邮储银行湖北省分行积极开展“信贷行为审慎年”活动
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人民网武汉8月1日电 （郭婷婷 金雨蒙）今年初，围绕金融如何支持实体经济，湖北银监局组织开展“信贷行为审慎年活动”，重点防止出现信贷不作为和信贷乱作为人种不审慎倾向。活动要求银行机构应针对不同情况，实施差别化授信政策，引导金融资源有效配置到实体经济中去。
时隔半年，银行机构都执行得怎样？邮储银行积极落实，大力推行“依法治行”，引导全行培育以审慎经营为核心的信贷文化，规范信贷行为，有效增强支持实体经济的能力。
7月31日，邮储银行湖北省分行行长李红石向人民网发来署名文章，从积极支持湖北经济转型发展、积极融入长江经济带战略等几个方面全面阐释了该行的执行情况。全文如下：
大力推行依法治行 积极支持湖北发展
――邮储银行湖北省分行扎实开展“信贷行为审慎年”活动
邮储银行湖北省分行行长 李红石
今年初，湖北银监局组织开展“信贷行为审慎年活动”，邮储银行积极落实，大力推行“依法治行”，引导全行培育以审慎经营为核心的信贷文化，规范信贷行为，有效增强支持实体经济的能力。
一、依法治行，深刻认识开展“信贷行为审慎年”活动的必要性
（一）开展“信贷行为审慎年”活动是适应经济新常态的必然要求
我国经济已进入增速放缓、结构优化、动力多元的新常态，商业银行的经营环境也发生着深刻的变革，政策环境、经营环境、业务模式等出现诸多新变化。邮储银行正处于改革转型的关键时期，同时也正面临着风控压力增大、金融竞争加剧、存贷利差缩窄等严峻挑战，因此，我们必须沉下心来，认真思考如何适应新常态的问题。不管外部环境如何变化，建立邮储核心竞争力才是根本出路，邮储银行必须积极依法治行，更加注重固本培源，多做些打基础、管长远的事情才是正道。而“信贷行为审慎年”活动的开展，正是提高邮储银行依法治行、理性发展、严格规范管理、实现准确定位、实现二次转型升级的有效手段。因此，开展信贷行为审慎年活动是经济新常态的必然要求。
（二）开展“信贷行为审慎年”活动是邮储银行转型升级的内在需求
进入微利时代后，对银行经营管理能力提出更高要求。过去，我们靠资源投入、成本拉动等手段，推动了企业的快速发展，但这种粗放的发展模式，不可持续，也不足以支撑邮储银行二次转型和向现代商业银行迈进。经济新常态下，邮储银行如何处理好普惠金融和商业化发展、农村市场和城市市场的关系，如何创新思维，向定价要效益、向管理要效益、向服务要效益，如何在实施过程中依法治行，培植科学的信贷文化是必须要解决和正视的问题。大力开展“信贷行为审慎年”活动，其主要目的是依法治行、理性支持经济发展和实体经济，改进金融服务，促进产业转型升级。因此，“信贷行为审慎年”活动的开展，是对我们过去的再次审视，是对当前信贷行为的重检，是对依法治行文化的塑造，是对未来创新思维，向服务、管理要效率的再次升华。
（三）开展“信贷行为审慎年”活动是严格执行监管要求的具体体现
本次活动是湖北银监局新一届党委审时度势，在经济新常态下对银行业应对挑战做出的一项重要决策和部署，切中当前银行业的软肋，为银行业解决当前存在的突出问题，主动适应经济金融新常态指明了方向。尤其是对处于转型升级中、依法治行历程中的邮储银行而言，具有很强的现实指导意义。我们深入开展“信贷行为审慎年”活动，既是职责所在，也是形势所需。
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三、 抓大不放小，主动作为，积极支持湖北经济转型发展
我行自成立以来，一直秉承“人嫌细微，我宁繁琐”的宗旨，积极发挥自身网络资源优势，明确把小额贷款确定为核心的战略业务，把小企业贷款确定为长期、重要的战略性业务，在人财物等资源上向小微企业予以重点倾斜，践行普惠金融的理念。
（一）持续加大对新型农业经营主体贷款投放。
积极响应国家号召，结合市场调研，制定下发了相关办法，为新型农业经营主体融资提供制度保障；与省粮食局、省林业厅、省农业厅等单位联合下发合作指导意见和协议，积极搭建多维度“银政”合作平台，支持新型农业经营主体的发展；寻求“四转型”，完善新型农业经营主体服务模式，将分散的农户整合进现代农业产业链，积极推广“一行一品”模式，提升新型农业经营主体的金融服务力度。
