时间：2023-07-05 15:57:10
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[关键词] 商业银行；信贷风险；预警
[中图分类号] F830.33 [文献标识码] A [文章编号] 1006-5024(2007)12-0137-03
[作者简介] 郑四华，景德镇陶瓷学院副教授，研究方向为产业经济学；
胡 颖，景德镇陶瓷学院助教，金融学硕士，研究方向为证券投资。(江西 景德镇 333000)
一、构建我国商业银行信贷风险预警系统的必要性分析
中国加入世界贸易组织，为我国商业银行带来了不可多得的发展机遇，同时又对我国商业银行的竞争格局形成了较大冲击，对我国金额体制和金融制度也产生重要影响。随着我国金融行业改革的不断深入，银行不良贷款问题浮出了水面。不良贷款问题成为我国银行业下一步改革和发展的沉重包袱和障碍，使得金融对经济承担助推器的功能难以有效发挥。
近年来，我国银行业金融机构不断强化信贷管理，加速财务重组步伐，加快不良贷款核销力度，不良贷款余额和比率分别有所下降，但截至2006年底，全部商业银行五级分类不良贷款余额仍有1.25万亿元、比率为7.1%，仍然高于国际间银行评价标准水平记录(其良好区间在 2%至5%)，信贷风险在我国商业银行面临的风险中仍占据主体地位。因此，在金融市场加速开放的今天，信贷风险的防范有着十分重要的作用。
商业银行信贷风险预警系统则是一种事前管理模式，即运用计算机系统对特定经济主体进行系统化连续、动态的监测分析，提早发现和判别相关信贷风险，并发出相应的风险警示信号。商业银行可通过对企业风险信息的预警，随时感知自身所处经济环境中风险状态和对企业采取措施后可能产生的影响，准确冷静地分析投资环境与市场变化对贷款影响的能力。同时，在银行贷款所面临的各种现实的或潜在的风险尚未形成或刚刚开始显露有效威胁的情况下，应用预警系统可以排斥和防范企业经营性风险的侵入，使企业经营性风险不致影响银行贷款的安全性，将信贷风险的危险系数降到最小。
因此，建立商业银行信贷风险预警系统，及时发现、防范商业银行不良贷款的产生和扩大，对银行贷款进行规范的管理具有重大的意义。
二、商业银行信贷风险预警系统的设计思路
贷款独立性是信用风险数学模型应用的重要假设条件。政府不同程度的行政干预和政策错误将导致银行信贷存在的风险，无法用现代信用风险度量模型进行准确的预测，即使预测到也不能进行有效的应用。因此，我国目前对信用风险度量模型的应用很少，信贷风险预警系统的开发和应用也受限。
近年来，我国政府一直把国有商业银行作为金融改革的重要对象，四大国有商业银行中已有3家上市，农业银行的股改工作也在积极进行之中。上述举措无疑会在很大程度上改善国有商业银行的治理机制、管理理念、以及经营绩效。随着市场化进程的推进，商业银行的信贷行为将更加理性，贷款的独立性也不断提高，信用风险度量数学模型在我国的应用条件已逐渐具备。
商业银行信贷风险预警系统是指运用计算机系统的智能控制功能，通过一系列定性、定量的技术手段对特定经济主体进行系统化连续监测分析，提早发现和判别风险来源、风险范围、风险程度和风险走势，并发出相应的风险警示信号。根据风险预警系统提供的不同信号，对商业银行贷款业务的开展进行指导。
商业银行信贷风险预警系统着力于建立一个有助于银行及时发现不良贷款，并有效控制不良贷款的系统。整个系统由商业银行信贷信息子系统、商业银行信贷分析子系统、商业银行信贷警示子系统和中心协调控制子系统组成。通过各个子系统的协调运行，实现商业银行的贷款业务和贷款监管业务的智能化、科学化，信息化管理。
三、商业银行信贷信息子系统
商业银行信贷预警系统的预警依据主要是银行信息资源。及时、准确的信息是系统运行的基础，也是银行开展信贷业务、央行和银监会开展监管的前提条件。因而，建立一个健全的数据信息中心是十分必要的。商业银行信贷信息子系统是整个预警分析系统的数据信息储存和提取的中心。
商业银行信贷信息子系统包含的信息种类有：历史统计数据信息、即时数据信息、经济发展信息、行业动态信息、客户信用信息、系统内部处理信息等。除系统内部处理信息是来自系统处理结果外，其它信息都来自系统外部，其信息传导途径为：
信息通过上图的传导途径，最终进入系统的数据库。由于目前全国各大商业银行都已经运用了计算机联网系统，对于信息的采集和导入已经不是难题了。
在明确了数据信息的种类和来源后，就需要了解这些信息的归属。商业银行信贷信息子系统由几个大的数据库组成，每一个数据库下设置数据项，数据信息分类储存在各数据项下。具体设置的数据库如下(表1)：
1.宏观经济信息数据库。宏观经济信息数据库包括的内容为：①经济发展信息，如经济增长率、通货膨胀率、国际收支状况、税率、投资和贸易等方面的规模、结构及变化趋势、国家法律法规中对产业发展的鼓励或限制信息等；②货币政策信息，如法定存款准备率、再贴现率、利率、汇率等。建立宏观经济信息数据库的目的是为了判断经济未来发展的趋势、财政、货币政策调控状况，以防范经济恶化所带来的信贷系统风险。
2.商业银行相关信息数据库。银行相关信息数据库的内容为：①银行业总体信贷信息，包括中央银行、银监会的业务指导信息、同业拆借率、商业银行信贷资产的存量和增量、投资动态、不良资产总量及比率等信息；②银行内部自身资料信息，如各商业银行存款总量、贷款总量、可支配的资金量、贷款运营周期统计数据、贷款偿还情况等。建立该数据库的目的是为了了解同行业信贷状况，商业银行自身信贷资金运行风险状况，以防范商业银行业信贷风险。
3.商业银行客户信息数据库。按照贷款主体的不同，商业银行客户信息数据库分为自然人、个体工商户及小型企业、企业法人三类客户信息数据库。自然人信息数据库的内容主要为客户个人基本情况，侧重于个人收入、个人信誉和负债情况。个体工商户及小型企业信息数据库的内容主要为：客户基本情况、盈利能力、营运能力、负债情况和偿债能力等，侧重于生产经营状况和发展潜力状况。企业法人客户信息数据库主要包括：①客户基本信息，如公司概况、公司历史信誉、管理层素质、行业地位、企业发展前景等信息；②客户财务风险信息，如盈利能力、营运能力、偿债能力、现金流量状况等信息；③客户信贷资产质量风险信息，如贷款本息按期偿还情况、不良资产情况、担保抵押情况等信息；④客户所处行业信息，如产业政策、对外贸易条件变化、市场供求、产业成熟度、行业技术风险、行业垄断程度、行业增长潜力、行业波动性、产业扩张性、产品替代性、行业资本积累率、行业劳动生产率、行业亏损系数、产品销售率、行业信贷平均损失率、相对不良资产率等。建立商业银行客户信息数据库的目的是为了掌握客户生产经营状况、财务状况、信用等级状况，以防范贷款对象风险。
四、商业银行信贷分析子系统
商业银行贷款分析子系统是整个预警系统的核心部分，当客户向银行提出贷款申请时，银行业务员将有关数据输入商业银行信贷信息子系统，商业银行分析子系统便从信贷信息子系统中提取相关的客户信息、行业信息、宏观经济运行数据信息，对商业银行的该笔贷款业务进行动态分析。商业银行信贷分析子系统由系统运行参数数据库、指标模块、判断模块、预测模块组成。
1.系统运行参数数据库。系统运行参数数据库主要包括：①系统暂存信息数据库；②预警警界线数据指标库；③数据处理公式数据库。建立该数据库的目的是为了商业银行信贷分析子系统有效的运行。
2.指标模块。指标模块是实现预警的首要环节，其主要功能是建立科学的预警指标体系正常值，建立预警界限。指标模块的作用是为了使预警指标信息系统化、条理化和可运用化。预警体系科学性的首要标志就是所选择的预警指标系统能否科学地反映商业银行信贷风险的变化特征。
预警指标主要由系统性风险指标和非系统性风险指标两部分组成。客户系统性信贷风险主要来源于宏观经济方面的行业信贷风险、区域信贷风险；非系统性风险主要表现在客户经营风险、财务风险和信贷记录等方面。因此，结合上述风险构成因素，商业银行信贷风险预警指标体系应包括宏观经济发展指标体系、客户所处行业信贷风险预警指标体系、客户所处区域风险预警指标体系、客户经营风险预警指标体系、客户财务风险预警指标体系、客户信贷资产风险预警指标体系。
