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论我国商业银行对信用风险管理工作的改进 对信用风险的是商业信贷工作的首要和关键环节，事关银行的生存和的稳定。近年来，随着我国体制改革步伐的加快和金融业开放程度的提高，国内银行业面临着参与国际竞争的严峻挑战。面对金融业日益全球化的新形势，如何加强我国商业银行信用风险管理工作，缩小与国外同行的差距，已成为刻不容缓的工作。  一、国际银行业对信用风险的管理：方法与趋势  商业银行在经营活动过程中，主要面临着信用风险、风险、利率风险、流动性风险和操作风险等风险。其中，伴随借贷行为产生的信用风险无疑是最重要的风险。信用风险可定义为银行的借款人或交易对象不能按事先达成的协议履行义务的潜在可能性。与市场风险相比，信用风险具有收益分布的可偏性、信用风险数据获取的困难性以及信用风险非系统性等特点。银行信用风险管理一直以来就是及其监管部门最关心的问题之一，其目标是要通过将信用风险限制在可以接受的范围内而获得最高的风险调整收益。  商业银行传统的信用风险管理方法有信贷决策的“6C”模型和信用评分模型等。“6C”模型是指由有关专家根据借款人的品德(character)（借款人的作风、观念以及责任心等，借款人过去的还款记录是银行判断借款人品德的主要依据）；能力(capacity)（指借款者归还贷款的能力，包括借款企业的经营状况、项目的前景）、资本(capital)、抵押品(collateral)（提供一定的、合适的抵押品）、经营(condition)（所在行业在整个中的经营环境及趋势）、事业的连续性(continuity)（借款企业持续经营前景）等六个因素评定其信用程度和综合还款能力，决定是否最终发放贷款。而信用评分模型主要是通过对企业指标进行加权计算，对借款企业实施信用评分，并将总分与临界值比较，低于该值的企业被归入不发放贷款的企业行列，目前我国商业银行基本上都是采用信用评分模型来管理信用风险。  近二十年来，由于国际上商业银行贷款利润持续下降和表外业务风险不断加大，促使国际银行业采用更经济的方法度量和管理信用风险。同时现代金融理论的发展和新的信用工具的创新，给开发新的信用风险计量模型提供了可能。与过去的信用管理相对滞后和难以适应市场变化的特点相比，新一代金融工程专家将建模技术和分析方法应用到这一领域，在传统信用评级的基础上提出了一批信用风险管理模型。目前国际流行的现代信用风险管理模型主要包括CreditMetrics、麦肯锡模型、CSFP信用风险附加计量模型和KMV模型等四类。  （一）CreditMetrics模型。该模型是由J.P.摩根公司于1997年开发出的模型，运用VAR框架，对贷款和非交易资产进行估价和风险计算。该方法是基于借款人的信用评级、次年评级发生变化的概率（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计算出贷款的市场价值及其波动性，进而得出个别贷款和贷款组合的VAR值。  （二）麦肯锡模型。麦肯锡模型是在CreditMetrics的基础上，对周期性因素进行了处理，将评级转移矩阵与经济增长率、失业率、利率、汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化，并通过蒙地卡罗模拟技术（astructuredMonteCarlosimulationapproach）模拟周期性因素的“冲击”来测定评级转移概率的变化。麦肯锡模型可以看成是对CreditMetrics的补充，它克服了CreditMetrics中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点。  （三）CSFP信用风险附加计量模型。该模型与作为盯市模型（MTM）的CreditMetrics不同，它是一个违约模型（DM），它不把信用评级的升降和与此相关的信用价差变化视为一笔贷款的VAR（信用风险）的一部分，而只看作是市场风险，它在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失，而不象在CreditMetrics中度量预期到的价值和未预期到的价值变化。在CSFP信用风险附加计量模型中，违约概率不再是离散的，而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。每一笔贷款被视作小概率违约事件，并且每笔贷款的违约概率都独立于其它贷款，这样，贷款组合违约概率的分布接近泊松分布。