《我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險及其防范研究-以S農(nóng)商銀行為例》11000字（論文）

[7]。在度量信用風(fēng)險的過程中，Altman（1968）學(xué)者進一步采用變量分析法進行公司信用評級工作，同時還制定出了Z評分模型REF_Ref63175066\r\h[8]。而早在1990年，西方學(xué)者就已經(jīng)發(fā)明了幾款度量模型：J.P摩根的CreditMetrics、KMV模型、麥肯錫的CPV模型等。2.國內(nèi)研究綜述和西方個別國家相比，我國開始研究信用風(fēng)險管理的時間是要晚些，并且我國關(guān)注這一研究領(lǐng)域的時間是在上世紀九十年代初期。對于國內(nèi)金融領(lǐng)域的商業(yè)銀行信用風(fēng)險研究，羅真（2004）學(xué)者借鑒世界個別國家的研究成果，進一步探究商業(yè)銀行信用風(fēng)險發(fā)生的原因，發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險管理工作并沒有貫穿所有的業(yè)務(wù)流程，而金融體系的健全發(fā)展則關(guān)乎著商業(yè)銀行業(yè)務(wù)進展的穩(wěn)定性，因此商業(yè)銀行有必要加強對信用風(fēng)險的管理REF_Ref63175347\r\h[9]。楊涵（2012）學(xué)者認為，我國商業(yè)銀行管理風(fēng)險受制度和方法的影響。因此有必要改變管理方式并加強對商業(yè)銀行的信用風(fēng)險監(jiān)管REF_Ref63175403\r\h[10]。陸越（2014）學(xué)者認為，國際信用風(fēng)險管理分析法主要有三種類別：定性分析、模型分析以及現(xiàn)代信用風(fēng)險模型分析REF_Ref63175411\r\h[11]。李佳（2019）學(xué)者利用手頭獲得的銀行發(fā)展數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)面板法對商業(yè)銀行的信用風(fēng)險進行全面評估，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)證券化在短時間內(nèi)很難大幅度降低商業(yè)銀行的信用風(fēng)，并且效果不會太強，還會導(dǎo)致信用風(fēng)險大幅度增加，所以站在長遠角度進行分析，可以知道采用數(shù)據(jù)面板法評估信用風(fēng)險是十分有效的REF_Ref63175418\r\h[12]。對于國內(nèi)商業(yè)銀行面臨的信用危機，劉平和梁宇（2011）學(xué)者采用VAR模型來深入探究商業(yè)銀行面臨的信用危機的危險程度，然后根據(jù)具體的風(fēng)險程度評估違約容易帶來的影響。在經(jīng)濟環(huán)境對金融需求上漲的情況下，原材料、工資等價格上漲，多方因素導(dǎo)致通貨膨脹，在政府干預(yù)的前提下，這將影響提高利率，影響公司治理，減少投資者需求，最終增加銀行的信用違約率和銀行的不良貸款率，從而導(dǎo)致信用風(fēng)險大漲REF_Ref63175442\r\h[13]。譚燕芝、張運東（2009）把很多國家的銀行的不良貸款情況進行匯總分析，站在宏觀經(jīng)濟層面，運用可行性分析法，著重探究國內(nèi)信用風(fēng)險對失業(yè)率的影響情況，發(fā)現(xiàn)信用風(fēng)險與失業(yè)率呈負相關(guān)關(guān)系REF_Ref63175455\r\h[14]。商業(yè)銀行風(fēng)險評估方法，王平（2004）進行了信用風(fēng)險評估研究，將西方知識與我國現(xiàn)狀結(jié)合起來，在此基礎(chǔ)上創(chuàng)建合適的模型進行研究，以Merro制藥為例，以檢查模型的真實性REF_Ref63175481\r\h[15]。張桂清（2005）學(xué)者著重探究了國家管理信用風(fēng)險，他覺得西方國家在這方面的風(fēng)險要更大一些，所以我國需要按照市場實際對西方國家的管理經(jīng)驗進行借用。