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商业银行信用风险度量与管理：策略、挑战与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代金融体系中，商业银行扮演着举足轻重的角色，是金融市场的关键参与者。它作为经营货币和信用业务的特殊企业，通过吸收存款、发放贷款、办理结算等业务，为社会经济活动提供资金融通和支付结算服务，是连接资金盈余者和资金需求者的重要桥梁，对经济的平稳运行和资源的有效配置发挥着基础性作用。然而，商业银行在经营过程中面临着诸多风险，其中信用风险是最为核心且影响深远的风险类型，贯穿于商业银行的各项业务活动中，对银行的资产质量、盈利能力和稳健运营构成直接威胁。若信用风险失控，可能导致银行资产减值、利润下滑，甚至引发流动性危机，危及银行的生存根基。

近年来，全球经济环境复杂多变，不确定性显著增加。经济增长的波动、市场利率的频繁调整、国际贸易摩擦的加剧以及地缘政治的不稳定等因素，都使得商业银行面临的信用风险形势愈发严峻。从国际上看，2008年全球金融危机爆发，雷曼兄弟等大型金融机构的倒闭引发了连锁反应，导致信用风险在金融体系内迅速蔓延，众多商业银行遭受重创，不良贷款率急剧攀升，资产质量严重恶化，金融市场陷入恐慌，这充分彰显了信用风险失控对金融体系和实体经济的巨大破坏力。在国内，随着经济增速换挡、结构调整和转型升级的深入推进，部分行业和企业面临经营困境，偿债能力下降，商业银行的信用风险也随之暴露。一些企业由于市场需求萎缩、成本上升、资金链断裂等原因，无法按时足额偿还贷款本息，导致银行不良贷款余额和不良贷款率持续上升，给商业银行的风险管理带来了巨大挑战。

此外，随着金融科技的迅猛发展和金融创新的不断涌现，金融市场的格局和商业银行的业务模式发生了深刻变革。互联网金融、影子银行等新兴金融业态的崛起，拓展了融资渠道，加剧了市场竞争，也使商业银行的信用风险来源更加多元化和复杂化。一方面，互联网金融凭借其便捷性、高效性和创新性，吸引了大量客户，分流了商业银行的传统业务，压缩了其市场份额；另一方面，影子银行的发展使得信用中介链条拉长，信息不对称加剧，信用风险的隐蔽性和传染性增强。同时，金融创新产品如资产证券化、信用衍生品等的出现，虽然在一定程度上分散了信用风险，但也带来了新的风险因素，如基础资产质量风险、定价风险和法律风险等。若商业银行不能及时适应这些变化，有效识别、度量和管理信用风险，将难以在激烈的市场竞争中立足，甚至可能引发系统性金融风险。

在此背景下，深入研究商业银行信用风险度量和管理具有极其重要的现实意义。从微观层面看，准确度量信用风险并实施有效的管理策略，有助于商业银行优化信贷资源配置，提高资产质量，降低不良贷款率，增强盈利能力和抗风险能力，保障自身的稳健运营和可持续发展。通过科学的信用风险度量模型，商业银行能够更加准确地评估借款人的信用状况和违约概率，合理确定贷款利率和贷款额度，避免过度授信和不良贷款的产生；同时，有效的信用风险管理措施能够及时发现和预警潜在的信用风险，采取针对性的风险控制措施，降低风险损失。从宏观层面看，加强商业银行信用风险管理对于维护金融体系的稳定、促进实体经济的健康发展至关重要。商业银行作为金融体系的核心组成部分，其信用风险状况直接关系到金融市场的稳定和安全。若商业银行信用风险失控，可能引发金融市场的动荡，导致资金链断裂、企业倒闭、失业率上升等一系列负面后果，对实体经济造成严重冲击。因此，通过加强信用风险管理，能够有效防范和化解金融风险，维护金融秩序，为实体经济的发展创造良好的金融环境。

综上所述，商业银行信用风险度量和管理是金融领域的重要研究课题，对于应对当前复杂多变的经济金融环境，保障商业银行的稳健运营和金融体系的稳定具有重要的理论和现实意义。

1.2国内外研究现状

国外对商业银行信用风险度量和管理的研究起步较早，在理论和实践方面均取得了丰硕成果。早期的研究主要集中在传统信用风险度量方法上，如专家评分法，它依赖信贷专家对借款人多方面因素的深入分析来判断信用风险，具有较强灵活性，但主观性高，易受专家个人偏见和经验左右。财务比率分析法通过计算借款人财务报表中的流动比率、速动比率、资产负债率等，评估其财务状况和偿债能力，不过该方法主要依据历史财务数据，难以充分反映未来信用风险。

随着计量经济学和金融科技的发展，现代信用风险度量方法应运而生。J.P.摩根公司1997年开发的CreditMetrics模型，运用VAR框架对贷款和非交易资产进行估价和风险计算，基于借款人信用评级、评级转移矩阵、违约贷款回收率和信用风险价差等，得出贷款市场价值及其波动性和VAR值。KMV模型利用现代期权理论，将违约与公司特征相连，通过股票价格测算上市公司预期违约概率，对债务人质量变化敏感，具有前瞻性和较强预测能力。瑞士信贷银行的CreditRisk