德國(guó)銀行內(nèi)部信用評(píng)級(jí)體系的借鑒與啟示

董治

隨著《巴塞爾新資本協(xié)議》的正式實(shí)施，中國(guó)銀行業(yè)將逐步走向國(guó)際市場(chǎng)，因此，如何按照《巴塞爾新資本協(xié)議》的要求建立我國(guó)商業(yè)銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系，就成為我國(guó)銀行業(yè)面臨的首要課題。一直以來(lái)，德國(guó)銀行業(yè)都堪稱(chēng)穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)的典范，其在長(zhǎng)期的經(jīng)營(yíng)實(shí)踐中積累的豐富經(jīng)驗(yàn)對(duì)于正在走向國(guó)際化、市場(chǎng)化的我國(guó)銀行業(yè)來(lái)說(shuō)，無(wú)疑具有十分重要的借鑒意義。

德國(guó)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系概述

內(nèi)部評(píng)級(jí)是銀行識(shí)別、計(jì)量、監(jiān)測(cè)和控制信用風(fēng)險(xiǎn)的重要手段，銀行通過(guò)采集、整理、評(píng)判、保存和運(yùn)用企業(yè)信用信息，對(duì)企業(yè)進(jìn)行內(nèi)部評(píng)級(jí)授信，因此，科學(xué)的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系是使用內(nèi)部評(píng)級(jí)法進(jìn)行資本管理的前提條件。在德國(guó)，由于不同的銀行間擁有各不相同的貸款策略，大部分德國(guó)銀行一般都擁有一套自創(chuàng)的對(duì)企業(yè)信用進(jìn)行評(píng)級(jí)的系統(tǒng)，也被稱(chēng)為銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系（Internal?Ratings-Based?Approaches，IRB）。

功能

就德國(guó)銀行建立其內(nèi)部評(píng)級(jí)體系，德國(guó)央行提出了一定的要求，具體而言，一個(gè)合格的銀行內(nèi)部信用評(píng)級(jí)體系應(yīng)當(dāng)使得銀行具備以下幾點(diǎn)：第一，區(qū)分貸款企業(yè)與該企業(yè)單筆貸款的風(fēng)險(xiǎn);第二，具備有效的風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)能力;第三，具有至少七個(gè)非壞賬信用級(jí)別和一個(gè)壞賬信用級(jí)別;第四，在信用級(jí)別間合理分配信貸，避免過(guò)于集中于某一級(jí)別;第五，在貸款發(fā)放前對(duì)所有貸款企業(yè)進(jìn)行全面的歸類(lèi);第六，對(duì)歸類(lèi)于各級(jí)別內(nèi)的企業(yè)進(jìn)行定期復(fù)查;第七，具有對(duì)貸款企業(yè)的財(cái)務(wù)情況進(jìn)行收集的適當(dāng)程序;第八，完備記錄信用評(píng)級(jí)流程、評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)級(jí)結(jié)果等。

對(duì)于建立在統(tǒng)計(jì)模型基礎(chǔ)上的銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系，銀行還應(yīng)當(dāng)做到：第一，評(píng)估各信用級(jí)別的一年期的違約概率;第二，依照監(jiān)管機(jī)構(gòu)制定的違約事件標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行違約認(rèn)定;第三，統(tǒng)計(jì)并存檔所有內(nèi)部評(píng)級(jí)的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括所使用的時(shí)間序列及違約概率。

組成要素

德國(guó)銀行在對(duì)企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)級(jí)時(shí)一般不將企業(yè)所提供的抵押品情況納入考慮之列，而將注意力集中在確定企業(yè)的違約概率之上，并根據(jù)得出違約概率將借款企業(yè)歸入不同的信用等級(jí)，需要衡量和判斷的因素大概有以下幾個(gè)方面：企業(yè)當(dāng)前和未來(lái)的財(cái)務(wù)以及盈利狀況;行業(yè)狀況;企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力;管理層素質(zhì);企業(yè)賬戶(hù)管理;企業(yè)股東身份;企業(yè)管理層及其提供的信息的可靠程度。

