层次分析法在评级中的应用——建立商业银行评级模型

贾曼莉，刘 晶

(1.吉林师范大学经济学院，吉林 四平 136000;2.中国建设银行黑龙江省分行，哈尔滨 150001)

在银行资信评级上，国际著名评级机构如穆迪(Moody)、标准普尔 (S＆P)等都建有自己的一套评估体系，虽然其公正性时常受到诘问，但其权威性和影响力却不容质疑。与之相比，我国银行评级工作起步较晚，加之商业银行的经营特点、会计制度的差异、法律制度的不完善以及社会信用状况的不理想等等，在不同程度上影响了投资者、评级者和评级对象的信用等级意识，也影响了评级结果的权威性和社会认同度，导致我国银行评级业的发展比较缓慢，与即将到来的激烈金融竞争不相适应［1］。另一方面，《新巴塞尔协议》对于银行评级的新规定，对商业银行信用风险管理提出了更高的要求。因此，建立一个较为客观的、适应我国实际国情的评级方法势在必行，这不仅有利于提高我国金融企业的竞争力，强化商业银行的信用风险管理，而且有利于提高我国的国际地位，吸引外来资本，增强国际间的合作［2］。

一、我国银行信用评级中层次分析法的运用

(一)层次分析法原理

美国运筹学家萨蒂Saaty提出了层次分析法(Analytical Hierarchy Process，简称AHP)，这是一种简明的、实用的定性分析和定量分析相结合的分析方法，主要用于那些以比较为主的选择［3］。

层次分析法的总体思路是使定性分析与定量分析有机结合，实现定量化决策。将所要分析的问题层次化，根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解成不同的组成因素，按照因素间的相互关系及隶属关系，将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次分析结构模型，最终归结为最低层 (方案、措施、指标等)相对于最高层 (总目标)的相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题［4］。

(二)我国银行信用评级运用层次分析法的原因

(1)结合我国实际情况。从我国商业银行中可获得的数据非常有限，以致国外的评级指标在我国可用的资料上很多都是无据可查。所以采用层次分析法，缩减了定量指标的数量和比例，使定性指标比重在一定程度上有所提升，这也沿袭了我国长期以来信用评级方法的特点。从我国的实际出发，配合层次分析法融合定性、定量双重指标的特点来完善银行的信用评级方法。

(2)根据银行信用评价因素的特点。层次分析法的特点:一是分析思路清楚，可将系统分析人员的思维过程系统化、数字化和模型化;二是分析时所需要的定量数据不多，但要求对问题所包含的因素及其相关关系具体而明确;三是适用于多准则、多目标的复杂问题的决策分析，可广泛用于地区经济发展方案比较、科学技术成果评比、资源规划和分析以及企业人员素质测评等方面［5］。

(3)层次分析法的优势。层次分析法主要特征是，它合理地将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。该方法自1982年被介绍到我国以来，以其定性与定量相结合地处理各种决策因素的特点和其系统灵活简洁的优点，在我国社会经济各个领域，得到了广泛的重视和应用［6］，如能源系统分析、城市规划、经济管理、科研评价等。

(三)我国商业银行的应用

在银行评级方面，国外的评级模型偏向于数据化，评级模型和整个过程较为完善，当然值得我们借鉴。但我国的信用体制还不完善，从银行可得的财务数据有限，所以不能盲目地学习国外的模型和方法［7］。本文采取的层次分析法，一方面沿袭从前的打分制评分方法并将其作为模型的定性部分，从而使主观评分有据可查;另一方面学习标准普尔、穆迪的方法并采用我国银监会的评分系统所使用的数据，以便在定量方面也做到有据可依。这样，建立的模型在创新的前提下又不缺乏客观的依据，说服力大大增强。所以利用层次分析的特点来构建我国商业银行信用评级模型，既适应我国商业银行的发展现状，又融入了世界先进的评级方法和指标，有望为我国的商业银行评级事业的发展做出贡献［8］。

二、商业银行信用评级指标体系构建

通过指标预选、专家调查和统计分析三个步骤，科学筛选信用评级指标，并对各个指标进行详细解释和说明，然后确定整个指标体系的评分标准。

(一)信用评级指标系统的设计

基于上面对我国信用评级指标系统改进方向的分析以及指标设计的一般原则，本文将指标预选和专家调查相结合，并利用统计分析方法，最终确定出新的指标体系［9］和预选指标。预选指标共计30个，分为银行素质、盈利绩效、市场敏感性状况、流动性状况和资产安全状况五大类。最终构建的指标体系如表1。

(二)各项评级指标的内涵

(1)支持评级。支持评级就是考察受评银行得到来自于政府股东等外部支持的可能性和力度。它有助于避免仅从个体因素得出评级结论的片面性，使评级结果更能全面反映受评银行的信用质量。

(2)银行素质。银行素质是指银行为持续稳定地发展所必须具备的各种要素的质量以及将各个要素有机结合起来的能力。银行素质是所有制形式、管理能力、服务素质、团队向心力的组合。

表1 商业银行信用评级指标体系

(3)盈利绩效。盈利绩效是对商业银行盈利能力的考核。盈利能力是指企业获取利润的能力，也称为企业的资金或资本增值能力，通常表现为一定时期内企业收益数额的多少及水平的高低。商业银行作为特殊的企业，盈利是其三大目标之一，盈利绩效考核是非常重要的。

(4)风险敏感性状况。市场风险是指商业经济政策改变等引发的所有市场工具的价格变动。银行所持有的固定或浮动利率的债券，远期利率合约、期货、股权以及现金交易工具等都可能面临一般性及特定的市场风险

