资产组合的适用性也越来越小。因此，银行开始开发类似外部信用评级但又反映内部管理需要的内部信用评级系统，以适应上述市场和内部管理发展的需要。随着银行内部评级体系的发展，越来越多的银行认识到LGD在全面衡量信用风险方面的重要作用，评级体系的结构开始由只注重评估违约率的单维评级体系向既重违约率又重违约损失率的多维评级体系发展。历史数据平均值法是目前银行业应用最广泛最传统的方法，新巴塞尔资本协定的许多规定也采用这种方法，这种方法以其简单易操作而获得欢迎。

　　(二)CAMEL模型

　　CAMEL评级体系是目前美国金融管理当局对商业银行及其他金融机构的业务经营、信用状况等进行的一整套规范化、制度化和指标化的综合等级评定制度。其有五项考核指标，即资本充足性(CapitalAde．quacy)、资产质量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流动性(Liquidity)。当前国际上对商业银行评级考察的主要内容基本上未跳出美国“骆驼”评级的框架。“骆驼”评级体系的特点是单项评分与整体评分相结合、定性分析与定量分析相结合，以评级风险管理能力为导向．充分考虑到银行的规模、复杂程度和风险层次，是分析银行运作是否健康的最有效的基础分析模型。在具体CAMEL模型的指标及其权重选取及校验过程中，大多采用了回归分析、主成分分析等统计方法。

　　(三)专家判断模型

　　银行信用评估的起点是对其财务实力的综合判断。应从定量定性两个角度综合评估。经营战略、管理能力、经营范围、公司治理、监管情况、经营环境、行业前景等要素，无法通过确切数量加以计算，而专家打分卡是一种更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基准值，如信用等级、违约和损失数据等的情况下，开发专家判断模型是一种较好的选择。专家判断模型的特点是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：专家打分卡建模时间短，所需数据不需要特别的多：专家打分卡可充分利用评估人员的经验。

　　二、信用风险评估的通常做法

　　(一)信用风险评估的基本思路

　　评估方法应充分考虑风险元素的定量和定性两个方面，引入大量的精确分析法，并尽可能地运用统计技术。另一方面，不浪费定性参数的判别能力，并用以优化计量模型的预测效能。除CAMEL要素外，还需考虑更多更深入的风险因素。评估要素主要包括品牌价值、风险定位、监管环境、营运环境、财务基本面。

　　(二)信用风险评估模型的构造

　　数据准备是模型开发和验证的基础，建模数据应正确反映交易对手的风险特征以及评级框架。定义数据采集模板。收集、清洗和分析模型开发和验证所需要的样本数据集。影响交易对手违约风险要素主要有非系统性因素和系统性因素。非系统性因素是指与单个交易对手相关的特定风险因素，包括财务风险、资本充足率、资产质量、管理能力、基本信息等。系统性因素是指与所有交易对手相关的共同风险因素．如宏观经济政策、货币政策、商业周期等。既要考虑交易对手目前的风险特征，又要考虑经济衰退、行业发生不利变化对交易对手还款能力和还款意愿的影响．并通过压力测试反映交易对手的风险敏感性

　　(三)变量选择方法

　　1．层次分析法

　　层次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)简称AHP：它是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的分析方法。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。层次分析法的内容包括：指标体系构建及层次划分；构造成对比较矩阵；相对优势排序；比较矩阵一致性检验。

　　2．主成分分析法

　　主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，通过原始变量的线性组合把多指标转化为少数几个综合指标。在保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用，使得在研究复杂问题时更容易抓住主要矛盾。通过主成分分析可以从多个原始指标的复杂关系中找出一些主要成分，揭示原始变量的内在联系，得出关键指标(即主成分)。

　　3．专家判断

　　关键指标权重和取值标准设定是通过专家在定量分析的基础上共同讨论确定，取值标准是建立指标业绩表现同分数之间的映射关系。取值标准的设定应能够正确区分风险，取值标准应根据宏观经济周期、行业特点和周期定期调整，从而反映风险的.变化。