雖然各銀行間的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系不盡相同，但綜合考慮以上因素，銀行內(nèi)部信用評(píng)級(jí)體系一般由定量分析、定性分析、警告信號(hào)和企業(yè)信用評(píng)級(jí)的人工調(diào)整四大部分構(gòu)成，其中定量分析和定性分析是評(píng)級(jí)體系的基本構(gòu)成部分（圖1）。

定量分析。銀行在進(jìn)行定量分析時(shí)會(huì)從企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表中提取企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)、流動(dòng)性和盈利情況的有關(guān)指標(biāo)作為風(fēng)險(xiǎn)因子，然后代入銀行自身開(kāi)發(fā)的模型來(lái)計(jì)算企業(yè)的違約概率（Probability?of?Default，PD）。風(fēng)險(xiǎn)因子一般不超過(guò)10個(gè)，比較常用的有資本收益率、權(quán)益比率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率和盈利對(duì)利息倍數(shù)等財(cái)務(wù)指標(biāo)。對(duì)違約概率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的方法有判別分析、邏輯回歸模型、期權(quán)定價(jià)模型和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)分析等幾種，但在實(shí)踐中大多數(shù)銀行都采用邏輯回歸模型。

邏輯回歸模型的優(yōu)勢(shì)在于其能得出一個(gè)直觀(guān)的數(shù)字，并且可以和量化后的定性分析結(jié)果進(jìn)行運(yùn)算，從而得出一個(gè)較為準(zhǔn)確的違約概率。德國(guó)銀行的實(shí)踐顯示，在大多數(shù)情況下，邏輯回歸模型能夠達(dá)到接近95%的準(zhǔn)確率。但經(jīng)濟(jì)界也不乏對(duì)其的質(zhì)疑，首先，該模型是建立在單個(gè)銀行的歷史數(shù)據(jù)之上，其是否可以通用存在疑問(wèn);其次，邏輯回歸模型忽略宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)因素和行業(yè)因素，對(duì)于諸如企業(yè)員工和管理層素質(zhì)等至少是短期內(nèi)無(wú)法反映在財(cái)務(wù)報(bào)表上的信息也難以評(píng)判;最后，中小企業(yè)，特別是小微企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)模糊，從而極易導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果不準(zhǔn)確，或者模型根本就不可用。針對(duì)歷史數(shù)據(jù)缺失的情況，銀行一般會(huì)要求企業(yè)提供對(duì)其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值，然而實(shí)際上中小企業(yè)往往也缺乏充分的信息和必要的技術(shù)手段來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其未來(lái)的財(cái)務(wù)狀況。因此，在這樣的情況下，德國(guó)銀行往往會(huì)主要依靠定性分析來(lái)判斷企業(yè)的違約概率。

定性分析。定性分析是指銀行針對(duì)與企業(yè)信用有關(guān)，且難以直接量化的“軟信息”進(jìn)行的評(píng)估，主要有以下幾個(gè)方面：企業(yè)的市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)情況;企業(yè)組織結(jié)構(gòu);企業(yè)員工和管理層素質(zhì);企業(yè)對(duì)銀行的信息披露情況;企業(yè)賬戶(hù)情況。

德國(guó)銀行的定性分析所涵蓋的范圍實(shí)際上相當(dāng)廣泛，例如，在評(píng)估企業(yè)市場(chǎng)狀況時(shí)會(huì)考慮經(jīng)濟(jì)周期、技術(shù)進(jìn)步和行業(yè)發(fā)展前景等宏觀(guān)因素，而在評(píng)估企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情況時(shí)則會(huì)具體到企業(yè)市場(chǎng)份額、企業(yè)所在地政策、產(chǎn)品定位、企業(yè)形象和企業(yè)成本控制等微觀(guān)方面，甚至如企業(yè)主年齡、未來(lái)繼任者情況等都會(huì)納入定性分析的范圍。銀行如何選擇這些風(fēng)險(xiǎn)因素的主要依據(jù)是該銀行關(guān)于同類(lèi)型企業(yè)的歷史經(jīng)驗(yàn)，有時(shí)候也會(huì)參考咨詢(xún)機(jī)構(gòu)提供的數(shù)據(jù)。雖然定性分析是建立在歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前情況的基礎(chǔ)上的，但與定量分析不同，定性分析是“預(yù)測(cè)性”的，銀行綜合宏、微觀(guān)各方面因素對(duì)企業(yè)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)做出判斷，并以此預(yù)測(cè)企業(yè)的發(fā)展前景，然后在此基礎(chǔ)上得出企業(yè)違約的可能性。一般而言，銀行定性分析的結(jié)果數(shù)據(jù)與債券評(píng)級(jí)相類(lèi)似，采取序數(shù)形式。

