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摘要：金融危机后，各国银行监管机构开始反思传统监管政策存在的问题，并一致认为应当对银行监管的理念和方式进行改革。加强逆周期监管理论的实践与探索是各国银行监管的主要发展趋势。作为银行传统监管手段的内部评级法同样具有顺周期性。缓解我国商业银行内部评级法的顺周期性可以通过扩大违约率计算的时间区间、开展压力测试和引入杠杆率指标等途径。
关键词：商业银行；顺周期性；内部评级法；违约率；资产收益率；信用评级；压力测试；杠杆融资比率
中图分类号：F832.33 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2014）02-0063-06
一、文献综述
为了更好地适应日益复杂的银行监管环境，巴塞尔协议Ⅱ提出了更加多样和灵活的风险衡量方法。其中，最主要的创新之一就是提出了计算信用风险的内部评级法，强调建立银行内部风险评级体系，并鼓励有条件的银行建立和开发内部评级模型及相关的计算机系统。然而，内部评级法应用所带来的顺周期效应，成为广泛争议的焦点（巴曙松，2011）。
Panetta等（2009）认为，当经济处于上升阶段，借款人的财务状况得到改善，评级上调，导致违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、违约风险暴露（EAD）等风险参数降低，因而资本要求也随之降低。资本要求的降低使银行可以继续扩张信贷，从而推动经济进一步繁荣。相反，经济处于下降阶段，内部评级法下的评级结果将会使经济进一步恶化。Gordy和Howells（2004）通过对资产组合的测算，发现内部评级法的顺周期性比标准法的顺周期性增加了30%。Saurina和Truchrte（2006）认为内部评级法顺周期性的强弱还取决于银行对时点评级法和跨周期评级法的选择。他们运用不同的方法计算住房抵押贷款借款人的违约概率，发现时点评级法计算出的违约概率具有更强的波动性，即时点评级法比跨周期评级法具有更强的顺周期性。
中国人民银行西安分行课题组（2010）在阐述内部评级法顺周期效应模式的同时，指出内部评级法具有顺周期性的原因主要有两个方面：第一，风险评级体系不能准确反映银行当前所面临的风险，风险在衰退期被高估，在繁荣期被低估；第二，金融体系自身具有顺周期特征，即“金融加速器”。
除了理论研究外，国内外学者对内部评级的顺周期性也进行了大量的实证研究。Kashyap和Stein（2004）采用KMV模型估算美国1998—2002年间资产组合的违约概率，结果表明，据此得出的资本要求比标准普尔模型计算出的资本要求高出一倍，说明内部评级法具有很强的顺周期性。Goodhart和Segoviono（2004）分别使用标准法和内部评级法计算美国、挪威、墨西哥等国对基准资产组合的资本要求，发现利用内部评级法计算的资本要求方差均大于在标准法下计算出的结果。鹿波（2009）采用KMV模型计算1991—2006年我国287家上市公司的平均违约概率，并在此基础上得出结论：在我国，内部评级法的顺周期性并不明显。但这一结论是根据1991—2006年的样本数据得出的，并不能说明2006年之后内部评级法是否具有顺周期性，这也是本文要解决的问题之一。
二、我国商业银行内部评级的顺周期效应及其表现
（一）我国商业银行内部评级的顺周期效应
根据中国人民银行西安分行课题组（2010）对内部评级顺周期模式的定义，笔者认为内部评级的顺周期性实际上是内部评级、信贷周期和实体经济周期三者之间相互作用的产物。因此，笔者根据内部评级顺周期模式的定义绘制了内部评级法顺周期效应模式图（如图1），旨在更好地说明内部评级法顺周期效应的传导机制及其对宏观经济的影响。
如图1所示，当宏观经济繁荣时，借款人或贷款企业的收入状况良好，其资产价值也随之上升。在这种情况下，商业银行提高对借款人的评级，进而导致基于内部评级的监管资本要求下降。又由于商业银行对未来前景拥有过于乐观的预期，因此便开始放宽信贷标准。信贷总量的增加带动了企业的发展以及生产要素的投入，从而对宏观经济起到了放大的作用。相反，当经济处于萧条时期，债务人的收入状况恶化，银行便降低对其评级并收缩信贷。而信贷的紧缩又会加剧经济的下滑。
（二）内部评级的顺周期效应表现
