第二節(jié) 文獻(xiàn)綜述

一 國外研究現(xiàn)狀

（一）信用風(fēng)險的評估方式

從國外信用風(fēng)險管理的理論和實踐發(fā)展來看，風(fēng)險的量化是其在風(fēng)險管理過程中的核心，大量的學(xué)者從這一角度入手，不斷探索和開發(fā)新的風(fēng)險評估方法，進(jìn)而為更加精準(zhǔn)和有效地衡量風(fēng)險提供工具。

從這一評估方法的演化過程來看，目前主要的也是使用最為頻繁的研究方法便是內(nèi)部評級法（IRB），這一方法涉及的模型較為簡單，其使用的單因素模型（Gordy，2003）在目前風(fēng)險管理理論中應(yīng)用十分廣泛。這一模型之所以受到歡迎，主要是因為模型較為簡單，使用起來十分方便，在這一模型中使用的指標(biāo)較為簡單，因而便于政府等監(jiān)管部門對金融機構(gòu)的風(fēng)險狀況進(jìn)行監(jiān)管。然而，由于其選取的指標(biāo)較少、模型相對簡單，這一評估方式也存在較大的弊端，體現(xiàn)在模型使用起來具有同質(zhì)性特征，并且由于指標(biāo)單一及相應(yīng)的正態(tài)性假定，使這一模型在實際應(yīng)用中存在著各種各樣的問題，受到了一定的限制。盡管如此，根據(jù)巴塞爾委員會刊發(fā)的工作報告內(nèi)容，這一類評級法仍然是許多國家商業(yè)銀行在進(jìn)行風(fēng)險評估和管理時的首要選擇。^[1]

（二）信用風(fēng)險管理的定性研究

從風(fēng)險管理的定性研究來看，國外學(xué)者的研究焦點主要集中在如下幾個方面：對金融工具及其作用的探究、對信貸市場及其特征的研究以及關(guān)于商業(yè)銀行管理的相關(guān)研究。在金融工具方面，Lopez Jose（2007）的研究表明隨著金融業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，越來越多的金融工具被開發(fā)出來以減小和防范信用風(fēng)險，如使用頻率較高的貸款打包銷售、信用工具交易等。這些金融衍生工具的開發(fā)，一方面有效控制了金融機構(gòu)的信用風(fēng)險，另一方面在一定程度上提高了金融市場的流動性。對信用信貸風(fēng)險的成因，不同的學(xué)者給出了不同的看法。Karabiyik Lale和Anbar Adem（2007）等指出借款人的違約行為是信貸風(fēng)險的主要來源，而Tony和Thomas（2007）則指出金融機構(gòu)在經(jīng)營過程中的風(fēng)險來源更多的是債務(wù)人的欺詐行為，即債務(wù)人有意欺瞞自身經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)而導(dǎo)致壞賬，針對這一情況，金融機構(gòu)可以通過引入更為先進(jìn)的風(fēng)險評估工具和方式來防范這一風(fēng)險。在風(fēng)險預(yù)估和防范上，Hu Jia和Zhong Nin（2007）提出了將電子金融門戶引入金融體系，利用電子系統(tǒng)的及時性提供智能的風(fēng)險防范和評估方法，進(jìn)而識別可能出現(xiàn)欺詐或違約行為的客戶。

關(guān)于信用貸款市場的研究，大量的學(xué)者對風(fēng)險探究的緊迫性進(jìn)行了探究，如Adem和Lale（2006）通過研究發(fā)現(xiàn)，對于信貸機構(gòu)來說，其面臨的關(guān)鍵的風(fēng)險便是信用貸款風(fēng)險，對這一風(fēng)險的評估和監(jiān)控是商業(yè)銀行亟須進(jìn)行的任務(wù)。Simon（2008）基于委內(nèi)瑞拉國內(nèi)商業(yè)銀行的實際情況，對信用貸款風(fēng)險在商業(yè)銀行經(jīng)營管理中的重要作用進(jìn)行了探究，其研究發(fā)現(xiàn)，只有商業(yè)銀行通過自身內(nèi)部調(diào)節(jié)才可能有效緩解這一風(fēng)險狀況。Stiroh Kevin（2007）則對信貸市場中的一種特殊的金融工具——對沖基金的風(fēng)險進(jìn)行了探究，其研究結(jié)果表明，對沖基金所帶來的風(fēng)險顯著高于普通金融工具的風(fēng)險，這一風(fēng)險更為復(fù)雜，對金融機構(gòu)經(jīng)營管理提出了更高的要求。

