信用风险论文精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇信用风险论文范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

交易成本指履行一个合同的成本，它包括事前发生的为达成一项合同而发生的成本，和事后发生的监督、贯彻该项合同的执行而发生的成本；它区别于生产成本，即为执行合同本身而发生的成本[1]。交易成本的特征：交易成本是一种机会成本；是经济主体之间知识、信息不对称的结果，是利益冲突与调和过程中浪费的资源；是无法彻底消除的；由于事件的概率性和不确定性的存在，对于任意一项经济活动，人们只能在事前根据不完备的知识和信息对交易成本的种类和数量进行估计，准确的计量只有在事后才能进行[2]。

商业银行信用交易成本指商业银行（贷方）为和客户（借方）达成借贷协议合同而发生的成本，它包括贷前、贷中、贷后三个阶段发生的费用支出。

2银行信用风险交易成本构成分析

商业银行信用风险交易成本构成包括信息成本、审查成本、执行成本、监督成本、界定和保护产权成本等内容。如图1所示。

2.1贷前调查的信息成本

即寻找借款伙伴并调查借款人财务状况、信誉状况、经营状况的信息成本。信息成本既包括信息本身的成本，也包括商业银行为取得信息而付出的寻找成本；由于事前机会主义的存在，要求对交易对手的情况要进行彻底的了解。如：银行要对借款人的经营状况、资金用途、还贷能力等进行调查，对银行客户进行筛选，搜集相关资料，而这些都是需要花费一定的费用才能够取得的。

2.2贷中审查的成本

即签约过程讨价还价的成本，拟定合同条款所发生的成本，如落实担保物、抵押登记、抵押物保险等。首先是合同拟定成本，主要指商业银行事先拟定信贷合同所支付的成本；其次是谈判和决策成本，主要是银企双方就信贷合同的某些内容进行协商而支出的成本；最后，在信贷合同起草时，要确定出各种情况下双方的权利和义务，以及信贷交易合同的执行办法。这些工作的进行都会使合同的起草和谈判变的更加复杂，更加费时费力。

2.3贷后检查发生的成本

即监督合同签署方，看其是否遵守合同条款，防止挪用资金、督促按期还款等活动发生的成本。在贷款出现逾期后，催收不良贷款需要花费大量的人力、物力、财力，还要支付诉讼费、律师费、产权登记和财产保全费等。

2.3.1合同交易的执行成本

指在信贷合同执行的过程中发生的成本。在合同签订以后，只要整个交易还没有完成，就不可“掉以轻心”，因为还要监视和检查合同的执行情况，防止合同的执行人任何可能的违约行为，这也会引起更大程度上交易成本的增加。对商业银行而言，主要有：按期缴纳贷款时的交易成本；合同存续期间对贷款实施风险管理的成本；事故发生后通知银行客户的成本；以及讨价还价时的交涉成本。

2.3.2监督成本

即在银行和客户交易双方都存在机会主义行为的可能情况下发生的成本。由于事后机会主义的存在，要求对交易对手合同执行情况进行监督检查，防止违约，这就必须花费大量成本进行监督。商业银行必须对客户的贷款用途进行跟踪监督、对客户的信用水平、业务状况、财务状况实行全程监督，并对其违约行为进行公示等，这也会引起交易成本的增加。2.3.3界定和保护产权成本

指使产权交易得以有效进行的必要成本支出。产权不清就无法进行交易，交易成功后产权又要重新界定和保护，任何银行业务的交易都离不开产权的界定和保护。贷款合约签订后，银行的货币资金进入了企业的账户，归企业支配；企业的抵押物过户到银行名下，产权归银行所有。破坏产权的行为需要制裁，这些活动产生的费用都是界定和保护产权的交易成本。

