中小银行信用债信用风险管理实践与探讨

聂飘霞

摘要：本文结合长沙银行在信用债风险管理方面的实践，探讨了中小银行信用债信用风险管理的相关理念和方法，以期为中小银行类机构管理信用债信用风险提供一些参考。

关键词：中小银行 信用债 风险管理 财务预警模型

信用债是我国债券市场的重要品种，狭义上特指非金融企业发行的债券，主要包括企业债、公司债、短期融资券、中票和定向工具等。随着债券市场扩容和品种的不断丰富，信用债已成为我国债券市场和商业银行债券配置的重要品种之一。

近年来，我国信用债市场发展十分迅速。根据Wind资讯的统计，截至2017年末，我国存量信用债余额为16.54万亿元，占全市场债券余额的22.15%，超过国债、地方债、政策性银行债等利率品种，成为企业直接融资的重要资本工具。但在信用债市场快速发展的同时，近年来违约风险增加，对于商业银行特别是中小银行信用债风险管理体系建设提出了更高要求。本文将结合长沙银行业务实践，对于中小银行信用债信用风险管理方法作以探讨。

中小银行信用债信用风险管理现状

（一）信用债投资面临较大的信用风险

商业银行是信用债最大的持有主体，特别是对于以中小银行为主的城市商业银行和农村商业银行来说，信用债的持有量更大。

与全国性的商业银行具有广泛的客户来源不同，中小银行经营范围通常局限在一定区域内，客户资源高度集中，优质发债企业较少且以城投企业为主，因此在中小银行所持信用债的发行人中，行内客户资质相对较弱。在以往信用债“刚性兑付”时期，一些中小银行通過“简单粗暴”的方式完成了信用债投资，并在过去的牛市中获取了超额收益。而在信用债券市场迅速扩容并频发违约的市场环境下，中小银行信用债投资面临着较大的信用风险。

（二）信用风险管理能力相对不足

商业银行是信用债市场主要投资资金来源方和风险承担者，其信用风险管理能力是信用债投资的基础与前提。全国性商业银行一般拥有广泛的客户基础和较强的业务渗透能力，债券发行人往往也是对公贷款客户、债券承销客户等，可以通过统一授信、信息共享实现对信用债投前和投后的统筹管理，从而实现对信用债风险的有效管理。与全国性商业银行相比，中小银行在进行投资决策时，由于缺乏系统的工具和专业的信用研究团队，难以对发行人信用风险进行全面深入的分析和排序，主要是借助外部评级和公开信息对发行人信用资质进行简单的评估，风险管理能力明显不足。因此，中小银行虽然持有较大规模的信用债，但其在客户资源、专业人才、研究能力、管理手段等方面还存在较多制约。由于人员、工具的限制，中小银行的投资部门通常并未形成自己专业的信用研究团队，往往依靠授信审批和风险管理部门对信用风险进行把控，对信用债的风险承受能力偏低，一旦发生违约事件，将对其投资组合业绩表现和今后的投资管理模式形成巨大冲击。

长沙银行信用债信用风险管理实践

长沙银行成立于1997年5月，是湖南省首家区域性股份制商业银行和湖南最大的法人金融企业。自2014年开始，长沙银行着手全面搭建信用债投研和风控体系，依托IT系统与资讯终端、以评分卡与大数据为核心、借助外部行业与个券研究，在信用债风险管理上进行了有益的探索和实践，并取得了一定成效。

（一）构建内部评分卡

由于外部信用评级存在评级公信力和可比性较弱、区分度不高、高信用评级过于集中、评级监管不严、评级跟踪滞后等问题，近两年来，长沙银行开始着手建立适合自身业务发展需要的内部评分卡。第一代评分卡使用专家判断法，依靠交易员和风险中台的经验进行开发，简单易行，但容易受专家个人经验及主观因素的影响，带有片面性；在第二代评分卡构建过程中，借助外部专家智慧，通过违约模型法将评分卡进一步完善，评分卡已通过后续自主研发的信用分析管理系统得以广泛使用。

