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篇（1）

商業(yè)銀行信用交易成本指商業(yè)銀行（貸方）為和客戶（借方）達(dá)成借貸協(xié)議合同而發(fā)生的成本，它包括貸前、貸中、貸后三個(gè)階段發(fā)生的費(fèi)用支出。

2銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本構(gòu)成分析

商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本構(gòu)成包括信息成本、審查成本、執(zhí)行成本、監(jiān)督成本、界定和保護(hù)產(chǎn)權(quán)成本等內(nèi)容。如圖1所示。

2.1貸前調(diào)查的信息成本

即尋找借款伙伴并調(diào)查借款人財(cái)務(wù)狀況、信譽(yù)狀況、經(jīng)營(yíng)狀況的信息成本。信息成本既包括信息本身的成本，也包括商業(yè)銀行為取得信息而付出的尋找成本；由于事前機(jī)會(huì)主義的存在，要求對(duì)交易對(duì)手的情況要進(jìn)行徹底的了解。如：銀行要對(duì)借款人的經(jīng)營(yíng)狀況、資金用途、還貸能力等進(jìn)行調(diào)查，對(duì)銀行客戶進(jìn)行篩選，搜集相關(guān)資料，而這些都是需要花費(fèi)一定的費(fèi)用才能夠取得的。

2.2貸中審查的成本

即簽約過(guò)程討價(jià)還價(jià)的成本，擬定合同條款所發(fā)生的成本，如落實(shí)擔(dān)保物、抵押登記、抵押物保險(xiǎn)等。首先是合同擬定成本，主要指商業(yè)銀行事先擬定信貸合同所支付的成本；其次是談判和決策成本，主要是銀企雙方就信貸合同的某些內(nèi)容進(jìn)行協(xié)商而支出的成本；最后，在信貸合同起草時(shí)，要確定出各種情況下雙方的權(quán)利和義務(wù)，以及信貸交易合同的執(zhí)行辦法。這些工作的進(jìn)行都會(huì)使合同的起草和談判變的更加復(fù)雜，更加費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

2.3貸后檢查發(fā)生的成本

即監(jiān)督合同簽署方，看其是否遵守合同條款，防止挪用資金、督促按期還款等活動(dòng)發(fā)生的成本。在貸款出現(xiàn)逾期后，催收不良貸款需要花費(fèi)大量的人力、物力、財(cái)力，還要支付訴訟費(fèi)、律師費(fèi)、產(chǎn)權(quán)登記和財(cái)產(chǎn)保全費(fèi)等。

2.3.1合同交易的執(zhí)行成本

指在信貸合同執(zhí)行的過(guò)程中發(fā)生的成本。在合同簽訂以后，只要整個(gè)交易還沒(méi)有完成，就不可“掉以輕心”，因?yàn)檫€要監(jiān)視和檢查合同的執(zhí)行情況，防止合同的執(zhí)行人任何可能的違約行為，這也會(huì)引起更大程度上交易成本的增加。對(duì)商業(yè)銀行而言，主要有：按期繳納貸款時(shí)的交易成本；合同存續(xù)期間對(duì)貸款實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)管理的成本；事故發(fā)生后通知銀行客戶的成本；以及討價(jià)還價(jià)時(shí)的交涉成本。

2.3.2監(jiān)督成本

即在銀行和客戶交易雙方都存在機(jī)會(huì)主義行為的可能情況下發(fā)生的成本。由于事后機(jī)會(huì)主義的存在，要求對(duì)交易對(duì)手合同執(zhí)行情況進(jìn)行監(jiān)督檢查，防止違約，這就必須花費(fèi)大量成本進(jìn)行監(jiān)督。商業(yè)銀行必須對(duì)客戶的貸款用途進(jìn)行跟蹤監(jiān)督、對(duì)客戶的信用水平、業(yè)務(wù)狀況、財(cái)務(wù)狀況實(shí)行全程監(jiān)督，并對(duì)其違約行為進(jìn)行公示等，這也會(huì)引起交易成本的增加。2.3.3界定和保護(hù)產(chǎn)權(quán)成本

指使產(chǎn)權(quán)交易得以有效進(jìn)行的必要成本支出。產(chǎn)權(quán)不清就無(wú)法進(jìn)行交易，交易成功后產(chǎn)權(quán)又要重新界定和保護(hù)，任何銀行業(yè)務(wù)的交易都離不開(kāi)產(chǎn)權(quán)的界定和保護(hù)。貸款合約簽訂后，銀行的貨幣資金進(jìn)入了企業(yè)的賬戶，歸企業(yè)支配；企業(yè)的抵押物過(guò)戶到銀行名下，產(chǎn)權(quán)歸銀行所有。破壞產(chǎn)權(quán)的行為需要制裁，這些活動(dòng)產(chǎn)生的費(fèi)用都是界定和保護(hù)產(chǎn)權(quán)的交易成本。

3銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本成因分析

企業(yè)失信以及交易成本產(chǎn)生不是偶然的，而是有一定的形成根源，是銀行和企業(yè)兩方面因素導(dǎo)致了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本的發(fā)生。

3.1借款人機(jī)會(huì)主義行為

在金融市場(chǎng)交易中，作為貸方的商業(yè)銀行要隨時(shí)注意、提防企業(yè)的機(jī)會(huì)主義行為，人的行為的不確定性，使借款人存在著缺乏誠(chéng)信道德的現(xiàn)象[4]?，F(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，不講信用現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，少數(shù)信用卡常被惡意透支，部分銀行承兌匯票到期不能承兌，有些銀行貸款被想方設(shè)法逃廢，這些違約行為，都是缺乏誠(chéng)信道德的表現(xiàn)。不佳的信用環(huán)境，是信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本發(fā)生的源泉。機(jī)會(huì)主義的存在加大了銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本。

3.2維護(hù)產(chǎn)權(quán)在交易成本中核心地位需要

交易過(guò)程中，存在著借款人違約的情況，在借款人違約時(shí)，銀行需要用法律程序來(lái)進(jìn)行索賠，這個(gè)過(guò)程也是需要花費(fèi)交易成本的，我們也稱(chēng)之為維護(hù)產(chǎn)權(quán)而斗爭(zhēng)時(shí)所付出的成本。有效的銀行借貸交易需要明確地界定產(chǎn)權(quán)，不僅“界定產(chǎn)權(quán)”本身需要花費(fèi)成本，而且起草和制定有關(guān)銀行借貸方面的產(chǎn)權(quán)法律，也是要花費(fèi)交易成本。商業(yè)銀行要想保護(hù)產(chǎn)權(quán)，及時(shí)獲取一切關(guān)于借款方破壞產(chǎn)權(quán)行為的信息，并對(duì)破壞產(chǎn)權(quán)的行為進(jìn)行制裁，就需要花費(fèi)一定數(shù)量的交易成本。

3.3銀企之間信息不對(duì)稱(chēng)

缺乏信息對(duì)稱(chēng)。在銀行的貸后管理上，由于借款人在信息對(duì)稱(chēng)方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)，還貸與否很大程度上取決于自身的還款意愿，因而銀行僅能對(duì)借款人的收入、家庭狀況及提供的相關(guān)信息有所掌握，局限性很大。就借款企業(yè)來(lái)說(shuō)，由于其報(bào)送的報(bào)表數(shù)據(jù)并非一成不變，提供信息的及時(shí)性、可信度都存在隱患，大量信息分散于多種渠道，因而銀行無(wú)法正常獲取，無(wú)從得知，始終處于被動(dòng)地位。此種信息不對(duì)稱(chēng)，容易造成銀行在貸款管理決策上的失誤，從而形成難以避免的信用風(fēng)險(xiǎn)。為此，商業(yè)銀行就需要花費(fèi)大量的信息交易成本。

3.4借款人經(jīng)營(yíng)中的缺陷

銀行與借款人訂立借貸合同后，由于借款人經(jīng)營(yíng)上的困難和失誤，造成企業(yè)資金緊張，不能按時(shí)履行合同規(guī)定的還款指標(biāo)，從而造成商業(yè)銀行資產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的加大和資產(chǎn)的損失。此種情況下，借款人不是不想履行合同而是無(wú)力履行合同，由此作為貸方的銀行需要花費(fèi)大量的交易成本，來(lái)對(duì)借方的經(jīng)營(yíng)能力和盈利水平做跟蹤評(píng)估[5]。

論文關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本

論文摘要：信用風(fēng)險(xiǎn)已成為我國(guó)商業(yè)銀行中最為主要的風(fēng)險(xiǎn)，銀行為控制信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生需要付出巨大的交易成本作為代價(jià)。本文首先對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本如信息成本、審查成本、執(zhí)行成本、監(jiān)督成本、界定和保護(hù)產(chǎn)權(quán)成本等內(nèi)容進(jìn)行分析。然后進(jìn)一步分析銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本產(chǎn)生的原因。

參考文獻(xiàn)：

[1]張維迎.博弈論與信息經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].上海：上海三聯(lián)書(shū)店，2004.

[2]岳志.論金融交易成本[J].深圳金融，2001,5.

篇（2）

第一，非系統(tǒng)性與系統(tǒng)性。借款人的還款能力和還款意愿受多種因素的影響，一方面?zhèn)鶆?wù)人自身的財(cái)務(wù)狀況、投資策略和經(jīng)營(yíng)能力等因素決定了其能否按期履約還款。而另一方面，除了借款人自身的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)之外，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的也會(huì)對(duì)債務(wù)人違約產(chǎn)生影響，包括宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、行業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)和政策法律等因素。

第二，道德風(fēng)險(xiǎn)與信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的形成具有重要作用。債權(quán)人與債務(wù)人的信用交易通常是在信息不對(duì)稱(chēng)的條件下進(jìn)行的。債權(quán)人經(jīng)常對(duì)債務(wù)人的信息掌握缺乏或者掌握錯(cuò)誤信息，在信息掌握失衡的情況下，債務(wù)人為了實(shí)現(xiàn)自身的利益最大化，道德風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性變大，即產(chǎn)生違約傾向，最終形成信用風(fēng)險(xiǎn)。

第三，信用風(fēng)險(xiǎn)收益的非對(duì)稱(chēng)性。信用風(fēng)險(xiǎn)收益的分布具有典型的非對(duì)稱(chēng)性，信用風(fēng)險(xiǎn)分布的偏峰厚尾特征決定了簡(jiǎn)單的應(yīng)用均值和方差來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)的大小是不充分的。

第四，信用風(fēng)險(xiǎn)作用于銀行信貸經(jīng)營(yíng)的全過(guò)程，只有及時(shí)、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)的誘導(dǎo)因素并系統(tǒng)、連續(xù)地掌握信用風(fēng)險(xiǎn)的特征、大小、屬性及變動(dòng)趨勢(shì)，才能防范和化解風(fēng)險(xiǎn)。

