我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建
——以中國工商銀行為例

李 新

(瑞穗實業(yè)銀行營銷二部,上海 200120)

我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建
——以中國工商銀行為例

李 新

(瑞穗實業(yè)銀行營銷二部,上海 200120)

如何有效防范金融機(jī)構(gòu)的信貸風(fēng)險和構(gòu)建預(yù)警系統(tǒng),一直是世界范圍內(nèi)所關(guān)注的熱門話題之一。根據(jù)我國實際情況,以中國工商銀行為例所嘗試構(gòu)建的信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)以及據(jù)此提出的建立我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)方面的建議和措施都具有十分重要的現(xiàn)實意義。

金融安全;信貸風(fēng)險;預(yù)警系統(tǒng)

一、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

中國銀監(jiān)會2005年12月31日發(fā)布的《商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)管核心指標(biāo)(試行)》,從2006年1月1日起試行,以加強(qiáng)對商業(yè)銀行風(fēng)險的識別、評價和預(yù)警,有效防范金融風(fēng)險,替換原有的《資產(chǎn)負(fù)債比例管理監(jiān)控、監(jiān)測指標(biāo)和考核辦法》,成為銀行監(jiān)管新的指標(biāo)體系。2009年7月,為進(jìn)一步加強(qiáng)商業(yè)銀行風(fēng)險管理,中國銀監(jiān)會頒布《固定資產(chǎn)貸款管理暫行辦法》,要求各商業(yè)銀行嚴(yán)格執(zhí)行新規(guī),可見監(jiān)管層對于控制商業(yè)銀行信貸風(fēng)險之決心。因此,建立金融安全預(yù)警指標(biāo)體系,并對涉及到的有關(guān)指標(biāo)數(shù)值隨時進(jìn)行觀測分析,預(yù)警金融危機(jī)的發(fā)生,避免危機(jī)的爆發(fā)或減輕危機(jī)爆發(fā)對國民經(jīng)濟(jì)的不利影響,對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會穩(wěn)定具有非常重要的現(xiàn)實意義。所以,建立有效的銀行安全預(yù)警體系是一國金融健康運(yùn)行的必要前提,也是更好地保護(hù)投資者利益的重要手段。而在中國,銀行是個特殊的商業(yè)組織企業(yè),盈利方式主要為存貸款的利差,所以信貸風(fēng)險的穩(wěn)定性就是銀行安全性最重要的一項。

(一)國外關(guān)于商業(yè)銀行預(yù)警系統(tǒng)的研究概況

近年來,國內(nèi)外許多學(xué)者對金融風(fēng)險開展了較多的研究,出現(xiàn)了一大批理論和實證研究文獻(xiàn)。其主要目的是建立預(yù)警系統(tǒng),以盡早發(fā)現(xiàn)單個銀行或銀行體系所存在的問題。所謂預(yù)警系統(tǒng),主要分成兩個層次:一是微觀層面,主要通過分析銀行財務(wù)狀況,預(yù)測是否會出現(xiàn)銀行危機(jī);二是宏觀層面,把影響銀行危機(jī)的宏觀經(jīng)濟(jì)、制度因素都考慮進(jìn)去,以預(yù)測銀行是否會發(fā)生危機(jī)。

如 Kolari Catharine(1998)[1]在銀行評級指標(biāo)的基礎(chǔ)上介紹了一種新的辦法,和美國銀行監(jiān)管當(dāng)局所用的CAM EL有些類似,主要用于考察新興市場經(jīng)濟(jì)國家存款利率、信貸增長率以及銀行間債務(wù)的增長。Kaminsky以及Reinhart(1996)[2]的研究表明,與發(fā)生金融危機(jī)的國家有共同債權(quán)人的國家被傳染的風(fēng)險比較高。Frankel和 Rose,Sachs、Tornell和Velasco[3]等的研究則強(qiáng)調(diào)了對外借款尤其是外幣面值的短期債務(wù)對于測度通貨膨脹和貨幣風(fēng)險程度的重要作用。Demirguc和Detragiache(1998)[4]在評論有關(guān)文獻(xiàn)時,對采用CAM EL體系來判斷銀行實力的做法提出了質(zhì)疑。Kaminsky、Lizondo和 Reinhart(2000)則認(rèn)為這些指標(biāo)不如匯率錯位更能解釋貨幣危機(jī)。

