基于DEA模型的我国商业银行信用风险度量：方法解析与实证洞察

基于DEA模型的我国商业银行信用风险度量：方法解析与实证洞察一、引言1.1研究背景与意义在现代金融市场中，信用风险是金融机构面临的最主要风险之一，而商业银行作为金融体系的核心组成部分，其信用风险状况更是关乎整个金融市场的稳定与发展。信用风险，又称违约风险，是指借款人或交易对手未能履行合同规定的义务或承诺，导致银行或金融机构遭受损失的可能性。在银行业务中，信用风险贯穿于资金借贷、投资等各个环节，直接关系到银行的资金安全与资产质量。从业务核心角度来看，银行业务的本质是资金借贷，银行通过吸收存款和发行债券等手段筹集资金，然后将这些资金以贷款的形式借给客户。在这一过程中，信用风险是银行面临的最直接风险，若借款人无法按时足额偿还贷款本息，银行的资金安全将受到威胁。从资产质量方面分析，信用风险是影响银行资产质量的关键因素。不良贷款的增加会直接降低银行的资产质量，进而影响银行的盈利能力和资本充足率。当不良贷款比例过高时，银行可能面临流动性危机，甚至危及生存。信用风险还具有传染性，一家银行的信用风险问题可能会迅速蔓延到整个金融系统，引发系统性风险。2008年的全球金融危机就是由美国的次贷危机引发的，而次贷危机的根本原因就是信用风险的管理不当，众多金融机构因信用风险失控而倒闭，给全球经济带来了巨大冲击。我国商业银行在金融体系中占据着主导地位，其信用风险管理水平不仅影响自身的稳健经营，还对整个金融体系的稳定和实体经济的发展有着深远影响。随着我国经济的快速发展和金融市场的不断开放，商业银行面临的信用风险呈现出多样化和复杂化的趋势。一方面，经济结构调整和转型升级过程中，部分行业和企业面临经营困难，信用风险上升；另一方面，金融创新的不断涌现，如互联网金融、影子银行等，也给商业银行信用风险管理带来了新的挑战。因此，加强对我国商业银行信用风险管理的研究，具有重要的现实意义。通过深入研究商业银行信用风险管理，可以帮助金融监管机构更好地了解商业银行面临的信用风险状况，制定更加科学合理的监管政策，加强对商业银行的监管力度，提高整个金融体系的风险防范能力，维护金融市场的稳定。对于商业银行自身而言，提升信用风险管理水平有助于优化信贷资源配置，提高资产质量和盈利能力，增强市场竞争力。准确评估信用风险，银行可以将信贷资金投向信用状况良好、发展前景广阔的企业和项目，避免资源浪费和不良贷款的产生，从而实现可持续发展。在金融全球化的背景下，我国商业银行与国际金融市场的联系日益紧密，借鉴国际先进的信用风险管理经验和技术，结合我国实际情况，构建适合我国商业银行的信用风险度量模型和管理体系，对于提升我国商业银行在国际金融市场中的地位和竞争力具有重要意义。1.2国内外研究现状随着金融市场的发展和金融风险的日益凸显，商业银行信用风险度量方法的研究一直是学术界和实务界关注的焦点。国内外学者在这一领域进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。国外对商业银行信用风险度量的研究起步较早，发展较为成熟。早期的研究主要集中在定性分析方法上，如专家判断法，通过专家对借款人的财务状况、信用记录、行业前景等因素进行综合评估，来判断其信用风险水平。这种方法主观性较强，缺乏科学性和一致性。随着统计学和数学的发展，定量分析方法逐渐兴起。Altman（1968）提出了Z-score模型，通过选取多个财务指标，构建线性判别函数来预测企业的违约概率，开创了信用风险量化分析的先河。该模型在一定程度上提高了信用风险评估的准确性，但它假设企业的财务指标服从正态分布，且对样本数据的依赖性较强。随后，Altman又对Z-score模型进行了改进，提出了ZETA模型，增加了指标数量和模型的适应性。20世纪90年代以来，随着金融创新的不断涌现和金融市场的日益复杂，现代信用风险度量模型应运而生。J.P.摩根银行（1997）开发的CreditMetrics模型，是基于VaR框架的信用风险度量模型，它考虑了信用资产价值的波动性和信用等级的迁移，能够较为全面地度量信用风险。