企业发生信贷违约风险的征兆是什么?
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发布时间：2022-09-05 20:56
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时间：2024-08-22 11:05
违约率是指债务人未能偿还到期债务的实际违约情况。
违约概率(Probability of Default，PD)是预计债务人不能偿还到期债务(违约)的可能性。违约概率(PD)与违约率所不同的是：它是基于债务人历史和现实的实际违约情况作出的对未来一定时期(一般为一年)违约状况的判断。评级结果与违约率的对应关系是国际公认的事后检验评级机构评估质量标准的一项最重要的标尺。
在商业银行信用风险管理中，违约概率是指借款人在未来一定时期内不能按合同要求偿还银行贷款本息或履行相关义务的可能性。违约概率是计算贷款预期损失、贷款定价以及信贷组合管理的基础，因此如何准确、有效地计算违约概率对商业银行信用风险管理十分重要。
资信等级应有与之对应的违约率和违约概率才真正具有应用价值，才能作为衡量评级对象未来违约可能性和信用风险的工具。本质上，与资信等级对应的违约率和违约概率水平才真正代表资信等级所反映的风险状况。所以，缺少违约率统计数据的资信等级是不完整的、缺乏说服力的，只能对信用风险进行排序。但不同评级机构所设定的违约定义可能不同，所反映同一等级的质量也因此而不同。因此，只有违约定义相同的评级机构，其评级结果才可以进行比较，才能检验各自评级结果的“含金量”和质量差异。有了违约率指标的对比，就可以解释为什么违约率低的A*要优于违约率高的AA*了。有了对应违约率的资信等级才能真正成为决策的依据。
违约概率测度的作用
对商业银行信用风险管理而言，违约概率测度居于基础性地位，发挥着重要作用。
首先，这是进行信用风险管理的首要条件。作为测量信用风险的一种基本方法，信用评级的作用是建立在对借款人违约概率的测度基础上的。只有首先对借款人的违约概率作出科学测度，银行才能够精确地计算出预期损失的量，也才能够对客户信用状况作出客观、准确的评估，进而才能够保证商业银行信用风险管理的科学性与有效性。
其次，这是衡量不同评级体系优劣的客观标准。如果没有违约概率的测度，就难以衡量不同评级体系的优劣；如果回避严谨科学的违约概率测度，而仅仅追求评级指标体系的建设和评级方法的完善，就无法实现信用评级的现代化飞跃。违约概率测度是信用评级具备权威性和可操作性的灵魂，是衡量不同评级体系优劣的客观标准。
再次，这是提升商业银行风险管理素质的重要动力。实践经验表明，银行要成功地进行客户违约概率的测度，不仅要依托于先进统计模型和风险量化工具的科*用，更离不开对现代商业银行经营管理规律的深入认识和科学把握，需要在管理的理念、*、机制等方面都能够与之相适应，进而有力提升了商业银行风险管理的素质。
违约概率测度的方法
近年来，西方商业银行尤其是那些先进银行充分利用现代数理统计发展的最新研究成果，在客户违约概率测度上摸索出了很多方法，取得了很大的成就。综观违约概率测度的实践发展，其呈现出以下特征和趋势：从序数违约概率转向基数违约概率，违约概率的测度日臻具体化；从单个贷款的违约概率测度转向组合贷款的联合违约概率；从只考虑借款人自身的微观经济特征转向同时考虑宏观经济因素的影响；从基于历史数据的静态测度转向以预测为主的动态测度；从单一技术转向多元技术，违约概率测度的技术更加现代化和体现出多学科的交叉化，度量日趋科学化和精确化。
西方商业银行违约概率的测度方法可以概括为四大类：
1. 基于内部信用评级历史资料的测度方法，这是商业银行和评级公司根据长时间积累下来的信用等级历史资料，以历史违约概率的均值作为不同信用等级下企业对应的违约概率；
2. 基于期权定价理论的测度方法，这是美国KMV公司利用期权定价理论创立的违约概率预测模型——信用监测模型，也称KMV模型，是一种向前看的动态模型，主要适用于对公开上市公司的违约概率测度；
3. 基于保险精算的测度方法，是近几年把保险思想的工具用于估计预期违约概率；
4. 基于风险中性市场原理的测度方法，所谓风险中性市场，是指在进行资产交易的市场上，所有投资者都愿意接受从任何风险资产中得到与无风险资产的收益相同的预期收益，所有的资产价格都可以按照用无风险利率对资产预期的未来现金流量加以折现来计算。相比于历史上的转移概率，风险中性模型给出了前瞻性的违约预测。
国际上有代表性的信用风险评价模型在中国运用的局限性
我国加人WTO以来，加快了中国市场经济运行方式向国际接轨的步伐，中国资信评级业如何向国际接轨也受到了新的挑战。探索和选择国外且适合我国市场状况的评估模型势在必行，国内有部分学者对此也作了有益的研究。在这里，我们把部分学术界将国外有代表性的评估模型运用于中国市场进行实证研究后，将其所发现的问题和缺陷部分作一归集以利于后续的研究工作。
1、Z-Score信用风险评价模型
Z模型是通过选取五项关键性的财务比率并赋予其一定的参数(权重)来预测公司违约或破产可能性的方法。
其中：
X1=营运资金／总资产
X2=(未分配利润+资本公积)／总资产
X3=税息前收益／总资产