從金融機構(gòu)自身的經(jīng)營管理角度來看，過去學(xué)者對金融機構(gòu)在信用風(fēng)險管理上的實踐經(jīng)驗進(jìn)行了分析和總結(jié)，Altman Halderman（2008）通過對不同國家伊斯蘭銀行的實踐經(jīng)驗進(jìn)行剖析，得出商業(yè)銀行的規(guī)模與其穩(wěn)定性之間存在一定的關(guān)聯(lián)，即商業(yè)銀行的規(guī)模越大，則銀行的穩(wěn)定性越低。此外Dan Fitzpatrick（2008）則發(fā)現(xiàn)大量的商業(yè)銀行目前采用將不良資產(chǎn)剝離的方式來防范和降低商業(yè)銀行在經(jīng)營管理過程中的風(fēng)險，有的商業(yè)銀行甚至建立了專門的機構(gòu)來安置這些不良資產(chǎn)，如美國第一銀行成立了一個專門的附屬機構(gòu)來處置不良資產(chǎn)。Bennhold Katrin（2008）等人則對法國興業(yè)銀行的一次風(fēng)險案例進(jìn)行分析，該銀行的前信貸交易員在操作過程中利用管理上的漏洞進(jìn)行違規(guī)操作，同時還通過一定的手段掩蓋其沒有授權(quán)的交易，其行為給興業(yè)銀行造成的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)約50億歐元。

（三）信用風(fēng)險識別及管理的相關(guān)模型

對信用風(fēng)險的識別和量化是學(xué)者不斷探究和發(fā)掘的一個重要領(lǐng)域，大量的模型和風(fēng)險評估方式被開發(fā)出來，以更好地預(yù)測和評估風(fēng)險，早期的信用風(fēng)險評估模型多呈現(xiàn)要素指標(biāo)，隨著金融行業(yè)的發(fā)展，影響金融發(fā)展體系的要素越來越多，要素指標(biāo)的評估方式則顯得過于主觀，因而專家將其探究重點由要素指標(biāo)轉(zhuǎn)向計量模型如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

違約風(fēng)險識別的相關(guān)模型主要包括Z模型、Logit回歸模型、FSB模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、非參數(shù)模型和NN模型。Altman（1968）最早將Z模型運用到金融行業(yè)當(dāng)中，這一模型之前是被運用到公司破產(chǎn)或與公司財務(wù)相關(guān)問題乃至對違約風(fēng)險的評估等方面，隨后學(xué)者不斷對這一模型進(jìn)行修正，同時不斷擴大模型的適用范圍，修正后模型開始用于對非上市公司進(jìn)行評級。盡管如此，Eisenbeis（1977）提出了這一模型存在的幾個問題。Logit回歸模型同樣也是用來識別和判斷金融機構(gòu)用戶違約行為的一個重要模型，這一模型最初是由Ohlson（1980）引進(jìn)到這一領(lǐng)域，用于金融機構(gòu)的信用風(fēng)險評估，隨后Bunn（2007）對這一模型的有效性進(jìn)行了驗證，作者基于1975—1976年的23家金融機構(gòu)的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，得出這一模型的判斷結(jié)果和判別分析的判斷結(jié)果相一致。隨后學(xué)者逐漸拓展這一模型的應(yīng)用范圍，Granger（2006）將這一模型運用到商業(yè)銀行的貸款研究管理當(dāng)中，其將影響貸款人信用和銀行經(jīng)營的各個要素納入這一模型，進(jìn)而利用這一模型尋求商業(yè)銀行貸款問題的最佳解決途徑。此外，這一模型也被運用到對抵押貸款和企業(yè)破產(chǎn)等問題的預(yù)測上，Maria Bonilla（2007）等人通過大量的實證研究對這一模型的有效性和風(fēng)險預(yù)測能力進(jìn)行了判別，結(jié)果表明，Logit模型的風(fēng)險預(yù)測能力顯著高于其他的風(fēng)險預(yù)測模型，因而這一模型在當(dāng)時是被商業(yè)銀行使用最為廣泛的模型之一。FSB模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、非參數(shù)模型和NN模型等一系列模型則是將機器學(xué)習(xí)運用到了商業(yè)銀行風(fēng)險評估和預(yù)測中來，這些模型通過設(shè)置相應(yīng)的算法，將可能影響風(fēng)險的要素變量納入模型當(dāng)中，進(jìn)而預(yù)測違約發(fā)生的可能性和風(fēng)險的大小。大量的學(xué)者對這些模型的有效性進(jìn)行了驗證和判別，結(jié)果表明，和傳統(tǒng)模型相比，基于機器學(xué)習(xí)的這些新模型在風(fēng)險預(yù)測能力上有了顯著的提升，同時這些模型預(yù)測的準(zhǔn)確率也大大提升。越來越多的金融機構(gòu)開始采用這些新的模型來進(jìn)行風(fēng)險評估和預(yù)測。

