中级银行从业风险管理教材要点：第三章信用风险管理

　　第三章 信用风险管理

　　信用风险虽然是商业银行面临的最主要的风险种类，但其在很大程度上由个案因素决定。与市场风险相比，信用风险观察数据少且不易获取，因此具有明显的非系统性风险特征。

　　3.1信用风险识别

　　3.1.1单一法人客户信用风险识别

　　单一法人客户信用风险识别主要从：基本信息分析、财务状况分析、非财务状况分析、担保分析四个方面入手。财务状况分析包括：财务报表分析、财务比率分析、现金流量分析;非财务状况分析包括：管理层风险分析、行业风险分析、生产与经营分析、宏观经济社会及自然环境分析。担保方式：保证、抵押、质押、留置与定金。

　　中小企业信用风险识别还应重点关注：

　　1.中小企业普遍自有资金匮乏、产品结构单一，更容易受到市场波动、原材料价格和劳动力成本上涨等因素的影响，因此一般会存在相对较高的经营风险，直接影响其偿债能力;

　　2.中小企业在经营过程中大多采用现金交易，而且很少开具发票。

　　3.当中小企业效益下降、资金周转困难等经营问题时，容易出现逃废债现象，直接影响其偿债意愿。

　　3.1.2集团法人客户信用风险识别

　　集团法人客户的整体状况分析：企业集团类型：纵向一体化企业集团、横向多元化企业集团。

　　发现企业下列行为/交易时，应着重分析是否属于关联交易：

　　1.与无正常业务关系的单位或个人发生重大交易; 2.进行价格、利率、租金及付款等条件异常的交易;

　　3.与特定客户或供应商发生大额交易; 4.进行实质与形式不符的交易;

　　5.易货交易; 6.进行明显缺乏商业理由的交易;

　　7.发生处理方式异常的交易; 8.资产负债表日前后发生的重大交易;

　　9.互为提供担保或连环提供担保; 10.存在有关控股权的秘密协议;

　　11.除股本权益性投资外，资金以各种方式供单位或个人长期使用。

　　集团法人客户的信用风险识别方法：

　　第一，充分利用已有的内外部信息系统，及时全面收集、调查、核实客户及其关联方的授信记录;

　　第二，与客户建立授信关系时，授信人员应当尽职受理和调查评价，要求客户提供真实、完整的信息资料;

　　第三，识别客户关联关系时，授信人员应重点关注客户的注册资金、股权分布、股权占比的变更情况;

　　第四，集团法人客户的识别频率与额度授信周期应当保持一致;

　　第五，在定期识别期间，集团法人客户的成员单位若发生产权关系变动，导致其与集团的关系发生变化，成员行应及时将有关材料上报牵头行，牵头行汇总有关信息后报管辖行，管辖行做出识别判断;

　　第六，对所有集团法人客户的架构图必须每年进行维护，更新集团内的成员单位。

　　个人客户信用风险识别：

　　贷款组合的信用风险识别：贷款组合内各单笔贷款之间通常存在一定程度的相关性。

　　识别和分析贷款组合信用风险时，应当更多关注系统性风险可能造成的影响：宏观经济因素、行业风险、区域风险。

　　区域风险识别应特别关注：

　　1.银行客户是否过度集中于某个地区;

　　2.银行业务及客户集中地区的经济状况及其变动趋势;

　　3.银行业务及客户集中地区的地方政府相关政策及其适用性;

　　4.银行客户集中地区的信用环境和法律环境出现改善/恶化;

　　5.政府及金融监管部门对本行客户集中地区的发展政策、措施是否发生变化，如果变化是否造成地方优惠政策难以执行，及其变化对商业银行业务的影响。

　　3.2信用风险评估/计量

　　3.2.1信用风险评估/计量的发展 专家判断法、信用评分模型、违约概率模型三个阶段

　　专家判断法在分析信用风险时主要考虑两个方面的因素：与借款人有关的因素、与市场有关的因素。

　　信用评分模型：传统量化模型，关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。

　　目前，应用最广泛的信用评分模型有：线性概率模型、Logit模型、Probit模型和线性辨别模型。

　　违约概率模型：常用违约概率模型包括：RiskCalc模型、KMV的Credit Monitor模型、KPMG风险中性定价模型、死亡概率模型等。

　　RiskCalc模型：在传统信用评分技术基础上发展起来的一种适用于非上市公司的违约概率模型，核心是通过严格的步骤从客户信息中选择出最能预测违约的一组变量，经过适当变换后运用Logit/Probit回归技术预测客户的违约概率。

　　Credit Monitor模型：适用于上市公司的违约概率模型，核心在于把企业与银行的借贷关系视为期权买卖关系，借贷关系中的信用风险信息因此隐含在这种期权交易中，从而通过应用期权定价理论求解出信用风险溢价和相应的违约率，即预期违约频率。

　　KPMG风险中性定价模型：核心是假设金融市场中的每个参与者都是风险中立者，不论是高风险资产还是低风险资产或无风险资产，只要资产的期望收益是相等的，市场参与者对其的接受态度就是一致的。

　　P1(1+K1)+(1-P1)*(1+K1)*θ=1+i P非违约概率，K承诺利息，θ回收率

　　死亡概率模型：根据风险资产的历史违约数据，计算在未来一定持有期内不同信用等级的客户/债项的违约概率。通常分为边际死亡率(MMR)、累计死亡率(CMR)