违约模型法是根据一定的统计理论，利用数学方程模拟现实中客户信用状况与客户特征之间相互关系的研究方法，其开发包括以下几个环节：数据转换（运用logistic转换等）、数据标准化、单因素分析（运用AR值、Somers D值等）、相关性分析、多因素分析（Probit与Logistic模型）。该模型优点在于：在数据量充分的前提下，可以比较准确地预测客户的信用等级；缺点是受数据量影响，在数据量不充分或者数据质量不高时，此方法得到的结果可信度不高。目前，非金融发债企业已超过5000家，同时市场上已有多个违约样本和较多的低评级发行人，数据量充分，因此采取违约模型法对评分卡进行改进可以取到较好的效果。

评分卡包括模型内指标和模型外调整因素。模型内指标是指以反映企业盈利能力、营运能力、增长性、资产规模、杠杆率等财务指标为主的定量指标，以及反映企业性质、竞争力、行业特征、融资能力等的定性指标。模型外调整因素是指由于其偶发性，不适合通过统计建模的方法纳入模型内且对发行人信用资质有重大影响的负面因素，如行业严重下滑、受监管部门处罚、重大讼诉、实际控制人风险事件、未及时披露定期财务数据等。根据Wind行业分类，将130多个四级分类行业划分为13个大类行业模型和1个通用类模型，含建筑、消费、医疗、交通运输、城投类、一般企业通用类等，通过统计建模的方式，构建了14张评分卡。

评级主标尺分为1、2、3、4、5共五个大档。数字越小，信用等级越高，每个大档包括3个小档，投资入库所需满足的最低评级标准根据建模样本测算结果的评级分布划定。通过违约模型法校验出的内部评级具有良好的区分度，如外部评级同是AA级的发行人，其所对应的内部评级可能为4+、4、4-，甚至5，从而有助于对发行人信用资质形成有效判断。

（二）开发信用分析管理系统

评分卡通常会涉及很多模型和数据，如果在数据录入与更新、评级发起、流程审批、评级结果查看、评级变动跟踪等方面完全依靠Excel操作，需要从数据库中手工选取数据，难以共享，不利于数据管理、流程管控以及评级结果的应用，也不利于模型管理。为此，长沙银行于2016年下半年起开始自主研发基于评分卡的信用分析管理系统，该系统已于年底上线并投入使用。该系统通过全行统一的大数据平台与Wind数据库进行对接，可快速添加发行人数据以及提取定量数据，经办人只需手工填写定性数据录入模板并导入后（每个定性指标分为3至5个档次，操作人员只需录入数字），即可生成模型外因素调整前的试算评级。目前系统存储了将近2000家发行人的评级结果，交易员可通过系统横向比较同一大类行业不同发行人的试算评级结果，纵向查看发行人每年的评级变动情况。endprint

此外，长沙银行还持续不断地提升和扩展系统功能。2017年上半年，在系统中新增了发行人尽职调查、风险评估以及授信管理模板，所需财务数据均通过Wind导入，提高了交易员和风险中台对发行人的评估效率。至此，通过信用分析管理系统，信用投资实现了从内部评级到入库审批、前台尽职调查、中台风险评估、授信管理、投后管理的全流程管理。后期通过借助大数据建模、机器学习等算法在系统中实现了模型自我验证和修正。

（三）搭建违约预警模型

在信用债信用风险研究与管理方面，长沙银行不断与专业咨询机构、同业机构进行交流，吸收和总结市场先进实践经验，依靠本行在信息技术上的强大研发能力，不断探索和开发适合本行实际情况的风险管理工具和模型。

内部评分卡依据定量定性因素对发行人的信用资质给出一个整体评价和排序。由于模型的固有缺陷，可能未关注到发行人在某些指标上的恶化，容易造成投资者依赖表面上让人信服的结果、安心等待债券到期兑付的情况。而外部评级的下调往往出现在发行人明确不能付息或还本的情况下，具有严重的滞后性。因此，在评分卡实施和信用分析管理系统上线后，长沙银行便开始研究预警模型，目前已构建出财务预警模型，确定了预警规则，具有一定的应用价值。

