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现代金融的复杂性要求金融机构不得不预测未来可能发生的情况，在各种选择之间进行取舍，预测未来可能发生的情况离不开概率理论，而概率理论能发挥作用的基础是构成概率评估基础的信息质量及度量技术。在实施新资本协议与国际监管规则接轨的进程中，我国商业银行正在面临信用风险事件爆发更加突然、更加频繁的市场形势，要分析银行信用风险的走势，除了传统的不良率指标之外，信用风险预测指标为我们前瞻性地判断信用风险提供了崭新的视角和完全不同的结果。
如何理解信用风险预测指标？
信用风险的恶化有一个过程，如何在信用风险恶化前期及早预测、把握风险的变化趋势是银行业面临的挑战。巴塞尔委员会要求银行利用长期的历史数据和统计方法模拟同类型信用主体的风险程度，动态把握信用主体变化的状况，反复证明预测结果的可靠性。除非发生千年一遇的极端情况，否则只要在资产组合层面保证预测结果足够审慎，银行应该不会面临灭顶之灾。我国银行业长期生存在利差被保护的市场中，对信用主体风险的识别尚未进入依赖精准量化工具的阶段。在经济持续增长阶段，投资需求和消费需求的膨胀驱使企业不断扩大再生产，企业扩大再生产意味着盈利持续增加，这时企业借助银行扩大杠杆反而是安全的。当经济出现趋势性的增速下滑时，尤其是出现普遍的产能过剩时，市场竞争更加激烈，绝大多数企业缺乏扩大融资杠杆的意愿，选取合适的企业提供支持对于保证资产质量安全非常关键。
为了前瞻性地识别信用主体的风险，代表违约可能性和可能损失大小的风险预测指标（违约概率、违约损失率）变得越来越重要。我国的大型银行已经具备了信用风险预测指标，接下来的问题是这类指标有多大的可信度？放眼国际市场，国际同业根据信用风险预测的时间段采用“返回测试”来判断指标的可信度。通俗地理解，就是要根据预测指标的统计涵义用同样时间段内实际发生的值与预测的值进行比较。无论是在整体上还是在个体上，预测值超过实际值即表明预测指标审慎，超过得越多，表明审慎程度越高；预测值低于实际值表明预测指标激进，低的越多，表明激进程度越高。这种方法不仅具有非常直观的意义，而且可操作性和银行之间的可比性较好。虽然任何预测方法都难以避免误差，但是通过分析预测的绝对水平、相对水平和尾部值就可以对风险预测的误差水平做出专业判断。判断绝对水平要看违约概率和实际违约率的距离。如果某个级别客户违约概率是4.5%，而实际违约率是4.1%，那么误差是9%（（4.5%-4.1%）/4.5%=9%）。判断相对水平要看预测低风险的债务人实际违约率是否比预测高风险的债务人实际违约率低。判断尾部值要看预测最低风险的级别是否实际风险最低，预测误差非常小，预测最高风险的级别是否实际风险最高，预测误差也可以接受。只要有足够的信息披露，信用风险的预测指标的误差便会一目了然。
汇丰银行是全球系统重要性银行中第三支柱信息披露较为完善的银行，预测指标显示汇丰银行在预测审慎前提下达到了较好的水平，如表1所示。
从公司模型预测误差的绝对水平上看，违约概率的误差为38.30%，违约损失率的误差为56.39%，违约暴露的误差为27.66%。违约暴露的预测情况与实际情况最为接近。对公司违约概率模型进行进一步分析，2013年和2014年对应的各个级别债务人违约概率预测值与实际值差异状况如图1所示。
图1表明，随着预测信用风险的逐渐增加，2013年的情况显示实际违约率也随着逐步增加，预测情况和实际情况较为吻合。2014年在第17级出现实际违约率高于违约概率的情况，同时第17级的实际违约率也高于第18级，出现了预测情况与实际情况的背离。第17级以外的其他各个级别在2013年和2104年两个年度违约概率均保持审慎水平。
我国大型银行信用风险预测的误差有多严重？
