本文關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行親周期性與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng):一個(gè)基于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的解釋，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),JournalofAnhuiAgr；商業(yè)銀行親周期性與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng):一個(gè)基于信用風(fēng)險(xiǎn)；余文卿(上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,上海20；摘要信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型從誕生到現(xiàn)在經(jīng)歷了一個(gè)長(zhǎng)期的；YUWen2qing(AntaiSchoolof；近年來(lái),很多經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及研究都表明商業(yè)銀行在信貸活；人們很早就認(rèn)識(shí)到了銀行業(yè)的親周期性；造成商業(yè)銀行親周期性的原

安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),JournalofAnhuiAgri.Sci.2006,34(22):6071-6073,6076　　　　　　　　　　　　　　　　　責(zé)任編輯　陳娟　責(zé)任校對(duì)　張瑜

商業(yè)銀行親周期性與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng):一個(gè)基于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的解釋

余文卿　(上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,上海200030)

摘要　信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型從誕生到現(xiàn)在經(jīng)歷了一個(gè)長(zhǎng)期的變化過(guò)程,并且結(jié)構(gòu)日益紛繁復(fù)雜,但這些信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型在產(chǎn)生機(jī)理、評(píng)估的時(shí)間跨度以及對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的處理等方面都存在缺點(diǎn)。并且這些缺點(diǎn)導(dǎo)致商業(yè)銀行親周期性的重要原因,而銀行的親周期性又會(huì)加劇宏觀經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng),威脅金融體系的穩(wěn)定。因此,中國(guó)在引進(jìn)國(guó)外信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的時(shí)候,必須考慮其對(duì)商業(yè)銀行親周期性的影響,以保持經(jīng)濟(jì)金融的穩(wěn)定發(fā)展。關(guān)鍵詞　親周期性;宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng);信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中圖分類號(hào)　F830.33　　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼　A　　文章編號(hào)　0517-6611(2006)22-6071-03BankProcyclicalityandMacroeconomicFluctuation

YUWen2qing　(AntaiSchoolofEconomicsandManagement,ShanghaiJiaotongAbstract　Afteralongprocessofdevelopment,creditriskorecom,therearesomeshortagesindealingwithestablishment,evaluationcycle,mthebankprocyclicalitywhichwillenhancethemacroeconomicandfinancial,itisnecessaryforChinatopayattentiontotheinfluenceofbankcreditmKeyWords　omic;Creditriskevaluationmodel

　　近年來(lái),很多經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及研究都表明商業(yè)銀行在信貸活動(dòng)中帶有明顯的親周期性(Procyclicality)。所謂親周期性,簡(jiǎn)單地講,就是商業(yè)銀行會(huì)通過(guò)信貸活動(dòng)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)周期的形成和加劇經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng)[1-2]。

人們很早就認(rèn)識(shí)到了銀行業(yè)的親周期性。當(dāng)經(jīng)濟(jì)衰退時(shí),銀行傾向于減少信貸供給,這是因?yàn)樗麄儞?dān)心貸款質(zhì)量下降和還款違約又增加。信貸供給的萎縮將抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門(mén)中企業(yè)和個(gè)人的投資、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng),而這又將進(jìn)一步加劇經(jīng)濟(jì)的衰退。與之相反,當(dāng)經(jīng)濟(jì)走向復(fù)蘇時(shí),銀行開(kāi)始信貸擴(kuò)張,這又可能引起經(jīng)濟(jì)過(guò)熱,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)從復(fù)蘇走向通貨膨脹。