指标模块就是通过确定数据库中各指标正常值的范围和指标体系的权重，计算出警界限系数，再将预警警界线系数输入系统运行参数数据库中保存。
3.判断模块。判断模块主要功能是将商业银行客户信息库中的客户信息调入，对照系统运行参数数据库中的数据处理公式所确定的正常值(预警警界线)，计算风险指数。判断模块决定是否发出警报，以及发出何种程度的预警警报。
报警装置是风险预警系统的关键部件。信贷风险预警系统在目标客户的信贷风险上升到一定程度时，能够通过指标体系的风险指数及时发出预警信号，为信贷人员采取风险防范措施，制定信贷决策提供重要的参考信息。
4.预测模块。商业银行信贷风险预警系统不但可以对银行当前所面临的信贷风险发出预警信号，而且能够根据历史信息，预测银行信贷风险的发展趋势，进而对客户信贷风险的未来状况做出评价并进行预警。由于用于市场预测的灰色理论具有需要的数据模型少和利用微分方程描述动态特性的优势，且由理论建立的灰色动态预报模型具有良好的预测精度，因此在信贷风险预警系统中引入灰色理论进行预测，可以获得良好的预测效果。
五、商业银行信贷警示子系统
一旦商业银行信贷分析子系统的判断模块决定发出警报时，商业银行信贷警示子系统就会发出相关的警示信号。
商业银行信贷警示子系统的预警分为两部分构成，即商业银行信贷整体风险和单个客户风险所构成；相对应的商业银行贷款警示子系统为两类预警，即A类预警信号和B类预警信号。
A类预警信号反映的是商业银行自身风险情况，共分为5个风险等级，由绿、蓝、紫、黄、红5种颜色的字母“A”标示。当预警信号为绿色时，表明银行经营稳健，达到银监会风险监管的各项要求，控制风险能力较强；当预警信号为蓝色时，表明银行经营基本稳健，达到银监会风险监管的主要要求，在个别方面未达到风险监管要求；当预警信号为紫色时，表明银行经营状况正常，基本达到风险监管的主要要求，但存在一些缺陷；当预警信号为黄色时表明银行存在较大的风险，较多方面未达到风险监管要求，存在问题较多；当预警信号为红色时表明银行经营状况很差，经营有严重缺陷和问题，控制、化解风险能力基本丧失。
B类预警信号反映的是贷款客户存在的风险情况，共分为5个风险等级，由绿、蓝、紫、黄、红5种颜色的字母“B”标示。当预警信号为绿色时，表明客户的收入稳定，有十分强的偿债能力；当预警信号为蓝色时，表明客户的收入基本稳定，有较强的偿债能力；当预警信号为紫色时，表明客户的收入较前期有小幅缩减，但收入基本稳定，具备偿债能力，但存在一些可能对偿债产生不利影响的因素；当预警信号为黄色时，表明客户的收入大幅缩减，并长期不能改善，偿债能力出现问题；当预警信号为红色时，表明客户收入缩减严重，并出现负收入，基本失去偿债能力。
六、中心协调控制子系统
正如一个乐队需要一个指挥一样，作为一个完整的运行整体，仅有各个子系统的独立运行是不行的，它们必须相互合作、协调运行。而中心协调控制子系统正是充当了指挥的角色。
中心协调控制子系统设置的功能是将各个系统的资源合理的调动起来，避免信息资源的重复，并及时更新；检验预警信息系统、指标模块和判断模块设置的科学性、合理性，并对其定期进行信息反馈，及时调整。同时，在其它子系统完成各自任务时，它能够及时保存数据信息，并对其加密，避免资源外泄。但最重要的还是它能够同银行的联网系统建立对接关系，避免系统之间产生冲突。
对商业银行信贷风险进行预警，其最终目的在于对信贷风险进行有效控制。以往我国商业银行风险管理偏重于信贷风险的事后控制，即等到风险已经发生才采取措施进行补救，但此刻不良贷款已经形成并造成一定的损失。商业银行信贷风险预警系统通过对贷款前的银行系统风险和非系统风险的分析预测，在银行贷款过程中既考虑银行单个客户的非系统性风险又兼顾了宏观经济环境和银行自身的风险。使商业银行贷款形成以事前控制为主的，并与事中控制、事后控制相结合的信贷风险控制体系，最大限度地减少信贷风险带来的损失。
参考文献：
[1]曾丽.我国商业银行信用风险预警机制研究[D].四川大学，2006.
[2]胡群峰.我国商业银行信贷风险预警研究[D].江苏大学，2005.
[关键词]商业银行；信贷风险；预警
一、构建我国商业银行信贷风险预警系统的必要性分析
中国加入世界贸易组织，为我国商业银行带来了不可多得的发展机遇，同时又对我国商业银行的竞争格局形成了较大冲击，对我国金额体制和金融制度也产生重要影响。随着我国金融行业改革的不断深入，银行不良贷款问题浮出了水面。不良贷款问题成为我国银行业下一步改革和发展的沉重包袱和障碍，使得金融对经济承担助推器的功能难以有效发挥。
近年来，我国银行业金融机构不断强化信贷管理，加速财务重组步伐，加快不良贷款核销力度，不良贷款余额和比率分别有所下降，但截至2006年底，全部商业银行五级分类不良贷款余额仍有1.25万亿元、比率为7.1%，仍然高于国际间银行评价标准水平记录(其良好区间在2%至5%)，信贷风险在我国商业银行面临的风险中仍占据主体地位。因此，在金融市场加速开放的今天，信贷风险的防范有着十分重要的作用。
商业银行信贷风险预警系统则是一种事前管理模式，即运用计算机系统对特定经济主体进行系统化连续、动态的监测分析，提早发现和判别相关信贷风险，并发出相应的风险警示信号。商业银行可通过对企业风险信息的预警，随时感知自身所处经济环境中风险状态和对企业采取措施后可能产生的影响，准确冷静地分析投资环境与市场变化对贷款影响的能力。同时，在银行贷款所面临的各种现实的或潜在的风险尚未形成或刚刚开始显露有效威胁的情况下，应用预警系统可以排斥和防范企业经营性风险的侵入，使企业经营性风险不致影响银行贷款的安全性，将信贷风险的危险系数降到最小。
因此，建立商业银行信贷风险预警系统，及时发现、防范商业银行不良贷款的产生和扩大，对银行贷款进行规范的管理具有重大的意义。
二、商业银行信贷风险预警系统的设计思路
贷款独立性是信用风险数学模型应用的重要假设条件。政府不同程度的行政干预和政策错误将导致银行信贷存在的风险，无法用现代信用风险度量模型进行准确的预测，即使预测到也不能进行有效的应用。因此，我国目前对信用风险度量模型的应用很少，信贷风险预警系统的开发和应用也受限。
近年来，我国政府一直把国有商业银行作为金融改革的重要对象，四大国有商业银行中已有3家上市，农业银行的股改工作也在积极进行之中。上述举措无疑会在很大程度上改善国有商业银行的治理机制、管理理念、以及经营绩效。随着市场化进程的推进，商业银行的信贷行为将更加理性，贷款的独立性也不断提高，信用风险度量数学模型在我国的应用条件已逐渐具备。
商业银行信贷风险预警系统是指运用计算机系统的智能控制功能，通过一系列定性、定量的技术手段对特定经济主体进行系统化连续监测分析，提早发现和判别风险来源、风险范围、风险程度和风险走势，并发出相应的风险警示信号。根据风险预警系统提供的不同信号，对商业银行贷款业务的开展进行指导。
商业银行信贷风险预警系统着力于建立一个有助于银行及时发现不良贷款，并有效控制不良贷款的系统。整个系统由商业银行信贷信息子系统、商业银行信贷分析子系统、商业银行信贷警示子系统和中心协调控制子系统组成。通过各个子系统的协调运行，实现商业银行的贷款业务和贷款监管业务的智能化、科学化，信息化管理。
三、商业银行信贷信息子系统
商业银行信贷预警系统的预警依据主要是银行信息资源。及时、准确的信息是系统运行的基础，也是银行开展信贷业务、央行和银监会开展监管的前提条件。因而，建立一个健全的数据信息中心是十分必要的。商业银行信贷信息子系统是整个预警分析系统的数据信息储存和提取的中心。
商业银行信贷信息子系统包含的信息种类有：历史统计数据信息、即时数据信息、经济发展信息、行业动态信息、客户信用信息、系统内部处理信息等。除系统内部处理信息是来自系统处理结果外，其它信息都来自系统外部，其信息传导途径为：