對于國內(nèi)各大銀行在信用風(fēng)險管理上的現(xiàn)狀問題，需要國內(nèi)商業(yè)銀行建立一套可行的信用評估風(fēng)險管理體系。采用回歸分析法著重分析貸款樣本，構(gòu)建適合商業(yè)銀行的評估模型REF_Ref63175494\r\h[16]。關(guān)于商業(yè)銀行的風(fēng)險度量方面，我國有很多業(yè)界人員喜歡結(jié)合實際進行分析，并采用國外度量模型，開展一系列的討論。潘蔚琳（2002）學(xué)者發(fā)現(xiàn)，綜合評估計量模型的VAR值，能夠更全面的評估銀行的信用風(fēng)險REF_Ref63175505\r\h[17]。楊秀云等（2016）等學(xué)者運用四種風(fēng)險度量模型，采用定性分析法與定量分析法，并篩選了分析樣本，采用四種度量模型進行綜合分析，最終明確最適合中國商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量的度量模型是KMV模型REF_Ref63175579\r\h[18]。（三）研究內(nèi)容本文基于成都農(nóng)商銀行為例，通過相關(guān)文獻資料，分析該銀行在信用風(fēng)險管理過程中，監(jiān)管部門、銀行自身和客戶三個因素中存在的問題，并提供相關(guān)建議，為成都農(nóng)商銀行優(yōu)化信用風(fēng)險管理發(fā)表一些我個人的建議，并且對我國的商業(yè)銀行信用管理發(fā)表看法。二、相關(guān)概念介紹（一）商業(yè)銀行信用風(fēng)險某些商業(yè)銀行的信用風(fēng)險是指借款人或債權(quán)人因各種原因未能履行合同義務(wù)或影響債權(quán)人財務(wù)狀況，可能嚴重影響金融工具質(zhì)量，還有可能造成銀行方面產(chǎn)生經(jīng)濟損失，最終導(dǎo)致銀行的口碑下滑。商業(yè)銀行業(yè)務(wù)是金融市場風(fēng)險管理的重要形式。它是資產(chǎn)負債表和表外的非系統(tǒng)性風(fēng)險之一。然而，由于我國金融市場宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化，如在線金融的發(fā)展、利率市場化的不斷完善以及貨幣政策和調(diào)控方式的變化，我們對信用風(fēng)險的認識正在加深。我國從2015年開始實施存款保險制度，此后商業(yè)銀行也有可能破產(chǎn)，這將使銀行自身在未來陷入危機。因為商業(yè)銀行自身存在的信用風(fēng)險有多個層次，而且每一個層次都有特別狀況，所以很多時候信用風(fēng)險評估工作會受到阻礙。不過，作為商業(yè)銀行的特殊業(yè)務(wù)，很多業(yè)務(wù)面臨的風(fēng)險較大。因此這篇文章將著重研究商業(yè)貸款的貸款違約率并以此來探討國內(nèi)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險管理。（二）信用風(fēng)險管理概念及特征信用風(fēng)險的管理指的是商業(yè)銀行在收集數(shù)據(jù)后與客戶進行相關(guān)業(yè)務(wù)活動的管理和協(xié)調(diào)，以保證資金的順利回收，同時及時監(jiān)控信用的整個風(fēng)險過程，信用風(fēng)險的情況不僅僅只影響到銀行，也對我們的生活產(chǎn)生嚴重影響。還有部分區(qū)域遭受某些特定的信貸風(fēng)險。目前我國信用風(fēng)險管理具有以下特點：我國各部門都十分重視信用風(fēng)險管理。在遭受相關(guān)方面損失之后，國家政府憂患意識提高，已逐步建立信用評級體系。雖然信用風(fēng)險相關(guān)立法還未建立，但也處于啟動階段，因此必須重點研究商業(yè)銀行的信用風(fēng)險。我國商業(yè)銀行應(yīng)用的風(fēng)險管理法如下：（1）對不良資產(chǎn)加強管理，進而提高資產(chǎn)的質(zhì)量。（2）建立起全面管理信用風(fēng)險的思想。（3）商業(yè)銀行要在內(nèi)部建立起評估體系，尤其要對信用風(fēng)險的量化識別進行加強。（4）對客戶信息的管理和綜合管理等信息系統(tǒng)加強建設(shè)。（5）對信用風(fēng)險建立起可以接受的限額。