造成商業(yè)銀行親周期性的原因是多方面的。筆者認(rèn)為,商業(yè)銀行信貸過(guò)程中所運(yùn)用的信用評(píng)估模型是造成這種現(xiàn)象的直接原因。具體來(lái)講,當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于高漲時(shí)期,這些模型可能過(guò)于樂(lè)觀地低估了違約風(fēng)險(xiǎn),依據(jù)這些模型進(jìn)行決策,商業(yè)銀行將投放過(guò)多的貸款,然而,此時(shí)中央銀行卻傾向于抑制貸款的投放。更為糟糕的是,當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于蕭條時(shí)期,擴(kuò)張性貨幣政策很難起到鼓勵(lì)商業(yè)銀行投放信貸的作用,因?yàn)殂y行的信用評(píng)估模型悲觀地認(rèn)為貸款人的信用評(píng)級(jí)太低、貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)過(guò)高�？梢�(jiàn),運(yùn)用這樣的模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,會(huì)加劇金融體系及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的不穩(wěn)定。

1　信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型概述

將商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)與貸款企業(yè)“違約與否”等同起來(lái),采用

[3]

所謂的“經(jīng)驗(yàn)主義方法論”。這種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法也稱作專

家制度法。該方法的最大特征是:銀行信貸的決策權(quán)是由該機(jī)構(gòu)那些經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期訓(xùn)練、具有豐富經(jīng)驗(yàn)的信貸官所掌握,并由他們作出是否貸款的決定。專家制度法的主要內(nèi)容是5C要素分析法和財(cái)務(wù)比率分析法。

5C要素分析法的核心思想是通過(guò)對(duì)借款人的道德品質(zhì)(Character)、還款能力(Capacity)、資本實(shí)力(Capital)、擔(dān)保(Collateral)和經(jīng)營(yíng)環(huán)境條件(Condition)5個(gè)方面進(jìn)行全面的定

性分析,以判別借款人的還款意愿和還款能力。

財(cái)務(wù)比率分析法是將各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為一個(gè)整體,系統(tǒng)、全面、綜合地對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行剖析和評(píng)價(jià)。該方法的主要代表為杜邦分析法和沃爾比重評(píng)分法。

1.2　多變量統(tǒng)計(jì)分析法　傳統(tǒng)的專家制度基本屬于一

種定性分析法,當(dāng)然也運(yùn)用了許多財(cái)務(wù)信息,對(duì)各種關(guān)鍵性財(cái)務(wù)比率進(jìn)行比較分析,但仍屬于單變量分析。在Fisher做出啟發(fā)性的研究之后,多變量分析方法得到廣泛運(yùn)用。

多變量信用風(fēng)險(xiǎn)判別模型是以特征財(cái)務(wù)比率為解釋變量,運(yùn)用數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法推導(dǎo)而建立起來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)模型。運(yùn)用該模型預(yù)測(cè)某種性質(zhì)事件發(fā)生的可能性,能及早發(fā)現(xiàn)信用危機(jī)信號(hào),使經(jīng)營(yíng)者能夠在危機(jī)出現(xiàn)的萌芽階段采取有效措施改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)、防范危機(jī),并使投資者和債權(quán)人可依據(jù)這種信號(hào)及時(shí)轉(zhuǎn)移投資、管理應(yīng)收帳款及作出信貸決策。目前國(guó)際上該類模型的運(yùn)用被認(rèn)為是最有效的,也是國(guó)際金融業(yè)和學(xué)術(shù)界視為主流的方法。概括起來(lái)主要有:線性概率模型、Log2

it模型和判別分析模型。其中多元判別分析法最受青睞,Logit模型次之。

對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的探索始于20世紀(jì)30年代,

60年代以后逐漸成為熱點(diǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法繼傳統(tǒng)的

比例分析之后,大量統(tǒng)計(jì)方法被廣泛應(yīng)用。自1988年巴塞爾委員會(huì)提出防范信貸風(fēng)險(xiǎn)后,基于內(nèi)部評(píng)級(jí)法(IRB)的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,如KMV、CreditMetrics等得到迅速發(fā)展�？傊�,信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法體現(xiàn)出從簡(jiǎn)單到復(fù)雜、從定性到定量、從微觀層次的個(gè)別資產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)到宏觀層次的資產(chǎn)組合信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),不斷嘗試新技術(shù)、新方法向前發(fā)展。

