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
论文关键词：银行间市场；信用风险；风险管理
全球金融危机对金融机构风险管理理念的最大影响之一就是对交易对手信用风险的重视。金融机构评估对手方信用风险的方法、模型合理与否，关系到评估结果的优劣。本文概要阐述了银行信用风险计量方面的相关理论依据和基本做法。并对银行间市场完善授信管理提出了具体建议。
一、信用风险评估理论
银行等金融机构信用风险评估方法大致有统计模型、CAMEL模型和专家判断模型等三种理论依据：
(一)统计模型
利用统计模型进行信用评估的前提条件是有足够的数据积累，一般至少需要连续3年的相关数据。
1．违约概率(ProbabilityofDefauh，PD)理论
违约概率是预计债务人不能偿还到期债务(违约)的可能性。评估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。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。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。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。有了对应违约率的资信等级才能真正成为决策的依据。商业银行违约概率常用的测度方法主要有两种：基于内部信用评级历史资料的测度方法；基于期权定价理论的测度方法。
2．违约损失率(LossGivenDefault，LGD)理论
违约损失率是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额占风险暴露(债权)的百分比，即损失的严重程度。在竞争日益激烈、风险日益加大和创新日新月异的市场环境中，银行对资产风险的量化和管理显得越来越重要。传统的信用风险评估方法因过于简单、缺乏现代金融理论基础等原因已经不能适应金融市场和银行监管的需要。以独立身份服务于全社会公众投资者、以公开上市债券为主的外部信用评级对银行内部以信贷资产为主、与银行自身有着特定联系的资产组合的适用性也越来越小。因此，银行开始开发类似外部信用评级但又反映内部管理需要的内部信用评级系统，以适应上述市场和内部管理发展的需要。随着银行内部评级体系的发展，越来越多的银行认识到LGD在全面衡量信用风险方面的重要作用，评级体系的结构开始由只注重评估违约率的单维评级体系向既重违约率又重违约损失率的多维评级体系发展。历史数据平均值法是目前银行业应用最广泛最传统的方法，新巴塞尔资本协定的许多规定也采用这种方法，这种方法以其简单易操作而获得欢迎。
(二)CAMEL模型
CAMEL评级体系是目前美国金融管理当局对商业银行及其他金融机构的业务经营、信用状况等进行的一整套规范化、制度化和指标化的综合等级评定制度。其有五项考核指标，即资本充足性(CapitalAde．quacy)、资产质量(AssetQuality)、管理水平(Manage—ment)、盈利水平(Earnings)和流动性(Liquidity)。当前国际上对商业银行评级考察的主要内容基本上未跳出美国“骆驼”评级的框架。“骆驼”评级体系的特点是单项评分与整体评分相结合、定性分析与定量分析相结合，以评级风险管理能力为导向．充分考虑到银行的规模、复杂程度和风险层次，是分析银行运作是否健康的最有效的基础分析模型。在具体CAMEL模型的指标及其权重选取及校验过程中，大多采用了回归分析、主成分分析等统计方法。
(三)专家判断模型
银行信用评估的起点是对其财务实力的综合判断。应从定量定性两个角度综合评估。经营战略、管理能力、经营范围、公司治理、监管情况、经营环境、行业前景等要素，无法通过确切数量加以计算，而专家打分卡是一种更加偏向于定性的模型。在缺乏外在基准值，如信用等级、违约和损失数据等的情况下，开发专家判断模型是一种较好的选择。专家判断模型的特点是：符合Basel要求．具有透明度和一致性：专家打分卡建模时间短，所需数据不需要特别的多：专家打分卡可充分利用评估人员的经验。
