Ⅰ 信用轉移矩陣是什麼
一、金融全球化中我國商業銀行實施信用風險管理的必要性
商業銀行在經營活動過程中，主要面臨著信用風險、國家及轉移風險、市場風險、利率風險、流動性風險和操作風險等風險。其中，信用風險無疑是最重要的風險。信用風險可定義為銀行的借款人或交易對象不能按事先達成的協議履行義務的潛在可能性。信用風險管理的目標是通過將信用風險限制在可以接受的范圍內而獲得最高的風險調整收益。
隨著我國資金融體制改革步伐的加快和金融業開放程度的提高,國內銀行業面臨著參與國際競爭的嚴峻挑戰。在金融全球化的新形式下，我國商業銀行必須借鑒國際上先進的信用風險管理經驗，強化信用風險管理，開發適用的信用風險管理模型。顯然，在金融業日益全球化的新形勢下，加強我國商業銀行的內部評級體系和風險度量模型的研究，縮小與國外同行的差距，已成為刻不容緩的工作。
自二十世紀五、六十年代以來，西方發達國家直接金融市場發展勢頭迅猛。隨著資本市場的擴張和直接金融工具的發展，中小企業進入金融市場變得更為容易，銀行作為融資中介的地位下降，企業融資出現了「脫媒」現象。但是，由於發展中經濟具有「追趕型經濟」的特點，其目標是經濟高速、穩定增長和產業結構高級化，背景是市場機制不健全和信息的嚴重不對稱，在發展的初期階段，選擇銀行主導型（bank-orient systems）而不是市場主導型（market-orient systems）的金融體制具有一定的客觀必然性。我國作為世界上最大的發展中國家，在今後很長一段時期內，銀行融資將仍是企業籌措資金的主要方式，銀行體系面臨的風險將是我國金融風險的主要構成要素。深入研究我國商業銀行的信用風險管理問題，不僅是商業銀行作為微觀金融主體進行內部管理的自主行為，從全局上看也是防範商業銀行的信用風險導致銀行信用體系和支付體系崩潰、引發貨幣危機、股市暴跌和金融危機的需要。
二、商業銀行信用風險管理的主要模型和方法
商業銀行傳統的信用風險度量方法有信貸決策的「6C」法和信用評分方法等。
「6C」法是指由有關專家根據借款人的品德(character)（借款人的作風、觀念以及責任心等，借款人過去的還款記錄是銀行判斷借款人品德的主要依據）；能力(capacity)（指借款者歸還貸款的能力，包括借款企業的經營狀況、投資項目的前景）、資本(capital)、抵押品(collateral)（提供一定的、合適的抵押品）、經營環境(condition)（所在行業在整個經濟中的經營環境及趨勢）、事業的連續性(continuity)（借款企業持續經營前景）等六個因素評定其信用程度和綜合還款能力，決定是否最終發放貸款。
信用評分方法主要有Z值模型等。Z值模型由Altman於1968年提出，採用五個財務指標進行加權計算，對借款企業實施信用評分，並將總分與臨界值（最初設定為1.81）比較，低於該值的企業被歸入不發放貸款的企業行列。
近二十年來，由於商業銀行貸款利潤持續下降和表外業務風險不斷加大，促使銀行採用更經濟的方法度量和控制信用風險，而現代金融理論的發展和新的信用工具的創新，給開發新的信用風險計量模型提供了可能。與過去的信用管理相對滯後和難以適應市場變化的特點相比，新一代金融工程專家將建模技術和分析方法應用到這一領域，在傳統信用評級的基礎上提出了一批信用風險模型。現代信用風險度量模型主要有KMV模型、CreditMetrics、麥肯錫模型和CSFP信用風險附加計量模型等四類。
CreditMetrics是由J.P.摩根公司等1997年開發出的模型，運用VAR框架，對貸款和非交易資產進行估價和風險計算。該方法是基於借款人的信用評級、次年評級發生變化的概率（評級轉移矩陣）、違約貸款的回收率、債券市場上的信用風險價差計算出貸款的市場價值及其波動性，進而得出個別貸款和貸款組合的VAR值。
麥肯錫模型則在CreditMetrics的基礎上，對周期性因素進行了處理，將評級轉移矩陣與經濟增長率、失業率、利率、匯率、政府支出等宏觀經濟變數之間的關系模型化，並通過蒙地卡羅模擬技術（a structured Monte Carlo simulation approach）模擬周期性因素的「沖擊」來測定評級轉移概率的變化。麥肯錫模型可以看成是對CreditMetrics的補充，它克服了CreditMetrics中不同時期的評級轉移矩陣固定不變的缺點。
