信用证结算风险论文范文第1篇
2、基于应用型人才培养模式的国际结算课程教学改革初探
3、出口贸易企业财务风险分析与防范
4、国际结算的风险因素与对策
5、中国商业银行国际结算业务中的风险与管控
6、教师国际结算课程教学改革初探
7、当今经济形势下国际结算中的风险度量及防范
8、国际经济与贸易专业实践教学体系研究
9、国际结算最新发展趋势与对策
10、基于BSI法和LSI法的外贸企业国际结算风险管理
11、外贸实训中学生国际结算操作能力的培养对策
12、高职院校国际结算课程思政教学探索与实践
13、C银行国际结算业务风险管控体系优化研究
14、关于人民币国际结算的时机尚未成熟的讨论
15、《国际结算》课程双语教学现状及改革措施研究
16、《国际结算》课程教学模式与教学方法综述
17、国际结算方式的选择及应用
18、“国际结算”课程全英文教学模式探索
19、浅谈国际结算方式的风险与防范
20、“互联网教学”背景下《国际结算》课程思政教学改革实践
21、跨境电商背景下《国际结算》课程改革研究
22、基于双语教学的《国际结算》贸易教学改革研究
23、国际结算理论与实践教学思考
24、试论跨境电商背景下的国际结算方式
25、从一则案例谈国际结算中货款拖欠及防范问题
26、绍兴纺织外贸企业国际结算风险及防范措施
27、我国商业银行在国际结算业务中风险防控研究
28、探究我国国际结算和贸易的融资产品创新
29、国际结算中可转让信用证与对背信用证的比较
30、国际结算课堂案例教学模式改革实践研究
31、基于工作过程系统化的职业核心能力课程开发
32、国际结算方式的风险因素与防范对策
33、《国际结算》课程中应用性教学的探索
34、应用型本科院校《国际结算》课程双语教学的实践和改革
35、PBL教学模式在《国际结算》课程中的应用
36、《国际结算》课程双语教学实践探析
37、探究高职国际结算的亚双语教学
38、国际结算方式的选择与风险防范研究
39、任务驱动教学法在应用型本科院校国际结算课程中的应用
40、国际结算中的风险防范研究
41、人民币国际结算还差关键一步
42、银行国际结算业务风险与对策研究
43、成为国际结算和储备货币有多诱人
44、“全英+实践”的国际结算课程教学模式创新探索
45、新形势下国际结算风险规避谈讨
46、分析银行国际结算文本翻译的特征和技巧
47、从《国际结算》双语教学到《国际贸易融资》全英文教学的探索与实践
48、高职院校《国际结算》“双语”教学的实践和思考
49、国际结算双语教学研究综述
信用证结算风险论文范文第2篇
〔内容提要〕 随着我国经济水平的不断提升，我国各行业的发展速度也在持续上升，特别是银行业，在以往的基础上有了很大的进步。在银行实际的运营过程中，银行会计结算工作是银行的基础工作，其包括银行的核算业务，同时其也可反映出银行的经营成果，这对银行后续的发展具有重要的作用。但现阶段，由于银行会计结算风险因素较多，极大地阻碍了银行后续的发展。基于此，本文在阐述银行会计结算风险因素的基础上，总结了相应的防范策略，以期为银行后续的发展提供借鉴。
〔关键词〕 银行业 会计结算 风险防范
在银行业务快速发展的背景下，银行会计结算的重要性也逐渐突显，其不仅与银行日常的业务工作有着密切的联系，对银行未来的发展趋势也能够作出一定的预测，这对银行后续工作的开展有着很好的促进作用。但现阶段，由于相关因素的影响，导致银行会计结算工作的质量不佳，这在一定程度上阻碍了银行的健康发展。对此，银行内部需要提升对会计结算工作的认识，在未来的工作中应针对各类风险采取有效的策略予以防范，为银行后续的发展提供保障。
一、银行会计结算风险因素
1.管理风险。由于银行会计结算工作涉及的工作内容较多，且在实际的工作过程中很多工作人员自身对业务的熟悉程度也较差，相关人员的业务素养达不到工作要求，使得会计结算中的管理风险较大。如商业银行的运行过程中，会计结算工作中涉及到传统业务、拓展业务以及市场营销等方面，这无疑使工作人员的工作难度增大。另外，在实际落实过程中由于监管不全面，也会导致一系列问题出现，这不仅会使银行会计结算工作的质量受到影响，也会阻碍银行后续工作的开展。
2.操作风险。在银行会计结算过程中，相关工作人员需要进行实际操作，但由于大部分会计人员自身对银行会计结算工作的具体操作流程不熟悉，因此受会计人员的自身原因、业务素养等因素的影响，很可能导致出现操作风险，主要包括了主观性操作风险与过失性操作风险。出现操作风险主要是工作人员的自身责任意识较差、自身技术能力水平较低等原因造成的工作失误，不论这种风险是否是工作人员有意识或无意识而为之，最终都会对整个银行会计结算工作造成很大的消极影响，不利于银行经济效益与社会效益的获得。
3.欺诈风险。其主要存在于不法分子中，这些人由于法律意识比较淡薄，在日常的业务办理过程中会出于过度追求经济利益的目的出现伪造票据以及恶意进行信息修改等一系列欺诈行为，这些行为不仅会给整个银行会计结算工作造成不利影响，还会给银行后续工作的开展带来消极的影响。
4.信用风险。这主要是由于借款人的违约行为或者是信用下降而导致债权人无偿还能力，这不仅给银行会计结算工作带来一系列的风险，还会对整个银行的运行产生不利影响。
二、银行会计结算风险防范策略
1.强化会计结算制度建设。针对现阶段銀行在运行过程中所面对的一系列问题，银行需要提高会计结算工作的重视程度，在前期的运行过程中要不断加强工作人员对会计结算工作的认识，同时还要强化会计结算制度建设。在实际的运行过程中，银行可以设置一系列的风险预警，完善会计结算工作的相关制度，对在结算工作中可能出现的风险作出分析，后续立足于实际情况及时预防控制，这可以在确保银行风险控制能力的同时，最大程度的降低银行的损失，为银行可持续发展奠定良好的基础。另外，还可通过强化会计结算制度建设增强工作人员对自身工作重要性的认知，在银行内部营造出一个良好的工作氛围，促进后续工作的开展。
2.强化对会计结算风险的认知。在银行内部，要实现会计结算的风险防范，银行还需要对相关工作人员的认知情况进行分析，在开展会计结算工作前期应强化其对会计结算风险的认知，这可以为工作人员的后续工作提供良好的指导。在实际的工作过程中，银行要定期组织培训课程帮助工作人员提高对会计结算风险的认知，将风险控制理念传递给相关人员，从而提升整体工作人员的认知度，这可以在银行内部营造良好工作氛围的同时，有效降低风险发生概率。此外，相关银行工作人员也要对会计结算的原理以及理念进行了解与学习，立足于实际的工作情况加强风险防范的学习，通过不断学习提高自身的认知能力，增强自身的责任意识与工作能力，保证后续的业务操作规范、有序，有效防止工作过程中出现的一系列问题，促进整个会计结算工作水平的提升。
