導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇信用風險論文，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

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二、大數據挖掘技術在債券信用風險估計中的應用

大數據下，我們面對的是多種多樣紛繁復雜的數據，關于企業的信息有些是我們需要的，但是很大一部分是無關聯的數據，所以采取新型的數據挖掘技術，找到哪些因素能夠影響企業價值才是最關鍵的。數據挖掘就是大量的數據中，找到其中隱含的、我們看不見的、有價值的信息。數據挖掘技術有很多種，比較常見的有關聯規則、神經網絡、決策樹等方法。這些方法中很多可以運用到債券估價模型上。在當下流行的關聯分析算法中，比較有影響力的是Apriori算法。該算法通過多次循環提取，盡可能減小候選集的規模，最終形成強關聯集合。這種關聯規則可以應用到對影響企業債券信息的初期處理之中，找出哪些因素能夠對債券價值有影響，通過關聯規則可以實現數據的初期整合，刪除無影響的信息。決策樹是一種預測分類方法，其目的是對數據集訓集進行分類，找出有價值的，隱含的信息。J.R.Quinlan提出的ID3算法根據信息增益最大化為主要屬性設置決策樹的節點，然后在各支樹上采用遞歸算法建立分支樹。決策樹可以用于對企業價值信息進行分類估價，建立信用風險模型。通過決策樹對信息的分類，達到評價企業信用風險等級評價的目的。神經網絡算法是模擬人體細胞間的神經元，通過訓練實現分級、聚合等多種數據挖掘目標。神經網絡技術在債券市場的研究也日趨成熟，Coasts講神經網絡應用于公司財務狀況評價，發現利用神經網絡預測正確率在93%。所以，利用神經網絡數據挖掘可以根據提取、篩選、分類后的數據進行債券價格的預測。通過以上3種數據挖掘技術在債券市場上的應用，可以很好的分析企業價值信息。關聯分析可以對找出相關信息，決策樹可以對信息進行分類，神經網絡可以對債券價值做一個很好的預測。

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信用風險又稱違約風險，是指借款人、證券發行人或交易對方由于種種原因，不愿或無力履行合同條款而構成違約，致使銀行、投資者或交易對方遭受損失的可能性。基于傳統金融學理論許多金融機構和研究者對信用風險管理作出積極探索并取得了卓有成效的計量模型和支持工具，但也存在明顯缺陷。隨著行為金融學的興起和發展，為我們提供了新的視角來研究信用風險管理。

1行為金融學的產生

20世紀50年代，馮·紐曼和摩根斯坦(VonNeumannMorgenstem)在公理化假設的基礎上建立了不確定條件下對理性人(rationalactor)選擇進行分析的框架，即期望效用函數理論。阿羅和德布魯(Arrow，Debreu)后來發展并完善了一般均衡理論，成為經濟學分析的基礎，從而建立了經濟學統一的分析范式。這個范式也成為金融學分析理性人決策的基礎。1952年馬克威茨(Markowi)發表了著名的論文“portfoliosdeefion”，建立了現代資產組合理論，標志著現代金融學的誕生。此后，莫迪戈里安尼和米勒(Modigliani－Miller)建立了MM定理，開創了公司金融學，成為現代金融學的一個重要分支。自上個世紀60年代夏普和林特納等(Sharp－Limner)，建立并擴展了資本資產定價模型(CAPM)至布萊克、斯科爾斯和莫頓(Black－Scholes－Merton)建立了期權定價模型(OPM)，至此，現代金融學，已經成為一門邏輯嚴密的具有統一分析框架的學科。

隨著金融市場上各種異常現象的累積，模型和實際的背離使得傳統金融理論的理性分析范式陷入了尷尬境地。20世紀80年代，通過對傳統金融學的反思和修正，行為金融理論悄然興起，并開始動搖了CAMP和EMH的權威地位。行為金融理論在博弈論和實驗經濟學被主流經濟學接納之際，對人類個體和群體行為研究的日益重視，促成了傳統的力學研究范式向以生命為中心的非線性復雜范式的轉換，使得我們看到了金融理論與實際的溝壑有了彌合的可能。1999年克拉克獎得主馬修(MatthewRabin)和2002年諾貝爾獎得主丹尼爾·卡尼曼(DanielKahneman)和弗農·史密斯(VemonSmith)，都是這個領域的代表人物，為這個領域的基礎理論作出了重要貢獻。國外將這一領域稱之為behaviorfinance，國內大多數的文獻和專著將其稱為“行為金融學”。

行為金融學發現，人在不確定條件下的決策過程中并不是完全理性的，會受到過度自信、代表性、可得性、錨定和調整、損失規避等信念影響，出現系統性認知偏差。而傳統金融學是基于理性人假設，認為理性人在不確定條件下的決策是嚴格依照貝葉斯法則計算的期望效用函數進行決策的。即使有些人非理性，這種非理性也是非系統性的，會彼此抵消，從而在總體上是理性的；如果這種錯誤不能完全相互抵消，套利者的套利也會淘汰這些犯錯誤的決策者，使市場恢復到均衡狀態，達到總體理性。

2行為金融對信用風險管理的影響

2．1風險偏好

根據行為金融學的基本理論，投資者的風險偏好不同于傳統金融學理論下風險偏好是不變的，而是變化的，是會隨著絕對財富等一些其他因素的改變而發生改變的。因此，我們就沒有理由相信借款人是特殊的群體，他們借款的目的大多都是為了投資，也是眾多投資者中的一部分，他們的風險偏好也會發生改變。風險偏好的改變就會直接影響到他們面臨的風險，最終會影響貸款方面臨的信用風險。

2．2過度自信

過度自信或許是人類最為穩固的心理特征，人們在作決策時，對不確定性事件發生的概率的估計過于自信。投資者可能對自己駕馭市場的能力過于自信，在投資決策中過高估計自己的技能和預測成功的趨勢，或者過分依賴自己的信息而忽視公司基本面狀況從而造成決策失誤的可能性。這種過度自信完全有可能導致大量盲目投資的產生，盲目的多元化和貪大求全。

2．3羊群行為

企業決策由于存在較大的不確定性并涉及較多的技術環節，其決策往往由決策團體共同協商作出，主要屬于群體決策，而群體決策有可能導致羊群行為(HerdBehaviors)的發生。羊群行為主要是指投資者在掌握信息不充分情況下，行為受到其他投資者的影響而模仿他人決策的行為。在企業決策中，羊群行為的表現可能是決策團體中多數人對團體中領導者的遵從，也可能是領導者對決策團體中多數人的遵從，而且是一種盲目的遵從。決策中的羊群行為可能造成決策失誤。