關(guān)于微觀審慎指標(biāo)方面,A ltman(2002)[5]所做的一項經(jīng)典研究采用了Z-score模型。這種模型建立在資產(chǎn)質(zhì)量、盈利表現(xiàn)和流動性比率的基礎(chǔ)之上,但這樣的分析是在單個銀行的層次上進(jìn)行的。許多預(yù)警方面的研究都采用分對數(shù)/概率單位(Logit/Probit)模型測度銀行的脆弱性,但是這些模型探明樣本之外的未來事件的能力有限。而Lane、Looney以及 Wans ley(1999)[6]則采用考克斯(Cox)比例危險模型。該模型能夠提供銀行預(yù)期倒閉時間等方面的信息,但CAM ELS式的模型總體表現(xiàn)欠佳的結(jié)論仍然沒有變化。Gonzalez Hermosillo(1999)[7]把微觀因素和宏觀因素結(jié)合起來解釋銀行的脆弱性,其結(jié)論是引入宏觀經(jīng)濟(jì)變量大幅度提高了原來只根據(jù)微觀指標(biāo)的模型解釋貨幣危機(jī)的能力。BCBS建議將監(jiān)管評估作為資本充足率的補(bǔ)充手段,這可能要求更高的資本化程度,并有可能采用不同的風(fēng)險暴露測量手段,例如采用日益流行的風(fēng)險價值(VAR)模型。眾多經(jīng)濟(jì)金融學(xué)家都試圖找出一個合適的核心指標(biāo)集合來全面反映一國真實的銀行脆弱性水平,以更科學(xué)地預(yù)警金融危機(jī)的爆發(fā),但尚未達(dá)成共識。

(二)國內(nèi)關(guān)于商業(yè)銀行預(yù)警系統(tǒng)的研究概況

我國對于預(yù)警系統(tǒng)的研究是從20世紀(jì)80年代以后逐漸發(fā)展起來的。目前為止,對國內(nèi)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)研究的思路主要有兩條:第一條是將商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險轉(zhuǎn)換成借貸企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)測展開研究;另一條則是從銀行自身經(jīng)營的角度來研究。其中,針對第一條思路的研究居多,而且研究歷史較長。

第二條思路的研究起步較晚,主要集中于近幾年,文獻(xiàn)相對較少。我國學(xué)者馮蕓和吳沖鋒(2002)根據(jù)市場形勢的劇烈變化,引入了多時指標(biāo),提出了基于合成指標(biāo)的多時指標(biāo)貨幣危機(jī)預(yù)警流程,將預(yù)警指標(biāo)分為長、中、短期預(yù)警指標(biāo)。國內(nèi)學(xué)者王愛民和王金桃(2000)、施方明(2000)[8]、張麗暉(2006)[9]、劉志強(qiáng)(1999)[10]和周天蕓(2006)[11]等的研究是把金融安全微觀監(jiān)測指標(biāo)(資本充足率、流動性、盈利性、安全性等)與各類宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)相結(jié)合。王瓊、劉昉、潘杰義(1999)[12]運(yùn)用信號法結(jié)合灰色預(yù)測法確定商業(yè)銀行監(jiān)測預(yù)警指標(biāo),建立了商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)。楊保安等(2003)[13]采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和ES系統(tǒng)對商業(yè)銀行貸款風(fēng)險預(yù)警進(jìn)行了研究。隋劍雄、林琪(2004)[14]采用層次分析法(AHP)和本征向量法(TE)構(gòu)建了一套商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng),但對各指標(biāo)未進(jìn)行具體的量化。姚舜、黃明喜(2004)[15]在綜合分析國內(nèi)商業(yè)銀行現(xiàn)行統(tǒng)計指標(biāo)的基礎(chǔ)上,從各指標(biāo)的內(nèi)在聯(lián)系出發(fā),構(gòu)建了商業(yè)銀行信貸評價預(yù)警體系(包括綜合評價體系和風(fēng)險預(yù)警體系)。方慶煌(2009)[16]則根據(jù)某商業(yè)銀行的具體財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建了一套商業(yè)銀行信貸風(fēng)險評分系統(tǒng),并以分?jǐn)?shù)高低為標(biāo)準(zhǔn)來實現(xiàn)其指標(biāo)預(yù)警功能。

