信用风险论文范文第1篇

P2P网络借贷作为新生事物，吸引了众多研究者的关注，国内外学者对其进行了大量的研究，从最初的P2P网络借贷起源与现状、特征、经营模式，到后面的积极作用与消极作用、发展趋势等方面，而近几年则将目光集中在了网络借贷的信用风险上。

（一）网络借贷信用风险分析

早期的P2P网络借贷信用风险研究表明，平台中借款者的特征差异不大，但是信用风险却很显著。Herzensteinetal．（2008）和PopeandSydnor（2011）认为，P2P网络借贷平台是由投资者个人而非借贷平台筛选确定借款人是否值得信赖，因此，更容易出现借款人通过虚假陈述骗取借款的情况，即网络借贷的风险更大［2］。Michaels（2012）通过对Prosper网站上的数据分析，发现网络借贷平台责任的缺失使网络借贷市场运行有效性下降，因而带来较大的风险［3］。Sufi（2007），MichaelKlafft（2008）认为，如同在金融市场中一样，网络借贷市场也存在信息不对称，此外，由于投资者缺乏经验，网络环境下贷款的信用风险更高［4］。Leeetal．（2012）研究韩国最大P2P平台上的“从众行为”发现，“从众行为”导致网络借贷信用风险加大，即信息不对称现象非常严重，往往还会导致道德风险［5］。在国内，近几年来由于网络借贷平台资质良莠不齐，发展模式并不规范，带来很大的信用风险［6］。陈初（2010）也认为，P2P平台可能泄露重要的信息，加之贷款用途难以核实，信用风险很大［7］。由于网络借贷平台作为交易平台，实行的是无担保无抵押，缺乏担保的P2P借贷会使债权人的风险增加［8］。

（二）网络借贷信用风险管理

信用风险管理就是通过有效的方法对信用风险进行分析、防范和控制，使风险贷款安全化，确保本息的收回。借贷平台信用风险管理水平决定了自身的生存和发展，也对金融体系的稳定与发展产生巨大影响。国外的信用风险管理体系发展较早，在实践和理论上已经形成相应的体系，不少学者的研究主要集中在如何使投资人更好地掌握借款人诚信信息以及怎样通过借贷平台自身机制有效缓解信息不对称等方面。FreedmanandJin（2008）发现，虽然投资者由于信息不对称问题面临着逆向选择的风险，但网站上提供的资料信息可以在一定程度上帮助识别潜在的信用风险［9］。Linetal．（2009）也指出社会互动作为一种软信息资源，能够一定程度上降低信息不对称和道德风险［10］。HarpreetSingha（2009）使用决策树对不同期限、风险配置的投资进行研究，认为目前主要是通过多样化投资来降低信用风险［11］。国内的P2P网络借贷模式尚处于起步阶段，信用风险管理体系不健全，大多数平台只是依据自身情况建立了基于专家判断法的信用评分模型，但由于此模型的预测能力没有通过系统验证，在实际业务中的应用实效大打折扣［12］。可见在我国个人信用体系缺失的情况下，国内网络借贷平台的信用评级对信用风险控制的作用并不大［8］。此外，李悦雷（2013）认为借贷中人际关系的应用能降低金融交易的风险和成本［13］。陈初（2010）则认为可把从事网络借贷业务的网站界定为民间借贷中介组织，即可将网络借贷纳入相关的监管系统［7］。综上所述，学者主要是基于理论对P2P网络借贷信用风险进行分析，或者定性分析当前P2P网络借贷的信用风险管理，而对网络借贷平台信用风险影响因素的实证研究较为缺乏。因此，本文拟从P2P网络借贷平台的内部视角，运用平台具体数据，对网络借贷信用风险的影响因素进行实证，分析网络借贷平台的信用风险管理体系是否能有效控制信用风险，并提出控制网络借贷信用风险的政策建议。

二、实证分析

（一）数据选取

本文基于VBA开发环境，采用XMLHttpRe－quest方法。网络借贷平台的贷款页面URL（Uni－versalResourceLocator）具有一定的规律，即每笔贷款都按照借款时间通过编号排列顺序，URL的结尾都是以贷款编号结束，我们正好利用这一特点，通过固定编号获取大量贷款数据。将需要的贷款编号列入Excel中的第一列，然后利用VBA函数读取编号对应的网页。将网页转换为文本格式以后，由于需要的数据都出现在页面的特定位置上，VBA函数通过定位关键字，将对应变量的具体数据采集到Excel表格对应的其他列中。通过不断地读取对应网址页面，本文对拍拍贷编号为220000～319999以及人人贷中编号为120000～179999的借款数据和相应的借款人信息进行以下收集。主要从人口特征、信用变量、历史表现和借款信息四个方面选取网络借贷信用风险影响因素的变量（见表1），即：从拍拍贷及人人贷网站平台上提取的数据，删除一些缺失数据以及审核未通过数据，从拍拍贷网站得到了61944组有效数据，其中存在信用风险的用户数据共有3360组，违约率达到了5．42％；从人人贷网站得到了59972组有效数据，提取其中存在信用风险的数据810组，违约率为1．35％。对数据中借款人的基本人口特征进行初步分析，结果如表2、3所示。从表2、3的数据可以初步判断，具有信用风险的借款人性别主要以男性为主，无论是占样本比率还是占逾期比率，男性借款人逾期概率都要远远高于女性；年龄方面，26～31岁的逾期人数占到总逾期人数的比率明显高于其他年龄段，且随着年龄的增加，违约概率呈明显降低趋势。