2．4資本結構與公司價值

1958年，美國經濟學家費朗哥·莫迪格里安尼(FraneoModigliani)和默頓·米勒(MertonMiller)在《美國經濟評論》發表了題為《資本成本、公司財務和投資理論》的論文，提出了著名的MM定理，主要內容是：在市場完全的前提下，企業的資本結構與企業的市場價值無關。即企業價值與企業是否負債無關，不存在最佳資本結構問題。如果證券價格準確地反映了公司未來現金收入流量的值，那么不管發行的是什么類型的證券，只要把公司發行的所有證券的市場價值加在一起，一定等于這個公司未來利潤的現值。無風險套利活動也使得資本結構無關緊要，如果兩個本質完全相同的公司因資本結構不同在市場上賣出的價格不一樣的話，套利者就可以將更便宜的公司的證券全部買下，然后在價格相對較高的市場上賣出。因此，公司的資本結構就不再是不相干的問題。不同的現金收入流量對不同的投資者的吸引力也會各不相同，這些投資者對于他們感興趣的現金收入流量愿意付出高價。特別是由于噪聲交易者的存在，套利仍充滿風險。所以，不同的資本結構，其公司價值顯然是不同的，其信用風險必然不同。

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2.農民的生產經營方式陳舊。在我國相當大比例的農業生產企業缺乏合理的經營管理機制，沒有科學的市場觀念、競爭意識，其發展能力令人堪憂。其往往負債比例較高，反而經營的效益過低，甚至資不抵債。更有甚者，其本身經營情況良好，卻以兼并、破產、重組等為由將信用社債權擱置或者直接廢棄。一大筆信用社資產成為不良貸款，增加了農村信用社的信用風險。

二、經營環境問題分析

1.委托方和方的信息不對稱。農村信用社與借款人間實際上是一種委托關系，這種信用關系存在著信息的不對稱性。信用社的角色是委托人，在整個關系中處于信息不利地位。貸款人很清楚自身的財務狀況、經營情況以及公司未來的前景以及行業情況。所以在貸款前其信息量遠遠大于信用社，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一方，導致了其交易風險的加大。

2.我國的農村社保體系不夠完善。我國針對農民的社會保障體系發展水平總體比較低，相較發達國家差距較大。同時存在很多問題如資金投入少、涉及面小、保障水平比較低、地方政府推行力度小等問題，顯然不能夠對廣大農村居民的社會保障需求予以滿足。農村居民不但要進行農業生產經營，也有相當一部分的支出用于醫療、教育、養老等，負擔加重。一旦出現上述額外支出，就難免不能按時還款，農村信用社發放到款項在短期之內基本不易追回。這就很大程度上增加了農村信用社的信用風險。

3.政府對農業的支持力度較小。隨著物價的上漲，加之我國農民數量基數很大，雖然政府投入了相當大一筆資金進行支持，但是平均到個人所得到的支持仍然很少。極端天氣的愈發頻繁，農民的生產和生活愈發困難。農業生產的成本在逐年升高。政府的微薄補助無法調動農民的積極性，所以農業生產的利潤一年不如一年。而農民貸款的原有目的也就是用于擴大生產的目的沒有達到，反而導致貸款不能及時歸還，加大農村信用社的信用風險。

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全球金融危機對金融機構風險管理理念的最大影響之一就是對交易對手信用風險的重視。金融機構評估對手方信用風險的方法、模型合理與否，關系到評估結果的優劣。本文概要闡述了銀行信用風險計量方面的相關理論依據和基本做法。并對銀行間市場完善授信管理提出了具體建議。

一、信用風險評估理論

銀行等金融機構信用風險評估方法大致有統計模型、CAMEL模型和專家判斷模型等三種理論依據：

(一)統計模型

利用統計模型進行信用評估的前提條件是有足夠的數據積累，一般至少需要連續3年的相關數據。

1．違約概率(ProbabilityofDefauh，PD)理論

違約概率是預計債務人不能償還到期債務(違約)的可能性。評估結果與違約率的對應關系是國際公認的事后檢驗評級機構評估質量標準的一項最重要的標尺。在商業銀行信用風險管理中，違約概率是指借款人在未來一定時期內不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關義務的可能性。如何準確、有效地計算違約概率對商業銀行信用風險管理十分重要。不同評級機構所設定的違約定義可能不同，所反映同一等級的質量也因此而不同。只有違約定義相同的評級機構，其評級結果才可以進行比較。有了對應違約率的資信等級才能真正成為決策的依據。商業銀行違約概率常用的測度方法主要有兩種：基于內部信用評級歷史資料的測度方法；基于期權定價理論的測度方法。

2．違約損失率(LossGivenDefault，LGD)理論

違約損失率是指債務人一旦違約將給債權人造成的損失數額占風險暴露(債權)的百分比，即損失的嚴重程度。在競爭日益激烈、風險日益加大和創新日新月異的市場環境中，銀行對資產風險的量化和管理顯得越來越重要。傳統的信用風險評估方法因過于簡單、缺乏現代金融理論基礎等原因已經不能適應金融市場和銀行監管的需要。以獨立身份服務于全社會公眾投資者、以公開上市債券為主的外部信用評級對銀行內部以信貸資產為主、與銀行自身有著特定聯系的資產組合的適用性也越來越小。因此，銀行開始開發類似外部信用評級但又反映內部管理需要的內部信用評級系統，以適應上述市場和內部管理發展的需要。隨著銀行內部評級體系的發展，越來越多的銀行認識到LGD在全面衡量信用風險方面的重要作用，評級體系的結構開始由只注重評估違約率的單維評級體系向既重違約率又重違約損失率的多維評級體系發展。歷史數據平均值法是目前銀行業應用最廣泛最傳統的方法，新巴塞爾資本協定的許多規定也采用這種方法，這種方法以其簡單易操作而獲得歡迎。

(二)CAMEL模型

CAMEL評級體系是目前美國金融管理當局對商業銀行及其他金融機構的業務經營、信用狀況等進行的一整套規范化、制度化和指標化的綜合等級評定制度。其有五項考核指標，即資本充足性(CapitalAde．quacy)、資產質量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流動性(Liquidity)。當前國際上對商業銀行評級考察的主要內容基本上未跳出美國“駱駝”評級的框架。“駱駝”評級體系的特點是單項評分與整體評分相結合、定性分析與定量分析相結合，以評級風險管理能力為導向．充分考慮到銀行的規模、復雜程度和風險層次，是分析銀行運作是否健康的最有效的基礎分析模型。在具體CAMEL模型的指標及其權重選取及校驗過程中，大多采用了回歸分析、主成分分析等統計方法。

(三)專家判斷模型

銀行信用評估的起點是對其財務實力的綜合判斷。應從定量定性兩個角度綜合評估。經營戰略、管理能力、經營范圍、公司治理、監管情況、經營環境、行業前景等要素，無法通過確切數量加以計算，而專家打分卡是一種更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基準值，如信用等級、違約和損失數據等的情況下，開發專家判斷模型是一種較好的選擇。專家判斷模型的特點是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：專家打分卡建模時間短，所需數據不需要特別的多：專家打分卡可充分利用評估人員的經驗。

