基于整合框架體系的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理研究文獻(xiàn)綜述及論大學(xué)生寫作能力

浙江大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院文獻(xiàn)綜述基于整合框架體系的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理研究PAGEPAGE16（一）國(guó)外研究現(xiàn)狀1、理論界研究綜述 EdwardI.Alterman和AnthonySaunders對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量近20年的戲劇化發(fā)展作了如下的總結(jié)。1.倒閉風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)的的全球化。2.各商行傾慕與高質(zhì)量、大客戶所帶來的不協(xié)調(diào)性。3.日益惡化的貸款邊際利率競(jìng)爭(zhēng)。4.抵質(zhì)押物市場(chǎng)價(jià)值的減少。和5.飛速增長(zhǎng)的表外金融產(chǎn)品(包括金融衍生品)所帶來的不可避免的違約風(fēng)險(xiǎn)。(EdwardI.AltmanandAnthonySaunders,CreditRiskMeasurement:DevelopmentsOverTheLast20Years,1996)在學(xué)術(shù)上和業(yè)務(wù)實(shí)務(wù)上，隨著宏觀經(jīng)濟(jì)的改變、融資方式的進(jìn)化尤其是在貿(mào)易全球化背景的作用下，與之相對(duì)應(yīng)的發(fā)展則有：1.銀行注重于開發(fā)一套全新的，更為成熟風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)和早期預(yù)警體系2.不再僅僅專注于單一貸款、證券等組合的信貸風(fēng)險(xiǎn)分析，而是將主要精力著重于開發(fā)信用集中風(fēng)險(xiǎn)(組合風(fēng)險(xiǎn)–portfoliorisk/integratedriskmanagement)，即所謂的整合信用風(fēng)險(xiǎn)體系。3.開發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型，如RAROC(Riskadjustedreturnoncapitalmodels)。4.開發(fā)表外業(yè)務(wù)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。(EdwardI.AltmanandAnthonySaunders,CreditRiskMeasurement:DevelopmentsOverTheLast20Years,1996)。5.在度量的基礎(chǔ)上切分風(fēng)險(xiǎn)額度并風(fēng)險(xiǎn)予以轉(zhuǎn)移和緩釋(MichelCrouhy,DanGalai,RobertMark,riskManagement,2021)。 2、信用評(píng)級(jí)在信用風(fēng)險(xiǎn)的的度量史上，信用風(fēng)險(xiǎn)度量分為4個(gè)階段。第一階段是以所謂的“銀行專家”評(píng)級(jí)體系，對(duì)單一的企業(yè)貸款進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)主管評(píng)估，評(píng)估的主要標(biāo)準(zhǔn)可概括為“4C”，即(Borrow’scharacter(reputation),capital(leverage),capacity(volatilityofearningsandcollateral)，根據(jù)

Sommerville和Taffler在1995年的研究，由于銀行對(duì)欠發(fā)達(dá)國(guó)家(LDCs)的過度悲觀見解和信用評(píng)級(jí)體系的建立，國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家已基本擯棄了專家評(píng)級(jí)體系。第二階段是基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的信用評(píng)級(jí)體系。財(cái)務(wù)信用評(píng)級(jí)體系源于JBF(JournalofBanking&Finance)于1984年發(fā)布的二條單項(xiàng)國(guó)際模型條款(1984，2號(hào)協(xié)議和1988，補(bǔ)充條款)，根據(jù)Altman和Narayanan在2021年的研究，國(guó)際模型已在超過25個(gè)國(guó)家得到應(yīng)用。多元信用評(píng)級(jí)體系得到4種方法論支持。1.LinearProbability模型2.Logit模型3.Probit模型4.Discriminantanalysis模型。在以上4個(gè)模型中，Altman,Haldeman和Narayanan 參考logitanalysis模型并開發(fā)了ZETA?模型。ZETA?模型通過7個(gè)變量解釋了公司會(huì)計(jì)和市場(chǎng)變量間線性關(guān)系，而Lawrence,Smith和Rhoades使用logit模型預(yù)測(cè)房貸，并發(fā)現(xiàn)還款歷史和違約之間存在重要關(guān)系。Martin(1977),West(1985)和Plat(1991)研究發(fā)現(xiàn)logit模型在預(yù)測(cè)破產(chǎn)方面有一定的作用。然而，多元模型存有3個(gè)缺陷：1.多元模型采用會(huì)計(jì)簿記值，受到會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的制約，無法反映短期內(nèi)或年報(bào)外的快速振蕩情況。2.現(xiàn)實(shí)世界的企業(yè)的實(shí)際情況不同于線性模型，多元模型無法根據(jù)參數(shù)精確預(yù)估企業(yè)的實(shí)際狀況。3.Logit模型過于理論化。Altman(2021)提出了MDA(multiplediscriminantanalysis)，MDA模型依據(jù)會(huì)計(jì)和市場(chǎng)變量，找出二者之間的線性關(guān)系并尋求二個(gè)確定的結(jié)果：倒閉或不倒閉。MDA線性模型基于經(jīng)驗(yàn)法，按照經(jīng)驗(yàn)找出最易于導(dǎo)致倒閉的參數(shù)變量。MDA有2個(gè)缺點(diǎn)：1.在理論上不支持杠桿化融資的公司數(shù)據(jù)分析。2.由于數(shù)據(jù)基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，無法預(yù)測(cè)公司動(dòng)態(tài)，也無法捕捉正迅速倒閉的公司。第三階段，是學(xué)術(shù)界清楚看到基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的評(píng)級(jí)體系的眾多缺點(diǎn)后提出的改進(jìn)型模型。Black-Scholes,Merton,Hull（1973）提出了OPF(Optionpricingmodels)。Black-Scholes-Merton模型主要假設(shè)是：一個(gè)公司的破產(chǎn)可能性主要依賴于公司的期初資產(chǎn)價(jià)值（A），包括公司負(fù)債(D)的依存度和市場(chǎng)對(duì)該公司的波動(dòng)(σ)影響，公司權(quán)益可視作該公司資產(chǎn)的期權(quán)。Black-Scholes-Merton在商業(yè)上很快得到了應(yīng)用，現(xiàn)有的實(shí)例就是KMV模型。學(xué)術(shù)界對(duì)OPF主要爭(zhēng)議在于：1,使用公司股票價(jià)格作為公司資產(chǎn)價(jià)值的代表未必合適,2.對(duì)于一個(gè)尚未公開上市，無法披露公共數(shù)據(jù)的公司來說，OPF的有效性還有待商榷。緊接著，Jonkhart（1979）提出基于比較零風(fēng)險(xiǎn)公司證券和有風(fēng)險(xiǎn)公司證券到期結(jié)構(gòu)的收益浮動(dòng)觀點(diǎn),并受到的學(xué)術(shù)理論的大力支持。Iben和Litterman（1989）對(duì)此理論進(jìn)行了進(jìn)一步的研究和補(bǔ)充。比較到期日結(jié)構(gòu)的收益浮動(dòng)理論通過零風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)證券的現(xiàn)值和遠(yuǎn)期利率推算市場(chǎng)預(yù)期價(jià)值和違約時(shí)間，但是該理論受到以下假設(shè)限制：1.利率固定2.交易費(fèi)用有限3.不考慮證券期權(quán)買入成本和沉沒成本4.必須得到債券的收益率曲線或者可以從票息現(xiàn)金流中得到收益曲線。隨后，Altman（1988，1989）發(fā)明了市場(chǎng)違約模型，Asquith,Mullins和Wolff（1989）提出了期限方法論。這些理論都基于Moody/S&P的債券歷史違約記錄和債券自有的到期時(shí)間。經(jīng)過研究，McAllister和Mingo（1994）發(fā)現(xiàn)，如需使用市場(chǎng)違約模型，普通的金融機(jī)構(gòu)需要至少2萬至3萬的基礎(chǔ)債券數(shù)據(jù)，顯然，在實(shí)務(wù)腫，金融機(jī)構(gòu)難以采集如此眾多的標(biāo)本數(shù)據(jù)并通過模型進(jìn)行實(shí)際運(yùn)算。第四階段，最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析理論回避了為預(yù)測(cè)變量的關(guān)聯(lián)系數(shù)，并將其作為額外變量加入到非線性違約預(yù)測(cè)函數(shù)中，并用來分析非線性信用風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的批評(píng)者主要認(rèn)為，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立缺乏牢固的理論支持，且隱藏關(guān)聯(lián)系數(shù)的方法論尚未得到最終證明。