3银行信用风险交易成本成因分析

企业失信以及交易成本产生不是偶然的，而是有一定的形成根源，是银行和企业两方面因素导致了商业银行信用风险交易成本的发生。

3.1借款人机会主义行为

在金融市场交易中，作为贷方的商业银行要随时注意、提防企业的机会主义行为，人的行为的不确定性，使借款人存在着缺乏诚信道德的现象[4]。现在的经济领域，不讲信用现象时有发生，少数信用卡常被恶意透支，部分银行承兑汇票到期不能承兑，有些银行贷款被想方设法逃废，这些违约行为，都是缺乏诚信道德的表现。不佳的信用环境，是信用风险交易成本发生的源泉。机会主义的存在加大了银行信用风险交易成本。

3.2维护产权在交易成本中核心地位需要

交易过程中，存在着借款人违约的情况，在借款人违约时，银行需要用法律程序来进行索赔，这个过程也是需要花费交易成本的，我们也称之为维护产权而斗争时所付出的成本。有效的银行借贷交易需要明确地界定产权，不仅“界定产权”本身需要花费成本，而且起草和制定有关银行借贷方面的产权法律，也是要花费交易成本。商业银行要想保护产权，及时获取一切关于借款方破坏产权行为的信息，并对破坏产权的行为进行制裁，就需要花费一定数量的交易成本。

3.3银企之间信息不对称

缺乏信息对称。在银行的贷后管理上，由于借款人在信息对称方面占据优势，还贷与否很大程度上取决于自身的还款意愿，因而银行仅能对借款人的收入、家庭状况及提供的相关信息有所掌握，局限性很大。就借款企业来说，由于其报送的报表数据并非一成不变，提供信息的及时性、可信度都存在隐患，大量信息分散于多种渠道，因而银行无法正常获取，无从得知，始终处于被动地位。此种信息不对称，容易造成银行在贷款管理决策上的失误，从而形成难以避免的信用风险。为此，商业银行就需要花费大量的信息交易成本。

3.4借款人经营中的缺陷

银行与借款人订立借贷合同后，由于借款人经营上的困难和失误，造成企业资金紧张，不能按时履行合同规定的还款指标，从而造成商业银行资产信用风险的加大和资产的损失。此种情况下，借款人不是不想履行合同而是无力履行合同，由此作为贷方的银行需要花费大量的交易成本，来对借方的经营能力和盈利水平做跟踪评估[5]。

论文关键词：商业银行信用风险交易成本

论文摘要：信用风险已成为我国商业银行中最为主要的风险，银行为控制信用风险的发生需要付出巨大的交易成本作为代价。本文首先对商业银行信用风险交易成本如信息成本、审查成本、执行成本、监督成本、界定和保护产权成本等内容进行分析。然后进一步分析银行信用风险交易成本产生的原因。

参考文献：

[1]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海：上海三联书店，2004.

[2]岳志.论金融交易成本[J].深圳金融，2001,5.

[3]李家军.信用风险控制的博弈[M].西安：西北工大出版社,2006,4.

篇(2)

关键词：行为金融；信用风险；金融租赁

信用风险又称违约风险，是指借款人、证券发行人或交易对方由于种种原因，不愿或无力履行合同条款而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。基于传统金融学理论许多金融机构和研究者对信用风险管理作出积极探索并取得了卓有成效的计量模型和支持工具，但也存在明显缺陷。随着行为金融学的兴起和发展，为我们提供了新的视角来研究信用风险管理。

1行为金融学的产生

20世纪50年代，冯·纽曼和摩根斯坦(VonNeumannMorgenstem)在公理化假设的基础上建立了不确定条件下对理性人(rationalactor)选择进行分析的框架，即期望效用函数理论。阿罗和德布鲁(Arrow，Debreu)后来发展并完善了一般均衡理论，成为经济学分析的基础，从而建立了经济学统一的分析范式。这个范式也成为金融学分析理性人决策的基础。1952年马克威茨(Markowi)发表了著名的论文“portfoliosdeefion”，建立了现代资产组合理论，标志着现代金融学的诞生。此后，莫迪戈里安尼和米勒(Modigliani－Miller)建立了MM定理，开创了公司金融学，成为现代金融学的一个重要分支。自上个世纪60年代夏普和林特纳等(Sharp－Limner)，建立并扩展了资本资产定价模型(CAPM)至布莱克、斯科尔斯和莫顿(Black－Scholes－Merton)建立了期权定价模型(OPM)，至此，现代金融学，已经成为一门逻辑严密的具有统一分析框架的学科。

