信息不对称与商业银行信用风险度量研究

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信用风险、市场风险和操作风险被称为当代银行的三大风险。其中信用风险的复杂性和破坏性远远超过其他两个风险,它几乎每时每刻都出现在社会经济生活中,危害到金融的稳定和国民经济的发展,每个市场经济活动的参与者都无法逃避。随着我国金融体制改革步伐的加快和金融业开放程度的提高,国内银行业面临着参与国际竟争的严峻挑战,在金融业口益全球化的新形势下,加强我国商业银行信用风险管理的研究,缩小与国外同行的差距,已成为我国金融业面临的重大课题。但是,现阶段学者们对信用风险的概念还是莫衷一是,这就影响了对信用风险的研究,因此,本文首先简单分析了学者们提出的信用的各种概念,认为传统信用风险的定义已经愈来愈不能描述当今时代风险的新特点和新变化。传统的信用风险来自于商业银行的贷款业务,但贷款流动性差,缺乏像一般证券活跃的二级市场,银行对贷款资产的价值通常是按历史成本而不是按市价的方法去衡量,当违约发生后,才被动的在资产负债表里做相应调整。现在的信用资产组合不仅会因为交易对手的违约而发生损失,并且也会因为交易对手履约能力的变化而面临损失的可能性,如信用等级降低、盈利能力的下降。尽管在英文中credit risk可以翻译成信贷风险,也可以翻译为信用风险,但是本文严格区分了信用风险和信贷风险的概念,在信用风险的概念中本文更加赞成盯市模型的观点,认为信用风险不仅包括违约风险,还应包括由于交易对手信用状况和履约能力上的变化导致债权人资产价值发生变动遭受损失的风险,这是本文研究的基石。信用风险度量方法研究是国内外金融理论研究的热点。信用风险具有金融风险所具有的一般特性,如:不确定性、传递性和扩散性、隐蔽性和突发性,但也有自身一些特点,如:信用风险概率分布的可偏性、信用风险承担者对风险状况及其变化的了解更加困难、有不能量化的风险、信用风险的观察数据少等。而且我国大多数企业是非上市公司,信息披露更加不充分,企业为了能获得银行贷款,有动机去粉饰自身的财务报表。因此,本文认为银行首先应解决信息不对称问题,只有获得充分可靠的信息,信用风险度量模型研究才有实际的价值。斯蒂格利茨(STIGLIZ)和韦斯(WEISS)研究了信息不对称的信用市场,他们的研究表明,银行面临信息不对称时会采用信用配给的方式去解决,这是银行作为理性人的经济行为。本文简单分析了银行作为价格的制定者和作为价格接受者两种情况下的信用配给,认为信用配给不是信息不对称有效的解决办法,它描述的行为过于简单,银行和企业之间的关系实际上是一个多次博弈的过程,因此可设立一个声誉模型来来约束企业的违约行为,在社会上建立一个信用体系,记录企业的信用行为,从而激励企业充分暴露自己的信用信息。此外,改善金融监管理念,建立中小银行专司对中小企业的贷款,也可以减少信息不对称问题。本文介绍了信用风险度量模型发展史,传统模型包括专家方法、信用评级法,信用评分法;现代信用风险度量模型是一种组合风险管理模型,是运用特定的数理统计方法,从历史数据中推测出该风险引起损失的概率密度函数,进而为未来可能的损失进行科学推测的一种控制信用风险的方法。国外大银行常用的资产组合的风险量化管理模型是包括Credit-Metric、CreditRisk+、KMV和模型,这些模型是新资本协议推荐使用的信用风险量化管理模型,其中应用最为广泛的是KMV模型。但是KMV模型针对的是上市公司,这限制了它的进一步使用,在非上市公司中不具有适用性,本文认为对非上市公司的数据做适当的处理后同样可以应用KMV模型去度量它的违约概率,方法是用上市公司的资产波动率替代了非上市公司资产波动率,利用现金流折现模型计量非上市公司的资产价值,本文利用江门市工商银行给X公司的贷款证实了这样的做法是适用的。
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