根據(jù)Altman1995）年的研究，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性結(jié)構(gòu)分析沒有實(shí)際區(qū)別。MichelCrouhy,DanGalai,RobertMark(2021)將在實(shí)務(wù)上將信用評(píng)級(jí)分為6個(gè)過程：1.信用評(píng)級(jí)creditrating,2.評(píng)級(jí)遷移ratingmigration,3.負(fù)債方評(píng)級(jí)調(diào)整－第一次評(píng)級(jí)調(diào)整[Obligorcreditrating(firstgroupofadjustment),4.金融狀況評(píng)價(jià)(FinancialStatementQuality),5.國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)(CountryRisk),6.額度評(píng)級(jí)－第二次評(píng)級(jí)調(diào)整(FacilityRating-secondgroupofadjustment)3、風(fēng)險(xiǎn)度量二十年前，金融機(jī)構(gòu)的注意力主要集中在表內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)的分析，而二十年后，互換掉期，期權(quán)、遠(yuǎn)期和期貨等金融衍生品的交易金額開始不斷壯大和發(fā)展(Jagtiani,Sauners和Udell,k1995)。為防止表外業(yè)務(wù)的違約風(fēng)險(xiǎn)，BIS(1992)要求強(qiáng)制實(shí)行基于以上產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)考慮的風(fēng)險(xiǎn)的資本金計(jì)提制度。然而，由于表外業(yè)務(wù)或場(chǎng)外交易(OTC)和表內(nèi)業(yè)務(wù)在會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和法律合同上存在巨大差異，表外業(yè)務(wù)的計(jì)量完全不能等同于表內(nèi)業(yè)務(wù)的計(jì)量，比如，商業(yè)貸款可以貸款全額作為計(jì)量，而外匯遠(yuǎn)期僅在虧損(Out-of-Money)時(shí)產(chǎn)生部分或全額違約。由于公司金融狀況惡化的的發(fā)生不因表內(nèi)表外而產(chǎn)生區(qū)別，所以在原則上，表內(nèi)業(yè)務(wù)度量方式也同樣實(shí)用于表外業(yè)務(wù)。然而，表外業(yè)務(wù)的違約風(fēng)險(xiǎn)與表內(nèi)業(yè)務(wù)、場(chǎng)外交易等合約仍然以下差別：1.表外業(yè)務(wù)的違約通常只在損失情況下(out-of-money)。2.相比，表內(nèi)業(yè)務(wù)，表外業(yè)務(wù)的LGD通常小于前者。以利率互換為例，并非損失名義本金，而是以互換的固定、浮動(dòng)利率所來來的凈現(xiàn)金流為最大損失。自90年代起，金融機(jī)構(gòu)普遍開始意識(shí)到信用集中度風(fēng)險(xiǎn)。早期的風(fēng)險(xiǎn)分析主要集中于:1.專家主觀分析。2.限制金融機(jī)構(gòu)資本金限額的風(fēng)險(xiǎn)限額。3.轉(zhuǎn)移分析：即將一部分的相關(guān)貸款從目前評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移為另一評(píng)級(jí)，并將貸款設(shè)置為30天逾期貸款并予以銷記。Altman和Kao(1992)研究認(rèn)為該模型的主要以Markovian穩(wěn)定、非穩(wěn)定模型為代表。Bennett于1994年率先提出了銀行資產(chǎn)評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移的討論。近幾年來，Chirinko和Guill(1991)提出了MPT方法論，該理論以美國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為樣本，產(chǎn)生未來的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，并以損失率、平均數(shù)、方差和協(xié)方差計(jì)算有效貸款組合。Markovits(1959)率先提出了風(fēng)險(xiǎn)投資組合。傳統(tǒng)意義上的給定風(fēng)險(xiǎn)獲取最大收益，和最小風(fēng)險(xiǎn)贏得給定收益的的方法論帶來了有效的投資組合分類。由此帶來了風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)框架。在實(shí)務(wù)中，問題的關(guān)鍵不在于單一資產(chǎn)的預(yù)期收益度量，而在于可能收益的分布概率。金融機(jī)構(gòu)開始傾向于度量包括短期收益和更具管理挑戰(zhàn)性的長(zhǎng)期的、以交易為目的的投機(jī)組合。風(fēng)險(xiǎn)度量的概念提出后，回報(bào)收益的度量日漸為金融機(jī)構(gòu)所重視，固定收益?zhèn)唾J款資產(chǎn)的組合投資回報(bào)率計(jì)算相對(duì)直接。Altman(1988,1989)提出了EAL=YTM-EAL(ExpectedAnnualLoss=Yield-to-Maturity/Worst–Expectedannualreturn)的預(yù)期年收益概念。 JoelBessis（2021）提到，正對(duì)衍生品，可以將信用風(fēng)險(xiǎn)拆分為兩部分，當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)(CurrentExposure)和潛在風(fēng)險(xiǎn)(PotentialExposure)，潛在風(fēng)險(xiǎn)也被成為附加風(fēng)險(xiǎn)(Add-on)。當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)為該衍生品的市場(chǎng)價(jià)值(MarkettoMarketvalue)，比如互換類交易的市場(chǎng)價(jià)值即是通過市場(chǎng)參數(shù)有效排序而計(jì)算的貼現(xiàn)值，而附加風(fēng)險(xiǎn)則是市場(chǎng)價(jià)值的上升背離值。香港金融管理局(HKMA,2021)提出了交易對(duì)手信風(fēng)險(xiǎn)管理（Counter-partyRiskManagement,CCR），并對(duì)此框架提出了管理要求。CCR主要指指是交易對(duì)手方在最終清算前的違約造成資產(chǎn)方損失，包括了信用風(fēng)險(xiǎn)(Pre-settlementRisk)和清算風(fēng)險(xiǎn)(SettlementRisk)。HKMA對(duì)貸款和衍生產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)度量做了分類和分析，在度量中區(qū)分了OEM(Originalexposuremethod),CEM(Currentexposuremethod)，Standardizedmethod和Statsticalorsimulationmethodologies.這些度量方法都是建立在風(fēng)險(xiǎn)投資組合理論之上，使用簡(jiǎn)單或復(fù)雜的模擬方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)組合進(jìn)行綜合度量。MichelCrouhy,DanGalaiRobertMark(2021)將風(fēng)險(xiǎn)度量分為4類，并進(jìn)行了比較分析：1.基于CreditMetrics的CreditMigrationApproach。2.基于Merton模型/KMV方法的ContingentClaimApproach–框架3.CreditRisk+所代表的ActuarialandReduced-FormApproaches和Duffie,Singletion(2021)提出的reduced-formApproacch。此類比較采取了以上模型中普遍采用的輸入?yún)?shù)：CreditExposure,RecoveryRates(LGD)和defaultcorrelations。研究表明，以上4模型：1.對(duì)Vanillabonds(單純債券)和貸款組合均有效。2.對(duì)互換或信用類衍生產(chǎn)品，則需進(jìn)一步完善利率波動(dòng)的處理。3.針對(duì)信用衍生產(chǎn)品的組合，則產(chǎn)生了更為復(fù)雜的問題。因?yàn)槠滹L(fēng)險(xiǎn)組合分布基于實(shí)際違約數(shù)據(jù)，而對(duì)衍生品的估值卻以無風(fēng)險(xiǎn)(Risk-neutral)為假設(shè)。J.P.Morgon(1993)年在考察衍生品后提出了新的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法，其基本含義是在給定的置信區(qū)間和持有期間上，在市場(chǎng)條件下的最大期望損失。VaR的計(jì)算方法有正態(tài)方法、歷史模擬法、壓力測(cè)試法和蒙特卡羅法。BASELCommittee(1988)提出了CaR(Capitalarrisk，風(fēng)險(xiǎn)資本)，指在莫一既定的置信水平內(nèi)，為了吸收銀行潛在損失所需要的資本。BankersTrust(1970)提出了RAPM(資本配置理念)，首次將銀行收益與其承擔(dān)的特定風(fēng)險(xiǎn)掛鉤。