浙江大学
硕士学位论文
我国银行信用评估的系统分析模型研究——以基于模糊数学的
助学贷款建模为例
姓名：陈斯琪
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：王维安
20060301
浙江大学硕士学位论文我国银行信用评估的系统分析模型研究
摘要
造成我国商业银行巨大不良资产的最主要原因是银行内部的信用评估体系
落后，缺乏有效的评估方法和模型，无法在贷前对各项贷款做出准确的风险评估，
剔除信用水平低的借款人。西方商业银行在信用评估方面由于长期的积累和现代
信用评估计量模型的广泛运用，再加上完整的信用制度，已经能够比较准确地对
信用状况进行评估。但是由于国情的限制，国外已有的模型并不能直接运用于我
国商业银行的信用评估。因此，如何参考国际先进经验，建立符合中国国情的现
代定量评估模型是解决银行贷前风险的根本途径。
在充分借鉴国际上现有的4种现代定量风险评估模型的基础上，笔者以助
学贷款的评估为例，建立了一个评估国家助学贷款申请人信用水平的系统分析模
型。在模型中，引入了系统分析(Systems Analysis)用于提出各种可行方案，
进行定量分析，帮助决策者提高对问题的认识程度从而辅助决策。同时，层次分
析法(A}IP)的引入运用，使得我们能够分析同时与多个上层因素相关的底层因
素在整体模型中的地位。而针对数据的分类问题和可得性，笔者引入了模糊数学
评价方法进行解决。希望通过一个特例模型的提出，推广到各类贷款的信用水平
的评估，从两引入新的方法(系统分析、层次分析法、模糊数学)，建立适合中
国国情的信用评估模型。
关键词：信用评估系统分析层次分析法模糊数学
浙江大学硕士学位论文我国银行信用评估的系统分析模型研究
Abstract
The lag of inner credit assessment system is the main cause of huge
bad assets of commercial banks of China．Banks cannot make aIl exact
risk assessment and identify the borrower of low credit due tO the lack of
effective evaluation methods&models．Commercial banks of west
countries could evaluate credit status at some more exact levels with the
help of a long time work of credit assessmenL the usage of econometrics
models，and mature credit system．However,different countries have
different situations．The direct usage of those models is inappropriate，SO
that the only way tO solve the current credit risks is to find quantitative
models based on the situations of our country．
Based on four modem quantitative risk evaluation models，I have
built a systems analysis model to evaluate credit status of applicants tO
national loans of study-supporting，and an example was provided tO
explain the model．
With systems analysis，this model could provide various practicable
schemes as well as quantitative analysis．As a result，decision-makers Can
use this model tO assist their decision as an even high level．
Simultaneously,with AHP，we could analyze the positions of substrate
factors in the integer model with many super stratum factors interrelated
at one time．I have introduced Fuzzy Mathematics Method in order to
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classify and equitability of data．
This is only a simple model，and we could expand those new
methods(Systems Analysis，AI-IP，and Fuzzy Method)to the assessment
of credits of various loans，and finally to set up credit assessment models
that are appropriate tO the situations of our country．
Key words：Credit Assessment；Systems Analysis；AHP；Fuzzy
Mathematics
我国银行信用评估的系统分析模型研9究0
V 3 9 7 6
论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导
下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用
的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰
写过的作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集
体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的
法律结果由本人承担。
签名：
日期：
|)。3弓。
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1绪论
1．1选题背景
1．1．1信用风险是我国现行商业银行体系的主要风险
一、我国银行体系及其存在的巨大风险
商业银行是以货币为经营对象和介质，吸收存款，发放贷款，办理承兑、
结算等一系列银行业务的金融企业。目前，与国际上的各大商业银行相比，我国
的商业银行仍以传统的存贷款业务利差作为占绝对优势的利润来源，中间业务普
遍开展不足。国外银行中间业务收入占比一般在总收入的40％以上，有的甚至高
达60％至70％，美国商业银行中间业务的收入占其总收入的比重从1980年的22％
上升到了1996年的39％。花旗银行存贷业务的利润仅占总利润的20％，而中间业
务为其带来了80％的利润。而截止2004年底，我国的四大商业银行的中间业务
比重还不到15％，存贷款业务的比重居高不下。而在这个占据中国各大商业银行
绝大部分资金的存贷款领域，由于种种的历史原因和传统放贷手段落后形成的庞
大的不良贷款构成了我国的商业银行体系的巨大的风险(如表1．1与表1．2所
示)。
衰1．1 2005年商业银行不良贷蒯膏况
余额(亿元) 占全部贷款比例％
不良贷款13133．6 8．61
其中：次级类贷款3336．4 2．19
可疑类贷款4990．4 3，27
损失类贷款4806．8 3．15
资料来源中国银行业监督管理委员会2005年度商业银行不良贷款情况表
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表1．2 2006年商业慑行不良贫黼况(分机构)
余额(亿元) 占全部贷款比例％
主要商业银行12196．6 8．90
国有商业银行10724。8 10．49
股份制商业银行147I．8 4．22
城市商业银行841．7 7．73
农村商业银行51．7 6．73
外资银行38。2 I．05
资料来源中国银行业监督管理委员会2005年度商业银行不寝贷款情况表
二、客观性风险和主观性风险
按照银行风险产生的根源的不同，我们可以将风险划分为客观性风险和主
观性风险。前者是指由于自然的力量、政府行为或科学技术的发展等一系列客观
因素所导致的银行风险，如突如其来的自然灾害使经济和金融业受损、政府政策
的变更使生产经营者亏损甚至倒闭；后者是指资金的借贷和经营者由于经营管理
不善、投机因素的干扰，或心理预期错误所致的银行风险。
三、新巴塞尔协议的分类
按照新巴塞尔协议的标准，它将银行风险大致划分为三大类；
1信用风险，指由于借款人和市场交易对手违约而导致损失的风险。
2市场风险，指由于利率、汇率、证券和商品的价格发生变动而导致损失
的风险。
3操作风险是指由于不正确或者错误的内部操作流程、人员、系统或者外
部的突发事件导致直接或者间接损失的风险。
四、在新巴塞尔协议的基础上细分
在此，我们在新巴塞尔协议的基本划分方法的基础之上，将操作风险进一
步细分，把目前我国银行业面临的主要风险划分如下：
1信用风险
信用风险指由于借款人(客户)和市场交易对手违约而导致损失的风险。
信用风险是导致潜在损失的最主要因素。通常来说，信用风险是指借款人(客户)
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违约的风险，即借款人(客户)不能偿还到期债务的风险，借款人(客户)的违
约经常导致贷款方贷出资金的部分或全部损失。信用风险通常也包括客户信用等
级下降的风险，这种风险并不等同于违约，但它意味着违约可能性的增加。
2利率风险
利率风险是由于市场利率变动的不确定性所导致的金融风险。例如当商业
银行把资产大量投放于固定利率的长期债券或贷款上，而负债方面则依赖吸收政
府的短期基金和出售短期存单。由于短期利率比长期利率变动大，因此银行用短
期资金发放长期贷款必须在未来不确定利率的情况下再融资。再融资的利率可能
相对低或相对高。当利率上升时银行利息支出的增加快于利率收入的增加，将使
收益下降，风险增大。另外利率风险还体现在引起有价证券价格变动风险上由于
按固定利率计算投资的价格与利率水平之间存在反向关系。利率上涨会导致金融
资产价格下跌，而利率下跌则会导致金融资产价格的上升。
3汇率风险
汇率风险又称外汇风险，是指由于各国货币之间汇率的波动，而使银行在
以外币计价的债权和债务蒙受意外损失或获取额外收益的可能性。这种风险的结
果既可能表现为以货币数量表示的损失或收益，也可能表现为会计计帐过程中一
种货币资产折算成另一种货币资产时帐面价值的增加或减少。无论银行发放的是
何种外币贷款，只要收回的外币发生贬值，信贷资产都要遭受损失。
4流动性风险
它通常有几种不同的定义方法：严重的流动性缺乏，流动性资产的多元化
组合所提供的安全性保障不足，或无法以正常成本筹资的风险。
首先，流动性风险是一种知名的风险，因为流动性严重不足将导致金融机
构倒闭破产，而这种风险往往也是其他风险引发的结果。例如，由于某一种大客
户的违约而遭受的巨大损失将造成某一金融机构日后流动性不足，进而导致挤兑
的产生或其他金融机构出于防范违约风险的目的而取消对其信用额度，这两者又
反过来加重流动性危机，从而导致银行破产。其次，流动性风险的另一种解释是
短期资产不足以用于支付短期负债或额外的资金流出，即两者不相匹配。因此，
从这个角度出发，流动性风险也可以定义为在恶劣条件下具有足够的时间筹措资
金的安全性保障。最后，流动性风险也可以意味着筹资困难的风险。因为流动性
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风险是与以适当的成本筹集资金的能力相联系的，这种能力的高低取决于两方面
的因素：随时间变化的市场流动性和银行的流动性，两者相互作用，共同决定筹
资环境。
5操作风险
操作风险有广义与狭义之分。
广义的操作风险是指银行是否能够在获利的前提下提供金融服务的风险。
这种能力由银行提供金融产品的能力及控制运作成本和运作风险的能力组成。
狭义的操作风险是指由于操作环节中的失误如经验不足或违规操作，而引
起的风险。如操作过程中的随意性无序化就是形成信贷风险的直接原因。前不久，
日本瑞穗实业银行的操盘手在进行买卖时错将卖出l股60万日元输入成卖出60
万股，每股1日元，给瑞穗实业银行带来了至少270亿日元的损失，就是操作风
险的最佳案例。
6环境风险
这里的环境是指商业银行所处的整个自然的、经济的、政治的和社会的环
境。自然环境风险对金融市场主体来说既可能是直接的也可能是间接的。例如借
款人由于自然灾害或环境发生变化难以经营下去，使银行遭受损失如前几年房地
产市场火爆，银行对房地产投入了大量的贷款。国民经济实现软着陆后，房地产
市场一下子步入低谷，与之相关的建材行业也受至Ⅱ冲击，导致银行大量的贷款不
能按期收回，这又是经济环境影响的一大表现。自然环境、经济环境、政治环境
和监管方面的变化都可能对市场产生重大影响，从而使银行面临着环境变化，而
承担着环境风险。
7法律风险
法律风险在发达国家中主要表现为立法风险。立法风险是指由于法律条文
改变对银行经营产生的风险。在发展中国家法律风险的主要表现形式是法制环境
不健全。与银行经营直接或间接有关的法律不完整、不细化、不配套，有些法律
与相关的政策规定互相矛盾，使得商业银行在实际运作中在抵押品受偿，债权收
回等诸多方面难以受到法律保障，无法可依和有法不依，有法难依的现象大量存
在。银行打赢官司，收不回债权，甚至打赢官司还要赔钱的案例不胜枚举。法律
本身不完整和法律环境不健全使得银行债权不能得到有效的法律保障。
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8竞争风险
竞争风险有两方面的含义：
一是指由于银行业激烈的同业竞争，造成客户流失，市场份额下降等，从
而经营风险增大，安全性受到威胁。
二是指非银行金融机构和非金融产业机构参与银行服务业的竞争引起的银
行客户流失、存贷款利差缩小、投资报酬率减低，从而增大银行风险，减低银行
收益。这一风险在发达国家表现得尤为激烈。中国加入yro后，我国银行在产权
制度经营体制以及业务品种服务方式等许多方面与发达国际的商业银行都有差
距。如不尽旱采取有效措施，深化改革，提高资产质量，拓展中问业务和表外业
务，加强对金融风险的控制和管理，那么中资银行面临的竞争风险将是十分严重
的。
9国家风险
从广义上讲，国家风险包括与一个国家的财产所有权及债务赔偿相联系的
风险的总称。产生风险的主体不仅可能是政府，也可能是其他的经济实体。在金
融学中，国家风险特指商业银行对欠发达国家的信贷风险，包括所有国际和国内
投资者对某个国家，或这个国家中的经济主体所拥有的不同形式所有权的收益的
不确定性。如对主权国家的借款来说，国家风险是指以违约或延期支付形式不履
约的可髓性。与此相对应，在外国直接投资中，国家风险不仅是指与支付危机相
联系的风险，而且包括其他多种形式的财政的或政策的风险，以及对资金实施全
