基于监管视角的商业银行信用风险预警研究

高 婕 宋丹丹

（中国邮政储蓄银行授信管理部，北京 100808）

我国经济进入高质量发展阶段，对商业银行信用风险辨识与控制提出了更高要求，相关信用风险预警策略面临着严峻挑战与考验。当前形势下，有必要从监管视角把握与分析商业银行信用风险问题，综合施策，强化信用风险预警的整体效果。本文就此展开了探讨。

一、研究背景

信用风险预警问题是现代商业银行经营管理的重要内容之一，是完善与优化整个金融体系的关键项目，只有始终不断强化商业银行信用风险预警，才能有效应对潜在的信用风险危机。近年来，国家相关部门高度重视商业银行信用风险预警方法的应用与创新，在风险预警基本实施规则、系统性金融风险防范化解、风险预警效果评价等方面制定并实施了一系列重大方针政策，为新时期强化商业银行监管提出了基本遵循与导向，在维护银行业安全稳定、确保金融体系稳健运行等领域取得了令人瞩目的现实成就，积累了丰富而宝贵的实践经验，实现了商业银行风险防控、深化改革与支持实体经济等要素之间的衔接与配合。同时，各级监管机构同样在创新商业银行信用风险控制流程，优化信用风险预警流程等方面进行了大量卓有成效的研究与探索，效果突出，实现了对信用行为主体风险的精准监测与预警。尽管如此，受信用风险资本监管等主客观要素影响，当前商业银行信用风险预警实践中依旧存在诸多短板，不利于扎实有效推进银行机构实施信用风险内部评级，需要给予高度重视。上述背景下，从监管视角深入探讨商业银行信用风险管理的有效性，建立定性分析与定量分析相结合的模型，具有极为深刻的现实意义。

二、基于监管视角的信用风险预警思路

1.基于监管视角进行信用风险预警的必要性

一方面，在当前经济社会与法治环境下，从监管视角对商业银行信用风险进行精准预警，是实现监管目标的必然选择。无论是《银行业监督管理法》，还是《商业银行资本管理办法》等，均对防范和化解银行业风险等进行了明确规定，赋予了商业银行监管单位的监管权限，并强调突出商业银行信用风险监管要从“事后救援”向“事前预防”转变，构建形成以未知元素为主要面向对象的信用风险把控体系，突出商业银行监管工作的实效性与预见性。另一方面，当前国家宏观调控的强度越来越大，为了实现商业银行的审慎监管，同样有必要实施相应的信用风险预警，防止由信贷资产质量问题而导致的金融业不良连锁反应，对商业银行体系信用风险的发展态势做到宏观控制。此外，商业银行监管部门在强化监管数据信息统筹与整合方面做了大量工作，为实施科学规范的商业银行信用风险预警提供了强大的数据信息支持，成为实施高密度监管的重要前提条件。

2.基于监管视角进行信用风险预警的特殊性

在监管视角下，商业银行信用风险预警的特殊性主要表现在如下三个方面。一是预警目标不同。商业银行信用风险预警需要具备一定的前瞻性特征，提前辨识相关风险点，以制定具有针对性的风险控制措施，防范系统性金融风险，而对于商业银行而言，则相应的预警目标成为了提高贷前分析效率、优化贷款管理效能。二是研究样本不同。通常情况下，为了持续提升信用风险监管效能，可将长期监测获取到的数据信息作为研究样本，并综合比对相关差异信息。三是信用风险预警机制不同。在监管视角下，实施信用风险预警需要针对潜在风险客户提出相关预警信息，查找商业银行在信贷方面的不足之处，进而督促引导商业银行改善信贷行为，及时管控风险。

3.基于监管视角进行信用风险预警的路径选择

基于监管视角进行信用风险预警的路径选择应该建立在研究对象选择以及信用风险界定基础之上。在研究对象选择中，应首先根据相应的政策依据与要求，形成具有衔接性的信用风险基本单元，摒弃传统保守陈旧的信用风险预警基础理念，突破僵化固化信用风险防控模式的阻碍。现代科学技术的快速发展，为商业银行信用风险预警提供了更为丰富的技术手段，使研究对象筛选等具备了更为灵活的选择空间，使相应的分析数据准确性更高，研究样本更趋稳定。在信用风险界定方面，则应根据商业银行贷款、债券投资、承兑汇票、外汇交易等因素，予以综合确定。在预警路径确定中，否则应首先对研究样本进行充分整理，并梳理可能影响商业银行信用风险的所有指标，然后构建形成预警模型，确定预警风险区域及等级。

