信用风险论文汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇信用风险论文范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

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商业银行信用交易成本指商业银行（贷方）为和客户（借方）达成借贷协议合同而发生的成本，它包括贷前、贷中、贷后三个阶段发生的费用支出。

2银行信用风险交易成本构成分析

商业银行信用风险交易成本构成包括信息成本、审查成本、执行成本、监督成本、界定和保护产权成本等内容。如图1所示。

2.1贷前调查的信息成本

即寻找借款伙伴并调查借款人财务状况、信誉状况、经营状况的信息成本。信息成本既包括信息本身的成本，也包括商业银行为取得信息而付出的寻找成本；由于事前机会主义的存在，要求对交易对手的情况要进行彻底的了解。如：银行要对借款人的经营状况、资金用途、还贷能力等进行调查，对银行客户进行筛选，搜集相关资料，而这些都是需要花费一定的费用才能够取得的。

2.2贷中审查的成本

即签约过程讨价还价的成本，拟定合同条款所发生的成本，如落实担保物、抵押登记、抵押物保险等。首先是合同拟定成本，主要指商业银行事先拟定信贷合同所支付的成本；其次是谈判和决策成本，主要是银企双方就信贷合同的某些内容进行协商而支出的成本；最后，在信贷合同起草时，要确定出各种情况下双方的权利和义务，以及信贷交易合同的执行办法。这些工作的进行都会使合同的起草和谈判变的更加复杂，更加费时费力。

2.3贷后检查发生的成本

即监督合同签署方，看其是否遵守合同条款，防止挪用资金、督促按期还款等活动发生的成本。在贷款出现逾期后，催收不良贷款需要花费大量的人力、物力、财力，还要支付诉讼费、律师费、产权登记和财产保全费等。

2.3.1合同交易的执行成本

指在信贷合同执行的过程中发生的成本。在合同签订以后，只要整个交易还没有完成，就不可“掉以轻心”，因为还要监视和检查合同的执行情况，防止合同的执行人任何可能的违约行为，这也会引起更大程度上交易成本的增加。对商业银行而言，主要有：按期缴纳贷款时的交易成本；合同存续期间对贷款实施风险管理的成本；事故发生后通知银行客户的成本；以及讨价还价时的交涉成本。

2.3.2监督成本

即在银行和客户交易双方都存在机会主义行为的可能情况下发生的成本。由于事后机会主义的存在，要求对交易对手合同执行情况进行监督检查，防止违约，这就必须花费大量成本进行监督。商业银行必须对客户的贷款用途进行跟踪监督、对客户的信用水平、业务状况、财务状况实行全程监督，并对其违约行为进行公示等，这也会引起交易成本的增加。2.3.3界定和保护产权成本

指使产权交易得以有效进行的必要成本支出。产权不清就无法进行交易，交易成功后产权又要重新界定和保护，任何银行业务的交易都离不开产权的界定和保护。贷款合约签订后，银行的货币资金进入了企业的账户，归企业支配；企业的抵押物过户到银行名下，产权归银行所有。破坏产权的行为需要制裁，这些活动产生的费用都是界定和保护产权的交易成本。

3银行信用风险交易成本成因分析

企业失信以及交易成本产生不是偶然的，而是有一定的形成根源，是银行和企业两方面因素导致了商业银行信用风险交易成本的发生。

3.1借款人机会主义行为

在金融市场交易中，作为贷方的商业银行要随时注意、提防企业的机会主义行为，人的行为的不确定性，使借款人存在着缺乏诚信道德的现象[4]。现在的经济领域，不讲信用现象时有发生，少数信用卡常被恶意透支，部分银行承兑汇票到期不能承兑，有些银行贷款被想方设法逃废，这些违约行为，都是缺乏诚信道德的表现。不佳的信用环境，是信用风险交易成本发生的源泉。机会主义的存在加大了银行信用风险交易成本。

3.2维护产权在交易成本中核心地位需要

交易过程中，存在着借款人违约的情况，在借款人违约时，银行需要用法律程序来进行索赔，这个过程也是需要花费交易成本的，我们也称之为维护产权而斗争时所付出的成本。有效的银行借贷交易需要明确地界定产权，不仅“界定产权”本身需要花费成本，而且起草和制定有关银行借贷方面的产权法律，也是要花费交易成本。商业银行要想保护产权，及时获取一切关于借款方破坏产权行为的信息，并对破坏产权的行为进行制裁，就需要花费一定数量的交易成本。

3.3银企之间信息不对称

缺乏信息对称。在银行的贷后管理上，由于借款人在信息对称方面占据优势，还贷与否很大程度上取决于自身的还款意愿，因而银行仅能对借款人的收入、家庭状况及提供的相关信息有所掌握，局限性很大。就借款企业来说，由于其报送的报表数据并非一成不变，提供信息的及时性、可信度都存在隐患，大量信息分散于多种渠道，因而银行无法正常获取，无从得知，始终处于被动地位。此种信息不对称，容易造成银行在贷款管理决策上的失误，从而形成难以避免的信用风险。为此，商业银行就需要花费大量的信息交易成本。

3.4借款人经营中的缺陷

银行与借款人订立借贷合同后，由于借款人经营上的困难和失误，造成企业资金紧张，不能按时履行合同规定的还款指标，从而造成商业银行资产信用风险的加大和资产的损失。此种情况下，借款人不是不想履行合同而是无力履行合同，由此作为贷方的银行需要花费大量的交易成本，来对借方的经营能力和盈利水平做跟踪评估[5]。

论文关键词：商业银行信用风险交易成本

论文摘要：信用风险已成为我国商业银行中最为主要的风险，银行为控制信用风险的发生需要付出巨大的交易成本作为代价。本文首先对商业银行信用风险交易成本如信息成本、审查成本、执行成本、监督成本、界定和保护产权成本等内容进行分析。然后进一步分析银行信用风险交易成本产生的原因。

参考文献：

[1]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海：上海三联书店，2004.

[2]岳志.论金融交易成本[J].深圳金融，2001,5.

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第一，非系统性与系统性。借款人的还款能力和还款意愿受多种因素的影响，一方面债务人自身的财务状况、投资策略和经营能力等因素决定了其能否按期履约还款。而另一方面，除了借款人自身的非系统风险之外，系统风险的也会对债务人违约产生影响，包括宏观经济状况、行业发展状态和政策法律等因素。

第二，道德风险与信息不对称对信用风险的形成具有重要作用。债权人与债务人的信用交易通常是在信息不对称的条件下进行的。债权人经常对债务人的信息掌握缺乏或者掌握错误信息，在信息掌握失衡的情况下，债务人为了实现自身的利益最大化，道德风险发生的可能性变大，即产生违约倾向，最终形成信用风险。

