摘要：正確認識和科學(xué)審視宏觀經(jīng)濟波動給商業(yè)銀行引起的潛在風(fēng)險，是現(xiàn)階段提升商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的一項重要內(nèi)容。本文將對宏觀經(jīng)濟分析與信用風(fēng)險度量進行有機結(jié)合。在對商業(yè)銀行信用風(fēng)險評價方法中融入相關(guān)的宏觀經(jīng)濟因素，通過這種方式在商業(yè)銀行的信用風(fēng)險度量實務(wù)中的應(yīng)用，將更有效地對宏觀經(jīng)濟波動給商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響進行量化，從而進一步提升商業(yè)銀行的信用風(fēng)險控制能力，為宏觀審慎監(jiān)管效率的提升奠定穩(wěn)定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：宏觀經(jīng)濟波動；商業(yè)銀行；信用風(fēng)險；評價方法

在現(xiàn)代社會的發(fā)展過程中，金融行業(yè)將銀行視為一部風(fēng)險機器，銀行不僅需要承擔(dān)相應(yīng)的管理風(fēng)險、經(jīng)營風(fēng)險等，還需要適當(dāng)?shù)膶⒏鞣N風(fēng)險融合在金融產(chǎn)品進行二次加工。銀行進行風(fēng)險管理的主要內(nèi)容就是對信用風(fēng)險進行管理，因此，信用風(fēng)險也是現(xiàn)代商業(yè)銀行中最重要的風(fēng)險來源。和其他工商企業(yè)相比，商業(yè)銀行比較明顯的特征是“少本經(jīng)營”，著名的金融市場學(xué)家彼得·S·羅斯曾經(jīng)指出，所謂的少本經(jīng)營指的是少量金額的貸款違約就容易導(dǎo)致商業(yè)銀行出現(xiàn)資本不足的情況，最終使其難以彌補沖銷損失，嚴重的將會面臨破產(chǎn)或是倒閉的風(fēng)險。根據(jù)世界銀行對全球銀行危機的調(diào)查來看，信用風(fēng)險是現(xiàn)代社會導(dǎo)致銀行破產(chǎn)的一項最重要原因。所以，設(shè)計科學(xué)合理的商業(yè)銀行信用風(fēng)險評價方式對進一步優(yōu)化現(xiàn)代商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理有著不可忽視的重要作用。

一、研究綜述

Beaver（1966）對公司破產(chǎn)和信用風(fēng)險分析展開了更具開創(chuàng)性的分析，使得企業(yè)信用風(fēng)險評價方式的研究工作得到了飛速的發(fā)展，在傳統(tǒng)的商業(yè)銀行中，對信用風(fēng)險進行度量的方式一般包含：專家判斷、判別模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。為了將我國商業(yè)銀行面對的貸款違約率不容易進行數(shù)學(xué)變換的問題予以解決，因此將判別模型逐步引進到我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險度量環(huán)節(jié)中。在對國內(nèi)外相關(guān)的金融類和經(jīng)濟類的文獻研究中來說，對于一個企業(yè)是否造成違約情況的判別模型，通常包含Logistic模型、貝葉斯判別分析模型和Probit模型等參數(shù)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非參數(shù)模型。文中所研究的商業(yè)銀行信用風(fēng)險就是企業(yè)是否會出現(xiàn)違約的風(fēng)險，由于Logistic模型是現(xiàn)代判別模型中的重點方式，并且其也被廣泛地應(yīng)用在商業(yè)銀行信用風(fēng)險中進行度量或是評價，因此，本文就將進一步對Logistic模型進行研究，通過適當(dāng)?shù)姆椒ǜ倪M，增加對宏觀經(jīng)濟影響的波動因素，構(gòu)建起宏觀經(jīng)濟下的商業(yè)銀行信用風(fēng)險Logistic模型分析結(jié)構(gòu)。