三、基于监管视角的信用风险预警模型构建

1.标识信用风险

信用风险的标识方法决定了信用风险预警模型构建后续各个环节的针对性，因此应通过信用风险标识，对商业银行信用风险进行定量分析，将满足不同条件的贷款调整设定为不良贷款。在此过程中，应制定详细可行的信用风险标识规则方法，为信用风险标识提供可靠依据与参考，防止相关行为活动无据可依、无章可循，将信用风险发生的表现期限定在一定范围内，并根据不良贷款发生的相关频次，将商业银行分别标识为正类银行和负类银行等。同时，应强化相关监管人员的责任意识与风险意识，掌握全面而专业的信用风险标识理论知识，熟练运用商业银行信用风险标识的各类专业技术方法。

2.确定样本数据

在当前技术条件下，如何立足监管视角，在商业银行信用风险预警中高质高效地确定样本数据，一直以来都是业内难点问题所在。为有效克服样本数据确定中的各类问题，可选择符合特定授信或贷款条件的商业银行作为样本，并将其中不具备风险预警价值的相关商业银行进行剔除。在样本数据初步确定后，应根据相关规则将其进行分批次处理，确定正类样品数量和负类样品数量，并构建形成模型数据集合。同时，可积极运用现代信息化技术，搭建基于计算机技术与软件技术的样本数据确定与分析平台，将样本数据确定过程清晰直观地展现出来，实现样本数据确定过程的可视化与模型化。

3.确定预警指标

在商业银行信用风险预警指标确定中，应遵循如下几方面原则，即全面性、系统性、合理性、可操作性、敏感性和显著性等。只有建立在这些基础之上的预警指标，才能确保不遗漏任何重要风险信息，并从不同维度、不同层次体现与反映商业银行信用风险特征，更加敏感而具体地感知信用风险变化所产生的连锁影响。在上述原则基础上，可对商业银行的信用风险特征进行描绘，细化分解为宏观经济环境指标、基本特征指标、商业银行授信指标、关联担保指标等。在预警指标确定后，应采用人工判断和统计检验的方式进行权重分配，使最终确定的资产规模扩张率、贷款增长率、所在地域不良贷款率、逾期贷款率以及是否存在不良对外担保贷款等预警指标更具层次性、针对性与差异性，最大限度上满足监管视角下的商业银行信用风险预警需求。

4.模型参数估计

在所有预警参数确定之后，应通过处理二元定性目标变量的方法，对模型参数进行估计。随着现代模型参数估计基础理论研究的日趋成熟，可用于模型参数估计的方法呈现出多样化趋势，比如逻辑回归算法、决策树算法、层次分析算法、支持向量机算法等。上述不同的模型参数估计算法，在参照标准、算法过程、风险建模效果等方面存在显著差异，因此应根据商业银行信用风险预警的现实需求予以综合择定。在实践领域，逻辑回归算法凭借着准确的计算过程，可通过构建非线性函数来进行方程构造和求解，因此被广泛采用。基于逻辑回归算法形成的模型被称之为逻辑回归模型，在风险预警特定参数范围内保持稳定有效。

5.模型预警效果检验

在完成上述各项步骤后，应对风险预警模型的预期效果进行检验，具体方法可采用观察模型预警抓获率和抓获提升度等方法进行。在预警抓获率方面，由于不同的风险预警参数具有不同的内在含义及表达方法，所起到的模型预警效果也有所不同，因此可通过风险排名范围大小，对相关检验效果进行评价。在此过程中，应选择最具代表性的模型预警效果检验参数，形成局部风险预警前瞻性与主动性特征的预警效果检验结论，为推进实施后续相关风险防控策略提供可靠依据与参照。在抓获提升度方面，相关效果检验结论往往存在一定波动幅值，应将其中数据信息进行去伪处理，剔除不符合观察范围实际需求的数据，保持模型预警效果的可靠性与可信性。

四、商业银行信用风险预警实践检验

1.预警信贷资产恶化可能性大

在当前经济社会环境下，商业银行所面对的客户群体较广，这些客户群体具有零散性特征，而其中可纳入预警范围内的客户更是分布于国民经济行业多个大类中，部分客户贷款发生逾期行为，对商业银行形成不良贷款。由于国家宏观调控力度不断增大，因此相应的经济结构同样保持变化与优化，在商业银行信用风险预警方面则表现为信贷资产的恶化可能性逐渐变大，尤其是与国家调整导向高度吻合的产业而言，尤为如此。