　　(四)模型校验修改

　　模型构造完成后．需要相应财务数据的不断校验修改。财务数据可直接向对应机构索取，也可通过第三方数据提供商获得。直接获取数据的方式准确性较高，但需对应机构积极配合．且需大量的人力物力用于数据录入、核对和计算。通过第三方数据提供商获取数据效率高，但需支付一定费用，且面临数据不全、数据转换计算等问题。在违约概率模型的开发过程中，通常遇到模型赖以建造的数据样本中的违约率不能完全反映出总的违约经历，需进行模型的压力测试，确保模型在各种情况下都能获得合理的结果．并对模型进行动态调整。

　　(五)引进或自主开发授信评估系统

　　根据完善授信评估模型，撰写授信评估系统业务需求书．引进或自主开发授信评估系统，提高授信评估效率。授信评估系统还应与会员历史数据库、限额管理系统、会员历史违约或逾期等信息库无缝连接，避免各个环节的操作风险。

　　三、对银行间市场完善授信评估的启示

　　(一)完善授信评估可积极推动银行间市场业务发展

　　银行间市场会员信用评估水平的提高。可有效防范银行间市场系统性风险。为防范交易对手信用风险，市场成员需及时、合理、有效地对相应会员银行或做市商进行信用评估，并根据会员或做市商资信状况的变化进行动态调整，为其设置信用限额。

　　(二)引进成熟的授信评估方法、模型和流程

　　根据巴塞尔协议的有关监管要求，国内大中型银行都已经或正在国际先进授信评估机构的帮助下，开发PD或LGD评估模型。银行间市场参与者应学习借鉴国内外先进的授信评估方法和模型。在消化吸收先进经验的基础上，选择国际先进咨询机构作为顾问，构建授信评估方法和模型。

　　(三)引进或自主开发授信评估系统

　　为防止操作风险，提高授信评估工作效率，实现授信评估与机构内部相关系统的连接，银行间市场参与者需根据授信评估方法、模型、授信资料清单、分析报告模板、建议授信计算公式等内容。撰写系统开发业务需求书，或引进先进的授信评估系统并进行客户化改造．或选择系统开发商进行自主开发授信管理系统。

　　(四)加强授信评估培训和知识转移

　　借助专业授信咨询机构的培训。授信评估人员可学习授信评估模型的理念，掌握定性评估时专家判断的尺度．运用统计方法确定定量和定性因子的最佳模型：掌握数据转换和根据数据质量或可获得性调整数据的方法；动态识别模型的表现，包括统计证明和稳定性；熟悉模型的样本外测试；学会将模型评级映像到外部评级级别和内部、外部PD值等本领。同时增强业务人员对新资本协议的理解，提高内部风险管理体系的适用性，培养出自己的专业信用风险评估分析队伍。

　　工商银行信用风险管理论文3

　　一、主成分分析法及Logit模型在商业银行对中小企业定量信用风险评级中的应用

　　（一）样本数据的选择

　　从我国上市公司中小板中选取了80家制造业中小企业作为样本，其中20家为ST企业（高风险企业）60家非ST企业（低风险企业），我国制造业中中小企业约占99.08%，中小企业中制造业约占92.42%，截止2010年底，中小企业版上市公司共有531家，其中制造业325家，占61.21%，所以，无论从总体看，还是从上市公司看，制造业企业都占主体，为了研究的普遍性，也为了消除行业因素的影响，80家中小企业都选择制造业企业。并涵盖了食品、纺织、家具、电子、化学、金属、设备、医药、生物制品等制造业行业，所以样本的选取具有全面性。由于中小企业的财务数据是难以获得的，所以，从上市公司中选取了80个样本，数据均来自上市公司的2013年年报及其他公开披露的信息，主要来自于和讯网。

