随着中国加入WTO过渡期的结束，银行业2006年底已全面对外开放，中国金融市场的竞争将越来越激烈。但是，广阔的市场并不意味着一定能挣到钱，对于国内商业银行来说，提升风险管理能力是当务之急。要想获得好的收益，必须有识别客户的能力，有风险计量和定价的能力。

正如银监会主席刘明康所言：“风险管理的发展同时受到市场和监管当局两方面推动，这种互动作用在银行资本监管方面表现得尤为突出。”目前，监管当局思考的问题就是如何将监管要求与商业银行的长期发展有效结合，实现维护银行业稳定、防范金融风险的目标。巴塞尔新资本协议的发布和实施，为银行业稳健发展提供了难得的机遇。综合多方面因素，银监会确定了中国银行业实施新资本协议，坚持走内部评级法的道路。

信用风险的重要性

新资本协议确立了有效资本监管的三大支柱：最低资本要求、监管当局的监督检查 和信息披露。现阶段，国内的重点工作主要在于第一支柱，包括信用风险、市场风险和 操作风险三部分。2007年2月28日银监会发布的《中国银行业实施新资本协议指导意见》，明确了信用风险资本的计算必须采用内部评级法（IRB），并鼓励商业银行尽快使用高级内部评级法；对于市场风险，要使用内部模型法进行风险资本的计量。

从风险管理计量技术的发展史来看，市场风险的计量模型最为成熟，国际化大银行已广泛运用模型的计量结果进行市场风险管理；信用风险计量模型的完善程度次之，国际化大银行主要采取定性和定量相结合的评级体系来识别和计量信用风险，而不是严格的量化模型；操作风险的计量模型目前尚处于初级阶段，在银行实践中也鲜有应用。

信用风险、市场风险和操作风险分属不同专业、不同领域，在社会分工越来越细的走向下，需要专业人才才能完成相关法规的制定及实施工作，对专业能力的要求非常高。商业银行本质就是信用中介，其他业务和功能或从信用中介衍生出来或依附于该核心功能。因此，按照重要性和影响的广泛性划分，信用风险是商业银行面临的最主要、最大的风险。如果商业银行在信用风险管理方面存在严重缺陷，风险的爆发将仅仅是时间的问题。在新资本协议几百页的内容中，有关信用风险的描述和规则原则性的规定，约占到60%～70%。当前中国银监会新资本协议研究和规划项目组的9个分项目组中，与信用风险领域相关的就占了4项，包括公司贷款、零售贷款、风险暴露分类和专业贷款。

风险暴露分类项目组的主要任务是对银行资产进行分类。银行的债权对象包括国家、同业（其他银行）、各类企业，甚至还有一些股权。由于每类资产的风险特征不一样，所需要的风险计量工具和获得有关风险的数据基础也不一样，所以要有专门的项目组来负责相关工作。

专业贷款（special money）包括项目融资、物品融资、商品融资以及产生收入的房地产

（主要指商用房地产，如写字楼）等。专业贷款不同于一般公司贷款，其还款来源主要依赖于特定项目产生的现金流，而不是借款人的财务实力，因此需要采取特殊的计量方法和管理工具。由于业务特殊性的原因，国家开发银行在专业贷款管理方面处于国内领先地位。

公司贷款和零售贷款是中国商业银行的主要资产，也是信用风险最大的业务，银监会组织国内主要银行的业务骨干成立了项目组，对这两个项目进行集中攻关。

硬币的两面：

实施IRB与银行经营管理

正如前面所言，信用风险是国内商业银行面临的最主要风险，内部评级法是实施新资本协议各项准备工作的重中之重。监管当局的目标不是为了引进一种方法本身，引进一种看起来很玄妙复杂的资本计算方法，而是要将内部评级法代表的理念融入到国内商业银行的管理实践中去，强调内部评级法的主要思想和主要技术在商业银行中落地生根，使得商业银行信贷管理尽快走出大乱大治的怪圈，为信贷资产质量的持续改善奠定技术和制度基础。内部评级法实施与商业银行信用风险管理技术发展是一枚硬币的两面，与商业银行提升风险管理能力的愿望不谋而合。如果没有商业银行经营理念的进步 和管理水平的提升，内部评级法难以落实；反过来，内部评级法又有助于促进银行在这些方面继续改进。