(5)流动性状况。商业银行的流动性是指银行满足其客户随时提取资金的需求的能力。一般情况下，商业银行的流动性包括两个方面:一个是资产的流动性，二是负债的流动性。当流动性不能满足就产生流动性风险，进而动摇商业银行的根本，导致商业银行无法生存［10］113－124。

(6)资产安全性状况。安全性是指商业银行避免各种不确定因素的影响，保证自身经营与发展的能力。在“安全性、流动性、盈利性”三性原则中，安全性是商业银行放在首位的经营原则，因此对资产安全性的研究便成为商业银行的核心研究问题之一。

(7)管理水平。随着全球经济一体化进程的加速，管理越来越多地被引入银行业领域。管理队伍的素质和管理环境，是商业银行在“自主经营、自负盈亏”环境下竞争力的体现。

(三)指标评分标准设定

信用等级指标评分标准是在对银行进行评级时，对银行相应的各个指标评价数值进行符合度的测定。根据上文确定的信用等级指标体系，将银行信用最优状况以100分计，银行专家根据银行信用的一般情况设计评分标准。在评价指标体系中，指标分为两类:定性指标和定量指标。定性指标包括:B1(支持评级)、B2(银行素质)和B4(市场风险敏感性状况);定量指标包括:B3(盈利绩效)、B5(流动性状况)和B6(资产安全状况)。详细信用等级评分标准如表2和表3所示。

(四)评级指标递阶层次分析结构

将前面设计的指标按同一性分成相互联系的若干层，并赋予每一层级以相应数字代号，便于模型的分析和计算。评级指标递阶层次分析结构，如表1所示。

三、层次分析模糊信用评级模型

建立模型要经过以下步骤:首先确定指标的优先级权重，然后划分信用等级，定义评语集和评语矩阵，通过功效矩阵的计算最终确定信用等级。将从某商业银行获取的客户资料样本，使用层次分析模糊信用评级模型进行计算，并进行检验。

(一)确定指标优先级权重

依据信用评级指标体系构造评级指标递阶层次分析结构，进而通过专家调查的形式进行指标两两比较，将比较结果进行矩阵计算和C·R·检验，最终确定各指标在系统中的优先级权重［10］227。

(1)指标两两比较的专家调查。在银行信用评级指标体系的基础上，设计《银行信用评级指标比较调查表》，将该表交由招商银行某某分行30名专家打分填写。收集调查结果，进行以下统计:

表2 商业银行信用等级评分标准1(定性指标)

表3 商业银行信用等级评分标准2(定量指标)

确定最终bij后，运用上述权重确定数学模型进行计算。

(2)权重计算。首先，按照式 (2)计算分目标层各指标在总系统内的权重，如表4所示。

然后，按照式 (3)～式 (9)分别计算各指标在分目标层7项指标下的权重，计算结果如表5～表11所示。

表4 A-Bi判断矩阵 (i=1，2，…，7，一致性检验C·R·:0.0024＜0.1)

表5 B1-Ci判断矩阵 (i=1，2)

表6 B2-Ci判断矩阵 (i=3，4)

表7 B3-Ci判断矩阵 (i=5，…，7)

表8 B4-Ci判断矩阵 (i=8，…，11)

表9 B5-Ci判断矩阵 (i=12，…，15)

表10 B6-Ci判断矩阵 (i=16，…，18)

表11 B7-Ci判断矩阵 (i=19，…，21)

(3)优先级权重确定。将上述计算结果汇总，最终确定银行信用评级指标优先级权重，如表12所示。

表12 信用评级指标优先级权重

(二)信用等级划分

本文沿袭通用的信用等级划分，具体等级划分及意义见表13。

表13 信用等级划分及含义

该信用等级划分采用国内普遍承认的评级标准，便于采用和比较。

(三)评语集及评语矩阵

(1)评语集。设评语集为V，各评语为UN，则

前面将商业银行信用等级设计为“二等六级制”。由于B级以下等级没有信用评价和监控的价值，所以，本文主要是对AAA～B级进行研究。

(2)评语矩阵。评语矩阵是由评语集和评价指标C1，…，C21一一对应确定的评判向量，是各个指标的具体等级评价标准。

(3)最终确定评语矩阵，如表14所示。

表14 评语矩阵

(四)功效系数

通过功效系数的计算，确定商业银行信用评级的最终评价指标和具体评价。

(1)计算功效系数。以AAA级为例，其功效系数公式为 (其余等级以此类推):

具体计算出各等级的功效系数如表15所示。

表15 各信用等级功效系数

(2)隶属度。假定各D值关于信用等级的隶属函数按线性变化，那么对于D值大小与信用等级高低呈正相关的正指标，对第i级的隶属度按下式计算［11］:

则，对第i+1级的隶属度为:

若μ'(y) ＜μ(y)，该银行隶属度属于第i+1级，反之，则隶属度属于第i级。

例如:某银行的信用通过评价后得出D值为0.1647，处于AA级和A级之间，则，

所以，该银行属于AA级的隶属度为0.366，属于A级的隶属度为0.634，因此，该商业银行为A级。

四、结 论

层次分析法是适合我国商业银行信用评级的一种方法。此种建议是结合商业银行评级以及层次分析法的特点考虑的。商业银行评级本身要求定量与定性相结合，国内是这样做的，主要基于传统的5C评级法［12］。国外虽然量化程度较高，但是在实践中逐渐暴露出了一些弱点，因为并不是所有的评价和问题都可以用数字来表达，所以标准普尔和穆迪正在逐渐尝试引入一些定性指标。而层次分析法最大的特点是适用于多准则、多目标的复杂问题的决策分析，广泛用于地区经济发展方案比较、科学技术成果评比、资源规划和分析，以及企业人员素质测评等方面。正是基于这样的理念和特点，层次分析法对于系统性和整体性较强、目标较多、难以直接量化和测定的商业银行信用评级是十分适用的。

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