3工商银行房屋信贷风险及防范对策

中国工商银行房屋信贷风险及防范对策探讨 前 言 当今社会，经济与金融的全球化已成为必定趋势，而金融的地位与作用亦日益突出，金融在成为现代经济的核心的同时，其风险也在不断地积累并造成毁灭性的损失。中国最危急的金融风险在哪里在我国现行的金融体制下，商业银行风险性相对较高，详细表现在于商业银行房屋信贷比重始终处于过高状态（上半年商业银行房屋信贷、股票、国债和企业债融资的比例为87．85．05．51．7），商业银行的任何风险都可能导致金融市场的整体性风险。所谓“牵一发而动全身”，商业银行的房屋信贷风险问题已成为“蛇之七寸”、“国之冲塞”，对其探讨将具有重大的现实意义。 我国商业信贷业务中存在着较大的风险。不行否认，这其中的确存在着历史遗留缘由。国有大中型企业的负债在我国商业银行，特殊是国有商业银行中占有较大的比重。这主要是由于在经济体制转轨过程中，国有企业连年亏损，负债经营，拖欠商业银行的负债数额如同滚雪球般增大，随后又变成难以收回的不良资产，影响着商业银行资金流淌。更为重要的是我国商业银行还没有完全适应目前的角色，在管理、风险意识、利用金融工具等方面还存在着不足和缺陷。房贷业务已经成为我国商业银行房屋信贷业务中的重要组成部分。就四大行而言，针对目前房地产市场过热，出现泡沫经济现象，我国商业银行对房地产商贷款，个人住房贷款等房贷业务都应有所警惕，正视其风险性，并采纳合理的措施加以规避，削减风险。 本文采纳理论联系实际的写作方式，从我国商业信贷业务的现状，所受到的来自利率市场化和干脆投资市场的快速发展的影响，进而分析问题，对工行泰安分行商业信贷业务中的风险问题进行探讨，并就规范信贷业务特殊是房贷业务制定相关的法律规章制度，加强风险管理意识，变更落后的管理方式，加大不良资产的回收力度等方面提出了看法和建议。 一、商业银行房屋信贷风险概述 1、房屋信贷风险的概念 房屋信贷风险是金融市场中最古老的且最重要的金融风险形式之一，同时也是现代社会经济实体（尤其是金融机构）、投资者和消费者所面临的重大问题，只有对房屋信贷风险进行精确的度量并据以实施相应的管理，才能保证金融机构乃至整个经济社会的平安性和稳定性。 商业银行的主要职能和业务是信贷，即干脆向社会供应资金融通服务。由信贷的性质所确定，信贷行为的发生和终结之间必定存在一个时间间隔，贷出货币与清偿行为始终有时间差。正是在这段时间内，或者借贷的资金可能由于各种因素的制约，不能发挥原来期盼的效用，不能正常周转和有效增值，使资金的清偿实力相应受到影响；或者借贷人在主观意愿上无意于偿还贷款致使借贷风险发生。因此商业银行的房屋信贷风险主要指此过程中，由于不确定性，使借款人不能按时偿还贷款，造成银行贷款本金、利息损失的可能性。它主要包括 流淌性风险（Liguidity risks）。银行业探讨的重要课题为流淌性、收益性与平安性的最佳组合，即选择均衡的资产负债组合，同时兼顾最低风险性与较强流淌性。 市场风险（Market risks）。除利率、汇率的市场变更会造成其价值变动的风险外，其它如价格波动性（Volatility）、时间衰落（Time decay）、基点或相关（Basis or Correlation）、贴现率（Discount rate）变动，都与风险暴露（Risk exposure）有关。对市场风险驾驭颇不简单，银行业面对风险渴求高级专业人才。 投资组合风险（Investment portfolio risks）。分为系统性风险（S-ystematic risks）和非系统性风险（Unsystematic risks）。系统性风险主要来自市场因素或政治经济总体因素，如总体经济成长率、通货膨胀变动等，这类变动对市场价格与预期利润所产生的不确定性，无法借助多元化分散投资方式加以解除。相反，非系统性风险是由本身所产生的风险，可采纳分散投资的方法加以降低或解除。 信用风险（Credit risks）。是指交易对象因破产或其它缘由导致违约时银行遭遇的风险。严峻性在于整个信用链条中若有一家大银行发生财务调度危机，将引起多米诺式恶性信用危机连锁反应。[1] 2、房屋信贷风险的度量 （1）、信用度量制 现代房屋信贷风险度量采纳的“信用度量制”CreditMetrics是由J.P.摩根与其它合作者美洲银行、KMV公司、瑞士联合银行等在已有的“风险度量制”方法基础上，创立的一种特地用于对非交易性金融资产如贷款和私募债券的价值和风险进行度量的模型。 风险度量制方法RiskMetrics所要解决的问题是“假如明天是一个坏天气的话，我所拥有的可交易性金融资产如股票、债券和其它证券的价值将会有多大的损失”。而信用度量制方法CreditMetrics则是要解决这样的问题“假如下一个年度是一个坏年头的话，我的贷款及贷款组合的价值将会遭遇多大的损失呢”。 “信用度量制”方法不仅考虑到了借款人违约所带来的房屋信贷风险，而且还考虑了借款人由于其信用等级下降所带来债务价值变动的房屋信贷风险。因此，对借款人违约概率的估计和对借款人信用等级变更的估计是同等重要的。关于借款人信用评级级别在将来转换的概率状况可以从大的信用评级公司如标准普尔、穆迪、KMV公司，ZETA公司等中获得。 信用等级的上升或下降必定会影响到一笔贷款余下的现金流量所要求的房屋信贷风险加息差或房屋信贷风险酬金，因此也就必定会对贷款隐含的当前市值产生影响。贷款信用等级下降,对贷款所要求的房屋信贷风险加息差就应当提高，因而其贷款的市值也就相应下降。信用等级上升，则会出现相反的效应。 从技术角度来看，假设估价的是一笔第一年刚结束且在该年度里信用等级转换事务已发生的五年期固定利率贷款，那么便可以依据下列公式计算出该笔贷款的市值百万美元为单位。 其中ri为财政零息票债券的无风险利率也称远期零息票利率，可从国库券收益曲线中计算出来；Si是指每年的信用加息差，它是不同期限的零息票贷款房屋信贷风险酬劳率，这些数据可从公司债券市场相应的债券利率与国债市场相应的国债利率之差中获得。公式中的息票额或第一年的利息支付额未被贴现，可以将其视为该笔贷款的应计的利息收入额。 （2）、信用模型引起争议的技术问题 对贷款等金融资产进行房屋信贷风险度量的关键一步是要获得不同信用等级的金融资产在某一时段如一年信用等级转换的概率矩阵资料，从而依据这些资料计算出贷款等金融资产的受险价值。然而，在人们收集、整理和生成金融资产信用等级转换概率矩阵资料时往往设定了很多假设条件，而这些假设往往与现实不符，因而也就影响了所求金融资产受险价值量的精确度。 在计算贷款的受险价值时往往要设定三个输入变量违约收复率、远期零息票利率和信用加息差率为非随机性变量。假如人们将这三个变量中的某一个或三个都确定为随机变量的话，那么据此所计算的贷款受险价值量就要比在非随机状态下所计算出的受险价值量大的多。在这三个变量中，各类贷款或债券的违约收复率和加息差率有着较大的差异。在违约收复率方面，由于不同债务工具的求偿等级不同，因而它们违约时的平