1.1　傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型　傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)衡量標(biāo)準(zhǔn)是

作者簡(jiǎn)介　余文卿(1982-),男,浙江淳安人,碩士研究生,研究方向:貨

幣金融理論與政策。

收稿日期　2006207210

多元判別分析法的開(kāi)拓者是美國(guó)的愛(ài)德華?阿爾特曼博士,他在1968年對(duì)美國(guó)破產(chǎn)和非破產(chǎn)生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行觀察,采用了22個(gè)財(cái)務(wù)比率經(jīng)過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)篩選建立了著名的5變量

Z2score模型和在此基礎(chǔ)上改進(jìn)的”Zeta”判別分析模型。根據(jù)

判別分值,以確定的臨界值對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)的定位。

Logit模型是采用一系列財(cái)務(wù)比率變量來(lái)預(yù)測(cè)公司破產(chǎn)

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或違約的概率,然后根據(jù)銀行、投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)警界線,并以此對(duì)分析對(duì)象進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定位和決策。

1.3　現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型　近20多年來(lái),經(jīng)濟(jì)全球化、金

的宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)和債務(wù)人的財(cái)務(wù)狀況做出判斷,其結(jié)果是:金融風(fēng)險(xiǎn)在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期往往被低估,而在危機(jī)和蕭條時(shí)期又往往被高估。這對(duì)于商業(yè)銀行來(lái)說(shuō),在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期由于對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期比較小,所以會(huì)增加信貸供給;而當(dāng)經(jīng)濟(jì)衰退來(lái)臨的時(shí)候,對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期又往往較高,偏向信貸緊縮,這就形成了商業(yè)銀行的親周期性。

2.2　信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的時(shí)間跨度　目前商業(yè)銀行所運(yùn)用

融一體化趨勢(shì)進(jìn)一步加劇,特別是金融市場(chǎng)所發(fā)生的巨變,使得一些傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和模型越來(lái)越不適應(yīng)已經(jīng)變化了的新情況和新問(wèn)題。同時(shí),這些傳統(tǒng)方法和模型自身存在的許多難以克服的缺陷,也使得它們?cè)诙攘亢凸芾硇庞蔑L(fēng)險(xiǎn)的功效上大打折扣。鑒于此,人們不得不去尋求更加客觀、準(zhǔn)確、便捷的新方法和新模型。

近幾年來(lái),現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)量化管理模型在國(guó)際金融界得到了很高重視和相當(dāng)大的發(fā)展。信用計(jì)量法是以風(fēng)險(xiǎn)值

(VAR)為核心的動(dòng)態(tài)量化風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)。它集計(jì)算機(jī)技術(shù)、

的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型其信用評(píng)級(jí)的周期不足1年,這就意味著利用這些評(píng)估模型所得到的違約率只是未來(lái)1年內(nèi)的違約可能性。,,平均信用評(píng)級(jí)將1;相反,當(dāng)經(jīng)濟(jì)不景氣的,,未來(lái)1年內(nèi)的違約率會(huì)增加。所以,根據(jù)這種信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型所計(jì)量的風(fēng)險(xiǎn),將會(huì)在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張時(shí)期減小,經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期增加。

2.3　信用風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的處理　關(guān)于金

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、合、貸款組合的角度,廣,態(tài)信用事件(,違約等)相關(guān)的基本風(fēng)險(xiǎn)來(lái)估測(cè)集中信用風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)值。集中信用風(fēng)險(xiǎn)值是指在未來(lái)一定時(shí)間內(nèi),因信用事件引起證券或貸款組合資產(chǎn)價(jià)值的潛在變化量。風(fēng)險(xiǎn)管理者依據(jù)這一風(fēng)險(xiǎn)值調(diào)整頭寸和決策以防范損失。