二、信用風險評估的通常做法

(一)信用風險評估的基本思路

評估方法應充分考慮風險元素的定量和定性兩個方面，引入大量的精確分析法，并盡可能地運用統計技術。另一方面，不浪費定性參數的判別能力，并用以優化計量模型的預測效能。除CAMEL要素外，還需考慮更多更深入的風險因素。評估要素主要包括品牌價值、風險定位、監管環境、營運環境、財務基本面。

(二)信用風險評估模型的構造

數據準備是模型開發和驗證的基礎，建模數據應正確反映交易對手的風險特征以及評級框架。定義數據采集模板。收集、清洗和分析模型開發和驗證所需要的樣本數據集。影響交易對手違約風險要素主要有非系統性因素和系統性因素。非系統性因素是指與單個交易對手相關的特定風險因素，包括財務風險、資本充足率、資產質量、管理能力、基本信息等。系統性因素是指與所有交易對手相關的共同風險因素．如宏觀經濟政策、貨幣政策、商業周期等。既要考慮交易對手目前的風險特征，又要考慮經濟衰退、行業發生不利變化對交易對手還款能力和還款意愿的影響．并通過壓力測試反映交易對手的風險敏感性

(三)變量選擇方法

1．層次分析法

層次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)簡稱AHP：它是一種定性和定量相結合、系統化、層次化的分析方法。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。層次分析法的內容包括：指標體系構建及層次劃分；構造成對比較矩陣；相對優勢排序；比較矩陣一致性檢驗。

2．主成分分析法

主成分分析法也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，通過原始變量的線性組合把多指標轉化為少數幾個綜合指標。在保留原始變量主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復雜問題時更容易抓住主要矛盾。通過主成分分析可以從多個原始指標的復雜關系中找出一些主要成分，揭示原始變量的內在聯系，得出關鍵指標(即主成分)。

3．專家判斷

關鍵指標權重和取值標準設定是通過專家在定量分析的基礎上共同討論確定，取值標準是建立指標業績表現同分數之間的映射關系。取值標準的設定應能夠正確區分風險，取值標準應根據宏觀經濟周期、行業特點和周期定期調整，從而反映風險的變化。

(四)模型校驗修改

模型構造完成后．需要相應財務數據的不斷校驗修改。財務數據可直接向對應機構索取，也可通過第三方數據提供商獲得。直接獲取數據的方式準確性較高，但需對應機構積極配合．且需大量的人力物力用于數據錄入、核對和計算。通過第三方數據提供商獲取數據效率高，但需支付一定費用，且面臨數據不全、數據轉換計算等問題。在違約概率模型的開發過程中，通常遇到模型賴以建造的數據樣本中的違約率不能完全反映出總的違約經歷，需進行模型的壓力測試，確保模型在各種情況下都能獲得合理的結果．并對模型進行動態調整。

(五)引進或自主開發授信評估系統

根據完善授信評估模型，撰寫授信評估系統業務需求書．引進或自主開發授信評估系統，提高授信評估效率。授信評估系統還應與會員歷史數據庫、限額管理系統、會員歷史違約或逾期等信息庫無縫連接，避免各個環節的操作風險。

三、對銀行間市場完善授信評估的啟示

(一)完善授信評估可積極推動銀行間市場業務發展

銀行間市場會員信用評估水平的提高。可有效防范銀行間市場系統性風險。為防范交易對手信用風險，市場成員需及時、合理、有效地對相應會員銀行或做市商進行信用評估，并根據會員或做市商資信狀況的變化進行動態調整，為其設置信用限額。

(二)引進成熟的授信評估方法、模型和流程

根據巴塞爾協議的有關監管要求，國內大中型銀行都已經或正在國際先進授信評估機構的幫助下，開發PD或LGD評估模型。銀行間市場參與者應學習借鑒國內外先進的授信評估方法和模型。在消化吸收先進經驗的基礎上，選擇國際先進咨詢機構作為顧問，構建授信評估方法和模型。

(三)引進或自主開發授信評估系統

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二、B2C電子商務的信用風險類型

（一）商品自身的可靠性風險

可靠性風險是由電子商務活動中的不確定因素帶來的信用風險，B2C電商商務過程中所交易的商品依然是交易活動的核心，離開商品則交易便不存在，所以電子商務過程中的可靠性風險的最核心問題就是電子商務銷售企業提供的商品的可靠性問題，即商品主體的質量、性能、與電子商務網頁提供的產品描述的相符度等。商品自身可靠性風險形成的主要原因是源于所銷售的商品的不可觸摸性，通過網上購買到的實際商品與實體店體驗到的商品是否一致是當前存在的主要問題。

（二）虛假宣傳的信用風險

B2C電子商務的購買方主要依靠銷售方的網頁宣傳文字和宣傳圖片、廣告語等來決定自己的購買行為，如果宣傳文字存在夸大宣傳、不實宣傳，宣傳圖片存在非實景拍攝或圖片美化過度等現象，都會造成購買方的誤判，從而產生信用風險。虛假宣傳信用風險的產生原因，往往是因為銷售網頁的操控者是電子商務中的銷售方，銷售方可以隨時更新銷售網頁內的文字和圖片內容，往往存在騙取購買后立刻對產品的描述和產品圖片進行更改的現象。

（三）支付方式帶來的信用風險

支付方式帶來的信用風險主要指B2C電子商務活動結算過程的安全性缺失及保障性不足帶來的結算信用風險，既可能給電子商務購買方帶來經濟損失，也可能危及銷售方的經濟利益。這一信用風險出現的原因，主要是由于電子商務的支付方式往往依托于網絡匯款、網上銀行、手機銀行、快捷支付、銀聯在線支付、支付寶等第三方支付平臺來進行操作，像淘寶這樣有支付寶平臺來管理付款的電子商務服務網站對付款環節提供了一定的保障，但仍然有很多電子商務形式是將貨款直接付于銷售方，這樣銷售和購買雙方時間和空間上的不對稱的付款方式是具有信用風險的，即使是支付寶平臺，依然不是完美無缺的，例如由于物流造成貨物“遲到”時，支付寶會自動默認交易成功，并將購物款打到銷售方賬戶，這個環節中依然存在一定的信用風險。同時支付過程中個人銀行信息、密碼信息等存在泄露的風險，購買方是具有這樣的不安全感的。