第三，信用风险收益的非对称性。信用风险收益的分布具有典型的非对称性，信用风险分布的偏峰厚尾特征决定了简单的应用均值和方差来衡量风险的大小是不充分的。

第四，信用风险作用于银行信贷经营的全过程，只有及时、准确地发现信用风险的诱导因素并系统、连续地掌握信用风险的特征、大小、属性及变动趋势，才能防范和化解风险。

二、信用风险四个量化因子

第一，违约概率（ProbabilityofDefault，PD），是指银行的交易对手（债务人）在未来一段时间内发生违约的可能性。对违约概率进行量化，需要我们对违约进行具体的界定。长期以来对违约的定义没有一个统一的标准，不同的用途有时会采取的不同的违约定义。新巴塞尔协议提供了违约的参考定义，违约是指以下两种情况的一种或者两者同时出现：一是银行认定除非采取追索措施，如变现抵质押品（如果存在的话），借款人可能不能全额偿还对银行集团的债务；二是借款人对银行集团的实质性信贷债务逾期90天以上。对于“不能全额偿还”，新协议又进行了六点详细阐述：一是银行停止对贷款表内计息，即借款人的贷款转为表外计息；二是由于信贷质量大幅下降，银行核销了贷款或计提了专项准备；三是银行将借款人贷款出售并相应承担了较大经济损失；四是银行同意对借款人进行消极债务重组而发生本金、利息或费用等较大规模的减免或推迟偿还造成债务规模的减少；五是就借款人对银行集团债务而言，银行将债务人列为破产或类似状况；六是借款人破产或申请破产或处于类似保护状态，由此不能履行或需要延期履行银行集团债务。

第二，违约损失率（LossGivenDefault，LGD），是指债务人一旦违约将给银行(债权人)造成的损失数额占风险暴露的百分比，它衡量了损失的严重程度，并且有违约损失率＝1-回收率。对违约损失率进行量化需要我们对损失进行具体的界定。损失的界定即损失计算的范围，对此银行业实际业务中缺乏统一定义，往往根据具体目的和需要确定，一般损失的内容包括以下几个方面：本金的损失、利息的损失、违约债务持有成本和清收费用（如托收费、律师诉讼费）等。

第三，违约风险暴露（ExposureAtDefault，EAD），也称违约敞口，指信用暴露中面临违约风险的部分。关于违约敞口最重要的一点是它是未来的敞口，即在将来面临信用风险的头寸规模。由于提款和还款的方式不同，加上存在其他不确定性因素，在贷款到期之前信用敞口经常随着时间的推移而改变。

第四，有效期限（Maturity，M），是指当前与贷款或债券到期偿还日的时间间隔。向企业放贷对银行来说是一种投资行为，与其他形式的投资一样，银行这一投资的收益受其时间价值的影响。贷款的期限越长，债务在到期之前面临的不确定性越大，风险自然也就越大。在最新的巴塞尔新资本协议中，明确的提到了期限的处理问题。

三、信用风险损失的计量

对信用风险的四个量化因子进行研究，主要目的是对信用风险可能带来的损失进行计量。对信用风险损失的计量标准有两种方法，一是基于违约式模型下的损失，即债务人已发生的违约行为而给债权人（这里主要说的是商业银行）带来的损失；二是盯市模型下的损失，即除了违约行为之外，债务人信用等级的降低或资信质量的恶化导致的潜在损失，这是因为即使在借款人信用状况恶化的情况下并没有发生违约，但是信用资产的经济价值也会因借款人信誉发生变化而受到影响。目前，对于信用风险损失的计量主要考虑预期损失、非预期损失和损失不足三种情况。

1、预期损失（EL）。预期损失是银行在经营活动中可以预期到的损失。银行在事前计提损失准备金来抵御预期损失，或者在贷款定价时将预期损失作为成本（如通过贷款利率）予以考虑。预期损失是损失的期望水平，没有考虑不确定性因素的影响。因此银行须将预期损失视为经营的成本，在贷款的定价或事前损失拨备中予以考虑。预期信用风险损失率等于违约损失率和违约概率的积。进行违约概率和违约损失率测度，可以有效提升信用风险管理水平。

2、非预期损失（UL）。又称意外损失，非预期损失是指因经济环境或市场状况异常波动等非预期事件造成的实际损失对预期损失的偏离。如果组合损失分布服从正态分布，预期损失和非预期损失的分布将与组合信用损失分布一致，因为已知一阶矩和二阶矩即可确定正态分布，那么非预期损失一般可以用预期损失的标准差来描述。但信用风险的损失分布并不服从正态分布，而是具有明显的有偏和非对称性特征。此时非预期损失对应于在险价值（VaR）与期望损失之差。

3、损失不足（ES）。意外损失不包括极端事件，极端事件指VaR置信水平以外的概率发生的损失，尽管股市崩盘、金融危机发生的概率很小，但是其造成的损失是投资者不能忽视的，而一般的统计规律不能估计极端损失，这需要采用压力检测分析这一问题，相应的提出了极值理论和一致性风险度量。损失不足即是度量超出VaR置信水平下最严重损失的平均值，它能够满足对极端损失的关注，在连续分布下，还满足次可加性、齐次性、单调性和无风险条件四个公理，是一致性风险度量手段。

四、经济资本与经风险调整收益率

以经营信贷资产为主要业务的商业银行，始终面临着风险和潜在损失问题，为了抵御这些损失的影响，银行必须配备一定的准备或者资本，又因其行业的特殊性，其资产资本构成与一般工商企业有较大的差异，银行的资本仅占其资产总额的很小一部分，同时银行除了自身主动提取风险准备以外，还要满足外部监管当局的资本要求。

第一，经济资本（EC）。经济资本是银行内部用以缓冲风险损失的权益资本。巴塞尔资本协议将经济资本笼统的定义为银行等金融机构在经营过程中所必须持有能够覆盖所有可能风险的资本数量，经济资本的数量由金融机构自己估计。经济资本的概念与在险价值（ValueatRisk，记为VaR）的概念实际上一致的。在险价值刻画了损失分布的尾部风险，其定义是在一定时期内，在某一置信水平下，投资组合的最大可能损失。事实上，银行内部测算的经济资本与外部监管当局所要求的监管资本常常是不一致的，这种不一致既可能是经济资本高于监管资本，也可能是经济资本低于监管资本。经济资本是银行内部为抵御风险而主动配备的资本，实际上是指所“需要的”资本或“应该有的”资本，不是银行已经拥有的资本，它不同于帐面资本和监管资本。虽然经济资本与监管资本都起到风险缓冲的作用，但前者是由银行管理者从内部来认定和安排的缓冲，它实际上反映了股东价值最大化对银行管理的要求；而后者则是银行业监管部门从行业监管的角度对银行资本金水平所做的要求。在风险定价方面，监管资本无法有效的区分暴露的风险差异，而经济资本做到了这一点，经济资本对风险的敏感性显著高于监管资本对风险的敏感性。所以，从理论上经营稳健的银行需要动态监测监管资本和经济资本，并保证经济资本大于等于监管资本。当经济资本高于监管要求的资本时，银行为了提高资本金的利用效率，会将超额的部分通过资本充足率的杠杆效应，扩大信贷投放；或者通过增加表外业务实现资本金的投资收益。最终使经济资本与监管资本趋于一致。当银行内部计算的经济资本要求，大大低于监管所规定的监管资本要求时，银行就会倾向于监管资本套利。监管资本套利的主要做法是通过资产证券化或其他金融创新工具将低风险资产从信贷组合中稀释出去，而从中获得收益。