摩根繼1994年推出著名的以VAR為基礎(chǔ)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量制(RiskMetrics)后,1997年又推出了信用風(fēng)險(xiǎn)量化度量和管理模型———信用度量制(CreditMetrics),隨后瑞士信貸銀行又推出了另一類型的信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型(CreditRisk+),兩者都在銀行業(yè)引起很大反響。此外,同樣被銀行業(yè)所重視的信用風(fēng)險(xiǎn)模型還有KMV公司的KMV模型、Mckinsey公司的

CreditPortfolioView模型等。

2　信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型與商業(yè)銀行親周期性

融風(fēng)險(xiǎn)與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的關(guān)系研究,目前理論界的觀點(diǎn)不一致。但是,越來(lái)越多的研究表明,金融風(fēng)險(xiǎn)是順周期的[4]。也就是說(shuō),在繁榮時(shí)期,經(jīng)濟(jì)中真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)相對(duì)較高;而在衰退時(shí)期,經(jīng)濟(jì)中真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)可能相對(duì)較低。鑒于這種情況,要求有一種評(píng)估模型當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于波動(dòng)周期的繁榮階段時(shí),考慮到金融風(fēng)險(xiǎn)的順周期,增加所評(píng)估的信用風(fēng)險(xiǎn);而當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于衰退階段時(shí),考慮到經(jīng)濟(jì)最終將會(huì)轉(zhuǎn)為復(fù)蘇,減小所評(píng)估的信用風(fēng)險(xiǎn)。具體來(lái)說(shuō),就是信用評(píng)估模型必須把宏觀經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)納入到模型當(dāng)中,以更好地預(yù)測(cè)未來(lái)的信用風(fēng)險(xiǎn)。

而實(shí)際中運(yùn)用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型盡管不同模型具有不同的結(jié)構(gòu),但在處理宏觀經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)因素方面,大多數(shù)都

(Extrapolate)的方法。也就是說(shuō),如果當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)采用“外推”

盡管信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型經(jīng)歷了一個(gè)長(zhǎng)期的變化過(guò)程,尤其是最近幾年誕生的信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型可謂是紛繁復(fù)雜。但是,它們自身都存在不足,由于篇幅所限,不作一一評(píng)述。但是,筆者重點(diǎn)指出的是,這些信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型在產(chǎn)生機(jī)理、評(píng)估的時(shí)間跨度以及對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的處理等方面存在的缺點(diǎn)是導(dǎo)致商業(yè)銀行親周期性的重要原因。如Sego2

viano等對(duì)1994年墨西哥金融危機(jī)前后商業(yè)銀行信用評(píng)級(jí)和

狀態(tài)是好的,意味著未來(lái)也是向好的方向發(fā)展,如果當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)是壞的,意味著未來(lái)也將會(huì)變壞。這些評(píng)估模型所得到的違約率或信貸質(zhì)量的變化只是評(píng)級(jí)周期機(jī)械地延伸的結(jié)果,并沒(méi)有考慮實(shí)際經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)的影響。

總之,當(dāng)前實(shí)踐中所采用的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,更適合評(píng)估相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)程度,而不適合評(píng)估由于宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)而引起的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的變化。這一方面是由于數(shù)據(jù)的可獲得性,另一方面是由于模型本身的缺陷,包括模型產(chǎn)生的機(jī)理、過(guò)短的時(shí)間跨度以及對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)處理不當(dāng)?shù)取Ａ硗?現(xiàn)代的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型簡(jiǎn)單地假定組合中的貸款之間相關(guān)性是固定的,沒(méi)有充分考慮信貸投資組合的風(fēng)險(xiǎn)分散效應(yīng)等。而實(shí)際情況卻是:不同借款人之間的相關(guān)性會(huì)隨著宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)而變化,在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張時(shí)期,系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)暴露將會(huì)增加,這些風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)入衰退階段時(shí),以大量的違約出現(xiàn)而實(shí)現(xiàn)。所以,運(yùn)用這些模型同樣會(huì)低估擴(kuò)張時(shí)期的風(fēng)險(xiǎn),而高估衰退時(shí)期的風(fēng)險(xiǎn),其最終結(jié)果就是加劇了商業(yè)銀行的親周期性。

