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摘要：《巴塞尔新资本协议》已正式颁布，内部评级法作为《巴塞尔新资本协议》的核心技术，代表着未来银行业风险管理和资本监管的发展方向。国内银行内部评级体系建设也逐步展开，而内部评级基础数据库的建立则是其成功运作的基础。本文通过对西方商业银行计量信用风险要素的方法和西方商业银行基础数据库的建立进行分析，并针对我国商业银行内部评级体系基础数据库建设中存在的问题，提出我国商业银行内部评价基础数据库建设工作的对策建议。
关键词：巴塞尔新资本协议；内部评级法；数据库
中图分类号：Ｆ８３２．３３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００３－９０３１（２００６）０９－００６９－０４
２００４年６月，巴塞尔银行监管委员会正式颁布了银行业风险管理和资本监管新的国际标准《巴塞尔新资本协议》，内部评级法作为《巴塞尔新资本协议》的核心技术，代表着未来１０年银行业风险管理和资本监管的发展方向，其推广实施对全球银行业的发展格局产生了深远影响。从实施的效果看，全球运用内部评级系统的５０家大银行，其综合竞争实力的平均增长率为６．７％；而未建立内部评级系统的银行，其综合实力的平均增长率为２．３％。《巴塞尔新资本协议》要求２００６年底实施内部评级初级法，２００７年底实施内部评级高级法。鉴于我国金融业对外开放和改革需要一个渐进的过程，中国银监会政策要求：对商业银行资本监管不搞“一刀切”，具备条件的大商业银行采取《巴塞尔新资本协议》进行资本监管，争取到２００９年我国将有１０家左右的大银行实施内部评级法进行资本监管。国内商业银行的目标：工行为２００７年实施初级法；建行为２００７年实施初级法；中行为２０１２年实施新协议。可见，国内银行内部评级体系建设也已逐步展开。从新资本协议的整个监管框架来看，对信用风险的衡量和管理，是建立在大量数据的基础上的，数据是内部评级体系的生命线。就内部评级初级法而言，要收集和保存客户至少５年的经营管理、财务数据和违约纪录，其中３年的数据作为建模基础，２年作为观察期；而对于高级法，则需要更长的时间要求。因此，内部评级基础数据库的建立是其成功运作的基础。本文就如何建立我国商业银行内部评级体系基础数据库，进行了初步的探讨。
一、西方商业银行内部评级体系基础数据库的构建
（一）西方商业银行计量信用风险要素的方法
１．基于内部信用评级历史资料的计量方法。是指商业银行和评级机构运用积累的信用等级历史数据，对每一级别的违约情况进行统计，并将违约数量或违约金额与该级别的总数量或总金额进行比较，得出该信用级别的违约概率，并以历史违约概率的均值作为不同信用等级下借款人对应的违约概率，或者根据回收率历史数据进行加权平均算出某一类或组合资产的违约损失率历史平均值。
２．基于期权定价理论的计量方法。如美国ＫＭＶ公司创立的预期违约率模型，也称ＫＭＶ模型。它通过计算违约距离来确定目标公司的违约概率。ＫＭＶ模型的出发点是基于这样的假设：当公司的市场价值低于一定水平违约点价值以下时，公司就会对它的债务违约。其具体方法是依据公司股票的市场价值及波动性等计算出一定期限后公司的预期价值，依据公司负债状况计算出违约点价值，根据两者之差及公司价值的历史波动性得出违约距离。这是一种向前看的动态模型，主要适用于对上市公司的违约概率测定。
３．基于保险精算的测定方法。是把保险精算的工具用于估计预期违约概率。如死亡率模型，其采用的思想与保险精算师确定寿险费率的思路基本一致，因此得名“死亡率”模型。该模型主要以贷款或债券的组合及其历史违约纪录为基础，开发出死亡率表，用该表对信贷资产一年的或边际的死亡率（ＭＭＲ）进行预测，以及对信用资产多年的或累计的死亡率（ＣＲＭ）进行预测。
４．基于风险中性市场原理的预测方法。风险中性市场是指在进行资产交易的市场上，所有投资者都愿意接受从任何风险资产中得到与无风险资产的收益相同的预期收益，所有的资产价格都可以按照用无风险利率对资产预期的未来现金流量加以折现来计算。[１]
