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刘吕科:新形势下商业银行信用风险管理的思考与建议

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yin hang yuxindai

宏观经济周期下行的经济环境对商业银行信用风险管理提出了新挑战。本文分析了经济下行期信用风险管理机制中存在的问题,并认为下一步,银行信用风险管理工作首先应树立新形势下授信审批新思维,其次要及时优化和完善信用评级体系,再次应纳入风险要素调整考核激励机制,并可借鉴发达国家经验建立独立的组合管理职能部门进行更积极的信用风险组合管理。

虽然全球经济不景气、大宗商品价格探底、实体经济疲软是造成中国商业银行本轮不良资产集中暴露的主因,但是在此过程中也暴露出商业银行信用风险管理的诸多缺陷。尤其在宏观经济周期下行的经济环境下,对信用风险管理提出了新挑战,此时反思信用风险管理方式,找出弥补漏洞和缺陷的方法和路径,对商业银行确保资产质量具有重要的现实意义。

经济下行期信用风险管理机制中存在的问题

商业银行较大规模的不良贷款风险暴露除宏观经济周期因素影响外,主要由以下三方面导致:

一是风险识别和评估机制错位。对贷款审批来说,审批人的主观判断在信贷审批中起着重要作用。在过去10年中,银行经历了一个经济周期的上行“黄金时代”,评审人的授信经验也大多是基于这种环境下积累的。评审人员一般都是根据经验,从行业、区域、产品、企业情况、担保情况等方面信息来综合评价企业风险情况,这很难精准判断企业的好坏。随着经济下行压力持续加大,按照“黄金时代”的审批经验进行授信评审的不足之处也逐渐暴露。同时,虽然统计模型能够支持评审判断,但精准地预测宏观经济环境变化、行业走势、企业前景等也非常困难。并且国内大多数银行的内部评级体系都建立在2013年以前,基础数据是“黄金时代”的数据,尽管通过压力测试或模拟方法进行了跨经济周期校准,但也很难完全符合当前的经济环境。因此,无论是评审人的经验,还是信用评级模型都存在机制错位的问题。

二是对业务条线人员的风险激励扭曲。传统上大多数国内银行对客户经理及整个授信条线人员的激励主要基于贷款规模,而对风险的关注相对较少。在上升经济周期,企业经营收入屡创新高,贷款基本能够按时回收,银行放贷意愿高涨,企业资金需求旺盛,如此反复形成了一个“良性”借贷互动。在此情景下,风险往往被低估甚至忽视,导致风险也随之不断累积,客户集中度、行业集中度、区域集中度、缓释集中度都逐渐变得过高。虽然潜在的集中度风险很高,但由于对业务部门的考核主要基于账面收益,经营机构更看重短期利益,因此就造成经营机构不会主动考虑集中度风险状况,而一味倾向于做大规模。当经济环境下行时,过去的信贷规模快速扩张就变成了不良资产风险集中暴露的主要促发因素,当初的行业、区域、产品授信集中度越高,所遭受的损失就越严重。

三是信用风险组合管理不到位。传统的信用组合管理侧重于在业务前端影响信贷审批,但这种做法被业务条线抵触,尤其是在经济上行期,信用组合管理职能部门往往被业务部门视为“毫无用处的研究部门”。因此,无论在管理范围和深度,还是在职能定位和权限方面,信用组合管理职能部门都处于辅助角色,在整个授信产品生命周期中的话语权有限。实际工作中,传统的信用组合管理在方法上,由于难以精准计算资产组合相关性,只能依靠一些简单的行业集中度和区域集中度指标进行控制,难以准确计量集中度风险;在方式上也未能将授信准入、审批授权、授信定价、资本配置和绩效考核进行有效整合形成“组合拳”。同时,由于没有资产处置权限,加上国内信用衍生工具较少,信用组合管理部门难以像国外同业一样对授信资产风险进行对冲、转卖和转移。在这种情况下,不到位的信用组合管理必然导致过高的集中度风险,也必然会在经济下行时暴露出集中度过高的苦果。

关于银行信用风险管理的建议

首先,应树立新形势下授信审批新思维。目前,银行经营发展的外部环境已经发生了巨大变化,商业银行要相应地转换授信评审思维,一方面对授信准入应做好行业研究,把握行业发展新趋势,积极介入新兴行业和国家战略产业,逐步退出高风险行业和产业。另一方面,对已授信的存量客户,应充分运用数据分析结果,结合统计分析规律,做好相应客户的贷后预警和不良清收准备工作。研究发现,高逾期和高不良的客户主要存在以下特征:一是高定价客户,根据风险收益相匹配原则,定价越高,客户的潜在风险也越大。二是保证客户,其逾期率显著高于信用和采用质押或抵押担保方式的客户。三是高杠杆客户,其逾期率显著高于具有较低资产负债率的客户。四是信贷可得性较低的企业,研究发现只有一家融资银行客户的授信逾期率显著高于有两家或三家融资银行的客户;已在资本市场上市企业的逾期率显著低于一般企业;涉及民间借贷企业的授信逾期率远高于没有涉及的企业。另外,银行应重点关注非授信业务中,以远高于银行贷款定价发债融资的客户。重点关注以上客户的授信后预警情况,有助于银行做好清收准备工作,在发生客户违约时将银行损失最小化。