随着金融市场上各种异常现象的累积，模型和实际的背离使得传统金融理论的理性分析范式陷入了尴尬境地。20世纪80年代，通过对传统金融学的反思和修正，行为金融理论悄然兴起，并开始动摇了CAMP和EMH的权威地位。行为金融理论在博弈论和实验经济学被主流经济学接纳之际，对人类个体和群体行为研究的日益重视，促成了传统的力学研究范式向以生命为中心的非线性复杂范式的转换，使得我们看到了金融理论与实际的沟壑有了弥合的可能。1999年克拉克奖得主马修(MatthewRabin)和2002年诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼(DanielKahneman)和弗农·史密斯(VemonSmith)，都是这个领域的代表人物，为这个领域的基础理论作出了重要贡献。国外将这一领域称之为behaviorfinance，国内大多数的文献和专著将其称为“行为金融学”。

行为金融学发现，人在不确定条件下的决策过程中并不是完全理性的，会受到过度自信、代表性、可得性、锚定和调整、损失规避等信念影响，出现系统性认知偏差。而传统金融学是基于理性人假设，认为理性人在不确定条件下的决策是严格依照贝叶斯法则计算的期望效用函数进行决策的。即使有些人非理性，这种非理性也是非系统性的，会彼此抵消，从而在总体上是理性的；如果这种错误不能完全相互抵消，套利者的套利也会淘汰这些犯错误的决策者，使市场恢复到均衡状态，达到总体理性。

2行为金融对信用风险管理的影响

2．1风险偏好

根据行为金融学的基本理论，投资者的风险偏好不同于传统金融学理论下风险偏好是不变的，而是变化的，是会随着绝对财富等一些其他因素的改变而发生改变的。因此，我们就没有理由相信借款人是特殊的群体，他们借款的目的大多都是为了投资，也是众多投资者中的一部分，他们的风险偏好也会发生改变。风险偏好的改变就会直接影响到他们面临的风险，最终会影响贷款方面临的信用风险。

2．2过度自信

过度自信或许是人类最为稳固的心理特征，人们在作决策时，对不确定性事件发生的概率的估计过于自信。投资者可能对自己驾驭市场的能力过于自信，在投资决策中过高估计自己的技能和预测成功的趋势，或者过分依赖自己的信息而忽视公司基本面状况从而造成决策失误的可能性。这种过度自信完全有可能导致大量盲目投资的产生，盲目的多元化和贪大求全。

2．3羊群行为

企业决策由于存在较大的不确定性并涉及较多的技术环节，其决策往往由决策团体共同协商作出，主要属于群体决策，而群体决策有可能导致羊群行为(HerdBehaviors)的发生。羊群行为主要是指投资者在掌握信息不充分情况下，行为受到其他投资者的影响而模仿他人决策的行为。在企业决策中，羊群行为的表现可能是决策团体中多数人对团体中领导者的遵从，也可能是领导者对决策团体中多数人的遵从，而且是一种盲目的遵从。决策中的羊群行为可能造成决策失误。

2．4资本结构与公司价值

1958年，美国经济学家费朗哥·莫迪格里安尼(FraneoModigliani)和默顿·米勒(MertonMiller)在《美国经济评论》发表了题为《资本成本、公司财务和投资理论》的论文，提出了著名的MM定理，主要内容是：在市场完全的前提下，企业的资本结构与企业的市场价值无关。即企业价值与企业是否负债无关，不存在最佳资本结构问题。如果证券价格准确地反映了公司未来现金收入流量的值，那么不管发行的是什么类型的证券，只要把公司发行的所有证券的市场价值加在一起，一定等于这个公司未来利润的现值。无风险套利活动也使得资本结构无关紧要，如果两个本质完全相同的公司因资本结构不同在市场上卖出的价格不一样的话，套利者就可以将更便宜的公司的证券全部买下，然后在价格相对较高的市场上卖出。因此，公司的资本结构就不再是不相干的问题。不同的现金收入流量对不同的投资者的吸引力也会各不相同，这些投资者对于他们感兴趣的现金收入流量愿意付出高价。特别是由于噪声交易者的存在，套利仍充满风险。所以，不同的资本结构，其公司价值显然是不同的，其信用风险必然不同。