在完成定量分析和定性分析的步驟后，銀行會(huì)將兩個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果以一定的比例組合起來(lái)得出一個(gè)企業(yè)違約概率，定量和定性二者的比例是根據(jù)各銀行自身的經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行確定的，沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。隨后銀行會(huì)將此違約概率與現(xiàn)有的以違約概率區(qū)間進(jìn)行劃分的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系進(jìn)行對(duì)照，并依照相應(yīng)的違約概率區(qū)間將企業(yè)歸類(lèi)于相應(yīng)的信用級(jí)別，此即為企業(yè)的基礎(chǔ)信用評(píng)級(jí)。得出基礎(chǔ)信用評(píng)級(jí)后，銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系對(duì)于計(jì)算企業(yè)違約概率的程序已經(jīng)全部完成。在接下來(lái)的步驟中，如果銀行認(rèn)為企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)有較大改變時(shí)，銀行將對(duì)企業(yè)的信用等級(jí)進(jìn)行直接的升級(jí)或降級(jí)處理。?????警告信號(hào)。警告信號(hào)是指與企業(yè)信用有關(guān)的特定事件，該事件的出現(xiàn)意味著企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的明顯上升，例如，違背貸款合同條款的行為、支票或商業(yè)票據(jù)的拒付、采用不合規(guī)的簿記方式等等。警告信號(hào)對(duì)于貸前的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與貸后的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控都十分重要，對(duì)于警告信號(hào)的關(guān)注有助于銀行及早地發(fā)現(xiàn)企業(yè)潛在的信用惡化，并能促使銀行及早地采取應(yīng)對(duì)措施以降低銀行損失。在一般情況下，只要出現(xiàn)警告信號(hào)，德國(guó)銀行都會(huì)對(duì)相關(guān)企業(yè)做降級(jí)處理，但將哪些特定事件視為警告信號(hào)，以及警告信號(hào)在多大程度上影響企業(yè)信用評(píng)級(jí)，則與不同銀行和該銀行在定量及定性分析中采用的風(fēng)險(xiǎn)因子有關(guān)。

人工調(diào)整。德國(guó)銀行監(jiān)管部門(mén)對(duì)德國(guó)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的要求是一個(gè)合格的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系應(yīng)當(dāng)建立在已獲取的歷史數(shù)據(jù)和對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，銀行應(yīng)當(dāng)盡可能地降低主觀(guān)因素對(duì)企業(yè)信用評(píng)級(jí)的影響。然而在實(shí)踐中，德國(guó)銀行信貸人員的主觀(guān)判斷仍然在很大程度上影響企業(yè)信用評(píng)級(jí)，對(duì)中小企業(yè)的信用評(píng)級(jí)尤為如此。因此，許多銀行在其信用評(píng)級(jí)體系內(nèi)擁有一個(gè)對(duì)企業(yè)信用級(jí)別進(jìn)行人工調(diào)整的模塊，稱(chēng)為Overruling。一般情況下，德國(guó)銀行會(huì)限制可調(diào)整的范圍，以一到兩個(gè)級(jí)別較為常見(jiàn)。

結(jié)構(gòu)

德國(guó)銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的結(jié)構(gòu)大體可歸類(lèi)為兩大類(lèi)型，即平行結(jié)構(gòu)和垂直結(jié)構(gòu)（圖2、圖3）。