3　商業(yè)銀行親周期性對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響

監(jiān)管資本配置變化的研究表明,當(dāng)危機(jī)發(fā)生的時(shí)候,風(fēng)險(xiǎn)明顯增大,信用評(píng)級(jí)普遍下降,監(jiān)管資本數(shù)量增加;而在復(fù)蘇到來(lái)的1990年代后期,風(fēng)險(xiǎn)則下降,信用評(píng)級(jí)普遍改善,資本金要求則明顯減少,所以運(yùn)用這種評(píng)估模型的商業(yè)銀行其親周期性是十分顯著的[1]。

2.1　信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的產(chǎn)生機(jī)理　上述的從傳統(tǒng)到現(xiàn)代

的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,其產(chǎn)生所基于的機(jī)理是相同的。那就是由于經(jīng)濟(jì)周期的無(wú)規(guī)律性和難預(yù)測(cè)性,使得信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估更加倚重現(xiàn)在去預(yù)測(cè)未來(lái)。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展的周期雖然在事后可能得以確認(rèn),但是它是非常的無(wú)規(guī)律性可循,以致人們只好依據(jù)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)未來(lái)進(jìn)行推斷。于是,當(dāng)前的繁榮意味著未來(lái)經(jīng)濟(jì)中的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期會(huì)減小,而蕭條則意味著未來(lái)信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期增大。正是這種觀點(diǎn),使得目前各類風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型都高度依賴當(dāng)前

商業(yè)銀行親周期效應(yīng)會(huì)擴(kuò)大宏觀經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng),加劇經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的不穩(wěn)定。這對(duì)一個(gè)國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及

34卷22期　　　　　　　　　　　　　　余文卿　商業(yè)銀行親周期性與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)6073

經(jīng)濟(jì)金融體系的穩(wěn)定是不利的。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期,由于對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的樂(lè)觀估計(jì),使得商業(yè)銀行信貸投放增加,而此時(shí)由于經(jīng)濟(jì)的過(guò)渡繁榮,中央銀行往往傾向于采取緊縮性的政策對(duì)經(jīng)濟(jì)過(guò)熱的勢(shì)頭進(jìn)行遏制。于是就導(dǎo)致了兩種行為的矛盾,商業(yè)銀行的放貸行為此時(shí)就可能成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步擴(kuò)張的因素,使得本來(lái)就已經(jīng)過(guò)熱的經(jīng)濟(jì)變得更加不可控制。同時(shí),這種因素通過(guò)產(chǎn)生和擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)和金融體系的不平衡播下了未來(lái)經(jīng)濟(jì)衰退的種子。也就是說(shuō),信貸資金的過(guò)度投放、信用和資產(chǎn)價(jià)格的快速增長(zhǎng)等導(dǎo)致了金融體系發(fā)展的不平衡經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張,增加了未來(lái)經(jīng)濟(jì)衰退的可能性。因此,在某些環(huán)境下,高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能意味著經(jīng)濟(jì)中的金融風(fēng)險(xiǎn)高于平均水平,或者說(shuō),風(fēng)險(xiǎn)在繁榮時(shí)期不斷增加并累積,而在衰退時(shí)期則被實(shí)現(xiàn)和物化。到了驗(yàn)證。比如過(guò)去的,(如紀(jì)90)速擴(kuò)張的階段之后,就是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高、金融體系最為健全的美國(guó)也存在此類現(xiàn)象。根據(jù)Atlmam等對(duì)違約概率和宏觀經(jīng)濟(jì)條件之間關(guān)系所作出的至今仍是最為詳實(shí)的實(shí)證分析和研究(表1)可以看出,相對(duì)于1993～1998年經(jīng)濟(jì)繁榮期較低的違約率,美國(guó)經(jīng)濟(jì)在2000年進(jìn)入衰退期后,違約率也有一個(gè)顯著增加的過(guò)程,甚至在1990～1991年的衰退期,違約率超過(guò)10%。這充分說(shuō)明由于商業(yè)銀行的親周期性,使得其在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期的信貸過(guò)度投放,最終給金融體系的不穩(wěn)定埋下了隱患,而這種不穩(wěn)定將會(huì)直接把整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)帶向衰退,于是各種信用風(fēng)險(xiǎn)又往往會(huì)在經(jīng)濟(jì)衰退過(guò)程中表現(xiàn)出來(lái)。所以商業(yè)銀行的親周期性會(huì)加劇宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)。相反,在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期,為了刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),中央銀行就會(huì)采取擴(kuò)張性的貨幣政策。但是,由于商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)高估計(jì),此時(shí)它們會(huì)減少信貸投放,這又使得中央銀行擴(kuò)張性政策的效果大打折扣。這樣就會(huì)導(dǎo)致整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步衰退。