信息通过上图的传导途径，最终进入系统的数据库。由于目前全国各大商业银行都已经运用了计算机联网系统，对于信息的采集和导入已经不是难题了。
在明确了数据信息的种类和来源后，就需要了解这些信息的归属。商业银行信贷信息子系统由几个大的数据库组成，每一个数据库下设置数据项，数据信息分类储存在各数据项下。具体设置的数据库如下(表1)：
1.宏观经济信息数据库。宏观经济信息数据库包括的内容为：①经济发展信息，如经济增长率、通货膨胀率、国际收支状况、税率、投资和贸易等方面的规模、结构及变化趋势、国家法律法规中对产业发展的鼓励或限制信息等；②货币政策信息，如法定存款准备率、再贴现率、利率、汇率等。建立宏观经济信息数据库的目的是为了判断经济未来发展的趋势、财政、货币政策调控状况，以防范经济恶化所带来的信贷系统风险。
2.商业银行相关信息数据库。银行相关信息数据库的内容为：①银行业总体信贷信息，包括中央银行、银监会的业务指导信息、同业拆借率、商业银行信贷资产的存量和增量、投资动态、不良资产总量及比率等信息；②银行内部自身资料信息，如各商业银行存款总量、贷款总量、可支配的资金量、贷款运营周期统计数据、贷款偿还情况等。建立该数据库的目的是为了了解同行业信贷状况，商业银行自身信贷资金运行风险状况，以防范商业银行业信贷风险。
3.商业银行客户信息数据库。按照贷款主体的不同，商业银行客户信息数据库分为自然人、个体工商户及小型企业、企业法人三类客户信息数据库。自然人信息数据库的内容主要为客户个人基本情况，侧重于个人收入、个人信誉和负债情况。个体工商户及小型企业信息数据库的内容主要为：客户基本情况、盈利能力、营运能力、负债情况和偿债能力等，侧重于生产经营状况和发展潜力状况。企业法人客户信息数据库主要包括：①客户基本信息，如公司概况、公司历史信誉、管理层素质、行业地位、企业发展前景等信息；②客户财务风险信息，如盈利能力、营运能力、偿债能力、现金流量状况等信息；③客户信贷资产质量风险信息，如贷款本息按期偿还情况、不良资产情况、担保抵押情况等信息；④客户所处行业信息，如产业政策、对外贸易条件变化、市场供求、产业成熟度、行业技术风险、行业垄断程度、行业增长潜力、行业波动性、产业扩张性、产品替代性、行业资本积累率、行业劳动生产率、行业亏损系数、产品销售率、行业信贷平均损失率、相对不良资产率等。建立商业银行客户信息数据库的目的是为了掌握客户生产经营状况、财务状况、信用等级状况，以防范贷款对象风险。
四、商业银行信贷分析子系统
商业银行贷款分析子系统是整个预警系统的核心部分，当客户向银行提出贷款申请时，银行业务员将有关数据输入商业银行信贷信息子系统，商业银行分析子系统便从信贷信息子系统中提取相关的客户信息、行业信息、宏观经济运行数据信息，对商业银行的该笔贷款业务进行动态分析。商业银行信贷分析子系统由系统运行参数数据库、指标模块、判断模块、预测模块组成。
1.系统运行参数数据库。系统运行参数数据库主要包括：①系统暂存信息数据库；②预警警界线数据指标库；③数据处理公式数据库。建立该数据库的目的是为了商业银行信贷分析子系统有效的运行。
2.指标模块。指标模块是实现预警的首要环节，其主要功能是建立科学的预警指标体系正常值，建立预警界限。指标模块的作用是为了使预警指标信息系统化、条理化和可运用化。预警体系科学性的首要标志就是所选择的预警指标系统能否科学地反映商业银行信贷风险的变化特征。
预警指标主要由系统性风险指标和非系统性风险指标两部分组成。客户系统性信贷风险主要来源于宏观经济方面的行业信贷风险、区域信贷风险；非系统性风险主要表现在客户经营风险、财务风险和信贷记录等方面。因此，结合上述风险构成因素，商业银行信贷风险预警指标体系应包括宏观经济发展指标体系、客户所处行业信贷风险预警指标体系、客户所处区域风险预警指标体系、客户经营风险预警指标体系、客户财务风险预警指标体系、客户信贷资产风险预警指标体系。
指标模块就是通过确定数据库中各指标正常值的范围和指标体系的权重，计算出警界限系数，再将预警警界线系数输入系统运行参数数据库中保存。
3.判断模块。判断模块主要功能是将商业银行客户信息库中的客户信息调入，对照系统运行参数数据库中的数据处理公式所确定的正常值(预警警界线)，计算风险指数。判断模块决定是否发出警报，以及发出何种程度的预警警报。
报警装置是风险预警系统的关键部件。信贷风险预警系统在目标客户的信贷风险上升到一定程度时，能够通过指标体系的风险指数及时发出预警信号，为信贷人员采取风险防范措施，制定信贷决策提供重要的参考信息。
4.预测模块。商业银行信贷风险预警系统不但可以对银行当前所面临的信贷风险发出预警信号，而且能够根据历史信息，预测银行信贷风险的发展趋势，进而对客户信贷风险的未来状况做出评价并进行预警。由于用于市场预测的灰色理论具有需要的数据模型少和利用微分方程描述动态特性的优势，且由理论建立的灰色动态预报模型具有良好的预测精度，因此在信贷风险预警系统中引入灰色理论进行预测，可以获得良好的预测效果。
五、商业银行信贷警示子系统
一旦商业银行信贷分析子系统的判断模块决定发出警报时，商业银行信贷警示子系统就会发出相关的警示信号。
商业银行信贷警示子系统的预警分为两部分构成，即商业银行信贷整体风险和单个客户风险所构成；相对应的商业银行贷款警示子系统为两类预警，即A类预警信号和B类预警信号。
A类预警信号反映的是商业银行自身风险情况，共分为5个风险等级，由绿、蓝、紫、黄、红5种颜色的字母“A”标示。当预警信号为绿色时，表明银行经营稳健，达到银监会风险监管的各项要求，控制风险能力较强；当预警信号为蓝色时，表明银行经营基本稳健，达到银监会风险监管的主要要求，在个别方面未达到风险监管要求；当预警信号为紫色时，表明银行经营状况正常，基本达到风险监管的主要要求，但存在一些缺陷；当预警信号为黄色时表明银行存在较大的风险，较多方面未达到风险监管要求，存在问题较多；当预警信号为红色时表明银行经营状况很差，经营有严重缺陷和问题，控制、化解风险能力基本丧失。
B类预警信号反映的是贷款客户存在的风险情况，共分为5个风险等级，由绿、蓝、紫、黄、红5种颜色的字母“B”标示。当预警信号为绿色时，表明客户的收入稳定，有十分强的偿债能力；当预警信号为蓝色时，表明客户的收入基本稳定，有较强的偿债能力；当预警信号为紫色时，表明客户的收入较前期有小幅缩减，但收入基本稳定，具备偿债能力，但存在一些可能对偿债产生不利影响的因素；当预警信号为黄色时，表明客户的收入大幅缩减，并长期不能改善，偿债能力出现问题；当预警信号为红色时，表明客户收入缩减严重，并出现负收入，基本失去偿债能力。
六、中心协调控制子系统
正如一个乐队需要一个指挥一样，作为一个完整的运行整体，仅有各个子系统的独立运行是不行的，它们必须相互合作、协调运行。而中心协调控制子系统正是充当了指挥的角色。
中心协调控制子系统设置的功能是将各个系统的资源合理的调动起来，避免信息资源的重复，并及时更新；检验预警信息系统、指标模块和判断模块设置的科学性、合理性，并对其定期进行信息反馈，及时调整。同时，在其它子系统完成各自任务时，它能够及时保存数据信息，并对其加密，避免资源外泄。但最重要的还是它能够同银行的联网系统建立对接关系，避免系统之间产生冲突。
对商业银行信贷风险进行预警，其最终目的在于对信贷风险进行有效控制。以往我国商业银行风险管理偏重于信贷风险的事后控制，即等到风险已经发生才采取措施进行补救，但此刻不良贷款已经形成并造成一定的损失。商业银行信贷风险预警系统通过对贷款前的银行系统风险和非系统风险的分析预测，在银行贷款过程中既考虑银行单个客户的非系统性风险又兼顾了宏观经济环境和银行自身的风险。使商业银行贷款形成以事前控制为主的，并与事中控制、事后控制相结合的信贷风险控制体系，最大限度地减少信贷风险带来的损失。
参考文献：
[1]曾丽.我国商业银行信用风险预警机制研究[D].四川大学，2006.
[2]胡群峰.我国商业银行信贷风险预警研究[D].江苏大学，2005.