1. GDP增长率持续增长，银行盈利增加，不良贷款比率下降。2004—2007年期间，我国GDP增长率保持着持续增长的趋势，从2004年的10.1%提高到2007年的14.2%，这期间商业银行的平均资产收益率得到大幅提升，不良贷款比率逐年下降。以工商银行为例，其年平均资产收益率由2004年的0.65%上升到2010年的1.32%，增长了100%；而不良贷款比率从2004年的21.16%下降到2010年的2.29%，其中2008年的不良贷款比率达到最低值。以上数据说明：在GDP增长率持续增长时期，商业银行会提高对借款人的内部评级结果，这在一定程度上会导致银行盈利能力的进一步增加，以及不良贷款比率的下降。除此之外，根据表1，交通银行的平均资产收益率和不良贷款率也具有与工商银行几乎相同的变动趋势。
2. 经济繁荣时期，商业银行提高对借款人的评级结果，违约率趋于下降。图2为2005—2007年某银行法人客户信用等级分布图，图中曲线上的点表示在某一信用等级以上的客户占全部客户的比例。从图2中可以看出，代表2005年的曲线位于三条曲线的最下方，代表2006年的曲线位于三条曲线的中间，而代表2007年的曲线位于三条曲线的最上方。这说明，2007年高信用等级的客户占比较2005年和2006年有所提高。因此我们可以得出结论，宏观经济的繁荣导致商业银行提高了对客户的信用评级。
3. 抵押品市值的波动在一定程度上增强了内部评级的顺周期性。如果按照担保方式对贷款种类进行划分，那么抵押贷款在各类贷款中所占比例最大，因而抵押品的价值也将成为影响借款人信用评级结果的一个重要因素。而我国抵押贷款的抵押物主要是房地产或土地使用权，所以房屋销售价格与土地交易价格就会影响我国商业银行的内部评级工作。根据表2的数据可以看出，2002—2009年我国的房屋销售价格指数和土地交易价格指数均超过100，说明这8年间我国房地产和土地的价格水平保持着持续上涨的趋势。抵押品价值的上升使得抵押资产的变现收入增加，从而使借款人的信用评级水平上升。在这种情况下，商业银行会增加贷款的发放，进而促进宏观实体经济的进一步繁荣。 4. 借款人信用等级的上升推动了经济的增长。当经济处于繁荣的时期，商业银行对借款人的信用评级会上升。借款人信用评级的提高，会促进商业银行贷款总量的增长以及实体经济的增长。如图3所示，2004—2007年我国处于GDP增长率平稳增长阶段，同时也伴随着贷款余额增长率的上升。2007年，我国GDP增长率为14.2%，各项贷款增长率为16.13%。
三、我国商业银行内部评级顺周期效应的实证研究
（一）研究模型的选择
根据新资本协议，信用风险的内部评级法是指商业银行可以采用其内部计算的预期违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、违约风险暴露（EAD）、期限（M）等风险参数来计量监管资本要求。如果这些风险参数具有顺周期性，那么风险参数就会通过评级模型将顺周期性传递给监管资本，从而加剧经济的波动。在内部评级模型的几个输入变量中最重要的是预期违约概率（PD），因为违约概率（PD）对监管资本要求的计算起了决定性的作用。
根据新资本协议，商业银行可以采用三种方法来估计借款人的违约概率：第一，采用银行的内部违约数据；第二，采用统计模型，如Merton基于期权的统计模型、KMV模型等；第三，将内部评级与外部评级相结合，运用外部评级机构计算出的违约概率数据。由于商业银行内部违约数据属于商业机密，目前还没有获得此类数据的渠道，因此第一种方法不适合用于论文研究。又由于评级公司对中国公司的评级范围有限，所以第三种方法同样不现实。综合考虑，只有第二种方法在实证研究中是可行的。
本文采用KMV模型来测度我国上市公司的预期违约概率，进而分析预期违约概率与经济周期的相关关系，判断我国商业银行内部评级法是否具有顺周期性。应用KMV模型计算预期违约概率主要有以下三点优势：首先，KMV模型的输入变量为上市公司股票交易数据和财务数据，从而可以保证该模型有大量的实证数据支持；其次，KMV模型不要求有效市场的假设；再次，KMV模型所需要输入的财务指标仅为债务的账面价值，在很大的程度上规避了我国上市公司会计信息失真的不足。
（二）上市公司违约率的计算
KMV模型以Merton的期权定价理论为基础，将违约债务看作企业的或有权益，把所有者权益和负债分别视为看涨期权与看跌期权，把公司资产视为标的资产。该模型认为，当企业资产未来的市场价值低于企业所需清偿的负债时，企业将会出现违约。KMV模型通过计算企业资产未来市场价值的期望值与违约点之间的距离，即违约距离（DD），来估算该企业在未来一段时间内的违约概率。违约距离越远，公司未来发生违约事件的概率就越小。
具体来说，首先通过B-S期权定价公式，根据公司股权的市场价值、股票价格的波动性、到期时间、无风险借贷利率和负债的账面价值计算出企业资产的市场价值及其波动性，如公式（1）和公式（2）所示。
然后，根据公司负债的账面价值计算出公司的实际违约点公式（3），并代入到公式（4）中得出公司的违约距离（DD）。
DP=SD+0.5LD（3）