二、信用風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)量化因子

第一，違約概率（ProbabilityofDefault，PD），是指銀行的交易對(duì)手（債務(wù)人）在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生違約的可能性。對(duì)違約概率進(jìn)行量化，需要我們對(duì)違約進(jìn)行具體的界定。長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)違約的定義沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，不同的用途有時(shí)會(huì)采取的不同的違約定義。新巴塞爾協(xié)議提供了違約的參考定義，違約是指以下兩種情況的一種或者兩者同時(shí)出現(xiàn)：一是銀行認(rèn)定除非采取追索措施，如變現(xiàn)抵質(zhì)押品（如果存在的話），借款人可能不能全額償還對(duì)銀行集團(tuán)的債務(wù)；二是借款人對(duì)銀行集團(tuán)的實(shí)質(zhì)性信貸債務(wù)逾期90天以上。對(duì)于“不能全額償還”，新協(xié)議又進(jìn)行了六點(diǎn)詳細(xì)闡述：一是銀行停止對(duì)貸款表內(nèi)計(jì)息，即借款人的貸款轉(zhuǎn)為表外計(jì)息；二是由于信貸質(zhì)量大幅下降，銀行核銷(xiāo)了貸款或計(jì)提了專(zhuān)項(xiàng)準(zhǔn)備；三是銀行將借款人貸款出售并相應(yīng)承擔(dān)了較大經(jīng)濟(jì)損失；四是銀行同意對(duì)借款人進(jìn)行消極債務(wù)重組而發(fā)生本金、利息或費(fèi)用等較大規(guī)模的減免或推遲償還造成債務(wù)規(guī)模的減少；五是就借款人對(duì)銀行集團(tuán)債務(wù)而言，銀行將債務(wù)人列為破產(chǎn)或類(lèi)似狀況；六是借款人破產(chǎn)或申請(qǐng)破產(chǎn)或處于類(lèi)似保護(hù)狀態(tài)，由此不能履行或需要延期履行銀行集團(tuán)債務(wù)。

第二，違約損失率（LossGivenDefault，LGD），是指?jìng)鶆?wù)人一旦違約將給銀行(債權(quán)人)造成的損失數(shù)額占風(fēng)險(xiǎn)暴露的百分比，它衡量了損失的嚴(yán)重程度，并且有違約損失率＝1-回收率。對(duì)違約損失率進(jìn)行量化需要我們對(duì)損失進(jìn)行具體的界定。損失的界定即損失計(jì)算的范圍，對(duì)此銀行業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)中缺乏統(tǒng)一定義，往往根據(jù)具體目的和需要確定，一般損失的內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：本金的損失、利息的損失、違約債務(wù)持有成本和清收費(fèi)用（如托收費(fèi)、律師訴訟費(fèi)）等。

第三，違約風(fēng)險(xiǎn)暴露（ExposureAtDefault，EAD），也稱(chēng)違約敞口，指信用暴露中面臨違約風(fēng)險(xiǎn)的部分。關(guān)于違約敞口最重要的一點(diǎn)是它是未來(lái)的敞口，即在將來(lái)面臨信用風(fēng)險(xiǎn)的頭寸規(guī)模。由于提款和還款的方式不同，加上存在其他不確定性因素，在貸款到期之前信用敞口經(jīng)常隨著時(shí)間的推移而改變。

第四，有效期限（Maturity，M），是指當(dāng)前與貸款或債券到期償還日的時(shí)間間隔。向企業(yè)放貸對(duì)銀行來(lái)說(shuō)是一種投資行為，與其他形式的投資一樣，銀行這一投資的收益受其時(shí)間價(jià)值的影響。貸款的期限越長(zhǎng)，債務(wù)在到期之前面臨的不確定性越大，風(fēng)險(xiǎn)自然也就越大。在最新的巴塞爾新資本協(xié)議中，明確的提到了期限的處理問(wèn)題。

三、信用風(fēng)險(xiǎn)損失的計(jì)量

對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的四個(gè)量化因子進(jìn)行研究，主要目的是對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)可能帶來(lái)的損失進(jìn)行計(jì)量。對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)損失的計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)有兩種方法，一是基于違約式模型下的損失，即債務(wù)人已發(fā)生的違約行為而給債權(quán)人（這里主要說(shuō)的是商業(yè)銀行）帶來(lái)的損失；二是盯市模型下的損失，即除了違約行為之外，債務(wù)人信用等級(jí)的降低或資信質(zhì)量的惡化導(dǎo)致的潛在損失，這是因?yàn)榧词乖诮杩钊诵庞脿顩r惡化的情況下并沒(méi)有發(fā)生違約，但是信用資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值也會(huì)因借款人信譽(yù)發(fā)生變化而受到影響。目前，對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)損失的計(jì)量主要考慮預(yù)期損失、非預(yù)期損失和損失不足三種情況。

1、預(yù)期損失（EL）。預(yù)期損失是銀行在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中可以預(yù)期到的損失。銀行在事前計(jì)提損失準(zhǔn)備金來(lái)抵御預(yù)期損失，或者在貸款定價(jià)時(shí)將預(yù)期損失作為成本（如通過(guò)貸款利率）予以考慮。預(yù)期損失是損失的期望水平，沒(méi)有考慮不確定性因素的影響。因此銀行須將預(yù)期損失視為經(jīng)營(yíng)的成本，在貸款的定價(jià)或事前損失撥備中予以考慮。預(yù)期信用風(fēng)險(xiǎn)損失率等于違約損失率和違約概率的積。進(jìn)行違約概率和違約損失率測(cè)度，可以有效提升信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平。

2、非預(yù)期損失（UL）。又稱(chēng)意外損失，非預(yù)期損失是指因經(jīng)濟(jì)環(huán)境或市場(chǎng)狀況異常波動(dòng)等非預(yù)期事件造成的實(shí)際損失對(duì)預(yù)期損失的偏離。如果組合損失分布服從正態(tài)分布，預(yù)期損失和非預(yù)期損失的分布將與組合信用損失分布一致，因?yàn)橐阎浑A矩和二階矩即可確定正態(tài)分布，那么非預(yù)期損失一般可以用預(yù)期損失的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)描述。但信用風(fēng)險(xiǎn)的損失分布并不服從正態(tài)分布，而是具有明顯的有偏和非對(duì)稱(chēng)性特征。此時(shí)非預(yù)期損失對(duì)應(yīng)于在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）與期望損失之差。

3、損失不足（ES）。意外損失不包括極端事件，極端事件指VaR置信水平以外的概率發(fā)生的損失，盡管股市崩盤(pán)、金融危機(jī)發(fā)生的概率很小，但是其造成的損失是投資者不能忽視的，而一般的統(tǒng)計(jì)規(guī)律不能估計(jì)極端損失，這需要采用壓力檢測(cè)分析這一問(wèn)題，相應(yīng)的提出了極值理論和一致性風(fēng)險(xiǎn)度量。損失不足即是度量超出VaR置信水平下最嚴(yán)重?fù)p失的平均值，它能夠滿足對(duì)極端損失的關(guān)注，在連續(xù)分布下，還滿足次可加性、齊次性、單調(diào)性和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)條件四個(gè)公理，是一致性風(fēng)險(xiǎn)度量手段。

四、經(jīng)濟(jì)資本與經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益率

以經(jīng)營(yíng)信貸資產(chǎn)為主要業(yè)務(wù)的商業(yè)銀行，始終面臨著風(fēng)險(xiǎn)和潛在損失問(wèn)題，為了抵御這些損失的影響，銀行必須配備一定的準(zhǔn)備或者資本，又因其行業(yè)的特殊性，其資產(chǎn)資本構(gòu)成與一般工商企業(yè)有較大的差異，銀行的資本僅占其資產(chǎn)總額的很小一部分，同時(shí)銀行除了自身主動(dòng)提取風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備以外，還要滿足外部監(jiān)管當(dāng)局的資本要求。

第一，經(jīng)濟(jì)資本（EC）。經(jīng)濟(jì)資本是銀行內(nèi)部用以緩沖風(fēng)險(xiǎn)損失的權(quán)益資本。巴塞爾資本協(xié)議將經(jīng)濟(jì)資本籠統(tǒng)的定義為銀行等金融機(jī)構(gòu)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中所必須持有能夠覆蓋所有可能風(fēng)險(xiǎn)的資本數(shù)量，經(jīng)濟(jì)資本的數(shù)量由金融機(jī)構(gòu)自己估計(jì)。經(jīng)濟(jì)資本的概念與在險(xiǎn)價(jià)值（ValueatRisk，記為VaR）的概念實(shí)際上一致的。在險(xiǎn)價(jià)值刻畫(huà)了損失分布的尾部風(fēng)險(xiǎn)，其定義是在一定時(shí)期內(nèi)，在某一置信水平下，投資組合的最大可能損失。事實(shí)上，銀行內(nèi)部測(cè)算的經(jīng)濟(jì)資本與外部監(jiān)管當(dāng)局所要求的監(jiān)管資本常常是不一致的，這種不一致既可能是經(jīng)濟(jì)資本高于監(jiān)管資本，也可能是經(jīng)濟(jì)資本低于監(jiān)管資本。經(jīng)濟(jì)資本是銀行內(nèi)部為抵御風(fēng)險(xiǎn)而主動(dòng)配備的資本，實(shí)際上是指所“需要的”資本或“應(yīng)該有的”資本，不是銀行已經(jīng)擁有的資本，它不同于帳面資本和監(jiān)管資本。雖然經(jīng)濟(jì)資本與監(jiān)管資本都起到風(fēng)險(xiǎn)緩沖的作用，但前者是由銀行管理者從內(nèi)部來(lái)認(rèn)定和安排的緩沖，它實(shí)際上反映了股東價(jià)值最大化對(duì)銀行管理的要求；而后者則是銀行業(yè)監(jiān)管部門(mén)從行業(yè)監(jiān)管的角度對(duì)銀行資本金水平所做的要求。在風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)方面，監(jiān)管資本無(wú)法有效的區(qū)分暴露的風(fēng)險(xiǎn)差異，而經(jīng)濟(jì)資本做到了這一點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)資本對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的敏感性顯著高于監(jiān)管資本對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的敏感性。所以，從理論上經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健的銀行需要?jiǎng)討B(tài)監(jiān)測(cè)監(jiān)管資本和經(jīng)濟(jì)資本，并保證經(jīng)濟(jì)資本大于等于監(jiān)管資本。當(dāng)經(jīng)濟(jì)資本高于監(jiān)管要求的資本時(shí)，銀行為了提高資本金的利用效率，會(huì)將超額的部分通過(guò)資本充足率的杠桿效應(yīng)，擴(kuò)大信貸投放；或者通過(guò)增加表外業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)資本金的投資收益。最終使經(jīng)濟(jì)資本與監(jiān)管資本趨于一致。當(dāng)銀行內(nèi)部計(jì)算的經(jīng)濟(jì)資本要求，大大低于監(jiān)管所規(guī)定的監(jiān)管資本要求時(shí)，銀行就會(huì)傾向于監(jiān)管資本套利。監(jiān)管資本套利的主要做法是通過(guò)資產(chǎn)證券化或其他金融創(chuàng)新工具將低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)從信貸組合中稀釋出去，而從中獲得收益。

