金融不良资产风险分类问题研究

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1、金融不良资产风险分类问题研究[摘要]金融不良资产风险分类一直缺少像贷款五级分类制度这样的行业标准，然而不良资产风险分类的研究十分重要，它是不良资产分类技术的基础，也是不良资产估值、定价的基础，同时能够为金融监管部门评价资产管理公司经营业绩及风险提供重要依据，既有理论意义又有实践意义。本文总结了国内外相关领域的研究成果，提出了适合我国的金融不良资产风险分类方法的初步设想，同时也指出了建立风险分类体系的难点——权重问题，以及应当为其建立相应的网络信息平台，真正形成一套标准化、规范化、信息化的不良资产风险分类标准。[关键词]金融不良资产；风险分类

2、；一、金融不良资产风险分类问题的提出（一）、贷款五级分类制度的重要作用近年来，商业银行的风险管理问题受到了国际国内金融界普遍关注，在风险管理的各种理论中，贷款五级分类方法一直是银行风险管理技术研究的基础。贷款五级分类制度是根据内在风险程度将商业贷款划分为正常、关注、次级、可疑、损失五类，它对风险识别的范围覆盖了全部贷款，以分类时贷款面临的风险状况判断贷款本息到期足额偿还的可能性，在判断时贷款还未到合同规定的偿还期限，或即使到期也要对最终偿还情况做出估计。正是基于这些优点，贷款五级分类方法一经提出就获得了认可，成为银行贷款风险分类的准则。通过

3、五级分类法对贷款进行分类，监管者和信息使用者能够一目了然地了解银行的经营业绩，并依照贷款风险分类状况有针对性地采取有效措施，加强风险管理。（二）、不良资产风险分类研究空白随着商业银行风险管理研究受到越来越多的关注，与此相关的不良资产分类问题的原理及技术方面的研究也被提到了一个新的高度。不良资产的风险最根本是回收风险，对于既成事实的不良资产的分类，也就是基于违约后的回收概率研究。国际上对不良资产分类的研究主要是围绕着巴塞尔新资本协议的核心内容——“违约概率”的测度和评估展开，方法虽然层出不穷，但是主要是对未来违约可能性的测度，对既成事实的不良

4、资产分类的原理和技术研究还基本处于空白阶段。目前金融资产管理公司、银行、监管部门在不良资产的分类问题上仍然是“无理可依，无据可循”，缺少像五级贷款分类方法这样的标准，在管理和处置过程中不能合理的规划，最大限度提升资产价值。因此，金融不良资产分类研究具有十分重要的现实意义，它是不良资产估值、定价的基础，也能够为金融监管部门评价资产管理公司经营业绩及风险提供重要依据。二、国内外关于金融不良资产分类的研究成果对于金融不良资产分类原理，国内外金融界重点集中在对未来的违约概率（PD）和违约损失率（LGD）的测度上。两者对既成事实的不良资产分类研究具有

5、核心作用，但长期以来，理论界和实务界的相关研究主要集中在违约概率（PD）上，对违约损失率（LGD）的重视程度远远不够。（一）、国外对违约概率测度（PD）的进展在古典的违约概率的测算模型基础上，国际发达商业银行和评级公司推出了多种测算违约率数值的高级模型。研究的主流有以下四类：1、基于信用评级历史资料的信用等级违约概率Creditmetrics模型：它对违约概率的测度体现了新巴塞尔资本协议对违约率的要求，主要优点是估计的违约概率是以每年的评级历史数据进行平均统计，方法比较简单。2、基于期权定价理论的“基数”违约率KMV模型：它利用期权定价理论

6、创立，数据基于股票市场价值而非企业账面资料，一方面使得此方法具有前瞻性，另一方面也在造成了模型应用范围的局限性。3、基于风险中性(RN)原理违约概率的测度KPMG公司的贷款分析方法(LAS)是应用风险中性方法进行违约概率测度的。4、基于保险精算违约概率的测度。Creditrisk+模型：将保险精算学的框架用于债券/贷款组合损失的概率分布的计算中。（二）、国内对违约概率测度（PD）的进展国内对信用违约概率的评估研究仍处于发展初期，基本上着眼于国外的古典违约概率模型的研究。管七海和冯宗宪等列举了目前国内对信用违约概率的评估研究状况，其中具代表性

7、的是违约测度的组合预测法和对违约概率测度的多元线性回归模型法。1、组合预测法王春峰等(1999)对统计方法(MDA)、神经网络与两者结合的组合预测方法，经过对信用风险判别结果的比较研究，表明组合预测在所有情况下的误判率都低于统计方法和神经网络方法。使用组合预测法主要判别是否违约而非违约概率测度。2、多元线性回归模型唐春阳（2005）通过使用某国有银行内部数据，假设整体违约概率分布服从正态分布，使用每个等级的违约频率作为等级的违约频率进行回归，得到一个简明模型，统计检验表明模型是显著的。该模型主要是对“Horrigan”的多元回归模型的统计论

8、证，对关键变量的探寻还是不够。（三）、国内外对于违约损失率（LGD）的最新研究进展违约损失是指债务人一旦发生违约行为会给债权人造成的损失,通常采用相对数的形式来表示,即为违约损失