從以上研究成果可以看出,學(xué)者們的研究方向大多集中在銀行的整個預(yù)警系統(tǒng)上,但是銀行所面臨的風(fēng)險還包括信貸風(fēng)險、市場風(fēng)險、利率風(fēng)險和流動性風(fēng)險等。信貸風(fēng)險是商業(yè)銀行的主要風(fēng)險,指獲得銀行信用支持的債務(wù)人不能遵照合約按時、足額償還本金和利息的可能性。所以信貸風(fēng)險的預(yù)警包括在了整個體系的研究中,本文在已有研究成果指引下,針對銀行風(fēng)險中的信貸風(fēng)險,初步嘗試建立銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)。

二、我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)指標(biāo)的選取

根據(jù)國內(nèi)外學(xué)者的研究成果,在銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)中,應(yīng)選取財務(wù)指標(biāo)為預(yù)警系統(tǒng)中的主要檢驗標(biāo)準(zhǔn)。

(一)指標(biāo)選取應(yīng)遵循的原則

(1)全面性原則:信貸風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系應(yīng)能夠全面揭示企業(yè)的信貸風(fēng)險,且要求各指標(biāo)間具有較強(qiáng)的互補(bǔ)性。(2)一致性原則:信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的指標(biāo)設(shè)置應(yīng)與中國人民銀行非現(xiàn)場監(jiān)管指標(biāo)基本保持一致。(3)可測性原則:建立預(yù)警機(jī)制的目的是為財務(wù)管理人員提供管理與控制的依據(jù),設(shè)計指標(biāo)體系時必須考慮其可操作性。(4)可量化原則:傳統(tǒng)銀行收入主要來源于存貸款的利差。銀行承擔(dān)的風(fēng)險主要來源于銀行貸款質(zhì)量的惡化,所以采取財務(wù)報表中的有關(guān)數(shù)據(jù)加以量化,按照財務(wù)公式計算所得的財務(wù)指標(biāo)可更加明顯地反應(yīng)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的可行性。

(二)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)可選取的財務(wù)指標(biāo)

本文參考中國人民銀行確定的商業(yè)銀行風(fēng)險要素指標(biāo)和權(quán)重,并結(jié)合《商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)管核心指標(biāo)(試行)》及《商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)管核心指標(biāo)一覽表》,選取一套財務(wù)指標(biāo)確定權(quán)重進(jìn)行評分分類,并嘗試建立了一套以主要財務(wù)指標(biāo)為依據(jù)的預(yù)警機(jī)制。

1.盈利能力指標(biāo)

目前,我國商業(yè)銀行的收入來源主要有利息、營業(yè)、投資及營業(yè)外收入。其中,利息收入是我國所有銀行收入的主要來源。可選取的指標(biāo)如下:①資產(chǎn)收益率=利潤總額/資產(chǎn)平均占有額×100%——衡量銀行運(yùn)用總資產(chǎn)獲利的能力;②利息回收率=實收利息/到期應(yīng)收利息×100%——衡量商業(yè)銀行利息回收情況的主要指標(biāo);③凈資產(chǎn)收益率=利潤總額/所有者權(quán)益平均額×100%——衡量銀行運(yùn)用總資產(chǎn)所有者權(quán)益獲利的能力。

2.成本控制指標(biāo)