　　（二）指标的选择

　　本文共选择了五大类三十九个财务指标，具体包括：偿债能力指标，盈利能力指标，营运能力指标，发展能力指标以及现金支付能力指标，这五大类指标都是与企业违约率的高低有着很高的相关性的，具体指标如下表

　　（三）主要方法的应用

　　1、主成分分析法主成分分析法是一种简化数据集的统计方法，旨在利用降维的思想，通过线性变换把原来N个相关变量指标转换成另一组不相关的综合指标的降维处理技术。在实际处理中，只挑选几个方差最大的主成分，从而达到简化系统结构的目的。本文主要选取了五大类39个指标，而其中部分指标之间存在一定的联系，为了消除指标之间的共线性，所以，先采用主成分分析法，筛选一部分指标，最终进入了Logit模型。

　　2.logit模型

　　（1）模型适用性分析Logit模型是采用一系列财务比率的变量来预测公司破产或违约的概率，然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险警戒线，以此对分析进行风险定位和决策。在巴塞尔新资本协议中，将违约概率作为衡量信用风险的核心内容之一，而且，经研究发现，信用等级与违约概率存在着明显的对应关系，即较低的信用等级对应着较高的违约概率。所以，采用违约概率度量的方法来度量信用风险存在着合理性。Logit模型是一种非线性模型，信用风险非线性这一特点，使得模型刚好使用。此外，Logit模型不需要自变量符合联合正态分布这一假设,且自变量可以连续、离散、甚至可以是虚拟变量。而信用风险很难进行正态分布的假设，所以，基于这两点而言，此模型对于信用风险测量有其适用性。

　　（2）模型介绍Logit模型是通过最大似然法来对模型参数进行估计。Logit分布函数的公式可以表示为：P=11+e-zP为因变量，z为自变量，e即为自然对数的底数2.71828。在本文中，我们利用Logit模型来研究企业财务状况与企业违约之间的关系，因此，P作为因变量即为贷款企业的违约概率，取值在（0,1）之间，这与Logit模型的定义中P大于0而小于1相符合，而z作为自变量，我们将它重新定义为企业财务指标的函数，我们把它表示为Z=a0+a1X1+a2X2+、、、+anXn，这里的X1一直到Xn是上文提到的39个财务指标经过主成分分析法最终得到的部分指标。

　　（四）具体应用

　　首先进行主成分分析，将五类财务指标分别进行主成分分析，现以偿债能力指标的17个因子为例，其他指标的主成分提取方法相同，只给出结论，不一一列举。通过提取主成分，最终提取了四个主成分进入Logit模型，其解释总方差为82.319%，这四个因子分别为资产负债率，速动比率，长期资产适合率以及负债结构比率。其余四类指标通过KMO和Bartlett的检验，均适合做主成分分析，最终筛选出的因子分别为：总资产收益率，主营业务利润率，总资产周转率，存货周转率，净利润增长率，净资产增长率，资产的经营现金流量回报率，现金流量结构比率。所以，最终选择了12个变量进入Logit模型，这12个因子分别为x1到x12:资产负债率，速动比率，长期资产适合率，负债结构比率，总资产收益率，主营业务利润率，总资产周转率，存货周转率，净利润增长率，净资产增长率，资产的经营现金流量回报率，现金流量结构比率。

