零售中小企业信用管理模式研究

摘要:新巴塞尔协议在零售中小企业信用管理方面设计了一系列监管框架,针对中国银行资产与中小企业贷款特征,介绍了四种银行信用组合管理模型,并对模型中相关性问题做了进一步的讨论。

关键词:中小企业;巴塞尔协议;零售贷款;信用风险

中图分类号:C93文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)30-0024-02

一、新巴塞尔协议背景下中国零售中小企业贷款的现状

在新巴塞尔协议最初起草时,许多意见都指出了中小企业信用风险的标准问题。大多数意见都是争论风险权重曲线太陡太高,导致大部分中小企业的风险权重太高。因为同大企业相比,这些企业通常具有相对较高的违约概率。这些意见的形成主要是由于担心过大的资本需求将导致对中小企业的信贷配给,而且考虑到中小企业在经济中的重要性,这样将减慢经济的增长。

作为回应这些意见,巴塞尔委员会在风险权重公式中采取了两个主要的变动以降低中小企业风险暴露的风险权重。第一个就是对中小企业采取区别于大企业的风险权重函数。委员会确实在风险权重公式上针对营业额在500万到5 000万欧元的企业进行了调整。而且,根据企业的大小而相应的降低了相关性的值。同时,倘若银行集团对一个企业借款人贷款总额不足100万欧元,则允许银行对这样的企业应用其他零售风险权重公式。这在某种程度上将会促进银行对中小企业的贷款。但是,要实施巴塞尔协议,中国在一些方面还存在限制。

首先,国内银行主要的零售业务包括借记卡、贷记卡、按揭贷款、个人投资经营贷款、个人助学贷款、个人商服贷款等几十种,零售贷款业务更多的是针对自然人、家庭和小型企业的。也就是说中国界定零售贷款是以业务特点来进行区分的,没有根据贷款的规模直接作区分。

其次,零售贷款需要非常准确地收集借款者的信息以及大量有关借款者财力状况的信息。这其中针对的对象主要是借款人的特点。而作为中小企业的银行贷款缓解的办法,政策上一般支持建立贷款担保机制,以及对中小企业建立合理的信用评级机制。这个要求与巴塞尔协议中建立外部信用机构的信用评级相匹配,但是中国由于本身外部信用机构就比较少,更谈不上良好的信用机构本身信用评级问题了。

最后,虽然政府在政策上是支持中小企业的贷款的,而现实中正如很多文献所述,中小企业的贷款融资上,有很多的障碍,其中部分原因来自于中小企业本身,还有就是因为在银行的立场上的成本问题,衡量成本和收益,银行更愿意做大企业的贷款。而这个方面,虽然中小企业的贷款和零售贷款有一定的相通的地方,但是银行在做零售业务上面却显出了很大的主动性。大多数银行内部是鼓励零售贷款的,并且出台了一些零售贷款的标准。既然小企业的一些融资项目也是零售的一个部分的话,这个方面本身现实是矛盾的。

二、零售中小企业信用组合模型

零售信用市场提供资金给小的借款人,这意味着信用风险的绝对大小对于每一个单独的贷款而言都是很小的,每一个单独的零售损失不会导致银行破产。因而确定每笔零售贷款的信用风险比单纯规避风险成本要高,并且确定单笔零售贷款信用风险可能不是很有价值。所以巴塞尔新资本协议和业界都要求以组合的方式来管理零售信用风险。

但是,零售信用有其自身的特点,不能直接把用于大型贷款的模型直接套用到小型贷款中。这些特点表现在:第一,批发借贷市场处理大的,可流通的贷款(支票、债券类)给拥有信用评级的借款人。这些大的借款一般都是辛迪加的,因此会产生二级市场,而对于零售贷款则不存在这样的市场。相比之下,零售贷款不能被很频繁的交易因此没有每日历史价格波动的纪录,所以不好来建立对未来价格或者收益的期望。第二,零售贷款的主要信用风险是借贷不还。零售贷款缺乏二级市场,他们的价值直到到期为止不会发生变化,除非借款人违约。第三,小型商业贷款组合的规模比大型商业贷款组合的规模要大。后者包括数以百记的贷款,而前者则包括成千上万的贷款,所以数据的收集相比大型贷款而言要难。

1.KMV的组合管理修正模型

KMV的组合管理方法是通过估计企业资产的市场价值及波动性,从而计算出违约风险的指数度量――违约距离,然后利用违约数据库将违约距离成比例的转换为实际的违约概率。但中小企业贷款缺乏流动性,所以没有可以用来估计资产价值和资产流动性的数据。因此,KMV修正了组合管理模型从而来获得贷款的EDF,并且在必要的时候使用估计值。