　　表1　　美國(guó)違約率及違約損失與宏觀經(jīng)濟(jì)條件之間的關(guān)系

年度

2001年前3季度20001999199819971996199519941993199219911990

用集中風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估尚屬空白,更沒(méi)有集多種技術(shù)于一體的動(dòng)態(tài)量化信用風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)。

隨著國(guó)際金融環(huán)境的快速變化,特別是20世紀(jì)90年代以來(lái)亞洲金融危機(jī)和拉美金融風(fēng)暴的爆發(fā),巴塞爾委員會(huì)于

1998年提出了修正案,此后經(jīng)過(guò)2次修改,新巴塞爾資本協(xié)

議在2004年獲得通過(guò),新協(xié)議中加強(qiáng)了對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的重視程度。另外,按照WTO的協(xié)議,我國(guó)將在2006年底對(duì)外資銀行進(jìn)行全面開(kāi)放。因此,在與狼共舞的環(huán)境中,要想保持我國(guó)商業(yè)銀行持久的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理是不可避免的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。,國(guó)內(nèi)有學(xué)者建議20,我國(guó)商業(yè)銀行的親周期性是十分顯著的。造成這種現(xiàn)象的原因除了我國(guó)政府的行政干預(yù)之外,另一方面也是由于我國(guó)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法不健全所致。

　　表2年份

199319941995199619971998199920002001200220032004

我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與貸款增長(zhǎng)之間的關(guān)系

GDP

增長(zhǎng)率貸款總額貸款總額

億元　　34634.4　　13.4

46759.458478.167884.674462.678345.282067.589468.197314.8104790.6116694136515

11.810.29.78.87.87.187.389.19.5

億元增長(zhǎng)率∥%

　　26461　　　　22.4

31603446286115774914865249373499371112315131294158996188566

19.521.721.216.715.512.56.711.615.421.414.4

注:表中數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。

　　由表2可以看出,1992年鄧小平同志南方談話之后,我國(guó)經(jīng)濟(jì)開(kāi)始進(jìn)入較快增長(zhǎng)階段。1993年我國(guó)GDP增長(zhǎng)率達(dá)到13.4%,此后由于國(guó)家采取了相應(yīng)的宏觀調(diào)控措施,GDP增長(zhǎng)率開(kāi)始下降,但一直保持在7%以上。相應(yīng)的,貸款的總額逐年增加,并且其增長(zhǎng)率基本保持在兩位數(shù),其中1993～

1996年都基本維持在20%左右。這充分顯示了我國(guó)商業(yè)銀

違約率∥%　　　6.92

5.064.151.601.251.231.901.451.113.4010.2710.14

違約損失∥%

5.293.943.211.100.650.651.240.960.561.917.168.42

行的親周期性。

表示還顯示,從2000年以后,我國(guó)經(jīng)濟(jì)又進(jìn)入快速增長(zhǎng)期,GDP增長(zhǎng)率從2001年的7.3%上升到2004年的9.5%,總額突破13億人民幣。相應(yīng)的貸款增長(zhǎng)率也從2000年的