二、商業(yè)銀行信用風(fēng)險的評價指標(biāo)體系

要想建立起全新的Logistic模型分析結(jié)構(gòu)，首先應(yīng)該構(gòu)建起商業(yè)銀行的信用風(fēng)險評估指標(biāo)系統(tǒng)。商業(yè)銀行信用風(fēng)險主要指的是信貸風(fēng)險，Svoronos（2002）的研究中曾明確提出，在銀行的發(fā)展過程中面臨的各種風(fēng)險，信用風(fēng)險是最為重要的一個風(fēng)險因素，占所有風(fēng)險的一半以上，而其他風(fēng)險分別所占的比例則比較小，其中操作風(fēng)險和市場風(fēng)險分別占30%和5%。所以，商業(yè)銀行中信用風(fēng)險作為一種客觀存在的主要風(fēng)險形式，會受到借款人的行為因素和宏觀經(jīng)濟環(huán)境中不確定因素的影響。針對這種情況，本文就將對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響因素進行論述，概括為兩個方面：借款人（個人或企業(yè)）因素、宏觀經(jīng)濟因素。一般情況下，借款人的信用程度還包括企業(yè)的信用程度和信用意愿，對借款人可信程度的評定主要從企業(yè)素質(zhì)和經(jīng)營狀況、經(jīng)濟效益、發(fā)展前景等幾個環(huán)節(jié)入手。而宏觀經(jīng)濟因素的商業(yè)銀行信用風(fēng)險則主要來源于商業(yè)銀行進行貸款活動過程中，對現(xiàn)階段發(fā)展情況和對未來時期的總體宏觀經(jīng)濟環(huán)境分析，比如國家和政府宏觀調(diào)控政策、經(jīng)濟發(fā)展程度、通貨膨脹和通貨緊縮的可能性等。華曉龍（2009）通過建立起宏觀壓力的測試模型對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險進行評估，認為GDP、通貨膨脹或緊縮是現(xiàn)在影響我國銀行發(fā)展體系穩(wěn)定的一項重要原因。

三、商業(yè)銀行信用風(fēng)險的評價方式

自上個世紀80年代開始，Logistic回歸分析法逐漸代替了傳統(tǒng)的判別分析方式，并成為了度量企業(yè)違約風(fēng)險的一種主要方法。傳統(tǒng)判別分析法假設(shè)企業(yè)破產(chǎn)或是經(jīng)營失效的概率需要遵循二項分布，這種假設(shè)方式對于企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的度量方式相對簡陋，但是Logistic回歸分析法將這項假設(shè)方式進行優(yōu)化，從而服從了Logistic的分布。自90年代以后，現(xiàn)代社會的信息化發(fā)展逐步得到完善，使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用也更加完善，并在商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量中逐步得到了發(fā)展。通過大量的文獻研究和實踐證明，Logistic模型對數(shù)據(jù)的擬合效果十分明顯，且預(yù)測能力較強。在1977年，Martin在二十五個財務(wù)指標(biāo)中選取了總資產(chǎn)、凈利潤率等八個基本財務(wù)比率指標(biāo)進行分析，使用Logistic模型分別預(yù)測了公司破產(chǎn)和其違約的概率，并且通過和Z-Score模型、ZETA模型的最終預(yù)測結(jié)果進行比較，發(fā)現(xiàn)Logistic的預(yù)測結(jié)果仍然是最佳的。

但是，筆者根據(jù)多年的研究和分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這種模型方式還存在一個較為明顯的缺陷，就是在公司破產(chǎn)和違約風(fēng)險判別過程中只選用了借款企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)，沒有對宏觀經(jīng)濟因素進行考察，因此Logistic模型在對違約概率進行計算的過程中缺少精確度。針對這種情況，應(yīng)該及時對需要考察的因素進行修訂，保證經(jīng)過修訂后考察的影響因素更為全面、精準(zhǔn)，對輔助商業(yè)銀行更科學(xué)、準(zhǔn)確的預(yù)測和掌握企業(yè)違約風(fēng)險有著十分重要的幫助作用。

結(jié)束語

在宏觀經(jīng)濟因素的Logistic模型下，其比傳統(tǒng)的模型更具備高風(fēng)險判別能力，這種模型方式不僅能客觀地對我國宏觀經(jīng)濟波動變化進行反映，同時還能及時判斷出企業(yè)違約概率的影響。因此只有加強對宏觀經(jīng)濟的監(jiān)測，我國商業(yè)銀行才能更好、更科學(xué)地對信用風(fēng)險進行度量或評價，從而在宏觀經(jīng)濟影響下，對我國行業(yè)銀行發(fā)展起到更大的幫助作用。

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作者簡介：

史貝貝（1992.10- ），女，山西運城人，青島大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院在讀研究生。