CSFP信用風險附加計量模型與作為盯市模型（MTM）的CreditMetrics不同，它是一個違約模型（DM），它不把信用評級的升降和與此相關的信用價差變化視為一筆貸款的VAR（信用風險）的一部分，而只看作是市場風險，它在任何時期只考慮違約和不違約這兩種事件狀態，計量預期到和未預期到的損失，而不象在CreditMetrics中度量預期到的價值和未預期到的價值變化。在CSFP信用風險附加計量模型中，違約概率不再是離散的，而被模型化為具有一定概率分布的連續變數。每一筆貸款被視作小概率違約事件，並且每筆貸款的違約概率都獨立於其它貸款，這樣，貸款組合違約概率的分布接近泊松分布。CSFP信用風險附加計量模型考慮違約概率的不確定性和損失大小的不確定性，並將損失的嚴重性和貸款的風險暴露數量劃分頻段，計量違約概率和損失大小可以得出不同頻段損失的分布，對所有頻段的損失加總即為貸款組合的損失分布。
KMV模型是估計借款企業違約概率的方法。首先，它利用Black-Scholes期權定價公式，根據企業資產的市場價值、資產價值的波動性、到期時間、無風險借貸利率及負債的帳面價值估計出企業股權的市場價值及其波動性，再根據公司的負債計算出公司的違約實施點（default exercise point，為企業1年以下短期債務的價值加上未清償長期債務帳面價值的一半），然後計算借款人的違約距離，最後根據企業的違約距離與預期違約率（EDF）之間的對應關系，求出企業的預期違約率。
上述四個模型的區別可歸納為以下六個方面。第一，在風險的界定方面， CreditMetrics和麥肯錫模型屬於MTM模型；CSFP信用風險附加計量模型屬於DM模型；而KMV模型既可被當作MTM模型，也可被當作DM模型。第二，在風險驅動因素方面，在KMV模型和CreditMetrics中，風險驅動因素是企業資產價值及其波動性；在麥肯錫模型中，風險驅動因素是失業率等宏觀因素；而在CSFP信用風險附加計量模型中，關鍵的風險驅動因素是經濟中可變的違約率均值。第三，在信用事件的波動性方面，在CreditMetrics中，違約概率被模型化為基於歷史數據的固定的或離散的值；而在KMV模型、麥肯錫模型和CSFP信用風險附加計量模型中，違約概率是可變的，但服從於不同的概率分布。第四，在信用事件的相關性方面，各模型具有不同的相關性結構，KMV模型和CreditMetrics是多變數正態；麥肯錫模型是因素負載；而CSFP信用風險附加計量模型是獨立假定或與預期違約率的相關性。第五，在回收率方面，在KMV模型的簡單形式中，回收率是不變的常數；在CSFP信用風險附加計量模型中，損失的嚴重程度被湊成整數並劃分為不同的頻段，在頻段內回收率是不變的；在KMV模型的最新版中，回收率是隨機的；在CreditMetrics和麥肯錫模型中，回收率也是隨機的。第六，在計量方法方面，CreditMetrics對個別貸款或貸款組合採用分析方法進行計量，對大規模貸款組合則採用蒙地卡羅模擬技術進行計量；KMV模型和CSFP信用風險附加計量模型採用分析方法進行計量；麥肯錫模型則採用模擬技術求解。
三、發展中國家商業銀行信用風險管理的特點
在發展中國家，運用現代信用風險管理手段實施信用風險管理無疑還缺乏足夠的前提條件。首先，存在著運用模型進行計量時資料庫的瓶頸制約。評定信用風險，需要大量的各類企業的數據資料，但是，由於發展中國家在信息披露、管理等方面與發達國家尚有很大的差距，不少企業（特別是中小企業）的財務資料無從搜集，已公開的一些大企業的財務數據存在著失真現象。在計量模型的具體運用方面，又面臨著技術專家的匱乏，急需提高信用風險管理人員的專業素質。
有鑒於此，在發展中國家，在經濟發展的初期階段，商業銀行的信用風險管理應以傳統方法為主。首先，要通過建立完善的信用風險管理制度和健全的組織架構，界定風險管理部門與業務部門、其它職能部門之間的分工合作關系，為科學、規范地管理和控制信用風險提供製度上和機構上的保證。其次，在對貸款進行分類管理的基礎上，運用有關傳統模型度量信用風險，分析信用風險產生的原因，控制不良貸款率。第三，根據自身情況特別是有關資料庫建設的進展及時採用現代化的信用風險管理模型計量信用風險，實現信用風險管理和控制手段的不斷更新。要加快有關資料庫建設的步伐，同時結合自身特點進行有關計量模型的研究和開發。阿根廷中央銀行近年來根據500萬筆以上貸款的觀測值建立了轉移矩陣和死亡率表，並在互聯網上公開，這種做法值得借鑒。第四，加強對商業銀行信用風險管理人員的培訓，適應信用風險管理現代化的客觀需要，不斷提高商業銀行信用風險管理的水平。