三、我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險現(xiàn)狀及問題——以成都農(nóng)商銀行為例成都農(nóng)村商業(yè)銀行股份有限公司（以下簡稱成都農(nóng)商銀行）是原成都農(nóng)村信用合作社下設(shè)的股份制企業(yè)。于10年1月15日開業(yè)，2021年至今已完成增資和擴股，注冊資本金達到約271億元，擁有機構(gòu)782家，其中3個辦事處、28家分行。山東和福建等39個區(qū)域性銀行落戶中城，河北和云南等地一一開業(yè)。成都農(nóng)商行多年來一直致力于為“三農(nóng)”和中小企業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展提供服務(wù)。不斷創(chuàng)新,推動改革,一步步增強企業(yè)力量,加快發(fā)展。（一）成都農(nóng)商銀行信用風(fēng)險現(xiàn)狀1.不良貸款構(gòu)成到2021年結(jié)束，成都農(nóng)商銀行于制造業(yè)以及房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的不良貸款最多。不并且銀行有九成的不良貸款都發(fā)生于這兩個行業(yè)；具體的不良貸款余額如：圖3.1對公不良貸款構(gòu)成（數(shù)據(jù)來源：成都農(nóng)商銀行2021年財報）根據(jù)單筆貸款集中度情況可知，到2021年年底為止，成都農(nóng)業(yè)銀行總共為普通客戶提供的貸款額度為114.36億元，占銀行貸款余額總額的50.23%，一般貸款前十名客戶如下：表3.1對公一般性貸款客戶前十名（數(shù)據(jù)來源：成都農(nóng)商銀行2021年客戶財報）客戶貸款金額（億元）135.25223.83320.22419.0954.3362.7572.3382.1292.26102.18（數(shù)據(jù)來源：成都農(nóng)商銀行2021年財報）信貸時間方面，2021年末成都農(nóng)商銀行的中長期貸款大約為169億元，占公司總負債的三分之一；年內(nèi)增長5.48%；短期負債432.4億元，占公司總負債的三分之二。關(guān)于不良貸款的風(fēng)險預(yù)警，成都農(nóng)業(yè)商業(yè)銀行到2021年為止共有預(yù)警客戶53家，信貸余額24.69億元，比年初增加16.91億元。具體情況如下表。表3.2一般性貸款客戶預(yù)警情況表預(yù)警類型戶數(shù)年初敞口（億元）相比年初（%）紅色預(yù)警52.75-0.82黃色預(yù)警251.017.9觀察預(yù)警232.0310.75合計535.7919.47（數(shù)據(jù)來源：成都農(nóng)商銀行2021年財報）分析成都農(nóng)商銀行的信用業(yè)務(wù)，可知，企業(yè)信用主要有下列問題：（1）企業(yè)貸款大都集中在制造業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)，這兩方面的貸款一共占企業(yè)貸款的37.2%，并且未成功貸款也大都集中在這兩個行業(yè)，占93.3%，并且貸款質(zhì)量與發(fā)展現(xiàn)狀以及經(jīng)濟形勢是否樂觀有關(guān)，并且銀行貸款質(zhì)量可以通過行業(yè)票據(jù)反映出來。這些都使得成都農(nóng)商銀行的不良貸款率上升。（2）并且重點觀察上表3.2可以知道，相較于年初，成都農(nóng)商銀行風(fēng)險預(yù)警開戶數(shù)等都增加了很多。通過對信貸風(fēng)險管理者的訪問，我們了解到，銀行的風(fēng)險偏好正逐漸向一個更令人難以接受的方向發(fā)展，且早期預(yù)警信號的檢測和識別過程相對更加嚴格，然而經(jīng)過貸后的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，有很多的客戶和公司真實擁有信用風(fēng)險，潛在的風(fēng)險會在將來的商業(yè)到期日爆發(fā)，從而造成更加嚴重的后果。因此成都農(nóng)商銀行在將來將會有很大風(fēng)險壓力。2.