RAPM包括RORAA(Returnonrisk-adjustedAssets)，RAROA(Risk-adjustedReturnonAssets)，RORAC(Returnonrisk-adjustedCapital),RAROC(Risk-adjustedReturnonCapital)和SVA(ShareholderValueAdded)5個(gè)指標(biāo)。MichelCrouhy,DanGalaiRobertMark(2021)提出信用風(fēng)險(xiǎn)管理在經(jīng)歷額度管理、風(fēng)險(xiǎn)分析、RAROC之后必將進(jìn)入APMR(Activeportfoliomanagement)的時(shí)代。APMR主要指2個(gè)方面：1.銀行應(yīng)通過與客戶的互動(dòng)從而為客戶主動(dòng)度量風(fēng)險(xiǎn)，并主動(dòng)提供對(duì)客戶的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行平盤或?qū)_。2.APM同時(shí)提供了各種風(fēng)險(xiǎn)組合工具，包括并不限于以企業(yè)債和權(quán)益衍生產(chǎn)品在內(nèi)的資產(chǎn)證券化，主動(dòng)對(duì)沖等衍生產(chǎn)品。3.考慮到利率、市場(chǎng)和信用風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系，提出了整合風(fēng)險(xiǎn)管理的概念。4、風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖與衍生品通過評(píng)級(jí)和風(fēng)險(xiǎn)度量，商業(yè)銀行已經(jīng)能夠了解和掌握資產(chǎn)的涉險(xiǎn)情況，然而，僅有這些是完全不夠的，如何將手中的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移或部分轉(zhuǎn)移，并能從中獲得收益是銀行管理層最為關(guān)心的要?jiǎng)?wù)。多年以來，銀行在風(fēng)險(xiǎn)方面已經(jīng)積累的許多傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移技巧，如債券保險(xiǎn)，溢價(jià)軋差交割，市場(chǎng)價(jià)值交割、抵押品、提前終止履約或向交易對(duì)手出售部分貸款余額等。MichelCrouhy,DanGalai,RobertMark(2021)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖技術(shù)做了統(tǒng)一的歸納。對(duì)沖技術(shù)可以分為傳統(tǒng)與衍生品二種大類。傳統(tǒng)手段包括：1.債券保險(xiǎn)、擔(dān)保人制度和信用證(Bondinsurance,GuaranteeandLetterofCredit)。2.各類看跌期權(quán)(EmbeddedPutOptions)。3.溢價(jià)軋差交割(Netting)。4.抵押品(Collateralization)5.提前終止履約和轉(zhuǎn)讓背書(TerminationandReassignment)衍生品包括：1.CreditSwaps2.TotalAssetSwaps3.Asset–BackedCreditlinkednotes4.Spreadoptions.5.CreditIntermediationSwaps6.CreditRiskSecuritizationforLoansandHighYieldBonds在美國(guó)，地方政府債券保險(xiǎn)業(yè)務(wù)擁有可觀的市場(chǎng)。

Das(1995)研究指出，1991年新保債券余額達(dá)到510.6億美元，其中三分之一為地方政府債券保險(xiǎn)。Chandy(1989)和Jafe(1992)的研究顯示，市政當(dāng)局因使用債券保險(xiǎn)而大大節(jié)約了融資成本。DavidMengle(2021)研究了CDS(Creditdefaultswap)/CDOcollateralizeddebtobligation）、TWS(Totalreturnswap)和AssetSwap等信用衍生品的運(yùn)作機(jī)制，定價(jià)、浮動(dòng)利率、風(fēng)險(xiǎn)管理和收益分析。指出衍生產(chǎn)品是交易雙方達(dá)成的以轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)為目的的雙邊交易，衍生品的交易價(jià)值在于傳遞資產(chǎn)價(jià)格、匯、利率和金融工具背后的潛在價(jià)值。信用衍生品是用來明確轉(zhuǎn)移交易雙方的信用風(fēng)險(xiǎn)的主要合約，信用衍生品的定價(jià)和價(jià)值依賴于公司、主權(quán)和負(fù)債方的信用。衍生產(chǎn)品在幫助銀行轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的過程中起到了重大的正面作用，但其對(duì)整個(gè)金融、社會(huì)的負(fù)面作用也引起了國(guó)外學(xué)者的關(guān)注。GregoryR.Duffee和ChunshengZhou(2021)研究衍生品時(shí)發(fā)現(xiàn)，信用衍生品對(duì)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移具有非常靈活的特性，能夠幫助管理層包裝貸款資產(chǎn)的質(zhì)量，但同時(shí)，信用衍生產(chǎn)品市場(chǎng)未必令人滿意，而且同時(shí)會(huì)帶來其他貸款風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移市場(chǎng)(othermarketsforLoanrisksharing)的崩潰。CarlstromandSamolyk(1994)認(rèn)為銀行使用衍生品的原因在于銀行在資產(chǎn)清償時(shí)會(huì)產(chǎn)生極高的成本。這些清償成本迫使銀行對(duì)外投機(jī)出售衍生品作為對(duì)沖，而不是采取傳統(tǒng)方式為這些貸款再融資。此時(shí)交易對(duì)手方無法觀察貸款質(zhì)量，從而正向接受此類衍生產(chǎn)品。Gorton和Pennacchi(1995)通過模型研究銀行在再融資貸款和出售貸款間的選擇。他們研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)銀行僅握有一部分資源或一部分的貸款時(shí)，銀行的聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨著貸款的出售而降低。Gorton和Pennacchi大量運(yùn)用了計(jì)算機(jī)制，包括衍生品將銀行風(fēng)險(xiǎn)向外傳遞。目前信用連接債券和信用浮動(dòng)收益衍生產(chǎn)品大約占了整個(gè)市場(chǎng)的50%份額，由于衍生品的不透明性，衍生品對(duì)交易買房確實(shí)產(chǎn)生了非對(duì)稱信息的情況。Das(2021b)披露了一筆衍生品交易，此交易應(yīng)與華爾街債券連接，但事實(shí)上這些債券根本沒有為這些衍生品起到影響。MastersandBryson（2021）發(fā)現(xiàn)MorganBISTRO信用連接債券(CreditLinkedNotes)實(shí)際與幾百個(gè)信用工具相連。5、銀行風(fēng)險(xiǎn)信息系統(tǒng)框架SAS(2021)認(rèn)為銀行信用風(fēng)險(xiǎn)信息系統(tǒng)框架的作用在于優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)調(diào)解定價(jià)(risk-adjustedpricing)和收益。風(fēng)險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)應(yīng)能夠1.抽取、合并、整合來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)2.通過整體信貸組合風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，對(duì)整合信用評(píng)分及內(nèi)部評(píng)級(jí)進(jìn)行無縫整合3.通過對(duì)手級(jí)別和投資組合維度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)及潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)、度量、監(jiān)控及報(bào)告4.提供對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)、對(duì)沖和轉(zhuǎn)移提供有效的、有選擇性的戰(zhàn)略評(píng)估5.對(duì)常規(guī)、經(jīng)濟(jì)資本進(jìn)行優(yōu)化分配6.滿足大量的監(jiān)管報(bào)表及風(fēng)險(xiǎn)披露，如BASELII7.管理貸款的整個(gè)生命周期，從組織、服務(wù)到抵押或者索回。Algo(2021)提出了整合信用風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)概念。風(fēng)險(xiǎn)度量可以整合到整個(gè)業(yè)務(wù)流程中去，這些信息都可以成為重要的運(yùn)行信息。整合風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)可以幫助商業(yè)銀行計(jì)算:1.資本充足率Capitaladequacyassessment.2財(cái)務(wù)報(bào)告Financialreporting3.風(fēng)險(xiǎn)喜好定義Definitionandimplementationofriskappetite4.外部合規(guī)分析Externalcommunications:regulators,ratinganalysts,andequityanalysts5.內(nèi)部審計(jì)分析Internalcommunications:thelanguageofrisk6.