比较而言，历史数据平均值法是目前银行业应用最广泛最传统的方法，任何具有一定数据积累的评级机构都可以建立自己的违约数据库。后三种方法则更侧重于对未来的预测，在某种程度上对企业状况的变化更为敏感，但它的适应范围更严格。
（二）西方商业银行基础数据库的建立
１．数据来源。内部评级数据来源主要分三类，一是反映客户自身经营状况的财务信息，主要有资产负债表、损益表和现金流量表等；二是客户基本面、银行账户纪录在内的非财务信息，主要是客户基本面信息、合同信息、账务信息、担保信息、清偿信息以及突发事件等，以此判断违约概率和长期发展趋势；三是与客户内部评级相关的宏观信息，主要包括国家风险、行业风险、区域风险和交叉风险等方面宏观风险数据。
２．数据处理流程。内部评级数据的处理基本上分为四部分：一是数据收集，可以从业务流程系统中直接获得，也可以从客户那里直接收集，还可以通过适当方式从财政部、人民银行、银监会、国家统计局、国务院发展研究中心等政府部门或相关的信息公司获取宏观运行、产业结构、市场行情、法规变化等宏微观数据；二是数据整合，就是将内外部以及各部门、各渠道的原始数据，通过聚类和匹配等标准化方式加以整理合并，形成可用于风险计量的数据库；三是数据清洗，经过补录与整合的数据还可能存在不少缺陷，如数据遗漏、数据矛盾和数据错误等，对这些问题需要通过一定的技术手段进行系统化的查找、纠正；四是数据反欺诈，在上述三个阶段的基础上，通过对数据进行逻辑关系校验和模型检验，识别和剔除不真实的业务数据。经过四次过滤，最终形成可用于内部评级的数据集市。
３．实现与银行系统的全面对接与嵌入，融入全行数据仓库。内部评级基础数据库作为银行数据仓库的重要组成部分，其最终应用于内部评级系统，而内部评级系统只有与银行内部的业务流程系统、会计账务系统、数据仓库以及外部信用登记咨询系统紧密对接，才能充分发挥风险预警和政策指引作用。内部评级数据可以从信贷业务流程系统中直接获取，这样可以确保数据的及时性和准确性。前台的信贷业务流程系统与后台的内部评级系统处于平行运作状态。授信业务一旦开始，相关数据就会立即传送到内部评级系统，进行自动分析；计算结果生成后随即传递到前台，使其发挥决策支持作用。同时，业务流程系统和内部评级系统生成的全部过程记录和分析结果按照统一标准导入数据仓库（或数据集市）。内部评级系统定期所做的参数分析和返回经验都将基于数据仓库中的历史信息来完成，商业银行内部的会计账务系统和人民银行信贷登记系统都从不同角度为内部评级提供准确、及时的合同执行情况和违约记录信息。
二、我国商业银行内部评级体系基础数据库建设中存在的问题
近几年，我国商业银行在加强信用风险管理方面，已经逐步建立起内部信用风险评级体系，并且建立了相应的基础数据库。但是与国际先进银行相比，我国商业银行内部评级不论是在评级方法、数据的采集、数据的加工，还是在对评级结果的检验、评级工作的组织以及评级体系的适用性等方面都存在着相当的差距，从而极大地限制了内部评级在揭示和控制信用风险方面的作用。主要表现在以下几个方面：
(一)评级方法偏于定量化，风险揭示不足
目前我国商业银行的信用风险内部评级普遍采用“打分法”，即通过选取一定的财务指标和其它定性指标，并通过专家判断或其它方法设定每一指标的权重，由评级人员根据事先确定的打分表对每一个指标分别打分，再根据总分确定其对应的信用级别。[２]这一方法的特点是简便易行，可操作性强，但事实表明这一评级方法存在着以下明显的缺陷：一是评级的基础是过去的财务数据，而不是对未来偿债能力的预测。对将来较长的时期进行预测时，过去的数据与将来的情况相关性较小，以过去的信息为依据的评级可靠性较低。二是指标和权重的确定缺乏客观依据。由于缺乏足够的数据资料，只能根据经验或专家判断来选取指标和确定权重，使评级标准的可行性大为降低。特别是由于每一个受评对象所处的环境不同，同一因素对不同的受评对象影响不可能完全一样，根据固定权重得出的评级结果自然难以准确反映评级对象的信用风险。三是缺乏现金流量的分析和预测。充分的现金流量是受评对象偿还到期债务的根本保证，是分析企业未来偿付能力的核心因素。目前，我国银行的内部评级方法基本上没有对现金流量充足性的分析和预测，因而难以反映评级对象未来的真实偿债能力。四是行业分析和研究明显不足。总体来看，对不同行业的分析和比较明显不足，评级标准不能体现行业的不同特点，评级结果在不同行业之间的可比性较差。