2.单因素模型

Michel Dietsch和Joel Petey提出了两个可供选择的框架来对中小企业贷款组合的违约概率(default probability,PD)进行建模,一个是规则的probit模型;一个是使用gamma分布的模型。这两个模型与目前批发型商业贷款组合所使用的信用风险模型相似。第一个框架被应用于CreditMetrics模型。第二个模型与CreditRisk+相接近。两个模型均假设每笔风险暴露通过贷款的面值来测量,并且LGD是外生的。

3.多因素模型

如单因素模型中所述,经济资本不应该根据信用损失分配,而是根据经济损失。根据这个新方法,收益表每个很宽泛的范畴就根据一定的时间水平(我们的例子使用的年),并为此时间水平的多个子时段,分别建模了:因而,这里有损失的概率分布、利息收益、费用收入等,综合起来,就生成了一个收入概率分布;分配到特殊部分的经济资本是这个分布的左峰尾,置信水平基本确定。收益表逐月建模的事实也很重要,因为这样,资本就可以对应那些在一年期内发生的经济损失了。

4.参数蒙特卡罗模拟法

蒙特卡罗方法是基于历史数据或既定分布假定下的参数特征,借助随机的方法模拟出大量资产组合的数值,这种方法避免了资产相关性参数假设。Tor Jacobson使用蒙特卡罗方法对两家银行的企业贷款数据进行了模拟分析。研究发现,不管如何定义,零售信用由更高的损失比率及较高的预期和意外损失表现,与相关破产风险水平无关。在A银行,零售贷款在某种程度上表现了预期行为;它们比公司组合资产具有更高的预期损失但较低的意外损失,这归因于零售损失分布的细峰尾,这些特性相对选定定义不变。对B银行,资金需求由巴塞尔风险权值表达。另外,尽管公司组合资产比零售信用要相对安全,但它需要一个较高的资金比率。在A银行,较之零售组合资产,几乎相同的公司贷款组合资产需要更多资金,尽管危险性与零售组合资产相同或者更低。

三、对模型中相关性的讨论

将组合管理理论运用到贷款组合中最主要的问题是如何确定收益、风险以及相关性等需要输入的变量,而在这些变量中最困难的则是相关性的度量。对资产相关性的估计直接影响到模型的有效性,相关性度量了违约概率对系统风险因素的灵敏度。银行贷款随着这些风险因素的出现而同时发生变化的程度越高,贷款组合的风险就越大。因此,评估贷款损失分布的一个至关重要的要素就是那些决定资产相关性的参数(违约概率和他们的相关性)的好的标准。

在大多数信用风险模型中,对体现了经济状况的系统风险因素来说,相关性度量了违约概率的灵敏度。银行贷款随着这些风险因素的实现而同时发生变化的程度越高,组合风险就越大。因此,评估贷款损失分布的一个至关重要的要素就是那些决定资产相关性的参数(违约概率和他们的相关性)的好的标准。

如果新巴塞尔管理规则中提出的对中小企业作为零售贷款对待的条件被调整,那么我们应该看到,它们的损失分布在某个特殊百分点的损失比率较之公司暴露要小,中小企业间违约行为较之大企业间联系更微弱。一般而言,较大公司间的违约最初是由系统风险因子引起的,而较小企业的违约被认为是特殊风险因子导致的。

中小企业和零售信用的预期损失可能高于公司贷款,但是,贷方会通过高预期风险高价格的方法得到补偿,并且可以用贷款―损失储备方法对预期损失进行防备。然而,由于假定的低违约相关性,中小企业和零售信用组合资产的意外损失预期会小于公司组合资产,这又证明了一个较小管理风险权重。中小企业和零售贷款定义中假设的中小企业和零售贷款具有的较低相关性和较小峰尾损失得到了数据支持。

参考文献:

[1]Dietsch M.and J.Petey,The credit risk in SME loans portfolios: modeling issues,pricing,and capital requirements,Journal of Banking & Finance 26,2002:303-322.

[2]Allen L.,G.DeLong and A.Saunders,Issues in the credit risk modeling of retail markets,Journal of Banking & Finance 28,2004: 727-752.

[3]Terri L.,C.Gollinger and J.Morgan,Calculation of an efficient frontier for a commercial loan portfolio,Journal of Portfolio Management, 1993.

[4]Jacobson T.,J.Linde and K.Roszbach,Credit risk versus capital requirements under Basel II: are SME loans and retail credit really different? Sveriges Riksbank Working Paper Series,2008.

[5]Berlin,M.,Retail credit risk management and measurement: an introduction to the special issue,Journal of Banking & Finance 28, 2004:721-725.

[6]Xu,C.and K.Pistor (2005),Governing stock markets in transition economies lessons from China,American Law and Economics Review 7: 184-210.

[7]臧景范.中小企业信贷融资机制存在的问题及建议[J].中国金融,2005,(1).[责任编辑 刘娇娇]