第二，经风险调整收益率（RAROC）定义为净收益减去预期损失后与经济资本的比。该定义与资产组合理论中的风险收益比率即Sharp比率相似。银行除了重视估计风险潜在损失和进行经济资本配置以外，对银行的收益能力也十分重视。20世纪70年代末，美国信孚银行提出了RAROC，目的是为了度量银行信贷资产组合的风险和计算在特定损失率下为限制风险暴露必须的股权数量。后来许多大银行在此基础上纷纷对RAROC模型进行开发，从而逐渐改变了传统的以资产收益率和资本收益率为中心的业绩考核和管理体系，将风险因素充分考虑到银行的经营业务考核中。20世纪90年代，这项技术在不断完善的同时在国际上大银行间得到了广泛的推广，并逐渐成为当今金融理论界和实践中公认的最核心、最有效的经营业绩考核管理方法。我国银行业监管管理委员会在《商业银行市场风险管理指引》中指出，银行是经营特殊商品和服务的高风险企业，必须将风险因素引入到经营管理和绩效衡量中。实践表明，银行业要实施全面风险管理，就必须以经济资本为基础，建立一套有效的风险调整后的资本收益率管理体系。

【参考文献】

[1]MurphyA.：AnempiricalanalysisofthestructureofcreditriskpremiumsintheEurobondmarket[J].JournalofInternationalMoneyandFinance，2003（22）.

[2]Stiglitz，J.E.，A.Weiss：CreditRationinginMarketswithImperfectInformation[J].TheAmericanEconomicReview，1981（71）.

[3]李志辉：中国银行业风险控制和资本充足性管制研究[M].中国金融出版社，2007.

[4]孟庆福：信用风险管理[M].经济科学出版社，2006.

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2.农民的生产经营方式陈旧。在我国相当大比例的农业生产企业缺乏合理的经营管理机制，没有科学的市场观念、竞争意识，其发展能力令人堪忧。其往往负债比例较高，反而经营的效益过低，甚至资不抵债。更有甚者，其本身经营情况良好，却以兼并、破产、重组等为由将信用社债权搁置或者直接废弃。一大笔信用社资产成为不良贷款，增加了农村信用社的信用风险。

二、经营环境问题分析

1.委托方和方的信息不对称。农村信用社与借款人间实际上是一种委托关系，这种信用关系存在着信息的不对称性。信用社的角色是委托人，在整个关系中处于信息不利地位。贷款人很清楚自身的财务状况、经营情况以及公司未来的前景以及行业情况。所以在贷款前其信息量远远大于信用社，所以在贷款之初其就能以最低的成本尽可能拿到最多的贷款，保证自身利益的最大化。而信用社显然不可能做到面面俱到，所以处于信息渠道的劣势一方，导致了其交易风险的加大。

2.我国的农村社保体系不够完善。我国针对农民的社会保障体系发展水平总体比较低，相较发达国家差距较大。同时存在很多问题如资金投入少、涉及面小、保障水平比较低、地方政府推行力度小等问题，显然不能够对广大农村居民的社会保障需求予以满足。农村居民不但要进行农业生产经营，也有相当一部分的支出用于医疗、教育、养老等，负担加重。一旦出现上述额外支出，就难免不能按时还款，农村信用社发放到款项在短期之内基本不易追回。这就很大程度上增加了农村信用社的信用风险。

3.政府对农业的支持力度较小。随着物价的上涨，加之我国农民数量基数很大，虽然政府投入了相当大一笔资金进行支持，但是平均到个人所得到的支持仍然很少。极端天气的愈发频繁，农民的生产和生活愈发困难。农业生产的成本在逐年升高。政府的微薄补助无法调动农民的积极性，所以农业生产的利润一年不如一年。而农民贷款的原有目的也就是用于扩大生产的目的没有达到，反而导致贷款不能及时归还，加大农村信用社的信用风险。

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二、利用层次分析法确定各指标的权重

首先，对己经建立的层次结构进行简化，用A，B1到B4，C1到C16对层次结构中的各指标进行简化标号，得到以下层次结构图。接下来就对小额信贷信用风险评估模型指标体系建立判断矩阵，判断矩阵的具体数值，采用1~9标度方法，标度方法主观性较强，专家打分可能存在不一致的情况，可以将不同专家的评分加权平均，以便获得较为科学合理的判断数值。以下是各层判断矩阵，并根据判断矩阵计算各自权重。对个人信息B1，职业特征B2，经济况B3，社会关系B4构造判断矩阵，如表1所示。因此，该模型的一致性得到检验通过。对文化程度C1，年龄C2，婚姻状况C3，户籍状况C4，信用记录C5，房产情况C6，个人年收入C7，信用卡最高额度C8，详细住址C9，单位性质C10，担任职务C11，从业年限C12，行业风险C13，家庭联系人C14，工作联系人C15，朋友联系人C16，构造判断矩阵过程同上。由此，评分模型的各指标权重及综合权重确定见表2。从表2中可以看出，对于小额信贷信用风险影响因素而言，相对较重要的指标有信用记录，占整个综合权重的比例达到18.5%；房产情况和个人年收入，占整个综合权重的比例均达到14.52%。相对重要性较低的指标有从业年限和行业风险，占整个综合权重的比例均只有0.91%；朋友联系人，占整个综合权重的比例仅有1.9%；详细地址和担任职务，在整个综合权重中的占比均未达到3%。

三、建立信用评分表

根据以上评分表，对小额信贷申请者的实际情况进行评分，然后再根据得分情况列出与之相对应的贷款决定。在此设定，75分以上的客户可直接取得授信资格，具体授信金额按照客户提交的资料予以确定；55~75分的客户，由风险管理人员进行资料核实，通过电话调查、实地征信等方式进行进一步分析，由此来确定是否授信以及授信额度；55分以下的客户直接评分拒贷。由于客户资料的保密性，所获得数据相对不多，不便于用大数据量进行统计分析，故而抽取几个典型的现实案例，来验证该评分模型的有效性。

四、实际案例分析

案例：王女士，个体，法人，下面对她进行评分，具体结果见表4。实际情况：王女士因购买原材料需要申请贷款15万元，最终因其提供的联系人均与其为同一工作单位，风险管理人员以风险过于集中为由，批下实际额度为6万元。这个案例从一定程度上证明该模型有效。