最后，将违约距离（DD）代入正态累积分布函数，得出公式（5）预期违约概率（EDF）。
EDF=N（-DD）（5）
（三）样本数据的选取
本研究主要通过分析上市公司违约概率与经济周期的关系来判断商业银行内部评级法是否具有顺周期性。由于商业银行的贷款对象分散于各个行业之中，所以商业银行内部评级法的顺周期性也会因评级对象的不同而不同。从表3可以看出，2011年我国四大国有银行的贷款对象主要集中在房地产业、制造业和交通运输业，其中农业银行对这三个行业的贷款余额占比已经高达54.2%。因此，本文重点分析内部评级法对属于这三个行业的公司进行评级时是否具有顺周期性。
笔者选取样本公司主要根据三个原则：第一，属于上述三个行业的上市公司；第二，样本公司在该行业中具有一定的代表性；第三，该公司股票交易数据和财务数据的时间跨度为1995—2011年。因此，本文共选取48家上市公司进行实证研究，其中属于房地产行业的公司共16家，属于制造业的公司共23家，属于交通运输业的公司共9家。
将48家上市公司1995—2011年的股票交易数据和财务数据作为样本数据，数据来源为WIND数据库。其中股票交易数据包括：公司股票月收益率（i）和公司股票总市值（E）；财务数据包括公司短期负债（SD）和公司长期负债（LD）。
（四）实证结果
本文运用MATLAB软件中的KMV模型计算出48家上市公司的预期违约概率（EDF），再分别计算上市公司违约概率与GDP增长率的相关系数以及上市公司违约概率与行业GDP增长率的相关系数，从而可以判断银行内部评级法是否具有顺周期性。如果相关系数为负，说明经济繁荣时期，企业的违约概率下降，商业银行会提高对贷款企业的评级，进一步扩张信贷，从而加大了经济波动的幅度。相反，如果相关系数为正，则会降低经济波动的幅度。
除此之外，本文还特别研究了不同时期上市公司预期违约率与GDP增长率之间的相关关系。实证以股权分置改革的起始时间2005年作为分界线，将样本区间分为两个阶段。从理论上讲，股权分置改革使上市公司与宏观经济的联系更加密切，进而加强了内部评级法的顺周期效应。
表4至表9为实证结果统计，其中表4和表5为房地产企业预期违约率与经济周期的相关系数统计；表6和表7为制造业企业预期违约率与经济周期的相关系数统计；表8和表9为交通运输企业预期违约率与经济周期的相关系数统计。
根据表4—表9的数据，我们可以得出以下四点结论。第一，大部分上市公司的违约概率与GDP增长率呈现出明显的负相关关系，说明我国商业银行内部评级法具有顺周期性，将会增加宏观经济波动的幅度。第二，商业银行内部评级法的顺周期性会随着评级对象的不同而不同，如前表所示，房地产企业预期违约率与GDP增长率的负相关程度高于交通运输企业违约率与GDP增长率的负相关程度，和制造业企业预期违约率与GDP增长率的负相关程度大致相同。第三，公司预期违约率与本行业GDP增长率的负相关性大于公司预期违约率与GDP增长率的负相关性。对比表8和表9可以看出，1996—2012年，大部分交通运输企业预期违约率与GDP增长率的相关系数均大于-0.2，而交通运输企业预期违约率与行业GDP增长率的相关系数均小于-0.2，说明商业银行内部评级法对行业经济的影响要大于对宏观经济的影响。第四，从时间角度看，2005年前大部分企业的预期违约率与GDP增长率的负相关性要小于2005年之后的负相关性。这个结果印证了鹿波（2009）的假设，即股权分置改革后商业银行内部评级模型具有更强的顺周期性。 四、缓解我国商业银行内部评级法顺周期性的政策建议
1. 扩大违约率计算的时间区间。Eva Catarineu-Rabell，Patricia Jackson（2003）指出，顺周期的程度依赖于银行所使用的评级体系的性质，在周期波动中，评级结果更为稳定的评级体系不会增强顺周期性；相反，则会大大提高顺周期性。Philip Lowe（2002）通过实证数据分析了不同性质的评级体系所带来的顺周期效应，他认为跨周期评级更加注重较长时期内借款人偿债能力的变化，因此评级结果具有较强的“刚性”，即较弱的顺周期性。卡什亚普（2004）通过实证分析得出结论：使用时点评级模型计算出的违约率变化量要远远大于使用跨时期模型计算出的结果，这说明时点评级法确实会导致对借款人信用等级的高估或低估。因此，延长违约率计算的时间区间可以使模型从整个经济周期的角度出发来估算预期违约率，从而有效降低预期违约率的波动幅度，降低内部评级法的顺周期效应，使经济快速平稳的发展。
2. 开展压力测试来缓解内部信用评级带来的顺周期效应。压力测试是一种评估某一特定事件或一组金融变量变化对一家公司潜在影响的风险管理工具（中国人民银行西安分行课题组，2010）。由于传统的风险管理技术存在一定缺陷，比如内部评级法的顺周期效应，因此20世纪90年代国际清算银行（BIS）引入了压力测试。随着1997年亚洲金融危机等一系列事件的爆发，压力测试开始受到国际监管机构和各国监管当局的关注。