（二）切实做好扶贫开发金融服务工作
在省委省政府、省扶贫办、人民银行武汉分行、湖北银监局等主管部门的指导下，我行积极完善金融服务基础设施、创新金融产品和服务、提高金融服务便捷性、优化金融生态环境等措施，积极做好金融扶贫工作。一是创新信贷产品，加大贫困地区信贷支持力度，先后开办再就业、水域滩涂养殖经营权质押、农产品收购加工、畜牧养殖、农资经销、农业机械购置等涉农特色产品174个，覆盖水产养殖、粮食收购加工、农资经销、农机购置等十多个行业，近三年年均投放小额贷款近35亿元。二是银政合作，探索扶贫贴息贷款合作模式。我行与省扶贫办签署了《扶贫小额贷款战略合作协议》，以扶贫富民为出发点，以扶贫专项资金扶持为主导，以信贷资金市场化运作为基础，用“特惠金融”的方式践行“普惠金融”职责，力争3年发放扶贫贷款10亿元。目前，已在十堰、咸宁、黄冈、孝感等地市21个县开办“扶贫贷”，短短3个月已放款3000余万元，惠及贫困户300余户。特别是竹溪支行精准扶贫模式备受社会各界关注，得到新华社、湖北日报等十余家主流媒体的报道和当地政府的高度认可。
（三）持续改善小微企业金融服务
我行积极完善机构设置，搭建平台，加快产品创新，强化业务督导，全力冲刺小微企业“三个不低于”目标。一是深入推进小微企业金融服务机构建设，延伸服务触角。在县市支行设立小微企业信贷团队基础上，有序推进特色支行建设。二是积极搭建政府合作平台，畅通服务通道，共搭建政府对接平台103家。三是完善产品体系，提高服务能力，一方面加快引入融资性担保公司准入，一方面加快非抵押类产品创新，陆续推广小微企业助保贷、保证保险等新业务。
（四）积极融入长江经济带战略
积极对接长江经济带综合立体交通走廊规划，集中信贷优势资源服务、做好黄金水道航运基础设施、快速铁路网、高速公路路网、民用航空网等建设项目支撑。在高速路建设上围绕湖北省“六横五纵一环”做好项目支撑，重点做好江北、潜枣、仙洪高速公路建设。在民航网建设上继续大力支持天河机场扩建项目。
新常态下，国家高度重视“三农”和小微企业发展，鼓励大众创业、万众创新，加快实施中部崛起和长江经济带战略，这与我行零售银行的战略定位非常契合，邮储银行有信心也有能力履行好国家赋予我们的社会责任。邮储银行将以“信贷行为审慎年”活动为新起点，追求健康、持续、全面的发展，这种发展是基于高速公路、高速铁路上的快速发展，而不是在乡村公路上的飙车，切实提升支持实体经济发展的质效。
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人 民 网 版 权 所 有 ，未 经 书 面 授 权 禁 止 使 用
Copyright &
by .cn. all rights reserved华夏银行武汉分行 开展“信贷行为审慎年”活动
本报讯（通讯员夏宣）上半年，按照湖北银监局开展“信贷行为审慎年”的统一部署，华夏银行武汉分行切实增强支持实体经济发展力度，培育以审慎经营为核心的信贷文化，提高信用风险防控能力，提高信贷监管制度执行力。
成立“信贷行为审慎年”活动领导小组，制定“信贷行为审慎年”活动实施方案，将进一步支持实体经济发展、培育审慎经营为核心的信贷文化作为活动的工作目标。强调贷前调查的的真实性和完整性，防控准入风险；强调贷中审查的专业性和全面性，防控授信风险；强调贷后管理的及时性和前瞻性，防控运行风险。梳理表内、表外、表表外等业务，做到资产质量心中有底，根据轻重缓急和风险类别制定针对性对策；强化问题资产风险控制和处置，加强融资类业务风险统筹管理。提高授信尽职调查的覆盖面和责任追究力度，实现从信贷责任追究缺失向强化信贷责任追究转变。
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建设银行湖北省分行扎实推进“信贷行为审慎年”活动
金融是现代经济的核心，信贷是银行服务实体经济的重要手段和载体。当前，新常态对银行业支持实体经济发展和银行自身稳健经营提出了更高要求，银行承担着发展经济和防控风险的双重责任。为提升新常态下银行业稳健经营的能力，湖北银监局在全省范围内开展了“信贷行为审慎年”活动，必将对我行管控风险、推动发展转型起到巨大的促进作用。建行湖北分行将认真贯彻省委、省政府、银监局的专项部署，持续提升稳健经营的能力，为促进湖北实体经济发展作出应有的贡献。