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（二）实证方法构建多变量金融时序Copula函数的关键在于，建立单变量金融时序分布模型与选择合适的多元Copula函数[32]。多元正态Copula函数不能反映变量之间的联合厚尾特征[33-34]。多元t-Copula函数可以用于研究变量之间的联合厚尾特征，其自由度越小，表明联合厚尾特征越明显[35]。1.边缘分布的确定金融资产收益率序列具有异方差、尖峰厚尾、时变、右偏与杠杆效应，适合用AR（1）-GJR（1,1）模型拟合边缘分布。2．Copula函数的选用多元t-Copula函数尾部较厚，能很好地拟合尾部相关关系[37-39]。因此，从理论上可以推断，多元t-Copula函数能够更好地度量股价的联动关系。本文使用Q-Q图、K-S检验判断单个多元Copula函数的拟合情况。同时，引入经验分布函数，构建反映拟合误差大小的平方欧式距离指标。该平方欧式距离反映了多元Copula函数拟合原始数据的误差情况。该指标值越小，说明偏差越小。3．Copula函数的时变过程与估计对于C-藤分解结构下的时变条件相关系数，Engle（2002）提出了比较常用的描述其时变过程的DCC（1，1）模型其中，ρt是t时刻的条件相关系数；向量εt是由选定的时变Copula函数边际分布逆函数转换得到的标准化残差；Q軒t是一个p×p矩阵，该矩阵对角线上的元素是Qt的平方根，其他元素为0；Qt和R分别是残差项的样本协方差与相关系数；rt是在项数为m（m>p）的移动窗中残差的相关系数。该时变Copula函数的参数估计可以由两步极大似然估计法完成[43]。第一步先利用最大似然估计法，估计边际分布AR（1）-GJR（1，1）模型中的参数；第二步对残差做概率积分转换，再利用最大似然估计法，估计时变Copula函数的参数。4.基于Copula函数的相关性分析选择合适的Copula函数后，拟合估计出其参数值，就可以利用表1中的计算式，计算出各相关系数值。在静态Copula函数中，其参数是不变的，计算出来的是静态总体相关性；如果采用时变Copula函数，参数ρt（t=1，2，…，T）是时变参数，就可以利用表1中公式，一一对应地计算出总体线性相关系数、非线性相关系数及尾部相关系数的动态时变过程。

二、计算结果与分析

（一）研究样本根据企业之间存在的信用关联，选择宝钢股份（BGGF）、必和必拓（BHP）、力拓（RIO）、上海汽车（SHQC）、上港集团（SGJT）、山西煤电（SXMD）、青岛海尔（QDHE）和中国船舶（ZGCB）在内的几家企业作为研究样本，研究这些企业从2001年1月2日至2011年4月28日之间的股价联动。列出了6个样本企业股价收益率序列数据的描述统计指标。由表2可知，6个变量的峰度都在10以上，呈现尖峰分布，其中，SGJT收益率分布最尖；BHP、RIO、SHQC、SGJT的偏度都大于0，其中，SGJT收益率分布右偏程度最大；BGGF、XSMD的偏度小于0，说明与正态分布、t分布相比较，适合选用左偏的t分布拟合样本收益率数据。

（二）边际分布拟合检验根据white检验结果可知，3个统计量的P值都拒绝“不存在异方差”的原假设，说明异方差比较突出。表明收益率序列适合选用ARCH模型。本文中的边际分布选用带有杠杆效应的AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型。其模型估计的参数值如表3所示。从AIC、BIC、LL值看，AR（1）-GJR（1,1）-Skewt模型的有效性好于AR（1）-GJR（1，1）-t模型①。8个序列的自由度估计值都比较小，说明它们的分布都具有厚尾特征，其中上港集团的尾部最厚。另外，使用时变Copula函数估计时变条件相关系数时，需要把序列数据通过概率积分转换为U（0，1）分布序列。本文对边际分布拟合情况还进行了独立性检验与同分布检验。拉格朗日乘数检验结果表明，在5%显著水平下，这8个序列都不存在自相关，可以认为转换后的序列相互独立；非参数K-S检验结果表明，转换后的8个序列在5%显著水平上服从U（0，1）分布。这些结论表明，边际分布采用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型非常合理。

（三）利用多元t-Copula函数静态度量股价的联动效应常用的固定参数多元Copula函数包括多元正态Copula函数和多元t-Copula函数。在这两个函数的Q-Q图中，本文无法区分其拟合优劣；而由多元正态Copula函数的K-S检验可知，在0.01显著水平上拒绝原假设，说明多元正态Copula函数不能很好地拟合多元时序数据；而多元t-Copula函数拟合该的多元数据序列。从Copula函数与经验分布函数之间的平方欧式距离来看，多元正态分布Copula函数的平方欧式距离为0.3873，多元t分布Copula函数的平方欧式距离为0.0568，多元t-Copula函数可以较好拟合该股价原始数据的经验分布情况，与理论分析一致。根据各样本收益率序列的条件边际分布，利用多元Skewt分布函数与多元t-Copula函数之间的关系，信用资产关联各企业股票收益率之间的多元t-Copula函数非线性相关系数如表4所示。从表4可以看出，受中外股市之间的一体化约束，宝钢股份（BGGF）与必和必拓（BHP）、力拓（RIO）之间，必和必拓（BHP）、力拓（RIO）与上海汽车（SHQC）、上港集团（SGJT）、山西煤电（SXMD）、青岛海尔（QDHE）、中国船舶（ZGCB）之间的相关系数都很低，但其他信用资产关联企业之间的相关系数都在0.5左右，存在中等程度的正相关联动现象。

（四）利用时变多元t-Copula函数度量股价的联动效应不同边际分布下时变t-Copula函数的相关系数时变方程参数估计值如表5所示。从AIC、BIC、LL值看，对于条件相关系数的时变过程G-DCC、t-DCC，边际分布选用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型最合理，但时变G-DCC过程拟合效果最差，t-DCC过程则最好。本文选用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型作为边际分布，选用时变过程为t-DCC的多元t-Copula函数为多元连接函数，动态拟合计算动态条件相关系数，得到8个按照C-藤结构分解的pair-copula函数的时变无条件相关拟合的AIC、BIC、LL值分别是-7158.6、-7141.7、3582.3。利用这28个时变Copula相关系数的时间序列数据，计算出相对应的时变等级相关系数、秩相关系数与尾部相关系数的时间序列，如表6所示。从表6可以看出，4个相关系数都显示出，股价呈现低度正相关性，具有弱板块效应；时变Copula相关系数的集中趋势值最大，尾部相关系数最小。但是，时变Copula相关系数的绝对离散波动程度、波动幅度最大；从离散系数、极差/平均值的结果可以看出，尾部相关系数的相对离散波动程度最大。从时变Copula相关系数可以看出，在C-藤结构下条件相关系数的均值在0.0583~0.7376之间，呈现出弱相关关系，因为条件相关系数有正值、负值，相关方向存在转换，正负抵消导致简均值的结果较小。其他16个条件相关系数均为正值，平均值在0.5左右，呈现出中等强度的相关性。从条件相关系数值的离散指标可以看出，标准差从0.0573~0.1042，绝对变化范围从0.2628~0.5706，最大相对幅度变化范围从0.4899~6.2644，说明条件相关系数的时变性较强。为了观察条件相关系数的时变特征，本文也分别在标准差最小与最大、离散系数最小与最大、波幅最小与最大等6种情况下，计算了时变Copula函数度量的4个时变相关系数，均表现出相同的变化趋势，而且在常态相关性走强时，股价板块效应的作用愈加强大，同时暴跌暴涨的相关性走强；在常态相关性走弱时，股价板块效应的作用减弱，由一家企业股价大幅涨跌引发的信用资产关联企业同时暴跌暴涨的相关性走强。