（四）由第三方物流帶來的信用風險

第三方物流帶來的信用風險主要是指B2C電子商務的有形產品在物流運輸過程中由于第三方物流企業原因帶來的信用風險，在當前的電子商務交易環節中，很多電子商務第三方服務平臺網站都將物流運輸作為評價電商信用的一個重要指標，但即便如此，漏寄、錯寄、郵寄丟失、運輸過程商品破損的現象仍然時有發生。出現這一信用風險的原因之一是網絡交易貨物量的激增，尤其是“雙十一”、節假日等電商交易高峰期，第三方物流企業難以應對激增的投遞業務，不能保證電商產品及時準確的郵遞，給人們帶來信用缺失的感受，在這樣特殊的時期，也是電子商務欺詐等問題發生的高峰期內，物流服務企業如果寄送過慢會導致大量貨物貨未到，而支付平臺已將購物款打到銷售方賬戶，一旦出現商品寄丟及商品質量問題，購買方便丟失了保障。同時，第三方物流工作人員的消極工作或工作中不負責的態度，也可能導致這一信用風險的產生。

（五）缺乏監管帶來的信用風險

缺乏監管帶來的信用風險就是指我國當前沒有切實可行的針對電子商務交易市場進行監管控制的法律法規，沒有專門的監管部門對電子商務進行監管而產生的信用風險。單純采用為有形市場制定的法律法規來監管電子商務活動，是存在不適應性的。并且，我國目前還沒有建立專門從事對網絡電子商務市場進行有力監管的相關職能部門，對電商銷售企業進行整合監管。同時，通過網絡渠道進行銷售的商品不是由銷售方直接交付于購買方，而是通過自有的物流分銷渠道或第三方物流將商品送達，在整個交易過程中涉及的環節較多，一旦商品送到購買方手中存在質量問題，監管部門也很難確定質量問題的出現，是歸咎于商品提供商還是物流環節。所以存在網購產品質檢困難的風險，同時購買方存在維權困難的風險。

三、加強B2C電子商務信用風險管理的措施

（一）加強產品檢驗，保障產品質量

為了降低B2C電子商務中因產品本身質量問題帶來的信用風險，建議發揮產品檢驗機構，如工商局、衛生局、質檢局等，主動加大對線上產品可靠性的檢驗力度，將線上產品與線下產品的監管、檢驗、懲罰措施趨同，使虛擬空間中的實際產品得到有形機構的檢驗。另外，B2C電商企業為了降低給購買方帶來的信用風險的感知，也可以加強對自有產品的監管力度，必要時可引入第三方質量認證機構通過科學的質量認證體系來對自有產品的生產過程進行規范。

（二）制定法規，保障電商真實宣傳

為了減少電商產品生產企業或銷售方在網絡營銷過程中的不實宣傳、夸大宣傳問題，在B2C電子商務服務平臺網站做好網頁監管的同時，國家權力機關要認清當前電子商務的發展形勢，適時制定針對網絡營銷的法律法規，在監督線上產品質量的同時，更要抓好對電商企業及銷售方的宣傳方式、宣傳語言合理性的監管，盡可能避免電商企業網站中信息對電商購買方的誤導，以降低電子商務過程中由于虛假宣傳帶來的信用風險。

（三）完善電子支付平臺，保證交易安全

支付平臺的安全性和穩定性是B2C電子商務交易環節的重要保障。從銀行貨幣融通機構來說，要不斷加大銀行交易平臺的安全性和穩定性，將網上銀行、手機銀行、快捷支付、銀聯在線支付等交易平臺的信用風險盡可能的降低，同時要降低支付平臺的操作難度，降低用戶在使用支付平臺時出現錯誤操作的可能性。從電子商務交易平臺提供的交易平臺來說，要不斷完善支付媒介平臺，網上銀行、支付寶、財付通、百付寶、國付寶等的建設，建立可以與買賣雙方進行溝通的支付平臺，在全面了解買賣雙方交易進度的基礎上再提供支付服務，以降低因買賣雙方信息的不對稱和時間的錯位帶來的信用風險。從電子商務中的買賣雙方來說，應嚴格遵循支付平臺及交易平臺的使用規范，正確使用電子支付平臺，避免因自身操作不當而產生的信用風險。

（四）完善第三方物流體系，保障運輸可靠性

為了降低由第三方物流帶來信用風險的可能性，物流企業首先要不斷自我運作和管理體制，建立高效、可靠的物流運維模式，全力保證貨物準時、保質保量的送達，降低貨物因運輸速度慢而帶給購買方的信用風險感知。其次，物流企業要不斷完善簽收人簽收制度，代收人代收時需要出具相關有效身份證件進行記錄，降低因簽收、代收過程中造成的貨物錯寄、丟失的信用風險。再次，物流企業在郵寄過程中盜取物流單據上個人信息的現象有所存在，很有可能帶給買賣雙方對信用風險的感知，所以物流企業必須做好個人信息保密工作，降低因個人信息和購買信息給電子商務的買賣雙方帶來的信用風險。

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二、構建信用風險評價指標體系

（一）構建原則信用風險評價的各個評價指標對于實證模型的最終結果起著十分重要作用。在進行指標選取時，需要遵循以下幾個基本原則：1.目的性原則。該評價指標體系應該針對銀行現有的信用風險評價，進行構成要素的客觀表述，要為信用評價的最終目的服務，并且為評價的最終結果判定提供相應的理論依據。2.完備性原則。指標體系中所選擇的指標需要包含有銀行信用風險評估所涉及到的各個方面。3.預見性原則。中小企業信用風險評估是以深入挖掘中小企業的潛在風險信息為目的的，因此，選擇的各個指標需要體現出中小企業的未來發展趨勢。4.科學性原則。該信用風險評估指標體系應該科學合理，保證各個風險評價指標之間的邏輯關系與鮮明的層次結構。5.實用性原則。選取的信用評價的指標數量要適宜，各個指標的數據要便于收集。

（二）指標構建銀行的信用風險評估主要是針對授信業務進行的，因此，中小企業的基本財務狀況就是評價信用風險大小的一個重要方面。結合指標設計的基本原則,選取了企業償債能力、企業盈利能力、企業資產管理能力和企業發展能力四個方面的12項指標構建指標評價體系。

三、信用風險評估實證分析

本文選取了四川省5家上市公司作為檢驗對象，為了避免對這些公司的影響，本文以A、B、C、D和E指代五家上市公司，對樣本數據進行規范化處理，結果如表2所示：根據表2的數據，計算出被評價企業各項指標的關聯系數，計算結果如表3：通過變異數系對各個指標的權重進行確定，計算結果如表4所示：最后可以計算出各個公司的最終信用風險排序情況。