對于商業(yè)銀行來說,其負(fù)債方式和經(jīng)營規(guī)模決定了成本控制的關(guān)鍵是吸收存款的資金成本、營業(yè)費(fèi)用和非利息支出?？蛇x取指標(biāo)如下:營業(yè)成本率=營業(yè)成本/主營業(yè)務(wù)收入×100%——衡量銀行營業(yè)成本占主營業(yè)務(wù)收入的比重。

3.流動性預(yù)警指標(biāo)

對于商業(yè)銀行流動性預(yù)警指標(biāo)的選取應(yīng)注重資產(chǎn)流動性比率、存貸款比率和中長期貸款比率等?？蛇x取指標(biāo)如下:①資產(chǎn)流動性比率=短期流動性資產(chǎn)余額/短期流動性負(fù)債余額;②中長期貸款比率=中長期貸款余額/中長期存款余額×100%;③存貸款比率=各項貸款期末余額/各項存款期末余額×100%。

4.安全性預(yù)警指標(biāo)

安全性風(fēng)險監(jiān)控主要分析商業(yè)銀行不良貸款的變動趨勢、保證貸款和抵(質(zhì))押貸款及其對整體資產(chǎn)安全的影響?？蛇x取指標(biāo)如下:①可疑貸款率=可疑貸款余額/各項貸款余額;②次級貸款率=次級貸款余額/各項貸款余額;③資產(chǎn)安全率=資產(chǎn)變現(xiàn)率-資產(chǎn)負(fù)債率;④核心資本充足率=核心資本/風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)[核心資本=所有者權(quán)益貸方余額-所有者權(quán)益借方余額(年度中間應(yīng)將當(dāng)期損益納入利潤分配)];⑤資本充足率=資本凈額/表內(nèi)外加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)總額;⑥損失貸款率=損失貸款余額/各項貸款余額。

(三)依據(jù)各財務(wù)指標(biāo)的重要程度確定分值

各商業(yè)銀行可根據(jù)自身情況在各個風(fēng)險類型中選取適當(dāng)?shù)摹⒕哂写硇缘呢攧?wù)指標(biāo),并確定各風(fēng)險類型及其指標(biāo)的分值,如下表1及表2。本文參考中國人民銀行對商業(yè)銀行的風(fēng)險類型指標(biāo)選擇和權(quán)重比例,并結(jié)合《商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)管核心指標(biāo)(試行)》及《商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)管核心指標(biāo)一覽表》的文件精神,建立了相關(guān)指標(biāo)體系。

表1 風(fēng)險類型和分值

(四)分值設(shè)定方法及結(jié)果分類

根據(jù)《商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)管核心指標(biāo)(試行)》及《商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)管核心指標(biāo)一覽表》所規(guī)定的達(dá)標(biāo)值,選取的監(jiān)控指標(biāo)值如果達(dá)標(biāo),則給予相應(yīng)科目項權(quán)重的滿分。一般來說,令 x=相應(yīng)的樣本風(fēng)險指標(biāo)的值,則在 x∈(未達(dá)標(biāo)值,最佳值)的有意義的取值范圍內(nèi),構(gòu)造簡單的分段函數(shù) f(x)作為其最終得分,使其值域范圍∈(0分,相應(yīng)權(quán)重內(nèi)的滿分),并根據(jù)樣本風(fēng)險指標(biāo)大小調(diào)整最終得分。以資產(chǎn)流動性指標(biāo)為例,有如下對應(yīng)關(guān)系:

于是,當(dāng) x取值范圍分別是[50%,＞50%以上),[30%,50%)及(0,30%)時,f(x)的值域恰好為10,[6,10)以及(0,6)。所有選取的指標(biāo)值與分值間的對應(yīng)關(guān)系如下表所示:

表2 風(fēng)險指標(biāo)與分值

續(xù)上表

以上步驟完成后,可將各風(fēng)險指標(biāo)值加總從而計算出總分,也即綜合評分值。綜合評分值所蘊(yùn)涵的意義如下表所示:

表3 風(fēng)險程度評估分類

三、案例及改進(jìn)建議

根據(jù)上文中初步嘗試建立的預(yù)警系統(tǒng),本文以中國工商銀行為例①本文選取中國工商銀行為例的理由主要有:(1)中國工商銀行作為國有四大銀行之一,有著悠久的發(fā)展歷史和極為廣闊的客戶基礎(chǔ),約1億個人客戶和810萬法人賬戶。2003年末個人消費(fèi)貸款余額達(dá)4075億元,個人住房貸款市場份額居國內(nèi)第一。(2)2008年工商銀行鞏固了全球市值最大銀行的地位,并成為全球最盈利的銀行,其財報公開,資本市場認(rèn)可程度較高。進(jìn)行檢驗并對結(jié)果進(jìn)行分析,從中得到一些啟示。

根據(jù)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的財務(wù)指標(biāo)的選取原則,從中國工商銀行2008年年鑒中選取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行測算,得到如表4所示之結(jié)果:

表4 中國工商銀行風(fēng)險指標(biāo)分值計算

由表4可知,2008年中國工商銀行總評分值為90.44,比007年高出約2分,介于90-100之間。參考表3可知,中國工商銀行銀行信貸風(fēng)險程度屬于良好類,完善相關(guān)措施即可。但是從單個數(shù)據(jù)來看,在銀行信貸風(fēng)險的主要指標(biāo)中,可疑貸款率和次級貸款率還是偏高,資產(chǎn)安全率和利息回收率應(yīng)該還有上升的空間。

(一)從銀行內(nèi)部改善

要控制好商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險,必須做好如下工作:

1.從源頭開始進(jìn)行風(fēng)險甄別工作

所謂從源頭上控制借款人的信貸風(fēng)險,一是指在貸款行為發(fā)生之前,一方面要通過對借款人的財務(wù)報表進(jìn)行分析及行內(nèi)評級工作給出數(shù)字化的評級分?jǐn)?shù)(或者等級),并參考行內(nèi)規(guī)程對相應(yīng)等級的借款人制定不同的貸款條件。對于評級分?jǐn)?shù)未達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè),除非特殊原因,應(yīng)停止發(fā)放貸款。另一方面是指事前對企業(yè)進(jìn)行現(xiàn)場考察。尤其是對生產(chǎn)型企業(yè)來說,詳細(xì)現(xiàn)場調(diào)查可以有效鑒別出諸如財務(wù)報表欺詐及企業(yè)虛報經(jīng)營業(yè)績等行為。另外,對于國有商業(yè)銀行而言,可以借鑒外資銀行周期性地進(jìn)行某個行業(yè)分析報告的經(jīng)驗,畢竟從宏觀上把握行業(yè)整體風(fēng)險也是十分重要的一環(huán)。如在2008年下半年,通過對于波羅的海干散貨綜合運(yùn)費(fèi)指數(shù)(BDI)的觀察,就知道全球航運(yùn)業(yè)正遭受嚴(yán)重的危機(jī)。通過2009年對于此指數(shù)的跟蹤,可以發(fā)現(xiàn)這個行業(yè)確實極不景氣,并持續(xù)低迷,復(fù)蘇尚需時日。這種情況下,航海航運(yùn)業(yè)、集裝箱運(yùn)輸制造業(yè)、輪船制造業(yè),甚至港口機(jī)械制造業(yè)的相關(guān)企業(yè)的信貸風(fēng)險必然隨行業(yè)低迷而加大,對其授信條件必然要有所改變以提高風(fēng)險補(bǔ)償。

2.嚴(yán)格執(zhí)行貸前調(diào)查、貸時審查和貸后檢查全套流程

從信用發(fā)生到收回必須真正建立嚴(yán)格、規(guī)范、科學(xué)的管理程序,明確各環(huán)節(jié)管理內(nèi)容和要求,建立考核制度,確保各個環(huán)節(jié)管理程序明確、內(nèi)容規(guī)范、要求具體。明確客戶部門、信貸管理部門、風(fēng)險資產(chǎn)管理部門以及法律、財務(wù)、審計、監(jiān)察等相關(guān)部門的職責(zé),使各部門之間形成管理合力,避免相互推諉扯皮,共同做好貸前貸中及貸后管理工作。對每一筆貸款都按照規(guī)范的流程操作是保證風(fēng)險可控的前提和基礎(chǔ)。結(jié)合工行的實例可以看到,其可疑貸款率、次級貸款率以及損失貸款率較2007年均有下降,僅這三項就給安全性考核加上了0.6分。對于政府相關(guān)管理部門所頒布的文件必須要不折不扣地加以實施,并及時將執(zhí)行結(jié)果上報當(dāng)局。