　　二、定性分析法在商业银行对中小企业定量信用风险评级中的应用

　　除了上文提到的商业银行对中小企业进行定量评级的方法以外，在对信用风险进行评级时，还需要对宏观、行业、区域等系统性的风险进行研究。因为每个企业都处于一定的宏观经济环境之中，一个国家或者地区的整体发展快慢以及稳定性对每个行业和企业造成的影响程度是不同的。对于信用风险评级人员而言，应该随时关注宏观经济环境变化对受评对象产品和服务的要求、原料供给、盈利能力、资产质量等方面的影响，并判断宏观经济形势及宏观调控政策对企业获取现金流能力的影响及程度，从而为分析企业偿债能力奠定基础。此外，要关注行业因素所带来的信用风险，行业内的企业之间处于一种相对联系的紧密状态，一旦发生行业系统性信用风险，就意味着行业内一部分企业将会出现信用风险。要重点关注行业的生命周期，因为处于不同行业生命周期的企业信用风险是不同的。处于起步期的行业收益低，风险高，处于成熟期的行业业务发展和收益相对比较稳定，信用风险相对下面具体阐释一下各项指标的评定标准：

　　1、宏观因素打分标准国家鼓励的产业主要包括生物制药产业，新能源新材料产业，智能工程、以及稀有的有色金属行业等等，这些产业的得分最高，相应的也可以得到国家政策的支持和相应的税收优惠。例如房地产的开发、污染较强的一般化工产业为国家限制的产业，而对能源过度浪费，对环境污染较为严重的企业，是国家明令禁止的行业，对这类企业的贷款要非常慎重。具体可以参照国家出台的相关规定。

　　2、行业发展周期打分标准每个行业都有自己的生命周期，一般将行业划分为四个生命周期：起步期、成长期、成熟期和衰退期。在企业的起步期,企业的规模可能会比较小，在这个时期，行业产品的开发相对比较缓慢，利润率比较低，但市场增长率还是比较高的。一旦进入成长期，企业将拥有高的增长率，而在该阶段对现金的需求量也是非常大的。当增长率降到较正常的水平时，企业便进入了成熟期，该阶段是一个相对稳定的阶段，相对来说信用风险也相对较低。而一旦行业进入衰退期，市场增长率将严重下降，此时的信用风险将相对较高，因为此行业可能会不复存在或被并入另一行业，所以，一定要对处于衰退期的企业信用风险高度关注。

　　3、行业进入障碍打分如果一个行业越容易进入，说明该行业的获利能力就越容易被削弱，新进入行业的企业会对现有的行业构成威胁，削弱现有企业产生财务回报率的能力、分割市场份额甚至激化市场竞争。新进入者的威胁力度和数量在很大程度上取决于各种进入壁垒的高度，当然，壁垒的高度与众多因素相关，包括规模经济、客户的忠诚度、资本金的投入、转换成本等等，所以，越是进入壁垒高的企业，其信用风险相对较低，因为其存在的竞争相对较小，存在一定的规模，拥有一定的资本金，财务状况也相对稳定。

　　4、企业信誉打分银行可以通过函证的方式向其他企业询问该企业在与其合作中是否诚信，并通过银行系统查询其以往的贷款信用记录，以及通过其他平台查询该公司是否有其他违约记录、欠费记录。

　　5、企业的核心竞争能力包括对领导者的能力、研发能力、市场占有率的综合打分，这里最重要的是对领导者能力的考察，因为中小企业主要是由所有者自主决策、直接管理，企业所有者在企业日常经营和重大决策中都占有最重要的地位，管理者个人的信用观念和信用行为直接影响到企业的信用决策和信用行为，因此，中小企业的信用风险具有较高的个人相关性。应重点关注领导者的能力以及其对风险的偏好。有些企业领导者属于比较保守的类型，他们更喜欢求稳，有些时候为了降低风险甚至放弃了高收益，而还有一类领导者喜欢冒险，他们的原则是为了更高的收益而选择高风险的项目，最后一类是相对风险中立的，他们不回避风险，也不追求风险，而是采取了一个折中的态度。所以银行应该重点关注的是喜欢冒险的这一类领导，因为其冒险风格可能会使其面临很高的信用风险。