KMV公司（1993）推出的KMV模型，以Black-Scholes期权定价理论为基础，通过计算企业资产价值及其波动性来评估违约概率，该模型对上市公司的信用风险度量具有较好的效果。瑞士信贷银行金融产品部（1997）提出的CreditRisk+模型，将信用风险视为一种保险风险，运用保险精算的方法来计算违约概率和损失分布，该模型计算相对简单，对数据要求较低。麦肯锡公司（1998）开发的CreditPortfolioView模型，是一个多因素的宏观经济模型，它考虑了宏观经济因素对信用风险的影响，能够更准确地预测信用风险在不同经济周期下的变化。在DEA模型应用于商业银行信用风险度量方面，国外学者也进行了一些探索。Sherman和Gold（1985）首次将DEA模型应用于银行效率评价，为后续研究奠定了基础。此后，众多学者在此基础上不断拓展和深化，将DEA模型与信用风险度量相结合。如Fethi和Pasiouras（2010）对DEA模型在银行效率和风险评估中的应用进行了全面综述，认为DEA模型在处理多投入多产出的复杂系统时具有独特优势，能够为银行信用风险度量提供新的视角和方法。国内对商业银行信用风险度量的研究相对较晚，但近年来发展迅速。早期主要是对国外先进信用风险度量模型的引进和介绍，分析其在我国的适用性。随着国内金融市场的发展和数据的积累，国内学者开始结合我国实际情况，对信用风险度量模型进行改进和创新。许多学者运用统计分析方法，如Logistic回归模型、主成分分析等，构建信用风险评估模型。如吴冲等（2007）运用主成分分析和Logistic回归方法，对上市公司的信用风险进行评估，取得了较好的预测效果。在DEA模型应用方面，国内学者也开展了大量研究。王春峰等（1999）将DEA模型应用于商业银行的效率评价，并探讨了其与信用风险之间的关系。此后，一些学者将DEA模型与其他方法相结合，用于商业银行信用风险度量。如陈雄兵和卢小广（2011）构建了基于DEA-TOPSIS的商业银行信用风险评价模型，通过DEA模型计算各决策单元的效率值，再运用TOPSIS方法对效率值进行排序，从而对商业银行的信用风险进行评价，实证结果表明该模型具有较好的判别能力。李丽和张涤新（2015）运用DEA模型对我国商业银行的信用风险进行度量，并分析了影响信用风险的因素，认为商业银行应加强风险管理，优化资源配置，以降低信用风险水平。总体来看，国内外学者在商业银行信用风险度量方法的研究上取得了显著成果，DEA模型作为一种新兴的方法，在商业银行信用风险度量领域展现出了独特的优势和应用潜力。然而，目前的研究仍存在一些不足之处，如现有模型对复杂金融环境和非财务因素的考虑不够充分，不同模型之间的比较和整合研究相对较少等。因此，进一步完善商业银行信用风险度量方法，探索更加科学、准确的度量模型，仍然是当前金融领域研究的重要课题。1.3研究内容与方法本文基于DEA模型对我国商业银行信用风险度量方法展开研究，具体内容如下：第一章为引言，阐述研究背景与意义，介绍国内外研究现状，明确研究内容与方法，旨在强调商业银行信用风险管理的重要性，梳理现有研究不足，为后续研究奠定基础。第一章为引言，阐述研究背景与意义，介绍国内外研究现状，明确研究内容与方法，旨在强调商业银行信用风险管理的重要性，梳理现有研究不足，为后续研究奠定基础。第二章是商业银行信用风险度量的理论基础，详细介绍信用风险的概念、特点和产生原因，阐述商业银行信用风险度量的重要性，深入分析传统和现代信用风险度量方法，为后续引入DEA模型做理论铺垫。第三章构建基于DEA模型的商业银行信用风险度量模型，阐述DEA模型的原理、特点及在商业银行信用风险度量中的适用性，确定输入输出指标体系，包括选取资产负债率、流动比率、不良贷款率等作为输入指标，资本充足率、净资产收益率、净利润等作为输出指标，构建基于DEA模型的信用风险度量模型，并对模型进行检验和评价，以确保模型的准确性和可靠性。第四章是实证分析，选取我国多家商业银行作为样本，收集相关数据，运用构建的DEA模型对样本银行的信用风险进行度量和分析，对比不同银行的信用风险水平，找出影响商业银行信用风险的关键因素，如资本充足率、资产质量等，通过实证分析验证模型的有效性和实用性。