经济管理前沿
Frontiers in Economics and Management
- 主办单位:未來中國國際出版集團有限公司
- ISSN:3079-3696（P）
- ISSN:3079-9090（O）
- 期刊分类:经济管理
- 出版周期:月刊
- 投稿量:3
- 浏览量:818
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商业银行信用风险识别与对策研究
Research on Credit Risk Identification and Countermeasures of Commercial Banks
引言
随着金融市场的发展和金融创新的不断推进，商业银行在经营过程中面临的风险类型日益复杂，其中信用风险始终是影响银行稳健运行的核心风险之一。信用风险主要指借款人或交易对手未能按照合同约定履行偿债义务而给银行带来的潜在损失，其具有影响范围广、隐蔽性强和潜在损失大的特点。随着我国商业银行信贷规模的持续扩大，传统信用风险管理方式在风险识别效率、风险定价以及资本配置等方面逐渐显现出一定局限性。在此背景下，引入更加科学的量化管理工具成为提升风险管理水平的重要途径。RAROC（Risk-Adjusted Return on Capital，风险调整后的资本收益率）模型通过将风险因素纳入收益评价体系，实现风险与收益的统一衡量，在银行资本配置与风险管理决策中具有重要应用价值。基于此，本文在相关理论基础上，引入RAROC模型并结合VaR方法对商业银行信用风险进行识别与评估，构建信用风险分析框架，并在此基础上探讨商业银行信用风险管理的优化路径，以期为提升银行风险管理能力和资源配置效率提供参考。
一、理论基础
（一）信用风险的内涵
信用风险是指商业银行在开展信贷业务或其他金融交易过程中，由于借款人或交易对手未能按照合同约定履行偿付义务而产生损失的可能性。作为商业银行面临的主要风险类型之一，信用风险具有影响范围广、潜在损失大以及隐蔽性强等特点。与市场风险或操作风险相比，信用风险往往具有一定的滞后性，其形成过程较为复杂，一旦集中暴露，可能对银行资产质量和经营稳定性产生较大影响。
在商业银行经营活动中，信用风险主要来源于贷款业务、债券投资以及其他授信业务。随着金融市场的发展和银行业务结构的不断变化，信用风险的表现形式也日益多样。例如，在信贷业务中，借款人经营状况恶化或宏观经济环境变化都可能提高违约概率，从而增加银行潜在损失。因此，对信用风险进行科学识别与有效管理，是商业银行风险管理体系的重要内容。
（二）商业银行信用风险管理机制
商业银行信用风险管理通常包括风险识别、风险评估、风险控制和风险监测等环节。在风险识别阶段，银行通过分析客户经营状况、财务信息及行业环境等因素，识别潜在信用风险来源；在风险评估阶段，则通过定量与定性相结合的方法，对借款人的违约概率及可能损失进行评估，从而判断风险水平。
在风险控制方面，商业银行通常通过授信审批、风险定价、贷款担保及风险分散等方式对信用风险进行管理。同时，银行还需要建立持续的风险监测机制，对贷款资产质量进行动态跟踪，并根据风险变化及时调整风险管理策略。完善的信用风险管理机制不仅能够降低潜在损失，也有助于提高银行资本使用效率和经营稳健性。
（三）RAROC模型理论基础
RAROC（Risk-Adjusted Return on Capital）模型是一种以风险调整后的收益率为核心指标的风险管理工具，其基本思想是在考虑风险因素的基础上，对银行业务的收益水平进行评估。与传统绩效评价方法相比，RAROC模型能够同时反映风险与收益之间的关系，因此在商业银行资本配置和风险管理决策中具有重要作用。
RAROC模型的核心在于通过计算风险调整后的收益与经济资本之间的比例，从而衡量一项业务或资产组合在承担相应风险条件下所获得的回报水平。一般而言，RAROC值越高，说明在单位风险资本下所获得的收益越高，业务的风险收益表现越好；反之，则表明该业务可能存在风险与收益不匹配的问题。通过对不同业务或客户的RAROC指标进行比较，商业银行可以更加合理地进行资源配置，并优化风险管理策略。
随着风险管理理念的不断发展，RAROC模型已被广泛应用于商业银行信用风险管理实践中。通过将违约概率、违约损失率以及风险暴露等关键指标纳入分析框架，RAROC模型能够较为全面地反映银行在信贷业务中面临的风险水平，为信用风险识别与评估提供重要依据。
二、基于RAROC模型的信用风险识别方法
（一）RAROC模型的基本原理
RAROC（Risk-Adjusted Return on Capital，风险调整后的资本收益率）模型是一种将风险因素纳入收益评价体系的风险管理工具，其核心思想是在考虑风险资本占用的基础上，对银行业务的收益水平进行风险调整，从而评价业务或资产组合的真实盈利能力。与传统的收益评价方法相比，RAROC模型不仅关注业务收益，还综合考虑风险因素对资本占用的影响，因此能够更加全面地反映银行的风险收益状况。