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（一）網絡借貸信用風險分析

早期的P2P網絡借貸信用風險研究表明，平臺中借款者的特征差異不大，但是信用風險卻很顯著。Herzensteinetal．（2008）和PopeandSydnor（2011）認為，P2P網絡借貸平臺是由投資者個人而非借貸平臺篩選確定借款人是否值得信賴，因此，更容易出現借款人通過虛假陳述騙取借款的情況，即網絡借貸的風險更大［2］。Michaels（2012）通過對Prosper網站上的數據分析，發現網絡借貸平臺責任的缺失使網絡借貸市場運行有效性下降，因而帶來較大的風險［3］。Sufi（2007），MichaelKlafft（2008）認為，如同在金融市場中一樣，網絡借貸市場也存在信息不對稱，此外，由于投資者缺乏經驗，網絡環境下貸款的信用風險更高［4］。Leeetal．（2012）研究韓國最大P2P平臺上的“從眾行為”發現，“從眾行為”導致網絡借貸信用風險加大，即信息不對稱現象非常嚴重，往往還會導致道德風險［5］。在國內，近幾年來由于網絡借貸平臺資質良莠不齊，發展模式并不規范，帶來很大的信用風險［6］。陳初（2010）也認為，P2P平臺可能泄露重要的信息，加之貸款用途難以核實，信用風險很大［7］。由于網絡借貸平臺作為交易平臺，實行的是無擔保無抵押，缺乏擔保的P2P借貸會使債權人的風險增加［8］。

（二）網絡借貸信用風險管理

信用風險管理就是通過有效的方法對信用風險進行分析、防范和控制，使風險貸款安全化，確保本息的收回。借貸平臺信用風險管理水平決定了自身的生存和發展，也對金融體系的穩定與發展產生巨大影響。國外的信用風險管理體系發展較早，在實踐和理論上已經形成相應的體系，不少學者的研究主要集中在如何使投資人更好地掌握借款人誠信信息以及怎樣通過借貸平臺自身機制有效緩解信息不對稱等方面。FreedmanandJin（2008）發現，雖然投資者由于信息不對稱問題面臨著逆向選擇的風險，但網站上提供的資料信息可以在一定程度上幫助識別潛在的信用風險［9］。Linetal．（2009）也指出社會互動作為一種軟信息資源，能夠一定程度上降低信息不對稱和道德風險［10］。HarpreetSingha（2009）使用決策樹對不同期限、風險配置的投資進行研究，認為目前主要是通過多樣化投資來降低信用風險［11］。國內的P2P網絡借貸模式尚處于起步階段，信用風險管理體系不健全，大多數平臺只是依據自身情況建立了基于專家判斷法的信用評分模型，但由于此模型的預測能力沒有通過系統驗證，在實際業務中的應用實效大打折扣［12］。可見在我國個人信用體系缺失的情況下，國內網絡借貸平臺的信用評級對信用風險控制的作用并不大［8］。此外，李悅雷（2013）認為借貸中人際關系的應用能降低金融交易的風險和成本［13］。陳初（2010）則認為可把從事網絡借貸業務的網站界定為民間借貸中介組織，即可將網絡借貸納入相關的監管系統［7］。綜上所述，學者主要是基于理論對P2P網絡借貸信用風險進行分析，或者定性分析當前P2P網絡借貸的信用風險管理，而對網絡借貸平臺信用風險影響因素的實證研究較為缺乏。因此，本文擬從P2P網絡借貸平臺的內部視角，運用平臺具體數據，對網絡借貸信用風險的影響因素進行實證，分析網絡借貸平臺的信用風險管理體系是否能有效控制信用風險，并提出控制網絡借貸信用風險的政策建議。

二、實證分析

（一）數據選取

本文基于VBA開發環境，采用XMLHttpRe－quest方法。網絡借貸平臺的貸款頁面URL（Uni－versalResourceLocator）具有一定的規律，即每筆貸款都按照借款時間通過編號排列順序，URL的結尾都是以貸款編號結束，我們正好利用這一特點，通過固定編號獲取大量貸款數據。將需要的貸款編號列入Excel中的第一列，然后利用VBA函數讀取編號對應的網頁。將網頁轉換為文本格式以后，由于需要的數據都出現在頁面的特定位置上，VBA函數通過定位關鍵字，將對應變量的具體數據采集到Excel表格對應的其他列中。通過不斷地讀取對應網址頁面，本文對拍拍貸編號為220000～319999以及人人貸中編號為120000～179999的借款數據和相應的借款人信息進行以下收集。主要從人口特征、信用變量、歷史表現和借款信息四個方面選取網絡借貸信用風險影響因素的變量（見表1），即：從拍拍貸及人人貸網站平臺上提取的數據，刪除一些缺失數據以及審核未通過數據，從拍拍貸網站得到了61944組有效數據，其中存在信用風險的用戶數據共有3360組，違約率達到了5．42％；從人人貸網站得到了59972組有效數據，提取其中存在信用風險的數據810組，違約率為1．35％。對數據中借款人的基本人口特征進行初步分析，結果如表2、3所示。從表2、3的數據可以初步判斷，具有信用風險的借款人性別主要以男性為主，無論是占樣本比率還是占逾期比率，男性借款人逾期概率都要遠遠高于女性；年齡方面，26～31歲的逾期人數占到總逾期人數的比率明顯高于其他年齡段，且隨著年齡的增加，違約概率呈明顯降低趨勢。

（二）模型選擇

①類似于二元選擇模型，假設潛在變量y與解釋變量x存在線性關系y＊i＝x＊iβ＋u＊i，i＝1，2，3，…，N，其中ui是獨立同分布的隨機干擾。總共有M＋1個等級，觀測到yi位各個等級的概率為：P（yi＝0）＝F（c1－x′iβ），P（yi＝1）＝F（c2－x＇iβ）－F（c1－x′iβ），…，P（yi＝M）＝1－F（cM－x＇iβ）。模型采用極大似然法估計，其中，c1，c2，…，cM是M的臨界值，作為參數和回歸系數一起估計。