四、我國商業銀行信用風險管理研究
長期以來，我國商業銀行在信用風險度量方面，採取主觀評價色彩很濃的傳統方法，由信貸主管人員在分析借款企業財務報表和近期往來結算記錄後進行信貸決策，並採取所謂「兩呆一逾」的口徑對不良資產與貸款風險進行分類管理。這種靜態和被動的管理方式弊端百出，現已被美國和加拿大商業銀行通用的、國際貨幣基金組織及世界銀行推薦使用的以風險度為依據將貸款劃分為正常類、關注類、次級類、可疑類、損失類等的五級分類法所代替。
在現階段，由於我國資本市場發育尚不成熟，不具有通過企業的股票價格來反映企業市場價值的條件，KMV模型從總體上講還不適用我國實際，針對特殊客戶群，可以嘗試建立小規模模型。但是，風險度量中貸款組合分析、邊際分析的思想值得借鑒。由於我國對歷史數據的積累剛剛起步，加強信用風險度量應加強對企業當前狀態的評估和對未來的預測，同時，針對目前國內企業普遍存在財務數據滯後且可信度低的狀況，必須加強非財務因素對信用風險的影響的度量。
我國商業銀行應結合自身特點，採用「6C」 法和信用評分方法等傳統模型計量信用風險，強化貸款五級分類管理，提高信貸風險控制的制度化和規范化水平，切實降低不良貸款率。與此同時，積極創造條件，逐步向運用內部模型度量信用風險過渡。
商業銀行運用現代信用風險度量模型量化和控制信用風險，是金融全球化中商業銀行信用風險管理的總體趨勢。首先，我國商業銀行應積極建立客戶（包括企業和個人）的資料庫系統，為採用KMV模型、CreditMetrics、麥肯錫模型和CSFP信用風險附加計量模型等進行商業銀行的信用風險管理創立信息平台。其次，我國商業銀行應與有關政府部門和科研機構一起，結合自身特點，對有關信用風險度量模型進行改進，或「量體裁衣式」地開發新的信用風險度量模型，使我國商業銀行的信用風險度量和控制工作適應金融業競爭日趨激烈的新形勢。第三，我國商業銀行應與高等院校攜手創辦信用管理專業，借鑒歐洲的「信用管理學院（ICM）」和美國達特矛斯學院（Dartmouth College）信用管理專業教育的經驗，開設風險管理、資信調查、資信評級等課程，培養信用管理的專業人才。
為了實現商業銀行運用數學模型計量、跟蹤信用風險，建立規范的徵信和信用評級體系是當務之急。
目前制約我國徵信業發展的主要障礙是取得徵信數據缺乏有效渠道，這與我國目前的經濟發展水平密切相關。在國外，除可直接從證券交易市場獲得上市公司的有關財務報表和數據外，還存在著眾多獲取企業和個人資信狀況的途徑，金融機構和評級公司可以用較低的成本得到數據和資料、建立各類企業和個人的資料庫系統。
根據我國的具體實際，在徵信和信用評級體系建設方面，首先，應積極建立健全有關社會信用的法律體系。在信用管理方面法律比較健全的是美國，與信用相關的法律共有《公平信用報告法》、《平等信用機會法》、《公平債務催收作業法》等十七項之多，其中約五分之三是消費者保護法律，由聯邦交易委員會（FTC）負責執法和解釋，而另外五分之二屬於規範金融機構向市場投放信用類的法律，由聯邦儲備委員會（FRC）負責主要執法和解釋。要參照國外做法，促進構築社會信用體系的法制化進程，推動社會信用體系這一系統工程的建設。在失信的懲戒形式和制裁程度、失信懲罰機制的操作、信用的信息徵集、評估、披露、使用以及涉及的企業秘密、個人隱私等領域，要加強立法的力度。通過相關法律法規體系的建設，要能夠使對失信的處罰公允，信用數據的收集快速、真實、完整、連續，傳播和經營合法公開取得的徵信數據有效，同時保護經營者的隱私權和維護市場公平競爭。其次，建立起以商業銀行為主體、各類徵信公司和評級公司為輔助的徵信和評級架構。由於商業銀行在我國經濟發展中所處的重要地位以及所擁有的信息生產優勢，無疑在徵信資料庫建設上處於中心地位。徵信和評級機構必須根據有關法律法規設立，具有一定的資金實力和滿足從事徵信和評級業務的專業要求，擁有一定規模且不斷更新的資料庫系統，對企業和個人的信用情況進行判斷並給出相應的等級標准。應同時發揮商業銀行和各類徵信公司的專業優勢，做到商業銀行與徵信公司的業務協作和配合，共同構建我國評價企業和個人信用的信息平台。第三，加強政府主管部門對徵信和信用評級行業的監管，發揮徵信和信用評級行業協會的自律和協調作用，為徵信和信用評級體系的發展創造良好的宏觀環境。