3.完善信貸風(fēng)險預(yù)警機(jī)制

設(shè)定科學(xué)、有效的信貸風(fēng)險預(yù)警信號,規(guī)范貸后檢查的頻率和內(nèi)容,前瞻性地發(fā)現(xiàn)客戶潛在風(fēng)險并通過信貸風(fēng)險預(yù)警快速反應(yīng)機(jī)制在更高層次、更短時間內(nèi)采取最合適、最有效的風(fēng)險化解措施,最大限度地維護(hù)信貸資產(chǎn)安全。一般來說,除了本文中提到的宏觀指標(biāo)監(jiān)測管理以外,風(fēng)險及審查部門應(yīng)當(dāng)制定詳細(xì)的客戶風(fēng)險情況跟蹤表,并且把責(zé)任落實到擔(dān)當(dāng)相關(guān)客戶的每個客戶經(jīng)理身上,以便從宏觀與微觀兩方面共同對客戶風(fēng)險進(jìn)行監(jiān)測。

4.擴(kuò)大中間業(yè)務(wù)收入

傳統(tǒng)的銀行收人主要來源于存貸款的利差,銀行承擔(dān)的風(fēng)險主要來源于貸款質(zhì)量惡化,所以降低銀行利差收入在總收人中所占比重可減少銀行面臨的風(fēng)險。也就是說,如果銀行的非利差收入比重增加,那么銀行貸款承擔(dān)的風(fēng)險就會相對下降,從而降低銀行經(jīng)營狀況與系統(tǒng)性風(fēng)險的相關(guān)性。因此,在情況允許的前提下,開發(fā)設(shè)計創(chuàng)新型的銀行產(chǎn)品,為客戶量身打造貿(mào)易融資方案等等都是爭取更多客戶中間業(yè)務(wù)的有效途徑。

(二)從政策制度改善

從銀行內(nèi)部進(jìn)行改善只能獨(dú)善其身,但是從整個國家來看,銀行不單單是一個企業(yè),更是金融系統(tǒng)中重要的一環(huán)。

1.依托相關(guān)政策,規(guī)避風(fēng)險

就商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險控制來說,必須要依托相關(guān)指導(dǎo)性政策,通過嚴(yán)格執(zhí)行貸款的五級分類管理辦法以及貸后監(jiān)控措施來充分引導(dǎo)商業(yè)銀行主動規(guī)避風(fēng)險。在這個環(huán)節(jié)中,政府相關(guān)監(jiān)管部門的作用顯得尤為重要。特別是對于政策的可行性和有效性,需結(jié)合實際進(jìn)行評估,并對各商業(yè)銀行執(zhí)行情況進(jìn)行定期檢查和指導(dǎo)。沒有達(dá)到要求的需責(zé)令其限期整改。如近期銀監(jiān)會正式頒布并實施的《固定資產(chǎn)貸款管理暫行辦法》就已經(jīng)成為限制商業(yè)銀行在對外貸款過程中將大量資金投入房地產(chǎn)項目的有效措施。目前,關(guān)于流動資金貸款的事后管理辦法也開始付諸實施,接下來就需要各管理部門協(xié)調(diào)一致,通過現(xiàn)場以及非現(xiàn)場監(jiān)管等各種形式去有效地監(jiān)督和管理各家銀行的實際執(zhí)行情況。