不良貸款率成都農(nóng)商銀行2020年6月至2021年12月信用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯總?cè)缦拢罕?.32020年-2021年成都農(nóng)商銀行信用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)項目2020年6月2020年12月2021年6月2021年12月對公不良貸款金額9.1911.378.917.98個人不良貸款金額6.756.726.793.67對公貸款不良率4.24%4.63%4.08%4.05%個人貸款不良率4.99%4.89%5.03%2.67%全部貸款不良率4.21%4.54%3.77%3.08%（數(shù)據(jù)來源：成都農(nóng)商銀行2021年財報）比較2020年-2021年這段時間，對公貸款不良率以及個人貸款不良率都沒有增加，全部貸款不良率也下降了很多。按照我國銀監(jiān)會披露的數(shù)據(jù)可以知道，到2021年年末，銀行不良貸款總額為1.74%，其中不良貸款占銀行的1.61%。成都市農(nóng)商銀行不良貸款率遠高于行業(yè)平均水平銀行。高不良率似乎是成都農(nóng)商銀行當(dāng)前信用風(fēng)險管理的關(guān)鍵問題。3.個人不良信用現(xiàn)狀根據(jù)成都農(nóng)商銀行2021年末個人貸款資產(chǎn)分類情況如表3.4所示：表3.4個人貸款資產(chǎn)分類情況表貸款分類住房貸款（億元）經(jīng)營貸款（億元）消費貸款（億元）正常81.4442.227.30關(guān)注0.422.130.14次級0.3320.13可疑0.650.010.17損失0.1300.24不良率1.34%4.34%6.77%合計82.9746.367.98（數(shù)據(jù)來源：成都農(nóng)商銀行2021年財報）對比2021年剛開始幾月，增速主要集中在住房貸款1900萬元，消費不良貸款減少2400萬元，經(jīng)營性不良貸款減少3100萬元元，主要是人民幣不良貸款較年初核銷和轉(zhuǎn)讓所致。通過以上對成都農(nóng)業(yè)銀行個人信貸業(yè)務(wù)的分析可以看出，成都農(nóng)業(yè)銀行個人貸款的問題在于不良貸款過多。成都農(nóng)商行2021年核銷不良資產(chǎn)7700萬元，個人不良貸款占不良貸款的60.65%。2021年的個人貸款占據(jù)成都農(nóng)商銀行貸款的36.34%，個人貸款的不斷輸出，這就導(dǎo)致成都農(nóng)商銀行大量的個人不良貸款的持續(xù)升高。（二）成都農(nóng)商銀行信用風(fēng)險存在的問題1.缺乏信用風(fēng)險管理理念成都農(nóng)商銀行的信用風(fēng)險問題主要在兩個方面體現(xiàn)：一是高級管理層對信用風(fēng)險文化的認識不夠清晰。風(fēng)險管理中信用文化起主要推動作用，信用風(fēng)險文化要作為長效管理機制，使用在日常管理中。良好的文化體系和良好的氛圍不是從根源建立起來的，營造了“只重業(yè)務(wù)、不重視管理、只關(guān)注發(fā)展、不考慮風(fēng)險”的成都農(nóng)商銀行文化氛圍。二是員工有很深的服從意識，沒有獨立思考和解決問題的能力，當(dāng)出現(xiàn)問題時，首先要尋求經(jīng)理的指導(dǎo)，這樣就容易增加領(lǐng)導(dǎo)的管理感，從而形成惡性循環(huán)。信用管理工作的前提是必須建立風(fēng)險管理意識，國有商業(yè)銀行對于風(fēng)險缺乏一定執(zhí)行力。所以問題主要集中于：對銀行的發(fā)展和管理信用風(fēng)險的關(guān)系認知不清晰，我國商業(yè)銀行單方面監(jiān)控銀行業(yè)務(wù)情況，對資產(chǎn)質(zhì)量和盈利能力缺乏了解，忽視了對信用風(fēng)險的管理，將銀行績效與企業(yè)發(fā)展指標(biāo)掛鉤顯得較為片面；二是沒有充分認識到企業(yè)發(fā)展的長遠目標(biāo)，市場的持續(xù)增長是衡量一個企業(yè)成敗的標(biāo)準。但很多銀行為了提高市場價值，我國商業(yè)銀行盲目加大貸款的數(shù)額，這種通過擴大規(guī)模來減少資產(chǎn)的方式，使銀行貸款面臨風(fēng)險。