在實(shí)踐中，大部分銀行的內(nèi)部信用評(píng)級(jí)體系采用的是以平行結(jié)構(gòu)為主的混合結(jié)構(gòu)，也有一些銀行采用的是一種所謂的Knock-Out規(guī)則與垂直結(jié)構(gòu)組合而成的一種混合結(jié)構(gòu)（圖4）。

德國(guó)銀行一般采用以下幾個(gè)Knock-Out（K.O.）規(guī)則：企業(yè)被其他銀行解除貸款合同;企業(yè)存在賬戶(hù)質(zhì)押;企業(yè)有未經(jīng)協(xié)商的長(zhǎng)期透支;企業(yè)受到來(lái)自其他評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的負(fù)面評(píng)價(jià)。

在此模式下，只要企業(yè)滿(mǎn)足以上任何一個(gè)條件，德國(guó)銀行就會(huì)直接將其“K.O.”，而根本不會(huì)對(duì)其進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，也不會(huì)批準(zhǔn)其相應(yīng)的貸款申請(qǐng)。Knock-Out規(guī)則的好處就是簡(jiǎn)單明了，銀行能夠避免在資信不好的企業(yè)上浪費(fèi)人力物力，降低了銀行的成本。因此，有相當(dāng)一部分中小銀行都會(huì)采用此模式。

從銀行的角度考慮，內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的企業(yè)信用等級(jí)對(duì)應(yīng)的企業(yè)違約概率應(yīng)當(dāng)比較穩(wěn)定，相應(yīng)信用等級(jí)的企業(yè)的真實(shí)違約概率應(yīng)該只能?chē)@模型預(yù)測(cè)值進(jìn)行小范圍波動(dòng)，換言之，一個(gè)合格的內(nèi)部信用評(píng)級(jí)體系應(yīng)當(dāng)能夠反映企業(yè)真實(shí)的信用違約概率。因此，如何架構(gòu)內(nèi)部評(píng)級(jí)體系并挑選能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)情況的風(fēng)險(xiǎn)因子就顯得尤為重要，特別是對(duì)于中小企業(yè)的信用評(píng)級(jí)，由于歷史數(shù)據(jù)的缺失，銀行會(huì)在很大程度上依賴(lài)定性分析。本文接下來(lái)將對(duì)德國(guó)銀行體系三大支柱中的合作銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。

圖1?德國(guó)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系（IRB）的組成要素

圖2?平行結(jié)構(gòu)II-Ratings系統(tǒng)，見(jiàn)圖5。

BVR-II-Ratings系統(tǒng)是合作銀行的中小企業(yè)評(píng)級(jí)體系，該系統(tǒng)采用平行結(jié)構(gòu)，定量分析與定性分析的權(quán)重比為60%：?40%。系統(tǒng)重點(diǎn)集中于對(duì)企業(yè)資產(chǎn)狀況、財(cái)務(wù)狀況和盈利狀況進(jìn)行判斷，并在此基礎(chǔ)上綜合考慮企業(yè)的未來(lái)發(fā)展前景對(duì)企業(yè)進(jìn)行評(píng)級(jí)。定量分析主要以反映企業(yè)盈利能力、融資能力和資本結(jié)構(gòu)的財(cái)務(wù)指標(biāo)作為風(fēng)險(xiǎn)因子，采用邏輯回歸模型計(jì)算企業(yè)違約概率。定性分析主要集中于6個(gè)方面，見(jiàn)表1。

貸款決策

企業(yè)信用評(píng)級(jí)與銀行的貸款決策是德國(guó)銀行在其發(fā)放貸款流程中的兩個(gè)不同的步驟，對(duì)于銀行來(lái)說(shuō)，信用評(píng)級(jí)能為銀行做出貸款決策提供必要的參考，同時(shí)也是銀行制定貸款條件（貸款利率）的必要依據(jù)。同時(shí)，銀行能否滿(mǎn)足監(jiān)管機(jī)構(gòu)制定的自有資本充足率也與其貸款企業(yè)的信用評(píng)級(jí)密切相關(guān)。然而，企業(yè)的信用評(píng)級(jí)并不是影響銀行貸款決策的唯一因素（圖6）。