（三）實證研究

從結果可以看出，除了age不夠顯著（P值＜10％，呈負相關）以外，剩下的變量fail、gender、credit、success、rate和time對于信用風險的影響都很顯著（P值＜5％，呈正相關）。正如Iyeretal．（2009）發現的，信用變量、歷史信用等對信用風險有相關影響［14］。而FreedmanandJin（2008）也發現，高利率的借款人通常具有較高的信用風險［9］。人人貸中gender、success不夠顯著，可能是因為人人貸網站中具有信用風險的用戶較少，人口特征和歷史表現無法在一定程度上反映信用風險。排序選擇模型是概率模型，由于有多個等級，圖2為觀測到的屬于各個等級的概率預測，每個觀測都是對應信用風險等級的概率預測，并且概率之和為1。從圖2看出，基本各個風險的概率處于穩定。以上分別從人口特征、信用變量、歷史表現和借款信息四個方面對信用風險的影響進行了研究，結果發現：1．人口特征（age、gender）對信用風險的影響都較為顯著，說明人口特征對網絡借貸過程中的信用風險具有一定的影響。從表2和3中也可以看出，在具有信用風險的借款人中，男性的比率遠遠高于女性。由于P2P網絡借貸依托于互聯網，參與用戶體現出年齡較小的趨勢，但是年輕的用戶經濟基礎較為薄弱，經濟來源也不太穩定，往往容易出現資金短缺的情況，信用風險較高；年齡較大的用戶社會資源豐富，經濟來源也較為穩定，信用風險就相對較低。2．信用變量（credit）中，認證等級是網站對用戶各項資料進行評分，然后加總起來得到的信用評級。理論上，認證等級越高信用風險就越低，但實證結果顯示，認證等級與信用風險正相關。網站上的認證分僅僅只是對一些基礎信息打出的分數，如身份證、學歷、視頻等認證，但平臺往往無法保證其真實性，所以，網站由于自身能力有限而無法達到控制信用風險的預期效果，即平臺的信用等級評分對用戶避免信用風險起到的作用不大，有時還導致一些反效果。3．歷史表現（success、fail）中，失敗和成功的次數都是用戶在平臺的活躍程度。成功的次數越高，說明在此次借款之前，借款人都按時完成還款，即信用等級很高，但對某些人來說，成功的次數只是為了提高自己的信用，最終借到需要的金額，所以與信用風險呈正相關。失敗的次數多，說明借款人的信息無法給投資者安全感，即被大多數投資者認為具有較高的信用風險，在借款成功后出現違約的可能性更大，即失敗次數與信用風險負相關。4．借款信息（rate、time）中，優質的借款者往往難以提供足夠高的收益率，即利率與信用風險呈正相關。還款期限也和風險呈正相關關系，在網絡借貸平臺上的借貸行為，由于沒有人際關系作為潛在的信用保障，一筆投資無疑是時間越短，所要面臨的信用風險就越小。時間越長，投資者的相對風險就越大，因此，時間成為正向影響信用風險的顯著因素。從以上的數據分析以及實證中發現，網站對于借款人的信用評分對信用風險管理并沒有起到實質性作用，評分高的用戶依然具有較高的信用風險。網站為滿足借款人的資金安全性要求，在借款滿額后進行內部審核，但是內部審核主要也是以信用評分為基礎，對防止信用風險效果不大。出現逾期現象后，平臺對借款人實行本金保障制度，但在監管缺失的情況下，由于沒有特定的維權部門，逾期還款的追討難度很大，而風險儲備池的資金有限，加大了平臺的經營風險，所以，單靠平臺本身無法對信用風險進行有效管理。

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2.客戶選擇存在問題。企業在增加銷售、擴大市場份額的時候，沒有對客戶以往的交易信用情況進行考察，將一些信用狀況差的企業也納入銷售范圍，這會導致未來時點應收賬款無法順利回收的困境。盲目的賒銷雖然在報表上體現為收入利潤的大量增加，但更深層次的影響了其盈利質量，并最終危害企業自身。

3.交易合同簽訂有缺陷。企業與客戶在簽訂交易合同時存在信息的極大不對稱，這會影響企業的決策，也會對日后壞賬產生造成隱患。而且企業在賒銷合同的訂立上往往缺少對于還款日期、結算方式、擔保等相關條款的約定，降低了合同的約束力，增加了信用風險產生的可能性。

二、信用風險的管理與防范

（一）建立完善的企業信用管理制度

1.設定合理的信用標準。信用標準是客戶獲得信用銷售所需具備的最低條件。企業應該依照風險和收益相對應的原則確定客戶是否符合信用銷售的資格，并根據其對其評估的信用風險程度確定賒銷額度。

2.制定合理的信用條件。信用條件就是企業對客戶進行信用銷售所提出的付款要求。企業提出的付款要求越嚴格，例如給予的信用期限越短，那么企業的資金周轉速度越快，信用風險越低。但同時也降低了企業信用銷售的吸引力，其他條件相同的情況下，客戶會選擇信用期限更長的企業。相反，企業的付款要求越寬松，雖然能爭取到更多的客戶，但同時也加大了回收的風險。因此企業應綜合考慮信用的成本與收益，做出最適合自身的決策。

3.完善內部分工，落實各部門人員責任制。明確財務部門職責，由其統籌各部門有效控制壞賬呆賬的形成，并將應收賬款的回收與責任人的利益掛鉤，以此提高收款人員的工作積極性。

（二）建立標準透明的企業信用信息披露機制

1.建立企業信用管理系統，對全社會各企業的信用情況進行評估與記錄。授信企業通過查閱信用系統可以比較準確地判斷該交易企業的信譽狀況，從而做出正確的選擇以規避信用風險。

2.加強全國聯網的企業信用的基礎建設。交易雙方之所以信息不對稱就是因為單個企業的能力有限，無法全面準確的了解交易對象的相關情況，而信用管理系統的建立正是利用全社會的力量，達到資源共享，對每個企業進行全面的評價。從而改善債權人和債務人之間的信息對稱度，減少由于信息不對稱而引發的信用風險。

（三）建立失信懲罰機制，嚴厲打擊企業失信行為企業失信懲罰機制是以提高失信成本為基本出發點，將信用交易授信企業對失信企業二者之間的矛盾激化成失信者對全社會的矛盾。這種方案的前提是建立標準透明的企業信用信息披露制度。這一點又進一步同建立全社會的信用管理共享系統相補充。另外，還要充分發揮新聞輿論的導向作用，建立媒體監督機制，對企業的失信行為進行披露報道，擴大其違約行為的后果。同時建立嚴格的法律制度，依法設立的懲罰措施能夠防止大多數商業欺詐和不良投機行為，對違約行為實行嚴厲處罰，進一步加大其失信成本。在失信成本逐漸增大的情況下，企業會考慮失信成本與所得收益之間的關系，若失信的成本大于所獲得的收益，企業將會自發的選擇守信。這種方法可以說是在根本上解決了信用風險的產生。

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二十世紀70年代以來，交易成本理論在經濟學界引起極大反響，作為新制度經濟學的核心概念，它已成為現代經濟學的中心議題。交易成本概念不僅作為一個范疇，而且作為一種新的經濟學分析方法，被頻繁地用于各種經濟現象的分析，從交易成本角度去研究商業銀行信用風險，也會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合同的成本，它包括事前發生的為達成一項合同而發生的成本，和事后發生的監督、貫徹該項合同的執行而發生的成本；它區別于生產成本，即為執行合同本身而發生的成本[1]。交易成本的特征：交易成本是一種機會成本；是經濟主體之間知識、信息不對稱的結果，是利益沖突與調和過程中浪費的資源；是無法徹底消除的；由于事件的概率性和不確定性的存在，對于任意一項經濟活動，人們只能在事前根據不完備的知識和信息對交易成本的種類和數量進行估計，準確的計量只有在事后才能進行[2]。