第二，經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益率（RAROC）定義為凈收益減去預(yù)期損失后與經(jīng)濟(jì)資本的比。該定義與資產(chǎn)組合理論中的風(fēng)險(xiǎn)收益比率即Sharp比率相似。銀行除了重視估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)潛在損失和進(jìn)行經(jīng)濟(jì)資本配置以外，對(duì)銀行的收益能力也十分重視。20世紀(jì)70年代末，美國(guó)信孚銀行提出了RAROC，目的是為了度量銀行信貸資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)和計(jì)算在特定損失率下為限制風(fēng)險(xiǎn)暴露必須的股權(quán)數(shù)量。后來(lái)許多大銀行在此基礎(chǔ)上紛紛對(duì)RAROC模型進(jìn)行開(kāi)發(fā)，從而逐漸改變了傳統(tǒng)的以資產(chǎn)收益率和資本收益率為中心的業(yè)績(jī)考核和管理體系，將風(fēng)險(xiǎn)因素充分考慮到銀行的經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)考核中。20世紀(jì)90年代，這項(xiàng)技術(shù)在不斷完善的同時(shí)在國(guó)際上大銀行間得到了廣泛的推廣，并逐漸成為當(dāng)今金融理論界和實(shí)踐中公認(rèn)的最核心、最有效的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)考核管理方法。我國(guó)銀行業(yè)監(jiān)管管理委員會(huì)在《商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理指引》中指出，銀行是經(jīng)營(yíng)特殊商品和服務(wù)的高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)，必須將風(fēng)險(xiǎn)因素引入到經(jīng)營(yíng)管理和績(jī)效衡量中。實(shí)踐表明，銀行業(yè)要實(shí)施全面風(fēng)險(xiǎn)管理，就必須以經(jīng)濟(jì)資本為基礎(chǔ)，建立一套有效的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的資本收益率管理體系。

【參考文獻(xiàn)】

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篇（3）

2.農(nóng)民的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式陳舊。在我國(guó)相當(dāng)大比例的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)缺乏合理的經(jīng)營(yíng)管理機(jī)制，沒(méi)有科學(xué)的市場(chǎng)觀念、競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)，其發(fā)展能力令人堪憂。其往往負(fù)債比例較高，反而經(jīng)營(yíng)的效益過(guò)低，甚至資不抵債。更有甚者，其本身經(jīng)營(yíng)情況良好，卻以兼并、破產(chǎn)、重組等為由將信用社債權(quán)擱置或者直接廢棄。一大筆信用社資產(chǎn)成為不良貸款，增加了農(nóng)村信用社的信用風(fēng)險(xiǎn)。

二、經(jīng)營(yíng)環(huán)境問(wèn)題分析

1.委托方和方的信息不對(duì)稱(chēng)。農(nóng)村信用社與借款人間實(shí)際上是一種委托關(guān)系，這種信用關(guān)系存在著信息的不對(duì)稱(chēng)性。信用社的角色是委托人，在整個(gè)關(guān)系中處于信息不利地位。貸款人很清楚自身的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)情況以及公司未來(lái)的前景以及行業(yè)情況。所以在貸款前其信息量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于信用社，所以在貸款之初其就能以最低的成本盡可能拿到最多的貸款，保證自身利益的最大化。而信用社顯然不可能做到面面俱到，所以處于信息渠道的劣勢(shì)一方，導(dǎo)致了其交易風(fēng)險(xiǎn)的加大。

2.我國(guó)的農(nóng)村社保體系不夠完善。我國(guó)針對(duì)農(nóng)民的社會(huì)保障體系發(fā)展水平總體比較低，相較發(fā)達(dá)國(guó)家差距較大。同時(shí)存在很多問(wèn)題如資金投入少、涉及面小、保障水平比較低、地方政府推行力度小等問(wèn)題，顯然不能夠?qū)V大農(nóng)村居民的社會(huì)保障需求予以滿足。農(nóng)村居民不但要進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，也有相當(dāng)一部分的支出用于醫(yī)療、教育、養(yǎng)老等，負(fù)擔(dān)加重。一旦出現(xiàn)上述額外支出，就難免不能按時(shí)還款，農(nóng)村信用社發(fā)放到款項(xiàng)在短期之內(nèi)基本不易追回。這就很大程度上增加了農(nóng)村信用社的信用風(fēng)險(xiǎn)。

3.政府對(duì)農(nóng)業(yè)的支持力度較小。隨著物價(jià)的上漲，加之我國(guó)農(nóng)民數(shù)量基數(shù)很大，雖然政府投入了相當(dāng)大一筆資金進(jìn)行支持，但是平均到個(gè)人所得到的支持仍然很少。極端天氣的愈發(fā)頻繁，農(nóng)民的生產(chǎn)和生活愈發(fā)困難。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的成本在逐年升高。政府的微薄補(bǔ)助無(wú)法調(diào)動(dòng)農(nóng)民的積極性，所以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的利潤(rùn)一年不如一年。而農(nóng)民貸款的原有目的也就是用于擴(kuò)大生產(chǎn)的目的沒(méi)有達(dá)到，反而導(dǎo)致貸款不能及時(shí)歸還，加大農(nóng)村信用社的信用風(fēng)險(xiǎn)。

篇（4）

二、利用層次分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重

首先，對(duì)己經(jīng)建立的層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)化，用A，B1到B4，C1到C16對(duì)層次結(jié)構(gòu)中的各指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)化標(biāo)號(hào)，得到以下層次結(jié)構(gòu)圖。接下來(lái)就對(duì)小額信貸信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型指標(biāo)體系建立判斷矩陣，判斷矩陣的具體數(shù)值，采用1~9標(biāo)度方法，標(biāo)度方法主觀性較強(qiáng)，專(zhuān)家打分可能存在不一致的情況，可以將不同專(zhuān)家的評(píng)分加權(quán)平均，以便獲得較為科學(xué)合理的判斷數(shù)值。以下是各層判斷矩陣，并根據(jù)判斷矩陣計(jì)算各自權(quán)重。對(duì)個(gè)人信息B1，職業(yè)特征B2，經(jīng)濟(jì)況B3，社會(huì)關(guān)系B4構(gòu)造判斷矩陣，如表1所示。因此，該模型的一致性得到檢驗(yàn)通過(guò)。對(duì)文化程度C1，年齡C2，婚姻狀況C3，戶籍狀況C4，信用記錄C5，房產(chǎn)情況C6，個(gè)人年收入C7，信用卡最高額度C8，詳細(xì)住址C9，單位性質(zhì)C10，擔(dān)任職務(wù)C11，從業(yè)年限C12，行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)C13，家庭聯(lián)系人C14，工作聯(lián)系人C15，朋友聯(lián)系人C16，構(gòu)造判斷矩陣過(guò)程同上。由此，評(píng)分模型的各指標(biāo)權(quán)重及綜合權(quán)重確定見(jiàn)表2。從表2中可以看出，對(duì)于小額信貸信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素而言，相對(duì)較重要的指標(biāo)有信用記錄，占整個(gè)綜合權(quán)重的比例達(dá)到18.5%；房產(chǎn)情況和個(gè)人年收入，占整個(gè)綜合權(quán)重的比例均達(dá)到14.52%。相對(duì)重要性較低的指標(biāo)有從業(yè)年限和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，占整個(gè)綜合權(quán)重的比例均只有0.91%；朋友聯(lián)系人，占整個(gè)綜合權(quán)重的比例僅有1.9%；詳細(xì)地址和擔(dān)任職務(wù)，在整個(gè)綜合權(quán)重中的占比均未達(dá)到3%。

三、建立信用評(píng)分表

根據(jù)以上評(píng)分表，對(duì)小額信貸申請(qǐng)者的實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)分，然后再根據(jù)得分情況列出與之相對(duì)應(yīng)的貸款決定。在此設(shè)定，75分以上的客戶可直接取得授信資格，具體授信金額按照客戶提交的資料予以確定；55~75分的客戶，由風(fēng)險(xiǎn)管理人員進(jìn)行資料核實(shí)，通過(guò)電話調(diào)查、實(shí)地征信等方式進(jìn)行進(jìn)一步分析，由此來(lái)確定是否授信以及授信額度；55分以下的客戶直接評(píng)分拒貸。由于客戶資料的保密性，所獲得數(shù)據(jù)相對(duì)不多，不便于用大數(shù)據(jù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，故而抽取幾個(gè)典型的現(xiàn)實(shí)案例，來(lái)驗(yàn)證該評(píng)分模型的有效性。

四、實(shí)際案例分析

案例：王女士，個(gè)體，法人，下面對(duì)她進(jìn)行評(píng)分，具體結(jié)果見(jiàn)表4。實(shí)際情況：王女士因購(gòu)買(mǎi)原材料需要申請(qǐng)貸款15萬(wàn)元，最終因其提供的聯(lián)系人均與其為同一工作單位，風(fēng)險(xiǎn)管理人員以風(fēng)險(xiǎn)過(guò)于集中為由，批下實(shí)際額度為6萬(wàn)元。這個(gè)案例從一定程度上證明該模型有效。