判断我国大型银行信用风险预测的误差不得不面对一些现实障碍。首先，监管机构批准银行实施内评法有覆盖范围，不是所有的资产都满足实施内评法的监管要求，大型银行获批的资产类型也不完全一样，有些资产形成的风险暴露难以相互比较。其次，即便是同类型的资产，大型银行也同时获批实施内评法，由于预测数据反映的是银行管理信用风险的综合能力，管理审慎程度的差异、内部数据质量差异和计量技术处理上的差异都会对预测结果产生影响。最后，大型银行2014年的第三支柱披露中只有预测值，没有实际值，判断预测误差缺乏客观依据。即便如此，仍可以尝试从大型银行整体的平均风险权重、公司违约概率、零售的违约概率及违约损失率等指标中判断各家银行预测审慎程度的相对水平。
平均风险权重
平均风险权重是一个整体判断风险的指标，表示扣除已违约的资产后，预计资产的信用风险状况。不考虑各家银行实施内部评级法的范围差异，将内评法覆盖和权重法覆盖部分合并计算出整个信用风险的平均风险权重，如表2所示。
建行平均風险权重最低，与汇丰银行2014年信用风险的平均风险权重43%基本相同。考虑到我国大型银行主要是公司风险暴露，对照汇丰银行公司风险暴露的信息披露，43%的风险权重大致相当于标普BBB到BBB+之间的信用风险水平。即使是平均权重最高的中行，52.5%的风险权重大致相当于标普BBB的信用风险水平，都在投资级别以上。说明大型银行的对未来风险的判断较为乐观。
公司客户违约概率
五家大型银行对未来一年内债务人（主要是企业）违约的可能性预测如表3所示。
对未来违约情况预测农行最为乐观，而中行最为审慎。由于信息披露中未能披露各级别客户的实际违约情况，我们无从判断预测误差的绝对水平以及预测值是否客观。图2以违约概率小于0.5%为低风险，大于5%为高风险（不含违约），以违约概率0.5%～5%之间为中风险进行划段，剔除中行的数据（披露的颗粒度难以和其他四行相互比较）后可以看出四家银行预测的违约风险大小。低风险客户中农行占比最高43.18%，中风险客户建行占比最高88.38%，高风险客户交行占比最高5.90%。或许是因为农行低风险客户中涵盖了金融机构客户，其他行未含导致这一结果。 零售客户违约概率和违约损失率
从风险同质性较强的零售业务来看，五行预测的信用风险差异性更加明显，如表4所示。
以平均权重计算，工行、建行、中行预测水平较为接近，而农行和交行预测水平较为接近，交行预测的平均违约损失明显低于其他大型银行，如表5所示。
以平均权重计算，五行差异十分明显。工行、农行较为接近，平均风险权重最高的中行是平均风险权重最低的建行的4倍有余，建行预测的平均违约概率和平均违约损失率远远低于其他四行，如表6所示。
以平均权重计算，交行不足中行的一半。交行和建行处于五行中较低的水平。
标准法监管改革会成为信用风险预测的枷锁吗？
全球金融危机后，强化标准法的监管要求和强化内评法的监管要求是两个不同的方向。相对于内评法，标准法监管规则的优点是简单、透明度高、可比性强，缺点是无法兼顾各种类型的银行。标准法监管规则的缺点恰恰是内评法监管规则的优点。为了解决银行内部评级法下风险参数的可比性问题，巴塞尔委员会大力推动信用风险监管标准的各项改革，新的改革思路准备以标准法计算出的风险加权资产作为内评法计算结果的下限，或者按照暴露类别设定下限。如果改革方案正式实施，实施内评法的银行无论如何提升信用风险预测能力，在资本节约方面将最终将受制于标准法计算的结果。
我们判断：标准法监管改革对中国银行业表内最主要的资产将形成明显的影响。按照标准法监管改革的思路，公司客户评级一定使用年报信息。满足资产负债率在65%以下，3倍杠杆左右，销售收入10亿欧元以上的公司客户，适用最低的风险权重60%。按照上述三项指标值的范围，将风险权重限定在60%～130%之间，每增加10%作为一档，最高可以是300%。对于新建企业，如果不能提供杠杆率和收益数据，第一年的风险权重为110%。专项贷款最低的风险权重是120%，其中土地收购开发建设适用最低风险权重150%。如上文所述，根据2014年五行第三支柱信息披露数据计算，大型银行所有获批实施高级方法的资产整体风险权重平均数尚不及60%，而新的标准法规则将风险最低的公司客户风险权重界定为60%，势必将推高我国大型银行整体的信用风险权重水平。