RAROC模型通常用于衡量单位风险资本所获得的收益水平，其基本计算公式为：
其中，净利润表示银行在一定时期内的盈利水平；预期损失反映银行在正常经营条件下可能发生的平均信用损失；经济资本则是银行为抵御潜在风险而配置的资本规模。通过这一指标，可以评价银行在承担一定风险条件下所获得的收益水平，并为银行风险管理和资本配置提供决策依据。
当RAROC值高于银行设定的最低资本收益率时，说明该业务在承担相应风险的情况下能够获得较好的收益；反之，则表明该业务的风险收益匹配程度较低，需要进一步优化风险管理策略。
（二）经济资本的测算方法
经济资本是商业银行风险管理体系中的重要组成部分，其主要作用是为银行应对潜在风险损失提供资本保障。商业银行通常根据贷款业务风险水平确定所需的经济资本规模，从而保证在极端情况下仍具备一定的风险承受能力。
在本文研究中，经济资本主要依据贷款规模和不良贷款结构进行计算，其计算公式为：
其中，经济资本比率主要根据不同类别贷款的风险水平进行确定，其计算方式如下：
在计算过程中，还需要考虑银行监管资本要求.因此在计算经济资本时通常还需要在上述比率基础上加入8%的监管资本比例，从而得到最终的经济资本水平。通过对银行贷款规模和不良贷款结构进行分析，可以得到各银行在不同年份的经济资本规模，从而为RAROC指标计算提供重要基础。
（三）预期损失的测算方法
预期损失是RAROC模型中的重要指标，用于反映银行在正常经营条件下可能发生的平均信用损失。在信用风险管理研究中，预期损失通常可以通过违约概率模型进行估计。本文采用KMV模型对银行违约风险进行测算，并在此基础上计算银行的预期损失水平。
KMV模型通过分析企业资产价值及其波动情况，估计企业违约距离（Distance to Default），进而得到预期违约率（Expected Default Frequency，EDF）。在得到违约概率后，可以进一步计算银行的预期损失，其计算公式为：
其中，负债总额表示银行承担的债务规模，而EDF表示企业在未来一定时期内发生违约的概率。通过该方法，可以从市场角度对银行的违约风险进行量化分析，从而更加客观地反映银行面临的信用风险水平。
（四）净利润指标
在RAROC模型中，净利润是衡量银行盈利能力的重要指标。净利润反映银行在一定时期内通过各类经营活动所获得的收益水平，是RAROC计算的重要组成部分。商业银行的利润主要来源于利息收入、手续费及佣金收入以及其他经营收入。在计算RAROC指标时，需要在银行传统利润基础上扣除信用风险带来的潜在损失，从而得到风险调整后的收益水平。通过整理样本银行的财务数据，可以得到研究期间各银行的净利润情况，并将其作为RAROC模型计算的重要变量。
（五）RAROC模型计算流程
在完成相关指标测算后，可以进一步计算商业银行的风险调整资本收益率。具体计算过程主要包括以下几个步骤：
首先，根据银行贷款规模及不良贷款结构计算经济资本规模，以反映银行为应对潜在风险所配置的资本水平。其次，通过KMV模型计算银行违约概率，并进一步估算银行的预期损失水平，从而衡量银行在正常经营条件下可能发生的平均信用损失。再次，根据银行财务报表数据整理各银行的净利润指标，以反映银行的盈利能力。最后，将净利润、预期损失以及经济资本代入RAROC计算公式，得到各银行的风险调整资本收益率，并通过比较不同银行和不同年份的RAROC指标，对银行的风险收益状况进行综合评价。
三、基于VAR-RAROC模型的信用风险管理分析研究
（一）研究数据来源
为检验RAROC模型在商业银行信用风险管理中的应用效果，本文选取我国沪深两市上市商业银行作为研究对象。研究数据主要来源于国泰安（CSMAR）数据库，样本区间为2020-2022年。样本银行涵盖国有大型银行、股份制商业银行以及城市商业银行，以保证样本的代表性。不同类型银行在资产规模、业务结构以及风险管理能力方面存在一定差异，因此通过多类型银行样本进行研究，可以更全面地反映我国商业银行信用风险管理的总体状况。在数据整理过程中，本文收集并整理了样本银行的贷款规模、不良贷款结构、净利润以及相关风险指标数据。
（二）RAROC模型的结果分析
1.经济资本计算结果分析
经济资本是银行为抵御潜在风险而配置的重要资本缓冲，其规模能够在一定程度上反映银行面临的风险水平。根据前文设定的计算方法，本文对2020-2022年样本银行的贷款规模及不良贷款结构进行整理，并计算得到各银行的经济资本规模。
| 银行名称 | 2020 | 2021 | 2022 |
|---|---|---|---|
| 中国银行 | 14216477 | 15712574 | 17554322 |
| 中国建设银行 | 16231369 | 18170492 | 20495117 |
| 中国工商银行 | 18624308 | 20667245 | 23212312 |
| 中国农业银行 | 14552433 | 17135752 | 19765745 |