3.加强审计防范。为确保银行会计结算工作的规范性，进一步防范相关风险，银行需要不断加强审计防范，在前期要针对实际的运营状况与风险情况建立相对独立的会计结算部门，通过内部审计规避一系列的风险问题。另外，银行还需要在开展内部审计的同时，采取外部审计手段，利用审计公司规避风险问题。在选择审计公司时，应综合考虑银行自身与审计公司之间的关系，在审计过程中对所发现的风险进行预防控制，最大程度降低损失。银行在加强审计防范的过程中，内部审计与外部审计手段要灵活运用，保证银行会计结算工作的有序性，规避相关风险问题出现，为银行的未来发展提供良好的保障。
4.加强会计风险结算。在银行的实际运营过程中，风险问题的出现不仅会影响其文化建设，对其相关业务工作的开展也会产生巨大的阻碍，要降低银行会计结算工作的风险，银行要在实际的文化建设过程中形成一种共同风险管理的价值观念，企业会计管理人员与工作人员要认识到风险控制的重要性与价值，在实际的工作过程中应明确存在的法律风险与执行风险等，通过加强会计结算队伍建设进一步控制会计结算风险。与此同时，银行还需要加强风险结算，严格按照相关法律法规操作，防止出现的一系列风险问题，对于违规性操作要作出惩治，针对相关违规人员要采取合理的措施进行处理，通过合理、有效的措施保证整体的风险控制，为银行后续的发展提供保障。
5.强化银行会计结算的执行力度。在实际的银行会计结算过程中，为确保整体工作的顺利开展，银行还需要不断加强银行会计结算执行力度的优化，其可以进一步提高会计结算工作的针对性与可操作性。在实际工作的过程中，银行要安排专业的人员进行会计结算，对相关人员的综合素质以及专业技术能力作出综合评价，确保会计人员可以满足结算工作的要求。后续要不断加强银行操作岗位的自控能力，确保相关工作人员在实际的工作过程中能够严格按照相关标准要求进行操作，从而防止违规情况的出现。此外，上级管理部门还要发挥自身的职能作用，对会计结算工作加强监督与控制，及时发现风险并进行控制，这可以确保会计结算工作的有效性，推动银行未来的发展。
三、结语
总而言之，银行现阶段所出现的会计结算风险，银行需要进一步加强会计结算工作的研究，针对实际工作中所出现的风险问题进行全方面分析，后续采取有效、合理的防范策略进行优化控制，降低金融风险发生概率。
（作者单位：中国人民银行驻马店市中心支行）
责任编辑：宋 爽
信用证结算风险论文范文第3篇
关键词:信用担保机构;信用风险;信用风险度量模型
一、现代信用风险模型的概述
信用风险是多维度风险的综合结果。在所有风险中信用风险的量化却存在很大难度。近十几年来,建立数量化的信用风险模型在金融业受到广泛的关注,这些模型具体可分为三类:
(一)基于“公司市场价值”的JP摩根信用计量CreditMetrics模型和KMV模型
CreditMetrics 模型由JP摩根于1997 年首次发表并被广泛推广。该模型在对贷款和债券给定时间单位内(通常为一年)未来价值的变化分布进行估计的基础上,运用VAR(Value at Risk)分析框架来衡量信用风险。模型的数据基础是各信用评级公司的信用级别转移概率矩阵。CreditMetrics 计算的准确性依赖于两个关键假设:(1)同一等级的所有企业具有相同的违约概率;(2)实际违约率等于历史平均违约率。即信用评级改变与信用质量的改变相同,信用评级与违约率是同义词,当违约率调整时,信用评级随之改变。但是由于违约率是连续变化的,而信用等级却以一种离散方式进行调整且历史平均违约率和转移概率可能与实际情况偏离较大,即使同一个信用等级内的违约率也可能存在相当大的差异。此外,该模型需要输入大量的市场数据,这一点对于中等规模的市场贷款组合而言,通常并不能完全地获取。
KMV期权定价模型的基本思想是将公司的权益和负债作为期权,公司资本作为标的资产,把公司所有者权益作为看涨期权,把负债作为看跌期权。资本结构与公司价值密切相关,违约概率是与债务额和债务人公司资产结构相关的内生变量。它假设当公司资产价值低于某个水平时,违约才会发生,在这个水平上的公司资产价值被定义为违约点。KMV模型中,信用风险是根据公司资产价值的动态变化推导出来。已知给定公司的现时资产结构,即权益、短期和长期负债、可转换债券组成的情况下,一旦确定出资产价值的随机过程,便可获得任一时间单位的实际违约概率。上市公司的权益价值是由市场决定,公司股票价格和资产负债表中隐含有违约风险的信息,因此KMV最适用于公开上市公司的预期违约率评估。KMV 模型以股票市场数据为基础,具有一定的前瞻性。该模型存在三个缺陷:需要资产收益的正态分布假设、未根据资历、抵押品、合约条件或可转化性来区别不同类型的债券和静态假设——财务结构假设不再变化。
(二)基于经济学的CreditPortfolioView模型
CreditPortfolioView是麦肯锡公司(McKinsey)的一个多因子模型,该模型提出了将宏观因素与违约概率、转移概率相联系的方法。该模型模拟各国在不同行业各种信用评级集团的联合条件违约概率和迁移概率,其前提条件是宏观经济因素的不同取值,如失业率、GDP增长率、长期利率水平、政府支出和储蓄率。由于在相对较大的范围内,经济状态由宏观因素所驱动,当经济衰退时,违约与信用降级事件增多,当经济好转时情况则恰好相反,即信贷周期随着经营周期而变化。假如具有充足的数据,该方法可以用于预测一国不同类型债务人的违约率,如建筑业、金融业、农业服务业等,这些行业对经营周期的反应各不相同。CreditPortfolioView模型的局限性在于必须拥有各国各行业的部分违约数据和调整转移矩阵的特别程序。国外的实践经验表明,该模型最好应用于投机级的债务人,这类债务人的违约概率对信贷周期的灵敏度比投资级的债务人要高。
(三)基于保险精算的CreditRisk+ 模型
CreditRisk+ 是由瑞士信贷金融产品公司CSFP(Credit Suisse Financial Products )开发的信用风险评价模型。该模型的主导思想源于保险精算学,即损失取决于保险标的风险发生的频率和发生风险时保险标的的损失或破坏程度。该模型推导债券投资组合的损失度,只有违约风险被纳入模型,不涉及降级风险,而且违约风险与资本结构无关。