（二）模型选择

①类似于二元选择模型，假设潜在变量y与解释变量x存在线性关系y＊i＝x＊iβ＋u＊i，i＝1，2，3，…，N，其中ui是独立同分布的随机干扰。总共有M＋1个等级，观测到yi位各个等级的概率为：P（yi＝0）＝F（c1－x′iβ），P（yi＝1）＝F（c2－x＇iβ）－F（c1－x′iβ），…，P（yi＝M）＝1－F（cM－x＇iβ）。模型采用极大似然法估计，其中，c1，c2，…，cM是M的临界值，作为参数和回归系数一起估计。

（三）实证研究

从结果可以看出，除了age不够显著（P值＜10％，呈负相关）以外，剩下的变量fail、gender、credit、success、rate和time对于信用风险的影响都很显著（P值＜5％，呈正相关）。正如Iyeretal．（2009）发现的，信用变量、历史信用等对信用风险有相关影响［14］。而FreedmanandJin（2008）也发现，高利率的借款人通常具有较高的信用风险［9］。人人贷中gender、success不够显著，可能是因为人人贷网站中具有信用风险的用户较少，人口特征和历史表现无法在一定程度上反映信用风险。排序选择模型是概率模型，由于有多个等级，图2为观测到的属于各个等级的概率预测，每个观测都是对应信用风险等级的概率预测，并且概率之和为1。从图2看出，基本各个风险的概率处于稳定。以上分别从人口特征、信用变量、历史表现和借款信息四个方面对信用风险的影响进行了研究，结果发现：1．人口特征（age、gender）对信用风险的影响都较为显著，说明人口特征对网络借贷过程中的信用风险具有一定的影响。从表2和3中也可以看出，在具有信用风险的借款人中，男性的比率远远高于女性。由于P2P网络借贷依托于互联网，参与用户体现出年龄较小的趋势，但是年轻的用户经济基础较为薄弱，经济来源也不太稳定，往往容易出现资金短缺的情况，信用风险较高；年龄较大的用户社会资源丰富，经济来源也较为稳定，信用风险就相对较低。2．信用变量（credit）中，认证等级是网站对用户各项资料进行评分，然后加总起来得到的信用评级。理论上，认证等级越高信用风险就越低，但实证结果显示，认证等级与信用风险正相关。网站上的认证分仅仅只是对一些基础信息打出的分数，如身份证、学历、视频等认证，但平台往往无法保证其真实性，所以，网站由于自身能力有限而无法达到控制信用风险的预期效果，即平台的信用等级评分对用户避免信用风险起到的作用不大，有时还导致一些反效果。3．历史表现（success、fail）中，失败和成功的次数都是用户在平台的活跃程度。成功的次数越高，说明在此次借款之前，借款人都按时完成还款，即信用等级很高，但对某些人来说，成功的次数只是为了提高自己的信用，最终借到需要的金额，所以与信用风险呈正相关。失败的次数多，说明借款人的信息无法给投资者安全感，即被大多数投资者认为具有较高的信用风险，在借款成功后出现违约的可能性更大，即失败次数与信用风险负相关。4．借款信息（rate、time）中，优质的借款者往往难以提供足够高的收益率，即利率与信用风险呈正相关。还款期限也和风险呈正相关关系，在网络借贷平台上的借贷行为，由于没有人际关系作为潜在的信用保障，一笔投资无疑是时间越短，所要面临的信用风险就越小。时间越长，投资者的相对风险就越大，因此，时间成为正向影响信用风险的显著因素。从以上的数据分析以及实证中发现，网站对于借款人的信用评分对信用风险管理并没有起到实质性作用，评分高的用户依然具有较高的信用风险。网站为满足借款人的资金安全性要求，在借款满额后进行内部审核，但是内部审核主要也是以信用评分为基础，对防止信用风险效果不大。出现逾期现象后，平台对借款人实行本金保障制度，但在监管缺失的情况下，由于没有特定的维权部门，逾期还款的追讨难度很大，而风险储备池的资金有限，加大了平台的经营风险，所以，单靠平台本身无法对信用风险进行有效管理。

三、结论与政策建议

信用风险论文范文第2篇

1.1宏观因子压力测试设计机制

商业银行要根据自身情况制订合理的压力测试流程，主要步骤包括：选择压力测试方法；构建压力测试情景；确定冲击；选择信用风险计量模型；界定被冲击的资产；进行数值分析；风险加总。压力测试的重点应放在单个流程中不同的方法选择上。在实践中并不需要按照严格的先后顺序执行，可以根据实际需要进行修改或补充。按照商业银行信贷资产的特征，测试范围为整体信贷资产，划分为公司银行信贷资产、零售银行信贷资产。