篇（5）

（二）實(shí)證方法構(gòu)建多變量金融時(shí)序Copula函數(shù)的關(guān)鍵在于，建立單變量金融時(shí)序分布模型與選擇合適的多元Copula函數(shù)[32]。多元正態(tài)Copula函數(shù)不能反映變量之間的聯(lián)合厚尾特征[33-34]。多元t-Copula函數(shù)可以用于研究變量之間的聯(lián)合厚尾特征，其自由度越小，表明聯(lián)合厚尾特征越明顯[35]。1.邊緣分布的確定金融資產(chǎn)收益率序列具有異方差、尖峰厚尾、時(shí)變、右偏與杠桿效應(yīng)，適合用AR（1）-GJR（1,1）模型擬合邊緣分布。2．Copula函數(shù)的選用多元t-Copula函數(shù)尾部較厚，能很好地?cái)M合尾部相關(guān)關(guān)系[37-39]。因此，從理論上可以推斷，多元t-Copula函數(shù)能夠更好地度量股價(jià)的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。本文使用Q-Q圖、K-S檢驗(yàn)判斷單個(gè)多元Copula函數(shù)的擬合情況。同時(shí)，引入經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)，構(gòu)建反映擬合誤差大小的平方歐式距離指標(biāo)。該平方歐式距離反映了多元Copula函數(shù)擬合原始數(shù)據(jù)的誤差情況。該指標(biāo)值越小，說(shuō)明偏差越小。3．Copula函數(shù)的時(shí)變過(guò)程與估計(jì)對(duì)于C-藤分解結(jié)構(gòu)下的時(shí)變條件相關(guān)系數(shù)，Engle（2002）提出了比較常用的描述其時(shí)變過(guò)程的DCC（1，1）模型其中，ρt是t時(shí)刻的條件相關(guān)系數(shù)；向量εt是由選定的時(shí)變Copula函數(shù)邊際分布逆函數(shù)轉(zhuǎn)換得到的標(biāo)準(zhǔn)化殘差；Q軒t是一個(gè)p×p矩陣，該矩陣對(duì)角線上的元素是Qt的平方根，其他元素為0；Qt和R分別是殘差項(xiàng)的樣本協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)；rt是在項(xiàng)數(shù)為m（m>p）的移動(dòng)窗中殘差的相關(guān)系數(shù)。該時(shí)變Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)可以由兩步極大似然估計(jì)法完成[43]。第一步先利用最大似然估計(jì)法，估計(jì)邊際分布AR（1）-GJR（1，1）模型中的參數(shù)；第二步對(duì)殘差做概率積分轉(zhuǎn)換，再利用最大似然估計(jì)法，估計(jì)時(shí)變Copula函數(shù)的參數(shù)。4.基于Copula函數(shù)的相關(guān)性分析選擇合適的Copula函數(shù)后，擬合估計(jì)出其參數(shù)值，就可以利用表1中的計(jì)算式，計(jì)算出各相關(guān)系數(shù)值。在靜態(tài)Copula函數(shù)中，其參數(shù)是不變的，計(jì)算出來(lái)的是靜態(tài)總體相關(guān)性；如果采用時(shí)變Copula函數(shù)，參數(shù)ρt（t=1，2，…，T）是時(shí)變參數(shù)，就可以利用表1中公式，一一對(duì)應(yīng)地計(jì)算出總體線性相關(guān)系數(shù)、非線性相關(guān)系數(shù)及尾部相關(guān)系數(shù)的動(dòng)態(tài)時(shí)變過(guò)程。

二、計(jì)算結(jié)果與分析

（一）研究樣本根據(jù)企業(yè)之間存在的信用關(guān)聯(lián)，選擇寶鋼股份（BGGF）、必和必拓（BHP）、力拓（RIO）、上海汽車(chē)（SHQC）、上港集團(tuán)（SGJT）、山西煤電（SXMD）、青島海爾（QDHE）和中國(guó)船舶（ZGCB）在內(nèi)的幾家企業(yè)作為研究樣本，研究這些企業(yè)從2001年1月2日至2011年4月28日之間的股價(jià)聯(lián)動(dòng)。列出了6個(gè)樣本企業(yè)股價(jià)收益率序列數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。由表2可知，6個(gè)變量的峰度都在10以上，呈現(xiàn)尖峰分布，其中，SGJT收益率分布最尖；BHP、RIO、SHQC、SGJT的偏度都大于0，其中，SGJT收益率分布右偏程度最大；BGGF、XSMD的偏度小于0，說(shuō)明與正態(tài)分布、t分布相比較，適合選用左偏的t分布擬合樣本收益率數(shù)據(jù)。

（二）邊際分布擬合檢驗(yàn)根據(jù)white檢驗(yàn)結(jié)果可知，3個(gè)統(tǒng)計(jì)量的P值都拒絕“不存在異方差”的原假設(shè)，說(shuō)明異方差比較突出。表明收益率序列適合選用ARCH模型。本文中的邊際分布選用帶有杠桿效應(yīng)的AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型。其模型估計(jì)的參數(shù)值如表3所示。從AIC、BIC、LL值看，AR（1）-GJR（1,1）-Skewt模型的有效性好于AR（1）-GJR（1，1）-t模型①。8個(gè)序列的自由度估計(jì)值都比較小，說(shuō)明它們的分布都具有厚尾特征，其中上港集團(tuán)的尾部最厚。另外，使用時(shí)變Copula函數(shù)估計(jì)時(shí)變條件相關(guān)系數(shù)時(shí)，需要把序列數(shù)據(jù)通過(guò)概率積分轉(zhuǎn)換為U（0，1）分布序列。本文對(duì)邊際分布擬合情況還進(jìn)行了獨(dú)立性檢驗(yàn)與同分布檢驗(yàn)。拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%顯著水平下，這8個(gè)序列都不存在自相關(guān)，可以認(rèn)為轉(zhuǎn)換后的序列相互獨(dú)立；非參數(shù)K-S檢驗(yàn)結(jié)果表明，轉(zhuǎn)換后的8個(gè)序列在5%顯著水平上服從U（0，1）分布。這些結(jié)論表明，邊際分布采用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型非常合理。

（三）利用多元t-Copula函數(shù)靜態(tài)度量股價(jià)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)常用的固定參數(shù)多元Copula函數(shù)包括多元正態(tài)Copula函數(shù)和多元t-Copula函數(shù)。在這兩個(gè)函數(shù)的Q-Q圖中，本文無(wú)法區(qū)分其擬合優(yōu)劣；而由多元正態(tài)Copula函數(shù)的K-S檢驗(yàn)可知，在0.01顯著水平上拒絕原假設(shè)，說(shuō)明多元正態(tài)Copula函數(shù)不能很好地?cái)M合多元時(shí)序數(shù)據(jù)；而多元t-Copula函數(shù)擬合該的多元數(shù)據(jù)序列。從Copula函數(shù)與經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)之間的平方歐式距離來(lái)看，多元正態(tài)分布Copula函數(shù)的平方歐式距離為0.3873，多元t分布Copula函數(shù)的平方歐式距離為0.0568，多元t-Copula函數(shù)可以較好擬合該股價(jià)原始數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分布情況，與理論分析一致。根據(jù)各樣本收益率序列的條件邊際分布，利用多元Skewt分布函數(shù)與多元t-Copula函數(shù)之間的關(guān)系，信用資產(chǎn)關(guān)聯(lián)各企業(yè)股票收益率之間的多元t-Copula函數(shù)非線性相關(guān)系數(shù)如表4所示。從表4可以看出，受中外股市之間的一體化約束，寶鋼股份（BGGF）與必和必拓（BHP）、力拓（RIO）之間，必和必拓（BHP）、力拓（RIO）與上海汽車(chē)（SHQC）、上港集團(tuán)（SGJT）、山西煤電（SXMD）、青島海爾（QDHE）、中國(guó)船舶（ZGCB）之間的相關(guān)系數(shù)都很低，但其他信用資產(chǎn)關(guān)聯(lián)企業(yè)之間的相關(guān)系數(shù)都在0.5左右，存在中等程度的正相關(guān)聯(lián)動(dòng)現(xiàn)象。

（四）利用時(shí)變多元t-Copula函數(shù)度量股價(jià)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)不同邊際分布下時(shí)變t-Copula函數(shù)的相關(guān)系數(shù)時(shí)變方程參數(shù)估計(jì)值如表5所示。從AIC、BIC、LL值看，對(duì)于條件相關(guān)系數(shù)的時(shí)變過(guò)程G-DCC、t-DCC，邊際分布選用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型最合理，但時(shí)變G-DCC過(guò)程擬合效果最差，t-DCC過(guò)程則最好。本文選用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型作為邊際分布，選用時(shí)變過(guò)程為t-DCC的多元t-Copula函數(shù)為多元連接函數(shù)，動(dòng)態(tài)擬合計(jì)算動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)，得到8個(gè)按照C-藤結(jié)構(gòu)分解的pair-copula函數(shù)的時(shí)變無(wú)條件相關(guān)擬合的AIC、BIC、LL值分別是-7158.6、-7141.7、3582.3。利用這28個(gè)時(shí)變Copula相關(guān)系數(shù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，計(jì)算出相對(duì)應(yīng)的時(shí)變等級(jí)相關(guān)系數(shù)、秩相關(guān)系數(shù)與尾部相關(guān)系數(shù)的時(shí)間序列，如表6所示。從表6可以看出，4個(gè)相關(guān)系數(shù)都顯示出，股價(jià)呈現(xiàn)低度正相關(guān)性，具有弱板塊效應(yīng)；時(shí)變Copula相關(guān)系數(shù)的集中趨勢(shì)值最大，尾部相關(guān)系數(shù)最小。但是，時(shí)變Copula相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)離散波動(dòng)程度、波動(dòng)幅度最大；從離散系數(shù)、極差/平均值的結(jié)果可以看出，尾部相關(guān)系數(shù)的相對(duì)離散波動(dòng)程度最大。從時(shí)變Copula相關(guān)系數(shù)可以看出，在C-藤結(jié)構(gòu)下條件相關(guān)系數(shù)的均值在0.0583~0.7376之間，呈現(xiàn)出弱相關(guān)關(guān)系，因?yàn)闂l件相關(guān)系數(shù)有正值、負(fù)值，相關(guān)方向存在轉(zhuǎn)換，正負(fù)抵消導(dǎo)致簡(jiǎn)均值的結(jié)果較小。其他16個(gè)條件相關(guān)系數(shù)均為正值，平均值在0.5左右，呈現(xiàn)出中等強(qiáng)度的相關(guān)性。從條件相關(guān)系數(shù)值的離散指標(biāo)可以看出，標(biāo)準(zhǔn)差從0.0573~0.1042，絕對(duì)變化范圍從0.2628~0.5706，最大相對(duì)幅度變化范圍從0.4899~6.2644，說(shuō)明條件相關(guān)系數(shù)的時(shí)變性較強(qiáng)。為了觀察條件相關(guān)系數(shù)的時(shí)變特征，本文也分別在標(biāo)準(zhǔn)差最小與最大、離散系數(shù)最小與最大、波幅最小與最大等6種情況下，計(jì)算了時(shí)變Copula函數(shù)度量的4個(gè)時(shí)變相關(guān)系數(shù)，均表現(xiàn)出相同的變化趨勢(shì)，而且在常態(tài)相關(guān)性走強(qiáng)時(shí)，股價(jià)板塊效應(yīng)的作用愈加強(qiáng)大，同時(shí)暴跌暴漲的相關(guān)性走強(qiáng)；在常態(tài)相關(guān)性走弱時(shí)，股價(jià)板塊效應(yīng)的作用減弱，由一家企業(yè)股價(jià)大幅漲跌引發(fā)的信用資產(chǎn)關(guān)聯(lián)企業(yè)同時(shí)暴跌暴漲的相關(guān)性走強(qiáng)。

