浅析中小企业信用担保风险评估模型构建

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1、浅析中小企业信用担保风险评估模型构建　　【摘要】中小企业融资难长期以来一直是困绕经济发展的重要问题，而通过担保企业则可以帮助中小企业提升信用，有效解决融资难问题。然而担保企业缺乏有效的风险控制手段，没有建立完善的风险控制体系，导致担保企业面临重大的经营风险，如何从中国实际出发，建立一套有效的担保风险评估模型，已成为担保企业加强风险控制急需解决的重要课题。　　【关键词】信用担保风险管理评估模型　　担保企业能有效地解决中小企业融资难问题，为促进经济发展做出了重要贡献，然而担保企业也面临诸多经营风险，风险管理不够健全已成为制约担保企业发展的重要瓶颈，建

2、立有效的担保风险评估模型，则可以科学地防范担保风险，从而保证担保企业持续发展。　　一、建立担保风险评估模型的基本要素　　建立担保风险评估模型就是通过建立一套担保风险评估系统，采用定量和定性的办法，并利用相关评价指标和评价标准，对申请担保客户的财务信息、经营信息、偿债能力、反担保物等信息进行综合分析和评价，评估客户信用等级，评价担保项目的风险状况，最终进行担保决策。设计出能适应我国担保实践的担保风险评估模型，主要涉及以下基本要素：　　（一）违约概率（ProbabilityofDefault，简称PD）：是指未来一段时间内由于借款人不能按期还款，贷款

3、人向担保企业索赔，致使担保企业出现代偿的可能性。违约概率等于担保赔付金额除以担保余额，通常情况下，担保企业理想的违约概率低于3%，并且不能超过7%。　　（二）违约损失率（LossGivenDefault，简称LGD）：是指一旦债务人发生违约，担保企业发生代偿，处置反担保物后，或经过追偿后仍然无法收回的净损失，这个预期损失占风险敞口总额的百分比。违约损失率由抽取一定的样本数据进行统计计算，理想的比率应低于2%。　　（三）风险敞口（ExposureatDefault，简称EAD）：是指由于债务人可能违约所导致的风险余额，一般情况下，风险敞口等于担保贷

4、款余额。　　（四）期限（Maturity，简称M），是指借款人完成贷款协议规定的所有义务（本金、利息和费用）所需的最长时间（通常以年计算）。　　（五）借款人风险评级（BorrowerRiskRating，简称BRR）：是指担保企业通过设置多种评价指标，利用一定的评估方法对借款人的信用状况进行整体评价。　　（六）反担保物风险评级（FacilityRiskRating，简称FRR）：是指担保企业利用一定的评估方法对借款人提供的反担保物风险状况进行评价。　　（七）潜在损失（ExpectedLoss，简称EL）：是指担保企业为借款人提供担保业务可能导致的

5、最终风险损失的数学期望。它代表大量担保贷款组合在整个经济周期内的平均损失。　　（八）非预期损失（UnexpectedLoss，简称UL）：是指由于经济波动等原因造成的最终风险损失偏离预期损失的程度。　　二、担保风险评估模型的二重评估系统　　根据巴塞尔新资本协议对金融行业风险评估的要求，并结合我国担保行业的经营实践，我国担保风险评估模型应建立担保风险评级模型和担保风险定价模型的二重评估系统。　　（一）担保风险评级模型　　建立借款人信用风险评级（BRR）和反担保物风险评级（FRR）的二级评级模型，是担保风险评级模型的核心内容。　　1.借款人信用评级（

6、BRR）模型　　借款人信用评级（BRR）模型主要是利用多种评价指标，对客户的信用状况进行评分，确定其信用等级。根据不同类型的客户特点，可分别设置大中型（担保额超过300万）、小型（100万至300万）和个人或微型（低于100万）项目三套评级模型。其中大中型担保项目信用评级模型见表1-1。　　2.反担保物风险评级（FRR）模型　　反担保物风险评级（FRR）模型主要是利用多种评价指标，对贷款担保人提供的反担保物状况进行评分，确定其风险状况。反担保物评级模型见表1-2。　　3.保风险等级的认定　　借款人信用评级（BRR）以及反担保物风险评级（FRR），

7、都可根据评级模型相应评分标准进行评分，然后按照标准普尔风险等级标准（见表1-3）进行风险等级的认定。一般情况下，只有风险等级达到BB以上的项目才予以担保。　　（二）担保风险定价模型　　风险定价模型就是利用风险评级模型的相关数据，进行定性分析和风险定价，预测担保项目的潜在风险损失，帮助进行风险决策。　　1.担保风险定价模型评价指标的计算　　担保风险定价模型见表1-4。　　2.担保风险定价模型应用举例　　以某公司申请一笔贷款担保为例，进行担保风险定价见1-5。　　在经营实践中，担保风险评估模型的应用不是一成不变的，要结合担保项目的实际情况加以灵活运用

8、，譬如对于信用评级较高的客户可不要求提供反担保物，对于信用评级较低的客户，如果反担保物信用评级较高，那该项目风险依然可控。总之，对于多数