(二)数据积累不足，评级结果有待检验
目前，我国大多数银行开展内部评级的时间不长，数据储备严重不足，且数据缺乏规范性、数据质量不高。一是反映客户自身经营状况的财务信息，主要有资产负债表、损益表和现金流量表等，对此类财务信息许多客户未能及时提供，或者财务报表未经审计，数据缺乏真实性；二是客户基本面、银行账户纪录在内的非财务信息，主要是客户基本面信息、合同信息、账务信息、担保信息、清偿信息以及突发事件等，由于内部评级的时间短，数据标准及格式不统一，造成这类数据残缺不全；三是与客户内部评级相关的宏观信息，主要包括国家风险、行业风险、区域风险和交叉风险等方面宏观风险数据，此类数据涉及面广，来源渠道交错复杂，且存在一定的滞后性，需要投入大量的人力物力进行二次筛选，目前，我国银行对此类数据的收集投入明显不足。同时，缺乏统一的数据仓库和现代化的管理信息系统及其相应的数据接口，无法满足包括风险评级在内的各种管理工具的数据需要。建立在此基础上的评级结果需进一步检验和定性分析后方可应用。
(三)缺乏信用文化基础，企业评级情况难以真实反映
从宏观角度看，我国经济发展中的一个严重制约因素是恶劣的社会信用环境。风险评级必须建立在企业和个人提供的真实数据基础上，而在现在的社会信用环境下，这一点确实难以保证。一是由于我国整个社会的信用文化缺乏，企业的财务数据真实性较小。据统计，２００１年，我国四大国有商业银行贷款的１１７万户企业中，提供审计后财务报表的企业仅占贷款企业总数的７．９％，而同期花旗银行高达３３．４％。[３]二是信用评级未完全在贷款决策、贷款定价中起到核心作用，基层信贷人员对评级体系的重要性认识不足，没有积极去核准企业财务数据，导致评级体系中的财务数据不准确、不全面，风险得不到真实反映，以致于信用评级的结果与企业的实际风险等级并不匹配，不能真正反映企业目前的真实经营状况。不真实的数据信息造成风险评级结论的不准确必然对风险决策和资本监管形成误导。此外，商业银行信息披露制度有待建立健全，出于竞争及保密等考虑，商业银行之间各自为政，缺乏必要的信息共享，使得银行内部评级体系及其基础数据库的建设难度大大增大。毫无疑问，我国如不尽快建立完备的社会信用体系，银行内部评级体系就会成为无源之水、无本之木。
三、尽快改进和完善我国商业银行内部评价基础数据库建设工作的对策建议
（一）以新协议为指引，建立符合我国国情的评级方法
新协议所推荐的内部评级方法是建立在广泛收集总结各国先进与成熟经验基础上、经过充分讨论后提出的最基本的标准，对评级的主要环节给出了详细的指导，具有相当的先进性、实用性和可操作性。因此，在现有的基础上按新协议的要求进行适当的调整，改进风险计算或评价方法，逐步补充和完善现行办法并使之成为一个过渡性的信用风险测量工具，有利于商业银行根据我国企业的信用状况特点、行业特点、经济环境，吸收国外先进的评价方法，制定出一套符合新协议要求并能提升我国商业银行风险管理水平的内部评级体系。
(二)学习国外同业的成熟经验，充分借助专业评级公司的技术力量和评级成果
必须积极学习国外同业的成熟经验，引进其评级思想技术，并且与国内同业进行数据共享与合作开发评级参数。可以借助国际著名的穆迪公司、标准普尔公司、惠誉(ＦＩＴＣＨ)公司等和国内的大公、中成信公司等专业评级机构的力量，以弥补国内商业银行在内部评级水平不高、专业人员不足的缺陷。
(三)加强行业研究，夯实数据基础