篇（6）

二、構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（一）構(gòu)建原則信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)于實(shí)證模型的最終結(jié)果起著十分重要作用。在進(jìn)行指標(biāo)選取時(shí)，需要遵循以下幾個(gè)基本原則：1.目的性原則。該評(píng)價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)該針對(duì)銀行現(xiàn)有的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，進(jìn)行構(gòu)成要素的客觀表述，要為信用評(píng)價(jià)的最終目的服務(wù)，并且為評(píng)價(jià)的最終結(jié)果判定提供相應(yīng)的理論依據(jù)。2.完備性原則。指標(biāo)體系中所選擇的指標(biāo)需要包含有銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估所涉及到的各個(gè)方面。3.預(yù)見(jiàn)性原則。中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是以深入挖掘中小企業(yè)的潛在風(fēng)險(xiǎn)信息為目的的，因此，選擇的各個(gè)指標(biāo)需要體現(xiàn)出中小企業(yè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。4.科學(xué)性原則。該信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系應(yīng)該科學(xué)合理，保證各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的邏輯關(guān)系與鮮明的層次結(jié)構(gòu)。5.實(shí)用性原則。選取的信用評(píng)價(jià)的指標(biāo)數(shù)量要適宜，各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)要便于收集。

（二）指標(biāo)構(gòu)建銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要是針對(duì)授信業(yè)務(wù)進(jìn)行的，因此，中小企業(yè)的基本財(cái)務(wù)狀況就是評(píng)價(jià)信用風(fēng)險(xiǎn)大小的一個(gè)重要方面。結(jié)合指標(biāo)設(shè)計(jì)的基本原則,選取了企業(yè)償債能力、企業(yè)盈利能力、企業(yè)資產(chǎn)管理能力和企業(yè)發(fā)展能力四個(gè)方面的12項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。

三、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)證分析

本文選取了四川省5家上市公司作為檢驗(yàn)對(duì)象，為了避免對(duì)這些公司的影響，本文以A、B、C、D和E指代五家上市公司，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，結(jié)果如表2所示：根據(jù)表2的數(shù)據(jù)，計(jì)算出被評(píng)價(jià)企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)，計(jì)算結(jié)果如表3：通過(guò)變異數(shù)系對(duì)各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行確定，計(jì)算結(jié)果如表4所示：最后可以計(jì)算出各個(gè)公司的最終信用風(fēng)險(xiǎn)排序情況。

篇（7）

1.2直覺(jué)模糊層次分析法。針對(duì)以上層次分析法在對(duì)目標(biāo)預(yù)測(cè)上的不足，本文提出了一種將直覺(jué)模糊集與層次分析法相結(jié)合的直覺(jué)模糊層次分析法，對(duì)模糊環(huán)境下的目標(biāo)預(yù)測(cè)與方案的決策提供了更為客觀的依據(jù)。（1）建立層次結(jié)構(gòu)模型。本文設(shè)計(jì)的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1所示，整套指標(biāo)體系分為三個(gè)層次，分別為目標(biāo)層，準(zhǔn)則層和方案層，其中目標(biāo)層體現(xiàn)的是本文需要解決的最終問(wèn)題所在，即為呼和浩特市小額貸款公司提供客觀的有效的中小企業(yè)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)；準(zhǔn)則層為該體系的各指標(biāo)的體現(xiàn)，本文分為一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)兩個(gè)層次；方案層體現(xiàn)了申請(qǐng)小額貸款的中小企業(yè)個(gè)體。（2）確定待評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。根據(jù)小額貸款中小企業(yè)法人客戶的特殊性，以及對(duì)中小企業(yè)法人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的原則，本文選取企業(yè)管理者情況、企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、企業(yè)發(fā)展前景、企業(yè)償債能力、企業(yè)信用狀況以及其他等六方面作為評(píng)價(jià)呼和浩特市小額貸款公司中小企業(yè)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的有效性指標(biāo)。由于在進(jìn)行評(píng)價(jià)的過(guò)程中，各評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性程度各不相同，所以在評(píng)價(jià)時(shí)的大小也應(yīng)該有所區(qū)別。本文利用層次分析法，通過(guò)專(zhuān)家評(píng)分法為以上各指標(biāo)之間的重要性程度兩兩比較。1號(hào)專(zhuān)家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)以及歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)得到指標(biāo)的判斷矩陣A1，運(yùn)用Matlab軟件中的層次分析法程序得到判斷矩陣M的最大特征值λmax以及選取指標(biāo)的權(quán)重，通過(guò)一致性指標(biāo)C.I.=λmax-n/(n-1)以及平均隨機(jī)一致性指標(biāo)R.I.對(duì)指標(biāo)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，其具體賦值如表2所示。一致性比率為C.R.=C.I./R.I.，當(dāng)C.R.<0.1時(shí)則通過(guò)一致性檢驗(yàn)，從而確定權(quán)重分配是否合理。TOPSIS法的原理。其基本原理是通過(guò)檢測(cè)評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)解、最劣解的距離來(lái)進(jìn)行排序，若評(píng)價(jià)對(duì)象最靠近最優(yōu)解同時(shí)又最遠(yuǎn)離最劣解，則為最好；否則為最差。其中最優(yōu)解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最優(yōu)值。最劣解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最差值。

二、基于直覺(jué)模糊TOPSIS法的小額貸款公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

呼和浩特市小額貸款公司對(duì)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問(wèn)題是一個(gè)涉及許多影響因素的多目標(biāo)決策問(wèn)題，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建應(yīng)遵循全面性、適應(yīng)性、經(jīng)濟(jì)性及可測(cè)性等基本原則，并盡可能地綜合考慮各個(gè)影響因素。根據(jù)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)自身的特點(diǎn)，綜合相關(guān)研究，本文選擇企業(yè)管理者情況(u1)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況(u2)、企業(yè)發(fā)展前景(u3)、企業(yè)償債能力(u4)、企業(yè)信用狀況(u5)以及其他(u5)等六個(gè)一級(jí)指標(biāo)對(duì)中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)作出評(píng)價(jià)。每一個(gè)一級(jí)指標(biāo)又可以分為若干個(gè)二級(jí)指標(biāo)，其中企業(yè)管理者情況(u1)包括企業(yè)管理者教育水平(u11)、企業(yè)管理者健康狀況(u12)、企業(yè)管理者管理者個(gè)人管理水平(u13)等三個(gè)二級(jí)指標(biāo);企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況(u2)包括企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模(u21)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)定位及區(qū)域(u22)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)間(u23)等三個(gè)二級(jí)指標(biāo);企業(yè)發(fā)展前景(u3)包括企業(yè)內(nèi)部發(fā)展前景(u31)、行業(yè)發(fā)展前景(u32)、行業(yè)相關(guān)政策(u33)等三個(gè)二級(jí)指標(biāo);企業(yè)償債能力(u4)包括企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率(u41)、企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入負(fù)債比(u42)、企業(yè)現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比(u43)等三個(gè)二級(jí)指標(biāo);企業(yè)信用狀況(u5)包括企業(yè)的信用記錄(u51)、企業(yè)的納稅記錄及相關(guān)信息披露(u52),企業(yè)擔(dān)保機(jī)制(u53)等三個(gè)二級(jí)指標(biāo);其他(u6)包括企業(yè)職工素質(zhì)(u61)、企業(yè)有無(wú)違法記錄(u62)、企業(yè)貸款用途(u63)等三個(gè)二級(jí)指標(biāo)。設(shè)呼和浩特市小額貸款公司資金有限，中小企業(yè)為了謀求自身的發(fā)展需要貸款的資金支持。為了實(shí)現(xiàn)呼和浩特市小額貸款公司的利益最大化和信用風(fēng)險(xiǎn)最小化，使其貸款業(yè)務(wù)開(kāi)展得更加順利，擬在m個(gè)備選需要貸款的中小企業(yè)A={A1,A2,…Am}中選擇一個(gè)信用風(fēng)險(xiǎn)最小的企業(yè)。假設(shè)中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)ui的權(quán)重是wi，滿足wi≥0，且需加和為1。那么，基于直覺(jué)模糊層次分析法和TOPSIS方法的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)決策的方法的步驟如下所示:1.構(gòu)建中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的直覺(jué)模糊評(píng)價(jià)矩陣。假設(shè)有p個(gè)專(zhuān)家D1,D2,.....DP參與中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的決策，通過(guò)專(zhuān)家打分可以得到備選企業(yè)Ai的第j個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值，可用直覺(jué)模糊集來(lái)表示。各備選企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)構(gòu)成的集合的直覺(jué)模糊評(píng)價(jià)矩陣如下所示：2.確定直覺(jué)模糊正理想解和負(fù)理想解。所謂直覺(jué)模糊正理想解是指完全滿足決策者要求的候選方案，而直覺(jué)模糊負(fù)理想解是指完全不滿足決策者要求的候選方案。定義直覺(jué)模糊正理想解A+、負(fù)理想解A-為：3.計(jì)算備選企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的直覺(jué)模糊評(píng)價(jià)值到直覺(jué)模糊理想解和負(fù)理想解的距離。根據(jù)層次分析法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量wi，則各備選中小企業(yè)Ai的直覺(jué)模糊評(píng)價(jià)值到正理想解A+的距離以及到負(fù)理想解A-的加權(quán)距離為：按照綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的大小對(duì)中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行排序，ki的值越大，相應(yīng)的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)就越??；ki的值越小，相應(yīng)的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)就越大。呼和浩特市小額貸款公司可以選擇信用風(fēng)險(xiǎn)最小的企業(yè)為其提供貸款服務(wù)。

