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商业银行内部信用评级存在难点及对策 　　摘 要：内部评级体系建设是各家商业银行实施新资本协议的重点内容，由于国内商业银行在内部评级体系和建设方面起步较晚，在内部评级方面存在一定的障碍，本文就国内商业银行实施内部评级存在的问题进行了探讨，提出了改进建议。 　　关键词:商业银行 信用风险 内部评级 　　 　　一、国内商业银行实施内部评级的难点 　　在实施巴塞尔新资本协议的内部评级方面，国内商业银行存在的最大障碍和难点是数据、模型和相配套的系统支持，主要表现在： 　　（一）数据基础薄弱 　　数据问题是制约国内银行内部信用评级的瓶颈。根据新资本协议，对于使用基础内部评级法的银行，要求具备五年以上的历史数据来估计并验证违约概率；对于使用高级内部评级法的银行，必须有七年以上的历史数据来估计违约损失率。由于新资本协议对数据依赖性很强，历史数据清洗和整合是内部评级体系开发建设的关键环节。因此，银监会一直要求银行加强对历史数据的跟踪、整理和加工，建立完整的数据库。但对于国内商业银行来说，绝大部分银行在实现从手工操作到计算机处理的转变的同时，积累了大量的业务数据，但是，数据的质量不高，主要表现在： 　　1、企业报表数据质量不高 　　一是企业报表的多样化导致财务数据失真。由于历史和监管不到位原因，企业会计报表呈现多样化和复杂化，企业数据一方面混乱不清，另一方面，一些企业在申请贷款时财务报表存在虚填、漏填现象，商业银行的审核不是非常严格，银行人员对数据的认识也仅仅停留在财务数据上，对于非财务数据缺乏深入细致的研究，企业内生的风险可以通过粉饰的报表，躲过审计师的审计，或者审计师事务所索性帮助企业重新炮制一份报表交给银行，银行缺乏用于对企业财务报告进行反欺诈监测的有效手段，导致银行获取的企业数据质量不高，从企业的财务报表中往往不能真实反映企业的经营状况，导致在模型设计时西方沿用的杜邦分析体系和沃尔比重分析偏离度较大，越来越受到严重的质疑。 　　二是中小企业数据不完整。从国内来看，中小企业在发展的过程中，由于管???不规范和其他主观原因，企业数据不完整，从中小企业授信业务开展和小企业自身的生命周期来看，银行方面收集的信息一般都低于五年，并且数据的失真程度较高， 数据不完整和数据失真对小企业评级带来了难度。 　　2、银行数据管理不到位导致数据混乱 　　一是数据冗余与缺乏并存。大部分商业银行尤其是中小商业银行如城市商业银行(简称城商行)等都经历过转制，由于历史、银行自身经营等原因,在数据标准的统一等方面，没有从全行历史发展和风险管理的角度，制定全行的信息资源规划，使数据能够按需求变为信息，银行在采集数据时一方面收集到的客户和债项的数据连续性不够，另一方面没有进行数据的梳理和挖掘，采集到的数据出现冗余、多矢量同一数据现象较重，数据的质量和实用性较差,造成真正可以用于银行分析的数据缺乏，无论使用多复杂的模型都会出现失真程度较高现象。 　　二是数据的存储更新不及时。银行对客户数据采集更新完全依赖于各业务系统操作者或基层营销人员的自觉性、纪律性、业务能力以及各级管理部门的检查督促力度，由于受到财务报表报送频率的限制和基层网点业务人员素质和工作压力等方面的原因，基层操作人员或营销人员无法对客户的信状况作出及时更新，使商业银行无法及时有效地分析和排除信用风险隐患。同时，受国内发展环境的影响，国内中介商业信用评级机构处于发展初期，还很不成熟，银行获得数据的渠道一般只能通过企业获得，获取适用的外部数据的难度较大，导致数据更新不及时。 　　因此，实施内部评级对商业银行来讲，面临的首要问题就是数据的完整性和可靠性。据安永会计师事务所公布的调查显示，近40%的国内商业银行认为IRB法模型的数据收集位居信用风险管理障碍的首位，约60%的商业银行尚未掌握信用数据的收集和管理方法，信用文化以及管理文化的建设方面也需要进一步完善，这些问题的解决将需要大量的人力和时间，数据问题任然是制约银行实施内部评级的瓶颈因素。 　　（二）缺少现代评级模型使用的环境 　　国外现代评级模型是建立在市场化程度很高的基础上，模型由严格的假设，由于受国外市场化程度和环境的影响，在国内银行在利用国外现代信用风险模型来进行国内内部评级模型建设时，还存在制约因素。 　　1、市场机制制约。CrdeitRiks+模型对违约次数服从泊松分布的假设，认为违约事件概率很小，需要健全的市场体系、完善的信息披露制度和监管机制等完全有效的市场假设作为前提，CrdeitRiks+模型中一个重要假设是将每一笔贷款视为独立，并且每一笔贷款发生违约的可能性很小，贷款组合违约的分布符合泊松分布。而我国目前信用制度不健全，企业之间诚信意识不强；商业银行为规避风险总是倾向于给熟悉的客户和有关系的客户发放贷款，而且