文档介绍：浅议商业银行客户信用评价判别分析模型及其应用
论文关键词:商业银行风险管理客户资信分析判别分析
论文内容摘要:客户信用分析是商业银行风险管理的基础,而风险管理是商业银行取得经营成功的关键。本文用多元统计中的判别分析为方法,探讨了中国社会这个信用相对缺失的大环境下,如何实现对于商业银行客户贷款资信的综合评价。
一、商业银行信用评价现状
信用风险自商业银行开展业务以来一直伴随着银行的业务,信用风险是导致银行经营困难的重要原因,特别是经历了80年代金融全球化进程和金融市场波动的加剧,银行业充分认识到控制信用风险是商业银行经营中所面临的头等重要课题,在 1988年《巴赛尔协议》出台的带动下,世界各国在信用风险评价方面的方法上不断得到发展,许多定量技术、分析工具以及计算软件技术在这方面得到了充分的运用。主要的评价方法有要素分析法、财务比率综合分析法、多元统计分析模型、层次分析法、模糊算子法、模糊积分法和模糊综合判别法。
德国贷款保险公司、巴伐利亚联合银行和德国储蓄银行协会等资信评价的方法就是运用了多元统计分析方法,并且以线性判别分析为基础方法,本文所做的研究在国外研究的基础上,结合中国实际情况,构建多元统计分析模型。
二、评价指标与样本的选取
德国经验在中国得到运用的一个首要前提是中国企业年报必须和德国年报有可比性,为此本研究选择了中国的合资企业作为研究对象。对企业的先验评级来自于一家中国商业银行的上海分行。由于三资企业在国内时素质较好的企业并且受到国家鼓励和支持,所以到研究期为止还没有出现样本企业赖账的情况,这里21家资信基本合格企业是那些预计在将来很可能产生赖账的企业,其他 36家企业是资信良好企业,预计在将来会有较好的发展,其中4家由于规模太大而被排除在研究范围之外。
由于短期商业贷款业务占我国银行贷款业务的很大部分,客户资信分析主要用于短期贷款业务,对于中长期业务,银行把分析重点放在贷款所涉及的项目,所以和资信评价有关业务的时间跨度最长为一年,这样所要求的预测时间为一年以内,因此我们把研究的时间跨度定为一年。国内银行可以得到企业月报,因此本研究以一年前、半年前和当月的数据为研究对象,这样可以通过研究得到我们能够在多长时间前得到有关的预测。如果该时间点的数据缺失,则通过对前一个月数据的调整得到相应数据。
变量选择的基础是企业财务分析理论,考虑资产结构、流动性、经营能力、盈利性和增长率等五个方面的指标,根据德国和国内商业银行的经验,其中包括德国银行在德国总行以及在中国分行的经验和国内各个商业银行在资信评价方面的经验,好参考了有关资料的基础上,还添加了来自资信评价业的看法,建立以下模型。
因素选择标准是各因素在国内外银行被使用的频率和中国国情,在选择的时候也考虑到因素的代表性。根据附表,在资产和负债结构组中,负载/总资产、设备资产/长期负债和净资产以16/22、9/22和9[11名列榜首,其中净资产是绝对数,体现了企业的规模。在本研究中为了排除企业规模的影响,所以不考虑净资本这个指标。由于中国国情的特殊性,虽然到目前为止银行还没有考虑流动资产这个因素,但本文还是必须考虑这个因素。根据以上分析在资产和债务结构组中,自有资本率、设备资产/长期负债和流动资产率是被选出的指标。
由于企业支付能力是由流动性决定的,所以流动性