預(yù)算Budgeting/Riskplanning7.交易或產(chǎn)品的定價(jià)Deal/Productpricing8.績(jī)效管理Performancemanagement–RAPM9.客戶關(guān)系度評(píng)價(jià)Clientrelationshipevaluation–RAROC。Algo(2021)認(rèn)為有效的整合風(fēng)險(xiǎn)模型應(yīng)能夠1.捕捉風(fēng)險(xiǎn)(利率、浮動(dòng)點(diǎn)差、降級(jí)、違約以及風(fēng)險(xiǎn)間的相互作用)2.精確評(píng)估線性、非線性、敏感非敏感產(chǎn)品間的風(fēng)險(xiǎn)組合影響3.對(duì)組合風(fēng)險(xiǎn)提供透視功能4.建立合適的風(fēng)險(xiǎn)檔案，提供多重時(shí)間序列和風(fēng)險(xiǎn)舒解、分類管理戰(zhàn)略。Algo(2021)對(duì)整合風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)論提出了實(shí)現(xiàn)框架：1.構(gòu)建市場(chǎng)情景(Generatemarketscenarios2.評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)凈敞口(Evaluatenetcreditexposures)3.構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)情景、通過各債務(wù)人相關(guān)性并對(duì)信用進(jìn)行評(píng)估(Generatecreditscenarios),Describecreditworthiness).4.根據(jù)不同場(chǎng)景計(jì)量損失(Countidiosyncraticrisks)5.綜合損失評(píng)估(Aggregatelossdistributionsandmeasurerisk)。Innovations(2021)認(rèn)為信用風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)的處理步驟應(yīng)分為1.數(shù)據(jù)采集與導(dǎo)入Datacollectionandimport2.數(shù)據(jù)分析與評(píng)估Dataanalysisandriskassessment3.信用決策與定價(jià)Creditdecisionandpricing4.報(bào)告與管理Reportingandadministration。為能夠與現(xiàn)存系統(tǒng)向融合，Innovations(2021)提出了三層式的整合理論：1.信用風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用處理(以上4點(diǎn)處理)2.銀行內(nèi)部系統(tǒng)(CoreBanking/Datawarehouse/BalanceAnalysisSoftwar/RatingKernels/WorkflowSystem/CreditPricingEngines/ReportingTools/DocumentManagment)3.銀行外部系統(tǒng)(CreditReporting/ExternalRiskAssessment/ReportingRequiredbySupervisoryRegulation)。TriplePoint(2021)將信用風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)分為5個(gè)功能模塊：1.對(duì)手管理2.抵押品管理3.合同管理4.數(shù)據(jù)集中5.信用分析。（二）國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀信用評(píng)級(jí)我國(guó)目前的信貸評(píng)級(jí)、度量方法均處于初步實(shí)施階段，各項(xiàng)指標(biāo)均通過銀行內(nèi)部專家進(jìn)行評(píng)定，屬于主觀判斷下的專家意見法，而缺少專業(yè)評(píng)級(jí)，信用升降級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)計(jì)算。同時(shí)由于信貸評(píng)級(jí)體系尚未完全建立，相關(guān)的科學(xué)技術(shù)手段無法提供長(zhǎng)期、有效的自動(dòng)化計(jì)算、分析支持。王明濤(2021)認(rèn)為，信用風(fēng)險(xiǎn)是指受信方（借款人）拒絕或無力按時(shí)，全額支付所欠債務(wù)時(shí)，給信用提供方（貸款人）帶來的潛在損失，包括由于借款人的信用評(píng)級(jí)變動(dòng)和履約能力的變化導(dǎo)致其債務(wù)市場(chǎng)價(jià)值變動(dòng)而引損失的可能性。王明濤(2021)還重點(diǎn)區(qū)分了信用風(fēng)險(xiǎn)和信貸風(fēng)險(xiǎn)間的區(qū)別。他指出狹義的信用風(fēng)險(xiǎn)通常指信貸風(fēng)險(xiǎn)，一般分為商業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)和銀行信用風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)的范疇還可以擴(kuò)展到信用的接受周，是指與由于供貨方或銀行因資金原因而無法提供上平、服務(wù)和資金等給授信方對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)。汪明濤將評(píng)級(jí)與度量統(tǒng)稱為信用風(fēng)險(xiǎn)度量，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的基本方法劃分為：1.專家評(píng)級(jí)系統(tǒng)2.信用等級(jí)計(jì)量法3.財(cái)務(wù)指標(biāo)模型(以Redward/AltmanZ模型為代表)4.信用差額計(jì)量法5.違約概率計(jì)算6.期望損失方法7.KMV模型和違約距離方法8.VaR模型。葉蜀君(2021)對(duì)傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量與評(píng)級(jí)進(jìn)行了區(qū)分:1.專家方法(5C要素分析法和常用財(cái)務(wù)比率如EBITDA等)。2.評(píng)級(jí)方法3.信用評(píng)級(jí)方法（多元判別分析法、基于多元判別分析的Z評(píng)分模型、Logit和Probit回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。葉蜀君(2021)研究了模糊綜合平評(píng)判模型和RAROC模型，認(rèn)為模糊綜合平評(píng)判模型由于結(jié)合了定量和定性因素，其評(píng)判結(jié)果更具科學(xué)性，而RAROC模型將收益與風(fēng)險(xiǎn)綜合考慮的思想方式已經(jīng)被眾多國(guó)際銀行所接受，在一定程度上影響著傳統(tǒng)的銀行管理理念。肖北溟、李金林(2021)在對(duì)國(guó)有商業(yè)銀行當(dāng)前信用評(píng)級(jí)方法存在問題和國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出了構(gòu)建國(guó)有商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)模型，提高信貸管理水平的觀點(diǎn)。利用貸款實(shí)施數(shù)據(jù)，通過因子分析、聚類分析等方法構(gòu)建內(nèi)部評(píng)級(jí)模型，并對(duì)模型有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)。賈曼莉(2021)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信用評(píng)級(jí)現(xiàn)狀進(jìn)行了初步分析，認(rèn)為我國(guó)商業(yè)銀行的信貸評(píng)級(jí)主要以定性分析為基礎(chǔ)，歷史考察與未來預(yù)測(cè)、跟蹤相結(jié)合。銀監(jiān)會(huì)體系評(píng)級(jí)方法包括：1.資本充足狀況2.資產(chǎn)安全狀況3.管理狀況4.盈利狀況5.流動(dòng)性狀況6.市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)敏感性狀況。賈曼莉(2021)建議加強(qiáng)我國(guó)銀行信用監(jiān)管建設(shè)力度，創(chuàng)建并在摸索中尋找一種適應(yīng)我國(guó)國(guó)情的銀行信用評(píng)級(jí)方法。楊猛(2021)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信用評(píng)級(jí)現(xiàn)狀及對(duì)策進(jìn)行了分析，建議改進(jìn)我國(guó)商業(yè)銀行的信用評(píng)級(jí)現(xiàn)狀，在歷史考察、未來預(yù)測(cè)、跟蹤和支持評(píng)級(jí)等方面并相應(yīng)做出改進(jìn)，從而穩(wěn)定銀行業(yè)的發(fā)展。李毅、趙興羅（2021）對(duì)國(guó)外評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)普遍使用的三種企業(yè)債券信用評(píng)級(jí)方法：包括加權(quán)評(píng)分法、模糊評(píng)估法、多變量信用分析二位判斷分析法進(jìn)行了比較與分析。建議我國(guó)采用國(guó)際主流評(píng)級(jí)方法，統(tǒng)一債券信用評(píng)級(jí)基本方法。2、風(fēng)險(xiǎn)度量鄭文通(2021)是中國(guó)大陸最早對(duì)VaR進(jìn)行研究的學(xué)者之一。王春峰((2021)通過《金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理》一文對(duì)Var的有管理理論基礎(chǔ)進(jìn)行了介紹。