与CreditMetrics 和KMV 都以资产价值作为风险驱动因素不同,该模型只考虑违约风险,需要估计的变量很少,并未对引起违约的成因做出假设。CreditRisk+的最大优点是相对容易,它借鉴保险业计算小概率极端事件的数学方法,推导债券组合或贷款组合的损失概率的封闭形式,具有计算上的优势。此外,CreditRisk+仅仅需要考虑各级别的平均违约率,需要输入的数据较少,适应于数据比较缺乏的状况。CreditRisk+的局限性在于模型假设中无市场风险,并忽略信用评级的转移风险,使各债务人的风险是相对固定的,并不取决于信用质量和未来利率的变动。
这三类模型属于单一的一般框架,它们主要识别信用风险比较关键的三个方面——违约率分布、条件违约分布和整合技术。迄今为止,从实证角度对各个信用风险模型进行系统比较分析的文章还很少。唯一将信用风险模型应用于对实际资产组合风险损失估计研究结果和现实情况大相径庭,且对美国之外的债务人、银行和金融机构进行信用风险评价时效果并不理想。
二、我国信用担保机构信用风险度量中存在的主要障碍
(一)宏观信用环境不佳,尚处于信用制度的初始阶段
信用担保是一种复杂的信用契约关系,信用担保机构能否生存并健康发展,取决于一国的社会信用环境,可以说良好的信用秩序是信用担保机构正常运作的基础。市场经济是信用经济,信用是市场经济运行的必备前提和基础。我国的经济运行由于长期受计划体制的影响,在实行市场经济之前,市场对资源的配置作用几乎为零。市场经济实行之后,诚实信用与市场机制的关联不大,社会信用缺失问题仍然存在,特别是中小企业信用观念淡薄,正常的信用关系被严重扭曲。由于整个社会信用问题未得到根本改善,对信用担保机构的业务对象缺乏严格的监督制约机制和惩罚制度,信用风险问题和道德风险普遍存在。
(二)业务对象缺乏信用历史记录,会计数据不完备,数据真实性需要检验
国外学者认为对金融机构而言,中小企业是“信息残缺的”,很难从外部了解到与企业有关的雇员、消费者及供应商的合约。因此,运用模型方法进行信用风险度量并予以决策时,通常会要求该类企业提供规范而及时的经营信息,如财务报表。而我国中小企业以民营为主,受经济体制和大环境的影响和制约,这些企业普遍以家族企业形式存在,企业信息与个人信息交叉,财务管理混乱,报表账册不全,内控制度不严,存在的信息问题十分严重。而一些小企业,尤其是个人独资企业,由于个人活动和企业活动完全交叉,财务信息严重失真,运用财务比率进行信用风险度量十分困难。对于已上市的中小企业而言,信用担保机构可以通过对股市价格的持续监控等方式了解企业的实际经营状况,但对于非上市的中小企业而言,则无法通过相关渠道获得信用风险评估所需要的具体信息。此外,信用数据样本较少,历史延续性和可比性也尚待改进。所以,若一些模型所需数据的主要来源渠道为证券市场时,就会与我国多数中小企业为非上市公司的现状产生较大矛盾。
(三)金融市场的运作不规范,影响信用风险度量模型的预测能力
受金融市场过度投机和市场操纵等人为的市场不规范因素的影响,我国金融资产收益关联度的稳定性比较低,这一现象将对信用风险度量模型的预测能力产生一定的影响。尤其是CreditMetrics——市场价值模型和KMV——期权定价模型所需的数据的主要通过金融市场获取,若金融市场化的进程中不改变该现状就根本无法为信用担保机构信用风险计量模型的建立,以及信用担保项目信用风险的准确量化提供良好的外部环境。
(四)担保项目之间缺乏一致性,差异性较大,传统的分类技术不适用
信用担保业务的风险发生机制与一般保险行业所经营的客观、可预期的风险存在很大区别,其发生具有很强的“主观性与不确定性”。保险业务可以通过统计学的方法,比较精确地计算出风险损失的概率,从而确定保费率以弥补风险损失及经营成本,进而确定利润水平。信用担保业务则不同,由于担保项目的金额和期限各异,反担保措施的落实程度差异很大,担保项目的离散性很大,无法精确计算担保费率,大数原则无法或在短期内难以适用。因此,对信用担保项目的风险管理应更多地运用个案分析方法,结合信用担保项目和企业的实际状况设计信用担保方案,将每笔信用担保业务的风险控制在信用担保机构可预期、可接受的一定范围之内。
(五)缺乏具有公信力的中介信用评级机构
相对于市场风险而言,信息不对称所导致的道德风险是信用风险产生的重要原因之一。对企业相关信用状况及时、全面地了解是信用担保机构防范信用风险的基本前提,因此,违约率一直被认为是信用风险度量的最核心工具。在国外违约率主要来自评级专门机构和银行内部评级部门建立的信用评级转移矩阵。对于我国信用担保机构而言,信用评级工作己经基本开始实行,并运用于对客户的选择和风险的预警,但仍未向信用风度量化方面进行更深层次地发展。信用风险度量模型直接依赖于企业被评定的信用等级及其变化,信用评级机构将在信用风险管理中发挥着越来越重要的作用。而我国目前具有公信力的独立信用评级机构缺乏,无法通过提高信息收集与分析的规模效益方式对信用担保机构的利益予以有效保护。
(六)信用担保机构从业人员的素质问题
量化信用风险的过程是一个系统性工程, 它不仅需要信用担保机构业务人员掌握经济学、金融学和信用管理学等专业知识,还需要具备基本的计量经济学基础知识,这样才能熟练地运用信用风险度量模型,结合行业特性和地域特性对项目的信用风险进行量化分析,适应今后多变、全面、更为严格的信用风险管理要求。目前我国信用担保机构业务人员素质普遍不高,业务人员结构参差不齐,各信用担保机构道德风险时有发生也成为进行信用风险量化的主要障碍之一。
基于以上问题的存在,现有的信用风险模型还难以运用于我国信用担保机构信用风险的度量。这也是我国信用担保机构目前对信用风险的度量仍然局限于传统评级方法,即基本上模仿商业银行运作对中小企业信用状况进行简单的定性化信用评级的主要原因。
三、信用担保机构信用风险模型的现实选择
(一)信用担保机构信用风险模型的选择原则
现代信用风险度量模型是建立在西方银行多年历史数据的统计分析和经验总结的基础之上,这些模型并无法直接适用于我国信用担保机构。因此,考虑当前我国经济运行中现存的约束条件,研究设计出符合国情的信用风险度量模型虽然十分迫切但仍然有待时日。笔者认为,我国信用担保机构在信用风险度量模型的选择上应遵循以下几项基本原则:
第一,易测性原则:所选择模型中涉及的原始数据或各项指标能够相对比较容易地从金融市场、银行、企业和其他相关机构和部门获得,并在此基础上加以演算获得信用风险量化所需的各种最终数据和指标。
第二,易操作性原则:模型应与担保公司现有项目评审人员的知识结构和专业素质相当,具有一定的可操作性以确保模型度量的精确度。
第三,兼容性原则:模型必须具有兼容性,不仅能满足目前阶段对信用风险度量的需求,而且还应能随着外部环境的改善和数据库的建立、完善适应未来信用担保机构对信用风险度量的需求。