二、信用风险评估的通常做法
(一)信用风险评估的基本思路
评估方法应充分考虑风险元素的定量和定性两个方面，引入大量的精确分析法，并尽可能地运用统计技术。另一方面，不浪费定性参数的判别能力，并用以优化计量模型的预测效能。除CAMEL要素外，还需考虑更多更深入的风险因素。评估要素主要包括品牌价值、风险定位、监管环境、营运环境、财务基本面。
(二)信用风险评估模型的构造
数据准备是模型开发和验证的基础，建模数据应正确反映交易对手的风险特征以及评级框架。定义数据采集模板。收集、清洗和分析模型开发和验证所需要的样本数据集。影响交易对手违约风险要素主要有非系统性因素和系统性因素。非系统性因素是指与单个交易对手相关的特定风险因素，包括财务风险、资本充足率、资产质量、管理能力、基本信息等。系统性因素是指与所有交易对手相关的共同风险因素．如宏观经济政策、货币政策、商业周期等。既要考虑交易对手目前的风险特征，又要考虑经济衰退、行业发生不利变化对交易对手还款能力和还款意愿的影响．并通过压力测试反映交易对手的风险敏感性
(三)变量选择方法
1．层次分析法
层次分析法(Theanlaytichierarchyprocess)简称AHP：它是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的分析方法。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。层次分析法的内容包括：指标体系构建及层次划分；构造成对比较矩阵；相对优势排序；比较矩阵一致性检验。
2．主成分分析法
主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，通过原始变量的线性组合把多指标转化为少数几个综合指标。在保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用，使得在研究复杂问题时更容易抓住主要矛盾。通过主成分分析可以从多个原始指标的复杂关系中找出一些主要成分，揭示原始变量的内在联系，得出关键指标(即主成分)。
3．专家判断
关键指标权重和取值标准设定是通过专家在定量分析的基础上共同讨论确定，取值标准是建立指标业绩表现同分数之间的映射关系。取值标准的设定应能够正确区分风险，取值标准应根据宏观经济周期、行业特点和周期定期调整，从而反映风险的变化。
(四)模型校验修改
模型构造完成后．需要相应财务数据的不断校验修改。财务数据可直接向对应机构索取，也可通过第三方数据提供商获得。直接获取数据的方式准确性较高，但需对应机构积极配合．且需大量的人力物力用于数据录入、核对和计算。通过第三方数据提供商获取数据效率高，但需支付一定费用，且面临数据不全、数据转换计算等问题。在违约概率模型的开发过程中，通常遇到模型赖以建造的数据样本中的违约率不能完全反映出总的违约经历，需进行模型的压力测试，确保模型在各种情况下都能获得合理的结果．并对模型进行动态调整。
(五)引进或自主开发授信评估系统
根据完善授信评估模型，撰写授信评估系统业务需求书．引进或自主开发授信评估系统，提高授信评估效率。授信评估系统还应与会员历史数据库、限额管理系统、会员历史违约或逾期等信息库无缝连接，避免各个环节的操作风险。
三、对银行间市场完善授信评估的启示
(一)完善授信评估可积极推动银行间市场业务发展
银行间市场会员信用评估水平的提高。可有效防范银行间市场系统性风险。为防范交易对手信用风险，市场成员需及时、合理、有效地对相应会员银行或做市商进行信用评估，并根据会员或做市商资信状况的变化进行动态调整，为其设置信用限额。
(二)引进成熟的授信评估方法、模型和流程
根据巴塞尔协议的有关监管要求，国内大中型银行都已经或正在国际先进授信评估机构的帮助下，开发PD或LGD评估模型。银行间市场参与者应学习借鉴国内外先进的授信评估方法和模型。在消化吸收先进经验的基础上，选择国际先进咨询机构作为顾问，构建授信评估方法和模型。
(三)引进或自主开发授信评估系统