1.2公司银行信贷资产

将压力情景给定的GDP、M2和CPI值代入设计模型，测算出压力情景下各行业的营业收入情况。将上市公司各行业营业收入的实际值与压力情景下上市公司各行业营业收入的预测值进行对比，得出营业收入的变化情况。假设商业银行各行业客户收入的变化程度同该行业上市公司收入的变化程度相同，最终得出压力情景测试下，商业银行各行业客户的营业收入变动情况。以商业银行客户各行业年报数据作为压力测试基期数据。根据前面的计算结果，测算压力情景下商业银行客户各行业的营业收入水平。根据压力情景下的收入水平，编制压力情景下商业银行客户各行业平均的财务报表。其中，涉及的假设包括：应收票据、应收账款、预付账款、应付票据、应付账款等和销售收入同比例下降；企业一年内到期的非流动负债保持不变，企业长期负债的减少等于企业一年内到期的非流动负债；营业成本、税金、销售费用随销售收入同比例下降；财务费用随短期借款同比例下降；用短期借款和货币资金调平报表。计算压力情景下行业PD值。我们将压力情景下的财务报表数据代入公司信用评级的打分卡模型，即可计算出压力情景下该行业客户评级结果。获取各行业客户实际的评级迁徙矩阵；假设压力情景下，商业银行各行业客户的评级迁徙矩阵依据其评级等级变动程度进行平移，且在平移过程中迁徙矩阵的形状不发生变化，据此测算出压力情景下各行业客户的评级迁徙矩阵。根据压力情境下各行业客户的等级分布，测算出压力情景下各行业的违约概率值（PD值）。计算压力情景下行业LGD值。选择客户PD变动、客户负债率变动、抵押物价值变化和抵押物变现能力变动4个指标作为参数计算出在压力情景下各行业的LGD值，客户PD变动取自于前一步计算结果；客户负债率变动取自压力测试前后客户财务报表负债率数据，用房屋成交量变化反映抵押物变现能力变化；假设压力情景下房屋成交量变化同本压力测试中房地产压力测试部分；用房价变化反映抵押物价值变化，假设压力情景下房价变化同本压力测试中房地产压力测试部分。计算压力情景下行业EL变化情况。将压力情景下测算出来的行业PD值和行业LGD值相乘，得到压力情景下行业的EL值，将其和基期行业的EL值进行比较，得出变化情况。计算压力情景下行业的5级分类结果。获取商业银行对公信贷资产5级分类迁徙矩阵的实际数据。假设在无压力情境下，5级分类的迁徙情况保持不变。假设压力情景下，5级分类的迁徙矩阵会依据其EL的变化发生平移，且平移过程中形状不发生变化。根据压力测试下5级分类的迁徙情况以及基期信贷资产的5级分类分布，测算出压力情景下各行业5级分类的结果。

1.3零售信贷资产

利用实施新资本协议过程中PD压力测试成果，宏观经济因素与PD之间的传导关系。通过历史迁徙数据将PD的变化对应到不良贷款各级别的变化上。假设PD增幅即为不良率增幅且业务规模不变，得出各压力情景下的不良率及新增不良额。根据商业银行各分类级别贷款间的历史迁徙率，将新增不良结果分配至各不良贷款级别中，得到最终的测试结果。信贷资产压力测试采用时间序列模型对PD进行模拟预测。

2公司贷款信用风险的宏观因子测定

宏观因子测定模型的核心思想是把有关经济周期的宏观因子识别出来，测定对我国商业银行信用风险有显著影响的宏观经济因子。

2.1基本假设及基础框架设定

在现有理论的信用风险因素模型当中，Gordy（2003）的单因素模型以及麦肯锡公司提出的CreditPortfolioView（CPV）模型是基于宏观经济因子度量信用风险的代表模型。其中，单因素模型是设定单一的宏观经济因子，不能区分有关经济周期的宏观因子对商业银行信用风险的不同影响，所以，不适合本文的分析。而CPV模型是基于一个开放的因子框架，可以用来测定多元的宏观经济因子。然而上述模型在国内商业银行实践中使用的相对较少，本文主要基于巴塞尔协议的有关内容以及国内商业银行的压力测试实践，设计了MEF模型来测定宏观因子对信用风险的影响程度。首先对商业银行信贷资产的风险集中度和宏观经济因子提出假设如下。商业银行信贷资产足够分散，单项资产在总资产中的份额很小，因此，债务人的特异风险可以在较大程度上分散掉，而债务人的违约概率主要受宏观经济因子影响。贷款企业整个行业的营业收入受宏观经济因子的影响，并能有效传导到商业银行的信用风险。宏观因子对营业收入以及信用风险的影响具有滞后性，对第t期营业收入及信用风险，用t-1期宏观因子进行测定。在测定宏观因子影响时，将商业银行的贷款企业划分为若干行业进行测算。在此基础上，MEF模型采用ln函数来描述行业收入和宏观经济因子之间的关系为宏观因子A在t-1期的数据；φ—待估计参数；e—误差项。选择行业营业收入的自然对数的主要原因是为了提高营业收入序列数据的平稳性，测定之前将收入数据进行了取自然对数处理。而来自其他系统性因子的“干扰”或者“噪声”被包含在误差项e中。