第四,行业性原则:中小企业所处行业的差异很大,运用统一的模型会使一些效益好的项目无法通过评审。因此,随着技术的进一步发展,具有丰富管理经验的信用担保机构可以针对不同的行业,研究开发出不同的信用风险度量模型进行信用风险的准确评价。
第五,地域性原则:不同地域的信用担保机构所处的经济环境、金融市场结构、税收制度、客户群体和客户意识强弱各异,信用风险度量模型的选择应考虑这些因素对最终信用风险度量效果的实质影响。
(二)我国信用担保机构信用风险模型的发展思路
对中小企业信用风险进行控制最有效的手段是对其信用予以科学评估。我们所谓“科学”评估的含义是必须引入定量化的数学分析方法,对企业的信用风险进行相对准确的评估。通过以上四个国际主流信用风险度量模型的比较分析可知,比较适宜我国信用担保机构借鉴的主要是CreditMetrics和KVM模型,这两种模型虽然在理论上都相对比较完善,但是由于模型所需要的数据量较大且与一国金融市场的完善程度密切相关,对于我国信用担保机构并不是非常适用。但是,通过一系列的合理假设,我国目前还是可以借鉴CreditMetrics和KVM模型的基本原理,建立既符合国情又相对比较简单的信用担保机构信用风险度量模型,并将其作为对现行以定性分析为主的传统信用风险度量方法的一种必要的、有益的补充。考虑到各类模型的优势、局限性和最佳适用范围以及信用担保机构业务经营对象的特殊性,我国信用担保机构信用风险度量模型的选择应采用渐进方式——先以定性化度量为主,定量化度量为辅,在我国信用体系建设不断完善,金融市场实现规范化运作,中小企业更多地实现上市融资等外部环境改善过程中,向完全的CreditMetrics和KMV等定量化的市场价值模型或期权定价模型过渡,并逐步实现能够根据项目自身特点、项目行业特性和项目地域差异性选择不同的信用风险度量模型。
参考文献:
[1] 吴际.信用风险计量评估法:规避风险的“ 利器” [J] .西部论丛,2007(1)
[2] 刘晓星.现代信用风险计量模型比较研究 [J] .广东商学院学报,2006(2)
[3] 王琼,陈金贤.信用风险定价方法与模型研究[J] .现代财经,2002(4)
[4] 潘蔚琳,王可.信用风险计量模型的分析与借鉴[J] .北方经贸,2002(8)
[5] 詹原瑞.银行信用风险的现代度量与管理[M] .经济科学出版社,2005年出版
(作者单位:广西大学商学院)
信用证结算风险论文范文第4篇
【摘要】物流金融是物流业衍生的一种增值服务，它的出现创新了金融机构的业务。在以信用为基础的物流交易过程中，存在着信用风险隐患。从金融信用风险的构成上来看，主要有金融机构的信用风险、质押物的信用风险以及信息不对称产生的信用风险等。笔者从强化对质押货物的信用风险控制、建立物流金融业务信用风险预警机制、建立健全的信息管理系统、加强中小企业信用风险防范四个方面探索了金融信用风险的控制措施。
【关键词】物流金融 信用风险 构成 控制
物流金融信用风险指的是在物流交易过程中，一方违背约定对另一方造成金融损失的现象。从现实情况来看，我国的物流金融发展仍处于起步阶段，相关的征信制度还很不完善，信用风险事件时有发生，对物流金融的发展造成了严重的影响。物流金融信用风险的构成非常复杂，主要有以下三个方面。
一、物流金融信用风险的构成
（一）金融机构面临本身面临的信用风险
在物流金融活动中，中小企业构成了融资活动的主体。但此类企业与大企业相比，存在着规模小、财务制度不健全、管理规范不完善等弊端，金融机构很难从这类企业中获取详细而完整的金融信息，增加了风险产生的因素。此外，中小企业客户资源较少，且客户的变动性很大，这就导致企业在经营中过分受到客户资源的限制，导致信用风险的发生。最后中小企业由于自身资金缺乏，抗风险能力低下，在某些情况下，企业会因为资金周转不便导致不能按既定合约时间还款，进而引发金融信用风险。
（二）质押物存在的信用风险
中小企业违约是造成物流企业信用风险产生的最要因素。虽然物流企业手中握有中小企业提供的质押货物，但质押物本身也存在着风险，倘若有的融资企业利用虚假质押物恶意骗取银行贷款，会对物流金融信用产生严重的打击。而即使质押物真实存在，一旦风险发生，质押物变现数值可能与预计产生很大偏差，也会导致信用风险的发生。
（三）融资企业和金融机构信息不对称带来的信用风险
物流金融信用风险产生的最根本原因在于融资企业与金融机构间的信息不对称。一般来讲，融资企业对自身的收支状况、偿债能力、融资情况有着清晰的把握，但金融机构却无法对其财务状况做全面的评估，这就导致了信息间的不对称。而这种信息的不对称伴随了贷款的全过程，在事前阶段，融资企业可能采取欺骗的方式获取贷款，而金融机构始终处于被动接受信息的状态；在事中阶段，融资机构不遵守与金融机构之间的协定，把贷款用于其他投资之中，出现投资失败而无法偿还贷款的现象，使金融机构蒙受损失；在事后阶段，物流企业对抵押物价值估计不准，导致信息不对称再次发生。不论是哪一阶段产生的信息不对称，都会造成双方的行为产生偏差，增加了信用风险的存在。
二、物流金融信用风险控制措施
（一）强化对质押货物信用风险控制
质押物是联系银行、中小企业和第三方物流之间的桥梁，在整个物流金融环节中占有重要的地位，为此强化对质质押物的管理也就成了物流金融信用风险控制的重要内容。对质押物的风险控制主要要从三个阶段入手，如下图所示：
在质押物风险控制的业务准入阶段和合约设计阶段，需重点考虑质押物的法律风险。物流金融业务涉及的主体众多，质押物的所有权随着主体之间关系的变化而变化，在这一变化过程之中很可能产生不必要的法律纠纷。为此，在业务准入阶段要做好对借款企业、物流企业和抵押物三者的筛选，尽可能选择那些信誉较好的借款企业和物流企业，并对抵押物要做充分的调查；在合约签订阶段，要在法律规定范围内明确各方的权利与义务，并确保抵押物的合法性。
在质押物的执行过程管控阶段，着重做好质押物变现风险控制和监管风险控制两个方面的工作。所谓质押物的变现风险指的是银行在对质押物进行变现之时，有可能出现质押物价值缩水或质押物无法变现的状况。银行针对这一风险控制要做好以下方面：首先，银行在选择质押物时要尽量选择那些价格变动幅度较小、市场流通性强的物品；其次，要建立有效的监管机制，跟进物流企业和融资企业的资金使用情况，提前制定质押物风险应对方案，以便于风险问题出现时能够及时解决；最后，银行要对企业的质押物变现能力设置科学的质押率，从源头减少风险事故发生。
质押物在出入库时要经过物流公司的审核，而质押物变现的工作也主要有物流公司承担，为此，质押物监管风险控制的核心在于对物流公司的监管。银行在选择物流公司时要选择与那些仓储管理系统完善、管理手段先进、有质押物监管经验的公司进行合作。