为防止操作风险，提高授信评估工作效率，实现授信评估与机构内部相关系统的连接，银行间市场参与者需根据授信评估方法、模型、授信资料清单、分析报告模板、建议授信计算公式等内容。撰写系统开发业务需求书，或引进先进的授信评估系统并进行客户化改造．或选择系统开发商进行自主开发授信管理系统。
根据物流金融的运作特点，可将其风险来源归纳为来自融资企业、抵押物以及第三方物流企业三大方面。借鉴Altman，Haldeman和Narayanan（1977）提出的第二代“ZETA计分模型”中企业信用评价指标体系[3]，将来自融资企业的风险细化为中小企业营运能力w1、盈利能力w2、偿债能力w3、及信用记录w4四大方面的十个具体指标，分别为w11持续经营、w12资产回报率、w13存货周转率、w21连续盈利、w22税后利润率、w23销售利润率、w31稳定存货、w32资产负债率、w33速冻比率、w41履约率。我国现阶段的物流金融业务主要集中于基于权利质押以及基于存货质押两种，因此质押物本身的质量也直接关系其风险大小。指标包括：所有权w51、市场性质w61、保险率w71三方面。作为重要参与方的物流企业为实现其对质押物的有效监管，企业规模w81及企业信誉w91也即成为影响物流金融风险的重要指标。
2基于BP神经网络和证据理论的评价方法
2.1BP神经网络的基本原理
BP神经网络，是由Rumelhart和McCelland等人（1986）提出的。其基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层通过隐含层传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出不符，则转入误差的反向传播阶段，并将误差分摊给各层的所有单元。正向传播与误差反向传播周而复始，一直到网络输出的误差减少到可接受的程度，或预先设定的次数为止。
2.2证据理论的基本原理
①定义1：设为一个互斥又可穷举的元素的集合，称作识别框架，基本信任分配函数m是一个集合2到[0，1]的映射，A表现识别框架的任一子集，记作A哿，式中：m（A）称为时间A的基本信任分配函数，它表示证据对A的信任程度。②Dempter合成法则：假定识别框架下的两个证据E1和E2,其相应的基本信任函数为m1和m2，焦元分别为Ai和Bj，则m（A）=m1（A）茌m2（A）2.3信用风险评估算法为了保证神经网络的收敛和稳定性，本论文中将15个指标分为四组，建立4个神经网络NN1，NN2，NN3和NN4。神经网络的输出设计为（0.1，0.1，0.9）T、（0.1，0.9，0.1）T、（0.9，0.1，0.1）T，表示的信用风险级别分别为高风险、中度风险、低风险，记为A1，A2，A3。将输出归一化，得到向量（a′i1，a′i2，a′i3）T，记作V′i。令mi（Ai）=a′il，i∈{1，2，3，4}，l∈{1，2，3}，表示由NNi得到的对信用风险级别Ai的基本信任度，即针对事件Ai的证据。之后，再将4个证据利用DS证据理论融合。就可以对信用风险进行评估，最初最终决策。
3应用实例
本次数据采集共发出问卷200份，收回135份，有效问卷92份。将前91组数据分别训练神经网络。再将余下1个样本输入训练好的神经网络，归一化处理输出结果即得该证据对该命题的基本概率分配，而后利用DS证据理论将其融合得到最终优化结果。
4结论
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
1．1评价指标体系内容
针对我国民营企业自身特征，在构建企业信用风险评价指标体系的过程中要充分对企业素质进行分析，对企业整体经济发展情况、经营范围与产品销售与盈利水平等进行综合评价，同时也包括对企业综合管理情况的评估，如企业职工能力、领导管理能力以及企业内部文化结构等;要对企业资金信用进行评估，通过对企业资产结构、资金链运行以及资产质量的分析，进行量化财务指标考察，充分反映企业资金自有率和流动比率，对信贷情况、贷款承付率等全面评估;对企业的经营水平与经济效益进行综合评价，包括对产品生产、销售、开发、费用核算以及纳税与利润多方面情况考察;另外，对企业发展情景的分析，要对民营企业进行近期考察，对目标实现情况以及长远规划等全面分析，并对企业的行业地位以及多元化市场竞争力进行分析，对其目标的制定与措施的落实以及长远发展趋势进行分析。