二 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

20世紀(jì)80年代后期，隨著金融業(yè)的蓬勃發(fā)展，各類金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)經(jīng)營范圍越來越廣泛，而由此帶來的風(fēng)險也越來越復(fù)雜，進(jìn)一步催生了我國信用貸款管理的相關(guān)探究。借鑒了國外的相關(guān)管理經(jīng)驗和管理模式，我國的信用風(fēng)險管理發(fā)展較為迅速，無論是研究內(nèi)容還是研究方法均有大量的實踐和理論探討，國內(nèi)的相關(guān)研究基本已經(jīng)覆蓋了關(guān)于這一研究內(nèi)容的各個角度。

（一）信用風(fēng)險的相關(guān)定性研究

從過去學(xué)者的相關(guān)研究來看，關(guān)于信用風(fēng)險的定性主要集中在如下幾個研究焦點上，一是探究金融機構(gòu)經(jīng)營內(nèi)部所產(chǎn)生的相關(guān)風(fēng)險，二是探究金融機構(gòu)風(fēng)險產(chǎn)生的內(nèi)外原因共同作用機制。

就銀行內(nèi)部風(fēng)險管理來看，江帆（2007）的相關(guān)研究得出我國商業(yè)銀行目前主要應(yīng)當(dāng)防范由于房地產(chǎn)貸款發(fā)放而引起的風(fēng)險，主要措施包括建立和完善風(fēng)險轉(zhuǎn)移機制，完善商業(yè)銀行內(nèi)部的信用貸款風(fēng)險管理相關(guān)措施，進(jìn)一步拓寬商業(yè)銀行的資金來源即融資渠道等。唐玲（2008）的研究則進(jìn)一步就個人房產(chǎn)信用貸款業(yè)務(wù)相關(guān)的風(fēng)險進(jìn)行探究，其研究表明這一風(fēng)險的主要來源是由于信息的不對稱而導(dǎo)致的“逆向選擇”以及“道德風(fēng)險”問題。也有學(xué)者對商業(yè)銀行的風(fēng)險種類進(jìn)行了區(qū)分和歸納，趙惠敏（2008）在其研究中將商業(yè)銀行信用貸款業(yè)務(wù)發(fā)展經(jīng)營過程中的風(fēng)險歸納為市場風(fēng)險、信用風(fēng)險和操作風(fēng)險三個類別。而大量的研究則從改進(jìn)機制和改進(jìn)建議角度對商業(yè)銀行風(fēng)險管理過程中可能面臨的風(fēng)險狀況提出解決方案。劉芬（2008）等提出，對于商業(yè)銀行來說，隨著金融市場的開放和貨幣自由化程度的提高，大量的商業(yè)銀行經(jīng)營過程中面臨的風(fēng)險越來越大，因而對銀行風(fēng)險控制和防范的操作要求也越來越高。封晴（2008）針對這一問題提出了相對具體和細(xì)化的改進(jìn)措施，包括完善商業(yè)銀行在貸款方面的相關(guān)規(guī)則制度，以及在個人信用貸款業(yè)務(wù)方面要加強控制和風(fēng)險防范。此外封晴也對我國當(dāng)前金融風(fēng)險相對較高的原因進(jìn)行了解釋，認(rèn)為由于我國目前經(jīng)濟(jì)體制的發(fā)展相對不完善，因而在這一背景下的相關(guān)經(jīng)濟(jì)活動如住房抵押貸款以及由此而引起的抵押和擔(dān)保等問題是銀行風(fēng)險的一大來源。何國勇（2008）指出了我國商業(yè)銀行在信用貸款風(fēng)險的管理和防范方面存在的問題，并在此基礎(chǔ)之上給出應(yīng)對和防范這些風(fēng)險的解決措施。

從內(nèi)外相結(jié)合的風(fēng)險管理相關(guān)研究來看，文獻(xiàn)的共同特征是分別從內(nèi)部和外部兩方面來探究商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險的來源和風(fēng)險控制。魏勇（2007）將不良貸款風(fēng)險產(chǎn)生的深層次原因歸結(jié)為信用和法律的不完善，而徐寧（2008）等則分別從委托、尋租和代理三個角度入手，對信用貸款風(fēng)險的產(chǎn)生和管理進(jìn)行闡述，將信用貸款業(yè)務(wù)涉及的各個利益相關(guān)群體納入考量范圍，并給出分別的風(fēng)險防范和改進(jìn)策略。趙宗俊（2005）等人則基于信息不對稱理論，對商業(yè)銀行信用貸款風(fēng)險的成因和風(fēng)險管理相關(guān)措施進(jìn)行了系統(tǒng)翔實的分析，并在此基礎(chǔ)上提出了相對應(yīng)的解決措施。