2.2宏观因子的选择

在建立了MEF模型之后，最重要的工作就是选择宏观经济因子，选择宏观经济因子必须既有理论依据的支持，同时又能反映实际情况。对于经济周期因子，在借鉴CPV模型、单因素模型和GVAR模型以及其他相关模型的基础上，根据数据的可得性，选择了GDP增长率、通货膨胀率和M2三个指标。

2.2.1GDP增长率（GDPGrowthRate）GDP增长率是反映一国经济增长和经济周期状况的最核心指标，在相关实证研究中也被普遍用作重要的宏观经济因子。从微观企业的角度来看，GDP可以看作一国总体企业产出的增长率，而企业的产出直接影响着企业的经营收益，也就影响着企业的偿债能力。

2.2.2通货膨胀率（Inflation，INF）

通货膨胀率代表着物价上涨水平。由于经济繁荣往往伴随着通货膨胀，而经济衰退常常也伴随着通货紧缩，所以通货膨胀率也是经济周期的一个重要指标。一般情况下，通货膨胀会影响企业的经营成本和收益水平，进而影响企业的信用风险。反映通货膨胀率的指数主要有CPI和PPI，因为PPI是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数，主要反映的是生产成本变化而没能充分体现通货膨胀对收益的影响，并且不能全面覆盖农业和服务业。因此，本文选择CPI指数作为通货膨胀率指标。2.2.3广义货币（M2）广义货币是反映货币供应量的一个重要指标。随着货币供应量的增加，有助于改善市场的资金供求关系，企业的资金成本会呈现下降趋势，经济活跃度也会不断增加，这样能够带来企业营业收入的增加，降低信用风险。国外的相关研究还发现，汇率等因素同样对企业信用风险有重要影响，但是我国人民币汇率波动并不具有周期性波动特征，所以本文暂不作考虑。2.3宏观因子显著性测定要测定的是宏观经济和行业的传导机制，主要通过MEF模型计量出宏观经济因子变动对不同行业营业收入的影响。选择的控制变量为GDP增长率、M2增长率和CPI，因变量采用各行业年营业收入的对数值。将GDP、M2、CPI和各行业营业收入分别作了单因素、双因素和三因素回归，并选取解释能力最强的回归结果。考虑到数据的可获取性，用上市公司的营业收入作为宏观因子对风险的传导介质，并将上市公司营业收入划分为九大类型，具体包括资产密集行业、轻工制造行业、批发零售业、交通运输业、建筑业、房地产行业、基础设施行业、投资行业以及服务业等。检验结果详见表1，结果显示，三变量模型具有相对较好的解释效果，9大行业的R方平均值为74%，且在每个行业检验结果相对稳定，最高的为建筑业（A5）78.61%，最低的资本密集行业（A1）67.93%。

3零售贷款信用风险的宏观因子测定

3.1宏观因子的选择

M2同比增长率与PD成正相关关系，在实际情况中，M2同比增长率变大的时候，无论是流通中的现金，还是个人以及企业存款都在变多，债务人整体的偿债能力变强，违约率也相对下降，所以，该指标与PD的正相关关系与经济意义相反，故不引入PD时间序列预测的数量模型中，但考虑到在经济环境下M2极端情况对PD仍有相对影响，在PD预测模型后通过该指标对PD预测值进行修正。

3.2宏观因子对违约率影响的测算过程

建模数据：2009Q1—2013Q4的季度数据，共计20个样本。因变量：季度PD=季度新增违约人数/总人数，数据来源于国内某股份制商业银行的内部数据库。自变量：收集了GDP类、价格指数类、收入报酬类、金融类等宏观变量；数据主要来源于Wind数据库和人民银行网站。研究了国内宏观经济变量，涵盖了代表经济增长、金融指标的主要变量，最终发现CPI（居民消费价格指数）与GDP同比增长率对PD较为敏感。CPI与PD的相关系数为-0.81，具有明显的负相关关系；GDP与PD的相关系数为-0.88，也具有明显的负相关关系，从二者趋势图上也可以明显看到。综合考虑宏观经济变量与PD的相关系数和经济含义的解释度，初步选出GDP同比增长率、CPI同比增长率共2个宏观经济变量为参考风险变量。从变量间的相关系数看出，GDP同比增长率与CPI同比增长率有明显的相关性，不适合共同构建模型，由于GDP对因变量影响更为显著，且滞后阶大于CPI，可以认为GDP增速可以覆盖CPI增速对因变量的影响，所以模型仅接受GDP同比增长率作为自变量。用时间序列方法建立违约率与宏观因素的模型，同时，对GDP同比增长率做数据变换以平衡数量级。3.3测算结果的运用根据压力情景的设计，代入PD和宏观变量的计量模型，计算出通过数量模型得到的PD。据此对PD数量预测结果进行修正。最终得出不同情景下的PD预测值及PD上升幅度，基于宏观因子的不良贷款的压力测试。