（二）建立物流金融信用风险预警机制
控制物流金融信用风险要从源头抓起，建立物流金融信用风险预警机制。具体的应做好以下工作。
首先，建立金融信用风险预警数据库。预警库要对中小企业的基本情况、第三方物流企业的运营状况等相关数据进行详细的搜集整理，并在此基础上科学的分析企业的信用情况，提高预警的客观性。
其次，优化数据库的预警功能。在建立客观而全面的数据统计库的基础上，提升数据库的预警功能。一是要做好与其他数据库之间的对接工作，规范统计的标准，促进各部门数据之间的无界转换，实现数据资源的共享，提高资源利用效率。二是要及时更新数据库资源，提升预警的准确性与及时性。
最后，完善预警数据库的评估系统。在科学评价指标体系的指导之下，定性的分析具体指标，估算风险等级以及融资企业的风险状况。风险问题发生前要提示有关单位风险应对方案，风险事故处理中监督和跟进各单位的风险应对进程，而在风险事故处理后要及时的总结各单位风险应对的经验。
（三）建立健全信息管理系统
物流金融涉及到了银行、中小企业和物流公司三方，建立健全信息管理系统需要三者互相配合。
物流企业在物流金融中连接着银行和中小企业，它为银行提供了中小企业质押物的基本信息。物流企业与中小企业之间相互勾结，套取银行贷款，会造成严重的信用风险。为此银行首先应对物流企业提供的数据有一个系统的评估。指派专业能力较强的工作人员不定期的对物流企业和中小企业进行抽查，确保信息的真实性和准确性，而对于弄虚作假的物流公司要给予严厉的处罚，必要时中止双方协议，提前规避因信息不对称而产生的风险；其次，在搜集到相关的信息之后，要对信息进行及时的处理和优化，确保各项信息符合国家的法律、法规要求。
当然建立健全信息管理系统离不开中小企业的支持。目前我国的中小企业发展还不完善，很多信用数据大多保存在政府手中，并未完全的公开。为了确保信息管理制度的完善，一方面要鼓励中小企业本身主动提供相关的信用数据，保证交易双方信息的对称；另一方面政府在必要时要强制开发中小企业的信用信息，尽可能的为银行和相关评定机构提供便利。
（四）加强中小企业信用风险防范
中小企业在法律主体上是第一还款人，为此物流金融信用风险控制应把中小企业的信用风险防治放在重要位置。
一是应加强对中小企业的资格审查。为了降低信用风险，银行要做好如下的资格审查：主要领导经营能力审查、企业经营现状审查、法人代表品质审查、企业以及相关人员的信用记录审查等。
二是采取多种担保方式。质押物易损害、价格变化幅度大、价值难以估算，导致担保能力下降。为此，银行应探索多渠道的担保方式，如除了要求企业有质押物担保外还应有个体担保或群体担保等。
三是银行要强化对中小企业财务报表的审计。具体的应从两个方面努力，一方面与其他中介机构进行联合，对中小企业的财务报表进行审计，出具严格的审查报告。另一方面要充分发挥银行报表审计系统的作用，对中小企业的财务报表进行客观而真实的评价，把握其可能存在的信用风险。
四是要严把贷款准入关。物流金融主要业务范围是解决中小企业的融资困难，但并非所有的中小企业都需要帮助。为了尽可能的减少金融信用风险的发生，在贷款准入阶段要突出重点，仔细甄别，优先考虑那些技术领先、市场前景广阔、市场运作成熟的中小企业。而对于那些市场发展前景不明朗、存在信用风险历史的中小企业，要进行慎重的考虑。
结语
物流金融致力于提供各类的金融产品和服务，不但为我国诸多的中小企业解决了融资困难的问题，还为物流企业提供了新的利润增长空间。物流金融信用风险是物流金融风险的重要组成部分，其风险控制是一个系统而复杂的工程。它除了要求建立完善的信息管理系统和预警机制之外，还需科学的制度各类风险控制措施，当然这一过程也离不开学术界和金融界的共同努力。
参考文献
[1]方晨曦，杨献杰.博弈论视角下的物流金融信用风险管理[J].经营与管理.2012（08）：31-34.
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作者简介：刘依东（1981-），女，汉族，陕西府谷县人，任职于中国人民银行呼和浩特中心支行，研究方向：金融学。
信用证结算风险论文范文第5篇
摘 要：当前P2P网络借贷平台面临的风险主要有平台内部风险、借款信用风险、资金来源风险和资金用途风险。P2P网络接待平台在很大程度上弥补了我国金融资源配置的不足，对于解决融资难投资难问题起到了积极作用。因此，我们要加强P2P网络借贷平台的监管力度，实现P2P网络借贷平台的健康发展。
关键词：P2P网络借贷平台;风险;监管
一、我国P2P网络借贷平台的发展
（一）起步阶段（2007年至2009年）。2007年，发达国家的P2P网络借贷平台正式进入我国，我国第一个P2P网络借贷平台是拍拍贷网络借贷平台。从那之后，一直到2009年，我国的P2P网络借贷平台便逐渐推广开来，一批P2P网络借贷平台开始出现。据不完全统计，在这一阶段我国P2P的数量仅有三十余家。
（二）快速膨胀阶段（2010年至2014年）。从2010年开始，我国的P2P网络借贷平台经历了一个快速膨胀期。在这一期间，有许多的P2P网络借贷平台出现，人人贷、积木盒子等P2P网络借贷平台大量进入市场。拒不完全统计，截至2014年底，我国的P2P网络借贷平台就达到了三千余家。这种快速膨胀，从成交额也可以看出。在2012年，全国P2P网络借贷平台成交额仅有200亿，然而到了2014年，就达到了3000亿。
（三）稳健发展阶段（2015年至今）。从2015年至今，P2P网络借贷平台的风险性开始凸显出来。特别是随着前几年的快速发展之后，P2P网络借贷平台参与人数越来越多，在2014年日参与人数甚至一度达到了七万多人。国家以及地方政府开始通过多种途径希望通过遏制P2P网络借贷平台的发展势头，而达到控制P2P网络借贷平台风险的目的。
二、我国P2P网络借贷平台面临的风险
（一）平台内部风险。对于P2P网络借贷平台来说，平台内部的风险已经外显出来。P2P网络借贷平台主要依托于高科技互联网技术而发展起来的。然而，这种高科技除了使得P2P网络借贷平台功能更加强大之外，还会增加互联网金融风险成本，特别是一些高科技互联网技术漏洞的存在，极易发生一些泄密事件，比如将借款人、出借人等的身份信息、财产信息等隐私泄露出去。
（二）借款信用风险。P2P网络借贷平台是一种互联网金融借贷模式，不仅具有金融平台的特点，同时也具有互联网虚拟性的特点。同时，P2P网络借贷平台无法直接对接中国人民银行的征信中心。因此，在很大程度上，P2P网络借贷平台在向借款人借款时，只能通过借款人提供的身份证等各种身份证件、财产证明甚至是熟人评价等来考核借款人的还款信用。然而，由于是通过互联网进行操作，P2P网络借贷平台所需要的这些证件和证明非常容易造假，一旦将资金出借给信用度极低的借款人，这种损失是非常慘痛的。