在模型構建过程中，参考国内外财务预警模型的构建方法，包括单变量分析模型、多变量模型（Z-score模型）、条件概率分析模型中的逻辑回归模型等，借鉴俞宁子、刘斯峰、陈绿原所著《中国债券违约现状与预警全剖析》1中提出的预警框架，运用计算机技术反复进行验证，最终从30多个财务指标中筛选出包括现金比率、资产负债率、利息保障倍数、刚性债务与所有者权益比、净利润率、Z-score值等14个违约敏感指标。经过严谨的统计分析，将预警阈值调校到了最合适的水平。预警规则包括红色预警、黄色预警和综合预警：红色预警为14个通用指标中至少有7个指标突破阀值；黄色预警为8个关键指标中至少有5个指标突破阀值；综合预警为同时发生红色预警和黄色预警。经过验证，对于2016年的新增违约发行人，该模型实现了2015年财务数据85%的预警和2014年财务数据71%的预警。在后续实践中，还将加入发行人负面事件、行业景气度等先行指标，建成多维预警模型，提高预警的频率、质量和效果。

目前，长沙银行完成了两代评分卡的更替，自主开发了信用分析管理系统，建立了财务预警模型，通过分析、整合外部专业机构在行业、信用市场、投资策略、信用事件等方面的研究成果，跟踪债市发行人负面消息，形成了定期信用研究报告。通过投前内部评级、尽职调查和风险评估，投后评级跟踪、定期排查和财务预警，积极主动地管理信用风险，做到在投资策略上“有攻有守”，在风险把控中“心中有数”，实现了投资组合在行业、企业性质（如投资优秀的民营企业）、品种上的分散化。在所投信用债中，除某AAA级债券因发行人近年经营下滑出现过一次负面展望外，其他信用债未出现过评级下调情况。

加强我国中小银行信用债风险管理的政策建议

展望未来，受我国经济增速趋缓、产业结构调整、房地产不确定性增加、金融去杠杆等因素的影响，信用市场将继续分化，高负债、盈利能力弱的发行人将面临资金链断裂的风险。中小银行如果仅依靠国企、城投、高评级等“信仰”投资，投资组合将面临收益低、风险高的危险局面。因而，中小银行需警惕信用风险新的表现形式与衍变路径，改变过去“简单粗暴”的投资模式，建立适合自身实际情况的投研与风险管理体系，确保信用债投资安全，实现投资收益与风险的相互匹配。

一是重新认识信用债风险。债券违约打破了市场一直以来对信用债的刚兑预期，过去长期存在的刚兑环境让市场对违约风险缺乏敏感性，中小银行需要重新认识和评估信用债的信用风险，在人力和机制上加大对信用研究的投入，通过专业的信用团队和投研体系，实现对持仓信用债全方位、全过程的风险管理，确保投资安全。

二是加强信用研究能力。未来市场上信用产品将更加丰富多样，衍生品的出现与发展将催生更多的交易策略，信用债的交易必将越来越活跃，信用研究能力将成为机构投资者的核心竞争力，特别是对于以主要通过经营和承担信用风险获取收益的中小银行来说，更需要加强信用研究能力，奠定信用债投资及风险管理的良好基础。

三是搭建适合中小银行投资交易需求的风险管理体系。从长沙银行的实践经验来看，中小银行可从人员、模型、系统上逐步搭建适合自身投资交易需求的风险管理体系，并可适当借助外部专业信用机构的产品和服务，积累行业分析经验和具有代表性发行人的经营和财务特征，实现在投前风险评估时对发行人的经营状况和财务特点了然于胸，投后能及时密切关注发行人的动态，及时发现风险苗头，提前进行处置。在信用债风险可控的情况下，逐步建立收益最大化的品种、期限和行业组合，一方面为自营投资创造更多收益，另一方面为理财客户带来更稳健的收益，不断提升自身的市场影响力与竞争力。

注：

1.详见2016年9月21日德勤企业咨询上海有限公司俞宁子、刘斯峰、陈绿原发布于第一财经网站的报告。

作者单位：长沙银行金融市场部

责任编辑：印颖 鹿宁宁endprint