4结论

信用风险论文范文第3篇

从客户角度来看，诚信意识和信用观念淡薄是导致信用卡产业信用风险的主要原因。我国经济发展逐步驶向快车道的同时，社会思想道德领域的建设却显得较为滞后。在市场交易的过程中，一些人缺乏诚信意识和信用观念，只关注经济利益。他们只看到了透支消费带来的诱惑，却缺乏主动定期偿还透支消费的责任感，合同意识和履约意愿十分淡薄，常常延迟还款或不予还款。甚至一些客户受经济利益的驱使，法律意识淡薄，在办理信用卡之初的目的就是向发卡机构骗取透支额度，若信用卡发卡机构没能及时辨别，就会造成损失。在申请办理信用卡的客户中，部分客户对使用信用卡进行透支消费后的还款风险没有足够清醒的认识，将信用卡业务简单地理解为透支消费。一些信用卡持卡客户，在办理信用卡业务时只看到了使用信用卡“先消费、后还款”的便捷，却没有认真考虑自己的财务状况。为了获得更高的信用额度，一些客户申请时不惜夸大自己的个人收入，甚至制作虚假的资金证明。当透支额超出自身还款能力时，一些信用卡客户只好通过在不同银行办理多张信用卡，相互还款以求度日，这种做法将风险最终转嫁到信用卡发卡机构。传统理论对于信用卡客户信用问题的解决主要依赖于政府和市场两个主体，即通过政府的计划、指令、法律法规以及市场供求关系和优胜劣汰来建立对信用卡客户的选择、规范和淘汰机制。但是这种机制所能发挥作用的前提是交易双方信息对称以及理性的完全契约条件。在实际生活中，这种理想状态是不存在的，这就需要人们在不完全契约条件下实现信用卡产业信用风险的最小化。

2第三配置的内涵和特征

第三配置是指由市场和政府之外的第三种力量实施的资源配置，是除市场调节和政府调节之外的配置力量之和。它具有丰富的内涵，其主要内容大体包括以下三个方面：(1)社会精神力量，是支撑人们行动的精神动力源泉，来源于社会意识、精神世界的力量，如世界观、价值体系、道德观念、、思想意识等。(2)社会制度力量，是规范人们行为的潜意识规则，包括成文的社会正式制度如乡规民约、社团规章、协会章程等，以及不成文的社会非正式制度如习俗、惯例、社会规范、行为模式等。(3)社会组织力量，是以组织形式存在的第三配置力量，包括非政府、非营利性的社会团体、民间组织、行业协会、慈善机构等。这三种力量在形成机制、表现形式、约束力大小等方面既有区别又有交叉，它们的关系是辩证统一的。其中世界观和意识形态是一种相对隐性和软性的东西，而习俗、惯例、章程等则相对来说更为显性和硬性，约束力也相对更强。同时，这三种力量存在一定程度的交叉。非政府、非营利性的社会团体、民间组织、行业协会、慈善机构等，往往通过制订规章制度的方式来协调成员的行为，进行利益分配。相对于政府配置和市场配置，第三配置具有自发性、非强制性、广泛性、隐蔽性、实施成本低、高路径依赖性、一定程度的封闭性等特点。

3第三配置在信用卡产业信用风险控制中的必要性

信用卡产业所代表的信用关系体系是我国市场经济安全有效运转的一个重要环节。建立一种可靠的信用关系，并非简单地制作或发放一张信用卡就可以实现。信用关系的背后实际上是一种制度性契约和长期习俗的混合体，也是一种信用文化和有保障支付历史记录的体现。如前所述，只有在信息完全的情况下，社会契约才能是实现完全契约的效果，在现实不完全契约的条件下，我国需要做两方面工作，一是有必要不断健全和完善个人征信体系，二是在此基础上通过第三配置进一步完善信用卡产业的信用文化。第三配置通常在特殊类型的社会网络关系中起重要作用，比如，亲缘关系、地缘关系、私人交往圈、民间组织网络等，即往往存在于特殊意义的人际关系中。这种特性恰好与我国的信用卡产业发展路径相契合。首先，信用卡产业发展源起于人类信用关系网络。它的产生与发展都以社会网络的结构性变动为前提。在我国现代化转型过程中，社会的信任结构正从特殊信任向普遍信任发展，从而为信用卡提供了发展的土壤。

其次，信用卡产业的分配现状并不完全是市场竞争的结果。作为一种社会资本的产物，它的分配体系受到了社会结构的制约。只有当一个人或者一个阶层在社会结构中获取了相应的认同时才能够便捷地得到信用卡。最后，信用卡产业受控于社会结构与文化。信用卡作为货币支付的一种方式，与普通现金支付之间存在用途与意义的区别。信用卡在我国发展初期就被消费文化定义为“高端货币”，界定了它的文化内涵与使用领域，而传统文化则使人们对这种容易导致“负债”的货币保持警惕。文化的二重性塑造了我国特殊的信用卡产业特性。