馬超群等(2021)、朱宏泉(2021)、歐陽(yáng)劉琳(2021)、葉永剛(2021)、劉丹(2021)、趙先信(2021)、詹原瑞(2021)通過不同的研究方向?qū)aR的概念實(shí)證等作出了具體的研究，包括：1.介紹了Var的計(jì)算方法。2.應(yīng)用VaR方法模型對(duì)香港股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證分析3.對(duì)VaR方法在我國(guó)股票市場(chǎng)的應(yīng)用進(jìn)行了初步探討4.VaR對(duì)我國(guó)證券投資基金市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了度量5.對(duì)VaR若干度量方法的準(zhǔn)確性進(jìn)行了比較研究6.ui巴塞爾協(xié)議的現(xiàn)代度量與管理進(jìn)行了專題研究。劉曉星（2021）通過實(shí)證分析表明，在銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中，基于VaR的EGARCH(1,1)-GED的計(jì)量精度優(yōu)于GARCH(1,1)-N模型；建立了包括銀行交易成本、風(fēng)險(xiǎn)偏好和經(jīng)營(yíng)側(cè)率的銀行資本優(yōu)化模型；從理論上分析了銀行面對(duì)搞定來那個(gè)鐘不同類型風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)組合進(jìn)行選擇時(shí)，銀行的監(jiān)管強(qiáng)度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)策略選擇的相互影響關(guān)系；建立了VaR約束下的銀行投資融決策模型和基于CVaR約束的銀行投資組合優(yōu)化模型。葉蜀君(2021)對(duì)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行了比較分析。風(fēng)險(xiǎn)度量模型包括KMV模型,J.P.摩根的信用度量術(shù)模型、宏觀模擬模型(麥肯錫)、CreditRisk+模型等，并通過

風(fēng)險(xiǎn)定義、風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素、信用時(shí)間波動(dòng)性、信用事件相關(guān)性、收復(fù)率、數(shù)學(xué)方法、違約類別、針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)、決策選擇方法、決策主體和風(fēng)險(xiǎn)方法漏洞等不同方面和維度進(jìn)行了比較。葉蜀君(2021)還提出了通過壓力測(cè)試對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行測(cè)試，防止VaR計(jì)量方法的不足之處或低估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的問題。孫彤、汪波（2021）根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益（RAROC）的原理，借鑒J.P.摩根的信用計(jì)量CreditMetrics模型中信用等級(jí)轉(zhuǎn)移的思想，構(gòu)建了應(yīng)收賬款回收期內(nèi)授信企業(yè)信用狀況轉(zhuǎn)移矩陣，并根據(jù)此計(jì)算出企業(yè)信用VaR值和經(jīng)濟(jì)資本CaR值，進(jìn)而計(jì)算RAROC比值。趙煌、毛長(zhǎng)飛(2021)通過對(duì)KMV模型及其影響因素的實(shí)證研究，選取了我國(guó)40家已完成股權(quán)分置改革的非ST上市公司的數(shù)據(jù)，測(cè)算基于期權(quán)定價(jià)理論的KMV模型中的違約距離，并以企業(yè)的規(guī)模，成長(zhǎng)能力，公司治理，償債能力、營(yíng)運(yùn)能力作為影響上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的主要因素，建立回歸模型分析上述因素對(duì)違約距離的影響得出公司規(guī)模、成長(zhǎng)能力、營(yíng)運(yùn)能力對(duì)違約距離影響不顯著，而償債能力對(duì)違約距離有顯著影響的結(jié)論。郭英見、吳沖、于天軍(2021)結(jié)合了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DS證據(jù)理論，將其有效地結(jié)合應(yīng)用于商業(yè)銀行的信用評(píng)估中。該方法通過對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的輸入數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分類，建立BP網(wǎng)絡(luò)組，對(duì)網(wǎng)絡(luò)組的輸出，建立對(duì)于各類信用度的基本概率分配函數(shù)，最后利用DS證據(jù)理論融合，從而視線信用風(fēng)險(xiǎn)的最終決策。張靖靖(2021)建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和KMV模型相結(jié)合的BP-KMV信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并選擇上市的49家樣本公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和股價(jià)水平對(duì)BP-KMV模型進(jìn)行了實(shí)證分析，將結(jié)果與商業(yè)銀行現(xiàn)行的評(píng)價(jià)結(jié)果相比較，表明BP-KMV模型更符合實(shí)際情況，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)了評(píng)價(jià)結(jié)果的差異體現(xiàn)在信用度相對(duì)較高、風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較大的區(qū)域。劉郁菲（2021）針對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理遇到的問題，提出了建立銀行業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，國(guó)際化分散信用資產(chǎn)等信用風(fēng)險(xiǎn)管理方式。汪穎(2021)通過壓力測(cè)試的2種技術(shù)性手段，敏感分析和情景分析分別研究我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)單筆貸款進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)貸款現(xiàn)值變化幅度大。運(yùn)用logit方程轉(zhuǎn)化貸款違約率作為評(píng)估銀行系統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，通過回歸發(fā)現(xiàn)利率指標(biāo)(一年期的貸款利率和存款利率)以及通貨膨脹率（CPI）對(duì)銀行體系貸款的影響較強(qiáng)。并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了宏觀經(jīng)濟(jì)極端情景，剛發(fā)現(xiàn)一年期貸款利率和通貨膨脹率的變化容易引發(fā)貸款違約率的巨量變動(dòng)。劉鐵牛(2021)從國(guó)外和國(guó)內(nèi)兩方面對(duì)商業(yè)銀行貸款違約模型的研究進(jìn)行了梳理和回顧，研究指出目前商業(yè)銀行貸款違約模型還存在較大的改進(jìn)空間。馬若微和唐春陽(yáng)(2021)利用SAS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)某國(guó)有商業(yè)銀行的2021-2021年短期貸款企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，篩選出11個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)函數(shù)的計(jì)量參數(shù)?；趂isher線性判別原理，建立了一個(gè)簡(jiǎn)明的違約判別模型，該模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著有效的。林森、吳云峰、高峰在信用組合風(fēng)險(xiǎn)度量研究中提出，在考慮了違約相關(guān)性的基礎(chǔ)上，基于Logit的回歸分析，利用微模擬的方法，提出了一個(gè)符合中國(guó)商業(yè)銀行資產(chǎn)特點(diǎn)的信用組合風(fēng)險(xiǎn)度量模型。3、風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖與衍生品王明濤(2021)對(duì)金融衍生工具管理金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了介紹，主要包括金融遠(yuǎn)期、金融期貨、金融互換等產(chǎn)品在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的基本方法。文章通過實(shí)例與分析的方法對(duì)部分金融衍生品的應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)闡述。信用風(fēng)險(xiǎn)的管理可以主要通過1.分散化投資方法2.信用風(fēng)險(xiǎn)分析法3.應(yīng)用信用衍生品管理信用風(fēng)險(xiǎn)。孫玉普(2021)通過衍生金融工具會(huì)計(jì)的視角對(duì)衍生金融工具進(jìn)行了分析：1.