■促进信贷经营管理

对于银行整体经营策略而言，内部评级法有助于信贷结构的阶段性调整。资本水平高时可以选择多发放一些高风险贷款，来赢取更多收益；资本水平低时则多选择稳健客户。同时，客户风险度明确了，对不同客户、不同期限的贷款，就可以辅之不同的贷后管理措施。

从更细致的方面看，作为风险计量的科学标杆，内部评级法可以为银行最主要的贷款风险提供量化工具。贷款定价的方法是贷款利率等于存款利率加上管理费用、风险费用和目标利润率。以前风险衡量主要借助于主观判断，实施内部评级法以后，商业银行能够计算PD、LGD等指标，通过数据精确计算资产组合的信用风险。

不仅针对单一客户，对于区域层面、产品和产业层面，商业银行都可以通过内部评级法这样一个多维度、多条线的评级，全面把握商业银行资产组合的信用风险。

■促进流程再造

内部评级法设施与当前国内商业银行正在进行的业务流程再造有着密切的关系。负责建模人员一旦参与授信工作，由于知道模型内部的定义和计算过程，很容易调出想要的结果。所以在模型的建立和使用过程中，开发评级体系和风险计量模型的人员与授评人员必须严格分离。

信贷管理的流程也要发生变化。过去是否放贷主要依赖于信贷人员的主观经验判断。在内部评级法框架下，评级过程要分层进行：信贷人员将借款人的财务指标和非财务信息输入评级系统中形成初始评级，相应负责人对初始评级进行审批，对于超过一定规模的大额借款人或贷款，总行还有最终评定机构进行审核，有权推翻前面的结果。

在当前银行由总分行体制向事业部建制的流程银行转变过程中，由于不同客户的定义和分类的明确，作为营销中心的分行、支行的授信权限也非常容易明确。比如对于2A或3A级的客户，一定规模内的贷款可以由分行、支行直接发放，而其他贷款则需上报总行审批。类似制度的设计既能控制风险，又能避免授信和风险控制人员的工作过于事无巨细。

■促进精细化管理

对于细化银行的管理，内部评级法也提供了很好的例证，表现之一就是极高的文档化要求。内部评级法的风险量化模型需要选择多个指标和参数，为从技术上保证可行性和不被操纵，模型要经过高管层甚至是董事会的审批。这就需要有一套文档来解释说明每个指标的选择依据是什么，对违约的解释能力如何，来避免建模人员的主观随意性。不仅如此，对于监管当局而言，这套文档体系也是重要的检查依据。在内部评级法框架下，商业银行被允许使用内部估计的风险参数计算信用风险的资本要求。但监管当局必须对内部风险参数的估计是否稳健进行严格监督，检查时不可能逐一去查每笔贷款，所以最重要的检查对象就是建模的方法论，以及贷款流程是否符合规定。这些都依赖书面文件。如果缺乏详尽的文档记录和严格的文档管理，这些内部和外部的检查工作都无法进行。

核心挑战：数据

实施内部评级法面临的挑战是多方面的。比如来自文化方面的挑战：中国整个信用环境发展不够成熟；传统信贷管理模式的惯性，在整个银行业形成了一种根深蒂固的文化，与内部评级法所代表的科学风险管理存在着一定的冲突；虽然国内很多大银行已经上市，建立了“三会一层”的公司治理结构，但形成有效的公司治理机制还需要相当长的时间。