即使是银行内部建立了违约损失率模型，2014年欧洲的银行业监管机构已经将传统的低违约暴露（银行暴露和主权暴露）违约损失率下限设定为45%，对金融机构业务和主权业务的平均风险权重下限实施了实质性的限定。建议的改革方案以股权一级资本/风险加权资产和净不良资产比率作为银行信用风险权重的认定指标，最低适用30%的风险权重，从40%开始，每增加20%为一档，到140%分为六档。预计这一规定也会对我国金融机构之间的业务产生影响。2014年大型银行获批实施资本管理高级方法的资产对应的客户主要是公司和个人客户，金融机构客户仍以权重法为风险计量的主要方法。权重法下期限因素和金融机构的性质（银行还是非银行）决定其信用风险权重，银行同业资产业务中不同类型银行信用风险的差异和银行与非银行金融机构之间信用风险的差异未能充分体现。就这方面，我国的监管规定具有明显的“中国特色”。从新资本协议关于抵押品的规定看出巴塞尔委员会对银行信用风险的考虑。“当现金存款、存单或由贷款银行发行的其他类似工具等担保物系由第三方银行在没有保管协议下持有时，如果这些工具是公开地担保或转让给了贷款银行，并且担保或转让是无条件的和不可撤销的，在对货币风险进行必要折扣后，担保物所覆盖的风险暴露将采用第三方银行的风险权重。”据此可以推断，银行持有它行的存款、存单、担保等信用缓释工具，承担的信用风险等同于它行的信用风险。按照这个监管逻辑，银行与其他非银行金融机构进行交易形成的同业资产，或持有由其他非银行金融机构提供的抵押品、担保等，需要承担该机构的信用风险。从发展的趋势看，对金融机构实施内评法节约资本的空间也在收窄。
大型银行实施高级方法的另一类主要资产是个人住房按揭贷款，标准法监管改革将个人住房按揭贷款的权重设定为25%、30%、40%、50%、60%、80%五档，并且提议将发放按揭时的抵押率作为认定风险权重的指标。我国商业银行前些年发放的按揭贷款发放时房价较低，随后房价出现上扬的态势，动态抵押率呈现出不断下降的趋势，这种情况下个人住宅按揭资产将变得更加安全。此次披露显示五行个人按揭贷款风险权重的平均数为23.71%，也说明大型银行普遍预测住房按揭贷款的风险低于其他业务。将最低风险权重设定为25%，预计也会大幅度增加大型银行个人住房按揭贷款业务的风险加权资产总数。
标准法监管改革的取向表明监管机构试图通过标准化的计量将全球银行业信用风险放在一个可比的尺度下，或多或少地试图纠正银行风险预测结果误差对资本充足水平的影响。反观我国，银行经营环境日趋复杂，通过积累银行内部和外部数据，开展信用风险预测时不我待，标准法监管改革不应成為银行放弃提升风险预测能力的借口。
信用风险预测水平需要接受实践的持续检验
获批实施资本管理高级方法意味着大型银行在风险预测领域取得阶段性结果，同时更意味着风险管理转型有了落地的依靠。信用风险预测水平更加接近实际情况的银行在复杂多变的市场变化中无疑会赢得先机。现阶段，我国银行业正在进入年度违约和损失的高发期，大型银行依赖违约和损失正常期历史数据建立起来的信用风险预测指标是否足够审慎面临着实践的检验。如果信用风险预测指标的审慎性不足，基于这些指标计量的资本充足率必然被高估，银行体系的稳健性难免受到削弱，资本管理高级方法引领风险管理转型的期望就会不切实际。