其三，信用風(fēng)險的一般概念尚未在全行得到應(yīng)用，部分銀行工作人員缺乏信用風(fēng)險意識和信用風(fēng)險控制責(zé)任意識。同時商業(yè)銀行在利用金融科技幫助進行信用風(fēng)險管理時，受益于大數(shù)據(jù)和云計算等先進技術(shù)手段的支持，為取得較好的效應(yīng)，商業(yè)銀行將傾向于拓展個人信用貸款，但因當(dāng)前金融科技發(fā)展不到位，再加上宏觀經(jīng)濟因素，易造成商業(yè)銀行風(fēng)險管理壓力加大，所面臨的信用風(fēng)險愈加嚴重。從整體來看，金融科技背景下我國商業(yè)銀行在信用風(fēng)險管理方面還需要進一步完善。一是缺乏對信用信息的有效利用；二是缺乏完善的風(fēng)險控制體系；三是缺少良好的激勵機制與考核機制。在這樣的背景下，為實現(xiàn)美好愿景，提升自身的技術(shù)水平，提高銀行的信用風(fēng)險管理水平顯得尤為重要。金融科技背景下對商業(yè)銀行貸款進行貸前信用檢查、貸中審查以及貸后審查等環(huán)節(jié)建立完善的信用風(fēng)險管控機制成為了商業(yè)銀行加強信用風(fēng)險管理的重要手段之一。通過構(gòu)建一個基于互聯(lián)網(wǎng)思維和大數(shù)據(jù)的線上信貸系統(tǒng)，可以將傳統(tǒng)的線下信貸業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐钥蛻粜枨鬄閷?dǎo)向的線上模式；通過引入第三方平臺來提高信息傳遞效率。商業(yè)銀行可以通過識別借款人和交易對手的違約行為來降低其違約風(fēng)險，同時也能有效控制銀行的信用風(fēng)險。金融科技對信用風(fēng)險管理的影響主要體現(xiàn)在提高了金融科技技術(shù)水平和智能風(fēng)控系統(tǒng)上。2015年以來，我國金融科技得到了快速的發(fā)展和進步，但是由于我國金融科技起步較晚，很多金融科技公司都是由其他非金融機構(gòu)如阿里、騰訊等成立的，這些金融科技企業(yè)雖然擁有先進的金融科技技術(shù)，但缺乏相應(yīng)的技術(shù)創(chuàng)新，使得其金融科技技術(shù)能力較弱。商業(yè)銀行的技術(shù)能力遠遠沒有這類金融科技企業(yè)具有優(yōu)勢，較短的發(fā)展時間造成了商業(yè)銀行金融科技的發(fā)展不健全，同時還造成了商業(yè)銀行相關(guān)技術(shù)經(jīng)驗的累積不足，這使得商業(yè)銀行利用金融科技管理信用風(fēng)險過程中還存在著一些問題。2.內(nèi)部信用評級體系不夠完善成都農(nóng)商行嚴重依賴信用評級體系來計算風(fēng)險，但這種方法容易受到人為干擾，具有一定的主觀性。我國商業(yè)銀行較發(fā)達國家有點落后的原因就是缺少數(shù)據(jù)來源，造成數(shù)據(jù)誤差大的后果。按照《商業(yè)銀行資本管理辦法》的有關(guān)規(guī)定可以知道，加權(quán)法以及內(nèi)部估值法都適用于商業(yè)銀行的評估工作。但是，很多商業(yè)銀行的資產(chǎn)管理水平較低。國外很多研究結(jié)論都顯示，外資銀行主要通過精準的財務(wù)分析來規(guī)避信用風(fēng)險，并且在此期間還會重點考察客戶的歷史信用情況，這些對于信用評估系統(tǒng)較為完善，信息真實性、開放性較高的歐美國家來說都是比較合適的。但這些對于信用評估環(huán)境較差的我國來說卻并不適用。為此我國在2015年就通過了全面推行社會信用代碼體系的決議，并且還在2017年開展了全國商業(yè)信用信息提供系統(tǒng)的搭建工作。此外，1987年我國人民銀行才開始對外界開放貸款信息。到2013年年中，中國人民銀行在政府支持下全面開放金融機構(gòu)貸款利率。并且最重要的是，我國對于商業(yè)銀行的信息披露是存在限制的。并且觀察多家上市商業(yè)銀行的金融數(shù)據(jù)可以知道，有很多數(shù)據(jù)是商業(yè)銀行不會對外界開放的數(shù)據(jù)。對此有必要正視內(nèi)部審查所導(dǎo)致的一些利益矛盾，加強各個商業(yè)銀行的對外信息披露，向外界披露更多真實信息，才能進一步引導(dǎo)客戶的投資行為，降低不良貸款率。