1．2指标体系构建原则
为避免民营企业信用风险评价指标的选择存在随意性，要遵循全面性原则、科学性原则、公正性原则、通用性原则、可获得性原则。民营企业风险评估直接关系到企业长远发展趋势，一旦出现评估偏差将会影响企业信用状况，给企业带来风险。因此，风险评估指标体系的构建要全面体现民营企业信用状况。要积极借鉴国外信用风险评估体系构建经验，使数据结构构建更加丰富、全面、科学。只有在客观判断和评估的前提下，才能保证指标体系构建的公正性和有效性。另外，指标体系构建必须要依照国家政策和法律以及规定标准进行，避免偏离经济发展轨道，使其适用于民营企业中，被债权人和企业理解和认同。
2．基于相似度的民营企业信用风险评级方法
信用评级方法主要是指基于企业的信用状况完成的等级判定，通过进行系统分析发现，信用评价方式对于信用等级的判定具有科学性。针对民营企业的信用评估方法应用，我国多赞同美国做法，但是也有持反对意见的。认为通过定量方式分析量化评估指标具有客观性。而通过定性分析则相对比较主观，需要进行相应的主观判断，可以说，采用定量分析相对于定性具有一定的进步性特征。本文中对两者之间的关系与作用并不做机械性判断，而是根据实际需要选择定量或者是定性分析。
2．1定性评估方法
根据分析人员的差异性特征可以进行以下几个方面的分类:首先，个性特征分析方法:个人可以通过三种方式进行分析，也就是根据因果性原理完成对以表现出来的信用情况以及经济指标变化情况进行判断，形成信用状况信息。这个过程中也可以采用对比类推法，通过结合类推原理将信用状况与相类似的状况之间相互结合，形成对未来一段时间范围内企业信用状况的评估。其次，集体分析方法:采用个人因素分析方法会受到个人知识结构等多方面因素的限制，因此具有局限性。集中个人形成专业性判断能够极大提升信用评估的质量与效果。这项评估方式主要采用的是集体讨论方式进行信用评估。最后，专家调查方法:这项评估需要借助于具有专业性能力的专家，通过进行咨询完成相关信用问题的解决。因为专家的专业性能力相对更强，通过借助于他们的专业性知识与能力，可以充分解决各个方面的实际问题。
2．2信用评估定量分析
首先，比率分析:也就是采用财务分析方法，这也是信用评估当中的主要应用方式。在进行信用评估时很难通过一项数据内容完成整体评估，因此需要计算比率指标内容，这样就能够进行判断，形成科学性结果。其次，还包括趋势性分析方法、结构性分析方法以及相互对比法。以上三种指标也都是进行信用评估最为主要的使用方式。
3．实际应用研究
结合某食品企业进行实例分析，该企业成立于2000年，总投资金额为3000万余元，公司总人数达800人。主要生产的是花生系列产品，产品出口国际市场。年生产力能够达到3000吨。当前企业为了进一步实现扩大再生产，引进专业技术人才达到员工总数的41%，创新费用比重为8%，新型技术装备更新率为6%，产品销售收入比重达到原来的28%，资本积累达到4%。
4．结论
关键词:信用证结算;软条款;欺诈;防范措施
信用证是银行以自己的信用作出付款保证,即银行承担第一性的付款责任,这一特点极大地减少了由于商人间交易的不确定性而造成的付款不确定性,为进出口双方提供了很大的保障作用,在理论上这是一种比较安全的结算方式。然而,信用证业务自身的复杂性和独立于合同的抽象性以及单据交易的特点增加了风险防范难度。因此了解并规避信用证结汇风险,对我国外贸实践有着很强的指导意义。
一、信用证结算欺诈的原由
首先是信用证自身存在理论上的缺陷(即“独立抽象性”原则)是造成信用证欺诈的主要原因之一。由于信用证必须交易遵循两大基本原则:独立抽象性原则和严格相符原则。信用证制度本身的缺陷使得犯罪分子有机可乘。
其次,部分从事国际贸易的业务人员素质较低,其防范意识差。从事信用证欺诈活动的人往往都是具有比较丰富的国际贸易经验,整个欺诈过程都会经过详细周密的计划,对于普通的缺少经验和相关知识的业务人员而言,往往是无法识别的。