[关键词]商业银行；信贷风险；预警
一、构建我国商业银行信贷风险预警系统的必要性分析
-
中国加入世界贸易组织，为我国商业银行带来了不可多得的发展机遇，同时又对我国商业银行的竞争格局形成了较大冲击，对我国金额体制和金融制度也产生重要影响。随着我国金融行业改革的不断深入，银行不良贷款问题浮出了水面。不良贷款问题成为我国银行业下一步改革和发展的沉重包袱和障碍，使得金融对经济承担助推器的功能难以有效发挥。
近年来，我国银行业金融机构不断强化信贷管理，加速财务重组步伐，加快不良贷款核销力度，不良贷款余额和比率分别有所下降，但截至2006年底，全部商业银行五级分类不良贷款余额仍有1.25万亿元、比率为7.1%，仍然高于国际间银行评价标准水平记录(其良好区间在2%至5%)，信贷风险在我国商业银行面临的风险中仍占据主体地位。因此，在金融市场加速开放的今天，信贷风险的防范有着十分重要的作用。
商业银行信贷风险预警系统则是一种事前管理模式，即运用计算机系统对特定经济主体进行系统化连续、动态的监测分析，提早发现和判别相关信贷风险，并发出相应的风险警示信号。商业银行可通过对企业风险信息的预警，随时感知自身所处经济环境中风险状态和对企业采取措施后可能产生的影响，准确冷静地分析投资环境与市场变化对贷款影响的能力。同时，在银行贷款所面临的各种现实的或潜在的风险尚未形成或刚刚开始显露有效威胁的情况下，应用预警系统可以排斥和防范企业经营性风险的侵入，使企业经营性风险不致影响银行贷款的安全性，将信贷风险的危险系数降到最小。
因此，建立商业银行信贷风险预警系统，及时发现、防范商业银行不良贷款的产生和扩大，对银行贷款进行规范的管理具有重大的意义。
二、商业银行信贷风险预警系统的设计思路
贷款独立性是信用风险数学模型应用的重要假设条件。政府不同程度的行政干预和政策错误将导致银行信贷存在的风险，无法用现代信用风险度量模型进行准确的预测，即使预测到也不能进行有效的应用。因此，我国目前对信用风险度量模型的应用很少，信贷风险预警系统的开发和应用也受限。
近年来，我国政府一直把国有商业银行作为金融改革的重要对象，四大国有商业银行中已有3家上市，农业银行的股改工作也在积极进行之中。上述举措无疑会在很大程度上改善国有商业银行的治理机制、管理理念、以及经营绩效。随着市场化进程的推进，商业银行的信贷行为将更加理性，贷款的独立性也不断提高，信用风险度量数学模型在我国的应用条件已逐渐具备。
商业银行信贷风险预警系统是指运用计算机系统的智能控制功能，通过一系列定性、定量的技术手段对特定经济主体进行系统化连续监测分析，提早发现和判别风险来源、风险范围、风险程度和风险走势，并发出相应的风险警示信号。根据风险预警系统提供的不同信号，对商业银行贷款业务的开展进行指导。
商业银行信贷风险预警系统着力于建立一个有助于银行及时发现不良贷款，并有效控制不良贷款的系统。整个系统由商业银行信贷信息子系统、商业银行信贷分析子系统、商业银行信贷警示子系统和中心协调控制子系统组成。通过各个子系统的协调运行，实现商业银行的贷款业务和贷款监管业务的智能化、科学化，信息化管理。
三、商业银行信贷信息子系统
商业银行信贷预警系统的预警依据主要是银行信息资源。及时、准确的信息是系统运行的基础，也是银行开展信贷业务、央行和银监会开展监管的前提条件。因而，建立一个健全的数据信息中心是十分必要的。商业银行信贷信息子系统是整个预警分析系统的数据信息储存和提取的中心。
商业银行信贷信息子系统包含的信息种类有：历史统计数据信息、即时数据信息、经济发展信息、行业动态信息、客户信用信息、系统内部处理信息等。除系统内部处理信息是来自系统处理结果外，其它信息都来自系统外部，其信息传导途径为：
信息通过上图的传导途径，最终进入系统的数据库。由于目前全国各大商业银行都已经运用了计算机联网系统，对于信息的采集和导入已经不是难题了。
在明确了数据信息的种类和来源后，就需要了解这些信息的归属。商业银行信贷信息子系统由几个大的数据库组成，每一个数据库下设置数据项，数据信息分类储存在各数据项下。具体设置的数据库如下(表1)：
1.宏观经济信息数据库。宏观经济信息数据库包括的内容为：①经济发展信息，如经济增长率、通货膨胀率、国际收支状况、税率、投资和贸易等方面的规模、结构及变化趋势、国家法律法规中对产业发展的鼓励或限制信息等；②货币政策信息，如法定存款准备率、再贴现率、利率、汇率等。建立宏观经济信息数据库的目的是为了判断经济未来发展的趋势、财政、货币政策调控状况，以防范经济恶化所带来的信贷系统风险。
2.商业银行相关信息数据库。银行相关信息数据库的内容为：①银行业总体信贷信息，包括中央银行、银监会的业务指导信息、同业拆借率、商业银行信贷资产的存量和增量、投资动态、不良资产总量及比率等信息；②银行内部自身资料信息，如各商业银行存款总量、贷款总量、可支配的资金量、贷款运营周期统计数据、贷款偿还情况等。建立该数据库的目的是为了了解同行业信贷状况，商业银行自身信贷资金运行风险状况，以防范商业银行业信贷风险。
3.商业银行客户信息数据库。按照贷款主体的不同，商业银行客户信息数据库分为自然人、个体工商户及小型企业、企业法人三类客户信息数据库。自然人信息数据库的内容主要为客户个人基本情况，侧重于个人收入、个人信誉和负债情况。个体工商户及小型企业信息数据库的内容主要为：客户基本情况、盈利能力、营运能力、负债情况和偿债能力等，侧重于生产经营状况和发展潜力状况。企业法人客户信息数据库主要包括：①客户基本信息，如公司概况、公司历史信誉、管理层素质、行业地位、企业发展前景等信息；②客户财务风险信息，如盈利能力、营运能力、偿债能力、现金流量状况等信息；③客户信贷资产质量风险信息，如贷款本息按期偿还情况、不良资产情况、担保抵押情况等信息；④客户所处行业信息，如产业政策、对外贸易条件变化、市场供求、产业成熟度、行业技术风险、行业垄断程度、行业增长潜力、行业波动性、产业扩张性、产品替代性、行业资本积累率、行业劳动生产率、行业亏损系数、产品销售率、行业信贷平均损失率、相对不良资产率等。建立商业银行客户信息数据库的目的是为了掌握客户生产经营状况、财务状况、信用等级状况，以防范贷款对象风险。
四、商业银行信贷分析子系统
商业银行贷款分析子系统是整个预警系统的核心部分，当客户向银行提出贷款申请时，银行业务员将有关数据输入商业银行信贷信息子系统，商业银行分析子系统便从信贷信息子系统中提取相关的客户信息、行业信息、宏观经济运行数据信息，对商业银行的该笔贷款业务进行动态分析。商业银行信贷分析子系统由系统运行参数数据库、指标模块、判断模块、预测模块组成。
1.系统运行参数数据库。系统运行参数数据库主要包括：①系统暂存信息数据库；②预警警界线数据指标库；③数据处理公式数据库。建立该数据库的目的是为了商业银行信贷分析子系统有效的运行。
2.指标模块。指标模块是实现预警的首要环节，其主要功能是建立科学的预警指标体系正常值，建立预警界限。指标模块的作用是为了使预警指标信息系统化、条理化和可运用化。预警体系科学性的首要标志就是所选择的预警指标系统能否科学地反映商业银行信贷风险的变化特征。
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预警指标主要由系统性风险指标和非系统性风险指标两部分组成。客户系统性信贷风险主要来源于宏观经济方面的行业信贷风险、区域信贷风险；非系统性风险主要表现在客户经营风险、财务风险和信贷记录等方面。因此，结合上述风险构成因素，商业银行信贷风险预警指标体系应包括宏观经济发展指标体系、客户所处行业信贷风险预警指标体系、客户所处区域风险预警指标体系、客户经营风险预警指标体系、客户财务风险预警指标体系、客户信贷资产风险预警指标体系。
指标模块就是通过确定数据库中各指标正常值的范围和指标体系的权重，计算出警界限系数，再将预警警界线系数输入系统运行参数数据库中保存。
3.判断模块。判断模块主要功能是将商业银行客户信息库中的客户信息调入，对照系统运行参数数据库中的数据处理公式所确定的正常值(预警警界线)，计算风险指数。判断模块决定是否发出警报，以及发出何种程度的预警警报。
报警装置是风险预警系统的关键部件。信贷风险预警系统在目标客户的信贷风险上升到一定程度时，能够通过指标体系的风险指数及时发出预警信号，为信贷人员采取风险防范措施，制定信贷决策提供重要的参考信息。
4.预测模块。商业银行信贷风险预警系统不但可以对银行当前所面临的信贷风险发出预警信号，而且能够根据历史信息，预测银行信贷风险的发展趋势，进而对客户信贷风险的未来状况做出评价并进行预警。由于用于市场预测的灰色理论具有需要的数据模型少和利用微分方程描述动态特性的优势，且由理论建立的灰色动态预报模型具有良好的预测精度，因此在信贷风险预警系统中引入灰色理论进行预测，可以获得良好的预测效果。
五、商业银行信贷警示子系统
一旦商业银行信贷分析子系统的判断模块决定发出警报时，商业银行信贷警示子系统就会发出相关的警示信号。
商业银行信贷警示子系统的预警分为两部分构成，即商业银行信贷整体风险和单个客户风险所构成；相对应的商业银行贷款警示子系统为两类预警，即A类预警信号和B类预警信号。
A类预警信号反映的是商业银行自身风险情况，共分为5个风险等级，由绿、蓝、紫、黄、红5种颜色的字母“A”标示。当预警信号为绿色时，表明银行经营稳健，达到银监会风险监管的各项要求，控制风险能力较强；当预警信号为蓝色时，表明银行经营基本稳健，达到银监会风险监管的主要要求，在个别方面未达到风险监管要求；当预警信号为紫色时，表明银行经营状况正常，基本达到风险监管的主要要求，但存在一些缺陷；当预警信号为黄色时表明银行存在较大的风险，较多方面未达到风险监管要求，存在问题较多；当预警信号为红色时表明银行经营状况很差，经营有严重缺陷和问题，控制、化解风险能力基本丧失。
B类预警信号反映的是贷款客户存在的风险情况，共分为5个风险等级，由绿、蓝、紫、黄、红5种颜色的字母“B”标示。当预警信号为绿色时，表明客户的收入稳定，有十分强的偿债能力；当预警信号为蓝色时，表明客户的收入基本稳定，有较强的偿债能力；当预警信号为紫色时，表明客户的收入较前期有小幅缩减，但收入基本稳定，具备偿债能力，但存在一些可能对偿债产生不利影响的因素；当预警信号为黄色时，表明客户的收入大幅缩减，并长期不能改善，偿债能力出现问题；当预警信号为红色时，表明客户收入缩减严重，并出现负收入，基本失去偿债能力。
六、中心协调控制子系统
正如一个乐队需要一个指挥一样，作为一个完整的运行整体，仅有各个子系统的独立运行是不行的，它们必须相互合作、协调运行。而中心协调控制子系统正是充当了指挥的角色。
中心协调控制子系统设置的功能是将各个系统的资源合理的调动起来，避免信息资源的重复，并及时更新；检验预警信息系统、指标模块和判断模块设置的科学性、合理性，并对其定期进行信息反馈，及时调整。同时，在其它子系统完成各自任务时，它能够及时保存数据信息，并对其加密，避免资源外泄。但最重要的还是它能够同银行的联网系统建立对接关系，避免系统之间产生冲突。
对商业银行信贷风险进行预警，其最终目的在于对信贷风险进行有效控制。以往我国商业银行风险管理偏重于信贷风险的事后控制，即等到风险已经发生才采取措施进行补救，但此刻不良贷款已经形成并造成一定的损失。商业银行信贷风险预警系统通过对贷款前的银行系统风险和非系统风险的分析预测，在银行贷款过程中既考虑银行单个客户的非系统性风险又兼顾了宏观经济环境和银行自身的风险。使商业银行贷款形成以事前控制为主的，并与事中控制、事后控制相结合的信贷风险控制体系，最大限度地减少信贷风险带来的损失。
参考文献：
[1]曾丽.我国商业银行信用风险预警机制研究[D].四川大学，2006.