部没收或征用的政治风险。
五、信用风险是当前银行系统的主要风险
在以上的种种分类中，信用风险又是当前我国面临的最主要风险之一。邓
可斌(2004)认为信贷资产风险控制是我国国有商业银行风险控制最重要的部分，
其表现方式为信用风险和市场风险，而信用风险作为最古老的风险，一直在商业
银行风险管理中处于重要位置。隋剑雄、林琪(2004)在“试论我国商业银行信
贷风险预警系统的建立”一文中也认为目前的中国银行业存在高风险，随着业务
领域的不断拓展和经营规模持续扩大，银行信用风险成为主要的风险。笔者认为，
作为占目前国内银行业务80％的信贷业务，其主要风险一信用风险必然是当前
银行系统的主要风险。
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1．1．2银行信用评估的定量分析能力不足
一，定量分析的数据基础薄弱
制约我国商业银行风险识别能力提高的“瓶颈”首先在于基础数据的缺失，
而基础数据体系的建设又是银行整个信息系统建设的有机组成部分。随着信息时
代的来临，信息科技在银行的应用中取得了长足进展，国内商业银行在信息科技
开发上的投入力度都很大，但成效却不如想象中那么大，甚至可以说成本与收益
的比例失调，收效甚微。这其中一个主要问题就是系统开发缺乏前瞻性和不连续
性。比如许多银行在过去的开发过程中为满足不同阶段、不同任务陆续开发了不
同的信息管理系统，而这些系统之间彼此信息冗余、且数据的一致性很差，统计
人员在不同口径数据如何统一问题上疲于奔命、不仅没有提高工作效率，反而增
加了许多工作量，工作量的增加反过来又使统计数据质量难以切实保证，而基础
数据的不统一和准确性差造成的严重后果是不仅高层次的风险分析(现代计量模
型分析)根本无法展开，即使是简单的分析工具也因为数据质量差而使分析结果
缺乏可信度。
二、评级分析为主，定量分析不足
目前我国的信用评估和信用风险计量技术仍处于传统的评级分析阶段，主
要是使用专家分析和计算贷款风险度的方法进行信用评估计量。
计算贷款风险度就是通过对贷款的分析，对授信对象、授信方式、资产类
型和信用等级等相关因素给予不同的风险权数，进而确定各类贷款风险含量的方
法。这种信用风险的计量方法对我国银行制定信贷政策、调整信贷结构及防范风
险等方面都起到了一定的积极作用。但这种方法最主要的问题就是指标和权重的
确定主观性太强，各行权数的确定不一致，难以进行风险的横向比较；以静态的
资料作为分析基础，难以及时反映借款人的信用状况的最新变化；贷款风险度的
指标体系过于笼统和简单，难以反映企业的全面情况；只是从单一贷款的角度出
发，没有考虑资产组合的集中风险；在实际执行过程中，各行在自身利益的驱动
下，也会使评定的贷款风险度与其实际情况不符等。现行贷款风险度方法己经难
以适应现代银行要求全面和动态风险管理的需要，我国迫切需要建立新的信用风
险评估的计量模型。
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1．2选题的意义和创新
在2006年3月初召开的两会上，银行上市和助学贷款发放难等与银行有关
的问题又成为两会代表提案的热点，也得到了党中央、国务院和全I虱人大常委会
的高度重视。
在银行上市方面，不良资产阻碍了国有商业银行的商业化改革，不利于现
代市场金融制度的建立，抑制了中国经济金融国际化的进程。我国国有商业银行
改革的目标是建立基于现代市场金融制度的现代商业银行制度。国有商业银行能
否建设成为真正的现代化的商业银行，参与国际竞争，有赖于银行盈利能力的提
高和不良资产的减少。而具体到助学贷款发放难等具体问题，也是由于对学生的
还款能力无法作出有效评估，造成了银行惜贷、助学贷款发放停滞不前的现象。
笔者认为，造成我国商业银行巨大不良资产的主要原因之一是银行内部的
信用评估体系落后，缺乏有效的评估方法和模型，无法在贷前对各项贷款做出准
确的风险评估，剔除信用水平低的借款人。而在国外，由于长期的积累和现代信
用评估计量模型的广泛运用，再加上完整的信用制度，已经能够比较准确地对信
用状况进行评估。但是由于国情的限制，国外已有的模型并不能直接运用于我国
商业银行的信用评估。因此，如何参考国际先进经验，建立符合中国国情的现代
定量评估模型是解决银行不良贷款问题的根本途径，也是本文研究的方向和重
点。
创新点
目前国内对西方现代信用评估模型的运用仍然以套用为主，因此在数据的收
集和分层方面经常遇到困难。笔者在充分借鉴国际上现有的4种现代定量风险评
估模型的基础上，以助学贷款的评估为例，建立了一个评估国家助学贷款申请人
信用水平的系统模型。在模型中，笔者引入了系统分析(SystemsAnalysis)用于
提出各种可行方案，进行定量分析，帮助决策者提高对问题的认识程度从而辅助
决策。同时，层次分析法的引入运用，使得我们能够分析同时与多个上层因素相
关的底层因素在整体模型中的地位。而针对数据豹分类问题和可得性，笔者引入
了模糊数学评价方法进行解决。希望通过一个特例模型的提出，推广到各类贷款
的信用水平的评估，从而引入新的方法(系统分析、层次分析法、模糊数学)，
建立适合中国国情的信用评估模型。
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1．3文献综述
信用评估水平一直是衡量国际上各大银行业务能力的一项重要指标，也是银
行保障其资金安全性的最重要手段。国外学者对此问题更是进行了深入细致的研
究，并取得了令人瞩目的成就。
早在1936年Fisher就对多元统计辨别方法在信用评级领域的使用进行了启
发性的研究。其基本思路是，根据已经掌握的历史上每个类别(违约类、正常类)
的若干样本的情况，总结出分类的规律，建立判别公式，以用于对新样本的分类。
而在古典的信用评估模型中，最为出名的莫过于西方商业银行界运用的较为普遍
的“5C”分析法；美国货币监理署(Office of the Controller of Currency，
OCC)最早开发出的贷款评级方法“OCC”评级法；1977年Altman等经过改进开
发出的Zeta分析法；和用来度量金融资产或其组合在一定的置信水平下，经过
一段时间间隔因信用资质变化所引起的最大潜在的价值变动或预期损失范围的
VaR模型。
随着金融创新的飞速发展，传统的信用评估模型已经不能适应时代的要求，
金融市场迫切需要新的信用模型，再加上期权理论、保险精算理论的不断完善以
及电子计算机的广泛应用，为系统的信用模型构建提供了良好的技术和理论基
础。目前国际上比较流行的定量信用评估模型主要有KMV公司利用期权定价理论
于1993年提出的KMV模型；J．P．Morgan基于VaR模型于1997年提出的Credit
Metrics模型；1997年瑞士信贷第一波士顿银行以保险精算理论为基础提出的
Credit Risk+模型；以及麦肯锡公司的Credit Portfolio View模型。
目前国内的商业银行并没有真正意义上的信贷评估的定量模型，但是学界对
模型的研究和探讨却有越来越热烈的趋势。王宗军、崔鑫、邵芸(2004)在对影响
商业银行信贷风险的主要统计指标进行分析的基础上，提出了商业银行信贷风险
的多因素多层次模糊综合评价模型，并给出了应用实例。杨辉耀，陈学华(2004)
对我国各类银行全面实行贷款风险五级分类管理，提出了一种信贷风险分析预警
的方法。该方法首先运用聚类方法对指标进行筛选，然后构建贷款风险综合指数，
最后采用模糊神经网络实现对信贷风险的分类预警。
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1．4论文结构和研究方法
本文第一章前半部分首先分析了我国商业银行体系的现状，指出信用风险是
目前我国银行体系的主要风险。紧接着对银行目前的信用评估能力作了分析，认
为国内的信用评估主要还是停留在简单的评级阶段，缺少定量评估能力。
第二章介绍了不对称信息理论，并由不对称信息理论引出信贷风险的经济学分
析，最后通过信贷配给理论，指出提高信用评估能力是降低目前银行风险的有效
手段。
第三章首先分别介绍了传统的信用评估模型和现代的定量的信用评估模型，
并通过对比，对模型的优劣和其对中国情况的适用程度进行了一定分析。接着对
目前国内的现有的信用评估模型和学者的研究情况作了一定论述。
第四章是全文的中心，笔者在分析国际上现行的各个模型和中国的实际情况
的基础上，以助学贷款的评估为例，建立一个评估国家助学贷款申请人信用水平
的系统模型，在评价准则上基本上沿用了当前教育部门评价学生和商业银行贷款
决策的各项准则。结合助学贷款决策的实际，我们主要采用层次分析方法(AHP
法)和模糊综合评价法。
第五章中，根据建模的结论，笔者给出了相应的政策建议。
本文在建模的同时，主要运用了系统分析、层次分析法，在对模型的数据处
理中引入了模糊综合评价法。
绪论
I 信贷风险成因与不对称信息理论
国内外信用评估模型分析
一个助学贷款的信用评估模型
系统分析模型得出的启示和建议
圈1．3论文结构倚圈
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2信贷风险成因与不对称信息理论
2．1不对称信息理论
2001年，诺贝尔经济学奖授予加州大学伯克利分校经济学教授George
Akerlof，斯坦福大学商学院的Michael Spence和哥伦比亚大学经济系的Joseph
Stiglitz。他们在20世纪70年代的开创性研究为不对称信息市场奠定了基础，
也开创了微观经济学的研究的新领域。传统微观经济学认为，市场是一只看不见
的手，它自动调节市场中各种产品的供需价格，以达到市场平衡。但这必须是建
立在严格的假设之上，如决策者在行动中是以自己的利益为目的，追求以最小的
代价获取最大的利益，并具有做出最优决策所需要的完全信息。但因为市场自身
所存在的各种缺陷，使得市场不能有效配置资源，即出现失灵的情况。导致市场
失灵的原因有很多，如外部因素、市场势力、信息不对称等等。信息不对称是指
某些参与人拥有大量信息，但另一些参与人不拥有或只拥有少量信息．信息的非
对称性可以从两个角度划分：
(1)按非对称发生的时间划分，非对称性可能发生在当事人签约之前，称为
事前非对称，即逆向选择；发生在当事人签约之后，称为事后非对称，即道德风
险。
(2)从非对称信息的内容看，非对称信息可能指隐藏某些参与人的行动(隐
藏行动模型)，也可能是指隐藏某些参与人的知识或信息(隐藏知识模型或隐藏
信息模型)。隐藏行动或隐藏信息都属事后模型。第二种分析方法在此并无涉及，
因此不予赘述。
2．1．1逆向选择
银行是靠贷款利率与存款利率之差实现其收益的，因此从理论上来说，在存
款利率固定的情况下，贷款利率越高，贷款利率与存款利率之差就越大，从而银
行的收益就越大。因此从表面上看，提高科率似乎可以增加银行的期望收益，但
实际上，由于银企双方拥有的信息不对称，而且银行是处于信息劣势，因此提高
利率的结果就会使得低风险企业由于借贷成本高于其预期水平而退出信贷市场，
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这个时候，留在信贷市场上的只是那些愿意支付高利息的企业，这些企业都是高
风险企业，因为只有从事高风险行业甚至是投机性事业才有可能获得超额的利润
来偿付高利息。这就使得贷款的平均风险水平上升，银行的期望收益下降。这就
说明了这样一个问题：不完全信息下，银行提高利率的结果有可能作出不利于自
身的选择，这种选择就是“逆向选择”(adverse selection)．
1970年，Akerlof在分析旧车市场均衡时指出，在旧车市场上买卖双方重
复博弈的结果只有劣质旧车才能成交，即旧车市场存在逆向选择。1981年，
Stiglitz和Weiss证明了信贷市场也存在逆向选择。信贷市场中的逆向选择是
指在不对称信息条件下银行提高利率的结果作出不利于自身的选择，它是一种贷
前风险。由于潜在的不良贷款风险来自于那些积极寻求贷款的人，因此最有可能
导致与期望相违的结果的人们就是最希望得到贷款的人们。银行对此采取的措施
之一就是提高贷款利率，然而银行提高利率的结果是：面对高利率，那些低风险
企业由于利率超过了他们的预期水平将会离开信贷队伍，而高风险企业则会接踵
而来，从而导致银行的总体风险水平上升，呆帐增加，信贷市场缺乏效率，银行
的期望收益下降。(图2．1)
(镊行期望收益)置
o ^鼍佳利率) r(利率)
圈2．1银行的期望收益率曲线
1981年，Stiglitz和Weiss基于对风险刻画的“均值保持展形
(mean-preserving spread)”的概念研究了信贷市场中的逆向选择闯题。其研究
结果表明，随着贷款利率的提高，低风险企业首先退出信贷市场。因此，当银行
不拥有投资者风险类型的完全信息时，信贷合同可能会导致逆向选择。Hildegard
Wette(1993)证明了，即使投资者是风险中立的，但抵押品需求的增加仍有可能
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导致逆向选择。Gale(1985)也在银行不具有投资者风险类型的完全信息的假定下
得到了当多个借方为不同风险类型时就会发生逆向选择的结论。Boot，Thakor
和Udell(1988)研究了当贷款人直接通过各种获取信息的技术，可以克服逆向选
择和反向激励带来的信息匾乏。金武，王烷尘和董小洪(1996)对风险厌恶型投资
者克服逆向选择进行了分析。Glazer和McGuire(2000)及阎小波(2000)研究并建
立了信贷市场逆向选择模型。庞素琳、刘永清、黎荣舟和徐建闽(2001)的研究结
果表明，当抵押品作为鉴别企业风险类型的手段失效时，银行提高利率的结果将
会发生逆向选择：同样地，当利率作为鉴别企业风险类型的手段失效时，银行提
高抵押品价值的结果也将发生逆向选择。
2．1．2道德风险
由于信息获取的成本是比较高的，所以银行会在一定程度上“容忍”企业
存在私有信息。这既说明了贷前逆向选择的存在，同时也说明了贷后银行对企业
的用款行为无法进行有效的监督。那么，企业出于利已的动机，就会利用信息优
势做出危害银行的事情来。比如，以低风险项目申请贷款来投资于高风险项目等。
这种来自于道德上损人利己的行为就是道德危害(moral hazard)，由道德危害引
发的风险称为道德风险。道德风险是造成银行信贷风险的主要原因，其主要表现
为：
(1)在贷款谈判过程中，借款企业为了取得贷款，利用私有信息隐瞒自身的
资信情况、还款能力和财务状况等，诱使银行发放贷款。这说明银行在交易发生
前已经面临一定的道德风险。
(2)在贷款发放以后，借款企业可能在利益的驱动下利用信息优势有意逃废
银行债务。通常使用的手段有：
一是人为经营不善造成亏损致使贷款无法收回；
二是利用银行监管无力改变贷款用途，甚至用于非生产性支出；
三是通过做假帐、转移利润等方式滞留贷款和收益；
四是利用兼并破产等资产重组方式转移资产，逃废银行债务，致使商业银
行承担较大的风险。
需要指出的是，这种由于信息不对称所引起的道德风险在我国经济转轨时
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期有着特殊的根源。首先，我国现代企业制度尤其是产权制度亟待进一步完善，
国有企业的所有权虚置导致了较严重的“内部人控制”现象，借款企业的“内部
人”利用私人信息谋取利益而把风险转嫁给银行。其次，银行体制改革相对滞后，
在国有商业银行的双重委托与代理关系中，虽然委托者对代理人建立了比较有效