衍生金融工具指具有以下特征的金融工具1)其價(jià)值隨特定利率、證券價(jià)格、商品價(jià)格、匯率價(jià)格或利率指數(shù)，或累次變量的變通而變動(dòng)2)不要求初始凈投資，或與對(duì)市場(chǎng)條件變動(dòng)具有類似反映的其他類型合同相比，要求較少的凈投資，或與對(duì)市場(chǎng)條件變動(dòng)具有類似反映的其他類型合同相比，要求較少的凈投資。3)在外來的日期進(jìn)行結(jié)算。通過合約類型的標(biāo)準(zhǔn)，衍生工具可以分為遠(yuǎn)期、期貨、期權(quán)和互換四種類型。由于衍生金融工具最為一種對(duì)企業(yè)有重大影響的尚未履行的或處于履行中的合約，對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)帶來了以下的挑戰(zhàn)和沖擊：1.對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)要素概念的沖擊2.對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)要素確認(rèn)的沖擊3.對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)要素計(jì)量的沖擊4。對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)告的沖擊。4、銀行風(fēng)險(xiǎn)信息系統(tǒng)框架吳軍,左春(2021)提出了一種基于全流程的銀行信息系統(tǒng)操作風(fēng)險(xiǎn)管理的框架，闡述了交易前、中、后三個(gè)組成模塊的具體功能和實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)，最后說明了在某大型商業(yè)銀行的實(shí)踐情況。此框架從操作風(fēng)險(xiǎn)控制的全局歸納出了共性的控制點(diǎn)，設(shè)計(jì)了主要的風(fēng)險(xiǎn)控制流程環(huán)節(jié)。毛錦，周鵬，蔡淑琴(2021)針對(duì)當(dāng)前商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究以風(fēng)險(xiǎn)度量為主而缺乏對(duì)預(yù)警過程的機(jī)理和模型研究，分析商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的生命周期，結(jié)合企業(yè)預(yù)警理論提出了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的邏輯過程，對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建立了支持系統(tǒng)，并在應(yīng)用實(shí)例上作出了闡述。張邦文（2021）在總結(jié)國(guó)內(nèi)外各種信用或信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合民營(yíng)科技企業(yè)的特點(diǎn)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立科技信用評(píng)估模型并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和系統(tǒng)評(píng)估研究。吳文森(2021)對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)管理及管理信息系統(tǒng)的相關(guān)研究進(jìn)行了綜述;接著對(duì)管理信息系統(tǒng)的相關(guān)概念、開發(fā)方法及開發(fā)原則和目標(biāo)做了概述;然后對(duì)福建省農(nóng)村信用社風(fēng)險(xiǎn)管理現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,并在此基礎(chǔ)上從邏輯結(jié)構(gòu)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、平臺(tái)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)處理等方面對(duì)福建省農(nóng)村信用社風(fēng)險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)的構(gòu)建進(jìn)行了探討。吳文森(2021)對(duì)農(nóng)村信用社風(fēng)險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)建設(shè)過程中可能出現(xiàn)的問題提出了建議并結(jié)合國(guó)內(nèi)外前人的研究成果,結(jié)合福建省風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)際情況,提出了適合福建省風(fēng)險(xiǎn)管理的信息系統(tǒng)的建設(shè)方案。馬重（2021）認(rèn)為計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)交易風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)是其中不可缺少的重要一環(huán)，并對(duì)各種較為成熟的衍生品風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算模式如傳統(tǒng)的Strategy、Greek和目前流行的VAR、SPAN、TIMS等逐一作了分析比較,同時(shí)還對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)的功能特點(diǎn)及相應(yīng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)作了對(duì)比研究。謝德勇(2021)認(rèn)為商業(yè)銀行是有經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè),準(zhǔn)確地識(shí)別和度量經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)化管理是商業(yè)銀行得以生存和發(fā)展的關(guān)鍵。在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中,核心是信貸的風(fēng)險(xiǎn)管理，建立商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制是防范銀行信用風(fēng)險(xiǎn)。銀行信貸預(yù)警系統(tǒng)就是提供了進(jìn)一步規(guī)范銀行信貸的業(yè)務(wù)流程,提高信貸業(yè)務(wù)質(zhì)量水平,增強(qiáng)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力、最大限度地減少貸款風(fēng)險(xiǎn)的功能。謝德勇(2021)采用傳統(tǒng)的瀑布模型為軟件開發(fā)方法,以統(tǒng)一建模語(yǔ)言(UML)為分析設(shè)計(jì)描述語(yǔ)言,對(duì)信貸預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行需求獲取、需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì);以WindowsXP為系統(tǒng)平臺(tái),Eclipse為開發(fā)平臺(tái),Tomcat5.0為web應(yīng)用服務(wù)器,利用JSP、Servlet和Javabean編程技術(shù),實(shí)現(xiàn)了銀行現(xiàn)有信貸預(yù)警系統(tǒng)的開發(fā)。鄭四華、胡穎（2021）從商業(yè)銀行信貸安全體系的構(gòu)建角度出發(fā)，建立了一個(gè)商業(yè)銀行信貸安全預(yù)警、監(jiān)管體系，從而為商業(yè)銀行開展信貸分析、實(shí)現(xiàn)科學(xué)化和信息化管理與決策提供了參考文獻(xiàn)。5、比較研究綜述

國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)大多采用比較研究的方法，借鑒國(guó)際先進(jìn)銀行和銀行業(yè)發(fā)達(dá)的國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)國(guó)內(nèi)外商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的發(fā)展概況、信用結(jié)構(gòu)和特征、差異形成的原因等進(jìn)行分析，提出我國(guó)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理存在的問題，并提出政策建議。國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)主要研究方法:1.對(duì)各類模型功能、數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)之間的比較研究。2.對(duì)國(guó)內(nèi)外信用風(fēng)險(xiǎn)管理的比較研究。秦志林(2021)對(duì)CreditMetrics、CreditRisk+、KMV、CreditPortfolioView模型作出了比較性研究，提出了積極鼓勵(lì)信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)發(fā)展，監(jiān)管部門積極引導(dǎo)商業(yè)銀行轉(zhuǎn)變風(fēng)險(xiǎn)管理模式的建議。歐陽(yáng)資生對(duì)國(guó)際流行的四種信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法(CreditMetrics、PortfolioManager、CreditPortfolioView、CreditRisk+)、模型特點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行了比較，并對(duì)四種信用模型在我國(guó)應(yīng)用的使用性條件進(jìn)行了分析。 