商業銀行信用交易成本指商業銀行（貸方）為和客戶（借方）達成借貸協議合同而發生的成本，它包括貸前、貸中、貸后三個階段發生的費用支出。

2銀行信用風險交易成本構成分析

商業銀行信用風險交易成本構成包括信息成本、審查成本、執行成本、監督成本、界定和保護產權成本等內容。如圖1所示。

2.1貸前調查的信息成本

即尋找借款伙伴并調查借款人財務狀況、信譽狀況、經營狀況的信息成本。信息成本既包括信息本身的成本，也包括商業銀行為取得信息而付出的尋找成本；由于事前機會主義的存在，要求對交易對手的情況要進行徹底的了解。如：銀行要對借款人的經營狀況、資金用途、還貸能力等進行調查，對銀行客戶進行篩選，搜集相關資料，而這些都是需要花費一定的費用才能夠取得的。

2.2貸中審查的成本

即簽約過程討價還價的成本，擬定合同條款所發生的成本，如落實擔保物、抵押登記、抵押物保險等。首先是合同擬定成本，主要指商業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容進行協商而支出的成本；最后，在信貸合同起草時，要確定出各種情況下雙方的權利和義務，以及信貸交易合同的執行辦法。這些工作的進行都會使合同的起草和談判變的更加復雜，更加費時費力。

2.3貸后檢查發生的成本

即監督合同簽署方，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發生的成本。在貸款出現逾期后，催收不良貸款需要花費大量的人力、物力、財力，還要支付訴訟費、律師費、產權登記和財產保全費等。

2.3.1合同交易的執行成本

指在信貸合同執行的過程中發生的成本。在合同簽訂以后，只要整個交易還沒有完成，就不可“掉以輕心”，因為還要監視和檢查合同的執行情況，防止合同的執行人任何可能的違約行為，這也會引起更大程度上交易成本的增加。對商業銀行而言，主要有：按期繳納貸款時的交易成本；合同存續期間對貸款實施風險管理的成本；事故發生后通知銀行客戶的成本；以及討價還價時的交涉成本。

2.3.2監督成本

即在銀行和客戶交易雙方都存在機會主義行為的可能情況下發生的成本。由于事后機會主義的存在，要求對交易對手合同執行情況進行監督檢查，防止違約，這就必須花費大量成本進行監督。商業銀行必須對客戶的貸款用途進行跟蹤監督、對客戶的信用水平、業務狀況、財務狀況實行全程監督，并對其違約行為進行公示等，這也會引起交易成本的增加。2.3.3界定和保護產權成本

指使產權交易得以有效進行的必要成本支出。產權不清就無法進行交易，交易成功后產權又要重新界定和保護，任何銀行業務的交易都離不開產權的界定和保護。貸款合約簽訂后，銀行的貨幣資金進入了企業的賬戶，歸企業支配；企業的抵押物過戶到銀行名下，產權歸銀行所有。破壞產權的行為需要制裁，這些活動產生的費用都是界定和保護產權的交易成本。

3銀行信用風險交易成本成因分析

企業失信以及交易成本產生不是偶然的，而是有一定的形成根源，是銀行和企業兩方面因素導致了商業銀行信用風險交易成本的發生。

3.1借款人機會主義行為

在金融市場交易中，作為貸方的商業銀行要隨時注意、提防企業的機會主義行為，人的行為的不確定性，使借款人存在著缺乏誠信道德的現象[4]。現在的經濟領域，不講信用現象時有發生，少數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法逃廢，這些違約行為，都是缺乏誠信道德的表現。不佳的信用環境，是信用風險交易成本發生的源泉。機會主義的存在加大了銀行信用風險交易成本。

3.2維護產權在交易成本中核心地位需要

交易過程中，存在著借款人違約的情況，在借款人違約時，銀行需要用法律程序來進行索賠，這個過程也是需要花費交易成本的，我們也稱之為維護產權而斗爭時所付出的成本。有效的銀行借貸交易需要明確地界定產權，不僅“界定產權”本身需要花費成本，而且起草和制定有關銀行借貸方面的產權法律，也是要花費交易成本。商業銀行要想保護產權，及時獲取一切關于借款方破壞產權行為的信息，并對破壞產權的行為進行制裁，就需要花費一定數量的交易成本。

3.3銀企之間信息不對稱

缺乏信息對稱。在銀行的貸后管理上，由于借款人在信息對稱方面占據優勢，還貸與否很大程度上取決于自身的還款意愿，因而銀行僅能對借款人的收入、家庭狀況及提供的相關信息有所掌握，局限性很大。就借款企業來說，由于其報送的報表數據并非一成不變，提供信息的及時性、可信度都存在隱患，大量信息分散于多種渠道，因而銀行無法正常獲取，無從得知，始終處于被動地位。此種信息不對稱，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險。為此，商業銀行就需要花費大量的信息交易成本。

3.4借款人經營中的缺陷

銀行與借款人訂立借貸合同后，由于借款人經營上的困難和失誤，造成企業資金緊張，不能按時履行合同規定的還款指標，從而造成商業銀行資產信用風險的加大和資產的損失。此種情況下，借款人不是不想履行合同而是無力履行合同，由此作為貸方的銀行需要花費大量的交易成本，來對借方的經營能力和盈利水平做跟蹤評估[5]。

參考文獻：

[1]張維迎.博弈論與信息經濟學[M].上海：上海三聯書店，2004.

[2]岳志.論金融交易成本[J].深圳金融，2001,5.

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全球金融危機對金融機構風險管理理念的最大影響之一就是對交易對手信用風險的重視。金融機構評估對手方信用風險的方法、模型合理與否，關系到評估結果的優劣。本文概要闡述了銀行信用風險計量方面的相關理論依據和基本做法。并對銀行間市場完善授信管理提出了具體建議。

一、信用風險評估理論

銀行等金融機構信用風險評估方法大致有統計模型、CAMEL模型和專家判斷模型等三種理論依據：

(一)統計模型

利用統計模型進行信用評估的前提條件是有足夠的數據積累，一般至少需要連續3年的相關數據。

1．違約概率(ProbabilityofDefauh，PD)理論

違約概率是預計債務人不能償還到期債務(違約)的可能性。評估結果與違約率的對應關系是國際公認的事后檢驗評級機構評估質量標準的一項最重要的標尺。在商業銀行信用風險管理中，違約概率是指借款人在未來一定時期內不能按合同要求償還銀行貸款本息或履行相關義務的可能性。如何準確、有效地計算違約概率對商業銀行信用風險管理十分重要。不同評級機構所設定的違約定義可能不同，所反映同一等級的質量也因此而不同。只有違約定義相同的評級機構，其評級結果才可以進行比較。有了對應違約率的資信等級才能真正成為決策的依據。商業銀行違約概率常用的測度方法主要有兩種：基于內部信用評級歷史資料的測度方法；基于期權定價理論的測度方法。