| 兴业银行 | 3965674 | 4428183 | 4982887 |
| 交通银行 | 5848424 | 6560400 | 7296155 |
| 浦发银行 | 4533973 | 4786040 | 4900662 |
| 平安银行 | 2666297 | 3063448 | 3329161 |
| 招商银行 | 5029128 | 5570034 | 6051459 |
| 中信银行 | 4473307 | 4855969 | 5152772 |
| 光大银行 | 3009482 | 3307304 | 3572276 |
| 北京银行 | 1567721 | 1673238 | 1797319 |
| 宁波银行 | 620222 | 832443 | 1010817 |
| 中国邮政储蓄 | 5716258 | 6454099 | 7210433 |
| 江苏银行 | 1165964 | 1359127 | 1556171 |
从表1可以看出，在研究期间内，各商业银行贷款规模整体保持较大体量，国有大型银行的贷款规模明显高于股份制银行和城市商业银行。这一方面反映出国有银行在我国金融体系中的主导地位，另一方面也意味着其承担的信用风险规模相对更高。
| 银行名称 | 损失贷款金额 | 可疑贷款金额 | 次级类贷款金额 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2020 | 2021 | 2022 | 2020 | 2021 | 2022 | 2020 | 2021 | 2022 | |||
| 中国银行 | 48.33 | 86.28 | 66.78 | 33.82 | 60.72 | 60.57 | 125.12 | 61.79 | 104.33 | ||
| 中国建设银行 | 33.71 | 42.25 | 45.66 | 106.29 | 80.62 | 90.80 | 120.73 | 143.20 | 156.36 | ||
| 中国工商银行 | 29.61 | 29.55 | 44.22 | 149.93 | 128.98 | 118.57 | 114.44 | 134.90 | 158.37 | ||
| 续表22020年-2022年银行损失贷款、可疑贷款、次级贷款金额(单位：亿元) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 银行名称 | 损失贷款金额 | 可疑贷款金额 | 次级类贷款金额 | ||||||
| 2020 | 2021 | 2022 | 2020 | 2021 | 2022 | 2020 | 2021 | 2022 | |
| 中国农业银行 | 21.61 | 26.46 | 17.30 | 152.63 | 170.61 | 131.07 | 62.87 | 48.71 | 122.69 |
| 兴业银行 | 5.81 | 9.83 | 13.23 | 16.02 | 15.42 | 20.30 | 27.83 | 23.46 | 20.95 |
| 交通银行 | 18.33 | 17.86 | 24.80 | 26.71 | 25.98 | 33.26 | 52.65 | 52.96 | 40.47 |
| 浦发银行 | 17.79 | 17.67 | 14.12 | 27.48 | 23.22 | 25.81 | 33.19 | 35.94 | 34.69 |
| 平安银行 | 11.24 | 5.91 | 6.26 | 5.94 | 7.39 | 9.70 | 14.21 | 17.97 | 18.90 |
| 招商银行 | 16.86 | 12.62 | 11.50 | 22.00 | 20.76 | 23.74 | 14.76 | 17.49 | 22.77 |
| 中信银行 | 3.54 | 6.70 | 7.20 | 26.21 | 26.94 | 21.47 | 43.70 | 33.82 | 36.54 |
| 光大银行 | 10.27 | 5.84 | 6.21 | 11.60 | 12.51 | 13.43 | 19.80 | 23.01 | 25.04 |
| 北京银行 | 3.56 | 3.47 | 3.66 | 5.50 | 5.89 | 9.36 | 15.50 | 14.76 | 12.69 |
| 宁波银行 | 1.18 | 1.58 | 1.75 | 2.50 | 2.63 | 3.55 | 1.78 | 2.41 | 2.55 |
| 中国邮政储蓄 | 22.46 | 25.49 | 24.58 | 13.80 | 11.95 | 15.74 | 14.11 | 15.24 | 20.42 |
| 江苏银行 | 4.27 | 4.60 | 2.91 | 2.74 | 2.65 | 3.92 | 8.82 | 7.88 | 8.27 |