压力测试的优势主要体现在缓解商业银行内部评级法的顺周期性方面。早在巴塞尔新资本协议草案的讨论阶段，许多专家学者便开始针对内部评级法的顺周期性提出了应对措施，要求采用内部评级法的银行建立合理的压力测试过程。2009年4月，金融稳定论坛在《缓解金融体系顺周期性报告》中指出，压力测试可以弥补银行风险计量模型具有的缺陷，并充分地揭示银行在经济下行时期面临的风险，从而促使商业银行在经济上行期积累更多的资本缓冲，缓解商业银行的顺周期性。巴塞尔委员会于2009年1月发布了《良好压力测试实践与监管原则》，加强对压力测试的治理、设计和实施提出了一系列指导意见（BCBS，2009）。
就我国来说，开展压力测试应做到以下几点：一是要继续压力测试的运用，要求银行从公司治理角度，建立起经常性的压力测试机制，使压力测试真正成为商业银行日常的风险管理、评估和预警的工具，而不是应急应景之举；二是要逐步扩大压力测试的范围，在积极探索宏观压力测试的同时，加强对房地产贷款、资本充足率和创新产品的压力测试；三是要正确设定压力测试场景，不能基于温和甚至是错误的假设；四是使用更严格的压力测试标准，增大对最差情况的估计；五是提高压力测试频率，尤其需要增加在经济繁荣和银行经营状况良好时期的压力测试；六是运用各种统计和数理的方法，加强对系统性风险的分析、监测、评估和预警，帮助金融机构加强对系统性风险的识别和防范，从而降低经济周期对经济金融活动的影响。
3. 引入杠杆率指标。引入非风险性标准，并在现有的资本框架中增添更多“减震器”以应对压力，以缓解商业银行内部评级法的顺周期性。例如，对于杠杆率，可以设定最高的杠杆融资比率，若银行的杠杆率达到了设定的标准，即使其资本充足率符合要求，也要求其对资产负债表进行收缩调整。即通过杠杆率的补充，可以在一定程度上校正资本充足率的不足。杠杆率规定了股东应承担的最小损失，可以约束银行在经济上升期过度扩张的行为。此外，杠杆率计算依据是公开财务报表，与商业银行内部风险计量和评估程序无关，可以规避由内部风险计量和评估程序本身导致的顺周期性。
参考文献：
[1]巴曙松，朱元倩.巴塞尔协议Ⅱ研究[M].北京：中国金融出版社，2011：143-199.
[2]郑志勇.金融数量分析——基于MATLAB编程[M].北京：北京航空航天大学出版社，2009：83-87.
[3]中国人民银行西安分行课题组.金融体系的顺周期行为研究[M].北京：经济科学出版社，2010：71-109.
[4]李文泓.宏观审慎监管框架下的逆周期政策研究[M].北京：中国金融出版社，2011：209-236.
[5]李文泓.关于宏观审慎监管框架下逆周期政策的探讨[J].金融研究，2009，（7）：7-24.
[6]鹿波.中国上市公司违约率的顺周期效应实证研究[J].金融论坛，2009，（3）：38-44.
[7]钱皓.我国银行内部评级的顺周期效应研究[J].上海金融，2009，（5）：44-47.
[8]程柯，陈志斌，陈志红.中国商业银行利润效率测度研究——基于分位数回归方法[J].上海财经大学学报，2012，（3）.
[9]Panetta et al. Financial sector pro-cyclicality： Lesson from crisis. Occasional Paper NO.44，2009.
[10]梁俊茹，李富有.附属资本与银行行为[J].山西财经大学学报，2012，（10）：30-39.
[11]Saurian，J. and Trucharte，C. An aeeseement of Basel Ⅱ procyclicality in mortgage portfolios. Banco de Espana Working Papers NO.0712，2006.
[12]Cordy and Howells. Procyclicality in Basel Ⅱ： Can we treat the disease without killing the patient？[J]. Journal of Financial Intermediation，2006，（15）：395-417.
[13]Kashyap，A. K and Stein，J .C. Cyclical implications of the Basel Ⅱ capital standards. Federal Reserve Bank of Chicago Economic Perspectives，2004，（1）：18-31.