6.7%上升到2003年的21.4%。由于2004下半年之后,國(guó)家

采取偏緊的宏觀調(diào)控措施之后,貸款的增長(zhǎng)率相對(duì)較低,但仍達(dá)到了14.4%。這輪經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)周期也顯示出我國(guó)商業(yè)銀行的親周期性。

同時(shí),這種親周期性對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響也立刻顯現(xiàn)出來(lái)。隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在1995年出現(xiàn)回落之后,銀行不良資產(chǎn)的大量累積和資本金嚴(yán)重缺失問(wèn)題開(kāi)始凸現(xiàn)(表3),甚至成為影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)和金融安全的關(guān)鍵問(wèn)題。表3顯示,1996年我

(下轉(zhuǎn)第6076頁(yè))

4　啟示

目前我國(guó)的信用風(fēng)險(xiǎn)分析和評(píng)估技術(shù)仍處于傳統(tǒng)的比率分析階段。銀行機(jī)構(gòu)主要使用計(jì)算貸款風(fēng)險(xiǎn)度的方法進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。信用風(fēng)險(xiǎn)的分析仍然是以單一投資項(xiàng)目、貸款和證券為主,對(duì)衍生工具、表外資產(chǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn)以及信

6076　　　　　　　　　　　　　安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2006年

強(qiáng)有力的教師隊(duì)伍,教學(xué)觀念、教學(xué)方式相對(duì)開(kāi)放、能夠承認(rèn)和鼓勵(lì)孩子差異性;老師懂得如何與學(xué)生溝通交流,流動(dòng)兒童在與老師的交流中能深切感受到老師理解他們,他們會(huì)更愿意跟老師親近,從而培養(yǎng)出親密的師生感情;公辦學(xué)校的學(xué)生大都是當(dāng)?shù)貎和?他們與同伴間的交往問(wèn)題較少,因而流動(dòng)兒童更容易與他們建立起和諧的同學(xué)關(guān)系,使得他們能夠產(chǎn)生一種歸屬感、安全感。再次,公辦學(xué)校中有當(dāng)?shù)貙W(xué)生,流動(dòng)兒童可以以他們?yōu)榘駱?向他們學(xué)習(xí)一些積極的態(tài)度。對(duì)流動(dòng)兒童的教育關(guān)系到中華民族的素質(zhì),因此公辦學(xué)校要充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì),根據(jù)流動(dòng)兒童流動(dòng)性大的特點(diǎn),制定分期收費(fèi)的辦法。通過(guò)設(shè)立助學(xué)金、減免費(fèi)用、免費(fèi)提供教科書(shū)等方式,幫助家庭經(jīng)濟(jì)困難的流動(dòng)兒童就學(xué)[10]。

3.3　改善現(xiàn)有民辦打工子弟學(xué)校的辦學(xué)條件范其辦學(xué)行為,促進(jìn)其辦學(xué)水平和義務(wù)教育質(zhì)量的提高。

3.4　增設(shè)相關(guān)課程,增強(qiáng)流動(dòng)兒童防范意識(shí)　針對(duì)流動(dòng)兒

童存在的安全隱患,學(xué)校應(yīng)增設(shè)安全教育課程,教會(huì)學(xué)生注意在家、外出的安全、遇到緊急情況的處理方法以及常見(jiàn)傷病的自救方法和救護(hù)意識(shí),確保流動(dòng)兒童的人身安全。參考文獻(xiàn)