对不同行业的基本特点、发展趋势和主要风险因素进行长期系统的研究，为受评对象在同一行业内部和不同行业之间的风险比较提供必要的评判依据，从而为信用级别的确定创造条件。我国银行必须按照行业进行适当分工，通过对不同行业的长期、深入研究，了解和把握不同行业的基本特点、发展趋势和主要风险因素，可为受评对象在同一行业内部和不同行业之间的风险比较创造必要条件，从而为信用级别的决定提供参照。
（四）建立银行业“内部评级共享数据池”
从技术角度看，国内大型银行的业务数据足以支持评级模型的分析和检验，而中小银行由于业务规模小、成立时间短，因而难以获得足够的评级数据。可以将多家中小银行联合起来，建立共享的同业数据库，该数据库应包括信用记录、违约率、损失率、挽回率等数据。同时，银行还可利用评级机构及征信机构所提供的信用数据作为参考，并与政府及研究机构合作，获取宏观经济、产业发展和企业征信等方面的相关数据。在建立银行业“内部评级共享数据池”方面，人民银行和银监会应该发挥重要作用。国内银行可以在政府部门的统一指导下，有计划、有步骤地开展技术交流与合作。[４]
（五）整合与内部评级相匹配的新的信贷流程和信贷组织架构
我国商业银行建立的内部评级法能否按照新巴塞尔协议的要求以达到风险管理的目的，不仅取决于商业银行的内部评级体系建立完善与否，而且取决于对银行的信贷风险管理流程和组织架构进行改革，否则内部评级法不会发挥应有的效果。内部评级法不仅可用于监测信用风险的构成，制定各类客户的总体风险水平和贷款限额，监测客户评级结果的变化情况，而且可用于确定准备金规模、贷款定价、利润等。因而，各商业银行在信贷组织的安排和设置上均必须体现新协议所倡导的经营理念和管理的思想。
总之，建立内部评级体系是一项长期的系统工程，不是单一的信用风险评级方法，需要建立完善的基础数据库作为支撑。同时，还需要在风险管理体制、风险管理政策、业务流程再造以及社会化的信息共享等方面加快调整，逐步提升我国银行业风险管理水平。
参考文献：
[１]信用风险管理的新工具：违约概率与违约损失率[ＤＢ／ＯＬ]．ｈｔｔｐ:／／ｗｗｗ．ｃｑｃｒｅｄｉｔ．ｃｎ／ｈｔｍｌ／２００５１０１３１５３０５１．ｈｔｍ，重庆企业信用网
[２] 薛波．商业银行信用评级指标体系设计[Ｊ]．商业时代，２００６，（２１）．
[３][４] 武剑．内部评级理论、方法与实务——巴塞尔新资本协议核心技术[Ｍ]．北京：中国金融出版社，２００５．
关键词：巴塞尔新资本协议；内部评级法；数据库
中图分类号：Ｆ８３２．３３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００３－９０３１（２００６）０９－００６９－０４
２００４年６月，巴塞尔银行监管委员会正式颁布了银行业风险管理和资本监管新的国际标准《巴塞尔新资本协议》，内部评级法作为《巴塞尔新资本协议》的核心技术，代表着未来１０年银行业风险管理和资本监管的发展方向，其推广实施对全球银行业的发展格局产生了深远影响。从实施的效果看，全球运用内部评级系统的５０家大银行，其综合竞争实力的平均增长率为６．７％；而未建立内部评级系统的银行，其综合实力的平均增长率为２．３％。《巴塞尔新资本协议》要求２００６年底实施内部评级初级法，２００７年底实施内部评级高级法。鉴于我国金融业对外开放和改革需要一个渐进的过程，中国银监会政策要求：对商业银行资本监管不搞“一刀切”，具备条件的大商业银行采取《巴塞尔新资本协议》进行资本监管，争取到２００９年我国将有１０家左右的大银行实施内部评级法进行资本监管。国内商业银行的目标：工行为２００７年实施初级法；建行为２００７年实施初级法；中行为２０１２年实施新协议。可见，国内银行内部评级体系建设也已逐步展开。从新资本协议的整个监管框架来看，对信用风险的衡量和管理，是建立在大量数据的基础上的，数据是内部评级体系的生命线。就内部评级初级法而言，要收集和保存客户至少５年的经营管理、财务数据和违约纪录，其中３年的数据作为建模基础，２年作为观察期；而对于高级法，则需要更长的时间要求。因此，内部评级基础数据库的建立是其成功运作的基础。本文就如何建立我国商业银行内部评级体系基础数据库，进行了初步的探讨。