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二、构建信用风险评价指标体系

（一）构建原则信用风险评价的各个评价指标对于实证模型的最终结果起着十分重要作用。在进行指标选取时，需要遵循以下几个基本原则：1.目的性原则。该评价指标体系应该针对银行现有的信用风险评价，进行构成要素的客观表述，要为信用评价的最终目的服务，并且为评价的最终结果判定提供相应的理论依据。2.完备性原则。指标体系中所选择的指标需要包含有银行信用风险评估所涉及到的各个方面。3.预见性原则。中小企业信用风险评估是以深入挖掘中小企业的潜在风险信息为目的的，因此，选择的各个指标需要体现出中小企业的未来发展趋势。4.科学性原则。该信用风险评估指标体系应该科学合理，保证各个风险评价指标之间的逻辑关系与鲜明的层次结构。5.实用性原则。选取的信用评价的指标数量要适宜，各个指标的数据要便于收集。

（二）指标构建银行的信用风险评估主要是针对授信业务进行的，因此，中小企业的基本财务状况就是评价信用风险大小的一个重要方面。结合指标设计的基本原则,选取了企业偿债能力、企业盈利能力、企业资产管理能力和企业发展能力四个方面的12项指标构建指标评价体系。

三、信用风险评估实证分析

本文选取了四川省5家上市公司作为检验对象，为了避免对这些公司的影响，本文以A、B、C、D和E指代五家上市公司，对样本数据进行规范化处理，结果如表2所示：根据表2的数据，计算出被评价企业各项指标的关联系数，计算结果如表3：通过变异数系对各个指标的权重进行确定，计算结果如表4所示：最后可以计算出各个公司的最终信用风险排序情况。

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1.2直觉模糊层次分析法。针对以上层次分析法在对目标预测上的不足，本文提出了一种将直觉模糊集与层次分析法相结合的直觉模糊层次分析法，对模糊环境下的目标预测与方案的决策提供了更为客观的依据。（1）建立层次结构模型。本文设计的中小企业信用风险评价指标体系如图1所示，整套指标体系分为三个层次，分别为目标层，准则层和方案层，其中目标层体现的是本文需要解决的最终问题所在，即为呼和浩特市小额贷款公司提供客观的有效的中小企业客户信用风险评价；准则层为该体系的各指标的体现，本文分为一级指标和二级指标两个层次；方案层体现了申请小额贷款的中小企业个体。（2）确定待评价指标的权重。根据小额贷款中小企业法人客户的特殊性，以及对中小企业法人信用风险评价指标选取的原则，本文选取企业管理者情况、企业经营状况、企业发展前景、企业偿债能力、企业信用状况以及其他等六方面作为评价呼和浩特市小额贷款公司中小企业客户信用风险评价的有效性指标。由于在进行评价的过程中，各评价指标的重要性程度各不相同，所以在评价时的大小也应该有所区别。本文利用层次分析法，通过专家评分法为以上各指标之间的重要性程度两两比较。1号专家根据经验以及历史数据的统计得到指标的判断矩阵A1，运用Matlab软件中的层次分析法程序得到判断矩阵M的最大特征值λmax以及选取指标的权重，通过一致性指标C.I.=λmax-n/(n-1)以及平均随机一致性指标R.I.对指标进行一致性检验，其具体赋值如表2所示。一致性比率为C.R.=C.I./R.I.，当C.R.<0.1时则通过一致性检验，从而确定权重分配是否合理。TOPSIS法的原理。其基本原理是通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序，若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解，则为最好；否则为最差。其中最优解的各指标值都达到各评价指标的最优值。最劣解的各指标值都达到各评价指标的最差值。

二、基于直觉模糊TOPSIS法的小额贷款公司信用风险评价模型

呼和浩特市小额贷款公司对中小企业信用风险评价问题是一个涉及许多影响因素的多目标决策问题，评价指标体系的构建应遵循全面性、适应性、经济性及可测性等基本原则，并尽可能地综合考虑各个影响因素。根据中小企业信用风险自身的特点，综合相关研究，本文选择企业管理者情况(u1)、企业经营状况(u2)、企业发展前景(u3)、企业偿债能力(u4)、企业信用状况(u5)以及其他(u5)等六个一级指标对中小企业的信用风险作出评价。每一个一级指标又可以分为若干个二级指标，其中企业管理者情况(u1)包括企业管理者教育水平(u11)、企业管理者健康状况(u12)、企业管理者管理者个人管理水平(u13)等三个二级指标;企业经营状况(u2)包括企业经营规模(u21)、企业经营定位及区域(u22)、企业经营时间(u23)等三个二级指标;企业发展前景(u3)包括企业内部发展前景(u31)、行业发展前景(u32)、行业相关政策(u33)等三个二级指标;企业偿债能力(u4)包括企业资产负债率(u41)、企业主营业务收入负债比(u42)、企业现金流动负债比(u43)等三个二级指标;企业信用状况(u5)包括企业的信用记录(u51)、企业的纳税记录及相关信息披露(u52),企业担保机制(u53)等三个二级指标;其他(u6)包括企业职工素质(u61)、企业有无违法记录(u62)、企业贷款用途(u63)等三个二级指标。设呼和浩特市小额贷款公司资金有限，中小企业为了谋求自身的发展需要贷款的资金支持。为了实现呼和浩特市小额贷款公司的利益最大化和信用风险最小化，使其贷款业务开展得更加顺利，拟在m个备选需要贷款的中小企业A={A1,A2,…Am}中选择一个信用风险最小的企业。假设中小企业的信用风险评价指标ui的权重是wi，满足wi≥0，且需加和为1。那么，基于直觉模糊层次分析法和TOPSIS方法的中小企业信用风险评价决策的方法的步骤如下所示:1.构建中小企业信用风险评价的直觉模糊评价矩阵。假设有p个专家D1,D2,.....DP参与中小企业信用风险评价的决策，通过专家打分可以得到备选企业Ai的第j个指标的评价值，可用直觉模糊集来表示。各备选企业的信用风险评价构成的集合的直觉模糊评价矩阵如下所示：2.确定直觉模糊正理想解和负理想解。所谓直觉模糊正理想解是指完全满足决策者要求的候选方案，而直觉模糊负理想解是指完全不满足决策者要求的候选方案。定义直觉模糊正理想解A+、负理想解A-为：3.计算备选企业信用风险的直觉模糊评价值到直觉模糊理想解和负理想解的距离。根据层次分析法确定各评价指标的权重向量wi，则各备选中小企业Ai的直觉模糊评价值到正理想解A+的距离以及到负理想解A-的加权距离为：按照综合评价指数的大小对中小企业的信用风险进行排序，ki的值越大，相应的企业信用风险就越小；ki的值越小，相应的企业信用风险就越大。呼和浩特市小额贷款公司可以选择信用风险最小的企业为其提供贷款服务。