三、實(shí)證研究

呼和浩特市MC小額貸款公司是一家民營(yíng)的小額貸款公司，該公司成立于2011年，主要開(kāi)展對(duì)中小企業(yè)以及個(gè)人的小額貸款業(yè)務(wù)，而申貸對(duì)象絕大多數(shù)是中小企業(yè)。由于公司開(kāi)立時(shí)間不長(zhǎng)，資金流動(dòng)相對(duì)緊張，再加上當(dāng)?shù)刂行∑髽I(yè)的信用狀況良莠不齊，公司內(nèi)部又缺乏相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)機(jī)制，公司在謀求自身發(fā)展，追求利益最大化的同時(shí)也追求信用風(fēng)險(xiǎn)的最小化。MC小額貸款公司運(yùn)用基于直覺(jué)模糊TOPSIS法的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型成功的實(shí)現(xiàn)了上述目標(biāo)，該模型量化了中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，也為呼和浩特市小額貸款公司進(jìn)行貸款決策提供了客觀的科學(xué)依據(jù)。其具體的運(yùn)用過(guò)程如下：現(xiàn)有5家中小企業(yè)(A1,A2,A3,A4,A5)需要向MC呼和浩特市小額貸款公司申請(qǐng)貸款，他們的總體情況各有不同。MC呼和浩特市小額貸款公司運(yùn)用基于直覺(jué)模糊TOPSIS方法的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，從企業(yè)管理者情況（u1）、企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況（u2）、企業(yè)發(fā)展前景（u3）、企業(yè)償債能力（u4）、企業(yè)信用狀況（u5）以及其他（u6）等六個(gè)一級(jí)指標(biāo)對(duì)以上5個(gè)企業(yè)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和決策。首先，呼和浩特市小額貸款公司貸款決策者將各一級(jí)指標(biāo)兩兩對(duì)比，得到對(duì)比矩陣M，如下所示。由表2可知權(quán)重向量的一致性指標(biāo)比率C.R.=0.0573/1.24=0.0462<0.1，因此，指標(biāo)權(quán)重通過(guò)一致性檢驗(yàn)。其次，呼和浩特市小額貸款公司根據(jù)經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)以及歷史數(shù)據(jù)等，參照表3的屬性重要性程度標(biāo)度確定出每個(gè)申請(qǐng)貸款的中小企業(yè)的直覺(jué)模糊評(píng)價(jià)矩陣，如表4所示:再次，根據(jù)上文提到的公式計(jì)算各備選給予小額貸款的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)與直覺(jué)模糊正理想解和負(fù)理想解的加權(quán)距離di+和di-以及各備選中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)ki，計(jì)算結(jié)果如表6所示。由上述計(jì)算結(jié)果可知，各備選的中小企業(yè)信用狀況的優(yōu)劣次序?yàn)椋簁2>k3>k4>k1>k5，即A2企業(yè)的貸款信用風(fēng)險(xiǎn)最低，呼和浩特市小額貸款公司可以接受該企業(yè)的貸款申請(qǐng)；而A5企業(yè)的貸款信用風(fēng)險(xiǎn)最高，呼和浩特市小額貸款公司需要對(duì)該企業(yè)的貸款申請(qǐng)謹(jǐn)慎決策。通過(guò)以上結(jié)果分析，A2企業(yè)的各項(xiàng)指標(biāo)平均處在較高的水平，且專(zhuān)家在權(quán)重較大的企業(yè)償債能力，企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況以及企業(yè)發(fā)展前景三個(gè)方面都給A2企業(yè)評(píng)出了較高的分?jǐn)?shù)。專(zhuān)家的評(píng)分與計(jì)算結(jié)果一致，體現(xiàn)了該模型的有效性，說(shuō)明了該模型可以為呼和浩特市小額貸款公司的貸款業(yè)務(wù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而為其進(jìn)行貸款決策提供客觀依據(jù)。

篇（8）

（一）樣本選取與簡(jiǎn)單描述性統(tǒng)計(jì)。本文數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)內(nèi)某商業(yè)銀行的信貸系統(tǒng)，以2006年的化工業(yè)為例，從中選擇了2457個(gè)小微企業(yè)非上市公司樣本，其中48個(gè)違約樣本，2409個(gè)非違約樣本。對(duì)于樣本公司，本文從償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力、現(xiàn)金流量以及規(guī)模等六個(gè)方面，選取了15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)小微企業(yè)非上市公司的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀進(jìn)行因子分析，從中找出最能反映公司經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)的少數(shù)公共因子，進(jìn)而為后續(xù)的Logistic模型風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供解釋變量。選取的15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)如表1所示：在選取樣本時(shí)，本文首先運(yùn)用SPSS16.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了異常值剔除處理，步驟如下：首先對(duì)選定的15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，除指標(biāo)量綱的差異，然后將每個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值的絕對(duì)值大于或等于3的樣本視為異常值加以剔除；對(duì)剔除后的樣本，重復(fù)進(jìn)行指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理、檢驗(yàn)異常值、剔除異常值，直至無(wú)異常數(shù)據(jù)為止。本文重復(fù)了5次異常值剔除處理，最終篩選出2457個(gè)合格樣本，用于因子分析。下表2為數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單描述性統(tǒng)計(jì)量。

（二）因子分析1.因子分析的適用性檢驗(yàn)。因子分析要求變量間具有相關(guān)性，本文在進(jìn)行因子分析前，主要采用KMO檢驗(yàn)和巴特利特球度檢驗(yàn)方法對(duì)變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。表3為運(yùn)用SPSS16.0軟件運(yùn)行得出的檢驗(yàn)結(jié)果。從表中可以看出KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值等于0.633，其大于0.5，證明適合作因子分析。同時(shí)巴特利特球度檢驗(yàn)值為27600，其相伴概率為0.000，在5%的顯著性水平下極其顯著，說(shuō)明相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位陣，即變量間存在相關(guān)性，適合作因子分析。2.確定因子數(shù)目。構(gòu)造因子變量首先要確定因子數(shù)目，本文采用特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)提取公因子，同時(shí)通過(guò)碎石圖直觀判斷公因子數(shù)目。首先，運(yùn)用SPSS16.0軟件運(yùn)行得出因子分析的特征根和方差貢獻(xiàn)率，如下表4。表4中，三部分分別為初始因子、因子提取后以及經(jīng)過(guò)方差最大旋轉(zhuǎn)后的相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根、方差貢獻(xiàn)率以及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。從第三部分可以看出，依據(jù)特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)，共提取6個(gè)主因子，且前6個(gè)主因子的方差貢獻(xiàn)率依次為21.501%、17.884%、11.366%、10.71%、10.509%、8.762%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于80%，說(shuō)明前6個(gè)主因子可以解釋變量的大部分信息，從而把前6個(gè)公因子作為評(píng)價(jià)樣本公司的綜合指標(biāo)，降低了公司綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)維度，為后續(xù)Logistic回歸提供了解釋變量。其次，建立碎石圖判斷因子數(shù)目。首先將特征根從大到小排序，序號(hào)相應(yīng)為1，2，…，15。以橫軸表示序號(hào)，縱軸表示特征值，構(gòu)造出碎石圖1。觀察碎石圖發(fā)現(xiàn)，特征值大于1的因子有6個(gè)，分別為F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)n，這與表3-4確定的因子數(shù)目一致。3.估計(jì)因子載荷矩陣。運(yùn)用SPSS16.0軟件運(yùn)行得出初始因子載荷矩陣，由于無(wú)法確定公共因子的經(jīng)濟(jì)意義，使用方差最大化旋轉(zhuǎn)法對(duì)初始因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，可得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，如表5所示。通過(guò)旋轉(zhuǎn)，各個(gè)公因子有了較為明確的經(jīng)濟(jì)含義：第一個(gè)公共因子F1，其在指標(biāo)X5（總資產(chǎn)報(bào)酬率）、X6（凈資產(chǎn)收益率）、X7（息稅前利潤(rùn)/總資產(chǎn)）、X8（息稅前利潤(rùn)/主營(yíng)業(yè)務(wù)收入凈額）上有較大載荷，命名為“盈利能力因子”。第二個(gè)公共因子F2，其在指標(biāo)X1（資產(chǎn)負(fù)債率）、X2（產(chǎn)權(quán)比率）、X3（流動(dòng)性比率）上有較大載荷，命名為“償債能力因子”。第三個(gè)公共因子F3，其在指標(biāo)X11（所有者權(quán)益增長(zhǎng)率）、X12（總資產(chǎn)增長(zhǎng)率）、X14（現(xiàn)金流量比率）上有較大載荷，命名為“成長(zhǎng)能力因子”。第四個(gè)公共因子F4，其在指標(biāo)X13（現(xiàn)金比率）、X4（速動(dòng)比率）上有較大載荷，命名為“現(xiàn)金流量因子”。第五個(gè)公共因子F5，其在指標(biāo)X9（總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）、X15（總資產(chǎn)）上有較大載荷，命名為“總資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)能力因子”。第六個(gè)公共因子F6，其在指標(biāo)X10（應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率）上有較大載荷，命名為“應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率因子”。4.計(jì)算因子得分。表6是通過(guò)主成分回歸方法估計(jì)出的因子得分系數(shù)，用表中各公共因子對(duì)應(yīng)的得分系數(shù)分別乘以各變量標(biāo)準(zhǔn)化值即可得到各公因子對(duì)應(yīng)的得分序列。

（三）Logistic實(shí)證分析1.建立Logistic回歸方程。設(shè)被解釋變量y為0-1型隨機(jī)變量，當(dāng)樣本違約時(shí)y取1，非違約時(shí)y取0，另以6個(gè)公共因子F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)6作為解釋變量，建立Logistic回歸模型，回歸方程的形式如下：2.Logistic模型參數(shù)估計(jì)。運(yùn)用SPSS16.0軟件對(duì)因變量Y和自變量F進(jìn)行Logistic回歸建模，選擇逐步向前回歸分析法，篩選出回歸系數(shù)比較顯著的自變量進(jìn)入模型，剔除回歸系數(shù)比較顯著的自變量進(jìn)入模型，剔除回歸系數(shù)不顯著的自變量。本文參數(shù)估計(jì)結(jié)果中已剔除回歸系數(shù)不顯著的因子F2，F(xiàn)3和F6，保留了因子F1、F4和F5，最終獲得的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如下表7所示：表7中，Wald統(tǒng)計(jì)量用來(lái)檢驗(yàn)回歸系數(shù)是否顯著，Sig是Wald統(tǒng)計(jì)量的相伴概率，結(jié)果顯示因子F1，F(xiàn)4和F5的Wald值、Sig值在1%的顯著性水平下極其顯著，說(shuō)明模型擬合較成功。3.Logistic回歸違約率（）判別分析。判別分析的目的是為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒⒌臏?zhǔn)確性，為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警做準(zhǔn)備。具體方法為運(yùn)用已建立的Logistic回歸方程（3.3），得出各樣本的違約概率值，以違約概率0.5為判別臨界點(diǎn)，>0.5計(jì)入違約組，<0.5計(jì)為非違約組，運(yùn)用SPSS16.0軟件運(yùn)行得出模型違約組和非違約組的判別結(jié)果如下表8所示。上表顯示，Logistic模型總的判別準(zhǔn)確率為98%，其中非違約組2409個(gè)樣本全部判別為非違約，判別準(zhǔn)確率100%；而違約組48個(gè)違約樣本全部錯(cuò)判為非違約，判別準(zhǔn)確率0%。由于通過(guò)估計(jì)違約概率來(lái)識(shí)別違約樣本的結(jié)果不理想，我們尋找其他能提高違約樣本判別準(zhǔn)確率的方法。4.Logistic回歸殘差（ZREi）判別分析?；貧w方程的殘差gi是指實(shí)際觀察值yi與通過(guò)回歸方程估計(jì)出的回歸值yi之差。殘差可以分為普通殘差gi、標(biāo)準(zhǔn)化殘差ZREi=giσ，一般用于判斷異常值，判斷標(biāo)準(zhǔn)為將超過(guò)±2σ或±3σ的殘差視為異常值。由于普通殘差ei的方差不相等，不適合直接用來(lái)做判斷，一般將普通殘差標(biāo)準(zhǔn)化，使殘差具有可比性，從而用標(biāo)準(zhǔn)化殘差ZREi來(lái)進(jìn)行判斷。本文將殘差異常值的判斷與樣本的違約性判斷聯(lián)系起來(lái)，進(jìn)而通過(guò)識(shí)別回歸殘差的異常值來(lái)判斷樣本的違約性。運(yùn)用SPSS16.0軟件輸出所有樣本的標(biāo)準(zhǔn)化殘差ZREi，將用ZREi＞2和ZREi＞1兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，分別進(jìn)行違約識(shí)別，對(duì)比分析判別結(jié)果的準(zhǔn)確率，進(jìn)而選取準(zhǔn)確率更高的判別臨界點(diǎn)。在ZREi＞2的判別標(biāo)準(zhǔn)下，判別結(jié)果為：違約組48個(gè)樣本中，標(biāo)準(zhǔn)化殘差值均為正值，且大于2，判為違約組，判別準(zhǔn)確率100%；非違約組2409個(gè)樣本中，標(biāo)準(zhǔn)化殘差值均為負(fù)值，且絕對(duì)值小于2，全部判為非違約組，判別準(zhǔn)確率100%。在ZREi＞1的判別標(biāo)準(zhǔn)下，判別結(jié)果與ZREi＞1的判別結(jié)果完全一致，違約組和非違約組的判別準(zhǔn)確率均為100%。