　　6、企业的经营管理能力首先要看其公司各项制度是否健全、内部控制是否严谨，对内部控制能力的考察主要关注五个方面的内容：组织结构是否合理，责权的分配是否得当，人力资源的政策、企业的文化以及社会责任。如果一个企业有着自己长久以来的企业文化，对员工给予激励、晋升的机会，员工将对企业有很高的忠诚度，会更好的为企业带来价值。此外，企业在追求自身利益的同时，也应关注其社会责任，即要做到安全生产、保证产品质量、保护环境、节约资源、促进就业、员工保护等等。所以，如果一个企业拥有好的内部控制，其信用风险也会大大降低。

　　7、企业的业务关系包括与供应商、销售商与客户的合作情况，这些的指标获取只要可以采用抽查部分供应商、客户进行问卷调查的方式。

　　三、结语

　　信用风险评级体系的建立对商业银行信贷审批、限额管理、贷款定价、绩效考核以及监管资本的节约等都具有非常重要的意义。本文通过定性与定量相结合的方法，建立了专门针对于中小企业信用风险评级的体系。

　　一方面，通过主成分分析法以及Logit模型的建立，使得商业银行在对中小企业评级时拥有了可靠的依据，上文已经通过对80家中小企业的主要财务指标进行了实证检验，最终得出结论，在对中小企业进行信用风险进行评级时，应重点关注资产负债率、速动比率、长期资产适合率、负债结构比率、总资产收益率、主营业务利润率、总资产周转率、存货周转率、净利润增长率、净资产增长率、资产的经营现金流量回报率和现金流量结构比率这12个因子，并带入logit模型，最终得出其违约的概率P。另一方面，要通过定性分析的方法对一些无法量化的指标通过专家打分进行分析，具体包括宏观行业的指标分析，中观行业的指标分析以及微观企业因素的指标分析。最终，综合考虑定性指标和定量指标，得出该企业最后的信用风险评级。信用评级起源于美国，随着人们对信用风险评级重要性的不断了解，信用评级体系也在不断发展。从评级方法上来看，国外对中小企业评级总体上也采用了定性分析与定量分析相结合的方法，并向风险度量模型方向发展。目前国外提出的度量风险的模型，一类组合理论模型：JP摩根的CreditMetrics,KMV等，另一类是违约模型：瑞士银行CreditRisk和麦肯锡的CPV模型，而这些模型的应用依赖大量的数据库信息，所以我国商业银行在对这些模型的使用上存在很大的局限性，因为我们没有强大完善的数据库作为支撑。商业银行信用风险评级在我国只有十几年的发展历史，所以在很多方面还存在不完善性，一个相对成熟的信用风险评级体系尚未建立，中国银监会近日出台了《商业银行资本管理办法>》,要求商业银行建立信用风险内部评级体系，从2013年1月1日开始实施，2018年底全面达标，所以，应该重视商业银行信用风险评级体系的研究，并结合我国的国情，建立适合我国的中小企业商业银行信用风险评级体系。

　　未来我国中小企业商业银行信用风险评级的发展趋势包括以下几个方面：

　　第一，风险越来越重视对宏观、行业、区域等系统性风险因素的分析。

　　第二，将定性分析与定量分析结合，随着我国数据库系统的不断完善，一些专业化模型将不断涌现。

　　第三，更加重视企业现金流分析，因为现金是企业生命的血液，现金流可以实现企业的流动性、赋予企业发展能力。第四，银行在业务决策中更加注重发挥信用风险内部评级的作用。

　　工商银行信用风险管理论文4

　　摘要：信用风险是商业银行存在的主要风险，如何将信用风险控制在一个较低的水平已成为我国商业银行发展壮大的迫切要求，因此商业银行信用风险研究对于整个银行业有效评估及管理具有非常重要的意义。本文基于2008-2015年我国12家上市商业银行的面板数据，采用变系数估计模型，通过面板数据计算出12家上市商业银行的违约距离，并对影响违约距离的主要因素进行了回归分析。结果表明，资产规模越大的银行对于风险的承受能力越高，因此银行风险越低，违约距离也就越大。存贷比例增加时，贷款减少而存款增加导致信用风险下降，违约距离增加。资产负债率越高，其偿还债务的比例也就越大，因此其风险也就越高，违约距离就会减小。

