证券金融论文：商业银行信用风险预警支持模型及其系统[1]

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一､引言　　
　　商业银行是经营风险的组织,能否很好地管理信用风险将关系到商业银行的生存和发展｡现有对信用风险管理的研究,不论是5C法､Z-Score还是KVM模型等,都倾向判断信用风险的大小｡这些研究的方向沿着“逐步求精”的思想,从判别信用风险的相对大小到判别信用风险的绝对大小｡然而,信用风险的大小是内外部环境不断变化的,具有易变性;同时它也随时间而不断变化,具有时变性｡虽然,对单一时间点信用风险的研究在信用风险研究中,可以度量及比较信用风险的大小,但在商业银行信用风险管理的实务中,还需要解决什么时间､由什么依据决定需要对信用风险进行度量,以及对度量结果采取怎样避险措施的问题｡
　　对预警(Early-Warning)的研究最早来源于军事,指通过预警飞机､预警雷达等工具提前发现､分析和判断敌人的进攻信号,并把这种信号的威胁程度传递给指挥部门,以提前采取应对措施｡在经济领域,穆尔首先采用多种指标综合方法构建美国宏观经济预警系统｡在信用风险管理方面,首先将信用风险预警和将预警系统(EWS)的概念应用到信用风险管理的是Fisk,预警被认为是对风险的提前预测｡将预警理论应用到信用风险预警,现有的研究大多集中在对单一时间点､信用风险大小转化成预警级别的研究,如基于人工神经网络的信用风险预警､基于灰色模型的信用风险预警等等｡这些研究从本质上看都是对信用风险度量方法的应用和延伸,缺乏对信用风险整个生命周期内预警的研究｡
　　本文通过对商业银行信用风险生命周期的研究,结合企业预警理论,研究商业银行信用风险预警的三个阶段,在分析商业银行信用风险预警各个阶段的目标和实现步骤的基础上,研究信用风险预警的概念模型,最后运用系统分析的方法,研究商业银行信用风险预警支持系统的系统结构｡
　　
　　二､信用风险的生命周期和信用风险预警的过程
　　
　　传统的信用风险定义为包括借款人､债券发行人或金融交易对方在内的交易对手由于各种原因不能完全履约致使金融机构､投资人或交易对方遭受损失的可能性｡从狭义上讲,信用风险就指信贷风险｡通过对风险概念的梳理,从风险承担者(即商业银行)的角度来看,信用风险即由于交易对手是否违约的最终结果和商业银行认为交易对手是否违约之间的偏差,这种差异可能对商业银行造成损失｡
　　信贷交易是产生信用风险的一种交易,商业银行的交易对手即贷款人｡根据贷款人借贷的实际情况,对一个贷款人信用风险产生到结束的时间阶段可以用图1表示｡该过程一直持续到借贷合同到期,贷款人做出是否违约的决策为止,即信贷交易信用风险的生命周期｡在生命周期内,商业银行如果始终认为贷款人一定不会违约的话,贷款人是否违约的事实和商业银行对贷款人是否违约的预期存在差距,这种差距可能导致商业银行的损失,即信用风险｡因此信用风险管理应该覆盖信用风险的生命周期(T)｡
　　
　　企业预警管理理论的基本方法,即通过监测并预控造成各种经营风险和管理失误的致错环境,通过对致错环境中各种内部和外部主要致错因素(行为)进行有效的测评,进而控制错误的发生或发展,把失误控制在早期,把各种经营风险降到最低限度｡对于商业银行信用风险的预警,也需要在信息的时效性范围之内,及时地从作为信用风险的表现和影响因素的外部环境中获取信息,根据获取到的信息,筛选到可能影响商业银行交易对手或是交易对手信用风险大小变更的信息以及这些信息所对应的交易对手;针对所发现的交易对手,重新度量其信用风险,得到交易对手的信用风险大小;根据评估出的交易对手和他们的信用风险大小,从众多应对策略中选取合适的应对策略并实施｡因此,将信用风险预警分解成如下三个预警阶段:环境的监视和信用风险的发现阶段(P_d)､信用风险度量阶段(P_e)､制定应对策略阶段(P_s)｡
　　
　　其中:P_d阶段在整个信用风险的生命周期中持续工作,仅当P_d阶段发现交易对手信用风险变化的信号或可能影响信用风险预警的交易对手信息和环境信息时,才触发信用风险度量阶段通过获取交易对手的财务数据或金融市场数据使用专家系统､记分模型或定量模型等信用风险度量模型来度量其信用风险的大小;仅当P_e证券金融论文