（三）资金来源风险。P2P网络借贷平台的资金来源基本无从考究，因此，无法完全肯定P2P网络借贷平台资金来源的全面合法性。P2P网络借贷平台仅仅被作为一个中介平台被使用，因此基本没有审核客户资金来源的权力。然而，非法资金如果在P2P网络借贷平台上实现资金流通，就极易发生洗钱风险。
（四）资金用途风险。P2P网络借贷平台虽然会协助借款人和出借人来签订协议，共同约定款项的具体用途。然而，借款人违规或者违法使用借款的情况，P2P网络借贷平台却无法进行规范和监督。如果一旦发生违法行为，资金的回收就会是一个很大的问题。P2P网络借贷平台却没有保证的责任，这在我国的法律中有明确的规定。《最高人民法院关于人民法院审理借贷案件的若干意见》第13条规定：“在借贷关系中，仅起联系、介绍作用的人，不承担保证责任。”因此，P2P网络借贷平台可能会出现资金跑路甚至破产的风险。
三、加强P2P网络借贷平台监管的建议
（一）完善P2P网络借贷平台的法律规定，实现监管信息对称。将P2P网络借贷平台上升到法律层面，对它的监管对象和监管主体都要进行明确的规定。一方面，要明确P2P网络借贷平台的法律地位和法律规定，对P2P网络借贷平台的职责、作用、权利和义务等进行清晰的说明。另一方面，针对P2P网络借贷平台的具体法律规定明确监管单位，切实落实监管内容，实现监管对象和监管主体的信息对称，真正做到有法可依。
（二）制定P2P网络借贷平台准入标准，完善行业评价体系。P2P网络借贷平台当前的准入门槛较低，没有一个明确的行业标准，这也使得P2P网络借贷平台的风险进一步增加。鉴于此，相关的监管部门要针对P2P网络借贷平台这一行业制定相关的行业标准，形同一种统一的规范性要求，加强审核力度，让确实有相关资质的机构加入到P2P网络借贷平台中。
（三）以资金流动性监管为中心，进行风险控制。P2P网络借贷平台中，资金是重中之重。因此，P2P网络借贷平台的风险绝大多数来自于针对资金的风险。对此，监管部门要以资金流动性监管为中心，切实的实现资金来源、资金用途以及资金回收等多方面的监管，除了可以将部分权力下放给P2P网络借贷平台之外，同时自身也要实现全程监督，实现P2P网络借贷平台资金合法流动。
参考文献：
[1] 赵婉媚.论P2P网络借贷平台的风险与监管[D].华东政法大学2014
[2] 白浩.P2P网络借贷平台问题及解决对策[D].河北大学2013
信用证结算风险论文范文第6篇
收稿日期： 2014-01-12
基金项目： 国家社会科学基金（13BGL041）
作者简介： 顾海峰（1972—），男，江苏苏州人，金融学博士后，东华大学旭日工商管理学院金融系研究员、博士生导师（副），研究方向：金融理论、金融工程与金融风险管理。
摘 要：科学高效的商业银行信用风险测度模型，是实现商业银行信用风险监测目标的重要保障。商业银行信用风险主要来源于贷款企业层面，贷款企业信用质量状况将对应着商业银行信用风险水平。对此，从贷款企业的财务与非财务两个层面设计信用风险的测度指标体系，运用模糊综合评判法构建信用平稳下商业银行信用风险测度模型，并给出信用风险测度模型的应用实例。研究发现，在信用平稳下，依赖于专家评判及打分方式，使得模糊综合评判法对于解决商业银行信用风险测度问题具有很好的操作便利性；也可为我国商业银行体系构建科学高效的信用风险监测机制提供重要的理论指导与决策参考。
关键词： 信用平稳；商业银行；信用风险；测度模型；模糊综合评判法
一、问题提出及研究述评
2008年全球金融危机的爆发及其演变，已充分暴露出全球商业银行体系，尤其是中小商业银行在信用风险管理方面存在着较大缺陷，这种缺陷不仅体现在信用风险管理的环节方面，还体现在信用风险管理的效能方面。由于金融市场中信息不对称的客观存在，容易引发逆向选择与道德风险问题，从而商业银行可能面临一定程度的贷款损失。因此，商业银行还应当注重信用风险监测环节，即揭示信用风险传导机理，测度信用风险水平。信用风险监测环节主要针对贷款之前的风险审核管理，通过测度贷款企业的信用质量，来准确反映商业银行面临来自于贷款企业的信用风险水平。若测度结果不符合商业银行放贷标准，则商业银行拒绝放贷，从而将劣质企业群体排斥在贷款之外，有效降低商业银行面临来自于贷款企业的信用风险。可见，信用风险监测是商业银行信用风险管理的重要环节。此外，运用模糊综合评判法来构建信用平稳下的商业银行信用风险测度模型，有助于提升信用风险管理效能。从信用风险管理的环节与效能分析中可以发现，信用风险测度模型是商业银行信用风险监测机制的重要内容，构建科学高效的商业银行信用风险测度模型，是实现商业银行信用风险监测目标的重要保障。
国内外对于商业银行信用风险测度研究在方法方面居多。其中，Jorion（1996）运用VAR方法构建了基于VAR方法的信用风险测度模型[1]；Saunders（1999）对VAR方法进行了修正及拓展，使得测度结果更为精确[2]；Jeffrey（2000）提出了期望违约概率模型[3]；Jose和Marc（2000）对Credit Metrics模型进行了分析与拓展，提出了两阶段风险测度方法[4]；Gordy（2000）将Credit Metrics模型与风险附加法模型（CreditRisk+）进行了实证比较[5]；Albanese等（2003）考察了流动性障碍下的信用风险测度问题，提出了基于流动性障碍的风险测度模型[6]；Steven等（2004）将政策周期与政治民主引入发展中国家主权信用风险的评价问题，建立了发展中国家主权信用风险测度模型[7]；Wand等（2008）将小数据集合运用于贝叶斯神经网络模型，探讨金融机构操作中的信用风险测度方法[8]。国内方面，郭英见等（2009）提出了基于信息融合的商业银行信用风险测度模型[9]；吴冲等（2009）采用模糊积分支持向量机集成技术，构建了商业银行信用风险评估模型[10]；白保中等（2009）运用Copula函数法对银行资产组合信用风险进行了测度[11]；李江等（2008）通过压力测试方法来评估银行信用风险[12]。
综合国内外文献发现，现有文献较多涉及方法论层面探讨信用风险测度问题，尚未涉及对信用环境进行分类，并考察不同信用环境下的信用风险测度问题，对此，本文将运用模糊综合评判法，探讨信用平稳环境下的信用风险测度问题。
二、信用平稳下商业银行信用风险测度指标体系设计