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校條件太差,,都存在一定問(wèn)題。,打工子弟學(xué)校的存在對(duì)于緩解城市流動(dòng)兒童失學(xué)問(wèn)題仍起著較大的作用。因此各地政府要積極采取相關(guān)政策對(duì)這些已有的打工子弟學(xué)校進(jìn)行扶持,盡最大可能地幫助其改善教學(xué)條件,通過(guò)督導(dǎo)工作來(lái)規(guī)

(上接第6073頁(yè))

國(guó)不良貸款率為24.4%,而1998年卻上升至28.8%,即整個(gè)金融體系的信貸投放中有近1/3成為不良貸款,直接威脅到金融體系的安全。為拯救脆弱的金融體系,1998年國(guó)家通過(guò)財(cái)政發(fā)行了2700億特種國(guó)債補(bǔ)充國(guó)有商業(yè)銀行資本金,并于1999年通過(guò)設(shè)立4家資產(chǎn)管理公司剝離了1萬(wàn)多億不良資產(chǎn),經(jīng)過(guò)此番努力,不良貸款率在1999年有所降低,降至18.8%。盡管當(dāng)時(shí)的不良資產(chǎn)和資本金不足問(wèn)題有著歷史方面的原因,但這一問(wèn)題在1995年后凸現(xiàn),至少說(shuō)明從時(shí)間維度上講,我國(guó)商業(yè)銀行在第1輪經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中的過(guò)多信貸投放為1995年之后經(jīng)濟(jì)回落期內(nèi)金融體系中產(chǎn)生大量的不良貸款埋下了隱患,加劇了經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)與金融體系的不穩(wěn)定。

　　表3

年份

1996199719981999

　　再考察第2輪經(jīng)濟(jì)周期,繼2002、2003年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)高峰期之后,我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速開(kāi)始下降。而在這個(gè)時(shí)期,根據(jù)國(guó)際著名評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)惠譽(yù)的估計(jì),中國(guó)大多數(shù)銀行2003年底的權(quán)益/資產(chǎn)比率都低于5%,其資本充足率在10%或以下。截至2004年6月底,四大國(guó)有商業(yè)銀行和11家全國(guó)性股份制商業(yè)銀行的權(quán)益資產(chǎn)比率分別為4%和3.1%。這同樣說(shuō)明商業(yè)銀行的親周期性威脅到了我國(guó)金融體系的穩(wěn)定。

鑒于以上分析,從保持宏觀經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)發(fā)展和金融體系的穩(wěn)定這兩大前提出發(fā),我國(guó)在引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的時(shí)候,必須考慮到其對(duì)商業(yè)銀行親周期性的影響。否則,這些評(píng)估模型會(huì)加劇我國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng),威脅金融體系的穩(wěn)定。參考文獻(xiàn)

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我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款比率不良貸款率∥%

24.426.128.318.8

[5]

估計(jì)者李欣欣(1998)樊綱(1999)

Moody(1999)DombuschGivazzi(1999)

科技論文寫(xiě)作規(guī)范———數(shù)字

公歷世紀(jì)、年代、年、月、日、時(shí)刻和各種計(jì)數(shù)和計(jì)量,均用阿拉伯?dāng)?shù)字。年份不能簡(jiǎn)寫(xiě),如1990年不能寫(xiě)成90年,文中避免出現(xiàn)“去年”“、今年”等寫(xiě)法。小于1的小數(shù)點(diǎn)前的零不能省略,如0.2456不能寫(xiě)成.2456。小數(shù)點(diǎn)前或后超過(guò)4位數(shù)(含4位數(shù)),從小數(shù)點(diǎn)向左右每3位空半格,不用“,”隔開(kāi)。如18072.23571。尾數(shù)多的(5位以上)的數(shù)字和小數(shù)點(diǎn)后位數(shù)多的小數(shù),宜采用×10n(n為正負(fù)整數(shù))的寫(xiě)法。數(shù)字應(yīng)正確地寫(xiě)出有效數(shù)字,任何一個(gè)數(shù)字,只允許最后一位存在誤差。

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