一、西方商业银行内部评级体系基础数据库的构建
（一）西方商业银行计量信用风险要素的方法
１．基于内部信用评级历史资料的计量方法。是指商业银行和评级机构运用积累的信用等级历史数据，对每一级别的违约情况进行统计，并将违约数量或违约金额与该级别的总数量或总金额进行比较，得出该信用级别的违约概率，并以历史违约概率的均值作为不同信用等级下借款人对应的违约概率，或者根据回收率历史数据进行加权平均算出某一类或组合资产的违约损失率历史平均值。
２．基于期权定价理论的计量方法。如美国ＫＭＶ公司创立的预期违约率模型，也称ＫＭＶ模型。它通过计算违约距离来确定目标公司的违约概率。ＫＭＶ模型的出发点是基于这样的假设：当公司的市场价值低于一定水平违约点价值以下时，公司就会对它的债务违约。其具体方法是依据公司股票的市场价值及波动性等计算出一定期限后公司的预期价值，依据公司负债状况计算出违约点价值，根据两者之差及公司价值的历史波动性得出违约距离。这是一种向前看的动态模型，主要适用于对上市公司的违约概率测定。
３．基于保险精算的测定方法。是把保险精算的工具用于估计预期违约概率。如死亡率模型，其采用的思想与保险精算师确定寿险费率的思路基本一致，因此得名“死亡率”模型。该模型主要以贷款或债券的组合及其历史违约纪录为基础，开发出死亡率表，用该表对信贷资产一年的或边际的死亡率（ＭＭＲ）进行预测，以及对信用资产多年的或累计的死亡率（ＣＲＭ）进行预测。
４．基于风险中性市场原理的预测方法。风险中性市场是指在进行资产交易的市场上，所有投资者都愿意接受从任何风险资产中得到与无风险资产的收益相同的预期收益，所有的资产价格都可以按照用无风险利率对资产预期的未来现金流量加以折现来计算。[１]
比较而言，历史数据平均值法是目前银行业应用最广泛最传统的方法，任何具有一定数据积累的评级机构都可以建立自己的违约数据库。后三种方法则更侧重于对未来的预测，在某种程度上对企业状况的变化更为敏感，但它的适应范围更严格。
（二）西方商业银行基础数据库的建立
１．数据来源。内部评级数据来源主要分三类，一是反映客户自身经营状况的财务信息，主要有资产负债表、损益表和现金流量表等；二是客户基本面、银行账户纪录在内的非财务信息，主要是客户基本面信息、合同信息、账务信息、担保信息、清偿信息以及突发事件等，以此判断违约概率和长期发展趋势；三是与客户内部评级相关的宏观信息，主要包括国家风险、行业风险、区域风险和交叉风险等方面宏观风险数据。
２．数据处理流程。内部评级数据的处理基本上分为四部分：一是数据收集，可以从业务流程系统中直接获得，也可以从客户那里直接收集，还可以通过适当方式从财政部、人民银行、银监会、国家统计局、国务院发展研究中心等政府部门或相关的信息公司获取宏观运行、产业结构、市场行情、法规变化等宏微观数据；二是数据整合，就是将内外部以及各部门、各渠道的原始数据，通过聚类和匹配等标准化方式加以整理合并，形成可用于风险计量的数据库；三是数据清洗，经过补录与整合的数据还可能存在不少缺陷，如数据遗漏、数据矛盾和数据错误等，对这些问题需要通过一定的技术手段进行系统化的查找、纠正；四是数据反欺诈，在上述三个阶段的基础上，通过对数据进行逻辑关系校验和模型检验，识别和剔除不真实的业务数据。经过四次过滤，最终形成可用于内部评级的数据集市。
３．实现与银行系统的全面对接与嵌入，融入全行数据仓库。内部评级基础数据库作为银行数据仓库的重要组成部分，其最终应用于内部评级系统，而内部评级系统只有与银行内部的业务流程系统、会计账务系统、数据仓库以及外部信用登记咨询系统紧密对接，才能充分发挥风险预警和政策指引作用。内部评级数据可以从信贷业务流程系统中直接获取，这样可以确保数据的及时性和准确性。前台的信贷业务流程系统与后台的内部评级系统处于平行运作状态。授信业务一旦开始，相关数据就会立即传送到内部评级系统，进行自动分析；计算结果生成后随即传递到前台，使其发挥决策支持作用。同时，业务流程系统和内部评级系统生成的全部过程记录和分析结果按照统一标准导入数据仓库（或数据集市）。内部评级系统定期所做的参数分析和返回经验都将基于数据仓库中的历史信息来完成，商业银行内部的会计账务系统和人民银行信贷登记系统都从不同角度为内部评级提供准确、及时的合同执行情况和违约记录信息。