的激励机制，但由于委托人和代理人之间存在信息不对称而使对代理人的监控机
制相对不足，使银行代理人本身可能存在道德风险问题。再次，银企关系非市场
化也是信息不对称造成道德风险的重要原因。
2．2信贷风险成因的经济学分析
对于信贷风险的成因，国内的许多学者都曾经运用各式各样的方法进行过
解释，梁大鹏、齐中英(2004)就对贷款企业的“逆向选择”的形成激励给出了
信息不对称的表达式，汤振宇(2001)则对信贷博弈分完全且完美信息和完全但
不完美信息进行了动态博弈分析。在此，笔者在黎荣舟(2003)的分析基础上，
结合不对称信息理论，解释信贷风险的成因。
假设企业为进行某项风险投资，须向银行借贷资金B，银行的贷款利率为r，
要求企业提供的抵押品价值为C，我们用q(0<q<1)表示企业获得此项贷款的可能
性(即配给量)，k(0<k<1)表示抵押品的变现率，p(O<p<1)表示安全投资(如购
买国债、银行定期存款等)的收益率，p(0<p<1)表示企业项目成功的概率，S(0<s<1)
表示企业拖欠还款的概率。如果我们把一个信贷合同考虑为一个具有抵御由企业
赚取机会利益带来的风险的合同，则银行的期望收益可表示为(模型I)：
万f=q{r(z-3)a+，)矗+(1一p)skc一(1+力研
假定按信用可靠性的不同，借款人可分为A，B，C三组，分别表示“信用
好”、“信用中等”和“信用差”三类贷款企业(或者说分别代表风险度为低、中、
高三类贷款企业)，其中“信用好”的小组由低风险企业组成，这类企业既有还
款意愿又有还款能力；“信用差”的小组是由高风险企业组成，这类企业既无还
款意愿也无还款能力或者是虽有还款能力但毫无还款意愿；而“信用中等”的小
组是由风险度介于低风险和高风险之间的那些企业组成，有一定的还款能力并有
一定的还款意愿。假设他们分别对应于银行的三种收益曲线，如图2．2所示，这
三种收益曲线的期望收益率分别为高、中、低。显然，对具有不同信用可靠性的
一13．
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借款人来说，在同一利率水平下具有不同的还款概率P。在同一贷款利率r下，
借款人的信用可靠性越高，其还款概率越p大，银行的预期收益率就越高；反之，
如果借款人的信用可靠性越低，其还款的可能性就越小，从而银行的预期收益率
也就越低。
在信息不对称条件下，银行只能区分这三类具有不同信用可靠性的借款人，
而不可能准确地辨认所有贷款人的真实类型，因此各组之间产生了一定的交叉区
域。比如，银行无法区分AB阴影区域的借款人到底属于A组还是B组，也无法
区分Bc阴影区域的借款人到底属于B组还是C组。因此，不对称信息条件下，
借款人追求机会利益的结果，使得银行的期望收益率与贷款利率之间不存在单调
函数关系。
由于图2．2是按照借款人的信用可靠性来分类，而信用可靠性一样的借款
人是指他们具有相同的风险度和相同的还款概率，因此银行对同一类的借款人的
期望收益率是一样的，即银行对A组中所有借款人的期望收益率是一样的，而对
B组中所有借款人的期望收益率也是一样的，对C组也是如此。因此银行对A，B，
C三类借款人的期望收益率可分别用e。，e。，ec表示。
(1)当银行的期望收益率为e。时，只有A组的借款人以及位于AB阴影区域
中B组的借款人得到贷款，而B组中不与A组相交的贷款人以及C组的贷款人均
得不到贷款。此时由于利率水平较低，驱走了高风险企业，保证了信贷资产的质
量。这是一种信贷配给的现象，为了抵御逆向选择的发生，银行将在低于市场利
率水平上鼓励一部分企业(低风险企业)贷款，而限制另一部分企业(高风险企业)
贷款。当最优利率水平位于I"A处，银行的期望收益达到最大值甩。
(2)当银行的期望收益率为e。时，B组中的借款人、AB区域中A组的贷款人
以及Bc区域中C组的贷款人得到贷款，其余的借款人均得不到贷款。这时明显
看出，由于利率水平逐步提高，A组中不与B组相交的借款人由于利率水平超过
他们的预期水平开始逐步退出信贷市场，此时rB．与r^．，rc．相比由于处于适中水
平，所以高风险借款人(c组中不与B组相交的借款人)仍然无法取得贷款。这就
说明了这样一个问题，随着贷款利率的逐步提高，低风险借款人逐步退出信贷市
场，而高风险借款人逐步挤占信贷市场。因此，这种配给模式虽驱走了一部分低
风险借款人，但仍然可以限制一大部分高风险借款人前来贷款，因此在一定程度
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上仍然可以保证信贷资金的安全。
(3)当银行的期望收益率为e。。时，C组的贷款人以及Bc区域中B组的借款
人得到贷款，而A组的借款人以及B组中不与C组相交的借款人均得不到贷款。
此时，由于利率水平已大大超过低风险借款人(A组)和中等风险借款人(B
组)的预期收益水平，所以他们都退出了信贷市场，这时信贷市场上只留下那些
欲投资于高风险行业的c组贷款人以及--4'部分被误判为C组的B组借款人。而
当利率水平继续上升时，如上升到图2．2中r，的利率水平，这时将迫使所有的
低、中风险借款人(A组及B组)全部退出信贷市场，此时前来贷款的只是高风险
借款人(C组)，将使银行的总风险水平上升，期望收益下降至时。
银行因为提高利率所面f临风险称为逆向选择风险。从另一个角度来看，随
着银行期望收益率的提高，利率水平相应提高，而高风险借款人之所以选择高利
率贷款，是因为己做好了逃债和赖债的思想准备，所以，银行在面临逆向选择风
险的同时，也面临着道德风险。
(期望收益)置
圈2．2银行^＼B＼c三种收益曲线
2．3信贷配给理论
1930年，凯恩斯就在《货币论》中指出了商业银行信贷配给现象，他主要
提出了下面几个问题：
(1)为什么商业银行选择信贷数量，而非价格(利率)变动来实现信贷配给行
动；
(2)若给定信贷数量，那么这种信贷资金的短缺是如何分配的：
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(3)为什么当信贷需求超出信贷供给时，商业银行不以提高存款利率的方式
去筹集更多的信贷资金，或从货币当局获取更多的信贷资金。
但凯恩斯当时只是提出了问题，并未对该现象进行解释。
在50年代，西方金融界就提出了信用可获性理论，强调信贷配给现象是某
些制度上的制约所导致的长期非均衡现象。例如，政府约束的利率上限，制度约
束的商业银行最小资产流动性要求等，造成了整体信贷供给的刚性约束。Hod鲫an
认为银行面对一群具有固定收益分布的借款者，无论在何种利率价格上，都存在
一个提供信贷供给额的最大上限；由于项目存在失败的概率，这样银行的预期损
失便是信贷额的函数，信贷额越大意味着银行的预期损失也越大。
到了70年代，信息经济学的发展为信贷配给理论提供了支持，信贷配给行
为被解释为商业银行追求最大利润的自发行为。
80年代期间，西方经济学家对商业银行信贷合约行为的研究兴趣缘于试图
从信息结构上解释商业银行信贷配给行为。例如Stiglitz等人认为，信贷配给
行为主要缘于商业银行与企业之间事前的非对称信息，商业银行提高利率，一方
面会增加银行预期收益，但是由于此举引起借贷者群体中“冒险型”客户份额的
增加，同时又导致银行预期收益的减少。而Willi锄son却认为信贷配给主要来
源于事后银行与企业之间的不对称信息。David B和丸V Thakor分别在垄断型
信贷市场和竞争型信贷市场中，对商业银行信贷合约中抵押的功能进行了分析。
在完全竞争的信贷市场中，假设每家商业银行面对具有弹性的存款供给，贷款与
存款一样具有竞争性，贷款竞争的结果是每位借款者获得一个信贷合约，而信贷
合约的主要条款是其效用函数的解，约束条件则是商业银行的盈亏平衡方程。由
于商业银行将抵押与利率安排为减函数关系，所以商业银行可以根据抵押率和利
率水平区分借款者的风险类型。低风险借款者选择低利率而高抵押的信贷合约，
高风险借款者则选择高利率而低抵押的信贷合约。
因此，银行实现利润最大化时的利率不一定是最高利率。银行在借款市场
上发放贷款时所关注的是贷款利率的高低和风险的大小。尽管高利率能够直接提
高银行的利润，但是逆向选择和道德风险很容易超过该直接作用⋯一存在一个
关键利率r．，在该利率上安全的借款者停止申请贷款。因此，银行的收益降至
r*o
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利率
Q· 收益
图2．3银行收益曲线
对于国内信贷配给情况，许多学者都有过分析。刘展(2003)认为过去我
国的信贷资金配给带有明显的政府指令性特色，并未与银行经营情况、预期收益
等紧密联系起来，但随着我国金融体制改革的深入进行，商业银行资产负债比例
管理模式的实行，商业银行信贷“合
约行为”必将逐步市场化，过渡到以预期收益最大化、保证信贷资产的流动性和
安全性为基本准则。企业和商业银行在签订信贷合约时，必须考虑预期收益、风
险、违约惩罚等各种因素，信贷行为也从一种“指令性行为”向“合约性行为”
转变因此各银行将根据自身的风险偏好制定相应的信贷政策。
～般来说，银行在向借款人发放贷款后基本是无法控制借款人具体行为的，
对银行而言，信贷发生后对其预期利润并不是取决于利息率高低，而是取决于贷
款风险大小。在借贷双方信息不对称情况下，通常会出现两种情况，一种是当存
在可贷资金超额需求时，银行并不可能用价格机制来分配资金，而是采取“贷”
与“不贷”的方法；另一种是当一个项目周期超过借贷双方契约所规定的期限时，
银行面临是否继续贷款的决策，也是采取“贷”与“不贷”的方法来处理。考虑
到目前我国信贷市场上信用风险偏高，大部分银行都采用了谨慎的信贷政策，一
方面通过提供各种优惠条件争抢各类优质客户，另一方面对潜在风险较高或是无
法准确评估风险的项目，采取较为保守的贷款政策，如提高实物抵押率，甚至拒
绝部分客户的贷款要求等。这些现象都是信贷配给行为在我国信贷市场的典型体
浙江大学硕士学位论文我国银行信用评估的系统分析模型研究
现。
目前我国信贷市场上，利率受到比较严格的管制，银行对于其利润大小考
虑，主要是依赖于其前期信贷行为风险性大小的判断。这就需要各银行提高自身
在信贷前期对风险的判断能力，即提高信用评估能力。而我国大部分银行在这方
面仍很欠缺，缺少必要的、合理的信用评估模型，多数银行的信用评估方法仍停
留在简单的比例分析和专家打分阶段，评估结果受到主观因素影响较大，无法有
效鉴别所获得的信息。因此，提高银行的信用评估能力，特别是定量分析能力，
就显得尤为重要。
浙江大学硕士学位论文我目银行信用评估的系统分析模型研究
3国内外信用评估模型分析
3．1古典信用评估模型
3．1．1。5C”分析法
“5C”是指品德与声望(Character)，资格与能力(Capacity)，资金实力
(Capital or Cash)、担保(collateral)、经营条件(Condition)。
品德与声望(Character)主要是指借款人偿债的意愿及诚意。诚实、正直、
有责任心，以及贷款期限内强烈的还款愿望，这一切构成了借款人的品德。但商
业银行对借款人的品德很难进行准确评估，经验证明，企业的年龄越长，其偿债
的声誉就越良好，另外，借款人过去偿还债务的记录可以较好地反映该企业是否
守信用。国外银行在分析借款的还款意愿时，若对借款入的诚实守信抱有怀疑，
或借款人过去的偿债记录不佳，则不予贷款。因此，银行可以通过了解借款人的
历史和以往的偿债记录、企业与银行的关系，以及企业与客户的往来关系等来分
析借款人的地位、品德和声望是否良好，判断企业的偿债意愿是否强烈。
资格与能力(Capacity)，主要分析借款人的经营能力、企业管理能力以及资
金有效运用的能力，最终决定了借款人按期偿还债务的能力。银行首先必须确定
借款人是否具有申请贷款及签署贷款协议的资格及合法权力，然后重点分析借款
人经营管理的能力。对企业借款人而言，其主要负责人经营管理的才能和经验、
受教育程度、应变能力、思维及判断能力、指挥与组织能力等都是至关重要的。
尤其在当今信息化时代，企业面临着变化多端、竞争曰趋激烈的市场环境，其领
导人若没有出色的经营管理能力，就会在激烈的竞争中惨遭失败，从而使银行贷
款蒙受损失。
资金实力(Capital or Cash)主要是指借款人资财的价值、性质、变现能力。
银行在分析借款人资金实力时，特别注意借款人在还本付息期间，是否具有足够
的现金流量来偿还贷款因为当企业的经营状况恶化时，外部资金来源将变得极不
可靠，因此，依靠外部资金来源归还贷款一般是不合适的，相反，产生的收益和
原有的资本才是归还大多数贷款的主要资金来源。因此，商业银行对借款人能否
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产生足够现金归还贷款的能力进行评估是必不可少的。
担保(Col lateral)主要是指抵押物品及保证人。贷款的抵押物品可由借款人
的多种资产组成。当借款人的主要现金流量不足以偿还其债务时，抵押物品就成
为偿还贷款的第二资金来源，这相当于给商业银行提供了一种保护，相应地减少
了银行承担的信贷风险。对于借款人提供的用作还款担保的抵押品，商业银行应
注意抵押品的价值、己使用年限、专业化程度、市场流动性、是否投保。尤其特
别关注抵押物品的适销性(Marketability)如果该抵押品在技术上己过时，或者
专业化程度极强，不易出售转让，则其作为抵押品的价值就十分有限。对于由第
三者提供保证的贷款，主要分析考察保证人是否具备担保的资格，并审核保证人
的资金实力及其提供的抵押品。
经营条件(Condition)主要指企业自身的经营情况和其外部的经营环境。经
营情况包括企业的经营特点、经营方式、技术情况、竞争地位、市场份额、劳资
关系等，这些因素基本上属于企业自身能决定的内容；而经营环境则非企业自身
所能控制，它涉及的范围很广，大到政局变动、社会环境、商业周期、通货膨胀、
国民收入水平、产业结构调整等，小至本行业发展趋势、同业竞争状况、原材料
价格变动、市场需求转换等。微观和宏观经济的波动都有可能会影响借款人债务
的按期归还。银行如果平时能注意搜集信息，建立有关产业及整个经济运行变动
情况的档案，就可以对上述变动因素(尤其是借款人最新的行业变动趋势和经济
周期)进行较好的预测，并能及时掌握有关贷款的预警信号，事先采取必要的措
施和应变准备，保证银行资产的安全。
上述“5c”法是西方商业银行界运用的较为普遍的方法。其实该方法的内
容经历了一个不断发展和完善的过程。最早的因素分析主要包括’3C’，即品德
(Character)、能力(Capacity)和资本(Capital)这三个方面。到了二十世纪40
年代，美国的商业银行又引入抵押物品(Collateral)，形成所谓的“4C”，稍后
又加上经济环境(Condition)，组成所谓的“5C”，又有的商业银行强调持续性
(Continuity)，有的则强调管制(Contr01)，形成了“6c”。在当今的风险环境下，
又提出了贷款政策文件(Credit File／Documentation)和遵守贷款政策
(Compliance Documentation)两个“C”。其实，不管几个“C”，从商业银行的角
度来看，都是对影响贷款偿还的借款人本身的因素进行分析，越是能满足上述各
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个“C”的要求，其信贷风险就越低，这是一个基本的度量。
3．1．2 0∞评级法
美国货币监理署(Office of the Controller of Currency，occ)最早开发