由表2可以看出，不同银行的不良贷款结构存在一定差异。部分银行的次级类和可疑类贷款占比相对较高，表明其信贷资产质量面临一定压力。总体来看，各银行不良贷款规模与贷款总额之间存在一定对应关系，贷款规模越大的银行，其不良贷款绝对规模也相对较高。
| 银行名称 | 2020 | 2021 | 2022 |
|---|---|---|---|
| 中国银行 | 1731418 | 1939037 | 2141891 |
| 中国建设银行 | 1983643 | 2207969 | 2487091 |
| 中国工商银行 | 2274982 | 2504499 | 2812520 |
| 中国农业银行 | 1787175 | 2094554 | 2386571 |
| 兴业银行 | 476830.8 | 532648.8 | 601655.3 |
| 交通银行 | 717421.3 | 798533 | 890606.6 |
| 浦发银行 | 561234.6 | 588659.9 | 599272.6 |
| 平安银行 | 324389.4 | 366398.3 | 398688 |
| 招商银行 | 609894.7 | 667920.9 | 724975.8 |
| 中信银行 | 542001.3 | 587062.2 | 619642.3 |
| 光大银行 | 367108.2 | 398190.5 | 429994.5 |
| 北京银行 | 190467.9 | 202525.9 | 218206.4 |
| 宁波银行 | 74196.78 | 99225.45 | 120404 |
| 中国邮政储蓄 | 690255.2 | 777497.9 | 866755 |
| 江苏银行 | 141928.1 | 164199.6 | 185899.1 |
根据贷款规模和不良贷款结构计算得到的经济资本结果如表3.3所示。从整体情况来看，不同银行之间的经济资本规模存在明显差异，这主要与银行贷款规模及风险水平有关。贷款规模较大的银行需要配置更多的经济资本，以应对潜在的信用风险损失。因此，经济资本不仅反映银行风险水平，同时也体现银行的风险承受能力。
2. 净利润结果分析
在RAROC模型中，净利润是衡量银行盈利能力的重要指标。本文根据样本银行的财务数据，对2020-2022年的净利润进行整理与统计。
| 银行名称 | 2020 | 2021 | 2022 |
|---|---|---|---|
| 中国银行 | 205096 | 227339 | 237504 |
| 中国建设银行 | 273579 | 303928 | 323166 |
| 中国工商银行 | 317685 | 350216 | 361038 |
| 中国农业银行 | 216400 | 241936 | 258688 |
| 兴业银行 | 67681 | 83816 | 92414 |
| 交通银行 | 79570 | 88939 | 92030 |
| 浦发银行 | 58993 | 53766 | 51997 |
| 平安银行 | 28928 | 36336 | 45516 |
| 招商银行 | 97959 | 120834 | 139294 |
| 中信银行 | 49532 | 56377 | 62950 |
| 光大银行 | 37905 | 43639 | 45040 |
| 北京银行 | 21646 | 22392 | 24930 |
| 宁波银行 | 15136 | 19609 | 23132 |
| 中国邮政储蓄 | 64318 | 76532 | 85355 |
| 江苏银行 | 15619.74 | 20409.26 | 26351.99 |
从表4可以看出，各商业银行在研究期间均保持一定的盈利水平，但不同银行之间的盈利能力存在明显差异。总体来看，国有大型银行其净利润水平普遍高于其他类型银行；而部分股份制银行和城市商业银行但在经营效率和业务结构优化方面具有一定优势，因此也保持了较为稳定的盈利能力。
3.预期损失结果分析
预期损失是银行在正常经营条件下可能发生的平均信用损失，是RAROC模型中的重要组成部分。本文通过KMV模型计算违约距离和预期违约率，并在此基础上估算各银行的预期损失。
| 银行名称 | 2020-12-31 | 2021-12-31 | 2022-12-31 |
|---|---|---|---|
| 中国银行 | 96523 | 132090.5 | 123144.3 |
| 中国建设银行 | 117035.3 | 118362.8 | 130152.3 |
| 中国工商银行 | 133186.5 | 127766.3 | 143104 |
| 中国农业银行 | 113644.8 | 123942.5 | 113510 |
| 兴业银行 | 20778.25 | 23407.75 | 28623.25 |