从纯技术角度而言，难度最大的不是技术、建模，最大难题源自于缺乏合格的数据。新资本协议内部评级法资本充足率的计算方式，建立在现代信用风险计量技术基础之上，

需要科学计量借款人的违约风险、贷款的损失风险以及敞口风险，而这些计量的基础就是数据。缺乏有效、可靠的数据，纵有再好的模型也枉然，垃圾里是无法生出黄金的。不赞成实施内部评级法的业内人士的主要观点，就是现阶段商业银行在数据质量、全面性和数据的历史观察期等方面还达不到要求，因此实施内部评级法在技术上不可行。新资本协议对数据的要求很高，需要的信息是多方面的。首先是针对借款人的量化信息，包括财务报表、借款人的违约历史等。

当前大型国有商业银行从1990年代中期加强信息系统建设、实现数据大集中以后，已经开始收集这类数据。但由于当初并不知道哪些数据最能反映违约水平，所以数据的全面性和解释力不够。另外国内数据的可信度也不够高，还不能够满足科学计量风险的要求。这些都会影响模型的有效和稳定运行。定量数据方面存在的问题可以通过一些技术化手段进行弥补，如通过简单的会计平衡和会计勾兑能过滤掉虚假信息，通过插值法、参数估值等手段补充部分数据。更大的难题是内部评级法需要定性信息，比如借款企业所处的产业、在产业中的地位、竞争力的主要来源、治理结构如何、管理层素质高低等，绝大多数带有很强的主观判断色彩；对各类定性信息重要性的判断很难做到客观并且易于解释，即使采用定类、定序的手段，也需要借助大量的主观判断。而且，国内过去几乎没有收集过这方面的信息，中国正处于巨大的转轨过程中，无论是企业的管理层、治理结构还是主营业务方向，调整都非常大，要追溯这类定性的历史信息就更难了。外部信息如地区信息、宏观信息、行业信息等，也存在一些问题。同样行业、同一企业在不同的地区表现可能很不一样，这与各地资源禀赋、市场完善程度、行政效率都密切相关。而这些信息仅靠银行自身是难以收集的，需要借助中介的力量，比如人民银行的信贷征信系统、外部评级公司和社会上的一些信息，共同组成信息包，然后进行有效筛选，才能形成对建立模型有利的信息。

时间紧迫

尽管按照《指导意见》确定的时间表，国内大型商业银行从2010年底才开始实施新资本协议，还有3年多，但实际上留给我们的时间已不多了，从目前开始，无论是监管当局还是商业银行各项准备工作必须紧锣密鼓、循序渐进地展开。

2010年底开始实施新资本协议，商业银行应至少在2010年初就要提出申请。审查 商业银行的申请，监管当局必须发布相关的监管指引。商业银行在申请之前，应判断是否达到了监管要求，这意味着2009年之前监管当局应完成所有相关法规的起草、论证和发布工作。

此外，监管当局还必须进行定量影响测算，以充分把握实施新资本协议对商业银行资本充足率的影响，比较新旧办法下商业银行的资本充足率水平。只有当按照新方法计算的资本充足率水平与现行办法计算结果差距在一定范围内时，商业银行和监管当局才能接受该结果。如果按照新方法，商业银行资本要求明显提高，将影响商业银行的业务扩张和收益，尤其是若资本充足率下降到8%以下，商业银行业务发展将受到限制，商业银行肯定无法接受；如果商业银行资本要求大幅度下降，监管当局出于审慎原则的考虑也会有所担心。所以，由于2010年开始实施新资本协议，定量影响测算工作应在2009年底前完成。

因此，监管当局要在2007年和 2008年完成所有与新资本协议实施相关的法规建设工作，即便不是定稿，也要有明确的指引和详细的技术要求。对于如此全面、复杂和技术性强的一整套监管法规，仅有制度肯定不够，还需要有详尽的解释，开展广泛的培训，才能使监管人员和商业银行从业人员理解，才能把新资本协议实施建立在坚实的基础之上。