CSFP信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段，计量违约概率和损失大小可以得出不同频段损失的分布，对所有频段的损失加总即为贷款组合的损失分布。  （四）KMV模型。KMV模型是估计借款企业违约概率的方法。首先，它利用Black-Scholes期权定价公式，根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的帐面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性，再根据公司的负债计算出公司的违约实施点（defaultexercisepoint，为企业1年以下短期的价值加上未清偿长期债务帐面价值的一半），然后计算借款人的违约距离，最后根据企业的违约距离与预期违约率（EDF）之间的对应关系，求出企业的预期违约率。  目前世界各大银行在新巴塞尔协议的要求下都在着手自己的模型研究和建立工作，我国央行也正在着手这方面的工作。面对金融全球化的趋势和我国商业银行信用风险管理的现实，如何有效借鉴国际上的先进信用风险管理技术和方法，对我国商业银行的信用风险管理工作已经具有十分重要的现实意义。  二、我国商业银行信用风险管理中的问题  近几年，我国商业银行在加强信用风险管理方面，已经逐步建立起信用风险管理体系。但是与国际性银行相比，我国商业银行信用风险管理不论是在度量方法、数据的采集、数据的加工，还是在对信用风险管理结果的、信用风险管理工作的社会环境建设等方面都存在着相当的差距，从而极大地限制了信用风险管理系统在揭示和控制信用风险方面的作用。  （一）管理方法偏于简单，风险揭示还很不足。目前我国商业银行的信用风险管理普遍采用的仍然是传统的信用评分法，该方法通过选取一定的财务指标和其它定性指标，并通过专家判断或其它方法设定每一指标的权重，由评级人员根据事先确定的打分表对每一个指标分别打分，再根据总分确定其对应的信用级别。这一方法的特点是简便易行，可操作性强，但事实表明这一管理方法存在着以下明显的缺陷：  1、管理的基础是过去的财务数据，而不是对未来偿债能力的预测。一般来讲，我国商业银行是根据三年的财务数据和相应指标作为打分的基础，同时根据一些定性指标对打分结果进行修正。过去的情况可以作为分析的起点，但并不能反映未来的发展趋势。特别是对将来较长的时期进行预测时，过去的数据与将来的情况相关性较小，以过去的信息为依据的管理可靠性较低。  2、指标和权重的确定缺乏客观依据。由于影响受对象信用状况的各个因素是相互联系的，在对单个指标进行打分，然后加总的情况下，需要利用一定的分析技术，确定影响受管理对象偿债能力的主要因素及其相关系数，以剔除重复计分的因素。由于缺乏足够的数据资料，只能根据经验或专家判断来选取指标和确定权重，使标准的可行性大为降低。特别重要的是，由于每一个受管理对象所处的不同，同一因素对不同的受管理对象影响不可能完全一样，根据固定权重得出的结果自然难以准确反映受管理对象的信用风险。  3、缺乏现金流量的分析和预测。充分的现金流量是受管理对象偿还到期的根本保证，是分析企业未来偿付能力的核心因素。现在，我国的采用的信用评级方法基本上没有对现金流量充足性的分析和预测，因而难以反映受管理对象未来的真实偿债能力。  4、行业分析和研究明显不足。受管理对象所处行业及在该行业中的地位，是影响其信用风险的重要因素。虽然有些商业银行将评级对象按行业作出一定的分类，但总体来看，对不同行业的分析和比较明显不足，评级标准不能体现行业的不同特点，评级结果在不同行业之间的可比性较差。  (二)基础数据库有待充实，管理结果有待。根据数据资料对不同信用级别的实际违约率和损失程度进行统计分析，是检验信用风险管理结果客观性的重要手段。但是由于中国大多数银行开展信用管理的时间不长，相关数据积累不足，这方面的工作明显落后，由于发展中国家在信息披露、管理等方面与发达国家尚有很大的差距，不少企业（特别是中小企业）的资料无从搜集，已公开的一些大企业的财务数据存在着失真现象。  (三)缺乏信用基础，企业信用情况难以真实反映。由于我国整个的信用文化缺乏，企业的财务数据真实性较小，加上信用评级未完全在贷款决策、贷款定价中起到核心作用，而且基层信贷人员对信用风险管理的重要性认识不足，没有积极去核准企业财务数据，导致信用管理中的财务数据不准确、不全面，风险得不到真实反映，以至于信用评级的结果与企业的实际风险等级并不匹配，不能真正反映企业目前的真实经营状况。  三、改进我国商业银行信用风险管理工作的对策  由于信用风险管理主要应用在贷款决策、资产质量管理、风险准备金管理、产品组合、贷款定价、授权管理以及利润核算等方面，其工作具有相当的复杂性和长期性，需要我们作出仔细的考虑和完整的