出贷款评级方法。OCC的评级方法是将现有的贷款分为5类，4类是低质量级别
的，1类是高质量级别的。级别不同，所要求的损失准备金也不一样。
衰＆1贷款谱氧擐别所要求的损失准备垒
级别所要求的准备金
特别关注的其他资产0％
未达标准的资产20％
可疑资产50％
损失资产100％
台格／履约资产0％
这一方法对特别关注的其他资产和合格／可履约资产并不要求损失准备金，
在应用过程中暴露出了它的弱点，因为即使是特别关注的其他资产和合格／可履
约资产，在某一特定的时刻，也难免会出现违约，因此这些贷款也应该持有少量
的准备金，即使是0．1％也好。于是该方法得到了修正和扩展，各银行在此基础
上开发出了内部评级方法(Internal Rating System)更进一步地细分了合格／
履约资产贷款的评级类别。
目前，大约有60％的银行开发出了贷款的内部评级方法，这种方法将贷款分
为l_10个级别，其风险程度分别为：最小、温和、平均、可接受、可接受但予
以关注、管理性关注、特别关注、未达到标准、可疑、损失。对于每一个级别都
有一个损失准备金的要求，其占总贷款的比率从0．2％一100％不等。
1997年，Fadil提出了一个以每一级贷款为基础计算加权平均的风险评级
方法，主张使用每一级意外损失的比例进行加权来测定贷款风险级别WARR。其
数学表达式为：
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Ⅵ隅胖Σ‘·q／Σq2
』“ H
式中：r。为风险评级级别(1，2，⋯⋯，n)，e；为该级别的贷款暴露(损失)。
信用评级法实际上是对借款人的资产的信用状况进行评价，并针对不同级
别的贷款提取不同的损失准备金。这种方法在一定程度上避免了部分损失。
债券评级通常由专门的评级机构进行，如世界著名的J．P．Morgon公司、穆
迪公司的评级。应该注意的是；贷款评级方法与债券评级方法并不能精确地一一
对应，特别是对低质量级别更是如此。因为贷款评级通常是针对某一个别贷款进
行评估，而债券评级则是针对某一债务人的总体资产进行估值。这种一般和特殊
的关系为利用债券模型为贷款估值和定价提供了方便。
3．1．3 Zeta分析法
Zeta分析法最早见于美国学者Edward I．Altman提出的Z-Score模型，1977
年Altman等经过改进开发了目前常用的“Zeta”区别分析模型(Altman，
Saunders，1998)。“Zeta”一词没有实质性的含义，它只是用来标识这种分析方
法。Zeta分析法根据数理统计中的判别分析技术，对银行过去的贷款案例进行
统计分析，选择一部分最能够反映借款人的财务状况、对贷款质量影响最大、最
具有预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模
型(判别函数)，对一贷款申请人进行风险及资信评估。
通常用来确定借款人信贷违约风险的大小的变量有以下几个：
(1)资产收益率。它等于EBIT(Earnings Before Interest and Taxes and
Retained Earnings)与资产总值之比，其中EBIT是指借款人扣除利息、税收和
留存收益前的收益。
(2)收益的稳定性。它等于大约10年左右资产收益估计值标准差的倒数。
(3)债务的还本付息(Debt Service)。它等于EBIT与利息支付总额之比。
(4)累积的盈利能力。它等于留存收益与资产总值之比。
(5)流动性的大小。它等于流动性资产与流动性负债之比。
(6)资本化的程度。它等于借款人普通股5年的平均市场价值与长期资本总
额之比。
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(7)规模。它等于借款人的资产总值。
商业银行可以通过上述七大变量来分析借款人当前的盈利能力、风险(即收
益的变动性)、利息偿付、长期的盈利能力、流动性、杠杆率以及规模等。上述
Zeta模型中的指标并不能够全部公开取得，为了简化，我们采用Altman的z值
模型(Z-score model)来分析借款人违约的可能性，以说明此种方法的基本思想。
该模型主要包括五大变量：
Xl=运营资本／资产总值，
X2=留存收益／资产总值，
X。=EBIT／资产总值，
X4=借款人股本的市场价值／负债总额的账面价值，
Xs=销售额／资产总值。
Altman概括上述五大变量对美国一些规模相近的制造业进行统计分析，得
出其评分公式模型：
Z=l_2 X．+1．4 X2+3．3 X3+O．6)(4+1．0 X5
判别借款人违约的临界值Z。=2．675，如果Z<2．675，借款人被划入违约组；
反之，如果Z>2．675，借款人则被划入非违约组。当1．81≤z42．675时，Altman
发现此时的判断失误较大，称该重叠区域为“未知区”(Ignorance)。
优点和不足：
l、由于Zeta分析法基本上考虑了借款人经营的主要方面，并且通过历史
资料的分析对借款人的违约概率进行相应的预测，因此，该方法基本上可以从总
体上来考察借款人的经营状况。
2、这一模型是线性的，运用Zeta分析法的根本前提之一就是假设借款人
的经营环境以及经营状况是按照目前的趋势基本稳定地向前发展，而当这些因素
不存在非线性的关系时，运用Zeta分析法就会出现较大的误差。巴西就是一个
很好的例子。Altman、Baidya和Dias的研究表明，在20世纪70年代中期使用
Z值模型时，其预测的准确性相当好，它甚至可以在企业破产之前两到三年就预
见到违约。然而，后来随着巴西经济变得更加开放，甚至在低通货膨胀和经济更
加稳定的情况下，这类模型的预测能力却日趋下降。此外这种方法没有考虑借款
人的信用可靠性，忽略了一些难以量化的因素，同时由于大多数变量基于会计指
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标，而会计数据只有在会计期间结束后才能报告，因而影响了对借款人信用评价
的时效性。
3．1．4 vaR模型
VaR模型用来度量金融资产或其组合在一定的置信水平下，经过一段时间间
隔因信用资质变化所引起的最大潜在的价值变动或预期损失范围。VaR方法是结
合现代金融学、计量经济学、计算机和系统工程等多门学科知识的复合产物。
其模型的基本步骤包括：
l辩识市场因子，并将组合中所有资产用市场因子表示：
2推测市场因子未来一时期(如一天)的变化情景；
3根据市场因子的未来情景估计组合的未来价值；
4计算损益分布，在给定的置信水平下计算VaR的值。
假设在一定的概率水平(置信度)下，某一金融资产或证券组合在未来特定一
段时间内的最大可能损失为：
Prob(Aw>VaR)=1-c
其中，Aw为某一金融资产或证券组合在持有期△t内的价值损失．VaR为
置信度c下的在险价值。
相对VaR定义为某～金融资产或证券组合在未来的特定时间内，在给定置
信水平C下相对于收益平均值的价值损失，即：
FaR詹=五(叻一矿=一％(F一曲
绝对VaR定义为不以收益率均值为基准的损失，即： 佩=一嘞最’
其中。砜为某一金融资产或证券组合的初始价值；w．为给定置信水平C下资
产的最小价值；耳为给定置信永平C下资产的最小收益率； p为收益率R的期
望值。
如果考虑资产未来收益行为的随机过程，假定其未来收益的概率密度为
f(W)，则：
浙江大学硕士学位论文我国银{}信用评估的系统分析模型研究
c=C厂(w)咖，Ill Pr。b(Aw>VaR)=[八w)咖·
假设资产价值服从正态分布，一般而言，资产价值的最小价值u对应的最
小收益率R+为负。可以通过R’和标准正态的偏离n(n>O)将正态分布概率密度
函数f(w)化为标准正态分布概率密度函数中。因此，在给定置信水平c下，标
准正态分布的尾值为一Q，则：
1—1一c=cl：，r(w，)矗(wH)，咖=I：’r‘，，((RR))积矗；R=I广O(c)ds J啦OI,．,llD,i11．ICI
一口=
一I尺’I一∥ (口>0)，
盯
a为资产收益率的波动率，即标准差。
这样，Va_R的计算问题等价于寻找一个合适的偏离a使得上式成立。由偏
离n定义式得到最小收益率为：
灭’=—口9-i-∥。
一般假定参数和的时间跨度是1年，而资产目标持有期为△t年，则以期望
值为基准，时间间隔为At的相对VaR为：
liar月=一wo(jR‘一∥)=woao-伍
而不以均值为基准的绝对VaR为：
VaRR=一w0R’=,,,0(,zo-4-D-一芦出)
根据以上的分析，在大多数情形下，由于组合庞大而复杂，且保留所有资
产的历史数据不太现实，因而直接估算组合中各资产的收益与损失几乎是不可能
的。因此，通常将资产组合用其风险因子来表示(资产组合价值是其所有风险因
子的函数)，所谓映射就是通过风险因子的变化来估计资产组合的未来损益分布
(或概率密度函数)。因此而衍生出的不同情形下的VaR的计算方法不同，大体上，
可将所有的方法分为四大类：历史模拟法、方差一协方差分析方法、蒙特卡罗模
拟法和情景分析与应力侧试法。
(1)历史模拟法
历史模拟法是风险价值计算的最直观的方法，是一种简单的基于经验的方
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法。它是直接根据VaR的定义进行计算，用给定历史时期观察到的风险因子的变
化来表示风险因子的未来变化。在估计模型中。历史模拟法采用全值估计，即根
据风险因子的未来价格水平对头寸进行重新估值，计算出头寸的价值变化(损
益)；最后，将组合的损益从最小到最大排序，得到损益分布，通过给定一定的
置信水平的分位数求出VaR。
历史模拟法的优点在于：
1概念直观、计算简单、容易实施，容易被风险管理者和监管当局接受。
2它是一种非参数方法，不需要假定风险因子变化的统计分布，可有效处
理非对称和厚尾性。
3无须估计波动性、相关性等各种参数，避免了因参数估计不准带来的风
险。
4它是全值估计方法，可以较好地处理非线性、市场大幅波动的情况。捕
捉各种风险。
历史模拟法的缺点在于：
l假设风险因子的未来变化与历史变化完全一致，服从独立同分布，概率
密度函数不随时间变化而变化，而金融市场明天的变化未必就和昨天的状况一
致。
2该方法需要大量的历史数据样本，如果数据太少，VaR的估计准确性就无
法得到保证。较长时间的样本尽管可以使VaR估计的稳定性增加，但由于包含很
多旧信息，可能会违反损益独立同分布的假设前提。
3计算出的VaR波动性较大。当样本数据较大时，历史模拟法存在严重的
滞后效应，尤其是含有异常样本数据时，滞后效应更加明显，这会导致VaR值的
严重高估。
4难以进行灵敏度分析。
5对计算能力要求较高。
(2)方差—协方差方法
由于历史模拟法必须保留风险因子过去多个时期所有风险因子的历史数
据，而且必须对组合中每个资产进行估计，计算起来相当繁琐，所以人们就寻求
其它简单计算方法。方差一协方差方法就是假定风险因子的变化服从正态分布的
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情形下，利用正态分布的计算特性简化计算的方法。这种方法的核心是基于对资
产报酬的方差一协方差矩阵进行计算，属于参数方法，根据组合的价值函数的形
式与风险因子的不同假设，可得至Ⅱ不同的模型，分析方法可分为两大类：Delta一
类模型和Gamma类模型。
(3)蒙特卡罗模拟法
蒙特卡罗模拟法与历史模拟法十分类似，它们的区别在于前者利用统计方
法估计历史上各风险因子的运动参数后，以这些参数模拟风险因子未来的变化情
景，而后者则直接根据历史数据来模拟风险因子未来的变化情景。蒙特卡罗模拟
法主要是得出大量资产收益的可能结果，在这些结果中，基本市场预期行为的影
响会多次重复出现。具体的方法是：
l根据历史数据得出乎均收益、波动幅度和资产间的相关关系；
2确定所有风险因素的假定随机数据；
3根据资产间的相关系数对风险因素随机数据进行调整：
4估计出资产组合的利润或亏损。
通过成千上万次地选取不同的随机数据并运行这一程序，得到组合价值的
一系列结果，根据得出的结论描绘分布，再分别计算出风险价值。
蒙特卡罗模拟法是一个经验方法，不需要对组合的分布函数作任何特别的
假定，只需要通过重复计算机制得到组合价值困风险因素改变时发生变化的所有
可能值，因而也称它为“非参数”估计法。
蒙特卡罗模拟法是结构化的模拟法，并不是风险因素的所有可能性都需要
进行模拟，仅需要对可能的组合进行分析。如果己从市场的实际运行过程中得到
了组合的协方差矩阵，那么，在进行模拟时，就只需要所产生的组合能满足给定
的关系。在数理统计中己有现存的结论及方法可用来产生满足给定协方差矩阵的
随机向量。
蒙特卡罗模拟法的优点在于：
1可产生大量情景。比历史模拟法更精确、更可靠。
2是一种全值估计方法。可以处理非线性、大幅波动及厚尾问题。
3可模拟回报的不同行为和不同分布。
蒙特卡罗模拟法的缺点在于：
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1产生的数据序列是伪随机数，可能导致错误结果。
2依赖于特定的随机过程和所选择的历史数据。
3计算量大、计算时间长，更复杂。
4具有模型风险。
(4)情景分析与应力测试
所有影响环境与金融市场的随机因素，包括利率、汇率、股票指数等，都
是不可准确度量的。未预期到的事件或意外的事件都可能由这些因素而引发市场
的剧烈变化，这些变化可能会对机构产生巨大的风险甚至使其倒闭破产。控制这
类风险的唯一途径是通过情景分析或应力测试。
情景分析是模拟法的一种变形，它主要考察一些金融变量大幅度波动将对
资产收益产生的不利影响。这种假设分析方法不必依赖于历史数据就能对风险价
值进行有效评佑。其最大优点是能够处理历史数据中可能不包括的潜在情况。但
这恰恰也是这类方法的缺点，即具有主观性和非现实性。
首先，确定分析哪些情景，是主观确定的，不同的管理者可能会有不同的
选择；其次，所选择的情景有多大的可能性，其发生频率也是主观确定的。
3．2现代定量信用评估模型
3．2．1 I鲫按型
Merton(1974)最早将期权定价理论运用于贷款和债券的风险估值。此后，
该思想不断得到发展。1993年KMV公司基于这一理论开发出违约预测模型(信用
监控模型，Credit Monitor Model)。因此以信用监控模型为代表的这一类模型
就被称为KMV类模型。该模型不仅用信用评级机构提供的统计数据来确定违约概
率，而且还将债务人公司的权益视为以公司资产为标的的看涨期权，将违约视为
公司不执行看涨期权，公司的资产价值下降越多，违约风险越大，则卖权价值越
高。基于这样的思想，KMV模型对每一公司分别使用Merton的违约债券估价模
型来确定其实际违约率。模型中的违约率是公司资本结构、资产收益波动率和公
司当前资产价值的函数。该方法定义了预期违约频率(EDF，Expected Default
Frequency)，每一公司有自己独特的EDF，模型认为EDF充分反映了公司的信贷
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利差、信用等级等信息。
1预期违约频率(印F)
计算EDF分为3个阶段：首先，估计公司资产的市场价值(Market Value)
和波动率(Volatilities)；其次，计算违约距离(叻)，它是用指数形式表示的违
约风险值；最后，使用KMV违约数据库将DD转换为EDF。
具体EDF计算如下：
(1)估计公司资产的市场价值vA和资产回报的波动率o。。
