2011银行从业考试公司信贷辅导：客户分析(10)

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第三节 客户信用评级
一、客户信用评级的概念
客户评级的评价主体是商业银行，评价目标是客户违约风险，评价结果是信用等级。
客户信用评级必须具有两大功能：一是能够有效区分违约客户，即不同信用等级的客户违约风险随信用等级的下降而呈加速上升的趋势;二是能够准确量化客户违约风险，即能够估计各信用等级的违约概率，并将估计的违约概率与实际违约频率的误差控制在一定范围内。
信用评级分为外部评级和内部评级。外部评级是专业评级机构对特定债务人的偿债能力和偿债意愿的整体评估，主要依靠专家定性分析，评级对象主要是企业，尤其是大中型企业;内部评级是商业银行根据内部数据和标准（侧重于定量分析），对客户的风险进行评价，并据此估计违约概率及违约损失率，作为信用评级和分类管理的标准。
二、评级因素及方法
1.评级因素
商业银行在评级时考虑的因素主要包括：
①财务报表分析结果。财务报表分析的重点是借款人的偿债能力、所占用的现金流量、资产的流动性以及借款人除本银行之外获得其他资金的能力。
②借款人的行业特征。如行业周期性、行业竞争状况、行业现金流量和利润的特点等，经常会作为财务报表分析的背景资料来考虑。
③借款人财务信息的质量。经过会计公司审计的借款人的财务报表比较可信。
④借款人资产的变现性。
⑤借款人的管理水平。通过对借款人管理水平的评估能揭示公司在竞争力、经验、诚信和发展战略等方面存在的不足。评估的重点包括高层管理人员的专业经验、管理能力、管理风格、管理层希望改善公司财务状况的愿望以及保护银行利益的态度等，有时由于公司关键人物的退休或离开给公司管理造成的影响也应该考虑。
⑥借款人所在国家。特别是当汇兑风险或政治风险较大时，国别风险的分析尤其必要。
⑦特殊事件的影响。如诉讼、环境保护义务或法律和国家政策的变化。
⑧被评级交易的结构。充足的担保一般会改善评级等级，特别当担保是现金或容易变现的资产（如国债）时。保证也会提高评级，但不会超过对担保人作为借款人时的评级。
2.客户信用评级方法
总体来看，商业银行客户信用评级主要包括定性分析法和定量分析法两类方法。专家判断法在我国商业银行客户信用评级过程中运用较为广泛。
（1）定性分析方法
定性分析方法主要指专家判断法。专家系统是依赖高级信贷人员和信贷专家自身的专业知识、技能和丰富经验，运用各种专业性分析工具，在分析评价各种关键要素的基础上依据主观判断来综合评定信用风险的分析系统。
目前所使用的定性分析方法中，对企业信用分析的5Cs系统使用最为广泛。
①品德（Character），是对借款人声誉的衡量。主要指企业负责人的品德、经营管理水平、资金运用状况、经营稳健性以及偿还愿望等，信用记录对其品德的判断具有重要意义。
②资本（Capital），是指借款人的财务杠杆状况及资本金情况。财务杠杆高就意味着资本金较少，债务负担和违约概率也较高。
③还款能力（Capacity）。主要从两方面进行分析：一方面是借款人未来现金流量的变动趋势及波动性;另一方面是借款人的管理水平，银行不仅要对借款人的公司治理机制、日常经营策略、管理的整合度和深度进行分析评价，还要对其各部门主要管理人员进行分析评价。
④抵押（Collateral）。借款人应提供一定的、合适的抵押品以减少或避免商业银行贷款损失。商业银行对抵押品的要求权级别越高，抵押品的市场价值越大，变现能力越强，则贷款的风险越低。

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</p>⑤经营环境（Condition）。主要包括商业周期所处阶段、借款人所在行业状况、利率水平等因素。
除5Cs系统外，使用较为广泛的专家系统还有针对企业信用分析的5Ps系统和针对商业银行等金融机构的骆驼（CAMEL）分析系统。
5Ps分析系统包括：个人因素（Personal Factor）、资金用途因素（Purpose-Factor）、还款来源因素（Payment Factor）、保障因素（Protection Factor）、企业前景因素（Perspective Factor）。
骆驼（CAMEL）分析系统包括：资本充足率（Capital Adequacy）、资产质量（Assets Quality）、管理能力（Management）、盈利性（Earning）和流动性（Liquidity）等因素。
定性分析方法的突出特点在于将信贷专家的经验和判断作为信用分析和决策的主要基础，主观性很强。该方法的一个突出问题是对信用风险的评估缺乏一致性，缺乏系统的理论支持，尤其是对于关键要素的选择、权重的确定以及综合评定等方面更显薄弱。因此，定性分析方法更适合于对借款人进行是和否的二维决策，难以实现对信用风险的准确计量。
（2）定量分析方法
较常见的定量分析方法主要包括各类违约概率模型分析法。违约概率模型分析法属于现代信用风险计量方法。20世纪90年代以来，信用风险量化模型在银行业得到了高度重视和快速发展，其中具有代表性的模型有穆迪的Risk-Calc和CreditMonitor、KPMG的风险中性定价模型和死亡概率模型。
信用风险量化模型在金融领域的发展也引起了监管当局的高度重视。1999年4月，巴塞尔委员会发布了题为《信用风险模型化：当前的实践和应用》的研究报告，探讨了信用风险量化模型的应用对国际金融领域风险管理的影响，以及这些模型在金融监管尤其是在经济资本监管方面应用的可能性。《巴塞尔新资本协议》也明确规定，实施内部评级法的商业银行可采用模型估计违约概率。
与传统的定性分析方法相比，违约概率模型能够直接估计客户的违约概率，因此对历史数据的要求更高，需要商业银行建立一致的、明确的违约定义，并且在此基础上积累至少五年的数据。针对我国银行业的发展现状，商业银行将违约概率模型和传统的专家系统相结合，取长补短，有助于提高信用风险评估/计量水平。
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