三、实证研究

呼和浩特市MC小额贷款公司是一家民营的小额贷款公司，该公司成立于2011年，主要开展对中小企业以及个人的小额贷款业务，而申贷对象绝大多数是中小企业。由于公司开立时间不长，资金流动相对紧张，再加上当地中小企业的信用状况良莠不齐，公司内部又缺乏相应的信用风险评价机制，公司在谋求自身发展，追求利益最大化的同时也追求信用风险的最小化。MC小额贷款公司运用基于直觉模糊TOPSIS法的中小企业信用风险评价模型成功的实现了上述目标，该模型量化了中小企业的信用风险，也为呼和浩特市小额贷款公司进行贷款决策提供了客观的科学依据。其具体的运用过程如下：现有5家中小企业(A1,A2,A3,A4,A5)需要向MC呼和浩特市小额贷款公司申请贷款，他们的总体情况各有不同。MC呼和浩特市小额贷款公司运用基于直觉模糊TOPSIS方法的信用风险评价模型，从企业管理者情况（u1）、企业经营状况（u2）、企业发展前景（u3）、企业偿债能力（u4）、企业信用状况（u5）以及其他（u6）等六个一级指标对以上5个企业进行综合评价和决策。首先，呼和浩特市小额贷款公司贷款决策者将各一级指标两两对比，得到对比矩阵M，如下所示。由表2可知权重向量的一致性指标比率C.R.=0.0573/1.24=0.0462<0.1，因此，指标权重通过一致性检验。其次，呼和浩特市小额贷款公司根据经验、知识以及历史数据等，参照表3的属性重要性程度标度确定出每个申请贷款的中小企业的直觉模糊评价矩阵，如表4所示:再次，根据上文提到的公式计算各备选给予小额贷款的中小企业信用风险与直觉模糊正理想解和负理想解的加权距离di+和di-以及各备选中小企业信用风险的综合评价指数ki，计算结果如表6所示。由上述计算结果可知，各备选的中小企业信用状况的优劣次序为：k2>k3>k4>k1>k5，即A2企业的贷款信用风险最低，呼和浩特市小额贷款公司可以接受该企业的贷款申请；而A5企业的贷款信用风险最高，呼和浩特市小额贷款公司需要对该企业的贷款申请谨慎决策。通过以上结果分析，A2企业的各项指标平均处在较高的水平，且专家在权重较大的企业偿债能力，企业经营状况以及企业发展前景三个方面都给A2企业评出了较高的分数。专家的评分与计算结果一致，体现了该模型的有效性，说明了该模型可以为呼和浩特市小额贷款公司的贷款业务进行预测，从而为其进行贷款决策提供客观依据。

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（一）样本选取与简单描述性统计。本文数据来源于国内某商业银行的信贷系统，以2006年的化工业为例，从中选择了2457个小微企业非上市公司样本，其中48个违约样本，2409个非违约样本。对于样本公司，本文从偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、现金流量以及规模等六个方面，选取了15个财务指标，对小微企业非上市公司的经营现状进行因子分析，从中找出最能反映公司经营特点的少数公共因子，进而为后续的Logistic模型风险预警提供解释变量。选取的15个财务指标如表1所示：在选取样本时，本文首先运用SPSS16.0软件对数据进行了异常值剔除处理，步骤如下：首先对选定的15个财务指标进行标准化，除指标量纲的差异，然后将每个指标的标准化值的绝对值大于或等于3的样本视为异常值加以剔除；对剔除后的样本，重复进行指标标准化处理、检验异常值、剔除异常值，直至无异常数据为止。本文重复了5次异常值剔除处理，最终筛选出2457个合格样本，用于因子分析。下表2为数据的简单描述性统计量。

（二）因子分析1.因子分析的适用性检验。因子分析要求变量间具有相关性，本文在进行因子分析前，主要采用KMO检验和巴特利特球度检验方法对变量进行相关性检验。表3为运用SPSS16.0软件运行得出的检验结果。从表中可以看出KMO检验统计量的值等于0.633，其大于0.5，证明适合作因子分析。同时巴特利特球度检验值为27600，其相伴概率为0.000，在5%的显著性水平下极其显著，说明相关系数矩阵不是单位阵，即变量间存在相关性，适合作因子分析。2.确定因子数目。构造因子变量首先要确定因子数目，本文采用特征值大于1的标准提取公因子，同时通过碎石图直观判断公因子数目。首先，运用SPSS16.0软件运行得出因子分析的特征根和方差贡献率，如下表4。表4中，三部分分别为初始因子、因子提取后以及经过方差最大旋转后的相关系数矩阵的特征根、方差贡献率以及累计方差贡献率。从第三部分可以看出，依据特征值大于1的标准，共提取6个主因子，且前6个主因子的方差贡献率依次为21.501%、17.884%、11.366%、10.71%、10.509%、8.762%，累计方差贡献率大于80%，说明前6个主因子可以解释变量的大部分信息，从而把前6个公因子作为评价样本公司的综合指标，降低了公司综合评价的指标维度，为后续Logistic回归提供了解释变量。其次，建立碎石图判断因子数目。首先将特征根从大到小排序，序号相应为1，2，…，15。以横轴表示序号，纵轴表示特征值，构造出碎石图1。观察碎石图发现，特征值大于1的因子有6个，分别为F1，F2，…，Fn，这与表3-4确定的因子数目一致。3.估计因子载荷矩阵。运用SPSS16.0软件运行得出初始因子载荷矩阵，由于无法确定公共因子的经济意义，使用方差最大化旋转法对初始因子载荷矩阵进行旋转，可得到旋转后的因子载荷矩阵，如表5所示。通过旋转，各个公因子有了较为明确的经济含义：第一个公共因子F1，其在指标X5（总资产报酬率）、X6（净资产收益率）、X7（息税前利润/总资产）、X8（息税前利润/主营业务收入净额）上有较大载荷，命名为“盈利能力因子”。第二个公共因子F2，其在指标X1（资产负债率）、X2（产权比率）、X3（流动性比率）上有较大载荷，命名为“偿债能力因子”。第三个公共因子F3，其在指标X11（所有者权益增长率）、X12（总资产增长率）、X14（现金流量比率）上有较大载荷，命名为“成长能力因子”。第四个公共因子F4，其在指标X13（现金比率）、X4（速动比率）上有较大载荷，命名为“现金流量因子”。第五个公共因子F5，其在指标X9（总资产周转率）、X15（总资产）上有较大载荷，命名为“总资产营运能力因子”。第六个公共因子F6，其在指标X10（应收账款周转率）上有较大载荷，命名为“应收账款周转率因子”。4.计算因子得分。表6是通过主成分回归方法估计出的因子得分系数，用表中各公共因子对应的得分系数分别乘以各变量标准化值即可得到各公因子对应的得分序列。

