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商业银行信用风险识别与控制策略

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摘要:

改革开放后我国经济发展迅速,社会建设全面开展,商业银行贷款总额逐年增长。但是随着近年来经济增长的放缓和行业发展情况的改变,商业银行不良贷款率快速升高,这对银行业的稳定发展和社会经济的增长都造成很大影响。所以降低不良贷款率已经成为银行业发展过程中的重要内容和任务,当前我国商业银行信用风险具有自身的特点,这与我国的基本国情存在紧密的联系。商业银行要想降低不良贷款率,强化信用风险识别能力,就应当对我国产生的信用风险的原因进行分析,并对识别信用风险方法进行研究,进而探索降低商业银行信用风险的有效策略。

关键词:

商业银行;信用风险;识别;控制策略

一、研究背景

在我国经济发展不断减缓的过程中,银行不良贷款率不断上升,截止到2015年第三季度银行不良贷款率已经带到百分之二。基于此,银监会在风险防范的首要工作中纳入遏制不良贷款率快速上涨,对于风险防范的重要性各类银行已经逐渐认识到,并通过各种手段的运用对资产质量进行改善,进而推动风险风险能力的提升。对农村商业银行、城市商业银行、股份制商业银行、大型商业股份银行、外资银行的不良贷款率进行对比可知,外资银行具有最低的不良贷款率,股份制商业银行其次,然后是大型商业银行和城市商业银行,其中农村商业银行最差。通过对不同地区进行研究不难发现,珠三角、环渤海地区、西部地区、长三角地区不良贷款余额增加较多。针对具体行业来看,零售业、批发业、制造业不良余额增加较多。而造成这些现象的主要原因包括:首先,前期具有过低的不良贷款技术。先对于百分之三的不良率国际水平,经过前期的不良贷款重组国内商业银行的不良率长期低于百分之一。其次,经济增长速度减缓,市场需求疲软,大宗商品价格下降,进而对零售业、批发业、制造业造成影响。一些制造业企业和产能过剩企业盈利水平下降,出现资金紧张问题,进一步引发贷款违约。一些批发领域企业经营出现问题,大量增加了违约贷款。最后,商业银行产品、风控出现同质化问题,商业银行具有不同的风险识别和风险防范能力。2015年企业不良贷款继续增长,加快扩散覆盖领域和行业。过去制造业、过生产能行业是不良贷款集中的主要行业,同时大宗商品价格下跌和经济放缓造成扩散至资源类等其他行业,接下来资源型行业面临的挑战更大,并会进一步影响中下游行业。

二、信用风险特点和产生的原因

信用风险又称违约风险,是因交易对手未能履行约定契约中的义务而造成的,本质上是一种经济损失风险。在这个过程中授信人的预期收益和实际收益,因为自身不能履行还本付息的责任而发生偏离,是产生金融风险的主要原因。不但在贷款中会出现这种风险,在表内、表外业务中也会经常出现,例如证券投资、承兑、担保等。其中违约风险和追偿风险构成了主要的信用风险。信息不对称是产生信用信用风险的主要原因,由于交易双方掌握不一样的信息量,两方分别处于分析有事和信息劣势。逆向选择和道德风险是信息不对称产生的主要问题,相对于银行借款人更加了解自身的信用状况、财务经营情况、履约能力就是信贷市场上的逆向选择,如果依据当前这些信息借款人与银行的贷款条件相符,所以借给借款人资金,其实借款人的信用程度根据这些信息并不能够充分的体现出来,这样逆向选择就产生了。一旦借款人没有在自己应当履行的义务中纳入还款义务,相应的道德风险就会产生。为了从贷款申请人那里获取利益,银行内部的信贷人员可能将贷款提供给那些真实情况不符合贷款条件的借款人。如果能够通过先进的方法对信用风险进行预先识别,同时在风险发生之前就加以控制,或者在风险发生之后采取有效措施进行控制,将风险损失降至最低,推动商业银行的市场竞争力的提升,则对于国民经济的持续健康发展、金融体系稳定性、金融机构经营的安全性是非常有利的。