其次,要及时优化和完善信用评级体系。信用评级结果是银行授信准入、经济资本计量、授信定价和绩效考核的基本输入元素,其结果的准确性直接影响到以上工作的可靠性,因此银行应建立完善的模型监控体系。当模型运行环境发生较大变化时,应适时优化和更新模型,确保模型能够及时捕捉经济环境中新发生的重大风险。具体来看,一是应建立完善的模型持续监控机制,定期跟踪模型表现,当模型表现指标突破阈值时应及时启动全面验证工作,并在验证结果的基础上有针对性地优化模型。二是建立模型实验工厂,引入“备用”模型机制。可按照西方先进银行的做法,“备用”模型的计算结果不在实际业务中应用,仅是实际运行模型表现的一个参照。当实际运行中的模型表现较差,而备用模型表现较好时,将备用模型转换为实际使用的模型,实现无缝衔接。当原来经优化后的模型表现优于原备用模型时,则重新转换过来。如果表现依然劣于原备用模型,则将其作为新的备用模型使用。备用模型的数量不限于1个,在后台进行自动测算(没有评级推翻和认定过程)。三是优化评级测算的数据基础。在大数据时代,银行应整合并充分利用行内及行外的宏观、行业、区域、企业财务、交易、征信、工商税务和互联网等信息,确保信息获得的及时性和全面性。同时加快整合银行内部的各类信息系统,如客户关系管理系统、授信审批系统、信贷预警系统等,健全客户的统一视图,为风险评级提供有效的信息支持,使客户的重要基础信息能够完整、准确,并形成及时更新的高效机制。

再次,应纳入风险要素调整考核激励机制。考核激励机制作为银行运行肌体中的“动脉”,贯穿市场营销、业务准入、授信审批、贷后管理等业务全过程,因此考核激励模式必须与银行所处的内外部环境相匹配,如若不然势必导致业务人员行为动机的“变形异化”,最终酝酿风险隐患。因此商业银行应及时调整考核激励模式,强化风险约束和风险收益均衡,方能规避经营机构在业务冲动下追求不计成本和风险得失的短期利益。第一,要将考核标准从挂钩“账面收益”向挂钩“风险调整后收益”转变。不应简单从财务视角去判断业务对商业银行创造的效益,同时必须合理考虑业务的潜在风险,规避客户经理在过度激励下的“逆向选择”行为。要按照风险与收益相匹配的原则,配置部门费用或产品费用。要通过统一的风险标准对账面收益进行调整,合理反映风险调整后的真实收益水平,并与实际考核标准相匹配。第二,兑现方式应从“即期一次兑现”向“按风险递延支付”转变。“一次性支付”引导客户经理追求短期收益,忽视长期风险,重视贷前审批,忽视贷后管理,其产生的问题已十分明显,应通过引入递延支付机制,将绩效支付与风险暴露期限相匹配,同时递延支付比例与风险大小相匹配,引导客户经理主动选择风险较小的业务,加强贷后管理。

最后,商业银行须加强组合管理。伴随着信用风险管理工具的发展,计量PD(违约概率)、LGD(违约损失率)、EaD(风险敞口)、M(期限)、R(相关性)的模型已具雏形,资产证券化的广度和深度也不断扩展,未来信用风险转移将更便利。商业银行应积极适应这种变革,进行更积极的信用风险组合管理。按照西方银行转型经验,在利率市场化和金融脱媒化的大背景下,银行业下一步可建立独立的组合管理职能部门,并厘清组合管理职能部门的管理范围、职能定位和管理模式,确保资产组合符合银行战略,满足其风险偏好,适应宏观经济发展趋势。信用组合管理部门在机构组织架构中所处的位置取决于其管理目标和涵盖的信用风险范围等因素。西方银行业经验显示,信用组合管理职能既可位于机构组织架构中的业务部门中,也可位于集中的风险管理部门或资金部门中。当银行的业务范围相对较窄时,位于业务线的信用组合管理部门会更有效率。当银行的业务范围相对广,为同一客户提供多样产品时,信用组合管理职能位于集中化的部门更适合。调查统计显示,发达国家银行中超过半数银行的信用组合管理部门都位于集中的风险管理部门或资金部门。值得注意的是,在信贷资产所有权的归属界定方面,若信用组合管理部门拥有信贷资产所有权(或和业务部门共同拥有信贷资产所有权),则其可以在信贷全生命周期的贷前、贷中和贷后进行控制,并根据需要对冲风险或证券化转移风险。若信用组合管理部门不具有资产的所有权,则该部门通常只有计量、汇报以及对信贷发起部门进行建议的功能。由此,中国商业银行应结合自身实际情况,加快组建信用组合管理部门,理顺信用组合管理和授信准入、审批权限、贷款定价、经济资本配置、资产处置、不良资产清收和绩效考核的关系,并进行有效整合,打出“组合拳”,确保信用组合管理的有效落地实施。

(刘吕科供职于中国民生银行总行风险管理部。本文编辑/王蕾)

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