[2]胡群峰.我国商业银行信贷风险预警研究[D].江苏大学，2005.
所谓行业是介于宏观经济和微观经济之间的中观经济范畴，是由具有共同特征的企业群体组成。由于同一行业内的企业成员在生产经营上存在着相同性或相似性，其产品或服务具有很强的替代性，行业内的企业成员彼此间处于一种更为紧密的联系态。行业兴衰决定了行业内部企业生存的条件的发展状况，进而影响到银行信贷资金的安全。因此，行业分析应作为银行内部风险评级与信贷管理的一项重要内容。
我国商业银行需要的行业分析框架，包括5个分析模块
（1）行业环境特征评价：包括宏观经济环境和行业运行环境两方面。其中，经济周期、财政政策和货币政策是衡量宏观经济状况的主要变量，而从中观层面看，还需进一步考察国家产业政策、法律法规、体制转轨、WTO因素和重大事件等因素。对上述要素作综合分析，可以判断行业所处环境的整体水平。
（2）行业经营状况评价：主要从市场供求、产业成熟度、技术风险、行业垄断程度、产品替代和产业依赖度等评价行业自身经营状况，据以判断行业内部所有企业的整体运营状态、预测行业发展趋势。
（3）行业财务数据分析：在行业动态数据库基础上，建立量化分析模型，对行业平均违约概率、预期损失率和外部影射评级进行一致性和系统性的分析评价。
（4）行业信贷质量评价：通过分析该行业信贷结构、信贷资产质量和信贷风险成因等，以期更加深入地反映各行业信贷资产在不同地区、信贷品种、担保方式、贷款期限的风险差异及变化趋势。
（5）风险评级与组合分析：综合上述因素，对各行业进行统一的风险评级。银行依据行业风险评级结果，确定进入或退出基本策略，并依靠定量分析模型对所有行业做组合分析，借此确定各行业风险限额。
随着我国进入WTO，各行业在不同程度上面临着国外同业的竞争压力，有时会对行业发展形成直接冲击，导致行业整体信用风险上升。由于开放的速度和顺序不同，各行业面临的风险也有较大差别。一些垄断程度较高的传统行业，如电力、铁路、建筑等，受WTO冲击较小；而那些开放程度较高、竞争较充分的行业，如电信、汽车、金融等，在中国入世后的较短时期内面临严峻挑战。如汽车工业，长期以来发展水平与国外存在很大差距，在今后几年内，国内技术落后、规模不足的汽车生产企业将被大批淘汰，少数基础比较雄厚的国内集团在不可避免地面临兼并重组。总体上，我国汽车行业在外部冲击条件下运行，发展不确定性增大，信用风险呈上升趋势。
在进行外部冲击分析时，要认真审视国家产业保护政策及其变动趋势，同时准确估计行业保护政策发挥作用的特定时期和实际效果。在此基础上，还要对行业内部的重点企业做深入研究，考察其综合竞争实力和抗风险能力。
二、行业经营状况评价
市场供求关系
市场供求关系是微观经济学中决定产品价格的基本变量，也是决定行业发展前景的重要因素。其中，行业需求分析应考虑经济发展速度、居民收入和支出水平、社会心理预期、消费习惯、文化背景等多种因素；供给则应考察行业内部主要竞争者生产能力、产品质量和产品结构等因素。可采用回归模型对产品需求变化趋势进行量化分析，通过大量历史数据描述行业发展的影响因素及变化路径；在此基础上，建立供求联立方程组，作动态的、组合式的分析与预测。
2.行业发展阶段
行业发展包括四个了阶段：初创期、成长阶段、成熟阶段和衰退阶段。通过行业销售量增长情况，可判断行业所处阶段。一般，行业销售量年增长大于100%为初创期行业，20%-100%为成长期行业；0%-20%为成熟期行业；销售量增幅小于0为衰退期行业。处于初创期的行业，技术上不够成熟、创办成本较高、行业利润和风险都相对较高；处于成长阶段和成熟阶段的行业，产品和服务都比较标准化，企业经营比较规范，市场状况较好，行业的系统风险相对较小；衰退期行业面临萎缩，行业系统风险较高，银行在对这类企业的信贷把握上，应在全系统限制新增信贷资金的进入，研究存量贷款的尽量退出策略，规避可能出现的信贷风险。信贷投入一般应侧重于那些处于成长阶段后期和成熟阶段前期的行业，处于这一时期的行业收益水平较高，而信贷风险相对较低。
3.行业技术水平
毫无疑问，先进技术是保证行业快速发展的重要条件，但技术发展速度过快或重大技术更新过于频繁，容易给行业内现有企业带来巨大生存压力，相应行业运行的稳定性降低，如果技术发展前景不确定还可能酿成重大风险。例如，一段时期以来被传的沸沸扬扬的3G技术曾令许多企业动心，纷纷投入巨资进人该领域，银行贷款也趋之若骛，但结果3G技术并不很适合当前移动电话发展需要，随着该技术逐步淡出，世界电信行业一度陷入窘境。
4.行业垄断程度
根据行业垄断程度，市场结构可分为完全竞争市场、垄断竞争市场，寡头垄断市场和完全垄断市场四种类型。完全竞争市场是资源完全由市场配置，经济效率最高，但行业内竞争最为激烈，行业内企业只能获得社会平均利润。而完全垄断行业则资源配置效率低下，但却能获得远高于社会平均利润的超额垄断利润。通常，垄断行业掌握特殊资源，因而经营风险较小，如石化行业，电力行业历采是国内银行贷款追捧的对象，但也要看到，具垄断程度正在降低，随着我国加速开放进程，以及行业管理体制改革不断深化，传统的垄断格局将被逐步打破，该行业面临转轨过程中的特有风险。
5.产业依赖度
产业依赖度指行业经营状况受其上下游产业的影响程度，主要表现在行业原料供应商和产品客户群的集中度，分为对上游产业的依赖性和对下游产业的依赖性。上、下游行业的集中度越高，该行业对其依赖性越强。根据波特模型，该行业讨价还价能力相对较弱，行业风险相应较高。正因如此，近年来，产业依赖度成为行业风险评级与分析的重要因素，长期积累的行业数据资料可以支持这方面更为深入的数量研究。
6.行业替代性
产品替代性是指其他行业的产品或服务具有相同功能或满足近似需求。来自其他行业的产品替代性越高，目标行业风险越大，反之则风险越小。例如，公路、铁路、民航之间，煤炭和石油之间都存在行业替代关系，在行业风险评级时应重点考察它们之间此消彼长的风险关联。
三、行业财务数据分析
财务数据分析能够从微观层面客观地反映行业风险状况。行业风险评级所使用的财务数据来自国家统计局、财政部和人民银行等政府职能部门。根据Moodys评级指南，行业初选财务指标为46个，经主成分分析模型过滤，进入风险评级主模型的指标共8项，分别为净资产收益率，销售利润率，利润总额增长率，资本增长率，企业亏损面，企业亏损度，利息保障倍数，应收账款增长率。
其中，净资产收益率指一定时期内的净利润与平均净资产的比率，是衡量行业整体赢利能力，尤其是自有资本获益水平的关键指标。销售利润率是一定时期内销售利润与销售收入净额的比值，旨在显示单位销售收入能带来的利润总额，反映了行业营销效率和基本获利能力。资本积累率是评价行业发展能力的重要指标，在行业评级模型中该指标显着性较大，表明行业积累速度在行业评价中具有重要价值。利息保障倍数是行业经营业务收益与利息支出的比率，用于衡量行业整体偿付银行借款利息的能力。应收账款增长率着重衡量行业运营效率，它还能从一定程度上反映下游企业的运状态。尽管该指标在解释单个企业违约时可能并不显着，但就行业整体而言，应收账款总额大幅度增加，意味着其运营状况可能发生了恶化。
值得注意的是，行业亏损面和亏损度这两个观测指标也进入了主模型，在西方国家几乎所有行业都不会出现如此大规模利润亏损，而中国该现象的普遍存在，使得反映亏损广度和深度的指标具有更强解释力。在上述指标基础上建立综合分析模型，计算财务压力值，以此判断行业偿债能力和经营风险风险状况。
四、行业信贷质量评价
银行进行行业风险评级的最终目的是判断各行业信贷资产的安全性和盈性利，因此信贷质量评价就成为该项评价的主要内容。通常，可从行业信贷规模、信贷结构、信贷资产分类等三个角度反映行业信贷质量。
（一）信贷规模分析