[14]Goodhart，C and Segoviano，A. M. Bank Regulation and Macroeconomicn Fluctuations. Oxford Review of Economic Policy，2004，（4）：591-615.
责任编辑、校对：艾 岚
关键词：商业银行；顺周期性；内部评级法；违约率；资产收益率；信用评级；压力测试；杠杆融资比率
中图分类号：F832.33 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2014）02-0063-06
一、文献综述
为了更好地适应日益复杂的银行监管环境，巴塞尔协议Ⅱ提出了更加多样和灵活的风险衡量方法。其中，最主要的创新之一就是提出了计算信用风险的内部评级法，强调建立银行内部风险评级体系，并鼓励有条件的银行建立和开发内部评级模型及相关的计算机系统。然而，内部评级法应用所带来的顺周期效应，成为广泛争议的焦点（巴曙松，2011）。
Panetta等（2009）认为，当经济处于上升阶段，借款人的财务状况得到改善，评级上调，导致违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、违约风险暴露（EAD）等风险参数降低，因而资本要求也随之降低。资本要求的降低使银行可以继续扩张信贷，从而推动经济进一步繁荣。相反，经济处于下降阶段，内部评级法下的评级结果将会使经济进一步恶化。Gordy和Howells（2004）通过对资产组合的测算，发现内部评级法的顺周期性比标准法的顺周期性增加了30%。Saurina和Truchrte（2006）认为内部评级法顺周期性的强弱还取决于银行对时点评级法和跨周期评级法的选择。他们运用不同的方法计算住房抵押贷款借款人的违约概率，发现时点评级法计算出的违约概率具有更强的波动性，即时点评级法比跨周期评级法具有更强的顺周期性。
中国人民银行西安分行课题组（2010）在阐述内部评级法顺周期效应模式的同时，指出内部评级法具有顺周期性的原因主要有两个方面：第一，风险评级体系不能准确反映银行当前所面临的风险，风险在衰退期被高估，在繁荣期被低估；第二，金融体系自身具有顺周期特征，即“金融加速器”。
除了理论研究外，国内外学者对内部评级的顺周期性也进行了大量的实证研究。Kashyap和Stein（2004）采用KMV模型估算美国1998—2002年间资产组合的违约概率，结果表明，据此得出的资本要求比标准普尔模型计算出的资本要求高出一倍，说明内部评级法具有很强的顺周期性。Goodhart和Segoviono（2004）分别使用标准法和内部评级法计算美国、挪威、墨西哥等国对基准资产组合的资本要求，发现利用内部评级法计算的资本要求方差均大于在标准法下计算出的结果。鹿波（2009）采用KMV模型计算1991—2006年我国287家上市公司的平均违约概率，并在此基础上得出结论：在我国，内部评级法的顺周期性并不明显。但这一结论是根据1991—2006年的样本数据得出的，并不能说明2006年之后内部评级法是否具有顺周期性，这也是本文要解决的问题之一。
二、我国商业银行内部评级的顺周期效应及其表现
（一）我国商业银行内部评级的顺周期效应
根据中国人民银行西安分行课题组（2010）对内部评级顺周期模式的定义，笔者认为内部评级的顺周期性实际上是内部评级、信贷周期和实体经济周期三者之间相互作用的产物。因此，笔者根据内部评级顺周期模式的定义绘制了内部评级法顺周期效应模式图（如图1），旨在更好地说明内部评级法顺周期效应的传导机制及其对宏观经济的影响。
如图1所示，当宏观经济繁荣时，借款人或贷款企业的收入状况良好，其资产价值也随之上升。在这种情况下，商业银行提高对借款人的评级，进而导致基于内部评级的监管资本要求下降。又由于商业银行对未来前景拥有过于乐观的预期，因此便开始放宽信贷标准。信贷总量的增加带动了企业的发展以及生产要素的投入，从而对宏观经济起到了放大的作用。相反，当经济处于萧条时期，债务人的收入状况恶化，银行便降低对其评级并收缩信贷。而信贷的紧缩又会加剧经济的下滑。
（二）内部评级的顺周期效应表现
1. GDP增长率持续增长，银行盈利增加，不良贷款比率下降。2004—2007年期间，我国GDP增长率保持着持续增长的趋势，从2004年的10.1%提高到2007年的14.2%，这期间商业银行的平均资产收益率得到大幅提升，不良贷款比率逐年下降。以工商银行为例，其年平均资产收益率由2004年的0.65%上升到2010年的1.32%，增长了100%；而不良贷款比率从2004年的21.16%下降到2010年的2.29%，其中2008年的不良贷款比率达到最低值。以上数据说明：在GDP增长率持续增长时期，商业银行会提高对借款人的内部评级结果，这在一定程度上会导致银行盈利能力的进一步增加，以及不良贷款比率的下降。除此之外，根据表1，交通银行的平均资产收益率和不良贷款率也具有与工商银行几乎相同的变动趋势。