二、我国商业银行内部评级体系基础数据库建设中存在的问题
近几年，我国商业银行在加强信用风险管理方面，已经逐步建立起内部信用风险评级体系，并且建立了相应的基础数据库。但是与国际先进银行相比，我国商业银行内部评级不论是在评级方法、数据的采集、数据的加工，还是在对评级结果的检验、评级工作的组织以及评级体系的适用性等方面都存在着相当的差距，从而极大地限制了内部评级在揭示和控制信用风险方面的作用。主要表现在以下几个方面：
(一)评级方法偏于定量化，风险揭示不足
目前我国商业银行的信用风险内部评级普遍采用“打分法”，即通过选取一定的财务指标和其它定性指标，并通过专家判断或其它方法设定每一指标的权重，由评级人员根据事先确定的打分表对每一个指标分别打分，再根据总分确定其对应的信用级别。[２]这一方法的特点是简便易行，可操作性强，但事实表明这一评级方法存在着以下明显的缺陷：一是评级的基础是过去的财务数据，而不是对未来偿债能力的预测。对将来较长的时期进行预测时，过去的数据与将来的情况相关性较小，以过去的信息为依据的评级可靠性较低。二是指标和权重的确定缺乏客观依据。由于缺乏足够的数据资料，只能根据经验或专家判断来选取指标和确定权重，使评级标准的可行性大为降低。特别是由于每一个受评对象所处的环境不同，同一因素对不同的受评对象影响不可能完全一样，根据固定权重得出的评级结果自然难以准确反映评级对象的信用风险。三是缺乏现金流量的分析和预测。充分的现金流量是受评对象偿还到期债务的根本保证，是分析企业未来偿付能力的核心因素。目前，我国银行的内部评级方法基本上没有对现金流量充足性的分析和预测，因而难以反映评级对象未来的真实偿债能力。四是行业分析和研究明显不足。总体来看，对不同行业的分析和比较明显不足，评级标准不能体现行业的不同特点，评级结果在不同行业之间的可比性较差。
(二)数据积累不足，评级结果有待检验
目前，我国大多数银行开展内部评级的时间不长，数据储备严重不足，且数据缺乏规范性、数据质量不高。一是反映客户自身经营状况的财务信息，主要有资产负债表、损益表和现金流量表等，对此类财务信息许多客户未能及时提供，或者财务报表未经审计，数据缺乏真实性；二是客户基本面、银行账户纪录在内的非财务信息，主要是客户基本面信息、合同信息、账务信息、担保信息、清偿信息以及突发事件等，由于内部评级的时间短，数据标准及格式不统一，造成这类数据残缺不全；三是与客户内部评级相关的宏观信息，主要包括国家风险、行业风险、区域风险和交叉风险等方面宏观风险数据，此类数据涉及面广，来源渠道交错复杂，且存在一定的滞后性，需要投入大量的人力物力进行二次筛选，目前，我国银行对此类数据的收集投入明显不足。同时，缺乏统一的数据仓库和现代化的管理信息系统及其相应的数据接口，无法满足包括风险评级在内的各种管理工具的数据需要。建立在此基础上的评级结果需进一步检验和定性分析后方可应用。
(三)缺乏信用文化基础，企业评级情况难以真实反映
从宏观角度看，我国经济发展中的一个严重制约因素是恶劣的社会信用环境。风险评级必须建立在企业和个人提供的真实数据基础上，而在现在的社会信用环境下，这一点确实难以保证。一是由于我国整个社会的信用文化缺乏，企业的财务数据真实性较小。据统计，２００１年，我国四大国有商业银行贷款的１１７万户企业中，提供审计后财务报表的企业仅占贷款企业总数的７．９％，而同期花旗银行高达３３．４％。[３]二是信用评级未完全在贷款决策、贷款定价中起到核心作用，基层信贷人员对评级体系的重要性认识不足，没有积极去核准企业财务数据，导致评级体系中的财务数据不准确、不全面，风险得不到真实反映，以致于信用评级的结果与企业的实际风险等级并不匹配，不能真正反映企业目前的真实经营状况。不真实的数据信息造成风险评级结论的不准确必然对风险决策和资本监管形成误导。此外，商业银行信息披露制度有待建立健全，出于竞争及保密等考虑，商业银行之间各自为政，缺乏必要的信息共享，使得银行内部评级体系及其基础数据库的建设难度大大增大。毫无疑问，我国如不尽快建立完备的社会信用体系，银行内部评级体系就会成为无源之水、无本之木。
