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我国商业银行信贷风险管理与控制研究

作者 :李剑锋更新时间:2012-11-2

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 由于我国商业银行在进行信贷信用风险管理方面起步较晚,再加上外部环境与制度上的原因,导致我国商业银行信贷信用风险管理在理念、技术、机制上等方面存在着明显缺陷。针对这一现状,本文试图从银行利益出发,从信贷的三个环节,贷前、贷中和贷后分析我国商业银行信贷现状,并提出一些解决方法。
   1 我国商业银行现状分析
   当前我国银行界普遍采用团队模式来进行信贷行为,每个信贷员分工明确,单笔贷款可分为贷前、贷中和贷后。下面就从这三个环节来分析我国商业银行在当前经济环境下的现状。
   1.1 贷前信贷选择分析
   所渭贷前选择,顾名思义就是银行分析市场,选择适合的候选借款企业。近几年来,随着我国经济的高速发展,信贷市场普遍存在的现象是供小于求,即企业贷款的总需求数大于我国银行所能提供的借款数。然而,强大的需求并没有刺激市场的良性竞争,银行也没有获得较高的利润。究其原因,对于银行本身划分的市场来说,“蛋糕”正在越做越小。
   近几年来,各家商业银行按照(商业银行法)指引的方向,商业化经营机制转变较快,集中上收和“重效益、重成本、防风险”的意识增强,普遍实行了信贷管理权限“优良客户制”,重点加大对效益高、行营销和增加贷款扶持;相应压缩信用等级低、信誉好、风险小的优良客户进信誉差、风险大的企业的贷款。
   这是符合市场经济优胜劣汰发展规律的,主流是好的,总体是健康的,但也存在一些负面影响和风险问题。银行贷款向大企业集中有些过度,直接的影响就是对中小企业资金供给有些不足:尽管有些人企业集团、_上市公司素质不高,但商业银行却盲目争相为其贷款,结果带来很大的风险甚至成为不良贷款。
   银行争夺大企业的根本原因在于银行对中小企业贷款积极性不高。中小企业经营规模小、财务数据不真实、业主素质不高、企业有效资产不足、银行操作成本高是影响银行贷款意愿选择的现实因素。
   1.2 贷中信贷决策分析
   以往的信贷决策,多采用经验决策。经验决策是指凭借管理者的经验和直观资料而做出的决策,它属于定性决策范围。随着不断借鉴西方商业银行的现代决策方法,我国商业银行目前主要是通过运用各种数学模型,如预测模型、线性规划、决策模型等,进行信贷决策的定量分析。这种定量分析主要表现在对贷款对象、贷款资格及限额的判断上,而判断的依据就是对借款人所提供的财务报表进行分析。
   当前,我国商业银行针对贷中决策的主要困惑在于难以找到授权与放权的平衡点。国有银行现在的信贷制度是双线管理。其简要程序是:企业向银行的公司业务部提出贷款申请,公司业务部对企业及其项目进行调查并写出书面评估报告;风险管理部成立一个尽职调查小组,对公司业务都提交的评估报告做出评价,然后将评价结果提交风险委员会,风险委员会讨沦通过后即可贷款。数额超过权限的(比如10亿元以上),上报总行总行贷款也须经过同样的程序,总行行长对风险委员会决定的贷款有否决权。同时,被风险委员会否决的贷款也可以要求复议。
   1.3 贷后信贷管理分析
   在贷后管理方而,我国日前采用国际通行的五级分类法来控制信贷风险。具体如下表所示:

   资料来源:《贷款风险分类指导原则》,中国人民银行,2001. 12,第78-80页
从过去四年的实践看,贷款风险分类的积极作用不可否认。但与预期目标相比,己大打折扣,甚至己经影响和改变了对整个贷款风险分类制度的评价。
   (一) 仍拘泥于原有的期限分类法
   一些正常类贷款,债务人的各项财务指标如资产负债率、流动性比率、净现金流量均显示企业经营过程已经出现了一些潜在隐患,还有一些正常类贷款,债务人的行业市场发生了不利于还款的影响,主要投资者发生了不利的变化,但银行的经办人员仍以该贷款没有逾期、没有欠息为由将其列入正常类。
   (二) 贷款内在风险并未得到充分揭示
   从贷款分类的内部控制来看,尽管多数银行建立了成文的分类制度,但在分类中不同程度地存在只注重分类结果、忽视分类过程、有章不循、甚至人为调整分类结果的情况,特别是那些尚未建立起完善的公司治理结构的银行,问题更为严重。贷款风险分类必要的程序和过程大打折扣,由此得出的分类结果显然无法真实揭示贷款的风险价值。
   2 商业银行信贷对策研究
   根据商业银行贷款信用风险管理的客观需要及我国贷款信用风险管理存在的制度缺陷,提出下面一些解决对策:
   2.1 贷前建立统一客户信用评级
   建立统一的客户信用评级可以从根本上缓解中小企业由于担保问题而无法贷款的问题,同时银行也可以更为准确的了解企业经营情况,从而消除银行由于信息不对称而导致的贷款趋向大企业的心理。
   1) 信用评级可以缓解中小企业的缺乏担保问题
   信息不对称性是银行高要求贷款担保的根源。在我国,由于长期缺乏完善的信息收集、评估系统以及信息披露制度,金融市场信息存在不对称性和不完整性。主要表现为金融机构之间、金融机构与存贷款客户之间以及金融机构与投资者之间的信息不对称。金融市场主体之间误解丛生,最近几年“惜贷”、挤提、投资失误等情况的出现与信息不对称密切相关。
   2) 信用评级可以提高商业银行经营管理水平,强化银行核心竞争力
   对客户及其贷款进行连续的信用评级可以帮助商业银行在对客户授信前,及时发现信用风险,维护金融债权;评级结果可以为管理层提供确定金融工具价格和计提呆账准备的依据:独立的、客观的外部信用评估机构的监督和评估可以促进商业银行完善法人治理结构和公开上市;商业银行通过评级给交易对手、投资者、存款者提供及时完整的本机构信用风险评估信息可能降低交易成本:资信状况良好的商业银行主动参与信用评级可以树立市场形象,大大提高其市场凝聚力;信用评级可以促进商业银行业务创新,如近几年蓬勃发展的信用卡业务和房屋、汽车按揭等个人消费贷款得到个人信用评级系统的支持。
   2.2 贷中银行贷款管理
   实践证明,一些贷款不能及时、完整的收回,其原因并不完全在借款人一方,银行对贷款缺乏有效的管理和控制,也是重要原因之一。所以,在贷款分析中,还要考虑银行贷款管理因素对贷款偿还的影响。下面的这些银行信贷管理因素是影响贷款偿还的一些重要因素:
   1)违反有关法律、法规发放贷款
   这类贷款由于在法律上得不到充分保护,贷款的回收具有很高的风险。这类贷款主要包括超业务范围发放的贷款、超比例发放给关系人的贷款、账外发放的贷款、直接或变相抬高利率发放的贷款、违反国家产业政策发放的贷款等等。
   2)违反内部信贷政策和操作规程发放贷款
   有些银行为取得高额利率和争取某客户资金,往往放松信贷政策和信贷管理程序发放贷款,如在贷款对象、贷款期限、贷款利率、贷款保证等方面违反银行信贷政策,或者未经授权、超越权限、逆程序发放贷款,这些贷款在发放初期就己经留有隐患,有很高的风险。
   2.3 建立健全商业银行贷后管理体系
   为进一步加强贷后管理,有效防范和控制信贷业务全过程风险,确保信贷资金安全,提高经营效益,必须使贷后管理迈向制度化、规范化和程序化。
   1、加强贷后管理制度建设。
   近几年来,各家商业银行在规范调查、审查、审议和审批等贷前决策行为的同时,通过开展贷后跟踪、贷后检查活动,在贷后管理方面做了大量工作,取得了一定的成效。但总体上看,贷后管理仍相对薄弱,“重放轻管”现象比较突出对此,应当认识到,实施严格的贷后管理不是一般的要求,而必须是一项系统的制度安排,是从制度上解决长期以来“重放轻管”、“重放轻收”、“重开发、轻维护”等老大难问题的重要举措,贷后管理制度主要规范授信发生后经办责任人的行为,侧重于贷后风险点的控制,与信贷决策行为规定的贷前风险控制、贷中规范操作相辅相成,互为补充,三者共同构架银行信贷全过程风险控制体系。
   2、加强贷后管理的规范化建设
   这几年来贷后管理的经验和教训告诉我们,必须对贷后管理的行为进行规范,克服个人行为的随意性,将检查内容和预警内容规范化,明确管理内容和要求,实现定性和定量的有机结合。贷后管理的规范一方面要规范贷后管理的程序和内容,另一方面要规范客户经理与风险经理的关系、规范客户部门与信贷控制部门的关系、规范管理行与经营行的关系,做到职责明确、纵向协调、横向制衡。
   3、加强贷后管理程序化建设
   贷后管理是指从贷款发放或其他信贷业务发生后直至本息收回或信用结束的全过程的信贷管理行为的总和,贷后管理既是控制信贷风险的重要环节,又是维护客户的重要手段。经济活动的周期性、市场变化的不确定性以及银企信息的不对称性,决定了必须动态、连续、全面跟踪客户生产经营全过程,建立起一套监测、控制、反馈和调节信贷风险管理的程序化风险控制机制。现代商业银行的贷后管理不是小生产情况下的贷后管理,而是一个巨大的系统工程,要求多部门的协作配合。因此,贷后管理必须实现程序化,从信贷业务的发生到收回必须建立严格、规范、科学的管理程序,明确各环节的管理内容和要求,建立考核制度,确保贷后管理程序明确,内容规范,要求具体。
   总之,要把贷后管理“三化”建设作为一项基础性、长期性、艰巨性的工作,像抓信贷新规则对决策过程的规范一样,使贷后管理的新规定成为信贷人员自觉的行为准则。
结论
   发展良好的信贷运营模式必须从完善和改革两个方面考虑。信贷业务流程完善要求商业银行对信贷流程进行彻底的重新思考和重新设计,从而在成本、质量、服务和响应速度等关键指标上获得巨大的改善。
   同时我国商业银行要从全过程来控制和管理信贷的风险,在优化信贷业务上还要建立独立的企业信用历史评估方法;完善透明的授信过程和严密的贷款审核过程;实施功能齐备的信贷资产管理方法和周密的风险管理手段。 职称论文发表网http://www.issncn.com 职称论文发表网http://www.issncn.com

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