信贷规模是考察行业信贷风险的基础指标，主要包括：信贷余额占比、信贷扩张系数和行业信贷集中系数等，反映银行对目标行业的资金投入规模、增长速度及规模适合度。
信贷余额占比是一个定位功能指标，单纯由该指标无法准确判断行业风险状况，必须与期他指标配合，才能发挥风险评估作用。这里的关键问题是如何确定各行业最佳信贷余额占比，这是一个系统性很强的技术问题，须借助运筹学非线性规划模型，在对所有行业风险指数做通盘分析基础上作一体化运算。
信贷余额占比超过一定限度时，行业风险将会因信贷过于集中而趋于上升。行业风险集中系数是一个非常实用的评价指标，其基本方法是将行业信贷投放占比与全国行业投资额占比进行对照。当信贷集中系数等于1时，说明行业信贷占比与国家产业结构的发展取向基本一致；当比值大于1时，说明银行信贷资金相对集中于目标行业；当集中系数超过2时，信贷资金因过于集中在目标行业而使整体风险上升
（二）信贷结构分析
可从贷款期限、发放方式、信贷品种、客户评级以及信贷区域分布等角度入手，对银行在各行业中的信贷投放情况进行全面考察。行业信贷结构不仅可作为深入考察结构性资产质量的基本步骤，也可以通过自身的变动速度和波动特点体现出行业信贷经营活动中的潜在风险。有些信贷结构指标本身也可在一定程度上反映行业信贷结构中的潜在风险。如贷款发放方式主要分为：信用、保证、抵押和质押，各发放方式对应不同的风险水平。按照一般概念，信用方式没有第二还款来源做保证，其潜在风险而抵押和质押有较为确定的还款来源，贷款风险相对较低。事后统计数字往往不支持这一观点，其中一个因素是当前信贷经营的外部环境差，抵押或质押资产的变现力低，造成有担保方式贷款的实际风险依然很高。
此外，行业信贷的期限结构、区域结构等都可设置类似指标进行深层剖析。对于信贷结构变动幅度，可通过各时点间差异系数加以反映。如果在目标行业中某种信贷结构发生突变，就应深入分析原因，及时发现风险隐患。
（三）信贷资产质量
首先要考察相对不良资产比率。相对不良率表示为行业不良率与全行平均不良率的比值，该指标大于100%，说明行业信贷质量低于各行业平均值；指标越大表明行业风险越高，反之则相反。当该指标超过一定界限时，应在信贷政策上应予以必要限制。
其次，考察行业不良信贷增长率，目的在于监控行业不良贷款的上升趋势。该指标大幅度上升意味着行业发展中出现某些突变因素，导致许多贷款无法按期回收；而当该指标在连续两个季度呈上升走势，则可判断行业信贷质量下降并非由偶发因素引起；如目标行业不良资产增长率高于全行平均不良资产增长率，则认为该行业风险处于较高水平，应考虑控制信贷投放。
第三，信贷平均损失率。该指标是建立在五级分类基础上，是各等级信贷资产事后损失率的加权平均值。日前，许多国内银行单纯依靠信贷不良率评价行业质量，实践证明这种分析方法过于粗糙，难以准确反映信贷资产组合的真实状态，在许多情况下还可能产生严重偏差。通过考察行业平均损失率，可以建立时间序列方程，用以动态分析所有行业的信贷质量状况。
上述三项指标是分析行业信贷质量的主要工具，除了对指标本身做统计研究外，还要进行针对各行业中不同的信贷品种、贷款期限、发放方式及地区分布等方面做结构性分析。
五、行业风险评级模型的建立
在上述分析基础上，建立行业风险评级模型，对银行业务所涉及的全部行业进行完整的系统性评价。模型分析流程如图所示。
首先，应用层次分析法对“环境特征评价”和“经营状况评价”两个模块中的所有变量进行权重计算，层次分析法通常每年举行一次，参加人员包括信贷业务专家和行业技术专家，预先设计的二元比较矩阵应简明易懂，所得分析结果须通过一致性检验；如进行多重层次分析，还须保证计算结果具有一致收敛特征。实践中，可采用美国麻省理工学院研制的AHP-12.0应用分析软件，参加分析评价的技术人员应接受专业化培训。
其次，针对“财务数据分析”和“信贷质量评价”两模块的特点，建立时间序列方程，数据年限应大于5年，尽量使用季度数据，并作季节调整。应确保导人数据的质量和一致性特点，例如，在对1999-2000年间信贷质量价时应剥离和债转股因素，从而使前后各年度具有可比性。
第三，在违约概率模型下，将上述四个模块进行系统整合，根据国外经验，行业风险评级涉及到风险粒度（Granularity），因此所建模型应属于非线性回归范畴，其被解释对象应定为行业平均违约概率（APD），违约损失率（LGD）可根据巴塞尔新资本协议（2001年版）中规定的参数列表确定，回归分析中应注意将方程系数转化为标准化权重。
第四，在得到各行业风险评级结果后，进行风险组合（Portfolio）分析。应用奥特曼（Altman）最优化模型，确定各行业最佳信贷额度占比和风险限额，使全行平均风险调整收益率（RAROC）达到最大化，由此确保各行业经济资本达到最佳配置。
六、建立行业风险管理体系
根据行业风险评级和组合分析结果，制定和建立一套系统化、动态化、具体化的信贷政策体系，实现行业风险评级的管理目标。
建立行业风险评级制度
应积极推进行业风险评级体系的建立，使之制度化、规范化、程序化。重点抓好三方面工作：（1）建立规章制度，明确行业风险评级的目标、范围、功能、方法、技术标准等，银行指定专门机构负责行业风险评级工作；（2）定期收集内外部数据，通过风险评级系统讲行统一的风险评价和分析，并向全行有关行业的风险分析报告（3）建立一套有效的运行和管理机制，使行业风险评级结果直接作用于信贷业务决策过程，同时广泛应用于信贷风险管理的各个环节，以有效发挥风险指引作用。
2.深化对重点风险行业的研究工作
目前，各银行正在加快信贷结构调整，逐步从传统弱势行业退出，并涉足许多新兴优势行业，而新兴优势行业一般技术复杂、发展不确定性大，行业风险研究工作急需加强和深化。应明确分析重点，集中研究力量，尽可能提高投入产出比率。可根据行业风险价值（VAR），确定重点监测的行业范围。对那些风险大、余额多、损失敏感度高的行业加强风险预警和专业化分析，并组织专门人员，深入调查和了解该类行业的内部结构、技术特点、产业政策等，制定更为明确和具体的信贷政策，为基层行经营提供更具操作性的指导意见。
3.制定系统化的行业信贷政策
目前，国内许多银行只对行业风险做单独的静态研究，缺乏整体性和连续性，无法形成矩阵式风险评级体系，也就形不成行业信贷政策组合。应建立量化的行业风险评级模型，对所有行业的信用风险进行全景式连续监测，不仅要确定各行业风险等级，还应对行业风险变化趋势、风险预警状态、信贷余额最佳占比、信贷扩张力度、行业风险限额、行业授信额度、区域差异系数等进行完整的计量分析。在此基础上，充分发挥各综合指标的风险判别作用，建立系统化、动态化、数量化、差别化的行业信贷政策体系。
4.建立以行业风险为依据的弹性授权体系
集约化的信贷授权体制是控制行业信贷风险、优化投向结构的重要手段。应建立以行业风险为主要依据的差别化授权体系。对于风险评级为D级和E级的高风险行业，可考虑在基本授权额度基础上分别下浮10%和20%，以达到上收审批权限，加大信贷审查力度，控制投放规模或逐步退出的目标而对风险低、前景好、评级为A级和B级的低风险行业，可在基本授权额度上分别上浮20%和10%，以实现扩大审批授权，提高信贷经营效率的目标；对于中等风险的C级行业一般不调整基本授权额度。新晨
5.在行业评级基础上，开展风险限额管理
在行业风险评级基础上，确定行业授信的最高风险限额，是强化系统性风险管理的重要手段。对所有行业都应设立相应的风险限额，并建立风险快速反应机制，一旦行业信贷余额突破额度上限，应立即上收信贷审批权，并在行业内部通过“回收移位再贷”方式调整和优化客户结构。风险限额每年调整一次，当行业风险进入蓝色预警状态时，应加强跟踪监测；一旦发生红色预警，则应立即重新进行行业风险评级，调整行业授信的风险限额。