3行为金融对金融租赁公司信用风险管理的启示

篇(3)

随着信用风险问题的日趋突出，信用风险已经成为制约电子商务发展的重要因素。信用风险不仅对电子商务销售方的心理和销售购买行为存在影响，而且对购买方的心理和销售购买行为也都存在很大的影响。一方面信用风险作用于电子商务交易中的销售方，主要表现在销售方对购买方按时足额付款的信任缺乏，以及售后购买方对销售方做出不真实的公开评价而造成销售方的销售业绩下降等；另一方面信用风险作用于电子商务交易中的购买方，不仅表现在对销售方提供的商品或服务质量的不信任，还有支付方式的安全性、第三方物流的可靠性等方面的不信任。

二、B2C电子商务的信用风险类型

（一）商品自身的可靠性风险

可靠性风险是由电子商务活动中的不确定因素带来的信用风险，B2C电商商务过程中所交易的商品依然是交易活动的核心，离开商品则交易便不存在，所以电子商务过程中的可靠性风险的最核心问题就是电子商务销售企业提供的商品的可靠性问题，即商品主体的质量、性能、与电子商务网页提供的产品描述的相符度等。商品自身可靠性风险形成的主要原因是源于所销售的商品的不可触摸性，通过网上购买到的实际商品与实体店体验到的商品是否一致是当前存在的主要问题。

（二）虚假宣传的信用风险

B2C电子商务的购买方主要依靠销售方的网页宣传文字和宣传图片、广告语等来决定自己的购买行为，如果宣传文字存在夸大宣传、不实宣传，宣传图片存在非实景拍摄或图片美化过度等现象，都会造成购买方的误判，从而产生信用风险。虚假宣传信用风险的产生原因，往往是因为销售网页的操控者是电子商务中的销售方，销售方可以随时更新销售网页内的文字和图片内容，往往存在骗取购买后立刻对产品的描述和产品图片进行更改的现象。

（三）支付方式带来的信用风险

支付方式带来的信用风险主要指B2C电子商务活动结算过程的安全性缺失及保障性不足带来的结算信用风险，既可能给电子商务购买方带来经济损失，也可能危及销售方的经济利益。这一信用风险出现的原因，主要是由于电子商务的支付方式往往依托于网络汇款、网上银行、手机银行、快捷支付、银联在线支付、支付宝等第三方支付平台来进行操作，像淘宝这样有支付宝平台来管理付款的电子商务服务网站对付款环节提供了一定的保障，但仍然有很多电子商务形式是将货款直接付于销售方，这样销售和购买双方时间和空间上的不对称的付款方式是具有信用风险的，即使是支付宝平台，依然不是完美无缺的，例如由于物流造成货物“迟到”时，支付宝会自动默认交易成功，并将购物款打到销售方账户，这个环节中依然存在一定的信用风险。同时支付过程中个人银行信息、密码信息等存在泄露的风险，购买方是具有这样的不安全感的。

（四）由第三方物流带来的信用风险

第三方物流带来的信用风险主要是指B2C电子商务的有形产品在物流运输过程中由于第三方物流企业原因带来的信用风险，在当前的电子商务交易环节中，很多电子商务第三方服务平台网站都将物流运输作为评价电商信用的一个重要指标，但即便如此，漏寄、错寄、邮寄丢失、运输过程商品破损的现象仍然时有发生。出现这一信用风险的原因之一是网络交易货物量的激增，尤其是“双十一”、节假日等电商交易高峰期，第三方物流企业难以应对激增的投递业务，不能保证电商产品及时准确的邮递，给人们带来信用缺失的感受，在这样特殊的时期，也是电子商务欺诈等问题发生的高峰期内，物流服务企业如果寄送过慢会导致大量货物货未到，而支付平台已将购物款打到销售方账户，一旦出现商品寄丢及商品质量问题，购买方便丢失了保障。同时，第三方物流工作人员的消极工作或工作中不负责的态度，也可能导致这一信用风险的产生。