为了让信用风险预测更加精准，银行需要根据持续滚动积累的内部违约和损失样本对信用风险的预测模型进行不断校准，对预测指标的误差进行持续修正。当越来越多中国的银行能达到内评法的监管标准时，当越来越多中国的银行披露信用风险的预测值和实际值时，当越来越多中国的银行由于深入应用信用风险预测工具而前瞻性地预测到企业信用风险恶化，减少大额损失时，才是资本管理高级方法真正奏效之时。
（作者系中国银行风险管理部副总经理）
如何理解信用风险预测指标？
信用风险的恶化有一个过程，如何在信用风险恶化前期及早预测、把握风险的变化趋势是银行业面临的挑战。巴塞尔委员会要求银行利用长期的历史数据和统计方法模拟同类型信用主体的风险程度，动态把握信用主体变化的状况，反复证明预测结果的可靠性。除非发生千年一遇的极端情况，否则只要在资产组合层面保证预测结果足够审慎，银行应该不会面临灭顶之灾。我国银行业长期生存在利差被保护的市场中，对信用主体风险的识别尚未进入依赖精准量化工具的阶段。在经济持续增长阶段，投资需求和消费需求的膨胀驱使企业不断扩大再生产，企业扩大再生产意味着盈利持续增加，这时企业借助银行扩大杠杆反而是安全的。当经济出现趋势性的增速下滑时，尤其是出现普遍的产能过剩时，市场竞争更加激烈，绝大多数企业缺乏扩大融资杠杆的意愿，选取合适的企业提供支持对于保证资产质量安全非常关键。
为了前瞻性地识别信用主体的风险，代表违约可能性和可能损失大小的风险预测指标（违约概率、违约损失率）变得越来越重要。我国的大型银行已经具备了信用风险预测指标，接下来的问题是这类指标有多大的可信度？放眼国际市场，国际同业根据信用风险预测的时间段采用“返回测试”来判断指标的可信度。通俗地理解，就是要根据预测指标的统计涵义用同样时间段内实际发生的值与预测的值进行比较。无论是在整体上还是在个体上，预测值超过实际值即表明预测指标审慎，超过得越多，表明审慎程度越高；预测值低于实际值表明预测指标激进，低的越多，表明激进程度越高。这种方法不仅具有非常直观的意义，而且可操作性和银行之间的可比性较好。虽然任何预测方法都难以避免误差，但是通过分析预测的绝对水平、相对水平和尾部值就可以对风险预测的误差水平做出专业判断。判断绝对水平要看违约概率和实际违约率的距离。如果某个级别客户违约概率是4.5%，而实际违约率是4.1%，那么误差是9%（（4.5%-4.1%）/4.5%=9%）。判断相对水平要看预测低风险的债务人实际违约率是否比预测高风险的债务人实际违约率低。判断尾部值要看预测最低风险的级别是否实际风险最低，预测误差非常小，预测最高风险的级别是否实际风险最高，预测误差也可以接受。只要有足够的信息披露，信用风险的预测指标的误差便会一目了然。
汇丰银行是全球系统重要性银行中第三支柱信息披露较为完善的银行，预测指标显示汇丰银行在预测审慎前提下达到了较好的水平，如表1所示。
从公司模型预测误差的绝对水平上看，违约概率的误差为38.30%，违约损失率的误差为56.39%，违约暴露的误差为27.66%。违约暴露的预测情况与实际情况最为接近。对公司违约概率模型进行进一步分析，2013年和2014年对应的各个级别债务人违约概率预测值与实际值差异状况如图1所示。
图1表明，随着预测信用风险的逐渐增加，2013年的情况显示实际违约率也随着逐步增加，预测情况和实际情况较为吻合。2014年在第17级出现实际违约率高于违约概率的情况，同时第17级的实际违约率也高于第18级，出现了预测情况与实际情况的背离。第17级以外的其他各个级别在2013年和2104年两个年度违约概率均保持审慎水平。
我国大型银行信用风险预测的误差有多严重？