所谓行业是介于宏观经济和微观经济之间的中观经济范畴，是由具有共同特征的企业群体组成。由于同一行业内的企业成员在生产经营上存在着相同性或相似性，其产品或服务具有很强的替代性，行业内的企业成员彼此间处于一种更为紧密的联系态。行业兴衰决定了行业内部企业生存的条件的发展状况，进而影响到银行信贷资金的安全。因此，行业分析应作为银行内部风险评级与信贷管理的一项重要内容。
我国商业银行需要的行业分析框架，包括5个分析模块：
（1）行业环境特征评价：包括宏观经济环境和行业运行环境两方面。其中，经济周期、财政政策和货币政策是衡量宏观经济状况的主要变量，而从中观层面看，还需进一步考察国家产业政策、法律法规、体制转轨、WTO因素和重大事件等因素。对上述要素作综合分析，可以判断行业所处环境的整体水平。
（2）行业经营状况评价：主要从市场供求、产业成熟度、技术风险、行业垄断程度、产品替代和产业依赖度等评价行业自身经营状况，据以判断行业内部所有企业的整体运营状态、预测行业发展趋势。
（3）行业财务数据分析：在行业动态数据库基础上，建立量化分析模型，对行业平均违约概率、预期损失率和外部影射评级进行一致性和系统性的分析评价。
（4）行业信贷质量评价：通过分析该行业信贷结构、信贷资产质量和信贷风险成因等，以期更加深入地反映各行业信贷资产在不同地区、信贷品种、担保方式、贷款期限的风险差异及变化趋势。
（5）风险评级与组合分析：综合上述因素，对各行业进行统一的风险评级。银行依据行业风险评级结果，确定进入或退出基本策略，并依靠定量分析模型对所有行业做组合分析，借此确定各行业风险限额。
随着我国进入WTO，各行业在不同程度上面临着国外同业的竞争压力，有时会对行业发展形成直接冲击，导致行业整体信用风险上升。由于开放的速度和顺序不同，各行业面临的风险也有较大差别。一些垄断程度较高的传统行业，如电力、铁路、建筑等，受WTO冲击较小；而那些开放程度较高、竞争较充分的行业，如电信、汽车、金融等，在中国入世后的较短时期内面临严峻挑战。如汽车工业，长期以来发展水平与国外存在很大差距，在今后几年内，国内技术落后、规模不足的汽车生产企业将被大批淘汰，少数基础比较雄厚的国内集团在不可避免地面临兼并重组。总体上，我国汽车行业在外部冲击条件下运行，发展不确定性增大，信用风险呈上升趋势。
在进行外部冲击分析时，要认真审视国家产业保护政策及其变动趋势，同时准确估计行业保护政策发挥作用的特定时期和实际效果。在此基础上，还要对行业内部的重点企业做深入研究，考察其综合竞争实力和抗风险能力。
二、行业经营状况评价
1.市场供求关系
市场供求关系是微观经济学中决定产品价格的基本变量，也是决定行业发展前景的重要因素。其中，行业需求分析应考虑经济发展速度、居民收入和支出水平、社会心理预期、消费习惯、文化背景等多种因素；供给则应考察行业内部主要竞争者生产能力、产品质量和产品结构等因素。可采用回归模型对产品需求变化趋势进行量化分析，通过大量历史数据描述行业发展的影响因素及变化路径；在此基础上，建立供求联立方程组，作动态的、组合式的分析与预测。
2.行业发展阶段
行业发展包括四个了阶段：初创期、成长阶段、成熟阶段和衰退阶段。通过行业销售量增长情况，可判断行业所处阶段。一般，行业销售量年增长大于100%为初创期行业，20%-100%为成长期行业；0%-20%为成熟期行业；销售量增幅小于0为衰退期行业。处于初创期的行业，技术上不够成熟、创办成本较高、行业利润和风险都相对较高；处于成长阶段和成熟阶段的行业，产品和服务都比较标准化，企业经营比较规范，市场状况较好，行业的系统风险相对较小；衰退期行业面临萎缩，行业系统风险较高，银行在对这类企业的信贷把握上，应在全系统限制新增信贷资金的进入，研究存量贷款的尽量退出策略，规避可能出现的信贷风险。信贷投入一般应侧重于那些处于成长阶段后期和成熟阶段前期的行业，处于这一时期的行业收益水平较高，而信贷风险相对较低。
3.行业技术水平
毫无疑问，先进技术是保证行业快速发展的重要条件，但技术发展速度过快或重大技术更新过于频繁，容易给行业内现有企业带来巨大生存压力，相应行业运行的稳定性降低，如果技术发展前景不确定还可能酿成重大风险。例如，一段时期以来被传的沸沸扬扬的3G技术曾令许多企业动心，纷纷投入巨资进人该领域，银行贷款也趋之若骛，但结果3G技术并不很适合当前移动电话发展需要，随着该技术逐步淡出，世界电信行业一度陷入窘境。
4.行业垄断程度
根据行业垄断程度，市场结构可分为完全竞争市场、垄断竞争市场，寡头垄断市场和完全垄断市场四种类型。完全竞争市场是资源完全由市场配置，经济效率最高，但行业内竞争最为激烈，行业内企业只能获得社会平均利润。而完全垄断行业则资源配置效率低下，但却能获得远高于社会平均利润的超额垄断利润。通常，垄断行业掌握特殊资源，因而经营风险较小，如石化行业，电力行业历采是国内银行贷款追捧的对象，但也要看到，具垄断程度正在降低，随着我国加速开放进程，以及行业管理体制改革不断深化，传统的垄断格局将被逐步打破，该行业面临转轨过程中的特有风险。
5.产业依赖度
产业依赖度指行业经营状况受其上下游产业的影响程度，主要表现在行业原料供应商和产品客户群的集中度，分为对上游产业的依赖性和对下游产业的依赖性。上、下游行业的集中度越高，该行业对其依赖性越强。根据波特模型，该行业讨价还价能力相对较弱，行业风险相应较高。正因如此，近年来，产业依赖度成为行业风险评级与分析的重要因素，长期积累的行业数据资料可以支持这方面更为深入的数量研究。
6.行业替代性
产品替代性是指其他行业的产品或服务具有相同功能或满足近似需求。来自其他行业的产品替代性越高，目标行业风险越大，反之则风险越小。例如，公路、铁路、民航之间，煤炭和石油之间都存在行业替代关系，在行业风险评级时应重点考察它们之间此消彼长的风险关联。
三、行业财务数据分析
财务数据分析能够从微观层面客观地反映行业风险状况。行业风险评级所使用的财务数据来自国家统计局、财政部和人民银行等政府职能部门。根据Moodys评级指南，行业初选财务指标为46个，经主成分分析模型过滤，进入风险评级主模型的指标共8项，分别为净资产收益率，销售利润率，利润总额增长率，资本增长率，企业亏损面，企业亏损度，利息保障倍数，应收账款增长率。
其中，净资产收益率指一定时期内的净利润与平均净资产的比率，是衡量行业整体赢利能力，尤其是自有资本获益水平的关键指标。销售利润率是一定时期内销售利润与销售收入净额的比值，旨在显示单位销售收入能带来的利润总额，反映了行业营销效率和基本获利能力。资本积累率是评价行业发展能力的重要指标，在行业评级模型中该指标显著性较大，表明行业积累速度在行业评价中具有重要价值。利息保障倍数是行业经营业务收益与利息支出的比率，用于衡量行业整体偿付银行借款利息的能力。应收账款增长率着重衡量行业运营效率，它还能从一定程度上反映下游企业的运状态。尽管该指标在解释单个企业违约时可能并不显著，但就行业整体而言，应收账款总额大幅度增加，意味着其运营状况可能发生了恶化。
值得注意的是，行业亏损面和亏损度这两个观测指标也进入了主模型，在西方国家几乎所有行业都不会出现如此大规模利润亏损，而中国该现象的普遍存在，使得反映亏损广度和深度的指标具有更强解释力。在上述指标基础上建立综合分析模型，计算财务压力值，以此判断行业偿债能力和经营风险风险状况。
四、行业信贷质量评价
银行进行行业风险评级的最终目的是判断各行业信贷资产的安全性和盈性利，因此信贷质量评价就成为该项评价的主要内容。通常，可从行业信贷规模、信贷结构、信贷资产分类等三个角度反映行业信贷质量。
（一）信贷规模分析
信贷规模是考察行业信贷风险的基础指标，主要包括：信贷余额占比、信贷扩张系数和行业信贷集中系数等，反映银行对目标行业的资金投入规模、增长速度及规模适合度。