（五）缺乏监管带来的信用风险

缺乏监管带来的信用风险就是指我国当前没有切实可行的针对电子商务交易市场进行监管控制的法律法规，没有专门的监管部门对电子商务进行监管而产生的信用风险。单纯采用为有形市场制定的法律法规来监管电子商务活动，是存在不适应性的。并且，我国目前还没有建立专门从事对网络电子商务市场进行有力监管的相关职能部门，对电商销售企业进行整合监管。同时，通过网络渠道进行销售的商品不是由销售方直接交付于购买方，而是通过自有的物流分销渠道或第三方物流将商品送达，在整个交易过程中涉及的环节较多，一旦商品送到购买方手中存在质量问题，监管部门也很难确定质量问题的出现，是归咎于商品提供商还是物流环节。所以存在网购产品质检困难的风险，同时购买方存在维权困难的风险。

三、加强B2C电子商务信用风险管理的措施

（一）加强产品检验，保障产品质量

为了降低B2C电子商务中因产品本身质量问题带来的信用风险，建议发挥产品检验机构，如工商局、卫生局、质检局等，主动加大对线上产品可靠性的检验力度，将线上产品与线下产品的监管、检验、惩罚措施趋同，使虚拟空间中的实际产品得到有形机构的检验。另外，B2C电商企业为了降低给购买方带来的信用风险的感知，也可以加强对自有产品的监管力度，必要时可引入第三方质量认证机构通过科学的质量认证体系来对自有产品的生产过程进行规范。

（二）制定法规，保障电商真实宣传

为了减少电商产品生产企业或销售方在网络营销过程中的不实宣传、夸大宣传问题，在B2C电子商务服务平台网站做好网页监管的同时，国家权力机关要认清当前电子商务的发展形势，适时制定针对网络营销的法律法规，在监督线上产品质量的同时，更要抓好对电商企业及销售方的宣传方式、宣传语言合理性的监管，尽可能避免电商企业网站中信息对电商购买方的误导，以降低电子商务过程中由于虚假宣传带来的信用风险。

（三）完善电子支付平台，保证交易安全

支付平台的安全性和稳定性是B2C电子商务交易环节的重要保障。从银行货币融通机构来说，要不断加大银行交易平台的安全性和稳定性，将网上银行、手机银行、快捷支付、银联在线支付等交易平台的信用风险尽可能的降低，同时要降低支付平台的操作难度，降低用户在使用支付平台时出现错误操作的可能性。从电子商务交易平台提供的交易平台来说，要不断完善支付媒介平台，网上银行、支付宝、财付通、百付宝、国付宝等的建设，建立可以与买卖双方进行沟通的支付平台，在全面了解买卖双方交易进度的基础上再提供支付服务，以降低因买卖双方信息的不对称和时间的错位带来的信用风险。从电子商务中的买卖双方来说，应严格遵循支付平台及交易平台的使用规范，正确使用电子支付平台，避免因自身操作不当而产生的信用风险。

（四）完善第三方物流体系，保障运输可靠性

为了降低由第三方物流带来信用风险的可能性，物流企业首先要不断自我运作和管理体制，建立高效、可靠的物流运维模式，全力保证货物准时、保质保量的送达，降低货物因运输速度慢而带给购买方的信用风险感知。其次，物流企业要不断完善签收人签收制度，代收人代收时需要出具相关有效身份证件进行记录，降低因签收、代收过程中造成的货物错寄、丢失的信用风险。再次，物流企业在邮寄过程中盗取物流单据上个人信息的现象有所存在，很有可能带给买卖双方对信用风险的感知，所以物流企业必须做好个人信息保密工作，降低因个人信息和购买信息给电子商务的买卖双方带来的信用风险。