2. 经济繁荣时期，商业银行提高对借款人的评级结果，违约率趋于下降。图2为2005—2007年某银行法人客户信用等级分布图，图中曲线上的点表示在某一信用等级以上的客户占全部客户的比例。从图2中可以看出，代表2005年的曲线位于三条曲线的最下方，代表2006年的曲线位于三条曲线的中间，而代表2007年的曲线位于三条曲线的最上方。这说明，2007年高信用等级的客户占比较2005年和2006年有所提高。因此我们可以得出结论，宏观经济的繁荣导致商业银行提高了对客户的信用评级。
3. 抵押品市值的波动在一定程度上增强了内部评级的顺周期性。如果按照担保方式对贷款种类进行划分，那么抵押贷款在各类贷款中所占比例最大，因而抵押品的价值也将成为影响借款人信用评级结果的一个重要因素。而我国抵押贷款的抵押物主要是房地产或土地使用权，所以房屋销售价格与土地交易价格就会影响我国商业银行的内部评级工作。根据表2的数据可以看出，2002—2009年我国的房屋销售价格指数和土地交易价格指数均超过100，说明这8年间我国房地产和土地的价格水平保持着持续上涨的趋势。抵押品价值的上升使得抵押资产的变现收入增加，从而使借款人的信用评级水平上升。在这种情况下，商业银行会增加贷款的发放，进而促进宏观实体经济的进一步繁荣。 4. 借款人信用等级的上升推动了经济的增长。当经济处于繁荣的时期，商业银行对借款人的信用评级会上升。借款人信用评级的提高，会促进商业银行贷款总量的增长以及实体经济的增长。如图3所示，2004—2007年我国处于GDP增长率平稳增长阶段，同时也伴随着贷款余额增长率的上升。2007年，我国GDP增长率为14.2%，各项贷款增长率为16.13%。
三、我国商业银行内部评级顺周期效应的实证研究
（一）研究模型的选择
根据新资本协议，信用风险的内部评级法是指商业银行可以采用其内部计算的预期违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、违约风险暴露（EAD）、期限（M）等风险参数来计量监管资本要求。如果这些风险参数具有顺周期性，那么风险参数就会通过评级模型将顺周期性传递给监管资本，从而加剧经济的波动。在内部评级模型的几个输入变量中最重要的是预期违约概率（PD），因为违约概率（PD）对监管资本要求的计算起了决定性的作用。
根据新资本协议，商业银行可以采用三种方法来估计借款人的违约概率：第一，采用银行的内部违约数据；第二，采用统计模型，如Merton基于期权的统计模型、KMV模型等；第三，将内部评级与外部评级相结合，运用外部评级机构计算出的违约概率数据。由于商业银行内部违约数据属于商业机密，目前还没有获得此类数据的渠道，因此第一种方法不适合用于论文研究。又由于评级公司对中国公司的评级范围有限，所以第三种方法同样不现实。综合考虑，只有第二种方法在实证研究中是可行的。
本文采用KMV模型来测度我国上市公司的预期违约概率，进而分析预期违约概率与经济周期的相关关系，判断我国商业银行内部评级法是否具有顺周期性。应用KMV模型计算预期违约概率主要有以下三点优势：首先，KMV模型的输入变量为上市公司股票交易数据和财务数据，从而可以保证该模型有大量的实证数据支持；其次，KMV模型不要求有效市场的假设；再次，KMV模型所需要输入的财务指标仅为债务的账面价值，在很大的程度上规避了我国上市公司会计信息失真的不足。
（二）上市公司违约率的计算
KMV模型以Merton的期权定价理论为基础，将违约债务看作企业的或有权益，把所有者权益和负债分别视为看涨期权与看跌期权，把公司资产视为标的资产。该模型认为，当企业资产未来的市场价值低于企业所需清偿的负债时，企业将会出现违约。KMV模型通过计算企业资产未来市场价值的期望值与违约点之间的距离，即违约距离（DD），来估算该企业在未来一段时间内的违约概率。违约距离越远，公司未来发生违约事件的概率就越小。
具体来说，首先通过B-S期权定价公式，根据公司股权的市场价值、股票价格的波动性、到期时间、无风险借贷利率和负债的账面价值计算出企业资产的市场价值及其波动性，如公式（1）和公式（2）所示。
然后，根据公司负债的账面价值计算出公司的实际违约点公式（3），并代入到公式（4）中得出公司的违约距离（DD）。
DP=SD+0.5LD（3）
最后，将违约距离（DD）代入正态累积分布函数，得出公式（5）预期违约概率（EDF）。
EDF=N（-DD）（5）
（三）样本数据的选取