也正是區(qū)域發(fā)展不均、市場發(fā)展停滯、年報發(fā)布消息不準確等問題導(dǎo)致了國內(nèi)商業(yè)銀行的內(nèi)部估值體系發(fā)展不健全。3.信用風(fēng)險管理信息溝通不暢目前，我國法律體系正在日臻完善。隨著金融行業(yè)的不斷發(fā)展壯大，人們對金融市場的了解程度也越來越深。但就目前來看，金融市場中存在著諸多問題亟待解決。其中最為突出的就是信用衍生品的缺失。在此背景下，我國金融市場上出現(xiàn)了大量的信用衍生品，這些產(chǎn)品是一種新型金融工具。我國金融市場起步較晚，沒有完善的法律體系作保障，因此，對信用衍生品的研究是促進我國金融市場健康發(fā)展的重要手段之一。信用衍生品的市場建設(shè)是一個長期的過程，我國金融業(yè)應(yīng)根據(jù)自身實際情況，選擇適合自己的信用衍生品。在這一過程當(dāng)中，我們要做大量的準備工作：首先是建立相關(guān)法律制度；其次要培養(yǎng)和引進專業(yè)人才；再次就是要做好產(chǎn)品研發(fā)以及市場培育等基礎(chǔ)性工作。同時也需要政府支持。前一階段可在我國實力雄厚的商業(yè)銀行試行，經(jīng)過一系列的實踐后，再逐步向外放開，最終達到信用衍生品交易全球化。根據(jù)同行提供的經(jīng)驗可以發(fā)現(xiàn)，建設(shè)估值系統(tǒng)的時候，很多銀行都重點關(guān)注數(shù)據(jù)采集工作以及信息系統(tǒng)的錄入工作。但按照當(dāng)前國內(nèi)金融形勢，我國商業(yè)銀行一般都會設(shè)立專門的風(fēng)險管理部門，主要負責(zé)放貸活動的風(fēng)險評估工作，仍是經(jīng)營部門的業(yè)務(wù)經(jīng)理。在借貸后衡量和監(jiān)控風(fēng)險時，每個人都是不同的，因此由于貸款預(yù)期的重要性，不可能統(tǒng)一所有人的風(fēng)險評估標(biāo)準，主觀隨意性的問題格外明顯。此外，我國商業(yè)銀行長期以來一直具有債務(wù)管理和監(jiān)管監(jiān)督的文化中，專業(yè)金融機構(gòu)的設(shè)立也側(cè)重于治理。因為不同商業(yè)銀行的業(yè)績評價方式不同，大多數(shù)銀行都以利益為重，部門對貸款的審批制度浮于表面。在放貸之初，商行往往利用央行征信系統(tǒng)對公司債權(quán)人的征信情況和信用信息進行分析，但是2006年征信系統(tǒng)才實現(xiàn)了全國查詢。很多人知道，征信系統(tǒng)的信息通常由商業(yè)銀行等金融機構(gòu)提供，不過商業(yè)銀行也難免會有信息不真實的情況發(fā)生。因此商業(yè)銀行要明確當(dāng)前的信用問題，進一步評估與衡量銀行的風(fēng)險抵御能力以及信息采集能力。4.部分企業(yè)失信目前，我國一些企業(yè)缺乏與市場經(jīng)濟相適應(yīng)的信譽。我國企業(yè)基本都有信用問題，如拖稅欠稅、產(chǎn)銷劣質(zhì)產(chǎn)品等。每年所造成直接或間接經(jīng)濟損失6000億美元，其中，每年由于逃避債務(wù)的損失高達55億美元，國內(nèi)與市場經(jīng)濟發(fā)達國家企業(yè)間應(yīng)收賬款逾相差十倍，且國內(nèi)欺詐案正在以每年增長30%的速度增多，每年的簽署合同資金約40億元，但合同的履行率僅約有一半。四、我國商業(yè)銀行存在問題的解決對策（一）商業(yè)銀行自身的挑戰(zhàn)如今，國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行經(jīng)歷了多年的重組，在信用風(fēng)險管理方面取得了長足的進步。但是，按照構(gòu)建內(nèi)部現(xiàn)代經(jīng)濟體系的要求，還存在許多沒有做到位的工作。自從2008年那次金融危機發(fā)生以后，我國面臨的金融挑戰(zhàn)也越來越對多。如今金融市場內(nèi)部形勢已經(jīng)發(fā)生較大變化，內(nèi)部環(huán)境的變化速度也不斷加快，金融風(fēng)險的抵御能力依舊是商業(yè)銀行發(fā)展的核心能力。因此我國必須將重點放在建立內(nèi)部信用評估體系上面，給商業(yè)銀行的后續(xù)發(fā)展提供更健全的征信管理系統(tǒng)。