勇担国有大行职责，以支持服务湖北经济社会发展为己任
建行成立以来，始终贴近经济社会发展的脉搏，在各个历史时期为支持和服务经济建设做出了积极贡献。建行湖北分行认真践行中央和总行的要求，着力提升“四种能力”，积极抢抓湖北“建成支点、走在前列”战略机遇，突出服务实体经济，突出服务结构升级，持续增强对湖北经济发展的支持力度。
提升政策响应力，加强重点领域金融支持服务。全程参与襄阳、黄冈等11个地市的“金融早春行”活动，积极做好项目对接和政策落实。与潜江市政府签订战略合作协议。全力支持参与省政府债券发行招标，积极承销发行政府债券，承销金额居各家承销机构前列。
提升金融服务供给力，突出服务实体经济和普惠金融。优先满足鹦鹉洲大桥、武汉轨道交通建设、麻竹高速等重点基础设施建设项目，以及武钢、省交投等重点企业信贷需求。大力推广“助保贷”模式，利用政府财政风险补偿资金作为小微企业增信，合力解决小微企业融资难、融资贵问题。大力践行普惠金融，与省供销社合作，利用其遍布农村的服务点，提供建行便民金融服务，打通金融服务最后“一公里”。
提升金融创新驱动力，着力解决多元化金融服务需求。重点围绕扩大有效投资、促进消费和产业升级等方面强化发债、租赁、理财等多元化融资服务。积极支持“引进来”、“走出去”战略，围绕重点客户提供境内外、行内外、本外币、跨条线一体化金融解决方案。
提升渠道协同力，积极履行企业社会责任。深入推进网点“三综合”转型，提升网点综合服务能力和客户服务效率，加强物理网点、自助渠道、电子银行、手机银行等线上线下渠道协同配合，为广大社会居民提供7×24小时全方位优质服务。主动履行纳税人义务。
以“信贷行为审慎年”活动为契机，强化稳健审慎经营
建行湖北分行按照省银监局统一部署，扎实推进“信贷行为审慎年”活动，通过自查、整改、纠偏，坚决遏制信贷经营过程中不审慎行为，严厉惩治信贷经营不规范行为，持续提高风险金融防控能力，更好支持实体经济发展。
全面部署安排，确保落实“信贷行为审慎年”活动要求。明确活动的指导思想，通过“信贷行为审慎年”活动有效开展，促使全行增强实体经济发展的能力以及审慎经营为核心的信贷文化得到明显增强和提升。明确活动的具体目标，落实湖北银监局对信贷行为审慎年活动的各项要求，强化信贷流程“三实”关键环节治理，夯实信用风险管理基础，调整全行的信贷结构，持续优化全行的信贷资源配置。明确活动的主要内容，通过学习执行湖北银监局活动方案、制定我行活动实施方案、梳理完善信贷规章制度、开展各类专项活动、对突出问题进行行为纠偏等活动内容，倡导“合规就像呼吸一样自然”的合规理念，并固化为员工的行为。
主动适应新常态，全力支持实体经济发展。新常态下，部分优质企业受到经济增速放缓影响出现暂时困难，一旦遇到信贷资金撤离，将不可避免的出现风险暴露，一些大型企业的风险暴露还容易引发区域性的金融风险，对区域金融稳定产生较大负面影响。建行湖北分行始终认真履行国有大行的社会责任，对于遇到暂时困难，但有竞争力、有现金流，有市场前景的企业，坚持与客户共患难、共度难关，不抽贷、不惜贷，将支持实体经济发展和维护区域金融稳定作为自身义不容辞的责任。
采取强力措施，及时遏制信贷行为不审慎的苗头。开展资产质量攻坚战活动，以“降不良、压逾期，守真实、拒违规”为主题，多策并举加快不良贷款处置，通过贷款平移、转贷重组、法律诉讼、催收核销、以物抵债等特殊化解机制和不良处置方式，提高处置化解效果。严把贷款入口关，明确各行重点支持行业和客户，引导信贷投向，实现风险防控关口前移，切断逾期和不良贷款产生源头。开展重点业务领域、重点行业风险排查，充分利用我行系统以及外部征信、工商、法院、媒体等信息源，有效排查和防控业务风险。开展“平安建行”创建活动，按照“谁主管、谁负责”的原则，把创建“平安建行”工作的任务和措施具体落实到每一个部门和岗位，形成齐抓共管、人人有责的工作局面。
