文/陳雪源 羅健 張家鵬（.江蘇師范大學(xué)；.中國(guó)建設(shè)銀行連云港分行）

一、引言

銀行放款被定義為資產(chǎn)業(yè)務(wù)，是取得收益的主要來(lái)源，商業(yè)銀行的盈利主要來(lái)自放款的利息收入，也就是存貸款利差。改革開(kāi)放以來(lái)，盡管我國(guó)商業(yè)銀行的資產(chǎn)業(yè)務(wù)比重相對(duì)較小、方式單調(diào)，但貸款逾期未還對(duì)商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)能力的打擊是巨大的，越來(lái)越多的銀行專(zhuān)注于資產(chǎn)水平高的客戶(hù)，資產(chǎn)業(yè)務(wù)的高質(zhì)量化趨勢(shì)明顯，如何高效并合理規(guī)避有信用風(fēng)險(xiǎn)的貸款者是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的核心。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+金融”的緊密結(jié)合，國(guó)家更加關(guān)注為商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理提供新工具的技術(shù)，但是商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)依舊是銀行業(yè)乃至整個(gè)行業(yè)中最重要的風(fēng)險(xiǎn)形式，它影響著我們信用生活的方方面面，也影響著一國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)決策和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)的管理對(duì)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)管理至關(guān)重要。東海硅產(chǎn)業(yè)集群作為江蘇省縣域特色產(chǎn)業(yè)集群的典范，提高集群內(nèi)商業(yè)銀行的抗風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)能力一直是推動(dòng)縣域特色產(chǎn)業(yè)集群轉(zhuǎn)型與構(gòu)建的重要保障。集群內(nèi)的中小企業(yè)所需資金流動(dòng)較多，大型規(guī)模企業(yè)的提現(xiàn)率相對(duì)較高。所以加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的管理是特色產(chǎn)業(yè)集群可持續(xù)發(fā)展的重要支撐，甚至是保證集群內(nèi)資金正常流轉(zhuǎn)的最后一條防線(xiàn)。

二、東海硅產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀

在東?？h的走訪中發(fā)現(xiàn)的主要問(wèn)題有三：其一，集群內(nèi)大企業(yè)可以較為輕松地獲取足量的信貸資金，而多數(shù)中小企業(yè)都難以獲取貸款，換言之，集群內(nèi)各大商業(yè)銀行對(duì)大企業(yè)放貸的積極性很高，卻對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)中小企業(yè)抬高貸款門(mén)檻，要求的擔(dān)保條件苛刻，某家國(guó)有銀行甚至要求企業(yè)提供五年以上的工商年報(bào)；其二，集群內(nèi)近八成企業(yè)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的建立持消極態(tài)度；其三，集群內(nèi)大多數(shù)商業(yè)銀行均表示難以甄別借款人信息的真?zhèn)巍?/p>

三、KMV模型框架

KMV模型是由美國(guó)KMV公司在著名的BSM模型基礎(chǔ)上改進(jìn)違約距離計(jì)算而創(chuàng)造的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，核心觀點(diǎn)為公司的破產(chǎn)概率由公司資產(chǎn)價(jià)值與負(fù)債大小的相對(duì)關(guān)系，以及公司資產(chǎn)市價(jià)的波動(dòng)率決定，當(dāng)公司的市場(chǎng)價(jià)值下降到某一臨界點(diǎn)時(shí)會(huì)產(chǎn)生違約。

KMV模型的構(gòu)造分為三個(gè)步驟：

Step 1：估計(jì)公司資產(chǎn)價(jià)值VA及其波動(dòng)率Aσ。

首先，根據(jù)BSM模型，公司的資產(chǎn)價(jià)值VA符合幾何布朗運(yùn)動(dòng)。其次，由BSM模型推演得出公司股權(quán)價(jià)值VE符合以下公式：

其中VA、EV為公司資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值和股權(quán)的市場(chǎng)價(jià)值，T為到期日，Aσ為公司資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值的漂移率，X為違約邊界。