（五）加强监管，保证对电子商务的有效控制

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阿里巴巴对现代网络经济中信用问题治理的关键是以“支付宝”为代表的机制设计。传统的商品买卖与交换只有买卖两个主体，如果钱货不能同时交割，出现钱货在时空中的暂时分离，那么信用风险就存在了。阿里巴巴是典型的平台型电商，独立于商品买卖双方之外，阿里巴巴对商品买卖与交换过程中信用问题的治理关键是创设“支付宝”，阿里巴巴本身并不参与商品的买卖，只是提供一个平台、一个市场，并不直接介入商品的买卖、定价等环节，主要为消费者提供线上的商品信息，物流配送和售后服务则由商家自行负责，并对厂商的商品信息与质量进行监督与管理，通过收取平台服务费、广告、保证金等形式实现盈利，纯粹扮演中介者的角色。这样，它独立于商品与服务的供给者（厂商）和商品与服务的需求者（消费者）之外，与它们并不直接发生商品买卖与交换关系，这样从体制方面保障了阿里巴巴能够起到相对公正的“裁判员”的作用。从博弈论的机制设计角度分析，它满足“参与约束”与“激励约束”条件，这样的体制相对来说是科学的、合理的。在激烈的市场竞争中，实践也证明了它的合理性与科学性。这是阿里巴巴企业今天之所以能够取得成功的关键性因素。而其他的独立型或者复合型电商，如京东商城、大众点评、亚马逊、满座网等，它们以商品进销差价、平台服务费、库存周转为主要的盈利模式，或多或少地与厂商具有一定的关系，他们与消费者利益是对立的，从体制方面不能保障它们的公正性，目前这些电商企业仍然挣扎在盈亏的边缘就是很好地佐证。目前电商的盈利模式有：商品直销、活动回扣、商家展会、广告服务、分站加盟、增值服务等。作为平台型的阿里巴巴主要的运营模式特点有：

①做好信息流，汇聚各种市场供求信息。目前阿里巴巴主要的信息服务项目包含：商业机会、产品展示、公司全库、行业资讯、价格行情、以商会友、商业服务等，这些栏目为用户提供了充满现代商业气息，丰富实用的信息，构成了网上交易市场的主体；

②采用本土化的网站建设方式，针对不同国家采用当地的语言，简易可读，将网站便利性和亲和力与各国市场有机地融为一体；

③网站降低会员准入门槛，以免费会员制吸引企业登录平台注册用户，从而汇聚商流，活跃市场，会员在浏览信息的同时也带来了源源不断的信息流和无限商机；

④阿里巴巴通过增值服务为会员提供了优越的市场服务，增值服务：一方面，加强了这个网上交易市场的服务项目功能；另一方面，又使网站能有多种方式实现直接赢利；

⑤适度但比较成功的市场运作，比如福布斯评选，提升了阿里巴巴的品牌价值和融资能力。这些经营模式体现了阿里巴巴平台型网站的特点，以服务费与增值费为主要的盈利模式，区别于传统的商品直销与活动回扣等盈利模式。这使得阿里巴巴从本质上撇开与买卖双方利益的直接瓜葛，从体制上保证了一个纯粹中介企业的性质。然而，这并不能说阿里巴巴目前的经营就是十分完美的，在企业经营过程别是经营初期，或为聚集人气，或因监管不力，企业经营过程中也出现了许多网站企业共有的弊端：商家销售假货、消费者投诉处理不当、退（货）款难、商家欺诈、网站欺诈、网站倒闭或无法联系等现象。2015年1月30日，国家工商总局局长张茅在工商总局会见马云，就阿里巴巴当前网络交易平台还存在一些问题与马云进行了交谈，指出需要创新网络监管方式、建立沟通和互动机制、更好地规范和促进网络经济的健康发展。双方从加大资金、技术等方面的投入，进一步扩大和加强原有专业打假团队，加强日常线上巡查和抽检，与执法部门共同联手，切实有效地解决现实问题等方面提出了一些具体的操作建议。