2.對于地方性商業(yè)銀行來說,需要轉(zhuǎn)換地方政府角色定位

作為政府部門,一方面,必須減少不必要的行政干預(yù),包括制定一些鼓勵銀行信貸盲目增長的“獎勵型”指標(biāo),要切實讓銀行自身能夠按照相關(guān)指引要求去甄別客戶的信用風(fēng)險;另一方面,也要采取各種優(yōu)惠措施,比如在改善投資環(huán)境,建立后臺服務(wù)中心,搭建銀企融資平臺等方面多下工夫,來增強(qiáng)地方商業(yè)銀行發(fā)展的后勁。只有這樣才能真正實現(xiàn)雙贏目標(biāo):既控制商業(yè)銀行本身的信貸風(fēng)險;又依靠銀行信貸大力支持了地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

[1] James W.Kolari Catharine,M.Lemieux,G.Hwan Shin.Predicting Inadequate Capitalization:Early W arning System for Bank Supervision[M].Emerging Issues Series Supervision and Regulation Department Federal Reserve Bank of Chicago,2000.

[2] Kaminsky,Reinhart.The Tw in Crises:The Causes of Banking and Balance-of-Payments Problems[J].The American E-conomic Review,1999,(6).

[3] Sachs,J.,A.Tornell,A.Velasco.Financial Crises in Emerging M arkets:The Lessons from 1995[J].Brookings Papers on Economic Activity,1996.

[4] Demirguc-Kunt,Asli,Detragiache,Enrica.Financial L iberalization and Financial Fragility[R].IM F Wo rking Paper,June 1998.

[5] A ltman,Edward I.Revisiting Credit Scoring M odels in a Basel II Environment[J].London Risk Books,2002.

[6] Lane.W.R.,S.W.Looney,J.W.Wansley.An A pp lication of the Cox Proportional Hazards M odel to Bank Failure[J].Journal of Banking and Finance,1986,(10).

[7] Gonzalez-Hermosillo,Brenda.Determinants of Ex-Ante Banking System D istress:A macro-m icro Em pirical Exp loration of Some Recent Episodes[R].IM FWorking Paper,33,1999.

[8] 王愛民,王金桃,施方明.構(gòu)建商業(yè)銀行危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)想[J].科學(xué)進(jìn)步與對策,2000,(12):130-132.

[9] 張麗暉.商業(yè)銀行信貸風(fēng)險分析及對策研究[J].經(jīng)濟(jì)與管理,2006,(5):53-55.

[10] 劉志強(qiáng).金融危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系研究[J].世界經(jīng)濟(jì),1999,(4):17-23.

[11] 周天蕓.信用風(fēng)險模型的新發(fā)展與商業(yè)銀行風(fēng)險管理[J].經(jīng)濟(jì)與管理,2006,(11):11-17.

[12] 王瓊,劉昉,潘杰義.信貸風(fēng)險分類評價方法研究及應(yīng)用[J].西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2009,(6):12-14.

[13] 楊保安.基于LM優(yōu)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識別方法[J].探測與控制學(xué)報,2008,(1):33-36.

[14] 隋劍雄,林琪.試論我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的建立[J].金融論壇,2002,(6):44-49.

[15] 姚舜,黃明喜.信貸風(fēng)險預(yù)警模型初探[J].新疆金融,2004,(8):13-15.

[16] 方慶煌.淺析商業(yè)銀行財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)——以上海浦東發(fā)展銀行為例[J].廈門科技,2009,(2):49-52.

On the Construction of Early Warn ing System of Credit Risk in China’s Commercial Banks——Taking Industrial&Commercial Bank of China as an Illustration

L IXin(Second B ranch of M arketing Department,M izuho Corporate Bank,Shanghai 200120,China)

How to p revent effectively credit risk in financial institutions and construct early w arning system has always been the top concern in the world.In line w ith China’s actual situation,the paper p roposes some suggestions to construct early warning system of credit risk in China’s commercial banks based on the early warning system of credit risk set up by Industrial and Commercial Bank of China.

financial security;credit risk;early warning system

F830.51

A

1674-2273(2010)05-0038-06

2010-06-15

李新(1982-),男,安徽合肥人,瑞穗實業(yè)銀行(中國)有限公司營銷二部,碩士。

(責(zé)任編輯 陶有浩)