Step 2：違約距離（DD）的計(jì)算。

Step 3：估計(jì)違約率EDF，即確定違約距離與違約率的映射關(guān)系。

四、基于KMV模型的實(shí)證研究

（一）樣本及數(shù)據(jù)的定義

本文選取東海硅產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的9家上市商業(yè)銀行。2015年?yáng)|海硅產(chǎn)業(yè)集群躋身中國(guó)百佳產(chǎn)業(yè)集群，并且獲批為江蘇省示范特色產(chǎn)業(yè)集群，但此之后的發(fā)展速度明顯放緩，違約、積欠、失信等惡性事件頻發(fā)，許多貸款無(wú)法收回，故選取2015-2018年度數(shù)據(jù)和2019上半年數(shù)據(jù)，對(duì)各銀行進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。其中郵儲(chǔ)銀行、江蘇銀行和常熟銀行在2016年才上市，故只能獲取2016年后的數(shù)據(jù)。

表1 東海硅產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)上市商業(yè)銀行分類(lèi)及名單

（二）計(jì)算過(guò)程

1.資產(chǎn)價(jià)值及波動(dòng)率的計(jì)算結(jié)果

基于Wind金融終端的數(shù)據(jù)，通過(guò)MATLAB編程解得9家樣本商業(yè)銀行資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率，見(jiàn)表2。

從表2可以看出，2015-2019年樣本商業(yè)銀行的資產(chǎn)價(jià)值基本呈現(xiàn)先減后增的趨勢(shì)，其波動(dòng)率則呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢(shì)，并在2016年左右達(dá)到最大值。

2.違約距離和違約概率的計(jì)算結(jié)果

根據(jù)表2的結(jié)果，運(yùn)用上述KMV模型，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。

表2 樣本銀行資產(chǎn)價(jià)值及波動(dòng)

表3 樣本銀行違約距離和違約概率匯總

如此可知，自2015年以來(lái)，每年各商業(yè)銀行的違約概率有著明顯的差距，根據(jù)國(guó)有與非國(guó)有，求解各組銀行每年違約概率的均值，繪制圖1。

圖1可以看出兩組銀行違約概率的均值變化差別較大，波動(dòng)趨勢(shì)在中間三年的差距很大。兩組銀行在2016年違約概率差異較大，根據(jù)銀監(jiān)會(huì)發(fā)布的報(bào)告顯示，由于宏觀經(jīng)濟(jì)放緩加劇，產(chǎn)能過(guò)剩，行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴露增加以及商品價(jià)格調(diào)整，2016年國(guó)有商業(yè)銀行不良貸款余額和不良貸款率較去年出現(xiàn)較大幅度的升高，而非過(guò)剩產(chǎn)能行業(yè)在經(jīng)濟(jì)下行進(jìn)一步加大的背景下，其貸款質(zhì)量也將進(jìn)一步惡化。在去產(chǎn)能和經(jīng)濟(jì)下行的雙重作用下，國(guó)有商業(yè)銀行的不良貸款比例增加，從而違約概率較大。結(jié)合我國(guó)實(shí)際，2010年以來(lái)國(guó)有商業(yè)銀行的貸款利率一直都處于較低的門(mén)檻，故吸引到的借款人較多，而非國(guó)有銀行雖然存款利率高，但是市場(chǎng)的認(rèn)可度低，吸收的存款實(shí)際較少，難有足夠資金供大規(guī)模放貸。除此之外，中國(guó)六大國(guó)有商業(yè)銀行由于自身的政策優(yōu)勢(shì)，一直以來(lái)對(duì)資產(chǎn)業(yè)務(wù)的警覺(jué)性不足，導(dǎo)致大量不良貸款的產(chǎn)生，大量吸收到的存款被用于海外投資項(xiàng)目，但這些項(xiàng)目周轉(zhuǎn)期長(zhǎng)，收益不穩(wěn)定，難以獲得穩(wěn)定回報(bào)，也造成負(fù)債業(yè)務(wù)的羸弱。非國(guó)有制銀行由于其體量小，涉足領(lǐng)域少，直到2018年，國(guó)內(nèi)新興企業(yè)才慢慢接受，同時(shí)各大國(guó)有商業(yè)銀行重視對(duì)自身不良資產(chǎn)的剝離，并對(duì)凈現(xiàn)值低的投資項(xiàng)目大刀闊斧地改造。