整治突出问题，严厉惩治不规范行为。根据省银监局“两加强、两遏制”检查要求，在全行范围内开展信贷业务、存款业务、表外业务、同业业务、理财业务、财务管理等领域内控问题和违法违规情况的大检查，以此为契机，对全行内控管理工作做一次全面“体检”。对不良资产，实施责任人下岗收贷，尽早启动责任认定程序，严肃问责。
加强宣传教育，大力提升全员稳健审慎经营意识。开展巡回大讲坛活动，宣讲监管政策，解读信贷业务流程的规章制度和注意事项；举办信贷风险点评会，揭示信贷经营中发现的问题。组织相应的信贷风险管控座谈会，围绕推进信贷行为审慎、加强信贷合规经营管理等主题开展研讨，促进全行员工稳健审慎经营意识进一步提升。
以机制建设、理念培育和转型创新固化审慎经营，持续提升服务实体经济的能力
我行将以“信贷行为审慎年”活动为契机，以机制建设和理念培育为抓手，确保持续审慎经营，推动转型创新发展，不断提升对实体经济发展的支撑服务能力。
加快转型创新，着力提升服务实体经济能力。按照建行总行“综合化、多功能、集约化、创新型、智慧型”五个转型要求，积极扶持新兴行业的发展，加大对新技术、新模式、新业态、新产业的信贷投放，重点支持高端装备制造、节能环保、新一代信息技术、新材料等战略性新兴产业；把握传统产业升级的机遇，加强创新转变经营模式，推进融资和服务模式转型，提升住房、文化、卫生、教育、养老、社保等民生领域金融服务水平；持续加大对绿色经济的信贷支持力度，通过实施政策支持、产业倾斜、资源配置、产品创新的“四轮驱动”，助推湖北绿色经济发展。
构建“标本兼治”的长效机制，将“信贷行为审慎年”活动要求固化为刚性的制度规范。治标方面，建立风险的特殊化解机制，通过上下联动、部门联动，加快风险处置，充分地消化包袱，为支持实体经济发展腾出更大的信贷支持空间。治本方面，主要以信贷流程为主线，强化经营、审批、放款“三道防线”的防控职能，全面推进放款中心建设；以贷前真实、贷中落实、贷后扎实三个关键环节治理为重点，夯实信贷基础管理，充分引导和支持实体经济健康发展。
培育审慎稳健的经营理念，将审慎经营潜移默化为每个员工的行为习惯。建立诚实守信的合规文化，培养尊重规律、尊重规则的敬畏心，恪守“三性”原则，严格落实“三查”、“三铁”、“三分离”等要求，强化制度执行力；建立勤勉尽责的责任文化，强化责任意识，传递正能量，不断提高服务客户、管控风险、创造价值的能力和水平；建立审慎经营的风险文化，强化“风险管理创造价值”的精神内涵，严守风险底线，坚持有所为、有所不为，促进业务发展与风险管理的有机统一。
[责任编辑：信用风险预警模型——当信贷行为遇上客户关联关系--百度百家
信用风险预警模型——当信贷行为遇上客户关联关系
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金融危机之后，世界经济格局出现变化，中国如何在系统性风险增强的全球化时代加强自身实力？《金融危机中的中国金融政策》探讨了金融政策，分析了未来中国金融政策的趋势。下文系该书部分内容摘编，敬请阅读。
世界银行对全球银行业危机的研究表明，导致银行破产的主要原因就是信用风险。90年代中期以来，伴随着风险计量技术与金融工程技术的迅猛发展，信用风险管理的面貌得到了彻底改变。然而，十余年的成果累积也逐步衍生出另外一种倾向，那就是对信用风险管理技术发展的过分乐观和对相关工具产品的过分迷恋，结果导致人们过高估计了自身的风险承担和管理能力，而这正是2007年发轫于美国次贷危机并演变成全球金融经济危机的理论逻辑和现实根源。因为这一方面会导致不成熟的信用风险管理技术被不审慎地应用于投资和风险管理的实践，金融机构因而面临更多的信用产品模型风险和定价风险；另一方面也会导致金融机构过于激进的次贷产品投资战略和政策，面临过多的信用和市场风险。可见，本轮次贷危机暴露了现代风险管理技术的一些弱点，是对风险管理学科的一次沉重打击。但瑕不掩疵，危中有机。我们相信，这次危机不但不会改变现代风险管理发展的基本趋势，反而为人们提供了一次冷静反思、审慎修正的绝佳历史机遇，有利于完善和推动风险管理向前发展。
本文首先对国外现代信用风险计量预警模型进行了简单综述，重点分析其对我国的适应性问题；接着另辟蹊径，从我国信用数据和客户特征等实际出发，提出一种基于客户关联和信贷行为的信用风险预警模型；然后应用国内某商业银行的真实数据，对这个新模型进行了实证研究，得到若干基本结论；最后是结论与展望，提出了模型应用过程中的建议。