为做好这一切工作，银监会专门成立了新资本协议研究和规划项目组，项目组又细分为若干分项目。项目组成员由监管人员和业界专家共同组成，业界专家来自开发银行、工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、招商银行、浦发银行以及渤海银行。实施新资本协议最终由各分项目组负责起草相应的监管规章，在项目组内部研究论证达成共识的基础上，公开向全社会征求意见。今明两年新资本协议研究和规划项目组的工作重点是研究起草相关监管文件，2009年～2010年的工作重点将转为培训、定量测算、修改完善和对商业银行进行审查批准。

按照新资本协议的要求，建立违约概率模型数据的历史观察期不低于5年，模型建立后要使用3年，当然其中包括一些双轨并行的时间。可以预计，风险量化模型的最终成熟需要不断进行优化、返回测试和验证，是个长时间的过程。这不仅是监管当局的要求，也是商业银行不断提升风险管理能力的内在要求，成熟的内部评级体系为商业银行信用风险管理提供了强有力的工具。在开发建设内部评级体系过程中，商业银行也将寻找到适合自身特点的风险管理模式。

对于商业银行而言，内部评级法带来的变化可谓是颠覆性的，涉及公司治理、风险管理政策和制度、技术手段、流程改造、信息系统等许多方面。对于监管者同样也存在巨大的挑战。与发达国家实施新资本协议的进程不同，国外是商业银行先有实践，监管当局在总结实际做法的基础上形成法规，而中国监管法规的制定要适当超前，才能引领商业银行实施新资本协议的进程。但无论如何，中国银行体系日益对外开放，国际化程度不断提高，监管当局必须主动适应国际银行业监管制度发展的潮流，提高监管技术，才能满足多变时代下有效监管的要求。

（作者单位：中国银监会国际部）

资料

内部评级法

内部评级法（The Internal Ratings-Based Approach，简称IRB）是新资本协议的主要创新，商业银行可以使用内部估计的风险参数作为计算资本充足率的依据，极大提高了资本监管的风险敏感度。

内部评级法由三大关键要素构成：风险构成要素、风险权重函数和资本充足率最低要求，其核心是对风险构成要素的评估。

谁必须采用内部评级法？

按照分类指导的原则，银监会将商业银行分为新资本协议银行和其它商业银行两大类，实施不同的资本监管制度。在其他国家或地区（含香港、澳门等）设有业务活跃的经营性机构、国际业务占相当比重的大型商业银行必须采用内部评级法。其它商业银行可以自愿实施新资本协议。

为什么不使用外部评级？

IBR Approach？Why Not？

在新资本协议框架下，信用风险资本计提方法有两种，标准法和内部评价法。标准法下，各项资产的风险权重取决于该项资产或交易对手的外部评级，内部评级法允许银行使用内部估计的风险参数计算资本充足率。就中国而言，外部评级机构在中国市场的渗透度很低，只有很少的企业进行过外部评级。现阶段，国内评级机构还达不到新资本协议确定的六条标准，但不采用标准法进行资本监管，并不妨碍外部评级的发展。

内部评级体系建设与外部评级发展存在密切的联系：

首先，从方法论的角度看，内部评级的技术方法来自于外部评级机构，比如穆迪和标准普尔，商业银行开发内部评级体系，很大程度上借用其方法。

其次，内部评级与外部评级之间相互配置和映射。即使商业银行自己开发了内部评级体系，也需要与外部评级相互映射。比如对同一个借款人，商业银行同时有内部评级和外部评级，两个结果之间可以相互映射（mapping），有些商业银行直接将外部评级结果作为内部评级的一个输入参数。

此外，风险管理必须遵循重要性原则，内部评级法不可能覆盖商业银行的所有风险暴露。比如工商银行总资产大概有6万多亿，其中信贷资产是3万多亿，另外还有3万多亿包括持有的国债、央行票据以及对其它银行的债权在内的非信贷资产，这些资产属于低违约资产组合，因为违约经验严重匮乏，单个银行很难开发出针对这类资产的风险计量模型，只有借助外部评级衡量其风险。