2.盲目扩张行为对经营状况影响大

随着现代经济社会高质量发展进程的凸显，商业银行的部分信贷客户为了不断增强自身竞争实力，在自身经营行为方面存在盲目扩张现象，甚至部分信贷客户存在跨业经营现象，而这种行为则对其实际经营状况的影响极为显著。纵观当前信贷客户经营管理行为，普遍存在着非理性的多元化发展与盲目的资产扩张等共性问题，一旦所投资的项目领域出现风险，则商业银行信用风险同样会出现相应的连锁反应，会致使无法准确预估未来资金需求。

3.商业银行不审慎授权行为诱发信用风险

在商业银行信用风险预警中，预警客户中的多头授信客户占比少于非预警客户。通常情况下，若某信贷客户的自身经营行为良好，市场活力相对较强，因此会获得更多数量的商业银行授信，形成多头授信客户。对于多头授信客户而言，信贷客户的相关信息变得更加透明，银企信息不对称问题得到极大程度上的缓解，有助于商业银行开展更为有效的信用风险管理。也正是因此，多头授信客户也更容易成为商业银行竞争环境持续复杂化背景下的优质客户。

4.不良担保拖累信贷质量

毋庸置疑，不良担保问题与商业银行的信贷质量密切相关，存在直接关联关系。信用风险具有可传递性特征，会在商业银行与信贷客户之间的链条之间进行传递。在经济向好阶段，信贷客户的运营环境相对较好，通过实施担保行为可强化增加信用值，商业银行也可将其作为拓展贷款市场的重要目标对象。但随着信贷客户关联担保范围的扩大，隐藏于担保圈范围内的潜在风险隐患也更为明显，形成捆绑状态，因此应有效防范连带风险。

五、商业银行信用风险防范的政策建议

1.充分利用预警清单提高信用风险防控的前瞻性和针对性

在商业银行信用风险防范过程中，预警清单的关键价值不言而喻，在预判不良贷款可能性方面扮演着不可替代的关键作用，可有效提高信用风险防控的针对性。对于纳入信用风险预警提示的客户群体，应首先通过客观分析与现场调查等手段对其预警提示进行研判，确认潜在风险的来源、波及范围及发展程度等，深化风险摸排频度和深度，并根据相关摸排结果进行预警压力测试，形成具有层次性、差异性的信用风险防范预案。加大对信用风险防控的考核力度，引导商业银行走差异化发展模式，化解羊群效应下的信用风险。

2.深化全面风险管理，建立全过程风险管控体系

建立健全商业银行信用风险防范管控体系，根据信用风险实际，深化全面风险管理价值理念的运用，将动态化、连续性的信用风险防范理念融入风险管理全过程。强化突出全过程风险管控体系的约束性，确保其具有足够的导向性价值，并对以往既有信用风险管理制度进行梳理完善，将不符合信用风险防范的条款约定进行修订。立足于全面风险管理理念，对商业银行信用风险的影响因素进行细化分类，实施差异化、等级化、立体化的风险管控。

3.提高信用风险防范人员综合素养

定期组织商业银行信用风险防范人员参加专项培训与学习，由业内专业人士为其讲解新形势下商业银行信用风险防范工作所面临的新任务与新要求，系统性地掌握商业银行信用风险防范所涉及到的各类专业理论知识，为全面优化提升风险防范综合效果奠定坚实基础。提高信用风险防范人员具体实操技能，熟练运用各项模型构造方法等工具，在法律法规、金融体系、数据信息等方面实现新的突破，以充分确保工作效率，促进商业银行信用风险防范整个过程的完整性与规范性。强化商业银行信用风险防范人员牢固树立责任意识与创新意识，以更加积极主动的责任感做好信用风险防范工作的各个环节，防止有失偏颇。

六、结语

综上所述，受经济社会环境、信用风险预警思路等方面要素的影响，当前基于监管视角的商业银行信用风险预警成效依旧存在诸多不容忽视的薄弱环节，阻碍着商业银行高质量发展进程。对此，有关人员应该从现代经济社会的客观实际需求出发，充分遵循商业银行信用风险预警的基本实施规则，创新信用风险预警思路与流程，为全面优化提升商业银行信用风险预警总体效果奠定基础，为促进经济社会和谐稳定发展保驾护航。