金融机构可采取的信用风险度量方法

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1、金融机构可采取的信用风险度量方法王艳宁济南大学数学科学院摘要：木文针对飞速发展的金融市场中越来越多的信用风险问题，从金融机构的角度考虑，总结了以往集中度量交易对手的风险的方法模型。其中，方法有专家系统法、Z评分模型、风险调整的资本收益模型（RAROC）,给金融机构在办理贷款业务时提供了更多的参考方法。一、信用风险概述随着经济的飞速发展，资金的流动速度和数量也越来越大，而金融机构作为信用屮介，也起着越來越重要的作用。同时，其在经营过程屮承担的风险也是不可忽略的，其中最常见的一种风险便是信用风险。信用风险又称违约风险，是指交易方由于各种原因不能或者不愿按照事先达成的

2、协议履行相关义务的可能。这种无力履约的现象往往是由经营困境（如破产）或其他严重的财务问题所引发，并会使银行、投资者或交易对手遭受损失。2007年，开始爆发的次贷危机对我国金融市场的影响不容小觑，这场危机的导火索便是次贷借款人的违约，发放贷款的金融损失惨重，一些大型银行如花旗银行损失681亿，小银行直接宣布破产。2017年初，乐视公司风波就在眼前，资金周转不开，乐视公司CEO的违约以及股价下跌，致使乐视公司早己失去往日的辉煌。所以，金融机构在办理贷款业务时，对要贷款的对象的信用风险进行度量就显得尤为重要，下而主要研究以往所采用的信用风险度量的方法。二、信用风险度量

3、的方法（-）专家系统法第一，传统的专家系统模型。这是最早采用的信用风险度量方法，由一些具有丰富经验和专业知识技能的专家，根据t身经验和某些定性指标來评价交易对手的信用状况。专家所依据的主要指标有债务人的品徳与声望、述款能力、财务杠杆、是否有抵押品以及市场所处的经济周期和国家的宏观政策等。第二，基于BP神经网络的专家系统模型。为传统的BP神经网络包括输入层、隐层、输出层三层，根据输入层和输出层信号，确定隐层的阈值。BP算法是一种有监督的学习算法，该模型主要分为学习和工作两个过程。简单来说，其学习的基本原理就是:针对每个输入值，根据其输出的结果，不断修正每种指标的权

4、重3"直到其输出的数据与实际数据相同为止。假设在第n次输入中，第j个单元的输入信号为旳(n)其输出值为Uj(n),叫(n)输入连接权值向量，贝9：由此，最终会得到一个与真实值误差最小的权值(5。其工作的基本原理就是:根据上述学习而得到的每种指标的权重(5,计算输出的值"根据输出值判断信用风险。另外，可以通过增加隐层节点个数或者隐层数的办法，提高模型的准确度。第三，模型优缺点分析。传统的专家系统模型较为简单，但是这种方法的主观性太强，不同专家的经验不同，对同样的借款人可能得到不同的评价结果。但是基TBP神经网络下的专家系统模型是根据已知的数据，不同的专家会因为经历

5、的不同导致判断的不同，数据不会有偏差，故这种方法相对于上述方法客观性较强。(-)Z评分模型第一，Z评分模型简介。Z评分模型是在1968年由美国纽约大学斯特商学院奥特曼教授提出的，该模型是以财务比率为基础的多变量信用评分模型，根据显著性大小选择一部分指标，建立判断函数，最大程度的区分信用风险度。该模型采用5个财务指标进行加权计算，具体公式如下：其中，X】:流动资本/总资产，流动资产二流动资产-流动负债;X2：留存收益/总资产;兀：资产报酬率二息税前收益/总资产;X"：优先股和普通股股权市值/总负债账面价值;X5：销售收入/总资产，这一指标衡量企业产牛销售额的能力。

6、可得出的Z值与企业信用之间存在着密切的联系，当Z小于1.81吋，违约风险很大；当Z大于2.99时，违约风险很小。第二，基于股权定价理论和Black-scholes公式对Z评分模型的修正。一是模型建立。假定一个公司具有资产价值V和负债D,这些负债必须在合同约定时间T时偿还，否则该公司就会违约；并且如果公司破产，公司的资产将优先清偿给债权人，如果资不抵债，则股权没有价值。如果该公司资产价值V在时间T时大于D,则该公司有能力不违约。相反，如果小于D,则公司将要违约，股东选择将所有股权转让给债权人，即公司将要破产。但由于公司大部分都是有限责任公司，赔偿有限，所以可以认为

7、公司的股权是以公司资产为标的的看涨期权，执行价格为公司债务的价值。由Black-scholes公式可以得到改进的Z评分模型为：其中，X】:流动资本/总资产，流动资产二流动资产-流动负债;X2：留存收益/总资产;兀：资产报酬率二息税前收益/总资产;X"：优先股和普通股股权市值/总负债账面价值;X5：销售收入/总资产，这一指标衡量企业产牛销售额的能力。二是实证研究。根据上市公司财务数据分析整理可得:蓝筹股Z值平均值为3.35,大于2.99,ST股Z值平均值为-0.82,小于1.81。所以，从整个市场來看，财务状况以及经营好的企业Z值大于2.99,而财务状况以及经营状

8、况不好的企业Z值小于1.