考虑到商业银行信用风险主要来源于贷款企业层面，贷款企业的信用质量状况对应着商业银行的信用风险水平，且两者之间存在着负相关关系①。对此，商业银行可以通过对贷款企业信用质量进行测度，来准确反映商业银行自身面临来自于贷款企业的信用风险水平。商业银行信用风险的测度过程，就是贷款企业信用质量的测度过程。此外，为准确反映商业银行面临来自于贷款企业的信用风险，我们分别从贷款企业的财务与非财务层面遴选出信用风险测度指标体系。具体设计过程如下：
（一）信用风险的财务性测度指标体系②
商业银行面临来自于贷款企业的信用风险程度主要通过贷款企业的经营水平、盈利水平、偿债水平等中间变量来综合反映。考虑到贷款企业的这些中间变量，可以通过贷款企业的相关财务性指标来直接反映，将它们称为“财务性变量”。
（1）经营水平变量。主要反映贷款企业的资金运作与资产盘活效率，由资产周转率、库存周转率、应付款周转率、应收款周转率等指标来综合决定。
（2）盈利水平变量。主要反映贷款企业的利率获取效率，由销售利润率、营业利润率、资产报酬率等指标来综合决定。
（3）偿债水平变量。主要反映贷款企业的债务偿还效率，由资产负债率、流动比率、速动比率、净资产收益率等指标来综合决定。
（二）信用风险的非财务性测度指标体系③
商业银行面临来自于贷款企业的信用风险程度，除了依赖于贷款企业的财务性变量之外，还依赖于履约状况水平、管理水平、生态环境、领导水平、创新水平、发展潜力等中间变量。考虑到这些中间变量是通过财务数据之外的相关经验统计而得到的，将它们称为“非财务性变量”。
（1）履约水平变量。主要反映贷款企业的历史履约效率，由贷款履约率、合同履约率等指标来综合决定。
（2）管理水平变量。主要反映贷款企业的经营管理效率，由销售管理、资金管理、质量管理、技术管理等指标来综合决定。
（3）生态环境变量。主要反映贷款企业的行业经营环境，由行业景气度、行业竞争性、行业政策性等指标来综合决定。
（4）领导水平变量。主要反映贷款企业的高管领导效率，由领导层的个人信用、学历水平、经营理念、经营业绩等指标来综合决定。
（5）创新水平变量。主要反映贷款企业的技术创新效率，由创新人力、创新物力、创新财力、创新效益方面的投入等指标来综合决定。
（6）发展潜力变量。主要反映贷款企业的发展潜力程度，由行业政策、市场份额、潜在效益等指标来综合决定。
（三）信用风险测度指标体系的基本架构
依据上述分析，给出商业银行信用风险测度指标体系的基本架构，即：信用风险测度指标体系主要由财务性测度指标体系与非财务性测度指标体系两大部分构成。具体指标体系及符号分别见表1、表2所示。
三、信用平稳下商业银行信用风险测度模型构建
在信用平稳环境下，运用模糊综合评判法中的专家评判及打分方式来设定各个测度指标的相应权重，尽管存在一定的主观性，但是对测度结果影响较小，且操作便利。具体建模过程与方法如下：
1.测度指标的权重设定及反向标准化处理。为设定信用风险测度指标权重，模糊综合评判法中通常采用专家评判及打分方式来实现，专家依据历史经验对反映各个变量的相关测度指标权重进行评判及打分，从而确定各个测度指标对关联变量的权重系数。以mijk表示测度指标Xijk对变量Xij的权重，则反映变量Xij的权重向量为Mij=（mij1，mij2，…，mijl）。
通过专家打分方式还可以获得各个测度指标的实际取值。考虑到财务性测度指标均属于无量纲的比例，取值范围自然位于[0，1]区间内；对于非财务性测度指标，例如测度指标Xijk，专家依据经验数据给出测度指标Xijk的上、下限阀值max Xijk与min Xijk，再通过反向标准化运算ijk=max Xijk-Xijkmax Xijk-min Xijk，使得指标数值ijk必然分布于[0，1]内。此外，通过上述反向标准化处理，使得商业银行信用风险水平与来自贷款企业的测度指标取值之间由原来的负相关性转换为正相关性。
2.建立信用风险测度等级集及分布区间集。
根据中国银行业按照五大级别对贷款风险进行分类管理的原则，将商业银行信用风险测度等级也划分为五个等级，分别为正常（A级）、轻度（B级）、中轻（C级）、中度（D级）、重度（E级）。考虑到测度指标已进行了反向标准化处理，且各个测度指标取值与信用风险水平之间呈现正相关性，即：反向标准化处理后的测度指标数值越大，则对应的信用风险水平就越大。此外，对经过标准化处理后的各个测度指标取值进行加权平均运算，得到各个变量值的范围也必然在[0，1]区间内。然后，再次对各个变量进行加权平均运算，最后得到的信用风险测度结果也必然分布于[0，1]区间内。对此，将[0，1]区间划分为五个子区间，每个子区间分别对应着某个风险测度等级，为便于操作，对[0，1]区间进行均匀分割，即：将[0，0.2）对应的风险等级设定为正常（A级）；将[0.2，0.4）对应的风险等级设定为轻度（B级）；将[0.4，0.6）对应的风险等级设定为中轻（C级）；将[0.6，0.8）对应的风险等级设定为中度（D级）；将[0.8，1]对应的风险等级设定为重度（E级）。
3.给出测度指标隶属向量及评判隶属矩阵。
假设参与风险评价的专家人数为P，专家对任意测度指标Xijk按照A、B、C、D、E等级进行打分评价，则指标Xijk对应于A级的隶属度为wijk1=PAP，其中PA表示认定该指标值为A级的专家人数，将对应于每个等级的隶属度以横向量形式表示，即可得到变量Xij的隶属向量Wijk=（wijk1，wijk2，wijk3，wijk4，wijk5）。考虑到任意变量Xij可由若干个测度指标Xijk（1≤k≤l）来综合反映，于是得到变量Xij的评判隶属矩阵为：
Wij=Wij1
Wij2
Wijl=
wij11wij12wij13wij14wij15
wij21wij22wij23wij24wij25
wijl1wijl2wijl3wijl4wijl5
4.计算风险测度结果及评判信用风险等级
下面，将变量Xij的评判隶属矩阵进行加权平均运算，得到变量Xij的隶属向量：
Aij=（mij1，mij2，…，mijl）×
wij11wij12wij13wij14wij15
wij21wij22wij23wij24wij25
wijl1wijl2wijl3wijl4wijl5=
（aij1，aij2，…，aij5）
对隶属向量Aij进行标准化运算ijk=aijk∑5k=1aijk，得到归一化隶属向量ij=（ij1，ij2，…，ij5）。
以各个归一化隶属向量ij=（ij1，ij2，…，ij5）为横向量形成矩阵形式，即可得到两大主变量X1与X2的隶属矩阵分别为：
W1=111112…115
121122…123
131132…133
W2=211212…215
…………
261262…265