（二）關(guān)于信用風(fēng)險的量化研究

在對信用風(fēng)險進(jìn)行定性研究的基礎(chǔ)上，我國金融機構(gòu)同時也不斷借鑒國外銀行在風(fēng)險評估和計量上的算法，引進(jìn)國外模型，進(jìn)而豐富和填補我國商業(yè)銀行風(fēng)險計量模型上的空缺。關(guān)于這一問題的研究主要集中在如何有效識別信用貸款風(fēng)險、如何評估違約風(fēng)險以及資產(chǎn)組合量化的探究上。

在信用風(fēng)險識別方面，可用于風(fēng)險識別和評估的相關(guān)算法包括借助Var值、綜合評價法以及主成分法等。王穎（2008）等提出了一種新的Var值計算方法，即蒙特卡洛簡化法，這一算法能夠更為精準(zhǔn)有效地計算Var值。范南（2007）則利用信用指標(biāo)（Credit metrics）這一方法來對商業(yè)銀行的信用貸款風(fēng)險進(jìn)行評估，這一方法一方面有效補充了我國商業(yè)銀行傳統(tǒng)的風(fēng)險管理模式，另一方面也可以將不同行業(yè)之間的風(fēng)險進(jìn)行對比，進(jìn)而得出不同行業(yè)風(fēng)險的大小。綜合評價法由于涉及的指標(biāo)相對較多，且各個指標(biāo)在進(jìn)行權(quán)重比賦值時受到個體主觀性的影響，導(dǎo)致這一方法相對缺乏客觀性，因而主成分法相對來說在具體應(yīng)用上更為廣泛（劉芳，2006）。與主成分法相比，F(xiàn)isher判別法在判別信用風(fēng)險的準(zhǔn)確度上相對更高，翟東升、曹運發(fā)（2006）的研究表明，F(xiàn)isher判別法在評估和判別相關(guān)企業(yè)信用風(fēng)險時的準(zhǔn)確率高達(dá)90.38%。

關(guān)于違約風(fēng)險，大量的學(xué)者探究了商業(yè)銀行信貸違約風(fēng)險評估模型。余潛（2008）將非線性判別這一方法納入企業(yè)違約的量化模型中來，利用這一算法來評估違約概率，同時也對不同信用風(fēng)險評估模型進(jìn)行了對比分析。郝麗萍（2001）等將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運用到信貸風(fēng)險的評估和判斷上來，對這一算法的適用性進(jìn)行了驗證，同時也提出了一個有效的信用風(fēng)險評估方法。顧乾屏（2008）等利用多元判別模型對風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性差異進(jìn)行對比分析，基于這一方法，對商業(yè)銀行在不同地區(qū)和不同行業(yè)中的財務(wù)預(yù)警判別的準(zhǔn)確率進(jìn)行了對比分析。葛超豪（2005）等基于聚類和Fisher判別法對商業(yè)銀行的風(fēng)險判別方法進(jìn)行分析，得出兩種方法在風(fēng)險評估過程中的優(yōu)勢和不足。龍海明（2006）等認(rèn)為由于信貸風(fēng)險的發(fā)生具有一定的時滯性，即風(fēng)險的發(fā)生往往是由之前的相關(guān)因素指標(biāo)引起的，而非風(fēng)險發(fā)生時刻的因素的影響，因而構(gòu)建了一個能夠反映客戶償債能力的模型，利用這一模型對消費者違約和其負(fù)債率之間的關(guān)系進(jìn)行說明，進(jìn)而商業(yè)銀行可以通過客戶的負(fù)債水平來對其違約率進(jìn)行大概的判別。