4相关建议

在市场经济条件下，经济活动越频繁，对信用的要求越高；社会的信用道德程度越高，信用卡产业的经济运作成本就越低，所以，信用对信用卡产业来说不仅是一种社会规范，更是一种资源。从资源的配置视角看，资源的配置除了传统的市场和政府以外，还存在第三配置，即由社会公共组织或社会公共道德协调机制等方面的配置力量所进行的补充性配置，我国信用卡产业信用风险控制应重视这种良性补充。

(1)积极培育和发展相关专业化的组织，加强信用宣传。如推动诚信建设有关的社会性组织等，它们既不从属于政府，更不屈从于市场，它们的功能主要在于进一步规范和推动相关的行为，以保证信用卡产业信用风险控制在持续和健康的轨道内运行，并选择适合我国国情的信用培育模式。同时，要做到信息公开、透明，以加强相关组织的公信力建设。

(2)重视信用理念的培育和信用文化建设，继承和弘扬中华民族的传统美德和诚信价值观，通过社会价值观的支持使信用成为一种大众文化。借助观念培育、制度激励、道德教化、榜样示范和舆论评价等力量，推进信用传统在信用卡产业实践层面的现代转化。

(3)营造有利于信用卡产业发展的良好信用氛围。以信用建设为主要内容的第三配置在信用卡产业发展中要想发挥越来越重要的作用，政府和社会各界需要对此给予更多的支持和关注，除了在政策等方面予以支持外，还要通过一定的物质支持和精神鼓励，对为此做出贡献的个人和其他社会团体给予更多的鼓励，在全社会营造有利于信用卡产业发展的良好信用氛围。

(4)结合信用卡产业现状对第三配置内容进行重新设计。针对当前的信用卡产业中的信用问题，一方面要在客户中引导他们对现实信用制度的正确理解；另一方面,要提出切实可行的改革措施，在治理消极现象的同时使这些措施被公众所认同。

信用风险论文范文第4篇

关键词：行为金融；信用风险；金融租赁

信用风险又称违约风险，是指借款人、证券发行人或交易对方由于种种原因，不愿或无力履行合同条款而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。基于传统金融学理论许多金融机构和研究者对信用风险管理作出积极探索并取得了卓有成效的计量模型和支持工具，但也存在明显缺陷。随着行为金融学的兴起和发展，为我们提供了新的视角来研究信用风险管理。

1行为金融学的产生

20世纪50年代，冯·纽曼和摩根斯坦(VonNeumannMorgenstem)在公理化假设的基础上建立了不确定条件下对理性人(rationalactor)选择进行分析的框架，即期望效用函数理论。阿罗和德布鲁(Arrow，Debreu)后来发展并完善了一般均衡理论，成为经济学分析的基础，从而建立了经济学统一的分析范式。这个范式也成为金融学分析理性人决策的基础。1952年马克威茨(Markowi)发表了著名的论文“portfoliosdeefion”，建立了现代资产组合理论，标志着现代金融学的诞生。此后，莫迪戈里安尼和米勒(Modigliani－Miller)建立了MM定理，开创了公司金融学，成为现代金融学的一个重要分支。自上个世纪60年代夏普和林特纳等(Sharp－Limner)，建立并扩展了资本资产定价模型(CAPM)至布莱克、斯科尔斯和莫顿(Black－Scholes－Merton)建立了期权定价模型(OPM)，至此，现代金融学，已经成为一门逻辑严密的具有统一分析框架的学科。

随着金融市场上各种异常现象的累积，模型和实际的背离使得传统金融理论的理性分析范式陷入了尴尬境地。20世纪80年代，通过对传统金融学的反思和修正，行为金融理论悄然兴起，并开始动摇了CAMP和EMH的权威地位。行为金融理论在博弈论和实验经济学被主流经济学接纳之际，对人类个体和群体行为研究的日益重视，促成了传统的力学研究范式向以生命为中心的非线性复杂范式的转换，使得我们看到了金融理论与实际的沟壑有了弥合的可能。1999年克拉克奖得主马修(MatthewRabin)和2002年诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼(DanielKahneman)和弗农·史密斯(VemonSmith)，都是这个领域的代表人物，为这个领域的基础理论作出了重要贡献。国外将这一领域称之为behaviorfinance，国内大多数的文献和专著将其称为“行为金融学”。

行为金融学发现，人在不确定条件下的决策过程中并不是完全理性的，会受到过度自信、代表性、可得性、锚定和调整、损失规避等信念影响，出现系统性认知偏差。而传统金融学是基于理性人假设，认为理性人在不确定条件下的决策是严格依照贝叶斯法则计算的期望效用函数进行决策的。即使有些人非理性，这种非理性也是非系统性的，会彼此抵消，从而在总体上是理性的；如果这种错误不能完全相互抵消，套利者的套利也会淘汰这些犯错误的决策者，使市场恢复到均衡状态，达到总体理性。