信贷余额占比是一个定位功能指标，单纯由该指标无法准确判断行业风险状况，必须与期他指标配合，才能发挥风险评估作用。这里的关键问题是如何确定各行业最佳信贷余额占比，这是一个系统性很强的技术问题，须借助运筹学非线性规划模型，在对所有行业风险指数做通盘分析基础上作一体化运算。
信贷余额占比超过一定限度时，行业风险将会因信贷过于集中而趋于上升。行业风险集中系数是一个非常实用的评价指标，其基本方法是将行业信贷投放占比与全国行业投资额占比进行对照。当信贷集中系数等于1时，说明行业信贷占比与国家产业结构的发展取向基本一致；当比值大于1时，说明银行信贷资金相对集中于目标行业；当集中系数超过2时，信贷资金因过于集中在目标行业而使整体风险上升。
（二）信贷结构分析
可从贷款期限、发放方式、信贷品种、客户评级以及信贷区域分布等角度入手，对银行在各行业中的信贷投放情况进行全面考察。行业信贷结构不仅可作为深入考察结构性资产质量的基本步骤，也可以通过自身的变动速度和波动特点体现出行业信贷经营活动中的潜在风险。有些信贷结构指标本身也可在一定程度上反映行业信贷结构中的潜在风险。如贷款发放方式主要分为：信用、保证、抵押和质押，各发放方式对应不同的风险水平。按照一般概念，信用方式没有第二还款来源做保证，其潜在风险而抵押和质押有较为确定的还款来源，贷款风险相对较低。事后统计数字往往不支持这一观点，其中一个因素是当前信贷经营的外部环境差，抵押或质押资产的变现力低，造成有担保方式贷款的实际风险依然很高。
此外，行业信贷的期限结构、区域结构等都可设置类似指标进行深层剖析。对于信贷结构变动幅度，可通过各时点间差异系数加以反映。如果在目标行业中某种信贷结构发生突变，就应深入分析原因，及时发现风险隐患。
（三）信贷资产质量
首先要考察相对不良资产比率。相对不良率表示为行业不良率与全行平均不良率的比值，该指标大于100%，说明行业信贷质量低于各行业平均值；指标越大表明行业风险越高，反之则相反。当该指标超过一定界限时，应在信贷政策上应予以必要限制。
其次，考察行业不良信贷增长率，目的在于监控行业不良贷款的上升趋势。该指标大幅度上升意味着行业发展中出现某些突变因素，导致许多贷款无法按期回收；而当该指标在连续两个季度呈上升走势，则可判断行业信贷质量下降并非由偶发因素引起；如目标行业不良资产增长率高于全行平均不良资产增长率，则认为该行业风险处于较高水平，应考虑控制信贷投放。
第三，信贷平均损失率。该指标是建立在五级分类基础上，是各等级信贷资产事后损失率的加权平均值。日前，许多国内银行单纯依靠信贷不良率评价行业质量，实践证明这种分析方法过于粗糙，难以准确反映信贷资产组合的真实状态，在许多情况下还可能产生严重偏差。通过考察行业平均损失率，可以建立时间序列方程，用以动态分析所有行业的信贷质量状况。
上述三项指标是分析行业信贷质量的主要工具，除了对指标本身做统计研究外，还要进行针对各行业中不同的信贷品种、贷款期限、发放方式及地区分布等方面做结构性分析。
五、行业风险评级模型的建立
在上述分析基础上，建立行业风险评级模型，对银行业务所涉及的全部行业进行完整的系统性评价。模型分析流程如图所示。
首先，应用层次分析法对“环境特征评价”和“经营状况评价”两个模块中的所有变量进行权重计算，层次分析法通常每年举行一次，参加人员包括信贷业务专家和行业技术专家，预先设计的二元比较矩阵应简明易懂，所得分析结果须通过一致性检验；如进行多重层次分析，还须保证计算结果具有一致收敛特征。实践中，可采用美国麻省理工学院研制的AHP-12.0应用分析软件，参加分析评价的技术人员应接受专业化培训。
其次，针对“财务数据分析”和“信贷质量评价”两模块的特点，建立时间序列方程，数据年限应大于5年，尽量使用季度数据，并作季节调整。应确保导人数据的质量和一致性特点，例如，在对1999-2000年间信贷质量价时应剥离和债转股因素，从而使前后各年度具有可比性。
第三，在违约概率模型下，将上述四个模块进行系统整合，根据国外经验，行业风险评级涉及到风险粒度（Granularity），因此所建模型应属于非线性回归范畴，其被解释对象应定为行业平均违约概率（APD），违约损失率（LGD）可根据巴塞尔新资本协议（2001年版）中规定的参数列表确定，回归分析中应注意将方程系数转化为标准化权重。
第四，在得到各行业风险评级结果后，进行风险组合（Portfolio）分析。应用奥特曼（Altman）最优化模型，确定各行业最佳信贷额度占比和风险限额，使全行平均风险调整收益率（RAROC）达到最大化，由此确保各行业经济资本达到最佳配置。
六、建立行业风险管理体系
根据行业风险评级和组合分析结果，制定和建立一套系统化、动态化、具体化的信贷政策体系，实现行业风险评级的管理目标。
1.建立行业风险评级制度
应积极推进行业风险评级体系的建立，使之制度化、规范化、程序化。重点抓好三方面工作：（1）建立规章制度，明确行业风险评级的目标、范围、功能、方法、技术标准等，银行指定专门机构负责行业风险评级工作；（2）定期收集内外部数据，通过风险评级系统讲行统一的风险评价和分析，并向全行有关行业的风险分析报告（3）建立一套有效的运行和管理机制，使行业风险评级结果直接作用于信贷业务决策过程，同时广泛应用于信贷风险管理的各个环节，以有效发挥风险指引作用。
2.深化对重点风险行业的研究工作
目前，各银行正在加快信贷结构调整，逐步从传统弱势行业退出，并涉足许多新兴优势行业，而新兴优势行业一般技术复杂、发展不确定性大，行业风险研究工作急需加强和深化。应明确分析重点，集中研究力量，尽可能提高投入产出比率。可根据行业风险价值（VAR），确定重点监测的行业范围。对那些风险大、余额多、损失敏感度高的行业加强风险预警和专业化分析，并组织专门人员，深入调查和了解该类行业的内部结构、技术特点、产业政策等，制定更为明确和具体的信贷政策，为基层行经营提供更具操作性的指导意见。
3.制定系统化的行业信贷政策
目前，国内许多银行只对行业风险做单独的静态研究，缺乏整体性和连续性，无法形成矩阵式风险评级体系，也就形不成行业信贷政策组合。应建立量化的行业风险评级模型，对所有行业的信用风险进行全景式连续监测，不仅要确定各行业风险等级，还应对行业风险变化趋势、风险预警状态、信贷余额最佳占比、信贷扩张力度、行业风险限额、行业授信额度、区域差异系数等进行完整的计量分析。在此基础上，充分发挥各综合指标的风险判别作用，建立系统化、动态化、数量化、差别化的行业信贷政策体系。
4.建立以行业风险为依据的弹性授权体系
集约化的信贷授权体制是控制行业信贷风险、优化投向结构的重要手段。应建立以行业风险为主要依据的差别化授权体系。对于风险评级为D级和E级的高风险行业，可考虑在基本授权额度基础上分别下浮10%和20%，以达到上收审批权限，加大信贷审查力度，控制投放规模或逐步退出的目标而对风险低、前景好、评级为A级和B级的低风险行业，可在基本授权额度上分别上浮20%和10%，以实现扩大审批授权，提高信贷经营效率的目标；对于中等风险的C级行业一般不调整基本授权额度。
5.在行业评级基础上，开展风险限额管理
在行业风险评级基础上，确定行业授信的最高风险限额，是强化系统性风险管理的重要手段。对所有行业都应设立相应的风险限额，并建立风险快速反应机制，一旦行业信贷余额突破额度上限，应立即上收信贷审批权，并在行业内部通过“回收移位再贷”方式调整和优化客户结构。风险限额每年调整一次，当行业风险进入蓝色预警状态时，应加强跟踪监测；一旦发生红色预警，则应立即重新进行行业风险评级，调整行业授信的风险限额。
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