關(guān)于資產(chǎn)組合量化的相關(guān)研究可以分為三類：第一類是將收益實現(xiàn)最大化的資產(chǎn)組合分析，第二類是將風(fēng)險控制到最小的資產(chǎn)組合分析，第三類是兼顧收益和風(fēng)險，分別從收益和風(fēng)險兩個角度來對資產(chǎn)組合進(jìn)行分析。秦成林（2007）等建立了一個多周期的隨機規(guī)劃的資產(chǎn)組合模型，這一模型的特征便是其必須要遵循資產(chǎn)負(fù)債管理中對二者比率的界定和約束。通過這一方式對資產(chǎn)組合的風(fēng)險進(jìn)行控制。在風(fēng)險最小化的相關(guān)研究中，潘雪陽（2006）通過研究認(rèn)為，在一個有多期投資的資產(chǎn)組合配置中，其投資策略實際上與單期的投資策略相似，唯一的區(qū)別是將風(fēng)險進(jìn)行了分散，按照一定的比率和概率分配到了各期。而兼顧風(fēng)險和收益的資產(chǎn)組合則是隨著商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展而衍生出來的，在這一資產(chǎn)組合思想指導(dǎo)下，大量的學(xué)者開始探討如何制定資產(chǎn)組合比率進(jìn)而實現(xiàn)最優(yōu)的組合配置，在降低風(fēng)險的基礎(chǔ)上最大化銀行的收益。李仲飛（2007）等基于線性規(guī)劃模型和基于馬爾科夫均值的方差模型，對比分析了不同的資產(chǎn)組合配置。郭戰(zhàn)琴（2006）等人基于Var構(gòu)建了一個新的多目標(biāo)決策方法，用以評估對比資產(chǎn)組合。

三 國內(nèi)外研究評述

（一）國外信貸風(fēng)險管理的相關(guān)研究評述

從國外金融機構(gòu)的風(fēng)險管理現(xiàn)狀來看，其風(fēng)險管理的重點大多放在對信用風(fēng)險的量化上，而從管理過程和管理制度入手的研究相對較少。從理論的角度來看，國外目前已經(jīng)發(fā)展得相對成熟，形成了一套獨特的風(fēng)險評估模型，同時新的模型和算法也在不斷地開發(fā)出來，優(yōu)化現(xiàn)有的風(fēng)險評估方式。整體來看，國外商業(yè)銀行在其信貸管理過程中呈現(xiàn)的特征如下：關(guān)于不良資產(chǎn)的相關(guān)研究較少，如這一資產(chǎn)的形成原因以及對處置辦法的相關(guān)研究較為缺乏，現(xiàn)有的研究沒能全面深刻地解決這一問題；引進(jìn)較為前沿的金融資產(chǎn)相關(guān)理論，如期權(quán)和資產(chǎn)定價理論等，尋求更為精準(zhǔn)的風(fēng)險評估和預(yù)測模型；由單一的信貸風(fēng)險研究逐漸轉(zhuǎn)向?qū)π刨J組合風(fēng)險的相關(guān)研究，過去的研究大多從單一的視角對信貸風(fēng)險進(jìn)行探究和界定，隨著金融業(yè)務(wù)的復(fù)雜和風(fēng)險的升級，現(xiàn)有的風(fēng)險相關(guān)研究更多地是從多方因素出發(fā)，不僅考慮資產(chǎn)組合配置對風(fēng)險的影響，同時也將資產(chǎn)組合之間的相互關(guān)系納入風(fēng)險計量中去；由上述風(fēng)險評估模型的轉(zhuǎn)變也可以看出，國外信貸風(fēng)險計量方式的兩大趨勢：一是以模型探究取代原有的簡單指標(biāo)評價方法；二是以定量探究取代原有的定性探究。

（二）我國信貸風(fēng)險管理的相關(guān)研究評述

從學(xué)者對我國信用貸款風(fēng)險的相關(guān)研究來看，我國目前信用貸款風(fēng)險的探究大多仍停留在定性階段，即大量的學(xué)者仍然從指標(biāo)和評價體系的角度入手來探討信用貸款風(fēng)險管理問題；我國學(xué)者在這一問題上的研究呈現(xiàn)出最突出的特征便是過于宏大，許多學(xué)者是從國家宏觀政策的視角給出相應(yīng)的改進(jìn)建議，對實際的指導(dǎo)意義不大；在進(jìn)行風(fēng)險探究時，大部分學(xué)者僅關(guān)注了內(nèi)部的信用風(fēng)險，而對影響信用風(fēng)險的其他因素，如市場風(fēng)險乃至內(nèi)部控制等要素關(guān)注不夠到位；在為數(shù)不多的涉及量化的相關(guān)研究中，大多數(shù)學(xué)者僅關(guān)注財務(wù)信息，對沒有在財務(wù)報表上呈現(xiàn)出來的信息關(guān)注相對較少，相關(guān)研究也很少從技術(shù)的角度對風(fēng)險進(jìn)行評估和預(yù)測；即使少有的相關(guān)研究對風(fēng)險進(jìn)行了量化分析，也大多是照搬國外的信用風(fēng)險計量模式，沒有將我國的實際國情考慮進(jìn)去，而由于國情和制度不同，我國在財務(wù)報表上可能與國外的財務(wù)報表數(shù)據(jù)存在一定的差異。