本研究主要通过分析上市公司违约概率与经济周期的关系来判断商业银行内部评级法是否具有顺周期性。由于商业银行的贷款对象分散于各个行业之中，所以商业银行内部评级法的顺周期性也会因评级对象的不同而不同。从表3可以看出，2011年我国四大国有银行的贷款对象主要集中在房地产业、制造业和交通运输业，其中农业银行对这三个行业的贷款余额占比已经高达54.2%。因此，本文重点分析内部评级法对属于这三个行业的公司进行评级时是否具有顺周期性。
笔者选取样本公司主要根据三个原则：第一，属于上述三个行业的上市公司；第二，样本公司在该行业中具有一定的代表性；第三，该公司股票交易数据和财务数据的时间跨度为1995—2011年。因此，本文共选取48家上市公司进行实证研究，其中属于房地产行业的公司共16家，属于制造业的公司共23家，属于交通运输业的公司共9家。
将48家上市公司1995—2011年的股票交易数据和财务数据作为样本数据，数据来源为WIND数据库。其中股票交易数据包括：公司股票月收益率（i）和公司股票总市值（E）；财务数据包括公司短期负债（SD）和公司长期负债（LD）。
（四）实证结果
本文运用MATLAB软件中的KMV模型计算出48家上市公司的预期违约概率（EDF），再分别计算上市公司违约概率与GDP增长率的相关系数以及上市公司违约概率与行业GDP增长率的相关系数，从而可以判断银行内部评级法是否具有顺周期性。如果相关系数为负，说明经济繁荣时期，企业的违约概率下降，商业银行会提高对贷款企业的评级，进一步扩张信贷，从而加大了经济波动的幅度。相反，如果相关系数为正，则会降低经济波动的幅度。
除此之外，本文还特别研究了不同时期上市公司预期违约率与GDP增长率之间的相关关系。实证以股权分置改革的起始时间2005年作为分界线，将样本区间分为两个阶段。从理论上讲，股权分置改革使上市公司与宏观经济的联系更加密切，进而加强了内部评级法的顺周期效应。
表4至表9为实证结果统计，其中表4和表5为房地产企业预期违约率与经济周期的相关系数统计；表6和表7为制造业企业预期违约率与经济周期的相关系数统计；表8和表9为交通运输企业预期违约率与经济周期的相关系数统计。
根据表4—表9的数据，我们可以得出以下四点结论。第一，大部分上市公司的违约概率与GDP增长率呈现出明显的负相关关系，说明我国商业银行内部评级法具有顺周期性，将会增加宏观经济波动的幅度。第二，商业银行内部评级法的顺周期性会随着评级对象的不同而不同，如前表所示，房地产企业预期违约率与GDP增长率的负相关程度高于交通运输企业违约率与GDP增长率的负相关程度，和制造业企业预期违约率与GDP增长率的负相关程度大致相同。第三，公司预期违约率与本行业GDP增长率的负相关性大于公司预期违约率与GDP增长率的负相关性。对比表8和表9可以看出，1996—2012年，大部分交通运输企业预期违约率与GDP增长率的相关系数均大于-0.2，而交通运输企业预期违约率与行业GDP增长率的相关系数均小于-0.2，说明商业银行内部评级法对行业经济的影响要大于对宏观经济的影响。第四，从时间角度看，2005年前大部分企业的预期违约率与GDP增长率的负相关性要小于2005年之后的负相关性。这个结果印证了鹿波（2009）的假设，即股权分置改革后商业银行内部评级模型具有更强的顺周期性。 四、缓解我国商业银行内部评级法顺周期性的政策建议
1. 扩大违约率计算的时间区间。Eva Catarineu-Rabell，Patricia Jackson（2003）指出，顺周期的程度依赖于银行所使用的评级体系的性质，在周期波动中，评级结果更为稳定的评级体系不会增强顺周期性；相反，则会大大提高顺周期性。Philip Lowe（2002）通过实证数据分析了不同性质的评级体系所带来的顺周期效应，他认为跨周期评级更加注重较长时期内借款人偿债能力的变化，因此评级结果具有较强的“刚性”，即较弱的顺周期性。卡什亚普（2004）通过实证分析得出结论：使用时点评级模型计算出的违约率变化量要远远大于使用跨时期模型计算出的结果，这说明时点评级法确实会导致对借款人信用等级的高估或低估。因此，延长违约率计算的时间区间可以使模型从整个经济周期的角度出发来估算预期违约率，从而有效降低预期违约率的波动幅度，降低内部评级法的顺周期效应，使经济快速平稳的发展。
2. 开展压力测试来缓解内部信用评级带来的顺周期效应。压力测试是一种评估某一特定事件或一组金融变量变化对一家公司潜在影响的风险管理工具（中国人民银行西安分行课题组，2010）。由于传统的风险管理技术存在一定缺陷，比如内部评级法的顺周期效应，因此20世纪90年代国际清算银行（BIS）引入了压力测试。随着1997年亚洲金融危机等一系列事件的爆发，压力测试开始受到国际监管机构和各国监管当局的关注。