第五章是结论与建议，总结研究成果，概括基于DEA模型的商业银行信用风险度量方法的特点和优势，提出加强商业银行信用风险管理的建议，如完善信用风险度量体系、加强内部管理、优化信贷结构等，分析研究的局限性，展望未来研究方向，为后续研究提供参考。在研究方法上，本文综合运用多种方法以确保研究的科学性和可靠性：理论研究法：梳理商业银行信用风险度量的相关理论，包括信用风险的概念、特点、产生原因以及传统和现代信用风险度量方法，为研究提供坚实的理论支撑。通过对相关理论的深入研究，明确信用风险度量的重要性和发展趋势，为后续构建基于DEA模型的信用风险度量方法奠定理论基础。理论研究法：梳理商业银行信用风险度量的相关理论，包括信用风险的概念、特点、产生原因以及传统和现代信用风险度量方法，为研究提供坚实的理论支撑。通过对相关理论的深入研究，明确信用风险度量的重要性和发展趋势，为后续构建基于DEA模型的信用风险度量方法奠定理论基础。文献研究法：广泛查阅国内外关于商业银行信用风险度量和DEA模型应用的文献资料，了解研究现状和前沿动态，总结已有研究成果和不足，为本研究提供思路和借鉴。通过对大量文献的分析，发现现有研究在考虑非财务因素和复杂金融环境方面存在不足，从而确定本文的研究重点和创新点。实证研究法：选取我国多家商业银行作为样本，收集其财务数据和相关指标，运用构建的DEA模型进行实证分析，验证模型的有效性和实用性。通过实证研究，能够直观地反映我国商业银行信用风险的实际情况，为提出针对性的管理建议提供数据支持。在实证过程中，严格按照科学的研究方法进行数据收集、整理和分析，确保研究结果的准确性和可靠性。1.4研究创新点在模型应用方面，本研究将DEA模型创新性地应用于我国商业银行信用风险度量领域。以往的研究虽然对DEA模型有所涉及，但大多集中在银行效率评价方面，将其系统地应用于信用风险度量的研究相对较少。本研究深入挖掘DEA模型在处理多投入多产出复杂系统时的优势，通过构建基于DEA模型的信用风险度量模型，为商业银行信用风险度量提供了新的方法和思路，有助于拓展DEA模型在金融领域的应用范围，丰富信用风险度量的研究方法体系。在指标选取上，本研究综合考虑了多个层面的因素来确定输入输出指标体系。不仅选取了资产负债率、流动比率、不良贷款率等传统财务指标作为输入指标，以反映银行的偿债能力、流动性状况和资产质量；还纳入了资本充足率、净资产收益率、净利润等输出指标，全面衡量银行的资本实力、盈利能力和经营成果。同时，本研究还尝试引入一些非财务指标，如银行的风险管理能力、市场竞争力等，以更全面地反映商业银行信用风险的影响因素。这种多维度的指标选取方式，相比以往研究单纯依赖财务指标，能够更准确地刻画商业银行的信用风险状况，提高信用风险度量的准确性和可靠性。从分析视角来看，本研究突破了传统信用风险度量方法仅从单一角度进行分析的局限，采用多视角分析方法。在运用DEA模型进行信用风险度量的基础上，结合定性分析和定量分析，深入探讨影响商业银行信用风险的因素及其作用机制。通过对比不同银行的信用风险水平，分析不同类型银行在信用风险管理方面的特点和差异，从宏观经济环境、行业竞争态势、银行内部管理等多个角度进行综合分析，为商业银行制定针对性的信用风险管理策略提供了更全面、深入的依据，有助于提升商业银行信用风险管理的科学性和有效性。二、商业银行信用风险度量理论基础2.1商业银行信用风险概述2.1.1信用风险定义及内涵商业银行信用风险是指在金融活动中，由于借款人或交易对手未能履行合同规定的义务，从而导致商业银行遭受经济损失的可能性。从本质上讲，信用风险源于信用活动中的不确定性，这种不确定性可能来自借款方的经营状况恶化、财务状况不佳、还款意愿降低等多种因素。在商业银行的日常运营中，信用风险广泛存在于各类业务中，其中贷款业务是信用风险的主要来源。当商业银行向企业或个人发放贷款时，若借款人因市场环境变化、经营管理不善等原因，无法按时足额偿还贷款本息，银行就会面临贷款违约的风险，进而导致资产质量下降，可能遭受本金和利息的损失。在债券投资业务方面，商业银行若投资的债券发行人出现违约情况，无法按时支付债券利息或偿还本金，同样会使银行面临信用风险。在金融市场中，债券发行人的信用状况会受到多种因素的影响，如宏观经济形势、行业竞争态势、企业自身经营策略等。