为求得公司资产的市场价值u和资产回报的波动率o。，KMV模型假定公司
的资本结构只有股票、短期债券(相当于现金)、永久性长期债券和可转换优先股
组成。在此假定条件下，应用Merton的违约证券估计方法可以得出股票价值和
波动性之间关系：
％=，眈，九，置，Gr)
％=厂帆，钆，K，c，r)
式中，K为资本结构的杠杆比率；c为长期债务的平均利率：r为无风险利率。
如果。像股票价格一样可直接观察到，那么，就可以同时解出vA和o。。但
是股票波动率。相对不稳定，而且对于资产价值的变化非常敏感，没有一个简
单的方法可以通过市场数据直接度量。由于只有股票价值v。可以观察，可以挑出
v^，这样它就成为可观察到的股票价值或股票价格及资产收益波动性的函数：
匕=职，钆，丘c’，)
KMV模型反复校验了模型中的o。
(2)计算违约距离(叻)
在期权定价模型中，企业资产价值低于负债价值时便发生违约。KMV从大量
的公司样本观察中发现当公司资产价值达到总负债和短期债务价值之间的某一
水平时便发生违约。因此，资产价值分布的尾部低于总债务价值时或许不是对实
际违约率的准确度量。由此，聊模型在计算违约率前提供了一个“违约距离”
(肋)这个指数。
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辑湃／一盯叩舢
￡I 刁一
1年
圈3．1违约距离叻(圈中的阴影部分)引自硼公司年鉴
“违约距离”是指公司资产价值(均值)和“违约点”(以当前负债的票面
值计，包括规定时间内偿付的短期负债加长期负债的一半)之间的标准差指数。DD。—E眈)-—DPT
o-A
其中，DD：违约距离；
E(Ⅵ)：公司资产市场预期均值；
DPT：违约点。DPT=STD十0．5LTD，其中，STD(Short-term Debts)为短期负债，
LTD(Long-term Debts)为长期负债。
假定资产收益服从log正态分布，T时刻以单位资产收益标准差表示的DD
为
DD一兰嬲盏1止1兰生2 I
口‘
其中，v；：公司资产当前的市场值；
DPT，：T时间的违约点；
(3)由DD确定EDF
最后，在给定时间段内将加与实际的违约概率相映射。KMv称违约概率为预期
违约频率(EDF)。
．30．
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2含信用风险的债券估值
K吖模型中，债券折现方法比后面会介绍的Credit Metrics模型的折现方
法复杂，它不是简单的现金流折现方法，而是先将债券现值分成无风险部分和有
信用风险部分，然后再进行汇总计算。Kw模型中的定价模型基于“风险中性”
(Risk Neutral)的估值模型，称为Martingale方法，这种方法通过将来现金
流预期价值的折现得出价格。预测值使用所谓的风险中性概率(Risk Neutral
Probability)，而不是由历史数据在市场上观测的实际概率或预期违约频率
(EDF)。假定己经知道如何从EDF中取得风险中性概率，现金流的估值分两步：
第一步是不违约情况的估值，第二步是有信用风险情况下的估值。
(1)基本思路
对于一年后许诺支付金额为K的零息债券的估值。如果发债人违约，清偿率
是(卜LGD)，LCD是特定违约损失(根据历史数据统计得出)。则在无风险情况下，
K(1 LGD)用无违约假设的折现曲线估计
蹦一P矿(无风险现金流)·—K(I鬲-LG—D)
其中，r：是一年期无风险利率。
对有违约风险的情况用Martingale方法估计现金流
P1r，=Pv(有风险现金流)—阴(有风险现金流的现值)
这里期望值由风险中性概率来计算，债务人一年后违约的风险中性概率以Q表
示，则
P吒：P矿(有风险现金流)：—K—．L—GD—．-(t—-Q—)—+一O．Q
K·LGD·(1一Q)
l+，．
则违约风险下零息债券的现值是无违约情况和违约情况的总和
PV=PV。+PV2
如果零息债券不发生违约，则其现值就是使用无违约利率的折现值，
Pv_PV。
这样就可以计算隐含的折现率R(Discount Rate)，它表示违约风险。
R=r+CS
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式中，CS表示信贷利差，通过下式可以解出—KO-L—60)+—K．LGD—．(I-g)：=——．．．L
1+， 1+， 1+r+西
cs：丝：壁：垒±立
1一工G!D-D
(2)违约风险下一个债券的一般定价模型
如果现金流是[C。，G，⋯⋯，C。⋯，明，上述方法拓展可得肌"上删砉志+LGD喜器
3组合的信用风险值计算
l函Ⅳ模型没有模拟在时间段H的资产组合价值的远期分布，而是通过分析得
出了这个时间段资产组合的损失分布。出于简化的目的，假设所有债券在比H更
长的T时间到期，V一表示T时闻资产组合的折现值，假设没有违约，vH是H时
间段资产组合的均衡值，H时间的资产组合损失是资产组合无风险价值和那时的
市值之间的差额
三=％，肋一％
模型的优点和不足
1优点
FaⅣ模型将股权视为企业资产的看涨期权，可以用于任何公开招股的公司。
它以股票的市场数据为基础，指标数据不仅反映了企业历史的和当前的发展状
况，而且反映了市场中投资者对企业未来发展的综合预期。它将现有的价值和违
约点及历史波动性联系起来，是用现有价值对未来价值进行预测，因此模型具有
前瞻性。预测公开交易债券收益变化的结果表明，KMv模型比S&P的违约预测能
力更强。
2不足
(1)KMV模型的许多输入参数，如公司的资产价值、公司资产价值的波动性、
公司资产的预期回报率等，都不能直接从市场中观测而得，这就要求必须使用估
算技术，而且难以对估算的准确性进行检验，影响了模型的准确性。
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(2)同Credit Metrics模型一样，模型中违约率直接取自历史数据平均值，
这就使EMV模型会低估或高估违约概率。
(3)模型中的市场利率被假定是固定的，虽然这样假定对短期(1年内)的违
约概率估算影响不是很大，但它限制了模型在贷款或其他利率敏感性金融工具中
的应用。
(4)对企业违约的预测是基于资产收益正态分布的假设，数据信息依赖于股
价信息和企业的汇集数据，因此在模型应用中受到限制，需要进一步修正。
(5)模型也只分析了单个受信企业在股票市场的价格变化，着重分析自身的
信用状况，对企业信用变化的相关性没有充分考虑。
3．2．2 Credit‰triCS模型
Credit Metrics模型又称信贷矩阵模型，是1997年由J．P．摩根公司和美国
银行、DIV、瑞士联合银行、德意志摩根建富银行等财团首次公开发表的风险计
量评估方法，旨在提供一个进行VaR估计的分析框架，用于诸如贷款和私募债券
这样的非交易性资产的估值和计算。
表3．2 Credit Metrics模蔓的分析方法
用户组台l l信用等域l I证券优先缓
市场波动
司i嚣曩羹梨器
婷缓变迁I I违约时的报I l债券的现I l横墅(倒如
的概辜l I 失挽回翠I l 值l l 糨美性)
基ij阐I由于各个证券≮篇嚣黼而导致的组l l剥
关于信用风险组合的受验值
壹料来嚣：CreditMetrics，TechnicalDocumentotJ．P．Morgon
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Credit Metrics模型的主导思想与1994年推出的量化市场风险的Risk
Metrics模型一样，是通过VaR来衡量信用组合价值和信用风险的方法，它包括
一整套的分析方法和数据库。
在Credit Metrics模型中，还分为以下两个部分：
1 Cred i t Iletr i ts模型对单笔债券信用风险值的计算
(1)信用等级迁移矩阵数据的采集
信用等级迁移矩阵(Credit RatingTransactionMatrix)是Credit Metrics
模型的重要组成部分，它通常由Moody公司，S&P公司或Kw公司提供，用来表
示在一年内信用客户的信用等级从一个级别转移到另一级别的概率。Credit
Metrics假定同一级别中的债务人具有完全相同的转移矩阵和违约概率，实际违
约率等于历史统计平均违约率。
衰3．3越∞曲公司一年信用等级转移矩阵(‘)
开始—年后信用等级概率
等级A∞ Aa A BH Ba B Caa 违约
Aaa 93．40 5．94 0．64 n∞ 0．02 0．∞ 0．∞ 咖
Aa 1．62 9l坫5 倘Q26 0．∞ 0m o．∞ mD2
A 哪Z23 9244 4．63 螂O．12 o．01 o．00
Bn 0‘05 O．26 5_51 8＆鹌4-76 0．7l 0．循0．15
Ba o．02 n05 0-42 5．16 86．91 s．91 o．24 1．29
B o．∞ 0．04 仉13 o．54 &35 84．22 l-9l 6．81
Cn o．∞ n∞ o．∞ 0．62 2D5‘ 枷69_20 2∞6
资料来源：Lea Ca埴y ofMonody’s Invcrmrs Service．
(2)确定信用风险有效期限
Credit Metrics模型中信用风险有效期限通常选择一年，这主要是根据会
计数据和财务数据报告得到的频率而确定。当然也可以选择多年，如10年。
(3)估算债务的现值
在该步骤中，主要是确定在信用有效期内，每一等级的债券相对应的折现
价值(Present Value)，并同时确定万一发生违约，该债券可能的“挽回率”
(Recovery Rate)。
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在计算债券的现值时，利用以下公式％=。+雨D雨+丽D+-．。+而与+东％
式中，vR表示信用等级为R的债务现值，R分别为AAA，AA，A，BBB，⋯⋯
D：利息；
A：本金；
r。：无风险利率，即远期零利率(Future Zero Interest Rate)，由无风险
套利模型得出；
s，：年度信贷利差。指该特定信用等级的(零息票)债务的年度信贷利差。
如果债务人发生违约，则违约债务人的债务残值或回收值为
圪=A(1-LGD)
其中，V。为债务人违约时的债务残值或回收值；
LGD：违约时的真实损失率(Loss Given Default)，(1 LGD)为违约损失
挽回率。LGD通常根据信用评级机构的历史数据统计得出。
(4)确定该债券的VaR值
基于前面求得的各信用等级迁移概率及与各信用等级相对应的债券的现值
(如表3．4)，可以获得各信用等级债券市场价值的概率分布图(如图3．2)。
衰3．4一年后哪级债券价值变化及其债券价值分布
期限评级变化舶概率p(％) 远期价格y C美元) 价值变化A矿(美元)
AAA 0．02 l∞．37 lr82
A^ Oj3 l凹．19 I．64
A 锄10＆黼J．1l
BBB 86，93 107．55 O
BB S．30 102102 -5，53
B 1．17 9&10 -9．45
CCC 0．12 83麒．23．9l
违约n13 51．13 —56．42
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远期丽再而1鬲1菇面雨丽i==-习
价值变化一诋42-23 91-94s一5船o ⋯n· I，虹
圈3．2某特定翦限BBB曩贷敛在第—年末的价值分布
资料来源：CreditMetrics，JPMorgan
从该分布中可以求得该债券的VaR值。
2 Credit Herr ics模型对多笔贷款的信用风险值估算
在一个贷款债券组合中，由于估计各贷款债券之间的相关性非常困难，所
以，Credit Metrics模型采用分析公司资产相关性的模型来分析公司贷款的违
约和信用等级转移概率。
为简化计算，Credit Metrics模型用股票价格作为公司资产价值的替代(这
是对模型准确性具有重要影响的假设)。首先，Credit Metrics模型估计了各个
债务人股票收益的相关性，模型由股票收益联合分布推导出信用等级变化之间的
相关性。模型对公司股票价值的判断采用Merton(1974)提出的期权定价模型
(Option Pricing Model)：公司的资产价值假定服从标准的几何布朗运动，即
㈨e啷p一譬)|+也)
其中，v0为公司资产的初始市场价值，Z“N(0，1)，分别为公司的资产收
益率的均值和方差。V。在时刻t的期望值服从log分布
E∽)-％嘶)
其次，进一步假定公司具有非常简单的资本结构，只通过股票和面值为F
的零息债务工具融资，债务工具的当前市值为Bt。则，公司的资产负债表如下
■，
I
一—●■●■强●■■^ —■M M ■■I I∞|u●I。H
事
I_麟
■
．
1幺封丑恤一
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衰3．5Credit Metrics模蚕公司壹产负债表
在这个框架下，如果债务到期时，资产价值小于(给债券持有人许诺的支
付)F就算违约。图3．3显示了t时间里公司资产价值的分布，债务到期时违约
概率是F以下的阴影部分的面积。
vr
Vo
F
(其中：吩=％c)【p{(F一争?+也l， ￡(咋)=％P矿)
圈3．3公司的赉产分布圈
Credit Metrics模型将Merton的模型引申，将信用等级变化反映在图3．4
中。该图将公司资产收益分布划分为若干段，反映了一年期资产标准正态分布收
益率分布。
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译镪
概率(’幻
Z唧zI z船z瑚z^zH z№
田3．4髓叠公司标准正杏分布圈
根据Merton模型，假定任何一段时间后正态的log收益仍服从N(O，1)
正态分布。P。。如果表示明级债务人的违约概率，违约时资产价值为Vw，则
‰=Pr以蔓％j
这可以转换成正态的阀值Z。，Z。。。以下部分就是P。，。当满足以下条件时，
违约就会发生。一P地
式中，收益r服从正态分布
Zooo是和P。。累积概率一致的
使Zooo=一d。，有
十一掣}
，．蝴
小掣IFo 0"2
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d2也被称为“违约距离”(Distance to default)。
若假定公司资产之问的收益率相关系数为o，(利用多因子回归模型可以求
得)，则对于两个不同信用级别的债券组合(如BBB级和A级)的标准化log收
益服从联合正态分布，有
，‰，删-)’司雨1 ex《赤嗡嘲‰_+‘))
组合中的债务都保持原有的信用级别的概率为
n譬脚．cr脚<ga,Zj t_t毛)-e口，‰，。；一h‰
式中，z’。，z。，z’。，z’。分别表示债务人1和债务人2相对应的信用等
级变动阀值。
把债务人1和2发生违约的事件分别表示为DEF。和DEF。，则两者的相关系
数为
co，r陋LDEF2)’焉筹嚣学
则根据Merton的模型，两个债务人违约的联合概率为
P(DEFl，EDF2)一Pr以‘‰，也s‰)
式中，V：和V。为两个债务人的资产价值，V。是k，。引发违约的关键值。上
式等价于
P(DEF,，EDF2)=Pr(r,s—d：，r2 s—d；)
1 N：(一d：，一d；；p1)
式中，r。和r。表示债务人l和债务人2标准的资产收益。dl和d：分别为违
约距离。N(x，Y；p)表示两变量的标准正态分布累积函数，p是X和Y之间
的相关系数。