　　关键词：商业银行；信用风险；违约距离；变系数模型

　　引言

　　商业银行在金融行业内一直扮演者重要的角色，银行业作为灵敏度最高的行业，其所面临的主要风险之一便是信用风险。信用风险是指银行经营中借贷风险管理的失误导致银行周转困难、停业和倒闭，并且在现代金融体系中，这种结果很可能引起连锁反应，这将涉及整个商业银行的生存及影响社会经济的稳定。因此本文从违约距离角度探讨商业银行的信用风险的评估、测度、分析与比较，通过有效手段对信用风险进行防范和控制，使风险贷款安全化，对于整个银行业有效评估及管理具有非常重要的意义。纵观国内外文献，商业银行信用风险危机的爆发很可能引起连锁反应，这将涉及整个商业银行的生存及影响社会经济的稳定，这已是中外学者普遍认同的观点。已有文献大多研究时间段久远，对未来预测结果缺乏准确性；使用OLS或者普通面板展开，得到的是全局均值回归结果。由此出发，本文采用2008-2015年我国12家上市商业银行的面板数据，并利用变系数估计方法对我国12家上市商业银行的信用风险分别进行检验和识别，该研究结果有重要的意义，将有助于我们对不同商业银行信用风险的测定、防范及控制具有重要意义。

　　一、模型设定与计量方法

　　本文借鉴李晟，张宇航（2016）的研究，计算出12家银行近8年的违约距离，原始数据属于面板数据，面板模型主要结构如式（1）所示：（1）上式的Y代表违约距离DD，i是各家银行，t是不同年份，α为截距项，δi为横截面效应，γt为时间序列效应，εit是误差项。在选择因变量X时，参考分析企业信用风险及银行信用风险的各项研究，最终选取了6个自变量：（1）总不良贷款率（TNPLR），单位%。（2）总资产（TA）数值较大，对数化处理，单位为百万元。（3）存贷比（LDR），单位%。（4）净资产收益率（ROE），单位%。（5）资产负债率（D/A），单位%。

