当前中国证券市场如何走出困境

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1、商业银行在企业信贷中的信用风险管理技术与加强措施摘要：信用风险是商业银行承担的金融风险中最重要的风险之一。信用风险产生的影响涉及到社会经济生活中的不同层面。在国家鼓励和号召商业银行向企业提供信贷支持的政策下，银行在向企业提供贷款获得较大利差的情况下，同时也承担着比其他贷款业务更大的信用风险，如何分析和防范信贷中的企业信用风险将成为商业银行今后工作的重点。本文主要从商业银行的角度出发，通过分析企业信贷中的信用管理技术，然后来制定一些有针对性的风险防范措施。关键词：商业银行；企业融资；信用风险管理；技术；措施由于我国商业银行长期在计划经济体制下代国家履行

2、分配社会资金的职能，在具体贷款项目上根本没有真正的决策权，更不用提风险分析和决策，这使得我国商业银行在风险分析与决策上缺乏技术、人员等各方面硬性条件。虽然近些年来，有些商业银行利用传统的定性信用分析方法来管理信用风险，但主要靠信贷人员的主观评测，因此在实际的风险评估上准确率比较低，存在较大的误差。为了保障我国商业银行体系能够更加科学的对待企业融资，从而为国家经济发展提供更大的金融支持，我们对信用风险管理技术育措施进行详尽的探讨，是非常有必要的。一、商业银行应对企业融资信用风险管理的技术分析商业银行信用风险管理的方法及技术，不仅能够让商业银行合理的规避

3、发放贷款中风险，提高银行经营的稳定性，还能够让中小企业融资步入良性的发展轨道。这些方法和技术对于借贷的双方都有着更加科学化、合理化的实质性帮助，因此对它们展开详尽的探讨，是我们解决中小企业融资难的必须实施的重要过程。下面我们就从信用评分法、现代信用风险管理模型两大方面来展开探讨。（一）对信用评分法的分析1、Z评分模型Z评分模型由美国纽约大学斯特商学院教授爱德华·阿尔特曼(EdwardI．Altman)于1968年提出的，它一经推出就引起了各界的广泛关注。在此之后，众多的商业银行和金融机构普遍的运用它来预测信用风险，并且卓有成效。Z评分模型沿用到今天，

4、已经不仅仅是金融行业专用的风险分析模型，更多行业的企业以及新兴的公司、集团也正在引用这一风险分析方法。Z评分模型的表达式为：Z=1．2Xl+1．4X2+3．3X3+0．6x4+0．999X5，其中（Xl=营运资本／总资产；X2=留存收益／总资产；X3=税前收益／总资产；X4=市场价值／总债务的账面值；X5=销售收入／总资产。）在最终的计算结果中，如果Z的值越低，那就表明贷款人的财务状况越差，存在着较大的信贷风险；反过来Z值越高，那就表明贷款人的财务状况越好，信贷风险也就越小。Altman运用统计样本测算出了贷款人的Z值临界值，其中最低下限值为1．8l

5、，而上限值则为2．990。这也意味着当贷款人的Z值低于1．8l时，其财务状况以及非常的糟糕，银行或金融机构应该拒绝给其提供贷款；当贷款人的Z值高于2．99时，则表明贷款人的财务状况趋近或比较良好，银行或金融机构可以提供贷款给贷款人。1、ZETA评分模型ZETA评分模型是由Altman，Haldman以及Narayanan三人对Z评分模型进行的改进，它主要是将Z评分模型中的变量进行了改进，将原来的五个比值改为了资产收益率、积累盈利指标、收益稳定性指标、流动性指标、资本化程度指标、债务偿付能力指标、规模指标这七个指标。相对于Z评分模型来讲，它在适用范围上

6、以及分析精确度上、预测风险的能力上有了很大的提高。3、Logit信用评分模型Logit模型主要是采用一系列财务比率来预测信用风险发生的概率，然后再对商业银行或者是金融机构的风险最低承受点来设定信用风险警戒线，以此对贷款人进行风险上的定位。在Logit模型中如果我们用Yi来表示企业的财务状况，若Yi=0，我们假定贷款人不发生违约事件；若Yi=1，我们就假定贷款人会发生违约事件。然后我们就可以通过计算其概率来判定信贷中的风险发生率，以此来分析应该放不放贷给贷款企业。Logit模型分析使用起来比较简单，但是它也存在较为明显的经验性，在真正的风险分析中，其实

7、用性并不强，在此我们就不对其进行详细地探讨了。信用评分法由于操作比较简单，涉及到的企业财务数据以及计算量相对来说也比较少，这与我国商业银行体系信用评分相关体制不健全以及国家对企业的财产、信用评估机制不完善的现状是比较吻合的，所以目前我国商业银行在评估中小企业信贷风险中经常采用信用评分法来控制可能发生的信用风险。（二）商业银行信用风险管理中常用的其他技术由于银行信贷所涉及到的主体存在着信用以及财务上的具体差别，因此在对其进行信用风险管理上我们也应当有区别性的对待。下面我们再来探讨大型企业信用风险管理的方法。1、KMV模型分析技术KMV模型是由KMV公司

8、研究开发的一种违约预测模型，它将信用风险与违约联系在一起，并且只通过违约概率来预估信用风险。它主要是利用期权