圖1 歷年各組銀行違約概率變化趨勢(shì)圖

五、建議

結(jié)合上文的實(shí)證分析和東海硅產(chǎn)業(yè)集群的實(shí)地調(diào)研的結(jié)果，針對(duì)我國(guó)縣域特色產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)商業(yè)銀行的現(xiàn)狀，提出一些簡(jiǎn)單的建議。

（一）建立違約數(shù)據(jù)庫(kù)

我國(guó)信用風(fēng)險(xiǎn)度量的研究與西方國(guó)家的差距，主要體現(xiàn)在一直未能建立違約數(shù)據(jù)庫(kù)。中國(guó)信用風(fēng)險(xiǎn)度量不準(zhǔn)確和管控遲緩，歸根到底是缺少違約信息，難以串聯(lián)起違約企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)鏈。而通過(guò)走訪發(fā)現(xiàn)，由于信息不對(duì)稱(chēng)，集群內(nèi)大多數(shù)商業(yè)銀行均表示難以甄別借款人信息的真?zhèn)巍Ｒ虼?，我?guó)急需在監(jiān)管部門(mén)和各大銀行的努力下建設(shè)一個(gè)成熟的違約企業(yè)信息數(shù)據(jù)庫(kù)，有助于信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確度量和違約概率的把握。

（二）健全信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系

信用風(fēng)險(xiǎn)的破壞性影響是金融機(jī)構(gòu)的夢(mèng)魘，促進(jìn)信用風(fēng)險(xiǎn)管控的系統(tǒng)化刻不容緩。我國(guó)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系的發(fā)展不成熟注定是金融體系建設(shè)的一塊短板。因此應(yīng)健全以商業(yè)銀行為主體、各類(lèi)信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)為輔、監(jiān)管部門(mén)為紐帶的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系。各金融機(jī)構(gòu)的信息披露要及時(shí)，相互之間應(yīng)加強(qiáng)信任，消除集群內(nèi)企業(yè)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的擔(dān)憂(yōu)，更好地完善特色產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)監(jiān)管體系，提升監(jiān)管能力。

（三）普及產(chǎn)業(yè)集群的信用評(píng)級(jí)服務(wù)

我國(guó)特色產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展勢(shì)在必行，但每一產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的情況都有特殊性，應(yīng)普及信用評(píng)級(jí)服務(wù)，通過(guò)建設(shè)和規(guī)范每一產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，著力提升決策的科學(xué)性和處置的精準(zhǔn)度。根據(jù)我國(guó)國(guó)情和縣域特色產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)自身發(fā)展的實(shí)際，建立健全信用評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，形成內(nèi)部評(píng)級(jí)體系，以便更好地對(duì)受評(píng)對(duì)象的信用等級(jí)做出準(zhǔn)確評(píng)估。

（四）鼓勵(lì)信用風(fēng)險(xiǎn)管控工具的創(chuàng)新

我國(guó)的信用衍生品發(fā)展一直處于較為初級(jí)的階段，對(duì)比西方國(guó)家銀行業(yè)出色的信用風(fēng)險(xiǎn)管控工具，有關(guān)機(jī)構(gòu)可以學(xué)習(xí)借鑒，并與中國(guó)金融業(yè)實(shí)際情況相結(jié)合，創(chuàng)造更多具有中國(guó)特色的信用風(fēng)險(xiǎn)管控工具，如CRM（信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋工具），將不可控的單個(gè)機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化為可控的整串鏈條企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，從而提高集群內(nèi)商業(yè)銀行的抗風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)能力，推動(dòng)縣域特色產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展。