　　二、实证分析

　　（一）变量选取及数据来源以违约距离大小检验银行信用风险，需要特定的银行数据支撑，本文选取《2008-2015华夏银行、交通银行、北京银行、光大银行、建设银行、民生银行、南京银行、宁波银行、浦发银行、兴业银行、招商银行、中信银行年度报告》为银行数据来源。该资料提供了12家银行近8年的总不良贷款率、总资产、存贷比、净资产收益率、资产负债率数据统计。（二）结果及解释中国上市商业银行发展具有明显的差异性，因此不同发展水平的商业银行以违约距离大小检验银行信用风险可能存在差异。为识别这种差异，本文采用变系数模型展开估计，尝试对各商业银行的信用风险进行识别。银行均在5%水平上十分显著，浦发银行总不良贷款率则不显著。其中南京银行、宁波银行、北京银行、华夏银行总不良贷款率系数均较高，总不良贷款率上升1%，违约距离会增加超过1。不良贷款率是不良贷款占总贷款余额的比重，往往意味着借款人无法足额偿还借款。综合而言，商业银行的不良贷款增加主要归究于以下几方面：其一，商业银行的风险控制意识薄弱，加上金融危机以来银行业资产的急剧扩张，致使其在目前经济的下行通道中集中爆发；其二，许多地方性银行金融机构，贷款和风险控制受地方政府的干预较多；其三，在经济新常态下，钢铁、煤炭等过剩行业去产能导致企业盈利能力下滑，甚至出现大面积亏损，使得不良资产规模逐渐增加。不良贷款率增加加重银行的慎贷、惜贷以及抽贷现象，对国内经济将产生较大的负面影响。因此，应尽快处置不断上升的不良贷款。对于总资产系数，12家商业银行均在1%水平上十分显著。总资产对违约距离体现正向影响，华夏银行、交通银行、建设银行、浦发银行、招行银行总资产系数较大，而宁波银行、兴业银行较小。对总资产而言，资产规模的增加本身可能表明银行的运营良好，具有一定的增长前景，规模越大的银行对于风险的承受能力相对越高，因此资产规模越大的银行风险越低，违约距离也就越大。对于存贷比系数，北京银行、浦发银行、中信银行均在5%水平上显著，其他银行存贷比系数则不显著。浦发银行，存贷比每增加1%，违约距离会增加0.0921。存款比例占贷款比例过高时，其面对的违约风险就更小，更少的贷款会收不回来，因此其违约风险就会减小，违约距离就会增加。而北京银行，存贷比每增加1%，违约距离会减少0.0421；中信银行，存贷比每增加1%，违约距离会减少0.2237。对于净资产收益率系数，华夏银行、北京银行、光大银行、宁波银行、兴业银行、中信银行均在5%水平上十分显著，其他银行净资产收益率系数则不显著。净资产收益率对违约距离体现负向影响。对于资产负债率系数，光大银行、建设银行、宁波银行、浦发银行、招商银行、中信银行均在5%水平上十分显著，其他银行资产负债率系数则不显著。光大银行，存贷比每增加1%，违约距离会减少3.8266；宁波银行，存贷比每增加1%，违约距离会减少5.7859；浦发银行，存贷比每增加1%，违约距离会减少20.7296；中信银行，存贷比每增加1%，违约距离会减少15.7957。资产负债率与违约距离呈反比关系。资产负债率越高，其偿还债务的比例也就越大，因此其风险也就越高，违约距离就会减小。而建设银行，存贷比每增加1%，违约距离会增加46.9165。银行业作为一个高风险与高收益的行业，日常经营过程中会经常面临着诸如操作风险、信用风险、流动性风险及市场风险等多种风险类型。因此，风险管理对于商业银行日常经营管理意义重大，控制风险与提高效率是银行永远的两大主题。

　　三、结论及建议

　　信用风险是商业银行面临的主要风险之一，本文利用变系数方法识别中国上市商业银行信用风险异质性，利用2008-2015年我国12家上市商业银行的面板数据，得到如下结果：（1）资产规模越大的银行对于风险的承受能力越高，因此银行风险越低，违约距离也就越大。（2）存贷比例增加时，贷款比例和数量相应的减少，贷款减少而存款增加导致信用风险下降，违约距离增加。（3）资产负债率越高，其偿还债务的比例也就越大，因此其风险也就越高，违约距离就会减小。基于以上结果本文得出如下建议：其一，深化风险管理文化内涵。要把风险控制作为一种文化、一种灵魂注入金融工作中。第一，风险举证文化，各级风险管理人员要尽量举出客观证据来证明对风险趋势判断的合理性。第二，风险量化文化，通过量化的分析过程就能判断出企业恶化的状况，在一年里面恶化的幅度是多少。第三，风险底线文化，风险管理必须设定不能逾越的最后的红线，这是做风险管理绝不能退后的底线。其二，及早甄别企业信用风险水平。银行应基于相关的数据和方法对自身的客户群进行细分，对风险及时做预判，并证明自己预判的合理性。数据表明，特大型的企业信用水平是很好的，而企业规模比较小的就更容易发生违约。通过历史数据研究，可以把相关的预测模型校准到基于现在的经济条件上，也可以逐步基于预测出的水平开展定价管理。其三，监管机构应保证监管规则透明，规则执行的一致性。统一透明的规则有利于实现优胜劣汰，劣质的银行将被市场淘汰出去，留下来的一定会是风险管理到位的。银行健全的退出机制，将使市场上风险管理随大流的心态和做法就会越来越少。