在实际运用时，对于大量债务金融产品的组合，Credit Metrics先算出每
个级别的资产回报下限点、每对债务人资产回报的相关系数，然后利用蒙特卡罗
法产生组合的远期价值分布。
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3 credit libtrics模型的优点和不足
Credit Metrics模型给出了一种测量信用资产价值大小的具体方法，并由
此判定一个机构承担风险的能力。
(I)模型的优点与创新
模型的创新性在于，它第一次将信用等级的转移、违约率、回收率、违约
相关性纳入了一个统一的框架，全面地考虑对信用风险的度量。对信用等级的相
关性的处理应用了国家、地区、行业收入指数和债务人资产的结构，在这一点具
有微观宏观两个层次的特征。在模型的适用产品的范围上，该模型含盖了几乎所
有的信贷产品，包括传统的商业贷款、信用证和承付书、固定收入证券、商业合
同(如贸易信贷和应收账款)以及市场驱动的信贷产品(如掉期合同、期货合同
和其它衍生产品)等。
(2)模型的不足
Credit Metrics模型的主要缺点也是它的简洁性，即对同一等级的债务人
应用了相同的等级转移概率和违约率，实际转移概率和违约概率是历史多个信贷
周期的平均值，因而不能够反映特定债务人的当前的信用质量变化情况。而实证
研究表明，在经济处于低迷时期债务人降级和违约的概率增大，并且对投机级的
债务人影响更大。对于该模型的其他不足，刘学贵和张怀雷(2005)还提出以下
看法：
l信用矩阵模型中信用级别变动概率符合稳定马尔科夫过程，它意味着债
券或贷款本期信用级别变动与以前信用级别变动无关。然而，有证据表明，信用
级别变动是自相关的。通常，债券或贷款的信用级别在前一期发生降级，则在本
期发生降级的可能性较大。这意味着两阶或更高阶的马尔科夫过程可毹可以更好
地对信用等级变动过程进行描述。
2信用等级转换矩阵的稳定性。模型假设同一信用评级内所有的债务人都
具有相同的评级转移概率，用历史的平均转移概率来近似未来的评级转移概率。
实证研究表明，不同行业，不同地区，不同经济周期将会对转换矩阵产生影响。
3用于计算转换矩阵的债券投资组合的影响。Altman发现债券“老化”对
于所计算的转换矩阵结果有明显的影响。因此计算转换矩阵时要注意样本债券的
选择，样本债券都是新发行的一组债券或是发行一段时间后未清偿的一组债券。
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4将债券转换矩阵与贷款的估价联系起来。贷款与债券的行为有一定的区
别，银行要建立完善的贷款信息历史数据库，并用来计算贷款等级变动，从而提
高计算贷款VaR值精度。以上VaR计算过程中，违约支付率，远期利率和信用利
差等都是非随机的。如果让它们成为随机变化的量，VaR值和资本要求的计算值
将会增加。实际上，贷款违约支付率有相当的不确定性，远期利率、信用利差都
是随经济信用周期变化而变化着，都不是确定的量。
3．2．3 Credit Risk PlUS(Crodit RisI‘+)模型
1模型筒介
Credit Risk+是CSW(Credit Suisse Financial Products)公司开发出来
并于1997年底发表的一个新的信用风险评价模型。该模型的主导思想源于保险
(特别是火险)精算学，即损失决定于灾害发生的频率和灾害发生时造成的损失程
度或破坏程度。由于贷款组合的损失分布可以综合反映贷款发生违约的频率和严
重程度，因此Credit Risk+模型根据这种思想计算债券或贷款组合的损失分布，
对贷款组合进行风险评价。
财产保险的费率估算具有两个不确定因素：财产损失发生的可能性、财产
损失的严重程度。Credit Risk+对银行信贷资产风险的计量也是从这两个方面入
手的。在Credit Risk+模型中，每一笔个别的银行贷款都被看作具有一个很小
的违约概率，并且每一笔贷款的违约概率都独立于其他贷款。这种假设使得银行
贷款组合、违约数量的概率分布服从泊松分布。泊松分布是一种形式简单的分布
函数，其均值与方差相等，也就是说只要求得泊松分布的均值或者方差，泊松分
布就具有了唯一的形式。
—一次违约)．芦知啦，n，伽勰⋯
“_--U；-
信贷资产发生违约后的可能损失金额是不同的。Credit Risk+将所有的信
贷资产按照风险头寸划分频段，即每一频段中所有的信贷资产具有相同的可能发
生的违约损失。对于每一个频段，通过历史数据得到该频段的违约数量均值，就
获得了该频段违约人数的泊松分布具体概率密度函数。Credit Risk+模型并不直
接计算信贷资产违约损失的概率分布函数，而是通过计算每个频段可能损失的概
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率生成函数(probability generating function)来得到所有频段可能损失的
概率生成函数。对所有频段可能损失的概率生成函数反变换后得到所有频段可能
损失的概率分布函数。这是因为直接计算若干个随机变量之和的概率密度函数是
很困难的。Credit Risk+模型中的概率生成函数就是随机变量的特征函数。利用
概率论中的定理：互相独立随机变量之和的特征函数等于各随机变量特征函数之
积，可以简化计算。
频段j损失的概率生成函数为：
g(0=p(Ioss=nL)z”=Σp(defaults=砷：啤
：毒簪q：exp(叫，鹕翻一高州‘ 一p』2 pJ。’
其中：肛为j频段的违约人数的均值
L为一单位的头寸风险
V。(=j虬)是j频段的风险头寸
计算全部频段损失的概率生成函数：
GG国Q)==煎玎时ex如p卜÷p≠，￡÷，弘≯，)2=。ex)p=(exp(一一Σ身弦of++兰Σ卢卢』f=，。))
，一l
。。
J；童。j=1’
计算所有信贷资产损失的概率分布：
p(10ss=娩)甫1等b
2模型的优点与不足
优点：
(1)简单，可用性极强。
(2)模型使用泊松(Poisson)过程来描述信用损失的概率分布，使得计
算非常有效，债务人的边际风险分布可以容易的求得。
(3)模型集中于违约风险，需要估计的变量很少，对于每个组合只需要知
道违约概率和风险头寸，而无需知道利率期限结构和信用转移矩阵。
不足
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(1)忽略了信用级别的变动，这样风险头寸对于每个债务人是固定不变的，
与他们的信用级别的变化无关，只依赖于远期利率变动。甚至在大多数情况下，
模型简化为违约概率由几种随机背景因子决定，风险头寸是常量。
(2)没有考虑市场风险，不能处理非线性金融产品，如期权和外汇掉期。
这点不足之处与KMV模型一样。
3．2．4 Credit PortfoI io View模型
Credit Portfolio View模型是McKinsey公司在Wilson(1997)思想的基
础上于1998年开发出的一个多因素模型，它运用经济计量学和蒙特卡罗模拟法
来实现，用于估计一个国家某一行业内公司的违约概率和信用等级转移概率变动
的联合条件分布。
1模型简介
Credit Portfolio View模型考虑了当期的宏观经济环境，比如GDP增长率、
失业率、长期利率水平、汇率、政府支出和储蓄水平等宏观经济因素。模型认为
信用质量的变化是宏观经济因素变化的结果。当经济条件恶化时，降级和违约增
加。当经济状况好转时则相反。这一点与Credit Metrics模型在计算等级相关
性的时候具有类似的特征，不过这里的多因素模型用于模拟违约概率和信用等级
转移概率变动的联合条件分布。该模型与Credit Metrics模型应用的转移概率
和违约率不同，不是以历史等级转移和违约的数据来估计，而是以当期的经济状
态为条件来计算债务人的等级转移概率和违约概率。为了得到转移矩阵，模型对
经济衰退和扩张时期的违约概率进行了调整。如果能够获得有关的数据，这个模
型就可以在4个国家应用于不同的群体和各种类型的债务人，这些债务人可以来
自不同行业，如金融机构、农业、建设、服务业等等。
Credit Portfolio模型通过下式得到调整后转移矩阵M。：
M，=丌M(t，／88DP)，
，=I．2．⋯．7‘
其中，M为调整前的转移矩阵，P表示时刻t债务人i的条件违约概率0。为无
条件违约概率。
2模型的优点与不足
．43．
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Credit Portfolio View模型的优点是它给出了具体的损失分布，对所有的
风险暴露都采取砌泓方法，适用于单个债务人和一组债务人，能够刻划回收率的
不确定性和因国家风险带来的损失。特别值得注意的是该模型更加适用于投机级
债务人，因为投机级债务人比投资级债务人的等级变化对宏观经济因素的变化更
敏感。
Credit Portfolio View模型的局限性体现在：
1模型的系数有赖于每个国家甚至国家内部的每个行业的违约数据。
2对转移矩阵的调整过程，这种调整方式是否比简单的贝叶斯方法优越不
得而知，但或许可以纳入利用先验信息的贝叶斯方法的框架。
3 Credi t Portfol io View模型和KMv模型所应用的方法同样都是基于经验
观察，即违约概率和转移概率随时问变动。KMV模型运用微观经济方法研究了债
务人的违约概率和相关资产市值，而Credit Portfolio View模型则运用宏观经
济中的因素与违约和转移概率相联系。
3．3中国信用评估体系现状
3．3．1国有商业银行的信用评估体系
1信用评估指标体系
(1)基本原则：信贷业务工作必须遵循安全性、流动性、盈利性的原则。
(2)信用等级的评定：对己经或可能为之提供信贷服务的企业法人，运用规
范的、统一的评价方法，对企业一定经营期间内的偿债能力和意愿，主要从企业
的市场竞争力、偿债能力、管理水平、发展前景方面，进行定性和定量分析，从
而对企业的信用等级做出真实、客观、公正的综合评判。根据综合评判的结果，
将企业的信用等级划分为AAA级、从级(AA+、AA、AA一)，A级(A+、A、A-)，BBB
级、明级、B级。
(3)信用评级的指标体系：由指标和权重两部分组成。
评级指标由基本指标、修正指标和评议指标三个层次构成。三个层次的指
标相互校正，最后形成企业信用评级的结果。指标权重使用“层次分析法”，采
取专家打分确定。
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表3．6信用评价体系指标权重计算表
评价内容与权重％ 基本指标与权重修正指标与权重评议指标与权重
偿债能力资产负债率与流全部资本化比率8 一市场竞争力28
40 动比率9 己获利息倍数11 战略实施情况2
总债务／EBITDA 速动比率8 市场占有率3
16 经营活动产生的技术水平5
净现金流量／总债企业规模9
务13 产品替代性2
行业壁垒2
总资产报酬率9 议价能力2
净资产收益率17 成本费用利润率8 融资能力3
财务效益销咨利润率15 经营活动产生的二、管理水平20
32 净现金流量／销售领导者素质5
收入15 员工素质2
组织制度3
决策机制3
存货周转率lO 人事管理2
总资产周转率8 应收账款周转率8 生产管理2
流动资产周转率财务管理3
资金营运18 10 三、经营状况21
应收账款质量5
主营业务情况4
产品多元化程度3
存货质量4
客户集中程度2
客户群稳定性3
年利润平均增长四、信誉状况20
率4 贷款质量10
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销售增长率4 总资产增长率6 贷款付息情况7
发展能力lO 资本积累率6 存贷比3
五、发展前景ll
政策支持情况2
股东支持情况3
生产型企业：行业发
展、产品生命周期、
市场预期、技术更新
6
流通型企业：地理环
境、购物环境、销售
渠道6
(4)信用评级方法和程序：根据企业提供的财务报表(一般为近三年，新企
业另作调整)和评级人员对企业实际调研和访谈所了解的情况，输入信用评级系
统，形成基本定量分析结果，再根据定性分析进行相互校正，得出初评结果。经
上级有权行的审查和审定，最终确定企业的下一年度的信用等级。(关联企业和
三资企业需另作调整)
(5)评级人员要结合日常工作安排，密切关注企业的情况，发现企业的rN#l"
部因素发生了重大变化，要及时上报信用评级管理部门，根据跟踪监测，调整信
用等级，另外加强对信用评级的监督检查工作。
2授信额度
(1)基本原则：对企业法人的授信工作做到统一主体、形式和币种。
(2)最高综合授信额度的核定：对能提供真实可信的资产负债表、利润表和
现金流量表的企业，直接在统一授信系统中进行定量计算最高综合授信额度，通
过定性分析进行适当调整，超过定量计算结果要说明风险控制依据。对不能提供
完整或真实可信的资产负债表、利润表和现金流量表的中小企业，结合第一还款
来源，根据提供的有效担保进行核定。对信用等级A级以下的企业，确定退出或
部分退出，可根据年度目标直接核定。
，．46．．
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(3)最高综合授信额度的审批和调整：最高综合授信额度须经有权部门的签
批，有效期一般为一年。在最高综合授信额度有效期内，需要增加最高综合授信
额度的，要按增加后的最高综合授信额度报有权部门审批。企业发生影响偿债能
力的情况，及时调整其最高综合授信额度。
(4)最高综合授信额度的执行：在办理具体信贷业务时必须检查并说明最高
综合授信额度是否充足。额度不足，需要在办理业务前向有权部门申请调增最高
综合授信额度。
3信贷业务审批
(1)根据具体的贷款业务进行贷款调查与审查。查阅信贷综合管理系统有关
资料和信贷档案(新客户的企业须重新建立)，了解企业的存量贷款质量、还本付
息情况、企业生产经营和资金使用情况，分析企业的信誉状况、偿债能力、生产
经营变化趋势、资金结构和使用是否合理。还要进行实地调查和查阅，尽可能全
面了解企业的实际情况。对企业进行即期信用等级评定和落实贷款的担保情况。
(2)根据贷款的实际情况测算贷款的贷款风险度，以及贷款对本商业银行的
预期收益和风险等，最终形成调查报告，经审定后，报上级信贷审查部门进行审
查。
(3)对于中长期项目贷款还需要进行项目评估。
(4)经上级信贷审查部门和信贷审查委员会的审查，同意的项目，由有权签
批人审批，决定贷款与不贷款、贷款多少以及贷款方式、期限和利率。经贷款审
查部门和信贷审查委员会否决的项目，不须经有权签批人的审批。对超越审批权
限的，要上报上级行或总行进行审批。
3。3．2我国当前评估体系存在的问题
(1)风险承担主体不明确，宏观层次风险意识较强微观层次风险意识淡薄。
任何有效的风险管理都应该是以风险承担主体明确，权力、责任和利益的
合理分配为根本前提的。在我国目前现行的金融体制和产权制度下，国有商业银
行风险承担的最终主体和边界并不明确，而且没有有效地实行所有权和经营权的
分离，这些都导致了国家宏观经济管理层对金融风险非常重视，而微观金融主体
的金融风险管理意识相对淡薄，对风险管理缺乏紧迫感和积极性。
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(2)内控体制不健全，风险管理组织机构不完善，缺乏现代意义上的独立
的风险管理体系。
我国银行的内控体制经过多年的发展己经取得了进步，但相对于国际上对
现代银行内控体制的要求，我国的银行内控体制还显得相当落后。由银行董事会