二、国外现代信用风险模型及其在我国应用的局限性
由国际活跃银行和金融机构创建和广泛应用并被巴赛尔委员会建议使用的现代信用风险模型主要有JP.Morgan（1997）的Credit Metrics、KMV（1993）的EDF（Credit Monitor）、CSFP（1997）的Credit Risk+等模型。
Credit Metrics 模型运用VAR框架，通过正态分布假定下的解析法和蒙特卡罗模拟法，度量信用资产组合价值，确定信用风险大小。其计算贷款风险价值的基本思路是：首先，根据某个信用评级体系，确定贷款的信用等级；其次，根据历史数据和经验分析，建立信用等级转移概率矩阵和损失比率矩阵；再次，估算贷款处于不同等级的概率、损失比率及其现值，进而得到不同信用等级情况下贷款现值与期望值之间的差值以及该差值分布的概率；最后，计算出单笔贷款的风险价值。该模型的创新之处在于第一次将信用等级的转移、违约率、回收率、违约相关性纳入了一个统一的框架，全面地考虑对信用风险的度量，适用于几乎所有的信贷产品。而局限性在于做了一些简化处理，如对同一等级的债务人应用了相同的等级转移概率和违约率，假设无风险利率是事先决定的等，这导致该模型对经济周期和市场风险不敏感。Credit Metrics模型高度依赖于银行的内部评级系统或著名外部评级机构的评级结果，则进一步限制了其在我国的直接应用。
KMV模型假设企业的任何信息都可以在股票价格及其波动中得到体现，因此根据授信企业在股票市场的价格变化，就可分析该企业信用状况。当公司的市场价值低于一定水平（违约点价值）以下时，公司就会对它的债务违约。表征违约概率大小的指标是预期违约频率（EDF），KMV模型的核心就是对EDF的求解。EDF主要取决于三个关键变量，即以企业资产市场价值表示的企业市场价值、代表违约触发点的企业负债水平和以标准差表示的企业资产价值的波动性。具体方法是：依据公司股票的市场价值及波动性等计算出一定期限后公司的预期价值，依据公司负债状况计算出违约点价值，根据两者之差及公司价值的历史波动性得出违约距离（Distance to Default），EDF等于企业的违约距离除以企业资产价值波动的标准差（亦即股票价值波动的标准差）。KMV模型的优点在于将违约与公司特征而不是公司的初始信用等级联系在一起，包含了股票价格市场信息，因而对债务人质量变化更加敏感并具有一定的前瞻性和预测能力。而其局限性在于三个简单假设：公司资本结构不变化、资产组合高度分散化和利率既定，这些在现实环境中不一定能完全得到满足。妨碍KMV模型在当前我国应用的因素还有两点：一是其违约距离与预期违约率之间的关系映射是基于美国数据得到的，因此在美国之外的国家运用该模型尚有待验证；二是我国股票市场历史短，上市公司少，市场有效性偏低，股价常常背离公司的实际价值，上市企业的市场价值难以被准确衡量。
Credit Risk+模型只考虑债券或贷款是否违约，并假定这种违约遵从泊松过程，然后应用保险业中的精算方法，得出债券或贷款组合的损失分布。它用一个连续的随机变量来描述违约风险，通过违约率的标准差来估计客户信用等级随时间的变化。其具体做法是：首先，考虑违约概率和损失大小的不确定性，将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段；然后，计量违约概率和损失大小，得出不同频段损失的分布；最后，对所有频段的损失加总，即为贷款组合的损失分布。该模型的优点在于给出的损失分布是一个解析表达式，而且只关心违约与否，因此只需要贷款组合中各组贷款的违约率、违约率波动率和风险暴露等有限数据，从而使组合损失和边际风险贡献计算的速度大大加快，使处理成千上万个不同地区、不同部门、不同时限的风险暴露成为可能，特别适用于对零售客户的信用风险度量。其局限在于： (1) 对于单项债务人的违约率没有详细阐述，而它们却是模型的基本输入因子；(2) 假定贷款违约与公司的资本结构无关，没有考虑债务人的特征及市场风险；(3) 忽略了债务人信用等级的变化，并假定每笔贷款的信用风险暴露在计算期间内固定不变，而这与实际情况不符。至于对我国的适应性，因为贷款独立性是Credit Risk+模型的重要假设前提，而我国商业银行贷款之间的相关性较大，这严重影响了该模型的直接应用。