最后,银行处理的是单据,而作为银行它是没有义务也没有能力认证单证的真假。这样就给了诈骗者有了伪造单据进行诈骗的极大可能。
二、信用证结算常见的风险种类
1、信用证开立过程及其自身条款风险
(1)进口方伪造信用证。进口商利用伪造、变造、窃取银行已印好的空白格式信用证绕过通知行直接寄出口商,或将过期失效的信用证恶意涂改等,引诱出口方发货,以骗取货物,使出口方货款两空,损失惨重。
(2)软条款信用证。所谓软条款是指信用证中加列一些特殊条款,这些条款使信用证下的开证行付款与否不是取决于单证是否与表面相符,而是取决于第三者或进口商的履约行为。常见的软条款有以下几种:①装运信息须待开证人通知或征得开证人同意,开证行将以修改书的形式另行通知。②货物备妥待运时须经开证人检验。③货到目的港后须经开证人检验才履行付款责任。④信用证暂不生效:本证暂不生效,待进口许可证签发后或待货样经开证人确认后通知生效。这些限制性条款都有可能对受益人的安全收汇构成极大威胁。
(3)进口方设置客检条款。如信用证中规定“货物出运前须经买方检验并出具质量证明”,即通常所说的“客检证明”。买方这样做的原因一来想延缓办证速度,致使我方容易造成交单延迟等情况。而一旦单据有错,修改就变得极不方便,等到修改后的单据交到议付行时往往已过了L/C有效期,造成信用证失效,以致于影响我方收汇。
2、信用证操作风险
(1)由于出口方交货期、交货数量、规格等不符点而造成的风险。在具体业务操作过程中,常常发生出口方未按信用证条款规定交货的情况,如品质不符,数量与信用证规定有异,逾期交货等,任何一个不符点都可能使信用证失去其保证作用,导致出口商收不到货款;即使出口方完全按信用证规定出货,但单证不符,单单不一也同样会遭到开证行拒付。
(2)进口商要求直接将正本提单直接寄往其手中。如卖方同意接受信用证规定“1/3正本提单径寄客户,2/3提单送银行议付”的条款,则为卖方埋下了风险的种子。因为3份正本提单中任何一份生效,其他两份自动失效。如果一份正本提单直接寄给客户,等于把物权拱手交给对方。客户可以不经银行议付而直接凭手中的提单提走货物。
3、提货担保风险
提货担保是货物抵达目的地后买方急需提货,但运货单据尚未收妥而由银行担保向承运人提货的作法。提货担保有利于进口商尽快将鲜活、易变质商品投放市场,加快资金周转,但纠纷常出现在买卖双方、担保银行与承运人、银行与买方之间。
三、信用证结算的风险防范对策
1.认真审核开证行资信。信用证的性质属银行信用,是开证行以自己的信用作担保,因而开证行的信用至关重要。开证行的资信较差,极有可能使受益人在提交了与信用证要求相一致的单据后,遭到开证行的无理拒付。为了预防这一风险,出口商应该事先了解进口商所在国家或地区的经济、金融状况,以及当地银行信用证业务的一般做法。拒绝接受预付佣金、约金的条款,以防失去预付佣金和约金,尽可能对大宗出口商品采用分批交货的办法分散风险。在签约时具体规定信用证的开证行,并尽可能要求由开证行以外的另一家银行对该开证行的责任加以保兑。同时开户银行必须仔细审查信用证的表面真实性,校对密押和印签,一发现印签不符马上对外查询,通知受益人不能草率发货。
2.尽量避免信用证中的软条款。因为贸易合同是开立信用证的基础,所以避免信用证软条款的前提是,出口商应该慎重订立货物买卖合同信用证条款。其中包括合理选择信用证种类,适当信用证的有效期,信用证的开到时间以及明确订立信用证条款必须与合同相符的内容等。由于信用证中若出现软条款,受益人制单结汇受买方的制约,对受益人十分不利。如果外贸公司在审证时,一经发现软条款便应立即通知对方,据理力争让客户取消或修改该条款。如对于“客检证明”,通常的处理办法是力争使客户同意由我国的官方商检机构来实行商品的检验。
3.加强信用证单据的审核。UCP600规定,开证银行对受益人履行付款的条件是单单一致,单证一致和单内一致,只要符合要求,开证行就没有拒付的理由。由于信用证业务表面性的特点,避免不符点出现的关键在于严格按照国际惯例要求制单和审单,就会保证结汇的安全性。单证的审核是指对已经缮制、备妥的单据,对照信用证的有关内容进行及时检查和核对,发现问题,及时更正,以达到安全收汇的目的。总体上讲,信用证审单要严格检查规定的单证是否齐全,包括单据的正副本份数,而且保证审核的每张单据细节必须与信用证一致,且单据和单据之间没有矛盾,保证交开证行的单据符合信用证的要求。