2行为金融对信用风险管理的影响

2．1风险偏好

根据行为金融学的基本理论，投资者的风险偏好不同于传统金融学理论下风险偏好是不变的，而是变化的，是会随着绝对财富等一些其他因素的改变而发生改变的。因此，我们就没有理由相信借款人是特殊的群体，他们借款的目的大多都是为了投资，也是众多投资者中的一部分，他们的风险偏好也会发生改变。风险偏好的改变就会直接影响到他们面临的风险，最终会影响贷款方面临的信用风险。

2．2过度自信

过度自信或许是人类最为稳固的心理特征，人们在作决策时，对不确定性事件发生的概率的估计过于自信。投资者可能对自己驾驭市场的能力过于自信，在投资决策中过高估计自己的技能和预测成功的趋势，或者过分依赖自己的信息而忽视公司基本面状况从而造成决策失误的可能性。这种过度自信完全有可能导致大量盲目投资的产生，盲目的多元化和贪大求全。

2．3羊群行为

企业决策由于存在较大的不确定性并涉及较多的技术环节，其决策往往由决策团体共同协商作出，主要属于群体决策，而群体决策有可能导致羊群行为(HerdBehaviors)的发生。羊群行为主要是指投资者在掌握信息不充分情况下，行为受到其他投资者的影响而模仿他人决策的行为。在企业决策中，羊群行为的表现可能是决策团体中多数人对团体中领导者的遵从，也可能是领导者对决策团体中多数人的遵从，而且是一种盲目的遵从。决策中的羊群行为可能造成决策失误。

2．4资本结构与公司价值

1958年，美国经济学家费朗哥·莫迪格里安尼(FraneoModigliani)和默顿·米勒(MertonMiller)在《美国经济评论》发表了题为《资本成本、公司财务和投资理论》的论文，提出了著名的MM定理，主要内容是：在市场完全的前提下，企业的资本结构与企业的市场价值无关。即企业价值与企业是否负债无关，不存在最佳资本结构问题。如果证券价格准确地反映了公司未来现金收入流量的值，那么不管发行的是什么类型的证券，只要把公司发行的所有证券的市场价值加在一起，一定等于这个公司未来利润的现值。无风险套利活动也使得资本结构无关紧要，如果两个本质完全相同的公司因资本结构不同在市场上卖出的价格不一样的话，套利者就可以将更便宜的公司的证券全部买下，然后在价格相对较高的市场上卖出。因此，公司的资本结构就不再是不相干的问题。不同的现金收入流量对不同的投资者的吸引力也会各不相同，这些投资者对于他们感兴趣的现金收入流量愿意付出高价。特别是由于噪声交易者的存在，套利仍充满风险。所以，不同的资本结构，其公司价值显然是不同的，其信用风险必然不同。

3行为金融对金融租赁公司信用风险管理的启示

信用风险论文范文第5篇

论文摘要：信用风险已成为我国商业银行中最为主要的风险，银行为控制信用风险的发生需要付出巨大的交易成本作为代价。本文首先对商业银行信用风险交易成本如信息成本、审查成本、执行成本、监督成本、界定和保护产权成本等内容进行分析。然后进一步分析银行信用风险交易成本产生的原因。

二十世纪70年代以来，交易成本理论在经济学界引起极大反响，作为新制度经济学的核心概念，它已成为现代经济学的中心议题。交易成本概念不仅作为一个范畴，而且作为一种新的经济学分析方法，被频繁地用于各种经济现象的分析，从交易成本角度去研究商业银行信用风险，也会获得耳目一新的成果。

1交易成本概述

交易成本指履行一个合同的成本，它包括事前发生的为达成一项合同而发生的成本，和事后发生的监督、贯彻该项合同的执行而发生的成本；它区别于生产成本，即为执行合同本身而发生的成本[1]。交易成本的特征：交易成本是一种机会成本；是经济主体之间知识、信息不对称的结果，是利益冲突与调和过程中浪费的资源；是无法彻底消除的；由于事件的概率性和不确定性的存在，对于任意一项经济活动，人们只能在事前根据不完备的知识和信息对交易成本的种类和数量进行估计，准确的计量只有在事后才能进行[2]。

商业银行信用交易成本指商业银行（贷方）为和客户（借方）达成借贷协议合同而发生的成本，它包括贷前、贷中、贷后三个阶段发生的费用支出。

2银行信用风险交易成本构成分析

商业银行信用风险交易成本构成包括信息成本、审查成本、执行成本、监督成本、界定和保护产权成本等内容。如图1所示。

2.1贷前调查的信息成本

即寻找借款伙伴并调查借款人财务状况、信誉状况、经营状况的信息成本。信息成本既包括信息本身的成本，也包括商业银行为取得信息而付出的寻找成本；由于事前机会主义的存在，要求对交易对手的情况要进行彻底的了解。如：银行要对借款人的经营状况、资金用途、还贷能力等进行调查，对银行客户进行筛选，搜集相关资料，而这些都是需要花费一定的费用才能够取得的。