综上所述，三种代表性的现代信用风险管理模型各有特点，各具优势，但具有相似的基本理论结构，在各自特定范围内都比较有效。当前，我国企业信贷风险的最新特征是，随着经济快速发展和投资主体多元化，跨地区、跨行业和集团化经营的企业越来越多，一些关联企业利用政策、法律和银行管理漏洞，频繁进行关联交易、资金串用和相互担保，导致关联企业信贷风险呈现系统性、波动性、多发性和严重性。关联企业复杂的“担保圈”决定了一旦某个环节出现危机，资金链断裂，往往会造成企业的经营风险，从而给银行信贷资产造成巨大损失。这种关联风险已经引起了监管层高度重视，从2005年开始组织全银行业建立、积累和共享企业关联信息与违约数据。本文拟以这些信息、数据为基础，通过分析与授信客户密切相关的周边客户的信贷和风险状况，建立一种基于客户关联关系（Relation）和自身信贷行为（Behaviar）、能够对授信客户信用风险进行量化并提前预警的信用风险模型，简称R&B模型。
三、R&B信用风险模型的建模过程
信用风险预警模型关注的是当前的正常类客户在经过一定的观察时间之后变为违约客户的可能性有多大。建模过程一般分为数据收集、数据筛选、指标建立、模型构建、模型验证等步骤。为体现特色，下面重点从关联企业识别、关联群的量化识别与拆分计算、信用风险指标体系构建、模型算法选择等四个方面，介绍R&B模型的建立过程。
（一）关联企业的识别
建立基于关联风险的信用风险预警模型，一个最基本的要求是需要能够将企业间是否存在关联关系进行准确地识别和区分。银企之间信息不对称性使商业银行有时无法根据客户提供的基本信息准确地掌握客户的关联企业状况，必须通过其他途径进一步挖掘。R&B模型的数据来源有三：企业提供的基本状况；企业在银行的信贷行为记录；监管机构披露的同业预警及不良信息。必须充分利用这三大数据源来识别企业之间关联关系，把握关联风险。
关联企业是指有下列关系之一的公司、企业或其他经济组织：一是在资金、经营、购销等方面，存在直接或间接的拥有或控制关系；二是直接或间接地同为第三者所拥有或控制；三是其他在利益上具有相关联的关系。
将关联企业进一步区分为“硬关联”和“软关联”有时非常重要。所谓“硬关联”，是指不同企业之间相关关系非常直接、明确和重要，包括法人关联、担保关联、股东关联、战略联盟关联、上游企业关联等。硬关联主要根据企业自身提供的基本信息和监管机构披露的同业信息来判断，可以通过这两部分数据进行直接匹配来计算相关关联类指标。所谓“软关联”，是指企业之间存在间接、隐性的关联关系，即企业之间虽然没有上述几种直接关联关系，但因交易密切和往来频繁，往往也会表现出一定的关联特征。软关联主要通过分析和挖掘企业交易行为的明细数据来识别。
（二）关联群的量化识别与拆分计算
只有把企业放在一个更大的环境即关联群中才能准确、完整地刻画其关联特征。所谓关联群，是指由被分析对象及与之存在直接关联关系、通过中间企业构成间接关联关系的所有客户构成的集合。R&B模型采用一套算法和规则来对企业所在的关联群进行有效识别。
首先，根据客户提供和监管机构披露的关联信息，建立一个连通所有企业的完全关联群谱。在这个群谱中，任意一个企业都可以通过某种“硬关联”关系，连通到该关联群中的另外任一个企业。这意味着构成关联群的任意两个企业之间都会由于某种“硬关联”而具有不可割裂的关系。于是，当关联群中的某一个企业发生风险的时候，风险就会沿着这种硬关联路径向关联群中的其他企业传染，产生“骨牌效应”般的连锁反应，并可能造成整个关联群的风险爆发，这就是关联风险。
（三）信用风险指标体系构建
建立信用风险预警模型的基本思路就是首先基于历史数据进行训练和测试，以从一系列可能的指标中找出与违约客户具有统计显著性的若干指标；然后反过来根据这些预警指标值，识别和预测其他客户未来违约的可能性，以采取针对性措施提前化解风险。因此，构建模型指标体系事实上包含了三项任务：一是寻找因变量，即在违约定义的基础上确定违约客户名单；二是划定长清单，即列出所有可能导致客户是否违约的因素；三是找出自变量，即采用统计方法逐个检验长清单与违约客户之间的相关性，遴选出高度相关、为数不多的指标进入预警模型。