判断我国大型银行信用风险预测的误差不得不面对一些现实障碍。首先，监管机构批准银行实施内评法有覆盖范围，不是所有的资产都满足实施内评法的监管要求，大型银行获批的资产类型也不完全一样，有些资产形成的风险暴露难以相互比较。其次，即便是同类型的资产，大型银行也同时获批实施内评法，由于预测数据反映的是银行管理信用风险的综合能力，管理审慎程度的差异、内部数据质量差异和计量技术处理上的差异都会对预测结果产生影响。最后，大型银行2014年的第三支柱披露中只有预测值，没有实际值，判断预测误差缺乏客观依据。即便如此，仍可以尝试从大型银行整体的平均风险权重、公司违约概率、零售的违约概率及违约损失率等指标中判断各家银行预测审慎程度的相对水平。
平均风险权重
平均风险权重是一个整体判断风险的指标，表示扣除已违约的资产后，预计资产的信用风险状况。不考虑各家银行实施内部评级法的范围差异，将内评法覆盖和权重法覆盖部分合并计算出整个信用风险的平均风险权重，如表2所示。
建行平均風险权重最低，与汇丰银行2014年信用风险的平均风险权重43%基本相同。考虑到我国大型银行主要是公司风险暴露，对照汇丰银行公司风险暴露的信息披露，43%的风险权重大致相当于标普BBB到BBB+之间的信用风险水平。即使是平均权重最高的中行，52.5%的风险权重大致相当于标普BBB的信用风险水平，都在投资级别以上。说明大型银行的对未来风险的判断较为乐观。
公司客户违约概率
五家大型银行对未来一年内债务人（主要是企业）违约的可能性预测如表3所示。
对未来违约情况预测农行最为乐观，而中行最为审慎。由于信息披露中未能披露各级别客户的实际违约情况，我们无从判断预测误差的绝对水平以及预测值是否客观。图2以违约概率小于0.5%为低风险，大于5%为高风险（不含违约），以违约概率0.5%～5%之间为中风险进行划段，剔除中行的数据（披露的颗粒度难以和其他四行相互比较）后可以看出四家银行预测的违约风险大小。低风险客户中农行占比最高43.18%，中风险客户建行占比最高88.38%，高风险客户交行占比最高5.90%。或许是因为农行低风险客户中涵盖了金融机构客户，其他行未含导致这一结果。 零售客户违约概率和违约损失率
从风险同质性较强的零售业务来看，五行预测的信用风险差异性更加明显，如表4所示。
以平均权重计算，工行、建行、中行预测水平较为接近，而农行和交行预测水平较为接近，交行预测的平均违约损失明显低于其他大型银行，如表5所示。
以平均权重计算，五行差异十分明显。工行、农行较为接近，平均风险权重最高的中行是平均风险权重最低的建行的4倍有余，建行预测的平均违约概率和平均违约损失率远远低于其他四行，如表6所示。
以平均权重计算，交行不足中行的一半。交行和建行处于五行中较低的水平。
标准法监管改革会成为信用风险预测的枷锁吗？
全球金融危机后，强化标准法的监管要求和强化内评法的监管要求是两个不同的方向。相对于内评法，标准法监管规则的优点是简单、透明度高、可比性强，缺点是无法兼顾各种类型的银行。标准法监管规则的缺点恰恰是内评法监管规则的优点。为了解决银行内部评级法下风险参数的可比性问题，巴塞尔委员会大力推动信用风险监管标准的各项改革，新的改革思路准备以标准法计算出的风险加权资产作为内评法计算结果的下限，或者按照暴露类别设定下限。如果改革方案正式实施，实施内评法的银行无论如何提升信用风险预测能力，在资本节约方面将最终将受制于标准法计算的结果。
我们判断：标准法监管改革对中国银行业表内最主要的资产将形成明显的影响。按照标准法监管改革的思路，公司客户评级一定使用年报信息。满足资产负债率在65%以下，3倍杠杆左右，销售收入10亿欧元以上的公司客户，适用最低的风险权重60%。按照上述三项指标值的范围，将风险权重限定在60%～130%之间，每增加10%作为一档，最高可以是300%。对于新建企业，如果不能提供杠杆率和收益数据，第一年的风险权重为110%。专项贷款最低的风险权重是120%，其中土地收购开发建设适用最低风险权重150%。如上文所述，根据2014年五行第三支柱信息披露数据计算，大型银行所有获批实施高级方法的资产整体风险权重平均数尚不及60%，而新的标准法规则将风险最低的公司客户风险权重界定为60%，势必将推高我国大型银行整体的信用风险权重水平。