（三）Logistic实证分析1.建立Logistic回归方程。设被解释变量y为0-1型随机变量，当样本违约时y取1，非违约时y取0，另以6个公共因子F1，F2，…，F6作为解释变量，建立Logistic回归模型，回归方程的形式如下：2.Logistic模型参数估计。运用SPSS16.0软件对因变量Y和自变量F进行Logistic回归建模，选择逐步向前回归分析法，筛选出回归系数比较显著的自变量进入模型，剔除回归系数比较显著的自变量进入模型，剔除回归系数不显著的自变量。本文参数估计结果中已剔除回归系数不显著的因子F2，F3和F6，保留了因子F1、F4和F5，最终获得的参数估计结果如下表7所示：表7中，Wald统计量用来检验回归系数是否显著，Sig是Wald统计量的相伴概率，结果显示因子F1，F4和F5的Wald值、Sig值在1%的显著性水平下极其显著，说明模型拟合较成功。3.Logistic回归违约率（）判别分析。判别分析的目的是为了检验模型建立的准确性，为风险预警做准备。具体方法为运用已建立的Logistic回归方程（3.3），得出各样本的违约概率值，以违约概率0.5为判别临界点，>0.5计入违约组，<0.5计为非违约组，运用SPSS16.0软件运行得出模型违约组和非违约组的判别结果如下表8所示。上表显示，Logistic模型总的判别准确率为98%，其中非违约组2409个样本全部判别为非违约，判别准确率100%；而违约组48个违约样本全部错判为非违约，判别准确率0%。由于通过估计违约概率来识别违约样本的结果不理想，我们寻找其他能提高违约样本判别准确率的方法。4.Logistic回归残差（ZREi）判别分析。回归方程的残差gi是指实际观察值yi与通过回归方程估计出的回归值yi之差。残差可以分为普通残差gi、标准化残差ZREi=giσ，一般用于判断异常值，判断标准为将超过±2σ或±3σ的残差视为异常值。由于普通残差ei的方差不相等，不适合直接用来做判断，一般将普通残差标准化，使残差具有可比性，从而用标准化残差ZREi来进行判断。本文将残差异常值的判断与样本的违约性判断联系起来，进而通过识别回归残差的异常值来判断样本的违约性。运用SPSS16.0软件输出所有样本的标准化残差ZREi，将用ZREi＞2和ZREi＞1两个标准，分别进行违约识别，对比分析判别结果的准确率，进而选取准确率更高的判别临界点。在ZREi＞2的判别标准下，判别结果为：违约组48个样本中，标准化残差值均为正值，且大于2，判为违约组，判别准确率100%；非违约组2409个样本中，标准化残差值均为负值，且绝对值小于2，全部判为非违约组，判别准确率100%。在ZREi＞1的判别标准下，判别结果与ZREi＞1的判别结果完全一致，违约组和非违约组的判别准确率均为100%。

（四）Logistic模型样本外预测。为了检验模型的预警能力，本文根据2006年建立的Logistic回归方程去预警2007年的客户违约情况。选取2007年化工行业的33个样本数据，其中7个违约样本、26个非违约样本。首先运用SPSS16.0软件，将33个样本的15个财务指标数据标准化，根据因子得分系数表4-7，算出每个样本的因子得分值F1、F4和F5，代入Logistic回归方程（4.5），根据y的预测值和实际值算出普通残差和标准化残差，分别运用ZREi＞2和ZREi＞1两个标准来进行风险预警。在ZREi＞2的判别标准下，预警结果为：违约组7个样本，预警出2个违约，预警准确率28.57%；非违约组26个样本，全部预警为非违约，预警准确率100%。在ZREi＞1的判别标准下，预警结果为：违约组7个样本，全部预警为违约，预警准确率100%；非违约组26个样本，预警出25个违约，预警准确率96.15%。鉴于ZREi＞1的预警准确率明显高于ZREi＞2的预警准确率，本文将ZREi＞1作为预警样本违约的判别标准。

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二十世纪70年代以来，交易成本理论在经济学界引起极大反响，作为新制度经济学的核心概念，它已成为现代经济学的中心议题。交易成本概念不仅作为一个范畴，而且作为一种新的经济学分析方法，被频繁地用于各种经济现象的分析，从交易成本角度去研究商业银行信用风险，也会获得耳目一新的成果。

1交易成本概述

交易成本指履行一个合同的成本，它包括事前发生的为达成一项合同而发生的成本，和事后发生的监督、贯彻该项合同的执行而发生的成本；它区别于生产成本，即为执行合同本身而发生的成本[1]。交易成本的特征：交易成本是一种机会成本；是经济主体之间知识、信息不对称的结果，是利益冲突与调和过程中浪费的资源；是无法彻底消除的；由于事件的概率性和不确定性的存在，对于任意一项经济活动，人们只能在事前根据不完备的知识和信息对交易成本的种类和数量进行估计，准确的计量只有在事后才能进行[2]。

商业银行信用交易成本指商业银行（贷方）为和客户（借方）达成借贷协议合同而发生的成本，它包括贷前、贷中、贷后三个阶段发生的费用支出。

2银行信用风险交易成本构成分析

商业银行信用风险交易成本构成包括信息成本、审查成本、执行成本、监督成本、界定和保护产权成本等内容。如图1所示。

2.1贷前调查的信息成本

即寻找借款伙伴并调查借款人财务状况、信誉状况、经营状况的信息成本。信息成本既包括信息本身的成本，也包括商业银行为取得信息而付出的寻找成本；由于事前机会主义的存在，要求对交易对手的情况要进行彻底的了解。如：银行要对借款人的经营状况、资金用途、还贷能力等进行调查，对银行客户进行筛选，搜集相关资料，而这些都是需要花费一定的费用才能够取得的。

2.2贷中审查的成本

即签约过程讨价还价的成本，拟定合同条款所发生的成本，如落实担保物、抵押登记、抵押物保险等。首先是合同拟定成本，主要指商业银行事先拟定信贷合同所支付的成本；其次是谈判和决策成本，主要是银企双方就信贷合同的某些内容进行协商而支出的成本；最后，在信贷合同起草时，要确定出各种情况下双方的权利和义务，以及信贷交易合同的执行办法。这些工作的进行都会使合同的起草和谈判变的更加复杂，更加费时费力。

2.3贷后检查发生的成本

即监督合同签署方，看其是否遵守合同条款，防止挪用资金、督促按期还款等活动发生的成本。在贷款出现逾期后，催收不良贷款需要花费大量的人力、物力、财力，还要支付诉讼费、律师费、产权登记和财产保全费等。

2.3.1合同交易的执行成本

指在信贷合同执行的过程中发生的成本。在合同签订以后，只要整个交易还没有完成，就不可“掉以轻心”，因为还要监视和检查合同的执行情况，防止合同的执行人任何可能的违约行为，这也会引起更大程度上交易成本的增加。对商业银行而言，主要有：按期缴纳贷款时的交易成本；合同存续期间对贷款实施风险管理的成本；事故发生后通知银行客户的成本；以及讨价还价时的交涉成本。

2.3.2监督成本

即在银行和客户交易双方都存在机会主义行为的可能情况下发生的成本。由于事后机会主义的存在，要求对交易对手合同执行情况进行监督检查，防止违约，这就必须花费大量成本进行监督。商业银行必须对客户的贷款用途进行跟踪监督、对客户的信用水平、业务状况、财务状况实行全程监督，并对其违约行为进行公示等，这也会引起交易成本的增加。2.3.3界定和保护产权成本