以mij表示变量Xij对主变量Xi的权重，则反映主变量X1与X2的权重向量分别为M1=（m11，m12，m13），M2=（m21，m22，…，m26），对主变量Xi的隶属矩阵进行加权平均运算，得到主变量Xi的隶属向量为Ai=Mi·Wi=（ai1，ai2，…，ai5），i=1，2。再对Ai进行标准化运算ij=aij∑5j=1aij，得到归一化隶属向量i=（i1，i2，…，i5），还可得到信用风险的隶属矩阵为W=1112…15
2122…25。最后，结合主变量对信用风险的权重向量M=（m1，m2），即可得到信用风险的隶属向量为A=M·W=（a1，a2，…，a5），通过标准化运算i=ai∑5i=1ai，得到信用风险的归一化隶属向量=（1，2，…，5）。此外，取五大等级区间的中间值建立权重向量S=（0.1，0.3，0.5，0.7，0.9），则信用风险测度结果为f=·ST。考虑到0≤f≤1，则f必然落在某个等级区间内，即可认定测度结果对应的风险等级。
四、商业银行信用风险测度模型应用：实例分析
（一）设定测度指标隶属向量数据及相关权重
假设某商业银行邀请10位专家组成员对某贷款企业进行评判及打分，专家组依据贷款企业的财务及非财务数据，对各个测度指标对应的相关数据进行了反向标准化运算处理，并按照A、B、C、D、E顺序对各个测度指标进行了评判及打分，并对相关测度指标及变量的权重系数进行了设定，具体结果分别由表3、表4给出。
表3 财务性测度指标对应的隶属向量及权重数据
（二）依据评判隶属矩阵计算归一化隶属矩阵
依据上述隶属向量数据及相应权重，可得到各个变量的评判隶属矩阵；对评判隶属矩阵及对应权重向量进行加权平均运算，可得到各个变量Xij的隶属向量Aij；再对各个隶属向量Aij进行标准化运算，可得到两大主变量X1与X2的隶属矩阵：
W1=0.50.350.1500
0.460.30.2400
0.380.30.240.080
W2=0.370.230.220.180
0.390.270.270.070
0.50.30.200
0.440.280.2800
0.370.380.2500
0.360.320.3200
再结合权重向量M1=（0.3，0.4，0.3），M2=（0.2，0.2，0.2，0.2，0.1，0.1），即可得到两大主变量Xi（i=1，2）的隶属向量分别为A1=（0.448，0.315，0.213，0.024，0），以及A2=（0.323，0.292，0.215，0.05，0），再进行标准化运算，即可得到信用风险的隶属矩阵为：
W=0.4480.3150.2130.0240
0.3670.3320.2440.0570
最后，依据主变量对信用风险的权重向量M=（0.5，0.5），得到信用风险的隶属向量A，再对A进行标准化运算，得到信用风险的归一化隶属向量=（0.4075，0.3235，0.2285，0.0405，0）。
（三）计算风险测度结果及评判信用风险等级
选取五大等级区间的中间值建立权重向量S=（0.1，0.3，0.5，0.7，0.9），依据信用风险测度公式f=·ST，即可计算出信用风险值为f=0.2904。显然，商业银行来自于样本贷款企业的信用风险测度结果分布于[0.2，0.4）区间内，该区间所对应的风险等级为轻度（B级）。进一步分析还可以发现，信用风险值f=0.2904，逼近轻度（B级）对应区间的中心位置，对此，将信用风险等级认定为轻度（B级）的可靠性程度较高。此外，一般模糊分析法通常依据归一化隶属向量的最大隶属度来作出判断，若将上述实例运用一般模糊分析法思路，得到的结论是：信用风险等级属于正常（A级），因为归一化隶属向量的最大隶属度为0.4075，恰好对应于正常（A级）位置。考虑到对应于B级与C级的隶属度之和远大于A级对应的最大隶属度，说明被认定为B级或C级的可能性也较大。显然，一般模糊分析法的测度结论相对比较粗糙。通过对上述结论的比较分析发现，运用模糊综合评判法所得到的测度结果相对可靠，尤其是对于解决信用平稳环境下的信用风险测度问题，具有明显的优越性。
五、结论与展望
以上探讨了信用平稳下商业银行信用风险测度问题。一方面，从贷款企业的财务与非财务两个层面入手，设计了信用风险测度指标体系，在此基础上，运用模糊综合评判法，构建了信用平稳下商业银行信用风险测度模型，并给出了信用风险测度模型的应用实例。通过实例分析发现，与一般模糊分析法相比较，模糊综合评判法对于解决信用平稳环境下的信用风险测度问题具有较高的可靠性与优越性。但是，在信用突变环境下，模糊综合评判法则具有较大的局限性，因为一旦测度指标发生突变，依赖于专家评判及打分方式得到的测度结果容易发生等级的“过度跳跃”，导致风险测度结果的不稳定性，从而缺乏一定的说服力。
商业银行信用风险测度问题是金融学领域的重大问题，尤其是2008年全球金融危机的爆发及其演变，展开这方面研究对于提升我国银行业风险管理能力具有重要意义。对此，探讨不同信用环境下的商业银行信用风险测度问题，还有待于进一步探讨，希望我们的研究能为这方面的后续研究提供重要的基础性铺垫。
注释：
①
贷款企业信用质量越高，说明贷款企业贷款偿还能力越大，则商业银行面临来自于贷款企业层面的信用风险水平越低；贷款企业信用质量越低，说明贷款企业贷款偿还能力越小，则商业银行面临来自于贷款企业层面的信用风险水平越高。因此，两者之间存在负相关性。
②所谓信用风险的财务性测度指标体系，就是通过贷款企业财务报告数据能够直接反映信用风险水平的相关因子集合。
③所谓信用风险的非财务性测度指标体系，就是通过财务数据之外的相关经验统计能够间接反映信用风险水平的相关因子集合。
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（责任编辑：宁晓青）
Study on Application and Commercial Bank Credit Risk
Measurement Model
under Credit Stability Based on
Fuzzy Comprehensive Evaluation Method
GU Hai feng
（Glorious Sun School of Business and Management of Donghua University， Shanghai 200051， China）
Key words：Credit stability； Commercial bank； Credit risk； Measurement model； Fuzzy comprehensive evaluation method