即使是银行内部建立了违约损失率模型，2014年欧洲的银行业监管机构已经将传统的低违约暴露（银行暴露和主权暴露）违约损失率下限设定为45%，对金融机构业务和主权业务的平均风险权重下限实施了实质性的限定。建议的改革方案以股权一级资本/风险加权资产和净不良资产比率作为银行信用风险权重的认定指标，最低适用30%的风险权重，从40%开始，每增加20%为一档，到140%分为六档。预计这一规定也会对我国金融机构之间的业务产生影响。2014年大型银行获批实施资本管理高级方法的资产对应的客户主要是公司和个人客户，金融机构客户仍以权重法为风险计量的主要方法。权重法下期限因素和金融机构的性质（银行还是非银行）决定其信用风险权重，银行同业资产业务中不同类型银行信用风险的差异和银行与非银行金融机构之间信用风险的差异未能充分体现。就这方面，我国的监管规定具有明显的“中国特色”。从新资本协议关于抵押品的规定看出巴塞尔委员会对银行信用风险的考虑。“当现金存款、存单或由贷款银行发行的其他类似工具等担保物系由第三方银行在没有保管协议下持有时，如果这些工具是公开地担保或转让给了贷款银行，并且担保或转让是无条件的和不可撤销的，在对货币风险进行必要折扣后，担保物所覆盖的风险暴露将采用第三方银行的风险权重。”据此可以推断，银行持有它行的存款、存单、担保等信用缓释工具，承担的信用风险等同于它行的信用风险。按照这个监管逻辑，银行与其他非银行金融机构进行交易形成的同业资产，或持有由其他非银行金融机构提供的抵押品、担保等，需要承担该机构的信用风险。从发展的趋势看，对金融机构实施内评法节约资本的空间也在收窄。
大型银行实施高级方法的另一类主要资产是个人住房按揭贷款，标准法监管改革将个人住房按揭贷款的权重设定为25%、30%、40%、50%、60%、80%五档，并且提议将发放按揭时的抵押率作为认定风险权重的指标。我国商业银行前些年发放的按揭贷款发放时房价较低，随后房价出现上扬的态势，动态抵押率呈现出不断下降的趋势，这种情况下个人住宅按揭资产将变得更加安全。此次披露显示五行个人按揭贷款风险权重的平均数为23.71%，也说明大型银行普遍预测住房按揭贷款的风险低于其他业务。将最低风险权重设定为25%，预计也会大幅度增加大型银行个人住房按揭贷款业务的风险加权资产总数。
标准法监管改革的取向表明监管机构试图通过标准化的计量将全球银行业信用风险放在一个可比的尺度下，或多或少地试图纠正银行风险预测结果误差对资本充足水平的影响。反观我国，银行经营环境日趋复杂，通过积累银行内部和外部数据，开展信用风险预测时不我待，标准法监管改革不应成為银行放弃提升风险预测能力的借口。
信用风险预测水平需要接受实践的持续检验
获批实施资本管理高级方法意味着大型银行在风险预测领域取得阶段性结果，同时更意味着风险管理转型有了落地的依靠。信用风险预测水平更加接近实际情况的银行在复杂多变的市场变化中无疑会赢得先机。现阶段，我国银行业正在进入年度违约和损失的高发期，大型银行依赖违约和损失正常期历史数据建立起来的信用风险预测指标是否足够审慎面临着实践的检验。如果信用风险预测指标的审慎性不足，基于这些指标计量的资本充足率必然被高估，银行体系的稳健性难免受到削弱，资本管理高级方法引领风险管理转型的期望就会不切实际。
为了让信用风险预测更加精准，银行需要根据持续滚动积累的内部违约和损失样本对信用风险的预测模型进行不断校准，对预测指标的误差进行持续修正。当越来越多中国的银行能达到内评法的监管标准时，当越来越多中国的银行披露信用风险的预测值和实际值时，当越来越多中国的银行由于深入应用信用风险预测工具而前瞻性地预测到企业信用风险恶化，减少大额损失时，才是资本管理高级方法真正奏效之时。
（作者系中国银行风险管理部副总经理）