【摘　要】 随着信用交易的扩大，信用风险越来越大。为了加强信用风险的管理和控制，就要求能够很好的对信用风险进行评价，这也就为我们对其方法的了解和掌握提出了更高的要求。我们要不断地创新，提出更为有效的方法与模型以适应新情况的发生。
　　【关键词】 信用风险；信用评估；5C要素分析法；特征分析法；在险价值（VAR）方法
　　一、引　言
　　风险管理是金融管理的一个核心问题。信用风险则是风险管理中最为重要的问题，是银行和企业都需要面对的风险，而且随着信用交易的扩大，信用风险越来越大。20世纪80年代末以来，随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧，各国银行和投资者受到了前所未有的信用风险的挑战。世界银行对全球银行业危机的研究表明，导致银行破产的主要原因就是信用风险。因此，国际金融界对信用风险的关注日益加强，如旨在加强信用风险管理的《巴塞尔协议》已在西方发达国家全面实施。
　　信用风险评价方法不断推陈出新，管理技术正日臻完善，许多定量技术、支持工具和软件已付诸商业应用。由于我国商业银行和金融市场尚处转轨和新兴发展阶段，信用风险管理技术较为落后。因此，信用风险的评价方法的探讨是一个既古老又时髦的话题。在信用风险的评价方法探讨中，银行一般居于主导地位，信用服务机构也在积极做出探索。
　　二、信用风险评价方法综述
　　总体上看，信用评价的方法仍是传统的专家方法。
　　（一）传统的信用风险评价方法
　　传统的信用评价方法，主要是专家方法和评级方法，评级方法实际上也是专家方法。所谓专家方法一般是指信用判断和决策主要依赖专家，依靠专家的专业技能、主观判断和对某些关键因素的权衡来对信用风险做出评价，或者说主要是一种定性和主观的方法。
　　传统信用评价方法也有自己的分析体系，这里简单介绍常见的5C要素分析法和特征分析法。
　　1.5C要素分析法
　　5C要素分析法是金融机构对客户作信用风险分析时所采用的专家分析法之一。它主要集中在对以下五个方面进行全面的定性分析。借款人的道德品质(Character)———是一种对企业声誉的度量，包括其偿债意愿和偿债历史；还款能力(Capacity)———包括企业的盈利能力、盈利产生的现金流对债务的偿还；资本实力(Capital) ———是衡量企业的自有资本和债务的关系，即财务杠杆，高杠杆意味着比低杠杆有更高的破产概率；担保(Collateral) ———在授信中所采取的担保、抵押等措施，能减少偿债的风险和损失；经营环境条件(Condi?鄄tion)——— 对受经营环境条件影响较大的企业的偿债能力影响很大。有些银行将其归纳为“5W”因素，即借款人(Who)、借款用途(Why)、还款期限(When)、担保物(What)及如何还款(How)。还有的银行将其归纳为“5P”因素，即个人因素(Per?鄄sonal)、借款目的(Purpose)、偿还(Payment)、保障(Protection)和前景(Perspective)。无论是“5C”、“5W”或是“5P”要素法在内容上大同小异，他们的共同之处都是将每一要素逐一进行评分，使信用数量化，从而确定其信用等级以作为其是否贷款、贷款标准的确定和随后贷款跟踪监测期间的政策调整依据。
　　2.特征分析法
　　特征分析模型是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种新的信用分析工具，本质上它也属于传统的信用分析和评价方法。该模型的主要用途就是对客户的资信状况做出综合性的评价，并以定量化的方式，对客户的授信做出评定。它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
　　特征分析模型一共使用三组指标，共18项。第一组为客户自身特征，主要反映那些有关客户表面、外在的、客观的特点。包括六项指标：表面印象，组织管理，产品与市场，市场竞争性，经营状况，发展前景。第二组为客户优先性特征，主要是指企业在挑选客户时需要优先考虑的因素，体现与该客户交易的价值，且具有较强的主观性。共包括六项指标：交易利润率，对产品的要求，对市场吸引力的影响，对市场竞争力的影响，担保条件，可替代性。第三组为信用及财务特征，主要是指能够直接反映客户信用状况和财务状况的因素。共包括六项指标：付款记录，银行信用，获利能力，资产负债表评估，偿债能力，资本总额。
　　由上面这三组指标可以看出，特征分析技术涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的一切重要指标。特别是“优先性特征”的设置使分析工作更接近实际情况，有助于企业的销售工作。特征分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。
　　专家方法必须根据经济环境和风险因素的变化不断调整自己分析和调查的重点，才能做出准确的决策。传统的信用评价方法虽然有成熟的经验可资借鉴，一般也要制定自己的分析和评价体系。但我们每次实际进行一家企业信用调查与评价工作时，它都是一个全新的工作；同时，企业信用调查与评价工作必须通过自己的实践来积累经验。银行家应该是判断和处理信用风险的专家，对信用风险的准确判断，是银行家的本质。一般认为，传统法存在一些问题，如专家的培养需要较长时间，同时要确保信用专家能真正考虑所有的相关方面，专家方法的成本比较高等。