4.强化外贸企业内部管理,提高外贸业务员素质
加强外贸涉岗人员的外贸知识和外语学习。企业管理者要让员工明确各个环节中自己的职责,对在工作中造成严重损失的员工要进行经济和行政处罚。强化内部管理,规范贸易行为。在制单时加强单证员的操作技能,严格按信用证要求向银行提交一套完整的正确单据,确保证同(信用证与合同)、单证、单单、单货一致,以便顺利及时结汇。这是防范信用证欺诈的关键,只有这样,才能有效地防范信用证欺诈。
5.密切关注货物的动向,防止担保提货
防范信用证欺诈的又一环节是及时、充分地把握船运航向动态。应尽量避免货物在担保情况下被提走。因为担保提货中,虽然货物已转移到了开证申请人手中,但这不构成法律上的货物移交。提货担保书中对提单的承诺并不构成对单证不符时无条件接受的承诺。如果提货人不履行交单义务,其后果是他对承运人的损失进行赔偿,而并非对议付行承诺无条件接受单据,所以最终损失的可能就是出口商。
总之,信用证作为国际结算的主要方式,给了买卖双方更大的安全保障。但在具体信用证业务操作中,要清醒地认识到信用证中可能存在的风险,增强风险防范意识,着重预防,使进出口贸易得以顺利完成,避免不必要的损失。
参考文献
[1]齐宏伟:略论软条款信用证的风险[J].金融论苑,2004(12).
[2]黎孝先.国际贸易实务[M].对外经济贸易大学出版社,2000.
[3]郭素容:浅析跟单信用证诈骗及其防范[J].福建金融,2005
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。
1.1研究背景。2008年美国次贷危机导致的全球金融动荡，当时造成全球金融市场损失惨重，并对实体经济造成严重影响。随着美国最大的保险集团AIG陷入危机并被美国政府接管，各国监管机关、中介审计机构以及投资者等越来越关注保险业的信用风险。随着时间的发展，目前再保险信用风险问题，也即再保险资产的安全性问题也越来越成为行业关注的焦点。保险业作为经营风险的行业，承担着在一定程度上吸收市场波动的作用，应该比其他金融行业更加稳健。由于经济发展的周期性，资产的价格随着经济周期而波动，经济周期对资产持有者的经济状况会产生极大的影响，因此，在当前的经济全球化大环境下，对再保险信用风险进行完全而有效的分散与控制，已经变得不太现实。因此，对于再保险信用风险的管理应侧重于对流程前端的规范，从源头上管控，将再保险信用风险可能给公司造成的损失控制在公司能够承受的限度内。本报告通过对再保险信用风险的简要分析，结合再保险日常管理实践，对国内保险公司的再保险资信管理提出建议，以提高国内再保险信用风险管理水平，保证行业再保险资产安全。
1.2再保险信用风险定义及分类。再保险信用风险是保险公司面临的各项信用风险的组成部分之一，主要是指保险公司可能面临的再保险人资信风险，简言之，是指保险公司的再保险接受人有无足够的能力和意愿承担其对分出公司的到期债务（再保险合同约定的、由再保险人对分出人承担的赔付责任）。对于保险公司而言，相关资产或权益主要包括应收分保账款、应收分保未到期责任准备金和应收分保未决赔款准备金。按照再保险信用风险的性质，可以进行如下分类：（1）契约风险/合同风险：是指再保险人与分出公司就已签署的分保合同发生争议或纠纷，例如已签订的文本中有关定义不清晰而发生歧义；或因双方对损失原因是否属于保险责任发生争议等。（2）履约风险：指再保险人失去偿付能力，无法按约定履约，例如倒闭，破产清算等；或再保险人因道德风险蓄意拒付或有意拖延等。（3）管理风险：主要是分出公司内部在再保险人资信管理中存在的风险。主要包括再保险人信息记录不真实、不完整；未及时了解再保险人信用风险以及信用评级的重大变化情况；与再保险人沟通的及时性较差；对应收分保账款等监控不严；对拖欠账款缺乏有效的追讨手段等。
2再保险人信用风险日常管理