三、尽快改进和完善我国商业银行内部评价基础数据库建设工作的对策建议
（一）以新协议为指引，建立符合我国国情的评级方法
新协议所推荐的内部评级方法是建立在广泛收集总结各国先进与成熟经验基础上、经过充分讨论后提出的最基本的标准，对评级的主要环节给出了详细的指导，具有相当的先进性、实用性和可操作性。因此，在现有的基础上按新协议的要求进行适当的调整，改进风险计算或评价方法，逐步补充和完善现行办法并使之成为一个过渡性的信用风险测量工具，有利于商业银行根据我国企业的信用状况特点、行业特点、经济环境，吸收国外先进的评价方法，制定出一套符合新协议要求并能提升我国商业银行风险管理水平的内部评级体系。
(二)学习国外同业的成熟经验，充分借助专业评级公司的技术力量和评级成果
必须积极学习国外同业的成熟经验，引进其评级思想技术，并且与国内同业进行数据共享与合作开发评级参数。可以借助国际著名的穆迪公司、标准普尔公司、惠誉(ＦＩＴＣＨ)公司等和国内的大公、中成信公司等专业评级机构的力量，以弥补国内商业银行在内部评级水平不高、专业人员不足的缺陷。
(三)加强行业研究，夯实数据基础
对不同行业的基本特点、发展趋势和主要风险因素进行长期系统的研究，为受评对象在同一行业内部和不同行业之间的风险比较提供必要的评判依据，从而为信用级别的确定创造条件。我国银行必须按照行业进行适当分工，通过对不同行业的长期、深入研究，了解和把握不同行业的基本特点、发展趋势和主要风险因素，可为受评对象在同一行业内部和不同行业之间的风险比较创造必要条件，从而为信用级别的决定提供参照。
（四）建立银行业“内部评级共享数据池”
从技术角度看，国内大型银行的业务数据足以支持评级模型的分析和检验，而中小银行由于业务规模小、成立时间短，因而难以获得足够的评级数据。可以将多家中小银行联合起来，建立共享的同业数据库，该数据库应包括信用记录、违约率、损失率、挽回率等数据。同时，银行还可利用评级机构及征信机构所提供的信用数据作为参考，并与政府及研究机构合作，获取宏观经济、产业发展和企业征信等方面的相关数据。在建立银行业“内部评级共享数据池”方面，人民银行和银监会应该发挥重要作用。国内银行可以在政府部门的统一指导下，有计划、有步骤地开展技术交流与合作。[４]
（五）整合与内部评级相匹配的新的信贷流程和信贷组织架构
我国商业银行建立的内部评级法能否按照新巴塞尔协议的要求以达到风险管理的目的，不仅取决于商业银行的内部评级体系建立完善与否，而且取决于对银行的信贷风险管理流程和组织架构进行改革，否则内部评级法不会发挥应有的效果。内部评级法不仅可用于监测信用风险的构成，制定各类客户的总体风险水平和贷款限额，监测客户评级结果的变化情况，而且可用于确定准备金规模、贷款定价、利润等。因而，各商业银行在信贷组织的安排和设置上均必须体现新协议所倡导的经营理念和管理的思想。
总之，建立内部评级体系是一项长期的系统工程，不是单一的信用风险评级方法，需要建立完善的基础数据库作为支撑。同时，还需要在风险管理体制、风险管理政策、业务流程再造以及社会化的信息共享等方面加快调整，逐步提升我国银行业风险管理水平。
参考文献：
[１]信用风险管理的新工具：违约概率与违约损失率[ＤＢ／ＯＬ]．ｈｔｔｐ:／／ｗｗｗ．ｃｑｃｒｅｄｉｔ．ｃｎ／ｈｔｍｌ／２００５１０１３１５３０５１．ｈｔｍ，重庆企业信用网
[２] 薛波．商业银行信用评级指标体系设计[Ｊ]．商业时代，２００６，（２１）．
[３][４] 武剑．内部评级理论、方法与实务——巴塞尔新资本协议核心技术[Ｍ]．北京：中国金融出版社，２００５．