指使产权交易得以有效进行的必要成本支出。产权不清就无法进行交易，交易成功后产权又要重新界定和保护，任何银行业务的交易都离不开产权的界定和保护。贷款合约签订后，银行的货币资金进入了企业的账户，归企业支配；企业的抵押物过户到银行名下，产权归银行所有。破坏产权的行为需要制裁，这些活动产生的费用都是界定和保护产权的交易成本。

3银行信用风险交易成本成因分析

企业失信以及交易成本产生不是偶然的，而是有一定的形成根源，是银行和企业两方面因素导致了商业银行信用风险交易成本的发生。

3.1借款人机会主义行为

在金融市场交易中，作为贷方的商业银行要随时注意、提防企业的机会主义行为，人的行为的不确定性，使借款人存在着缺乏诚信道德的现象[4]。现在的经济领域，不讲信用现象时有发生，少数信用卡常被恶意透支，部分银行承兑汇票到期不能承兑，有些银行贷款被想方设法逃废，这些违约行为，都是缺乏诚信道德的表现。不佳的信用环境，是信用风险交易成本发生的源泉。机会主义的存在加大了银行信用风险交易成本。

3.2维护产权在交易成本中核心地位需要

交易过程中，存在着借款人违约的情况，在借款人违约时，银行需要用法律程序来进行索赔，这个过程也是需要花费交易成本的，我们也称之为维护产权而斗争时所付出的成本。有效的银行借贷交易需要明确地界定产权，不仅“界定产权”本身需要花费成本，而且起草和制定有关银行借贷方面的产权法律，也是要花费交易成本。商业银行要想保护产权，及时获取一切关于借款方破坏产权行为的信息，并对破坏产权的行为进行制裁，就需要花费一定数量的交易成本。

3.3银企之间信息不对称

缺乏信息对称。在银行的贷后管理上，由于借款人在信息对称方面占据优势，还贷与否很大程度上取决于自身的还款意愿，因而银行仅能对借款人的收入、家庭状况及提供的相关信息有所掌握，局限性很大。就借款企业来说，由于其报送的报表数据并非一成不变，提供信息的及时性、可信度都存在隐患，大量信息分散于多种渠道，因而银行无法正常获取，无从得知，始终处于被动地位。此种信息不对称，容易造成银行在贷款管理决策上的失误，从而形成难以避免的信用风险。为此，商业银行就需要花费大量的信息交易成本。

3.4借款人经营中的缺陷

银行与借款人订立借贷合同后，由于借款人经营上的困难和失误，造成企业资金紧张，不能按时履行合同规定的还款指标，从而造成商业银行资产信用风险的加大和资产的损失。此种情况下，借款人不是不想履行合同而是无力履行合同，由此作为贷方的银行需要花费大量的交易成本，来对借方的经营能力和盈利水平做跟踪评估[5]。

参考文献：

[1]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海：上海三联书店，2004.

[2]岳志.论金融交易成本[J].深圳金融，2001,5.

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1.2再保险信用风险定义及分类。再保险信用风险是保险公司面临的各项信用风险的组成部分之一，主要是指保险公司可能面临的再保险人资信风险，简言之，是指保险公司的再保险接受人有无足够的能力和意愿承担其对分出公司的到期债务（再保险合同约定的、由再保险人对分出人承担的赔付责任）。对于保险公司而言，相关资产或权益主要包括应收分保账款、应收分保未到期责任准备金和应收分保未决赔款准备金。按照再保险信用风险的性质，可以进行如下分类：（1）契约风险/合同风险：是指再保险人与分出公司就已签署的分保合同发生争议或纠纷，例如已签订的文本中有关定义不清晰而发生歧义；或因双方对损失原因是否属于保险责任发生争议等。（2）履约风险：指再保险人失去偿付能力，无法按约定履约，例如倒闭，破产清算等；或再保险人因道德风险蓄意拒付或有意拖延等。（3）管理风险：主要是分出公司内部在再保险人资信管理中存在的风险。主要包括再保险人信息记录不真实、不完整；未及时了解再保险人信用风险以及信用评级的重大变化情况；与再保险人沟通的及时性较差；对应收分保账款等监控不严；对拖欠账款缺乏有效的追讨手段等。

2再保险人信用风险日常管理

再保险信用风险日常管理主要包括：再保险人的资信选择；再保险人资信信息的收集和更新；再保险人资信档案的建立和管理；再保险人信用风险分析评估等工作。

2.1对于再保险人的选择，目前既有行业的监管要求，各保险公司内部也不同的制度规定，主要是指再保险人在资信评级与资本金方面的硬性要求，比如有的保险公司对于再保险人有着明确的不低于“A-”（标普，惠誉，穆迪或贝氏评级）标准。

2.2再保险资信信息的收集与管理。对于再保险人信息资料的搜集与整理，是当前保险公司再保险信用管理的主要工作，一般通过以下渠道获取再保险人资信信息：（1）直接向对方索取注册资料及有关证明文件；（2）通过公共途径获取信息，例如通过网络、报纸或者行业协会等搜集相关信息；（3）向专业的信用评估机构定购信用报告，以便及时了解国际国内再保险人的信用评级情况；（4）与同行其他公司进行信息交换。

2.3再保险人资信分析与评估。对再保险人进行信用分析和信用评级评价，是日常再保险信用风险管理的工作核心，也是工作难点，通过对再保险人所有相关财务及非财务信息进行整理、分析，得出再保险人的偿债能力评估，一般需要运用专门的信用分析技术和模型并结合专业人员的经验来完成。目前国内尚未见到保险公司对于再保险人的信用评级管理实例，个别管理较好的保险公司通过建立再保险人黑灰名单制度，以加强对再保险人应收应付的日常管理，实现降低再保险信用风险的目的。

3再保险信用风险管理建议

国内再保险信用风险管理，与国际上管理成熟的保险市场或保险主体相比，存在不小的差距，建议国内保险公司从以下几方面加强这方面的工作，提高国内再保险信用风险水平：

3.1提高认识，建立专业团队统一归口管理。虽然近年来国内再保险业务不断发展，但是再保险信用风险与保险公司其他业务风险相比，由于从业人员少，专业化较强，外部以及行业整体上，对于再保险信用风险认识不足。因此，加强宣导，提高认识，将是近年行业的主题。此外，设立专业的团队及岗位，统一归口管理再保险信用风险，是再保险信用风险管理落实的基本保障。

3.2明确信用风险容忍度，即信用风险承受能力问题。在业务安排上，明确标准并严格执行再保险人的使用，对于重要业务分保安排的风险敞口要实现明确，特别要考虑单个再保险人的风险集中度问题，无论是分出风险责任，还是应收账款或应摊赔款，都要事先确认公司的风险承受限额。

3.3完善信息管理系统，动态管理再保险人信用风险。无论是再保险人信息的收集整理，还是相关交易数据统计监控，均需要强大的信息管理系统支持。开发再保险信用信息管理系统，搭建再保险人资信管理监控平台，以更好的实现对再保险人信用风险的动态管理，例如通过结算周期研究，发现有结算问题的再保险人，通过暂停支付、暂停新业务交易等方法，降低再保险信用风险。