X4=股权的市场价值／债务的账面价值
X5=营业额／总资产
以Z值为临界值，若小于临界值将发生债务违约。
实证研究发现Z模型存在以下三个缺陷：一是该模型对上市公司中的少数几个行业具有准确性，许多行业的参数需调整。二是对非上市公司和小公司无法获得股权价值的数据，需要借助一些会计信息或其他指标来替代并通过对比分析才能最终得出期望的违约概率。这在一定程度上可能影响计算的准确性。三是需要在Z值的基础上按国内金融市场的状况作调整，但一般的决策者都无此能力。
2、KMV信用风险评价模型
KMV模型建立在期权定价理论之上，其出发点是基于这样的假设：公司的任何信息都可以在股票价格及其波动中得到体现，当公司股票的市场价值因波动而使预期的价值低于一定水平(违约点价值)以下时，公司就会对它的债务违约。该模型把持有的债权看作一个无风险的债权减去一个看跌期权，以此为基础计算出违约距离，并结合上市公司数据估计出经验违约概率。虽然KMV模型相对于以注重会计资料分析为基础的传统方法的违约概率估计体系具有更好的敏感性，但它的适应条件更严格。从结果上看，比较适用于资本市场成熟地区的上市公司。很显然，我国目前尚不具备推广KMV模型的条件。
3、CreditMetrics信用风险评价模型
该模型是基于这样的假设：某一特定时期内(通常为一年)债务组合价值的分布与将来债务人信用等级变化无关，信用等级迁移概率服从稳定的马尔科夫过程，即贷款或债券目前等级迁移与其过去的迁移概率不相关。虽然，该模型是目前被证明较为有效的信用风险模型，但还是存在若干尚需解决的问题：一是该模型假设贷款或债券目前等级迁移与其过去的迁移概率不相关。但实际的历史数据表明，一笔债务如果过去发生过违约事件，那么它目前等级下降的概率要比同一级别的没有发生过违约行为的要高；二是在计算债务的VaR值时，假设等级迁移概率矩阵是稳定的，即不同借款人之间、不同时期之间，其等级迁移概率是不变的。而实际上，行业因素、国家因素以及商业周期等因素会对等级迁移概率矩阵产生重要影响。三是CreditMetrics模型的违约模型和相关系数的度量是以期权定价理论为基础的，这对股票市场的成熟条件和数据的真实性有很高的要求。
4、神经网络模型
神经网络模型也是西方运用较广泛的估计违约概率模型，它依靠采集的数据，对大量的财务及相关信息进行数理统计分析，从而建立违约估计模型。这种模型在实证中仍存在局限性。一是随着技术创新及金融工具创新，使得财务报表上有限的数据越来越难以真实地反映企业的财务状况及经营结果，尤其是对于高新技术企业而言，非财务因素占据越来越重的分量；二是因国内企业会计信息失真现象还较为严重，使用失真的数据输入模型必然造成计算结果的偏差。
从对国外几种信用风险评价模型在我国的实证研究结果看，由于我国证券市场尚不成熟(公司的价值不能通过市场体现)，市场信息披露十分有限，财务数据真实性不高，没有可资评级机构使用的大容量的信用信息数据库等客观条件的制约，而无法“拿来”即用。但信用风险评价模型作为现代计量经济学的成果，在发达的市场经济国家的广泛运用证明了其客观性和科学性。我国的市场经济发展尚处于初级阶段，市场成熟度与发达的市场经济国家相比尚有很大的差距，上述评估模型在我国还缺乏运用的基础条件。
我国违约概率的研究与发展
对中国银行业来说，内部评级仅仅处于起步阶段，时间短且不规范，其中关于违约数据库、转移矩阵等方面的基础设施建设几乎空白，贷款企业信用评级更多地是用于客户的选择及风险的预警，尚未向更深层次的风险量化管理方向发展。为此，中国商业银行和评级公司应该积极创造条件，加强客户违约概率测度，以有效提升信用风险管理水平。
第一，结合巴塞尔新资本协议参考定义，科学界定企业违约概念。目前国内还没有一贯明确的企业违约标准，为了和国际标准接轨，建议中国银行业对企业的违约概念作如下界定：在一定期限内（通常为一年）企业的贷款业务中只要出现次级、可疑或损失贷款的任一种情况的，就算做违约企业。
第二，加快建立违约概率测度模型的基础设施——违约数据库。中国银行业可以通过企业财务数据过滤器的建立，对企业提交的财务报表进行真实性检验，建立合格的违约数据库，为测度违约概率打下坚实的基础。中国人民银行建立的《银行信贷登记咨询系统》为中国银行业提供了一个海量的贷款数据库的信息平台。国内银行可以此为基础，充分发挥该系统的数据资源优势，并不断完善系统信息，进而建立我国自己的违约数据库。
第三，加强违约概率测度模型的研究、开发和应用。基于中国银行业所处的经营环境，以及历史实践具有自身的特殊性，那些西方商业银行所能够应用的违约概率模型，却并不一定能够适合我国商业银行。但我们可以借鉴这些违约概率模型的测度思想、方法与过程，结合数据积累的情况实现由简单模型到复杂模型的过渡。比如，可以根据已有年份评级结果数据的积累，运用信用计量模型对已有年份的每一信用等级的转移概率和违约概率进行测度，进而形成内部的信用等级转移矩阵的测度，以后随着年份数据的增加，再不断调整。这样，经过一段时间的积累，就可以建立起我们自己的内部转移矩阵模型。
另外，结合我国贷款企业的实际信用情况，转移矩阵模型中各个信用等级违约概率测度除了要考虑行业因素、经济周期性因素的影响以外，还要考虑地区、规模以及企业所有制性质等因素的影响。