二是要有一個適合所有的標(biāo)準化壓力測試的方法。每當(dāng)金融市場發(fā)生不好的變化時，如股市崩盤、利率突然上升等，商業(yè)銀行就會面臨巨大且難以預(yù)測的信用風(fēng)險。目前，評估信用風(fēng)險和評估違約概率的工具已為各大商業(yè)銀行所采用，許多模型也有很多缺點。我們現(xiàn)在希望監(jiān)管部門可以為商業(yè)銀行建立或完善嚴密的檢測體系提供幫助，可以提前預(yù)估和管理各項經(jīng)濟指標(biāo)的變化，及時識別和控制風(fēng)險，保障所有的銀行業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。（二）加強國家政策的支持與調(diào)控宏觀調(diào)控是指政府通過財政收支、貨幣收支、重點外匯收支等實現(xiàn)宏觀經(jīng)濟的總體平衡，以保持市場的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。通過改變經(jīng)濟活動的發(fā)展程度確保經(jīng)濟長期持續(xù)穩(wěn)定增長。宏觀經(jīng)濟會影響到企業(yè)的發(fā)展情況，使得部分企業(yè)陷入經(jīng)營困境中，這些向銀行貸款的企業(yè)一旦陷入經(jīng)濟困境，就會導(dǎo)致貸款得不到及時有效的償還，從而給商業(yè)銀行的經(jīng)營帶來信用風(fēng)險。鑒于此，我國應(yīng)加強宏觀經(jīng)濟調(diào)控，避免經(jīng)濟出現(xiàn)大的波動，要在深入調(diào)研的基礎(chǔ)上運用包括經(jīng)濟、計量與統(tǒng)計、法律等領(lǐng)域研究可以從如下幾方面來加以改善：一是對宏觀調(diào)控的手段和方法進行改良。宏觀調(diào)控要適應(yīng)市場的規(guī)律，借助財政或貨幣政策以及“需求管理”等手段進行隨機選擇，并有良好的協(xié)調(diào)性，運用多種方法。二是采取合理的宏觀調(diào)控，減少經(jīng)濟波動，鑒于宏觀經(jīng)濟形勢變化后的積極促進和消極抑制是最有效和最經(jīng)常的方式，因此，我們必須根據(jù)中國宏觀經(jīng)濟的現(xiàn)狀和發(fā)展，正確分析和評估形勢，保持經(jīng)濟穩(wěn)定運行。三是抓住宏觀調(diào)控機遇。在實施宏觀調(diào)控的過程中，如果時機不對，注定會導(dǎo)致巨額經(jīng)濟損失。加強預(yù)防性控制能夠使宏觀調(diào)控成本降低。從宏觀控制方面來看。就算宏觀經(jīng)濟變量與發(fā)展軌跡相分離，在不損害經(jīng)濟的前提下，適當(dāng)降低商業(yè)銀行的信用風(fēng)險。（三）建立和完普監(jiān)管部門的預(yù)警機制金融監(jiān)管在任何宏觀經(jīng)濟管理中都有其特殊作用，不良貸款風(fēng)險作為主要的信用風(fēng)險，也是金融監(jiān)管工作的重點所在。其一是建立高效的信息披露系統(tǒng)，在銀行需要應(yīng)用金融信息的時候及時提供所需信息，同時加大市場約束力，確保金融放貸的合法性。為了確保會計制度更有效，必須進一步提升會計信息的真實度，讓投資者以及利益相關(guān)者能夠獲得更真實有效的信息。全面落實會計準則在銀行業(yè)監(jiān)管中的應(yīng)發(fā)揮作用，構(gòu)建健科學(xué)的全銀行業(yè)監(jiān)督管理系統(tǒng)，與國際接軌，提高信息、財務(wù)會計信息的公平性和真實性，對商業(yè)銀行風(fēng)險及時發(fā)現(xiàn)和控制。第二，要建造科學(xué)規(guī)范的監(jiān)測體系，監(jiān)管部門要為管理風(fēng)險體系、銀行風(fēng)險管理體系、銀行風(fēng)險管理體系提供全面、多學(xué)科、系統(tǒng)的框架，加強內(nèi)部控制，完善股權(quán)比例等監(jiān)管制度，進一步提升商業(yè)銀行風(fēng)險管理能力，促進各銀行風(fēng)險管理技能發(fā)展，建立風(fēng)險管理體系，建立健全風(fēng)險管理政策和程序，做好風(fēng)險識別工作。