再保险信用风险日常管理主要包括：再保险人的资信选择；再保险人资信信息的收集和更新；再保险人资信档案的建立和管理；再保险人信用风险分析评估等工作。
2.1对于再保险人的选择，目前既有行业的监管要求，各保险公司内部也不同的制度规定，主要是指再保险人在资信评级与资本金方面的硬性要求，比如有的保险公司对于再保险人有着明确的不低于“A-”（标普，惠誉，穆迪或贝氏评级）标准。
2.2再保险资信信息的收集与管理。对于再保险人信息资料的搜集与整理，是当前保险公司再保险信用管理的主要工作，一般通过以下渠道获取再保险人资信信息：（1）直接向对方索取注册资料及有关证明文件；（2）通过公共途径获取信息，例如通过网络、报纸或者行业协会等搜集相关信息；（3）向专业的信用评估机构定购信用报告，以便及时了解国际国内再保险人的信用评级情况；（4）与同行其他公司进行信息交换。
2.3再保险人资信分析与评估。对再保险人进行信用分析和信用评级评价，是日常再保险信用风险管理的工作核心，也是工作难点，通过对再保险人所有相关财务及非财务信息进行整理、分析，得出再保险人的偿债能力评估，一般需要运用专门的信用分析技术和模型并结合专业人员的经验来完成。目前国内尚未见到保险公司对于再保险人的信用评级管理实例，个别管理较好的保险公司通过建立再保险人黑灰名单制度，以加强对再保险人应收应付的日常管理，实现降低再保险信用风险的目的。
3再保险信用风险管理建议
国内再保险信用风险管理，与国际上管理成熟的保险市场或保险主体相比，存在不小的差距，建议国内保险公司从以下几方面加强这方面的工作，提高国内再保险信用风险水平：
3.1提高认识，建立专业团队统一归口管理。虽然近年来国内再保险业务不断发展，但是再保险信用风险与保险公司其他业务风险相比，由于从业人员少，专业化较强，外部以及行业整体上，对于再保险信用风险认识不足。因此，加强宣导，提高认识，将是近年行业的主题。此外，设立专业的团队及岗位，统一归口管理再保险信用风险，是再保险信用风险管理落实的基本保障。
3.2明确信用风险容忍度，即信用风险承受能力问题。在业务安排上，明确标准并严格执行再保险人的使用，对于重要业务分保安排的风险敞口要实现明确，特别要考虑单个再保险人的风险集中度问题，无论是分出风险责任，还是应收账款或应摊赔款，都要事先确认公司的风险承受限额。
3.3完善信息管理系统，动态管理再保险人信用风险。无论是再保险人信息的收集整理，还是相关交易数据统计监控，均需要强大的信息管理系统支持。开发再保险信用信息管理系统，搭建再保险人资信管理监控平台，以更好的实现对再保险人信用风险的动态管理，例如通过结算周期研究，发现有结算问题的再保险人，通过暂停支付、暂停新业务交易等方法，降低再保险信用风险。
3.4建立公司内部再保险信用风险评估管理体系。目前，无论是行业监管，还是保险公司内部规定，通常是以国际评级机构的评级为判断依据。但前期美国的次贷危机，显示出国际评级机构中亦存在一些问题，仅依靠国外评级机构的评级存在一定风险。因此，自己研究建立内部再保险信用风险评估制度和体系，是保险公司再保险信用风险管理的长期目标。对于再保险信用风险评估，可以参照通常采用的“5C”评估方法。即：（1）品质（Character）：指再保险人努力履行其偿债义务的可能性。品质是应收分保账款的回收速度和回收数额的决定性因素，是评估再保险人资信等级的首要指标。（2）能力（Capacity）：指再保险人的偿债能力，即其流动资产的数量和质量以及与流动负债的比例。（3）资本（Capital）：指再保险人的财务实力和财务状况，表明再保险人可能偿还债务的背景，如负债比率、流动比率、速动比率、有形资产净值等财务指标等。（4）抵押（Collateral）：指再保险人拒付款项或无力支付款项时能被用做抵押的资产，一旦收不到这些再保险人的款项，便以抵押品抵补。此外，抵押也包括再保险人提供的银行信用证。（5）条件（Condition）：指可能影响再保险人付款能力的经济环境，如再保险人在特殊困难时期或经营情况下的付款历史等。
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