在完成對(duì)企業(yè)的信用評(píng)級(jí)后，德國(guó)銀行也需要對(duì)企業(yè)的貸款項(xiàng)目做出評(píng)級(jí)（債項(xiàng)評(píng)級(jí)），這一步驟是一個(gè)獨(dú)立的環(huán)節(jié)，并不受企業(yè)信用評(píng)級(jí)的影響。對(duì)貸款項(xiàng)目做出評(píng)級(jí)主要分為兩個(gè)方面，一是對(duì)違約損失率（Loss?Given?Default，LGD）的評(píng)估，二是對(duì)企業(yè)預(yù)期現(xiàn)金流的評(píng)估。違約損失率與企業(yè)提供的抵押品以及企業(yè)的信貸敞口相關(guān)，二者都是按可能的企業(yè)違約時(shí)點(diǎn)估算出的預(yù)測(cè)值。同時(shí)，德國(guó)銀行還會(huì)對(duì)企業(yè)的預(yù)期現(xiàn)金流進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估是基于對(duì)企業(yè)未來(lái)利息和本金清償能力的考慮，這一過(guò)程同樣不受企業(yè)評(píng)級(jí)的影響。在德國(guó)，低于100萬(wàn)歐元的貸款申請(qǐng)都?xì)w類(lèi)于銀行的零售業(yè)務(wù)，因此，對(duì)于此類(lèi)貸款申請(qǐng)，不論企業(yè)的預(yù)期現(xiàn)金流有多大，銀行授予的額度一般不允許超過(guò)該企業(yè)年收入的50%。

進(jìn)行貸款決策時(shí)銀行也需要考慮自身的商業(yè)政策。銀行的商業(yè)政策通常與銀行持有的信貸組合有關(guān)，例如，信貸組合中屬于某行業(yè)的企業(yè)貸款數(shù)量已接近上限時(shí)，接下來(lái)的同行業(yè)貸款申請(qǐng)會(huì)較難獲得銀行批準(zhǔn)。同樣，為分散風(fēng)險(xiǎn)，銀行也會(huì)避免某一信用等級(jí)的企業(yè)貸款總額在整個(gè)銀行信貸組合中的占比過(guò)高。因此，除了對(duì)來(lái)自于單個(gè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別外，信用評(píng)級(jí)體系對(duì)于銀行整體的風(fēng)險(xiǎn)管控也有積極作用。

圖6?德國(guó)銀行發(fā)放貸款一般流程

圖3?垂直結(jié)構(gòu)

圖4?Knock-Out?混合結(jié)構(gòu)

圖5?BVR-II-Ratings?系統(tǒng)

借鑒與啟示

從中國(guó)銀行業(yè)的現(xiàn)狀來(lái)看，實(shí)行《新巴塞爾協(xié)議》還是一個(gè)任重而道遠(yuǎn)的工程。中國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)充分重視內(nèi)部評(píng)級(jí)法的建立和實(shí)施，同時(shí)必須認(rèn)識(shí)到此項(xiàng)工作的艱巨性、復(fù)雜性和長(zhǎng)期性。應(yīng)在銀行內(nèi)部成立專(zhuān)業(yè)化機(jī)構(gòu)，持續(xù)和深入開(kāi)展內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的研究、設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)工作，并對(duì)相關(guān)的業(yè)務(wù)流程和決策機(jī)制進(jìn)行必要的改造和完善。