2.2贷中审查的成本

即签约过程讨价还价的成本，拟定合同条款所发生的成本，如落实担保物、抵押登记、抵押物保险等。首先是合同拟定成本，主要指商业银行事先拟定信贷合同所支付的成本；其次是谈判和决策成本，主要是银企双方就信贷合同的某些内容进行协商而支出的成本；最后，在信贷合同起草时，要确定出各种情况下双方的权利和义务，以及信贷交易合同的执行办法。这些工作的进行都会使合同的起草和谈判变的更加复杂，更加费时费力。

2.3贷后检查发生的成本

即监督合同签署方，看其是否遵守合同条款，防止挪用资金、督促按期还款等活动发生的成本。在贷款出现逾期后，催收不良贷款需要花费大量的人力、物力、财力，还要支付诉讼费、律师费、产权登记和财产保全费等。

2.3.1合同交易的执行成本

指在信贷合同执行的过程中发生的成本。在合同签订以后，只要整个交易还没有完成，就不可“掉以轻心”，因为还要监视和检查合同的执行情况，防止合同的执行人任何可能的违约行为，这也会引起更大程度上交易成本的增加。对商业银行而言，主要有：按期缴纳贷款时的交易成本；合同存续期间对贷款实施风险管理的成本；事故发生后通知银行客户的成本；以及讨价还价时的交涉成本。

2.3.2监督成本

即在银行和客户交易双方都存在机会主义行为的可能情况下发生的成本。由于事后机会主义的存在，要求对交易对手合同执行情况进行监督检查，防止违约，这就必须花费大量成本进行监督。商业银行必须对客户的贷款用途进行跟踪监督、对客户的信用水平、业务状况、财务状况实行全程监督，并对其违约行为进行公示等，这也会引起交易成本的增加。2.3.3界定和保护产权成本

指使产权交易得以有效进行的必要成本支出。产权不清就无法进行交易，交易成功后产权又要重新界定和保护，任何银行业务的交易都离不开产权的界定和保护。贷款合约签订后，银行的货币资金进入了企业的账户，归企业支配；企业的抵押物过户到银行名下，产权归银行所有。破坏产权的行为需要制裁，这些活动产生的费用都是界定和保护产权的交易成本。

3银行信用风险交易成本成因分析

企业失信以及交易成本产生不是偶然的，而是有一定的形成根源，是银行和企业两方面因素导致了商业银行信用风险交易成本的发生。

3.1借款人机会主义行为

在金融市场交易中，作为贷方的商业银行要随时注意、提防企业的机会主义行为，人的行为的不确定性，使借款人存在着缺乏诚信道德的现象[4]。现在的经济领域，不讲信用现象时有发生，少数信用卡常被恶意透支，部分银行承兑汇票到期不能承兑，有些银行贷款被想方设法逃废，这些违约行为，都是缺乏诚信道德的表现。不佳的信用环境，是信用风险交易成本发生的源泉。机会主义的存在加大了银行信用风险交易成本。

3.2维护产权在交易成本中核心地位需要

交易过程中，存在着借款人违约的情况，在借款人违约时，银行需要用法律程序来进行索赔，这个过程也是需要花费交易成本的，我们也称之为维护产权而斗争时所付出的成本。有效的银行借贷交易需要明确地界定产权，不仅“界定产权”本身需要花费成本，而且起草和制定有关银行借贷方面的产权法律，也是要花费交易成本。商业银行要想保护产权，及时获取一切关于借款方破坏产权行为的信息，并对破坏产权的行为进行制裁，就需要花费一定数量的交易成本。

3.3银企之间信息不对称

缺乏信息对称。在银行的贷后管理上，由于借款人在信息对称方面占据优势，还贷与否很大程度上取决于自身的还款意愿，因而银行仅能对借款人的收入、家庭状况及提供的相关信息有所掌握，局限性很大。就借款企业来说，由于其报送的报表数据并非一成不变，提供信息的及时性、可信度都存在隐患，大量信息分散于多种渠道，因而银行无法正常获取，无从得知，始终处于被动地位。此种信息不对称，容易造成银行在贷款管理决策上的失误，从而形成难以避免的信用风险。为此，商业银行就需要花费大量的信息交易成本。

3.4借款人经营中的缺陷

银行与借款人订立借贷合同后，由于借款人经营上的困难和失误，造成企业资金紧张，不能按时履行合同规定的还款指标，从而造成商业银行资产信用风险的加大和资产的损失。此种情况下，借款人不是不想履行合同而是无力履行合同，由此作为贷方的银行需要花费大量的交易成本，来对借方的经营能力和盈利水平做跟踪评估[5]。

参考文献：

[1]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海：上海三联书店，2004.

[2]岳志.论金融交易成本[J].深圳金融，2001,5.

[3]李家军.信用风险控制的博弈[M].西安：西北工大出版社,2006,4.