二、相关结论

本文认为，建立以政府为主导的、电商企业自律的、倡导厂商诚实经营的三位一体的监管机制及策略很有必要。因此提出以下建议：

①构建科学的评价指标体系。针对政府、电商与厂商等主体，构建相应的分析指标，对电商各经营环节情况进行精确描述与分析；

②监管机制。运用建立的统计指标体系，对电商、厂商企业的信用问题与监管能力进行多变量的综合评价，定期在政府相关网站上对评价结果进行公布，使得广大的普通消费者在购物时，能够从政府外部监管与评价结果，选择诚信电商与厂商进行消费，并在电商企业对厂商欺诈、假货等现象处理不当或者不满意时向政府投诉，维护消费者正当权益；

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和前两种方法相比，信用评分法是一个量化法最著名的模型就是Z计分模型（Z-score）：它的基本思想是利用数理统计中的辨别方法分析银行的贷款情况，建立一个可以在最大程度上区分信贷风险度的模型，得到最能够反映借款人的财务状况的好坏，具有预测和分析价值的比率，从而对企业进行信用风险状况评估。模型如下：X1=流动资本/总资产；X2=留存收益/总资产；X3=息税前收益/总资产；X4=优先股和普通股市值/总负债；X5=销售额/总资产=主营业务收入净额/总资产。Z<1.8，财务状况较差，信用风险高，拒绝贷款；1.8≤Z≤2.99，为灰色区，误判的概率较大；2.99<Z，财务状况良好，信用风险低，可以贷款。Z-score模型主要是利用财务指标进行加权平均，该模型有2大缺陷：①企业财务数据反映的是过去的信息，利用这些数据进行风险度量的结果也只是对过去风险水平的测量；②中小企业多半不是上市公司，财务指标原始数据获得困难。

二、现代判别法

（一）统计模型法。统计模型法是典型的定量评级法，根据中小企业信用数据，统计模型，计算其违约风险的大小常见的有Logit模型和Probit模型。1、Logit模型。Logit模型是通过一个取值为0和1之间的Logistic函数来进行二类模式分类。不要求数据满足正态分布，这是其最大优点；另外，自变量、因变量之间不是线性关系，模型如下：xk（k=1，2，…m）为信用风险影响变量（多为企业财务指标），ck（k=0，1，2，…，m）为技术系数，通过回归估计获得。回归值p∈（0，1）为中小企业信用风险分析的判别结果。如果p接近于0，则被判定为“差类”企业；若p接近于1，则被判定为“好类”企业。即p值离0越远，企业违约风险越小；反之，违约风险越大。2、Probit模型。Probit模型假定误差项服从标准正态分布，样本企业的债信质量得分也服从标准正态分布。Xi与B分别为解释变量与回归系数构成的向量；Yi*为样本公司有财务危机的倾向。当Yi*>0时，表示样本企业有债务危机倾向；当Yi*<0时，表示无债务危机倾向。统计模型确实可以凭借统计分析提供有参考价值的依据，比较容易在评级效果上取得一致性。但存在两点缺陷：①缺乏有力的理论基础支持区别函数中的权重及自变量。在信用评分模型中的权重及自变量通常只能维持短期的稳定状态，特别是当金融市场发生变化时，其他的财务比率也许在解释违约风险概率上容易造成预测模型的不稳定。②模型忽略了难以计量但又重要的因素，如借款人声誉。

（二）人工智能法。人工智能法主要包含专家系统和神经网络。1、专家系统。专家系统其实是模拟专家运用知识进行推理的计算机程序，将专家解决问题的推理过程再现从而成为专家的决策工具或为非专业决策者提供专业性建议。专家系统一般采用归纳推理法，分析一系列案例，发现其规律。归纳推理有两种途径：一是利用大量案例信息来发现规律的信息驱动型；二是利用先验模型指导来发现规律的意识模型驱动型。利用计算机的人工智能法大大降低了风险评估的难度，但是专家系统中知识的获取始终是瓶颈，极大地影响着专家系统在信用分析领域的应用前景。2、神经网络（PNN）。神经网络是一种具有模式识别能力、自组织、自适应、自学习特点的计算机制，该方法主要将知识编码用于整个权值网络，具有包容错误的能力，同时对数据的分布没有严格要求，也不必要详细表述自变量与因变量之间的函数关系。该模型原理是通过神经网络的分类功能进行信用风险分析的。首先找出影响分类的因素，作为PNN的输入量，然后通过有导师的或无导师的训练形成神经网络的信用风险分析模型，用于新样本的判别。