從戰(zhàn)略層面高度重視銀行內(nèi)部評(píng)價(jià)體系的研究和建設(shè)。要提高我國(guó)商業(yè)銀行的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力和抵御風(fēng)險(xiǎn)能力，其中一個(gè)重要環(huán)節(jié)就是在保持業(yè)務(wù)規(guī)模和市場(chǎng)份額穩(wěn)步增長(zhǎng)的同時(shí)，有效地提高資產(chǎn)質(zhì)量，?降低不良貸款比重。因此我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)加快改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的方法、技術(shù)和手段，向科學(xué)化、精細(xì)化的管理模式邁進(jìn)。這要求我國(guó)銀行業(yè)借鑒國(guó)際先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，啟動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新機(jī)制加快系統(tǒng)平臺(tái)和工具體系的建設(shè)。體系的建立能夠增強(qiáng)商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的鑒別分析能力，提高新增貸款質(zhì)量，建立銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系不僅僅是一個(gè)技術(shù)手段的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，更關(guān)系到商業(yè)銀行未來(lái)的發(fā)展戰(zhàn)略和綜合競(jìng)爭(zhēng)能力。

夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，重視數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升工作。銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系是否完善可靠，與信息的采集和加工，以及體系的設(shè)計(jì)緊密相關(guān)，其中，信息的采集是基礎(chǔ)，直接關(guān)系到內(nèi)部評(píng)級(jí)的結(jié)果與風(fēng)險(xiǎn)是否相符。而采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量又是風(fēng)險(xiǎn)管理工作的基礎(chǔ)，是建立一個(gè)有效地內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的必要條件。因此，銀行應(yīng)將數(shù)據(jù)質(zhì)量提升列為所有工作中的重中之重。進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和補(bǔ)錄，并實(shí)行更加規(guī)范、嚴(yán)格、一致的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，制定數(shù)據(jù)質(zhì)量管理規(guī)章，確保業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的及時(shí)性、準(zhǔn)確性和全面性。同時(shí)，要切實(shí)采取措施，加快數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和信貸流程系統(tǒng)建設(shè)，以利內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的開(kāi)發(fā)建設(shè)和全面風(fēng)險(xiǎn)管理水平的真正提高。

加強(qiáng)違約概率和違約損失率模型的研究、開(kāi)發(fā)和應(yīng)用。我國(guó)銀行業(yè)所處的經(jīng)營(yíng)環(huán)境有別于西方發(fā)達(dá)國(guó)家，因此其所應(yīng)用的違約概率和違約損失率測(cè)度模型不一定完全適合我國(guó)商業(yè)銀行。但一方面可以借鑒這些模型的測(cè)度思想、方法與過(guò)程，另一方面，我們應(yīng)該根據(jù)國(guó)內(nèi)實(shí)際情況，開(kāi)發(fā)出適合自己的模型。例如，根據(jù)已有積累的各年評(píng)級(jí)結(jié)果數(shù)據(jù)，運(yùn)用信用計(jì)量模型對(duì)已有年份的每一信用等級(jí)的轉(zhuǎn)移概率和違約概率進(jìn)行測(cè)度，進(jìn)而形成內(nèi)部的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣的測(cè)度，以后隨著年份數(shù)據(jù)的增加，再不斷調(diào)整。這樣，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的積累，就可以建立起我們自己的內(nèi)部轉(zhuǎn)移矩陣模型。

優(yōu)化人力資源配制，?為實(shí)行銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系做好人才準(zhǔn)備。內(nèi)部評(píng)級(jí)體系高知識(shí)含量的特性，要求無(wú)論是銀行的信貸員還是信貸后臺(tái)管理人員，在正確使用這套風(fēng)險(xiǎn)管理方法時(shí)除了必須具備起碼的信貸分析技術(shù)、會(huì)計(jì)原理、經(jīng)濟(jì)學(xué)、法律和電腦等方面的業(yè)務(wù)素質(zhì)外，還應(yīng)同時(shí)具備人品、敬業(yè)精神、工作作風(fēng)等方面的職業(yè)道德素質(zhì)。德國(guó)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系中的人工調(diào)整模塊已經(jīng)很好地說(shuō)明了一個(gè)優(yōu)秀的信貸人員能夠彌補(bǔ)定量模塊的缺陷。因此，提高銀行人員的專(zhuān)業(yè)素質(zhì)和責(zé)任意識(shí)是建立銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系中至關(guān)重要的一環(huán)。

（作者單位：中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院）