建立嚴格的問責(zé)制度和風(fēng)險監(jiān)測機構(gòu)，對行政人員進行查處，不僅凸顯了金融監(jiān)管的重要性，還能讓監(jiān)管機構(gòu)更加明確監(jiān)管職責(zé)。第三，我國商業(yè)銀行普遍使用靜態(tài)方法對企業(yè)信用評級，但信用質(zhì)量降級，金融頭寸和資產(chǎn)質(zhì)量惡化等都是動態(tài)變化過程，當(dāng)企業(yè)違約之前，其信用狀態(tài)會呈現(xiàn)有規(guī)律地波動變動，所以商業(yè)銀行對企業(yè)評級必須考慮其信用波動性。傳統(tǒng)的動態(tài)調(diào)節(jié)方法不能很好地反映企業(yè)的信用風(fēng)險。商業(yè)銀行對信貸產(chǎn)品進行選擇時，需要考慮客戶的信用等級和定價考量。從總體上看，商業(yè)銀行探索信用風(fēng)險計量新模型時必須考慮非財務(wù)因素。新的信用風(fēng)險計量模型的時候，必須綜合考量非財務(wù)因素的影響。（四）加強社會誠信文化建設(shè)建立科學(xué)的信用監(jiān)管平臺，通過征信、評估、調(diào)查、披露機制，在不侵犯個人隱私權(quán)的情況下，逐步建立個人隱私權(quán)保護的信用監(jiān)管環(huán)境，申請信貸管理部門對不可靠的單位和個人的經(jīng)濟活動或者其他活動進行監(jiān)督登記，對于失信人員，限制其經(jīng)濟或者社會行為。結(jié)論與其他各國成熟的市場經(jīng)濟體制相比，我國并沒有一個比較完善的杜會信用體系。當(dāng)前，我國存在比較嚴重的金融信用缺失現(xiàn)象，部分企業(yè)和個人利用各種方法拖欠或詐騙銀行貸款，造成商業(yè)銀行不良貸款率不斷升高，進而大大提高了銀行經(jīng)營成本和信用風(fēng)險。為了確保銀行的信用風(fēng)險管理能夠達到管理文件的要求，商業(yè)銀行必須要加大風(fēng)險管理力度。為此，為了避免商業(yè)銀行在信用危機中陷得更深，商業(yè)銀行必須定期對銀行內(nèi)部的信用風(fēng)險進行評級。本文基于成都農(nóng)商銀行為例，通過相關(guān)文獻資料，分析該銀行在信用風(fēng)險管理過程中，監(jiān)管部門、銀行自身和客戶三個因素中存在的問題，并提供相關(guān)建議，為成都農(nóng)商銀行優(yōu)化信用風(fēng)險管理發(fā)表一些我個人的建議，并且從商業(yè)銀行自身的挑戰(zhàn)、加強國家政策的支持與調(diào)控、建立和完普監(jiān)管部門的預(yù)警機制、加強社會誠信文化建設(shè)等四個方面，提出我國商業(yè)銀行存在問題的解決對策。通過研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前很多行業(yè)和經(jīng)濟的不良信用是由外部環(huán)境驅(qū)動的。減少企業(yè)債務(wù)，并為銀行客戶建立信用名單，提高信貸準入門檻，這樣才能進一步降低不良貸款率。隨著宏觀經(jīng)濟的逐步復(fù)蘇和不斷更新的管理信用風(fēng)險技術(shù)，商業(yè)銀行對風(fēng)險管理水平進行提高就是提高其在新形勢、新機遇環(huán)境下的核心競爭力，利于其實現(xiàn)可持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的目標(biāo)。參考文獻Bernanke,BenS.Creditinthemacroeconomy.[J].QuarterlyReview(01476580),1993.GlitzyJE,WeissA.CreditRationinginMarketswithImperfectInformation[J].SocialScienceElectronicPublishing.SalasV,JesúsSaurina.CreditRiskinTwoInstitutionalRegimes:SpanishCommercialandSavingsBanks[J].JournalofFinancialServicesResearch,2002,22(3):203-224.LoweP.Creditriskmeasurementandprocyclicalit