压力测试的优势主要体现在缓解商业银行内部评级法的顺周期性方面。早在巴塞尔新资本协议草案的讨论阶段，许多专家学者便开始针对内部评级法的顺周期性提出了应对措施，要求采用内部评级法的银行建立合理的压力测试过程。2009年4月，金融稳定论坛在《缓解金融体系顺周期性报告》中指出，压力测试可以弥补银行风险计量模型具有的缺陷，并充分地揭示银行在经济下行时期面临的风险，从而促使商业银行在经济上行期积累更多的资本缓冲，缓解商业银行的顺周期性。巴塞尔委员会于2009年1月发布了《良好压力测试实践与监管原则》，加强对压力测试的治理、设计和实施提出了一系列指导意见（BCBS，2009）。
就我国来说，开展压力测试应做到以下几点：一是要继续压力测试的运用，要求银行从公司治理角度，建立起经常性的压力测试机制，使压力测试真正成为商业银行日常的风险管理、评估和预警的工具，而不是应急应景之举；二是要逐步扩大压力测试的范围，在积极探索宏观压力测试的同时，加强对房地产贷款、资本充足率和创新产品的压力测试；三是要正确设定压力测试场景，不能基于温和甚至是错误的假设；四是使用更严格的压力测试标准，增大对最差情况的估计；五是提高压力测试频率，尤其需要增加在经济繁荣和银行经营状况良好时期的压力测试；六是运用各种统计和数理的方法，加强对系统性风险的分析、监测、评估和预警，帮助金融机构加强对系统性风险的识别和防范，从而降低经济周期对经济金融活动的影响。
3. 引入杠杆率指标。引入非风险性标准，并在现有的资本框架中增添更多“减震器”以应对压力，以缓解商业银行内部评级法的顺周期性。例如，对于杠杆率，可以设定最高的杠杆融资比率，若银行的杠杆率达到了设定的标准，即使其资本充足率符合要求，也要求其对资产负债表进行收缩调整。即通过杠杆率的补充，可以在一定程度上校正资本充足率的不足。杠杆率规定了股东应承担的最小损失，可以约束银行在经济上升期过度扩张的行为。此外，杠杆率计算依据是公开财务报表，与商业银行内部风险计量和评估程序无关，可以规避由内部风险计量和评估程序本身导致的顺周期性。
参考文献：
[1]巴曙松，朱元倩.巴塞尔协议Ⅱ研究[M].北京：中国金融出版社，2011：143-199.
[2]郑志勇.金融数量分析——基于MATLAB编程[M].北京：北京航空航天大学出版社，2009：83-87.
[3]中国人民银行西安分行课题组.金融体系的顺周期行为研究[M].北京：经济科学出版社，2010：71-109.
[4]李文泓.宏观审慎监管框架下的逆周期政策研究[M].北京：中国金融出版社，2011：209-236.
[5]李文泓.关于宏观审慎监管框架下逆周期政策的探讨[J].金融研究，2009，（7）：7-24.
[6]鹿波.中国上市公司违约率的顺周期效应实证研究[J].金融论坛，2009，（3）：38-44.
[7]钱皓.我国银行内部评级的顺周期效应研究[J].上海金融，2009，（5）：44-47.
[8]程柯，陈志斌，陈志红.中国商业银行利润效率测度研究——基于分位数回归方法[J].上海财经大学学报，2012，（3）.
[9]Panetta et al. Financial sector pro-cyclicality： Lesson from crisis. Occasional Paper NO.44，2009.
[10]梁俊茹，李富有.附属资本与银行行为[J].山西财经大学学报，2012，（10）：30-39.
[11]Saurian，J. and Trucharte，C. An aeeseement of Basel Ⅱ procyclicality in mortgage portfolios. Banco de Espana Working Papers NO.0712，2006.
[12]Cordy and Howells. Procyclicality in Basel Ⅱ： Can we treat the disease without killing the patient？[J]. Journal of Financial Intermediation，2006，（15）：395-417.
[13]Kashyap，A. K and Stein，J .C. Cyclical implications of the Basel Ⅱ capital standards. Federal Reserve Bank of Chicago Economic Perspectives，2004，（1）：18-31.
[14]Goodhart，C and Segoviano，A. M. Bank Regulation and Macroeconomicn Fluctuations. Oxford Review of Economic Policy，2004，（4）：591-615.
责任编辑、校对：艾 岚