| 交通银行 | 44852.5 | 44087 | 51548.75 |
| 浦发银行 | 39827.75 | 38265.25 | 35696.5 |
| 平安银行 | 17765.25 | 14101.75 | 15834.5 |
| 招商银行 | 31545 | 27367 | 29058 |
| 中信银行 | 27571 | 28625.75 | 27073.5 |
| 光大银行 | 21017.75 | 17850.5 | 19182.75 |
| 北京银行 | 10180 | 10103.5 | 11514.75 |
| 宁波银行 | 2871.25 | 3494.5 | 4160 |
| 中国邮政储蓄 | 32885.5 | 35276.5 | 37555.25 |
| 江苏银行 | 7842.219 | 7899.974 | 6939.483 |
从表5可以看出，不同银行之间的预期损失规模存在一定差异。总体而言，贷款规模较大的银行预期损失规模也相对较高，这与银行信贷资产规模密切相关。同时，预期损失水平还受到银行资产质量、风险控制能力以及宏观经济环境等因素的影响。若银行能够有效控制不良贷款规模，其预期损失水平也将相应下降。
4. RAROC结果分析
在得到净利润、预期损失以及经济资本等指标后，将相关数据代入RAROC公式即可计算各银行的风险调整资本收益率。RAROC指标能够综合反映银行在承担风险条件下的盈利能力，是衡量银行风险管理水平的重要指标。
| 银行名称 | 2020 | 2021 | 2022 |
|---|---|---|---|
| 中国银行 | 6.270757 | 4.912156 | 5.339195 |
| 中国建设银行 | 7.891731 | 8.40434 | 7.760624 |
| 中国工商银行 | 8.109889 | 8.882004 | 7.74871 |
| 中国农业银行 | 5.749592 | 5.633347 | 6.083122 |
| 兴业银行 | 9.836352 | 11.3411 | 10.60254 |
| 交通银行 | 4.839207 | 5.6168 | 4.545357 |
| 浦发银行 | 2.1683 | 2.633227 | 3.887463 |
| 平安银行 | 3.441157 | 6.068328 | 7.444794 |
| 招商银行 | 10.88942 | 13.99372 | 15.20547 |
| 中信银行 | 4.051835 | 4.72714 | 5.789873 |
| 光大银行 | 4.600075 | 6.476423 | 6.013391 |
| 北京银行 | 6.019912 | 6.06762 | 6.147963 |
| 宁波银行 | 16.53003 | 16.24029 | 15.75696 |
| 中国邮政储蓄 | 4.553751 | 5.306188 | 5.514793 |
| 江苏银行 | 5.479905 | 7.61834 | 10.44249 |
如表6所示，通过对RAROC结果进行比较可以发现，不同银行之间的RAROC水平存在一定差异。这主要与银行的业务结构、风险管理能力以及资本配置效率有关。RAROC值较高的银行表明其在承担相应风险的同时能够获得较高收益，说明其风险收益匹配程度较好；而RAROC值相对较低的银行则可能在风险控制或资本配置方面仍有改进空间。因此，通过RAROC指标分析，可以为商业银行优化风险管理策略和提升资本配置效率提供重要参考。
四、结论
本文围绕商业银行信用风险识别与风险管理问题展开研究，在相关理论分析的基础上，引入RAROC模型对商业银行风险收益状况进行实证分析。选取我国上市商业银行2020—2022年的相关数据，对贷款规模、不良贷款结构、净利润以及预期损失等指标进行测算，并计算风险调整资本收益率（RAROC），以综合评价商业银行的风险管理水平。
研究结果表明，不同商业银行在贷款规模、资产质量及盈利能力方面存在明显差异，这些差异在一定程度上影响银行的经济资本规模和预期损失水平。贷款规模较大的银行通常需要配置更多经济资本以应对潜在信用风险，而不良贷款结构的变化也会对银行整体风险水平产生直接影响。
进一步分析发现，RAROC指标能够较好地反映银行在承担风险条件下的收益水平，是衡量商业银行风险管理能力的重要工具。RAROC水平较高的银行通常在风险控制和资本配置方面表现较好，而RAROC较低的银行则需要进一步优化风险管理策略，提高资本使用效率。
总体而言，RAROC模型在商业银行信用风险识别与风险管理中具有一定应用价值。未来商业银行应进一步完善风险管理体系，加强信用风险量化分析，并优化资本配置机制，以提升风险管理能力，实现稳健经营与可持续发展。
参考文献：
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