　　（二）信用评分法
　　信用评分法主要是一种定量的方法，它不同于前面所介绍的两种传统方法，但是由于信用风险的评价方法的核心不变，仍是主观分析，因此类似信用评分法的新的信用风险评价方法还是建立在传统评价方法的基础上的。
　　信用评分法的基本思想是，财务指标反映了企业的信用状况，通过对企业主要财务指标的分析和模拟，可以预测企业破产的可能性，从而预测企业的信用风险。
　 　1. Altman的Z计分模型
　　其中Z1主要适用于上市公司，Z2适用于非上市公司，Z3适用于非制造企业。
　　Z1＝1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5
　　其中X1＝（流动资产-流动负债）/资产总额
　　X2＝未分配利润/资产总额
　　X3＝（利润总额+利息支出）/资产总额
　　X4＝权益市场值/负债总额
　　X5＝销售收入/总资产
　　对于Z值与信用分析的关系，Altman认为Z小于1.8，风险很大；Z大于2.99风险较小。
　　Z2＝0.717Xl+0.847X2+3.107X3+0.420X4+0.998X5
　　其中X1＝（流动资产-流动负债）/资产总额
　　X2＝未分配利润/资产总额
　　X3＝（利润总额+利息支出）/资产总额
　　X4＝权益/负债总额
　　X5＝销售收入/总资产
　　Z3＝6.56X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4
　　X1＝（流动资产-流动负债）/资产总额
　　X2＝未分配利润/资产总额
　　X3＝（利润总额+折旧+摊销+利息支出）/资产总额
　　X4＝所有者权益/负债总额
　　Altman认为，根据上述公式计算的Z值，如果Z小于　　 1.23，风险很大；Z大于2.9风险较小。
　　2. 巴萨利模型
　　Z＝X1+X2+X3+X4+X5
　　X1＝（利润总额+折旧+摊销+利息支出）/流动负债
　　X2＝利润总额/（流动资产-流动负债）
　　X3＝所有者权益/流动负债
　　X4＝有形资产净值/负债总额
　　X5＝（流动资产-流动负债）/总资产
　　对这些模型的研究一直在继续，1977年Altman又建立了第二代模型，称为ZETA信用风险模型。主要变量有7个，即资产报酬率、收入的稳定性、利息倍数、负债比率、流动比率、资本化比率、规模等。
　　3. 神经网络模型
　　神经网络的理论可追溯到20世纪40年代，在信用风险分析中的应用还是90年代的新生事物。神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。神经网络的结构是由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。其的最大缺点是其工作的随机性较强。因为要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此应用受到了限制。
　　在对信用评分法有一定了解的同时，还需要知道它的客观性所在，所以在实际中使用容易产生偏差。另外，对于信用评分法，目前我国尚未进行比较科学的检验，有关参数能否适用尚不能完全肯定。
　　(三)新的信用评价方法
　　1. 基于期权理论的KMV信用监控模型
　　KMV信用监控模型基本思想是，当公司的价值下降至一定水平时，企业就会对其债务违约。根据有关分析，KMV发现违约发生最频繁的分界点在公司价值等于流动负债＋（－）长期负债的50%时。有了公司在未来时刻的预期价值及此时的违约点，就可以确定公司价值下降百分之多少时即达到违约点。要达到违约点资产价值须下降的百分比对于资产价值标准差的倍数称为违约距离。违约距离＝（资产的预期价值-违约点）/资产的预期价值×资产值的波动性。该方法具有比较充分的理论基础，特别适用于上市公司信用风险。
　　2. 在险价值（VAR）方法
　　在险价值就是在给定的置信区间（如95%、99%等）下衡量给定的资产在一定时间内可能发生的最大的损失。对于信用风险的衡量，这一方法通过借助资信评级机构的评级结果等回答的问题是，如果下一年是个坏年份，我的贷款会损失多少？实际上，它是一种计量风险大小的方法。
　　除了上述的之外，信用风险度作为一种新的信用风险衡量标准，它的提出综合考虑了信用风险的实质和信用风险的相对性特征，可以有效转变信用风险的分类评估模式，从而提供更为全面、有效的信贷决策支持，但要科学、准确地确定信用风险度还需要进一步深入的研究。
　　信用风险度是一种以测量信用风险暴露程度(信贷资金安全系数)为核心的信用风险衡量标准，它是指在特定的贷款方式下，企业由于各种原因，不愿意或无力偿还银行贷款本息而使贷款将来形成呆账的可能性。
　　三、结　语
　　银行信用风险评估一直是国内外理论界和实业界关注的焦点之一，相关成果层出不穷，衡量信用风险的方法也多种多样，但是不同的方法都有其利弊，需要不断的改进和创新。为了提供更有效的和更全面的决策支持，我们还需要对信用评估方法进行科学的探索和研究。

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