三、结论

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从小额贷款公司的实际业务范围来看，对于规避信用风险也较为不利。“只贷不存”是小额贷款公司的特点，由于规模所限，以及经营的业务品种单一，大大限制了小额贷款公司的风险对冲能力。另外，小额贷款公司因为身份的模糊，大部分小贷公司难以享受税收等政策优惠，较高的融资成本也限制了利润增长的空间。很多小额贷款公司的地域性很强，加上在一定区域中农户种植品种结构单一，导致小贷公司投贷方向比较集中。一旦农户因为经营能力差、对市场把握不准、自然灾害等因素导致农业生产经营状况下滑，甚至赔本等情况，就会导致整个区域农业受到严重影响。在农业保险政策不完善、农村金融不理想的情况下，小贷公司放出的贷款风险就比较大，贷款很可能收不回。理论上，小贷公司在放贷以前本应该考虑到农业政策、农业生产结构、农户经营能力等因素，但是出于利益最大化的考虑，很多小贷公司不执行严格的风险控制，也没有自我补偿的能力，因此一旦放贷风险暴露就会危及小额贷款公司的经营甚至生存。

二、影响小额贷款公司客户信用风险的客观性因素

首先，从客户因素来看，信用贷款的主体信用意识比较单薄，加上农业生产经营水平比较低，严重影响了小额贷款公司的信用风险。当前，我国大部分地区的农业生产是以单个家庭为主要单位，农业经营的收入比较低，难以明确地划分资金的使用性质，农户的文化程度低，缺乏金融知识，还款能力比较弱。作为一种弱质产业，农业生产的周期长、利润低，盈利能力较弱，受自然因素影响较大，很多农村地区的农业基础设施也不完善。这些因素为小额贷款公司的客户信用带来不小风险。加之很多农户信用和风险意识薄弱，获得资金的渠道并不是很正规，在还款中经常出现拖欠和拒付等现象，这进一步加剧了信用环境的恶化。如果农产品市场出现了较大范围的价格变动情况，或者区域内出现自然灾害，很可能农业生产者会血本无归，拖欠贷款或者拒还贷款也就成为破产农业生产者的无奈选择。其次，从大环境上看，目前我国的征信系统，尤其是农村信用体系的建设非常滞后，农户、农村企业、很多中小企业的信用信息没有纳入到征信系统之中，借贷方和贷款方两者之间存在着信息不对称的问题，贷款公司在信息上处于明显的劣势地位。区域、规模等因素限制了小额贷款公司的发展，使他们缺少专门的信用评估人员，也缺少相应的风险评估技术，对于客户的资信评定以及授信额度都没有统一的标准，这就使得贷款前的逆向选择和贷款后的道德风险因素难以降低，一定程度上增加了客户信用风险。通常情况下，小额贷款公司是通过提高利率的方法达到规避风险的目的，但这实际上丝毫不能够降低信用风险，反而使自身有效贷款的规模大大减缩。而且，在信用体系没有健全、农村担保物权制度比较滞后、科学有效的财产抵押担保机制尚未完善的情况下，农户比较缺乏有效的资产抵押。这使小额贷款公司信用贷款面临很大信用风险。最后，从监管因素来看，监管体系不完善也使小贷公司客户信用风险增加。按照规定，小额贷款公司不接受银监会的监管，监管机构不明确，责任不清晰，经营风险的控制完全依赖自我约束，对小贷公司出现的违背“小额、分散”指导原则的现象，难以进行有效监管，出现了贷款大额化、贷款客户非常集中的现象，这无疑增加了客户信用风险。如果出现呆账坏账，加之小额贷款公司的后续资金相对不充足，就会导致破产的危险。

三、小额贷款公司对客户信用风险因素的控制

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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。