胡國(guó)輝、蔡怡(2021)通過中美商業(yè)銀行資本充足率、信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法、分散信用風(fēng)險(xiǎn)手段、轉(zhuǎn)移，規(guī)避信用風(fēng)險(xiǎn)的方法的比較，對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理存在的原因進(jìn)行了分析，主要認(rèn)為我國(guó)信用風(fēng)險(xiǎn)管理存在如下不足:1.外部環(huán)境問題。2.商業(yè)銀行自身體制的問題。3.缺乏良好的銀行信用文化和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，沒有足夠的時(shí)間積累風(fēng)險(xiǎn)管理所需要的人才、技術(shù)和數(shù)據(jù)。 澎湃(2021)通過中衛(wèi)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理比較研究，發(fā)現(xiàn)以美國(guó)為代表的西方現(xiàn)代商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)強(qiáng)調(diào)1.對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)管理的模型化2.擁有完善的信用風(fēng)險(xiǎn)管理信息系統(tǒng)3.創(chuàng)建完善的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)管理的現(xiàn)狀由以下幾點(diǎn)組成1.在商業(yè)銀行全面推廣五級(jí)分類法。2.提出風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告制度、強(qiáng)調(diào)貸款發(fā)放流程、貸后管理制度等3.風(fēng)險(xiǎn)管理正在實(shí)現(xiàn)專業(yè)化。中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)管理的在以下方面較為落后1.實(shí)行信貸資產(chǎn)五級(jí)分類的時(shí)間不長(zhǎng)。2.風(fēng)險(xiǎn)量化還處于理論研究階段。3.企業(yè)信用等級(jí)制度不夠完善。4.信用風(fēng)險(xiǎn)與操作風(fēng)險(xiǎn)相互交織，信用風(fēng)險(xiǎn)的根源是操作風(fēng)險(xiǎn)。 王哲、羅虹豫(2021)對(duì)國(guó)內(nèi)外商業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行了比較和借鑒，通過發(fā)現(xiàn)1.國(guó)外商業(yè)銀行銀行注重事前防范，國(guó)內(nèi)銀行注重時(shí)候化解。2.國(guó)外商業(yè)銀行注重組織結(jié)構(gòu)上的水平制衡，國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行注重垂直管理3.國(guó)外商業(yè)銀行注重人員激勵(lì)，國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行注重人員控制4.國(guó)外商業(yè)銀行注重資產(chǎn)價(jià)值的正式性，國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行缺乏提取準(zhǔn)備的主動(dòng)性。5.國(guó)外商業(yè)銀行注重不良貸款處理的轉(zhuǎn)化，國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行注重清收。6、實(shí)證研究綜述與國(guó)外相比，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)框架研究還明顯不足。已有的研究從不同的角度出發(fā)，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)、度量進(jìn)行了分析，揭示了現(xiàn)階段我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理現(xiàn)狀。從實(shí)證結(jié)果來看，由于存在人才、理念、管理方面的差距，許多文獻(xiàn)僅專注與對(duì)某一模型或某一過程的分析和論證，并沒有提高到信用框架體系的高度將理論與時(shí)間結(jié)合，為商業(yè)銀行在實(shí)際運(yùn)用中提供有效的實(shí)施參考。同時(shí)，研究大多關(guān)注與貸款違約方面的研究，很少涉及衍生品等較為復(fù)雜的金融產(chǎn)品，在國(guó)外強(qiáng)調(diào)整合信用風(fēng)險(xiǎn)框架的背景下，我國(guó)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系并沒有取得良好的實(shí)踐效果。具體代表性的實(shí)證研究如下： 顧乾屏、孫曉昆、吳斌、張林(2021)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的兩階段非線性便捷Logit模型進(jìn)行了實(shí)證研究。該研究為有效測(cè)度公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，基于統(tǒng)計(jì)、結(jié)構(gòu)、簡(jiǎn)約模型的原理，利用某商業(yè)已拿回那個(gè)的數(shù)據(jù)、得到了多個(gè)具有較高回判精度的實(shí)證模型，并比較了不同模型的相關(guān)性和貼點(diǎn)，由此提出了一個(gè)回判率為88%的變量邊界的兩階段非線性便捷Logit模型。研究認(rèn)為統(tǒng)計(jì)、結(jié)構(gòu)、簡(jiǎn)約模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量具有相關(guān)性和一定的互補(bǔ)性，可根據(jù)信息掌握情況選用不同模型有效預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，信息與模型技術(shù)改進(jìn)間具有一定的替代性。 汪穎(2021)發(fā)表了對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試進(jìn)行了實(shí)證研究，敏感分析和情景縫隙分別研究我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)問題。運(yùn)用Logit方程轉(zhuǎn)換貸款違約率作為評(píng)估銀行系統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，通過回歸發(fā)現(xiàn)利率指標(biāo)(一年期的貸款利率和存款利率)以及通過膨脹率(PPI)對(duì)銀行體系貸款的影響較強(qiáng)。 劉方、巴曙松、任亮(2021)在綜述現(xiàn)有信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量預(yù)警模型的基礎(chǔ)上，針對(duì)其在我國(guó)的適應(yīng)及局限性問題，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性原理和多米諾骨牌理論，提出從企業(yè)關(guān)聯(lián)管理系(Correlation)和信貸行為(Behavior)角度建立一種全新的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型(簡(jiǎn)稱C&B模型)，并應(yīng)用國(guó)內(nèi)某商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明，在我國(guó)商業(yè)銀行中應(yīng)用C&B模型，數(shù)據(jù)易得，預(yù)警有效。 楊星、麥元?jiǎng)?2021)應(yīng)用Merton模型的分析框架，提出了一個(gè)度量個(gè)人住房消費(fèi)信貸信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)體系，并對(duì)影響這一體系的經(jīng)濟(jì)因素進(jìn)行了多元回歸分析。研究表明1.無風(fēng)險(xiǎn)利率和貸款期限是影響信用風(fēng)險(xiǎn)的主要因素2.住房?jī)r(jià)格波動(dòng)率、貸款與住房?jī)r(jià)值比例與信用風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，而無風(fēng)險(xiǎn)利率與信用風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系3.貸款年限對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響比較復(fù)雜，并不是單調(diào)的遞減或遞增關(guān)系。