（四）Logistic模型樣本外預(yù)測(cè)。為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)警能力，本文根據(jù)2006年建立的Logistic回歸方程去預(yù)警2007年的客戶違約情況。選取2007年化工行業(yè)的33個(gè)樣本數(shù)據(jù)，其中7個(gè)違約樣本、26個(gè)非違約樣本。首先運(yùn)用SPSS16.0軟件，將33個(gè)樣本的15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，根據(jù)因子得分系數(shù)表4-7，算出每個(gè)樣本的因子得分值F1、F4和F5，代入Logistic回歸方程（4.5），根據(jù)y的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值算出普通殘差和標(biāo)準(zhǔn)化殘差，分別運(yùn)用ZREi＞2和ZREi＞1兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。在ZREi＞2的判別標(biāo)準(zhǔn)下，預(yù)警結(jié)果為：違約組7個(gè)樣本，預(yù)警出2個(gè)違約，預(yù)警準(zhǔn)確率28.57%；非違約組26個(gè)樣本，全部預(yù)警為非違約，預(yù)警準(zhǔn)確率100%。在ZREi＞1的判別標(biāo)準(zhǔn)下，預(yù)警結(jié)果為：違約組7個(gè)樣本，全部預(yù)警為違約，預(yù)警準(zhǔn)確率100%；非違約組26個(gè)樣本，預(yù)警出25個(gè)違約，預(yù)警準(zhǔn)確率96.15%。鑒于ZREi＞1的預(yù)警準(zhǔn)確率明顯高于ZREi＞2的預(yù)警準(zhǔn)確率，本文將ZREi＞1作為預(yù)警樣本違約的判別標(biāo)準(zhǔn)。

篇（9）

二十世紀(jì)70年代以來(lái)，交易成本理論在經(jīng)濟(jì)學(xué)界引起極大反響，作為新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心概念，它已成為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)的中心議題。交易成本概念不僅作為一個(gè)范疇，而且作為一種新的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法，被頻繁地用于各種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的分析，從交易成本角度去研究商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)，也會(huì)獲得耳目一新的成果。

1交易成本概述

交易成本指履行一個(gè)合同的成本，它包括事前發(fā)生的為達(dá)成一項(xiàng)合同而發(fā)生的成本，和事后發(fā)生的監(jiān)督、貫徹該項(xiàng)合同的執(zhí)行而發(fā)生的成本；它區(qū)別于生產(chǎn)成本，即為執(zhí)行合同本身而發(fā)生的成本[1]。交易成本的特征：交易成本是一種機(jī)會(huì)成本；是經(jīng)濟(jì)主體之間知識(shí)、信息不對(duì)稱(chēng)的結(jié)果，是利益沖突與調(diào)和過(guò)程中浪費(fèi)的資源；是無(wú)法徹底消除的；由于事件的概率性和不確定性的存在，對(duì)于任意一項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，人們只能在事前根據(jù)不完備的知識(shí)和信息對(duì)交易成本的種類(lèi)和數(shù)量進(jìn)行估計(jì)，準(zhǔn)確的計(jì)量只有在事后才能進(jìn)行[2]。

商業(yè)銀行信用交易成本指商業(yè)銀行（貸方）為和客戶（借方）達(dá)成借貸協(xié)議合同而發(fā)生的成本，它包括貸前、貸中、貸后三個(gè)階段發(fā)生的費(fèi)用支出。

2銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本構(gòu)成分析

商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本構(gòu)成包括信息成本、審查成本、執(zhí)行成本、監(jiān)督成本、界定和保護(hù)產(chǎn)權(quán)成本等內(nèi)容。如圖1所示。

2.1貸前調(diào)查的信息成本

即尋找借款伙伴并調(diào)查借款人財(cái)務(wù)狀況、信譽(yù)狀況、經(jīng)營(yíng)狀況的信息成本。信息成本既包括信息本身的成本，也包括商業(yè)銀行為取得信息而付出的尋找成本；由于事前機(jī)會(huì)主義的存在，要求對(duì)交易對(duì)手的情況要進(jìn)行徹底的了解。如：銀行要對(duì)借款人的經(jīng)營(yíng)狀況、資金用途、還貸能力等進(jìn)行調(diào)查，對(duì)銀行客戶進(jìn)行篩選，搜集相關(guān)資料，而這些都是需要花費(fèi)一定的費(fèi)用才能夠取得的。

2.2貸中審查的成本

即簽約過(guò)程討價(jià)還價(jià)的成本，擬定合同條款所發(fā)生的成本，如落實(shí)擔(dān)保物、抵押登記、抵押物保險(xiǎn)等。首先是合同擬定成本，主要指商業(yè)銀行事先擬定信貸合同所支付的成本；其次是談判和決策成本，主要是銀企雙方就信貸合同的某些內(nèi)容進(jìn)行協(xié)商而支出的成本；最后，在信貸合同起草時(shí)，要確定出各種情況下雙方的權(quán)利和義務(wù)，以及信貸交易合同的執(zhí)行辦法。這些工作的進(jìn)行都會(huì)使合同的起草和談判變的更加復(fù)雜，更加費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

2.3貸后檢查發(fā)生的成本

即監(jiān)督合同簽署方，看其是否遵守合同條款，防止挪用資金、督促按期還款等活動(dòng)發(fā)生的成本。在貸款出現(xiàn)逾期后，催收不良貸款需要花費(fèi)大量的人力、物力、財(cái)力，還要支付訴訟費(fèi)、律師費(fèi)、產(chǎn)權(quán)登記和財(cái)產(chǎn)保全費(fèi)等。

2.3.1合同交易的執(zhí)行成本

指在信貸合同執(zhí)行的過(guò)程中發(fā)生的成本。在合同簽訂以后，只要整個(gè)交易還沒(méi)有完成，就不可“掉以輕心”，因?yàn)檫€要監(jiān)視和檢查合同的執(zhí)行情況，防止合同的執(zhí)行人任何可能的違約行為，這也會(huì)引起更大程度上交易成本的增加。對(duì)商業(yè)銀行而言，主要有：按期繳納貸款時(shí)的交易成本；合同存續(xù)期間對(duì)貸款實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)管理的成本；事故發(fā)生后通知銀行客戶的成本；以及討價(jià)還價(jià)時(shí)的交涉成本。

2.3.2監(jiān)督成本

即在銀行和客戶交易雙方都存在機(jī)會(huì)主義行為的可能情況下發(fā)生的成本。由于事后機(jī)會(huì)主義的存在，要求對(duì)交易對(duì)手合同執(zhí)行情況進(jìn)行監(jiān)督檢查，防止違約，這就必須花費(fèi)大量成本進(jìn)行監(jiān)督。商業(yè)銀行必須對(duì)客戶的貸款用途進(jìn)行跟蹤監(jiān)督、對(duì)客戶的信用水平、業(yè)務(wù)狀況、財(cái)務(wù)狀況實(shí)行全程監(jiān)督，并對(duì)其違約行為進(jìn)行公示等，這也會(huì)引起交易成本的增加。2.3.3界定和保護(hù)產(chǎn)權(quán)成本

指使產(chǎn)權(quán)交易得以有效進(jìn)行的必要成本支出。產(chǎn)權(quán)不清就無(wú)法進(jìn)行交易，交易成功后產(chǎn)權(quán)又要重新界定和保護(hù)，任何銀行業(yè)務(wù)的交易都離不開(kāi)產(chǎn)權(quán)的界定和保護(hù)。貸款合約簽訂后，銀行的貨幣資金進(jìn)入了企業(yè)的賬戶，歸企業(yè)支配；企業(yè)的抵押物過(guò)戶到銀行名下，產(chǎn)權(quán)歸銀行所有。破壞產(chǎn)權(quán)的行為需要制裁，這些活動(dòng)產(chǎn)生的費(fèi)用都是界定和保護(hù)產(chǎn)權(quán)的交易成本。

3銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本成因分析

企業(yè)失信以及交易成本產(chǎn)生不是偶然的，而是有一定的形成根源，是銀行和企業(yè)兩方面因素導(dǎo)致了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本的發(fā)生。

3.1借款人機(jī)會(huì)主義行為

在金融市場(chǎng)交易中，作為貸方的商業(yè)銀行要隨時(shí)注意、提防企業(yè)的機(jī)會(huì)主義行為，人的行為的不確定性，使借款人存在著缺乏誠(chéng)信道德的現(xiàn)象[4]?，F(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，不講信用現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，少數(shù)信用卡常被惡意透支，部分銀行承兌匯票到期不能承兌，有些銀行貸款被想方設(shè)法逃廢，這些違約行為，都是缺乏誠(chéng)信道德的表現(xiàn)。不佳的信用環(huán)境，是信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本發(fā)生的源泉。機(jī)會(huì)主義的存在加大了銀行信用風(fēng)險(xiǎn)交易成本。