首先，我们把违约定义为贷款逾期、欠息未还、出现垫款或降为不良，并给每个样本客户赋予一个标签，以标定其是否发生违约。与违约相关的另一个重要概念是观察期，即在多长时间窗口内发生违约。考虑预警实际需要，我们将客户发生违约的表现期确定为三个月，即如果当前的正常客户如果在未来三个月内发生了违约，则该客户在当前被视为具有较高的信用风险，将被标定为正类客户。相反地，如果当前正常客户在未来三个月内仍然没有发生任何违约，则该客户在当前被视为不具有或具有较低的信用风险，被标定为负类客户。标定后的客户样本一部分将作为模型的训练集，用来支持模型变量的选择、模型参数的估计和统计量的检验等，其他部分将作为模型的测试集，用来对训练后得到的模型结果进行验证，检查预警模型的实际应用效果。
其次，我们把可能与企业信用风险有关的因素分为两大类、六小类，共300个指标。一是客户自身因素，包括以下三类指标：1）客户基本属性类20个，包括企业规模、所属行业、首次建立业务关系时间、是否小企业等；2）客户贷款状况类72个，如贷款期限、贷款余额、欠息金额、逾期情况、担保金额等；3）客户贷款行为类81个，包括近3个月欠息次数、近6个月逾期天数、近6个月逾期凭证数等。二是外在关联因素，也包括三类指标：4）关联企业投向行业类23个，当某贷款客户的关联企业都投向限制类行业时，则该客户在关联群中很可能充当“提款机”角色；5）关联企业风险信息类95个，包括关联企业不良贷款率、同一法人企业逾期贷款率、关联违约企业数等指标；6）关联关系个人类9个，包括法人代表、法人配偶的是否有零售贷款违约、法人零售违约笔数、客户个人股东个数等指标。其中，指标个数最多的是关联企业信息类和客户贷款行为类，合计占56％，这正是R&B模型得名之由来。
最后，我们需要对这些指标进行选择。指标选择过程中需要遵循两个原则：第一，进入模型的指标需要在业务上具有良好的可解释性，以使模型保持较强透明性，容易被理解，同时以免成为简单打分的黑盒模型。第二，进入模型的指标需要在统计上具有显著性，即对数据集合中的正负类样本具有较好的区分能力。通过单指标分析可以得到每一个指标的显著性统计量，据此选择具有较高显著性水平的指标变量；在多指标分析中考虑相关性影响。经过严格和反复筛选，最终只有16个指标进入模型成为有效解释变量。其中，关联企业风险信息类和客户贷款状况类各6个，客户贷款行为类和客户基本属性类各2个（见表1），基本保持了R&B模型的指标特色。
表1 最终入选的模型解释指标
（四）模型算法的选择
在构建R&B模型过程中，单指标显著性水平分析主要采用单指标逻辑回归算法构建Score统计量来衡量每一个指标的显著性水平。首先，Score统计量是假设对于k个截距项和t个自变量的逻辑回归模型而言的。如果t 个自变量已经确定进入模型，此时需要考虑第t+1个自变量进入模型之后对模型拟合效果的影响。通过比较具有t+1个自变量的全模型和只有t个自变量的模型之间的残差卡方统计量，可以知道引入第t+1个自变量是否对模型拟合度具有显著的提升。单指标分析过程就是通过将每一个截距项和每一个自变量的模型残差卡方值与单截距项模型的残差卡方值进行比较，得到每个指标对区分信用风险的定性作用和模型效果提升的定量程度。然后，采用同属逻辑回归算法中的逐步选择法，根据Score统计量的值大小选择进入模型的指标变量。此外，不同变量之间可能存在线性相关性，把这些指标进入模型可能会降低其他指标的显著性。因此，在每步选择一个变量进入到模型之后，还需对其他所有变量的Wald卡方统计量进行排查，剔除p值过大的指标。最后，我们就会得到一组具有较高统计显著性和较低线性相关性的解释变量。
对于处理二元定性目标变量，学术界已经存在多种成熟的算法工具，如逻辑回归算法、决策树算法、神经网络算法、支持向量机算法等。就商业银行构建客户信用风险预警模型而言，由于对模型最终结果要有可解释性的要求，因此神经网络和支持向量机算法较少应用；又由于往往要通过打分的形式展现模型结果，所以决策树算法基本不用。于是，逻辑回归算法就成为解决二分类问题的重要方法之一，逐步成为信用风险建模的经典工具。对二分类因变量不适宜采用最小二乘法，往往需要采用非线性函来进行方程构建和求解。在二分类因变量分析中会使用多种分布函数，最常用的函数是流行的Logistic分布。