五、參考文獻(xiàn)Michel,Crouhy,DanGalai,RobertMark,RiskManagement,2021JoelBessis,RiskManagementinBanking,2021S.ScottMacDonald,TimothyW.Koch,ManagementofBanking,2021Money,Banking,andFinancialMarkets,StephenG.Cecchetti,2021FrankJ.Fabozzi,Bondmarkets,AnalysisandStrategies,2021EdwardI.AltmanandAnthonySaunders,CreditRiskMeasurement:DevelopmentsOverTheLast20Years,1996ThomasR.Beileki,MarekRutkowski,CreditRisk:Modeling,Valuation,andHedging,2021BasleCommitteeonBankingSupervision,CREDITRISKMODELLING:CURRENTPRACTICESANDAPPLICATIONS,April2021MichaelB.Gordy,Acomparativeanatomyofcreditriskmodels,2021HongKongMonetaryAuthority,FrameworkForStressTestingBanks'CreditRisk,2021H.UgurKoyluoglu，NdrewHickman，AGeneralizedFrameworkForCreditRiskPortfolioModels,2021,CatherineSokeFunHo,NurulIzzaYusoff,ApreliminaryStudyonCreditRiskManagementStrategiesofSelectedFinanialInstituationsInMalaysia,2021GurHUberman,ZhengYuWang,ArbitragePricingTheory,2021ScottAguais,LarryForestandDanRosen,BuildingaCreditRiskValuationFrameworkforLoanInstruments,2021GrupoBancoEspiritoSanto,CreditRiskManagementFramework,2021RichardC.Grinold,RonaldN.Kahn,ActivePortfolioManagement,AQuantitativeApproachforProvidingSuperiorReturnsandControllingRiskSecondEditionBaselCommitteeonBankingSupervision,FrameworkForInternalControlSystemsInBankingOrganization,2021PaulEmbrechts,FilipLindskogandAlexanderMcNeil,ModellingDependencewithCopulasandApplicationstoRiskManagement,2021ThomasC.Wilson,PortfolioCreditRisk,2021RobertA.Jarrow;StuartM.Turnbull,PricingDerivativesonFinancialSecuritiesSubjecttoCreditRisk,1995KennethA.Froot;DavidS.Scharfstein;JeremyC.Stein,RiskManagement:CoordinatingCorporateInvestmentandFinancingPolicies,1993KennethA.FrootJeremyC.Stein,RiskManagement,CapitalBudgetingandCapitalStructurePolicyforFinancialInstitutions:AnIntegratedApproach,1995BankofInternationalSettlements,WorkingPaperNo.14StudiesontheValidationofInternalRatingSystems,JamesJ.Schiro,BankofInternationalSettlements,WorkingPaperNo.14StudiesontheValidationofInternalRatingSystems,2021HongKongMenetaryAuthority,CounterpartyCreditRiskManagement,SupervisoryPolicymanual,2021ongKongMenetaryAuthority,CreditAdministration,MeasurementandMonitorying,SupervisoryPolicymanual,2021HongKongMenetaryAuthority,CreditDerivatives,2021DavidMengle,CreditDerivatives:AnOverview,2021GregoryR.Duffee,ChunshengZhou,CreditDerivativesinBanking:UsefulToolsforManagingRisk?RomainG.Ranciere,CreditDerivativesinEmergingMarkets,2021PhilippJ.Sch?nbucher,CreditRiskModellingandCreditDerivatives,2021HedgingOfBasketCreditDerivativesInCreditDefaultSwapMarket,2021RüdigerFreyandJochen,PricingandHedgingofPortfolioCreditDerivativeswith,2021李宏杰，肖杰勝，劉海東，潘根梅,不同借貸利率下含有交易成本的投資組合模型,嘉興學(xué)院學(xué)報(bào),第21卷第5期2021年9月譚超,IRB法在我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究,金融視線徐永紅，徐鵬，基于CreditMetrics模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用研究，現(xiàn)代金融2oo9年第4期總第314期朱學(xué)峰，基于DELTA—EVT的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)超額損失的VAR度量，價(jià)值工程，2021年11期胡新華，結(jié)構(gòu)性衍生產(chǎn)品的定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)，金融論壇，2021年第9期歐陽(yáng)資生，商業(yè)銀行信用組合風(fēng)險(xiǎn)管理模型比較研究，湖南商學(xué)院學(xué)報(bào)，第16卷3期李勤，信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖技術(shù)與我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理，金融論壇，2021.7黃祺，企業(yè)雙向全稱信用風(fēng)險(xiǎn)管理模式研究，2021孫彤，汪波，基于風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益方法的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理研究，2021秦志林，國(guó)外信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型啟示，2021趙煌，毛長(zhǎng)飛，KMV模型及其影響因素的實(shí)證研究，2021郭英見，吳沖，于天軍，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組和DS證據(jù)理論的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法,2021徐波，基于利差期權(quán)的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理研究，2021溫蒙蒙，商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理與收益的最大化，2021張靖靖，基于BP-KMV模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究，2021劉郁菲，商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理，2021汪穎，基于壓力測(cè)試的我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究,2021劉鐵牛，商業(yè)銀行貸款違約模型研究綜述，2021楊敏，銀行風(fēng)險(xiǎn)防范再認(rèn)識(shí)，2021梁磊，用EXCEL實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)決策的蒙特卡洛模擬分析，2021高云，關(guān)注信用風(fēng)險(xiǎn)加強(qiáng)信用衍生品監(jiān)管，2021林森，吳云峰，高峰，信用組合風(fēng)險(xiǎn)度量研究，2021吳文森，商業(yè)銀行信用管理體系建設(shè)問題，2021馮學(xué)平，陸雋，論商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)在授信客戶價(jià)值管理中的運(yùn)用，2021葉蜀君，信用風(fēng)險(xiǎn)度量與管理，首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版，2021王明濤，金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量與管理，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2021劉曉星，基于VaR的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理，中國(guó)社會(huì)科學(xué)出版社，2021孫玉普，衍生金融工具會(huì)計(jì)，復(fù)旦大學(xué)出版社，2021

論大學(xué)生寫作能力寫作能力是對(duì)自己所積累的信息進(jìn)行選擇、提取、加工、改造并將之形成為書面文字的能力。積累是寫作的基礎(chǔ)，積累越厚實(shí)，寫作就越有基礎(chǔ)，文章就能根深葉茂開奇葩。沒有積累，胸?zé)o點(diǎn)墨，怎么也不會(huì)寫出作文來的。寫作能力是每個(gè)大學(xué)生必須具備的能力。從目前高校整體情況上看，大學(xué)生的寫作能力較為欠缺。一