及其高级经理直接领导的，以独立风险管理部门为中心，与各个业务部门紧密联
系的风险内部控制体系是现代金融风险管理的组织保障。目前，我国大多数银行
的风险管理部没有承担起具有权威性的、能够有效管理银行各个方面风险的风险
管理职责。
(3)风险量化管理落后。
我国目前的风险量化管理还停留在资产负债指标管理和头寸匹配管理的水
平上，运作技术上存在大量的问题，而对于在险价值YaR，信用矩阵Credit
metrics等概念并不十分熟悉，更谈不上在具体管理中的运用。
3．4国内学者的模型
虽然目前国内的商业银行并没有真正意义上的信贷评估的定量模型，但是
学界对模型的研究和探讨却有越来越热烈的趋势。王宗军、崔鑫、邵芸(2004)
在对影响商业银行信贷风险的主要统计指标进行分析的基础上，提出了商业银行
信贷风险的多因素多层次模糊综合评价模型，并给出了应用实例。杨辉耀，陈学
华(2004)对我国各类银行全面实行贷款风险五级分类管理，提出了一种信贷风
险分析预警的方法。该方法首先运用聚类方法对指标进行筛选，然后构建贷款风
险综合指数，最后采用模糊神经网络实现对信贷风险的分类预警。
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4一个助学贷款的信用评估模型
助学贷款是帮助经济困难学生完成学业的重要手段，同时为商业银行开辟了
新的业务领域。t986年7月我国助学贷款制度建立以来，实际效果一直不够明
显(徐东华沈红，2000)。其中原因比较复杂，比如贷款担保条件过于严格，经
济困难学生通常难以提供，而且要求学校承担贷款风险责任(刁怀军，2000)，
而且，新制度下贷款偿还规定不完善，贷款核算难度大(徐东华沈红，2000)，
助学贷款工作实施缓慢。2000年2月中国人民银行、教育部、财政部颁布《关
于国家助学贷款管理的若干意见》，规定学生可以采取信用担保的方式申请国家
助学贷款，学校不再需要承担风险责任，但这不但没有更好的调动商业银行开展
助学贷款的积极性，相反加大了商业银行开展该业务面临的贷款风险。
为了减小助学贷款的偿还风险，学界呼吁建立个人信用制度，如朱宏与韩斌
(2000)，郑平与于瑞芳(2000)，白玉玲(2000)，陈晓莉与张传敬(2000)，王
怡(2000)，杨华与黄艳红(2001)等，《关于助学贷款管理的若干意见》中也明
确指出，“要建立借款人个人信用登记制度”。然而，信用制度的建立和发展需要
一个过程，它是一个涉及全社会各个领域的庞大工程，发达国家如美国用了几十
年的时间才建立起了比较完善的信用制度，对于我们这样一个市场经济尚且有待
完善的国家，这个阶段必然不会太短。更况且即使有比较完善的信用制度如美国，
助学贷款由于其自身的特殊性依然存在一定的偿还难度(李韧竹，2000)。
笔者认为，在我国的个人信用制度建立并成熟之前，我们需要用一种方法来
对助学贷款申请者的信用进行事前评估，然后根据评估结果来进行贷款决策。大
学生已有的信贷消费记录比较少，尤其在中国，大学生申请助学贷款的对候信用
记录基本还是空白的，因此上述方法必须能够基于学生几乎空白的信用记录对他
们的信用状况进行评估。直接借鉴外国已有的信用评估模型来进行当前我国大学
生的信用评估几乎是不可能的。建立一套适合我国国情的国家助学贷款信用评价
模型势在必行。
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4．1助学贷款信用评估的系统分析模型
4．1．1有关系统分析评价方法的简明基础
系统分析(Systems Analysis)是研究系统行为的理论和方法(宋健，1989)。
该方法提出于20世纪30年代，它运用系统方法对所研究的问题提出各种可行方
案，进行定性定量分析，帮助决策者提高对问题的认识程度从而辅助决策。当客
观事物的内部关系难以用直觉或者一般数理方法做出描述的时候，系统分析方法
就体现出其特有的优势。作为系统分析重要组成部分的系统评价就是根据系统目
标、结构及系统属性，使用有效的标准测定出系统的性质和状态，然后进行比较
并做出判断(顾培亮，1998)。
下文将建立一个评估国家助学贷款申请人信用水平的系统模型，在评价准则
上基本上沿用了当前教育部门评价学生和商业银行贷款决策的各项准则。结合助
学贷款决策韵实际，我们主要采用层次分析方法(kHP法)和模糊综合评价法。
层次分析方法(Analytic Hierarchy Process)是20世纪70年代由美国匹
兹堡大学教授T．L．Satty提出的数学工具。层次分析方法大致分为四个步骤：建
立层次结构，构造比较矩阵，计算相对权重和计算组合权重。建立层次结构一般
是指建立模型的三个层次：目标层(ObjectiveLayer)、准则层(CriteriaLayer)
和措施层(Practice Layer)，然后构造比较矩阵，对比较矩阵必须进行一致性
检验，最后根据确定各因素相对上层的相对权重，逐层递推，直至得到底层元素
对于总体目标的权重。对层次分析模型更详细的论述可以参见参考文献。
在层次分析模型的措施层，通常将待评价的特征作为模型参数输入，而现实
中的特征五花八门，形式不一，一般我们把评价参数分为：(1)布尔类型
(Boolean)；(2)数值类形(Numeric)；(3)模糊类型(Fuzzy)。由于现实中的
很多特征不是布尔类型和数值类型的，所以我们常常需要用模糊数学的方法把它
们转化为量化指标，具体的说，就是要通过构建隶属度函数来确定各个非量化指
标隶属子某个量化标准的程度，以此作为量纯的根据和基础。有关这个问题的专
门探讨可以参见参考文献28。
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4．1．2助学贷款信用评估的系统分析建模
l建立目标层
基于前面的讨论可知，在层次分析模型中，目标层(即最高层)反映的是决
策者实际面对的问题，即通过层次分析模型希望得出最优解的目标，对于我们的
情况而言，则是涉及到如何最优化助学贷款的发放问题，由此，我们将目标层设
定为“合理分配国家助学贷款”。
2建立准则层
准则层由决策过程中需要考虑的全局性和整体性因素组成，它反映的是直接
关系目标实现的必须遵循的准则。这里，我们把准则层分为第一准则层和第二准
则层。
作为仅次于目标层的第一准则层，反映的是决策者把握目标的基本原则。按
照国家的相关政策，国家设立助学贷款的目的是为了帮助优秀的学生不会因为经
济原因影响学业，因此，我们的第一条准则为“扶持优秀学生”；同时，我们提
出这个模型的初衷就是针对当前助学贷款存在的严重信用问题，出于保护银行利
益的目的，必须对学生的信用进行客观、全面地评估，使得贷款流向信用高，偿
还可能性大的学生，因此本模型的另一条基本原则是“保护银行利益”。
到此层为止的层次图如下。
圈t1准则层第一层次圈
下面我们首先研究保护银行利益这个准则下的模型结构。
前文我们讨论过从“保护银行利益”这一原则出发，必须对学生信用进行评
估。就“保护银行利益”这一层面，在第二准则层，必须进一步明确该准则的外
延，本模型的思路是，将学生履行信用的能力(ability)和履行信用的倾向
(willingness)分开，作为信用水平评估的第二准则层。履信能力主要考虑经
浙江大学硕士学位论文我嗣银行信用评估的系统分析模型研究
济因素．比如学生工作后的预期收入等，而履信倾向则衡量非经济因素，主要涉
及被评估学生的品德表现和是否有不诚信记录等方面。用层次分析图表示，即
圈4．2 PAl层次圈
同时，对学生履信能力的评估和普通公民信用评估有着本质不同，在社会公
民信用评估中，公民的履信能力和他的收入情况记录密切相关，而就当前国情而
言，学生通常不具有收入，其学费和生活费由家庭提供，因此，我们考虑将学生
的预期收入纳入模型，作为考虑其贷款偿还能力的指标。
然后，我们研究扶持优秀学生这个准则下的模型结构。在总量有限的前提下，
我们应当把它优先贷给那些更加优秀的学生，这符合全社会的利益，也是社会发
展的需要。对学生优秀程度的评估是学校工作的一个重要组成部分，其评估方法
是较为成熟并且经过了长期教育实践的检验，在这一方面，我们采用国内对学生
评估一贯使用的“德”，“智”，“体”全面发展的标准，从德育，智育，体育三个
方面来评估学生的优秀程度。
圈4．3 PA2层次圈
3建立措麓层
现在我们开始考虑层次分析模型中位于最底层的“措施层”部分，对应于最
终体现待决策目标的实际行为或因素。在我们的模型中，措施层反映的是具体的、
可核实的学生行为记录。但是并不意味着所有与学生相关的参数都可以作为模型
的措施层，必须进行筛选。
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以学生的众多特征因素为内容的模型措施层牵涉甚广，因此上述筛选是一项
复杂的工作，我们定出几个指导性原则
(1)可核实性：选用的参数必须可以得到核实，基于学生地位的特殊性，
在这其中，学生所在学校可以并且应当扮演核准人的角色，对学生的情况加以确
认。
(2)非歧视性：学生的评估是一项相当敏感的工作，一项基本的指导思想
就是不能对某些学生构成歧视，具体在实践中，如学生的籍贯便不能构成特征参
数，否则便构成地域歧视。
(3)菲特殊性：本模型面对的是一定区域(比如某城市、某地区)而不是
某个学校更不是某个特定的学生个体，因此，选择的参数必须具有普遍性，这样
才能保证模型的合理性和客观性。
措施层的具体选择是与本模型的具体实现有关的，在后面的实例分析中，我
们将给出一个具体的例子。
4措施层与准则层的综合处理
层次分析模型的一个重要好处在于它能够分析同时与多个上层因素相关的
底层因素在整体模型中的地位，具体在本模型中，对于第二准则层而言，本模型
列出了与信用评估有关的“履信能力”、“履信倾向”和与优秀程度评估有关的德
育，智育，体育共5个因素，而在措施层，可能一个参数同时与两个第二准则层
相关，例如，学生的学术成就，既与学生的“智力”相关，也与“偿还能力”相
关。
4．2信用评估案例
本部分我们将提供一个利用上述系统分析模型实际评估学生信用水平的实
例。首先引入一个措施层设计，然后模拟决策构造比较矩阵并进行一致性检验，
最后用三个学生的例子进行模拟评估。
4．2．I措藏层设计及指标处理
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裹毛1实羽中的备项指标一篮衰
名称定义类型求解举例
P1 担保学生申请贷款能否提供有布尔类型取值有或者无
效担保
P2 曾获学生在校期间曾获得的非模糊类型首先将荣誉按级级分类，
荣誉纯学术荣誉，如三好学生、再采用模糊方法，如二相
等，由学校学生管理部门模糊统计法，得到隶属度
提供原始指标函数。
P3 违纪／ 学生在校期间的违法，违模糊类型处理方式类似P2
违法纪行为记录，由学校学生
记录管理部门提供原始指标
P4 校际不同学校的德智体评价和数值类型可参考院校排名进行打
差别毕业生收入不直接可比， 分
故引入此指标
P5 专业不同行业大学毕业生的预数值类型对应于平均收入
方向期收入情况
I'6 学校学生日常品德表现数值类型P6，P7，P8均由学校提
德评供后进行归一化
价
P7 学校学生日常学习成绩数值类型
智评
价
P8 学校学生日常身体素质和锻炼数值类型
体评情况
价
P9 校友各高校历史上贷款申模糊类型采用模糊方法处理
信用请者的信用表现对该校的
差别新申请者的影响
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在前文讨论的基础上，我们建立了一个完整的系统分析模型实例(图4．4)，
表4．1是对实例中各项指标的具体说明。需要说明的是，我们设计这个措旅层所
使用的指标和方法并不是唯一的，这是一个比较典型的方案。在商业银行的实际
操作中可以设计出更加全面和缜密的措施层实际方案。
圈4．4
4．2．2措施层检验
1比较矩阵和一致性检验
在层次分析模型中，必须建立比较矩阵对各因素的相对重要性进行评估，即
请贷款的决策者，针对“为实现A，应如何相对评价x和Y的相对重要性(以卜9
为标度)”决策者需要做出判断，然后将回答填入比较矩阵。然后必须对比较矩
阵进行一致性检验。
一致性检验公式如下：
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五一=1lll獬魄)
Icl，：墨墼=篓
。一。o H—l
CR：旦
甜
RI为随机一致性指标，查表可得
下面我们选择了两个例子
在比较矩阵几个例子中，对于每个矩阵，我们分别需要求出其最大特征根
彳嘶，以及其对应的特征向量。特征向量的每个分量与该元素相对于父元素的重
要性权值一一对应。我们将带权的层次图附后(图4．5)。
圈t5
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CAl，CA2对于O
缸=2
W=(0．750，0．250)7
一致性检验
CI=CR=0
CB4，CB4，CB5对于CA2
CA2 CB3 CB4 CB5
CB3 1 1／3 2
CB4 3 1 5
CB5 1／2 1／5 l
k 2 3．0037
W=(0．230，0．648，0．122)。
一致性检验
(El：堑二!：o．00185
，l一1
CR=CI，RI=0．009<0．10
以上是比较典型的矩阵。我们略去了其余比较矩阵，得出的具体权重值请参
看图4．5。
4．2．3层次总捧序和总体一致性检验
在每一层因素对其上层因素的相对比重基础上，按照从上到下的顺序，采用
递推方法，求出各因素相对于目标层的绝对权重。设相邻A，B两层(A在上)
分别包含Al，A2⋯如和马，岛⋯吃因素，B层因素关于A层权值分别为魄J，魄广％(无
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联系为0)，而A层关于总目标的权值为q，吒～岛，则有
玩=Σ％4，
结果如下
措施绝对权重
P1 0．167
P2 0．009
P3 0．0337
P4 O．2133
P5 0．167
P6 0．038
P7 0．135
P8 0．275
P9 0．040
为避免各层次的不一致性积累，必须进行总体～致性检查如下：
CR=
Σ
等
Σ
户l
CI(j)4aJ
RI(j)4a，
：—0．00185x0,25+—0．0145x0,083；—0．00—167：0．009<0．10 0．58x0．25+0．58x0．083 0．193
4．2．4实例：三个学生的信用评价结果
假设有三个申请助学贷款的学生，他们的情况分别如下表所示
．58-
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学生A 学生B 学生C
担保人有无无
曾获荣誉省级校级无
违纪／违法记录无无违纪
校际差别B类C类A类
专业预期收入(￥／月) 3500 2000 5000
德评价优优良
智评价79％ 95％ 50％
体评价60％ 32％ 95％
按照前面提出的计算方法，我们计算出这三位学生最原始的输入数据表格。
模糊值的隶属度函数这里就直接给出， 对P2，认为分获国家级，省级，校极荣
誉的学生隶属于会归还贷款的人群的隶属度分为87％， 65％， 52％。类似的，对
P3集合，假定无违规记录的隶属度为l，违纪为38％。而P4认为三人所在学校
分为52％，49％，84％。
表4．2三个学生的得分表
学生A 学生B 学生C
P1 1 O 0
P2 87％ 65％ 52％
P3 l l 38％
P4 B C A
P5 3500 2000 5000