如前所述，我们将已有客户样本分为正类和负类两种。设P为客户未来三个月发生违约的概率，则（1-P）为客户未来三个月没有发生违约的概率。为将两者联系起来，取比值（），称为优势比，并取自然对数得。对P进行Logit变换，得到逻辑回归模型的原型：
其中，X为方程的自变量，也就是影响客户信用风险高低程度的因素，方程的系数表示自变量每增加一个单位，其优势比的对数值的改变量。
将方程两边同时进行对数转换，得：
转换等式，求得因变量的概率值函数为：
逻辑回归模型实际上是普通多元线性回归模型的推广，其误差项服从二项分布，而非正态分布，因此在拟合时采用最大似然估计法进行参数估计。
逻辑回归算法依赖于一个线性模型。线性模型容易解释，但实际上真实函数F(x)是x的线性函数的假设又过于严格。如何突破线性空间的限制，又能够易于理解和解释，是模型变量处理的关键。上述方程（2）中变量X可能来自不同的源：定量型的变量、定性型的变量、“哑”变量编码组、变量间的交互作用项及定量数据的变换等，如对数、方根、平方或立方等。对于原始方程，变量X的列向量不能线性相关。只有X是满秩，才能得到惟一的系数估计。否则，由于是奇异的，会存在多种用X的列向量表示y投影的方法。所以，向量X构成了y投影的线性空间中的一组基。通过对X进行非线性转换，并引入附加变量，在一个新的输入特征空间基上使用线性模型，使得逻辑回归模型既可保持原有的线性模型形式，又能突破原有线性空间的限制，从而提高模型的拟合程度。
由于原Logistic原始回归模型的解为X空间基的一阶泰勒近似，记为X的第m个变换，m=1，2，….M。然后，建立X的线性基展开模型：（5）
于是，我们可以在保持方程（4）基本构造不发生变化的前提下，对变量X进行高阶泰勒展开，构造线性形式下的非线性拟合方程。该方法的优点是，突破了线性空间的限制，只要确定了基函数，则模型在新的空间上仍是线性的，拟合过程与之前的逻辑回归模型完全一样，模型结果易于业务解释和理解。
四、结论与展望
巴塞尔资本协议和美国次贷危机为我们提供了良好的学习机会。显然，无论是对次贷危机还是对新巴塞尔资本协议的讨论，都必须深入到风险管理发展的技术层面方可使我们吸取到真正有意义的经验教训和启示。前者从正面总结了国际银行业在风险管理方面的最佳做法，强调了风险计量的精确性、敏感性和标准化，告诉了我们努力工作的方向；后者则从反面为我们提供了发展和应用现代风险管理技术的失败案例，警告我们不能盲目迷信，照搬照抄。信用风险与社会、经济、人文环境等各个方面都有着密切的联系，要想对信用风险进行科学、规范、准确地预警与管理，就不能脱离对本国、本行客户实际情况的研究和认识。
正鉴于此，本文提出了基于关联关系和信贷行为建立信用风险预警模型，就是在对我国经济高速发展、企业经营集团化的大背景下，利用我国商业银行现有具体数据，根据风险相关性和传染性原理，从企业关联关系角度去度量信用风险状况，并在风险暴露之前进行早期预警。利用某商业银行进行实证的结果也表明了该模型具有较强的风险识别和预警能力。R&B模型为我国商业银行管理信用风险，特别是大客户贷后管理增添了一个有用的工具。
当然，再好的模型都只能是工具，代替不了经验和判断。准确把握客户风险状况不能仅仅指望一个模型或打分，而要通过多发并举，特别是要充分发挥风险经理的作用，将模型非现场定量分析与人员现场定性判断有机结合起来。就模型本身的改进而言，在本文着重通过企业之间“硬关联”来构建指标体系基础上，下一步可以考虑分析企业信贷行为明细数据，引入软关联使模型更加精细。此外，还可把基于关联关系和信贷行为的R&B模型与主要基于企业财务数据和内部评级的IRB模型进行相互印证，交叉互补。（完）
（本文节选自巴曙松所著的《金融危机中的中国金融政策》，该书已于日由北京大学出版社出版发行）
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