3.2維護(hù)產(chǎn)權(quán)在交易成本中核心地位需要

交易過(guò)程中，存在著借款人違約的情況，在借款人違約時(shí)，銀行需要用法律程序來(lái)進(jìn)行索賠，這個(gè)過(guò)程也是需要花費(fèi)交易成本的，我們也稱(chēng)之為維護(hù)產(chǎn)權(quán)而斗爭(zhēng)時(shí)所付出的成本。有效的銀行借貸交易需要明確地界定產(chǎn)權(quán)，不僅“界定產(chǎn)權(quán)”本身需要花費(fèi)成本，而且起草和制定有關(guān)銀行借貸方面的產(chǎn)權(quán)法律，也是要花費(fèi)交易成本。商業(yè)銀行要想保護(hù)產(chǎn)權(quán)，及時(shí)獲取一切關(guān)于借款方破壞產(chǎn)權(quán)行為的信息，并對(duì)破壞產(chǎn)權(quán)的行為進(jìn)行制裁，就需要花費(fèi)一定數(shù)量的交易成本。

3.3銀企之間信息不對(duì)稱(chēng)

缺乏信息對(duì)稱(chēng)。在銀行的貸后管理上，由于借款人在信息對(duì)稱(chēng)方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)，還貸與否很大程度上取決于自身的還款意愿，因而銀行僅能對(duì)借款人的收入、家庭狀況及提供的相關(guān)信息有所掌握，局限性很大。就借款企業(yè)來(lái)說(shuō)，由于其報(bào)送的報(bào)表數(shù)據(jù)并非一成不變，提供信息的及時(shí)性、可信度都存在隱患，大量信息分散于多種渠道，因而銀行無(wú)法正常獲取，無(wú)從得知，始終處于被動(dòng)地位。此種信息不對(duì)稱(chēng)，容易造成銀行在貸款管理決策上的失誤，從而形成難以避免的信用風(fēng)險(xiǎn)。為此，商業(yè)銀行就需要花費(fèi)大量的信息交易成本。

3.4借款人經(jīng)營(yíng)中的缺陷

銀行與借款人訂立借貸合同后，由于借款人經(jīng)營(yíng)上的困難和失誤，造成企業(yè)資金緊張，不能按時(shí)履行合同規(guī)定的還款指標(biāo)，從而造成商業(yè)銀行資產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的加大和資產(chǎn)的損失。此種情況下，借款人不是不想履行合同而是無(wú)力履行合同，由此作為貸方的銀行需要花費(fèi)大量的交易成本，來(lái)對(duì)借方的經(jīng)營(yíng)能力和盈利水平做跟蹤評(píng)估[5]。

參考文獻(xiàn)：

[1]張維迎.博弈論與信息經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].上海：上海三聯(lián)書(shū)店，2004.

[2]岳志.論金融交易成本[J].深圳金融，2001,5.

篇（10）

1.2再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)定義及分類(lèi)。再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)是保險(xiǎn)公司面臨的各項(xiàng)信用風(fēng)險(xiǎn)的組成部分之一，主要是指保險(xiǎn)公司可能面臨的再保險(xiǎn)人資信風(fēng)險(xiǎn)，簡(jiǎn)言之，是指保險(xiǎn)公司的再保險(xiǎn)接受人有無(wú)足夠的能力和意愿承擔(dān)其對(duì)分出公司的到期債務(wù)（再保險(xiǎn)合同約定的、由再保險(xiǎn)人對(duì)分出人承擔(dān)的賠付責(zé)任）。對(duì)于保險(xiǎn)公司而言，相關(guān)資產(chǎn)或權(quán)益主要包括應(yīng)收分保賬款、應(yīng)收分保未到期責(zé)任準(zhǔn)備金和應(yīng)收分保未決賠款準(zhǔn)備金。按照再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)，可以進(jìn)行如下分類(lèi)：（1）契約風(fēng)險(xiǎn)/合同風(fēng)險(xiǎn)：是指再保險(xiǎn)人與分出公司就已簽署的分保合同發(fā)生爭(zhēng)議或糾紛，例如已簽訂的文本中有關(guān)定義不清晰而發(fā)生歧義；或因雙方對(duì)損失原因是否屬于保險(xiǎn)責(zé)任發(fā)生爭(zhēng)議等。（2）履約風(fēng)險(xiǎn)：指再保險(xiǎn)人失去償付能力，無(wú)法按約定履約，例如倒閉，破產(chǎn)清算等；或再保險(xiǎn)人因道德風(fēng)險(xiǎn)蓄意拒付或有意拖延等。（3）管理風(fēng)險(xiǎn)：主要是分出公司內(nèi)部在再保險(xiǎn)人資信管理中存在的風(fēng)險(xiǎn)。主要包括再保險(xiǎn)人信息記錄不真實(shí)、不完整；未及時(shí)了解再保險(xiǎn)人信用風(fēng)險(xiǎn)以及信用評(píng)級(jí)的重大變化情況；與再保險(xiǎn)人溝通的及時(shí)性較差；對(duì)應(yīng)收分保賬款等監(jiān)控不嚴(yán)；對(duì)拖欠賬款缺乏有效的追討手段等。

2再保險(xiǎn)人信用風(fēng)險(xiǎn)日常管理

再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)日常管理主要包括：再保險(xiǎn)人的資信選擇；再保險(xiǎn)人資信信息的收集和更新；再保險(xiǎn)人資信檔案的建立和管理；再保險(xiǎn)人信用風(fēng)險(xiǎn)分析評(píng)估等工作。

2.1對(duì)于再保險(xiǎn)人的選擇，目前既有行業(yè)的監(jiān)管要求，各保險(xiǎn)公司內(nèi)部也不同的制度規(guī)定，主要是指再保險(xiǎn)人在資信評(píng)級(jí)與資本金方面的硬性要求，比如有的保險(xiǎn)公司對(duì)于再保險(xiǎn)人有著明確的不低于“A-”（標(biāo)普，惠譽(yù)，穆迪或貝氏評(píng)級(jí)）標(biāo)準(zhǔn)。

2.2再保險(xiǎn)資信信息的收集與管理。對(duì)于再保險(xiǎn)人信息資料的搜集與整理，是當(dāng)前保險(xiǎn)公司再保險(xiǎn)信用管理的主要工作，一般通過(guò)以下渠道獲取再保險(xiǎn)人資信信息：（1）直接向?qū)Ψ剿魅∽?cè)資料及有關(guān)證明文件；（2）通過(guò)公共途徑獲取信息，例如通過(guò)網(wǎng)絡(luò)、報(bào)紙或者行業(yè)協(xié)會(huì)等搜集相關(guān)信息；（3）向?qū)I(yè)的信用評(píng)估機(jī)構(gòu)定購(gòu)信用報(bào)告，以便及時(shí)了解國(guó)際國(guó)內(nèi)再保險(xiǎn)人的信用評(píng)級(jí)情況；（4）與同行其他公司進(jìn)行信息交換。

2.3再保險(xiǎn)人資信分析與評(píng)估。對(duì)再保險(xiǎn)人進(jìn)行信用分析和信用評(píng)級(jí)評(píng)價(jià)，是日常再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)管理的工作核心，也是工作難點(diǎn)，通過(guò)對(duì)再保險(xiǎn)人所有相關(guān)財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)信息進(jìn)行整理、分析，得出再保險(xiǎn)人的償債能力評(píng)估，一般需要運(yùn)用專(zhuān)門(mén)的信用分析技術(shù)和模型并結(jié)合專(zhuān)業(yè)人員的經(jīng)驗(yàn)來(lái)完成。目前國(guó)內(nèi)尚未見(jiàn)到保險(xiǎn)公司對(duì)于再保險(xiǎn)人的信用評(píng)級(jí)管理實(shí)例，個(gè)別管理較好的保險(xiǎn)公司通過(guò)建立再保險(xiǎn)人黑灰名單制度，以加強(qiáng)對(duì)再保險(xiǎn)人應(yīng)收應(yīng)付的日常管理，實(shí)現(xiàn)降低再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的目的。

3再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)管理建議

國(guó)內(nèi)再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)管理，與國(guó)際上管理成熟的保險(xiǎn)市場(chǎng)或保險(xiǎn)主體相比，存在不小的差距，建議國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)公司從以下幾方面加強(qiáng)這方面的工作，提高國(guó)內(nèi)再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)水平：

3.1提高認(rèn)識(shí)，建立專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)統(tǒng)一歸口管理。雖然近年來(lái)國(guó)內(nèi)再保險(xiǎn)業(yè)務(wù)不斷發(fā)展，但是再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)與保險(xiǎn)公司其他業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相比，由于從業(yè)人員少，專(zhuān)業(yè)化較強(qiáng)，外部以及行業(yè)整體上，對(duì)于再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)不足。因此，加強(qiáng)宣導(dǎo)，提高認(rèn)識(shí)，將是近年行業(yè)的主題。此外，設(shè)立專(zhuān)業(yè)的團(tuán)隊(duì)及崗位，統(tǒng)一歸口管理再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)，是再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)管理落實(shí)的基本保障。

3.2明確信用風(fēng)險(xiǎn)容忍度，即信用風(fēng)險(xiǎn)承受能力問(wèn)題。在業(yè)務(wù)安排上，明確標(biāo)準(zhǔn)并嚴(yán)格執(zhí)行再保險(xiǎn)人的使用，對(duì)于重要業(yè)務(wù)分保安排的風(fēng)險(xiǎn)敞口要實(shí)現(xiàn)明確，特別要考慮單個(gè)再保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)集中度問(wèn)題，無(wú)論是分出風(fēng)險(xiǎn)責(zé)任，還是應(yīng)收賬款或應(yīng)攤賠款，都要事先確認(rèn)公司的風(fēng)險(xiǎn)承受限額。

3.3完善信息管理系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)管理再保險(xiǎn)人信用風(fēng)險(xiǎn)。無(wú)論是再保險(xiǎn)人信息的收集整理，還是相關(guān)交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)監(jiān)控，均需要強(qiáng)大的信息管理系統(tǒng)支持。開(kāi)發(fā)再保險(xiǎn)信用信息管理系統(tǒng)，搭建再保險(xiǎn)人資信管理監(jiān)控平臺(tái)，以更好的實(shí)現(xiàn)對(duì)再保險(xiǎn)人信用風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)管理，例如通過(guò)結(jié)算周期研究，發(fā)現(xiàn)有結(jié)算問(wèn)題的再保險(xiǎn)人，通過(guò)暫停支付、暫停新業(yè)務(wù)交易等方法，降低再保險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)。