P6 优优良
P7 79％ 95％ 50％
P8 60％ 32％ 95％
P9 52％ 49％ 84％
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下面进行指标的规范化，就是通过技术处理，消除指标间数量级差异过大和
具有量纲的指标，使各指标在同一层次中具有可比性。可用下式计算：
耻老
其次，还必须对指标进行同趋势化。指标的同趋势化就是将指标通过整理
变换，使所有指标转化为同一方向，统一规定指标大者为优，可用下式计算：
Ei=E。；+E。自一E『
表4．3经过量纲处理的三个学生的得分表
学生A 学生B 学生C
P1 1．000 0．000 0．000
P2 L 000 0，747 0．598
P3 1．000 工．000 0．380
P4 0．750 0．250 l-000
P5 0．700 0．400 l-000
P6 1．000 1．000 0．750
P7 0．832 1．000 0，526
P8 0．632 0．337 1．000
P9 0．619 0．583 1．000
将求出的三位学生的P卜P8值与绝对权重相乘累加，便可以得到他们的信用
评价
Credit(A)=0．882663
Credit(B)=0．645207
Credit(C)=0．722388
为便于使用，我们将他们的信用分数乘以100，四舍五入，得到学生A，B，
C的最后信用分数分别为883，645和722。如果对申请助学贷款的大量学生进行
上述评估，按照信用分数由高到低排列的学生序列就可以作为发放有限贷款资源
的重要参考。
浙江大学硕士学位论文我爵银行信用评估的系统分析模型研究
5系统分析模型得出的启示和建议
系统分析和层次分析法的引入确实使得对申请助学贷款学生的信用水平有
了更为量化和准确的定位。通过以上的助学贷款的评估模型分析，我们不难看出，
要使该模型正确运作的最佳保障措施是建立个人信用制度，并完善学校对学生的
德、智、体的全面评价体系。而如果将该类型的系统分析模型推广到银行的其他
各种类型贷款的信用评估中去，也是需要一定的条件为基础的，评估模型也只有
在一定的数据基础上才能得出正确的或者是接近正确的答案。基于此，笔者提出
以下的政策建议：
宏观方面
5．1建设健康稳定的宏观经济金融环境
稳定的宏观经济环境是金融体系得以正常运转的基础，因此全面深入地推进
金融环境建设，既是金融发展的必然要求，也是其它各项工作开展的前提。
5。1．1加大银监会金融监管力度，构建信贷风险的外部防线
加强银监会对商业银行经营活动的监督管理，增强商业银行经营的外部约
束，是防范风险产生的重要外部防线。针对我国商业银行的现状，我国银监会对
商业银行风险的监管可以通过以下几个步骤来进行：
(1)理顺金融监管体制。一方面真正赋予银监会监督管理的职能和权力，另
一方面盟确银监会及其分支机构金融监管的权限，应使银监会分支机构直接从属
于上级机构，采用“以上查下”的监管组织模式，避免实际中存在的多头管理的
现象，建立高效的金融监管体系，保证对商业银行风险监管的权威。
(2)完善金融监管手段和指标体系。坚持央行实施现场检查为主的监管方法，
建立监测金融运行的预警系统，建立金融机构信息披露制度等，这些都是央行监
管风险的基础。
(3)建立统一规范的监督检查体系。建立对金融机构资信评估制度，建立金
融机构法人或主要负责人的档案管理制度，完善对金融高级管理人员任前、任中
61
浙扛大学硕士学位论文我国银行信用评估的系统分析模型研究
和任后的监管措施等。
(4)加强商业银行同业自律，注重发挥行业自律组织在规范竞争行为方面的
作用。主要包括完整的行业业务规则体系，制定银行业务费率标准等。
5．1．2建立现代企业镧度，提高经济运行质量，重塑风硷防范的微观
基础
目前我国商业银行中风险较普遍存在，呆滞贷款积重难返，贷款企业方面的
原因应引起足够重视。尽管从严格意义上讲商业银行信贷风险的产生应主要归咎
于银行贷款方式或贷款对象选择不当，而不能把责任推向企业。但在我国目前情
况下，由于现代企业制度尚未完善建立，大部分大中型国有企业的产权虚设，企
业吃银行大锅饭的体制依然存在，使得企业不仅普遍需求资金，而且普遍存在借
钱不还的情况。在这种病态体制下，银行对其贷款对象的选择余地很小，信用风
险俯拾皆是，防不胜防，缺乏银行主动实旋风险防范策略的宏观环境和微观基础
条件。因此，要彻底防范商业银行的信贷风险，还必须从产权制度改革入手，加
快现代企业制度建设的进程，使企业真正做到自主经营，自负盈亏，自担风险，
自求平衡。
就商业银行来说，首先，主要还是从信贷资金的营运方面来搞好服务，支持
企业特别是国有企业改革。(1)支持国有企业建立现代企业制度。(2)支持国有企
业把改革同改组、改造、加强管理结合起来。(3)支持企业兼并、规范破产、下
岗分流、减员增效和再就业工程，形成企业优胜劣汰的竞争机制。(4)支持企业
推进各项配套改革。
随着商业银行现代金融企业制度的建立，作为一个自主经营、自负盈亏、自
担风险、自我发展的市场竞争主体，强化风险意识、加强风险管理会实实在在体
现在今后的经营管理之中。
5．1。3加强金融法制建设，建立健全金奠监管的法规体系，保证风睑
防范的规范运作
金融法律、法规是金融监管当局实施监管的法律依据，政府和银监会等权力
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机构通过宏观经济、金融政策和立法、执法等工作。以法律法规的形式约束商业
银行的金融行为，金融监管的法规体系渗透和贯穿于监管的全过程与各个环节，
监管当局只有依法实施监管，才能真正实现监管的严肃性、权威性与统一性，它
是风险监管规范化的保证。
健全法规体系，抵制各种逃废银行债务的行为，维护银行的合法权益，保全
银行的资产。具体措施可以包括：国家应尽快建立由商业银行法、贷款法、投资
法、资金管理条例等法律组成的一整套适合资金安全运行的法律体系，通过立法
明确银行管理资金的法律职能，不论任何部门和行政领导，凡违反资金法规的，
银行可以理直气壮地按照有关规定进行处罚，以保证银行资金的正常运行。金融
法规还应明确规定信贷人员的法律责任，信贷人员未尽职责造成损失的应负一定
的责任：还应规定约束银行的行为，禁止金融同业无序竞争以造成风险：特别是应
用法规约束行政不正常干预，用法律保障银行贷款自主权和贷款安全性。只有从
法律角度建立一套严密健全的法规防范机制，才能从根本消除诱发风险产生的各
种因素，为依法治理金融，确保金融业的良性循环创造良好的法治环境，最终达
到保障金融业长治久安的目的。
5．2建立并完善国家信用数据体系
目前，我国仍属于非征信国家，企业、个人和社会的信用数据缺失严重，即
使是存在的～小部分，也未实现公开化和商业化，这使得商业银行信用评估的数
据基础相当薄弱。在欧美发达国家，经过几十年的数据积累和沉淀，加上国家和
各类商业数据公司的共同构建，形成了多样化、多层次的数据体系。在我国，由
于公众对商业数据公司的天然的不信任感，建立一个以国家为主导的信用管理体
系才是解决目前数据缺失困境的最有效方法。而在利用国家信用数据体系提供风
险防范的社会保障时，我们可以采取以下措施：
首先，建立客户资信监测网络与传播系统。长期以来，我国对企业和个人的
资信缺乏有效的社会监测，资信监测工作基本上只由银行来完成。另外，由于历
史条件的限制，资信监测的传播系统不畅，社会各方面信息资源不能有效共享。
这种状况造成商业银行不能充分掌握客户信息，难以正确选择客户、有效防范化
解信贷风险，因此有必要建立客户资信监测网络与传播系统。客户资信监测网络
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涉及社会的方方面面，需要政府和央行、银监会牵头，各经济、行政与执法部门
及各商业银行共同参与，由银监会在广泛征求各商业银行意见的基础上提出客户
资信监测网络需求并负责系统开发，各相关部门分别根据需求定期把监测信息收
集整理后输入网络，由商业银行根据授权进行查询，以实现信息资源共享。
其次，建立定期向社会公布黑名单客户的制度。在市场经济条件下，商业银
行和企业都是市场的独立主体，均要以谋求资产安全和追求效益最大化为经营目
标，“有借有还，再借不难”理应成为企业正确处理信用关系的准则。然而，受
计划经济的影响，在社会信用制度还不够健全的情况下，部分企业信用观念仍较
淡薄。它们千方百计地套取银行信贷资金、逃废银行债务，造成银行产生大量的
不良资产。
目前，黑名单客户制已在试行，这是建立金融安全区的重要内容。试行过程
中，在银行系统内通报黑名单客户，但仅涉及企业自身，未涉及其主要股东及经
营责任人。这在一定程度上可以防止这类不良客户在其他商业银行取得授信，但
不能对他们产生足够的威慑。随着这一制度的实旆和完善，银监会可以定期把这
类客户及其主要关系人通过媒体向社会发布，督促客户提高信用观念和还贷意
识。
5．3完善贷款五级分类
虽然贷款的五级分类并不是真正意义上的定量评估，但其正确的分级结果
对定量评估还是有积极的指导意义。在《贷款风险分类指导原则》的基础上，结
合前几年实践五级分类的经验，由银监会领头尽快建立标准统一、内容细化的操
作规程，以保持各商业银行间指标体系的一致性和可比性，同时便于公平竞争和
有效监管。制定操作规则应该注意以下几个方面的问题：一是制定出的分类标准
和方法要确实能够真实反映各个银行的贷款质量，真正起到防范信贷风险的作
用。具体的说，要让其能够更加敏感地监测到贷款质量临界点的细微差别，从而
能够对贷款风险变化产生预警作用：同时能够更加精确地计量贷款风险价值的损
失程度，为提取呆账准备金提供可靠的依据。二是要具有很强的可操作性。商业
银行要按照不同经济类型、经济形式和产品制定相适应的操作细则、分类标准、
认定条件、工作职责、操作规程和审核程序，使各级的信贷人员能够较快地掌握，
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熟练和准确地进行操作。使细化了的分类既能满足各个商业银行自身经营管理的
需要，又能与银监会的有效监管相衔接。
微观方面
5．4建立系统分析的信用评估模型，加强对国外模型的借鉴
加快引进金融工程人才，逐步在信贷业务中引入模型评估的概念，以期通过
业务积累，建立适合中国国情的系统分析信用评估模型。通过前面建模的实例我
们可以发现，系统分析模型对解决我国现阶段的信用评估能力有相当的可操作
性，而数据的缺失问题又能通过模糊数学的方法在一定程度上得以解决。具体到
银行建立分类模型进行各类贷款的信用评估时，虽然我国目前的情况无法对国外
模型进行直接运用，但还应当注重对国外现有模型的借鉴。
l对Credit metrics方法的借鉴
之所以大力提倡Credit metrics方法在我国商业银行信用风险管理方法上
的借鉴，主要因为该方法是一种通过信用风险转移矩阵计算的量化方法．历史上
看，我国商业银行传统管理方法主要有5C等，而当前在借鉴美国方法过程中，
提的最多的也就是CAMEL等，实际上这些方法在运用过程中部有着简便实用、全
面稳健的优势，但由于其变量选取是事先确定好的，同时又是一种定性描述，因
此有极强的主观性．目前，在各商业银行的具体实践过程中，虽然也采用了打分
求和等方法，但实际上这种方法仍然属于典型的定性研究，且难以在不同行业间
比较，而Credit metric方法是典型的可以在不同行业之间比较的量化方法，因
此该方法对我国商业银行信用风险管理方法而言无疑是一个很好的补充。
此外，如前所述，Credit metrics方法实际上是在险价值，即VaR法在信
用风险领域的应用，是Risk metric的引申，应该说，VaR法近年来在世界理论
和实践领域发展很快，它以其科学性、实用性、综合性和国际性等特点，代表了
世界风险管理方法的一个重要方向，因此，它也得到了巴塞尔委员会的内部认可，
它不仅专门做出该方面的许可性承诺，而且在持有期限、置信水平等方面做出了
一定的规定，所以说该种方法也注定在未来将成为我国商业银行风险管理的重要
方法．当前而言，该方法起码可以对我国商业银行信用风险的国际比较发挥直接
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的作用，所以该方法应该进一步得到理论和实践领域人士的重视．
2对Credit Risk+模型的借鉴
(1)Credit Risk+模型中债务人无条件的违约概率是由债务人企业内部因
素导致的违约行为发生的可能性：而在贷款风险度方法中，贷款形态和贷款方式
其实也是与企业相关的内部因素，这与信用等级风险系数的含义有重复的地方，
因为在《企业信用等级评定表》中，“贷款质量”一条完全可以反映贷款形态所
导致的风险：“贷款付息”与“经济实力”也能反映贷款方式风险，所以贷款风
险度方法并不符合严格的条件概率定义。因而，我们可以将贷款形态和贷款方式
这两个因素纳入信用等级评价中去，将信用等级风险系数定义成严格意义下的条
件违约概率，即在“贷款质量”中考虑贷款形态所产生的风险：在“经济实力”
的资产项目中考虑贷款方式所产生的风险。例如，可根据企业贷款的具体情况，
将资产项目的得分乘以某个比例以反映贷款方式的因素，同理在“贷款付息”中
也可考虑贷款方式所产生的风险。
(2)将企业外部的市场风险与企业内部风险综合起来考虑是现代金融学的发
展趋势。企业存在于市场之中，市场因素的波动肯定会影响企业的行为，因而也
会影响偿还贷款的能力，在Credit Risk+模型中用风险因子表示这些外部市场
因素．巴塞尔委员会提出的《市场风险补充规定》正式提出了在商业银行的风险
管理中要考虑市场风险．随着我国加入?tTO，国内的商业银行要面临千变万化的
国际金融市场，与外资银行一起参与国际竞争，所以我国在商业银行的风险管理
中，也应该逐步引入市场风险的概念。
通过系统分析模型的建立和信用评估实例结果的验证，我们发现系统分析模
型对我国现阶段的银行信用评估具有比较好的可操作性和准确性，而层次分析法
的运用和利用模糊数学对数据进行的处理也得到了比较满意的结果。我们相信，
对信用评估模型的研究(特别是系统分析模型的研究)将是今后银行风险管理的
一个重要的发展方向。
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后记
时光如水，生命如歌，转眼间两年的硕士求学生涯即将结束。回想这两年来
在母校，在玉泉，在经济学院学习生活的日子，我心中充满了无限的感慨。
在硕士的求学路上，我首先要感谢的是我的导师王维安教授。王老师不仅在
学术上指导我们，在生活中更给予了我们无限的关心与爱护。难忘炎炎夏日里老
师辗转于校区之间，挥汗如雨，诲人不倦；难忘点点灯光下老师伏案教研室中，
笔耕不辍，教书育人。可以说，王老师以自己渊博的学识和高尚的人品味我们这
些学生树立了终生学习的榜样。高山安可仰，徒此揖清芬。
我是在硕十期间转正成为一名正式的共产党员。在这期间，学校和学院的各
级领导给予了我正确的指导和真心的关怀，使我在浙江大学这个优秀的集体里学
到r知识，也学会了做人。
最后，还要感谢在我背后一直坚定地支持我的父母。无论成功还是失败，他
们总是在我的背后，坚定不移的支持者我，让我有勇气继续前行。虽然他们在物
质上不是鹾富裕的，但他们绝对是精神财富卜的巨人。
在浙江大学经济学院的这两年，是学习的两年，是战斗的两年，是充满了美
好回忆的两年。我想，无论什么时候，身处何地，当我回头望硕士的求学生涯，
我一定会为自己是一个浙大人而骄傲。同时，电希望有一天，新的浙大人会以有
我这个校友而自豪。