2．違約損失率(LossGivenDefault，LGD)理論

違約損失率是指債務人一旦違約將給債權人造成的損失數額占風險暴露(債權)的百分比，即損失的嚴重程度。在競爭日益激烈、風險日益加大和創新日新月異的市場環境中，銀行對資產風險的量化和管理顯得越來越重要。傳統的信用風險評估方法因過于簡單、缺乏現代金融理論基礎等原因已經不能適應金融市場和銀行監管的需要。以獨立身份服務于全社會公眾投資者、以公開上市債券為主的外部信用評級對銀行內部以信貸資產為主、與銀行自身有著特定聯系的資產組合的適用性也越來越小。因此，銀行開始開發類似外部信用評級但又反映內部管理需要的內部信用評級系統，以適應上述市場和內部管理發展的需要。隨著銀行內部評級體系的發展，越來越多的銀行認識到LGD在全面衡量信用風險方面的重要作用，評級體系的結構開始由只注重評估違約率的單維評級體系向既重違約率又重違約損失率的多維評級體系發展。歷史數據平均值法是目前銀行業應用最廣泛最傳統的方法，新巴塞爾資本協定的許多規定也采用這種方法，這種方法以其簡單易操作而獲得歡迎。

(二)CAMEL模型

CAMEL評級體系是目前美國金融管理當局對商業銀行及其他金融機構的業務經營、信用狀況等進行的一整套規范化、制度化和指標化的綜合等級評定制度。其有五項考核指標，即資本充足性(CapitalAde．quacy)、資產質量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流動性(Liquidity)。當前國際上對商業銀行評級考察的主要內容基本上未跳出美國“駱駝”評級的框架。“駱駝”評級體系的特點是單項評分與整體評分相結合、定性分析與定量分析相結合，以評級風險管理能力為導向．充分考慮到銀行的規模、復雜程度和風險層次，是分析銀行運作是否健康的最有效的基礎分析模型。在具體CAMEL模型的指標及其權重選取及校驗過程中，大多采用了回歸分析、主成分分析等統計方法。

(三)專家判斷模型

銀行信用評估的起點是對其財務實力的綜合判斷。應從定量定性兩個角度綜合評估。經營戰略、管理能力、經營范圍、公司治理、監管情況、經營環境、行業前景等要素，無法通過確切數量加以計算，而專家打分卡是一種更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基準值，如信用等級、違約和損失數據等的情況下，開發專家判斷模型是一種較好的選擇。專家判斷模型的特點是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：專家打分卡建模時間短，所需數據不需要特別的多：專家打分卡可充分利用評估人員的經驗。

二、信用風險評估的通常做法

(一)信用風險評估的基本思路

評估方法應充分考慮風險元素的定量和定性兩個方面，引入大量的精確分析法，并盡可能地運用統計技術。另一方面，不浪費定性參數的判別能力，并用以優化計量模型的預測效能。除CAMEL要素外，還需考慮更多更深入的風險因素。評估要素主要包括品牌價值、風險定位、監管環境、營運環境、財務基本面。

(二)信用風險評估模型的構造

數據準備是模型開發和驗證的基礎，建模數據應正確反映交易對手的風險特征以及評級框架。定義數據采集模板。收集、清洗和分析模型開發和驗證所需要的樣本數據集。影響交易對手違約風險要素主要有非系統性因素和系統性因素。非系統性因素是指與單個交易對手相關的特定風險因素，包括財務風險、資本充足率、資產質量、管理能力、基本信息等。系統性因素是指與所有交易對手相關的共同風險因素．如宏觀經濟政策、貨幣政策、商業周期等。既要考慮交易對手目前的風險特征，又要考慮經濟衰退、行業發生不利變化對交易對手還款能力和還款意愿的影響．并通過壓力測試反映交易對手的風險敏感性

(三)變量選擇方法

1．層次分析法

層次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)簡稱AHP：它是一種定性和定量相結合、系統化、層次化的分析方法。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。層次分析法的內容包括：指標體系構建及層次劃分；構造成對比較矩陣；相對優勢排序；比較矩陣一致性檢驗。

2．主成分分析法

主成分分析法也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，通過原始變量的線性組合把多指標轉化為少數幾個綜合指標。在保留原始變量主要信息的前提下起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復雜問題時更容易抓住主要矛盾。通過主成分分析可以從多個原始指標的復雜關系中找出一些主要成分，揭示原始變量的內在聯系，得出關鍵指標(即主成分)。

3．專家判斷

關鍵指標權重和取值標準設定是通過專家在定量分析的基礎上共同討論確定，取值標準是建立指標業績表現同分數之間的映射關系。取值標準的設定應能夠正確區分風險，取值標準應根據宏觀經濟周期、行業特點和周期定期調整，從而反映風險的變化。

(四)模型校驗修改

模型構造完成后．需要相應財務數據的不斷校驗修改。財務數據可直接向對應機構索取，也可通過第三方數據提供商獲得。直接獲取數據的方式準確性較高，但需對應機構積極配合．且需大量的人力物力用于數據錄入、核對和計算。通過第三方數據提供商獲取數據效率高，但需支付一定費用，且面臨數據不全、數據轉換計算等問題。在違約概率模型的開發過程中，通常遇到模型賴以建造的數據樣本中的違約率不能完全反映出總的違約經歷，需進行模型的壓力測試，確保模型在各種情況下都能獲得合理的結果．并對模型進行動態調整。

(五)引進或自主開發授信評估系統

根據完善授信評估模型，撰寫授信評估系統業務需求書．引進或自主開發授信評估系統，提高授信評估效率。授信評估系統還應與會員歷史數據庫、限額管理系統、會員歷史違約或逾期等信息庫無縫連接，避免各個環節的操作風險。

三、對銀行間市場完善授信評估的啟示

(一)完善授信評估可積極推動銀行間市場業務發展

銀行間市場會員信用評估水平的提高。可有效防范銀行間市場系統性風險。為防范交易對手信用風險，市場成員需及時、合理、有效地對相應會員銀行或做市商進行信用評估，并根據會員或做市商資信狀況的變化進行動態調整，為其設置信用限額。

(二)引進成熟的授信評估方法、模型和流程

根據巴塞爾協議的有關監管要求，國內大中型銀行都已經或正在國際先進授信評估機構的幫助下，開發PD或LGD評估模型。銀行間市場參與者應學習借鑒國內外先進的授信評估方法和模型。在消化吸收先進經驗的基礎上，選擇國際先進咨詢機構作為顧問，構建授信評估方法和模型。

(三)引進或自主開發授信評估系統