三、信用风险识别方法

实际当中有很多方法用于信用风险识别,信用评分法、财务比率评级法、专家分析法构成了传统的方法,creditportfolioviewcreditriskplus、creditmetrics、KMV模型、RAROC模型是主要的模型。当前我国个人征信市场还处于发展初期,企业征信开展状态。在互联网快速发展的过程中,大数据时代悄然来临,我国逐步建立征信体系。未来主要从以下几个方面进行行业风险控制:第一,个人贷款业务,主要由信用卡、住房贷款等消费性贷款构成。除传统社保、公积金等央行征信外,与阿里或腾讯开展合作,通过互联网大数据全面综合分析客户消费行为和诚信记录,进而支持互联网战略的推广,管理活动运用场景信用评分体系和信用积累管理模型实现,这样一个多维度立体的风险评估和预警体系就形成了,各个维度主要包括社交行为分析、履约能力分析、客户的消费行为分析。第二,从宏观方面对每个公司所处的阶段进行考虑。这个宏观情况是由于产业升级造成的,所以风险控制应当对宏观经济情况进行考虑,同时还应当判断未来经济。Creditportfolioview模型关注的内容主要包括转换资产信用登记和宏观经济状况之间的关系,直接模型化信用登记转化概率与宏观因素之间的关系,一旦有模型拟合发生,利用宏观上对于模型的冲击对信用登记转化概率的跨时演变状况进行模拟。它对当前宏观经济环境因素进行了最大限度的考虑。第三,对行业发展前景进行分析。现阶段产能过剩的行业很多,包括汽车、煤炭、水泥、钢铁等,国家对高污染、高能耗行业进行严格控制。对于这类企业的贷款,银行应当逐渐停止,对贷款结构进行调整,重点发展的行业包括人工智能、软件开发、生物医药、新能源、大数据等。第四,对企业状况进行分情况分析。对于发展初期的企业,能够较为容易获取贷款前的硬性指标,其中贷款后控制和资产处理的后半程才是更大的问题,所以应当那个将贷中和贷后的部分作为重点。在发展时期的企业中应当运用传统方法中的信用评分法,企业的信用状况能够通过财务指标反应出来,通过分析和模拟企业主要财务指标,对企业破产的可能性进行预测,进而对企业的信用风险进行预估。

四、控制企业风险的策略

首先,为交易购买风险,一旦其中一项或几项有风险状况发生,就由保险公司承担风险,这样损失的控制就能够通过较小的成本实现。实际当中的保险主要由财产保险、未授权交易保险、董事及高级职员责任保险、银行一揽子保险、其他险种构成。其次,对监测活动进行强化。运用大数据对贷款变化进行动态监测,由按月检测替代当前的按季度检测,通过提前预警实现提早退出。商业银行人员的风险控制能力和风险发现意识较强,但是仍需要实现对一定方法和技巧的掌握。一旦发生以下状况:不好联系客户、报表和纳税上信息不提供、转移基本账户、异常现金流、外部评价差,就应当及时处理。应当从预警信号的级别出发,有商业银行工作人员进行各种情况的有效处理,对于风险预警信号级别应当注意。最后,运用信用衍生产品控制风险。信用衍生产品包括综合结构化产品、信用息差期权、信用息差产品、总收益互换、信用违约互换,这些产品能够散化风险,将信用风险集中度降低,对于提升银行系统稳定具有非常重要的意义和价值。

五、结语

商业银行贷款对于企业发展具有非常重要的意义,但在社会经济增长出现问题的过程中,商业银行贷款运行也在面临前所未有的挑战,其中最为重要的一个问题就是不良贷款率持续升高。商业银行要想持续有效的运用,各类商业银行机构就应当才有效措施识别和控制信用风险,进而达到降低不良贷款率的目的。本文对产生信用风险的原因、识别信用风险的方法、控制信用风险的策略进行了分析,但仍存在一定局限,希望行业人员能够加强重视,强化对信用风险的研究,进而通过控制信用风险降低不良贷款率。

参考文献:

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作者:汤凯文 单位:辽宁对外经贸学院

商业银行信用风险识别与控制策略责任编辑:沈应婷    阅读:人次