一旦这些因素发生不利变化，债券发行人的信用评级可能下调，违约风险增加，给商业银行的债券投资带来损失。除了贷款和债券投资业务，商业银行的其他业务，如信用卡业务、贸易融资业务等，也都存在信用风险。在信用卡业务中，持卡人可能因各种原因无法按时还款，导致信用卡透支逾期；在贸易融资业务中，企业可能因贸易纠纷、资金周转困难等原因，无法履行还款义务，这些都会给商业银行带来信用风险。商业银行信用风险的内涵丰富，它不仅涉及到借款人的违约风险，还包括信用评级下降风险、信用价差风险等。信用评级下降风险是指借款人的信用评级被下调，导致其在金融市场上的融资成本上升，还款能力受到影响，从而增加了商业银行面临的信用风险。信用价差风险则是指由于市场对借款人信用状况的预期发生变化，导致其债券或贷款的信用价差扩大，商业银行持有的相关资产价值下降，进而遭受损失。信用风险还具有传染性和放大性。当一家商业银行面临严重的信用风险，出现大量不良贷款时，可能会引发市场对该银行的信任危机，导致存款人纷纷提款，银行流动性紧张。若这种情况得不到及时有效的控制，可能会进一步蔓延至整个金融体系，引发系统性风险，对经济社会的稳定造成严重影响。2008年的全球金融危机就是一个典型的例子，美国多家金融机构因信用风险失控而倒闭，进而引发了全球金融市场的动荡，许多国家的经济陷入衰退。2.1.2信用风险对商业银行的影响信用风险对商业银行的影响是多方面的，且具有深远的影响。首先，信用风险直接导致商业银行的资产损失。当借款人违约，无法偿还贷款本息时，银行的资产负债表会受到冲击，不良贷款增加，资产质量下降。这不仅会减少银行的当期收益，还可能导致银行需要计提更多的贷款损失准备金，进一步侵蚀银行的利润。若不良贷款规模过大，超过银行的承受能力，可能会导致银行的资本充足率下降，危及银行的生存。据统计，在2008年全球金融危机期间，美国许多商业银行因大量次级贷款违约，资产损失惨重，不得不接受政府的救助或破产重组。如美国第四大投资银行雷曼兄弟，由于过度涉足次级房贷市场，信用风险失控，最终在2008年9月宣布破产，引发了全球金融市场的剧烈动荡。信用风险还会对商业银行的声誉造成严重损害。一旦银行出现大量不良贷款或违约事件，市场和客户会对银行的风险管理能力和信用状况产生质疑，导致银行的声誉受损。声誉是商业银行的重要无形资产，良好的声誉有助于银行吸引客户、拓展业务和降低融资成本。而声誉受损则可能使银行失去客户信任，客户流失，业务萎缩，融资难度加大，融资成本上升。在社交媒体和信息传播快速发展的今天，银行的负面事件更容易被广泛传播，对声誉的影响也更为迅速和严重。例如，某银行因贷款审批不严，导致大量不良贷款曝光，媒体的报道和社交媒体的传播使得该银行的声誉受到极大损害，客户对其信任度大幅下降，新客户获取难度增加，原有客户也纷纷转向其他银行，给银行的业务发展带来了巨大阻碍。信用风险还会影响商业银行的流动性。当银行面临大量不良贷款时，资金回收困难，可能会导致银行的流动性紧张。为了满足客户的提款需求和维持日常运营，银行可能需要采取紧急措施，如向其他金融机构借款、出售资产等。若这些措施无法有效解决流动性问题，银行可能会陷入流动性危机，甚至引发挤兑现象，进一步加剧银行的困境。在极端情况下，流动性危机可能会导致银行倒闭，给金融体系和社会经济带来严重的负面影响。20世纪90年代日本的银行业危机中，许多银行因不良贷款问题导致流动性紧张，无法满足客户的资金需求，最终不得不倒闭或被收购，对日本的经济和金融体系造成了长期的负面影响。信用风险会干扰商业银行的正常经营决策。为了应对信用风险，银行可能会采取更为谨慎的信贷政策，提高贷款审批标准，减少贷款发放规模。这虽然有助于降低信用风险，但也可能会错失一些优质的贷款项目，影响银行的盈利能力和业务发展。信用风险的存在还会增加银行的风险管理成本，银行需要投入更多的人力、物力和财力来评估、监测和控制信用风险，这会降低银行的运营效率和竞争力。在经济下行时期，企业经营困难，信用风险上升，银行往往会收紧信贷政策，许多有发展潜力的中小企业因无法获得足够的贷款支持而面临困境，同时银行自身的业务发展也受到限制，盈利能力下降。2.2传统信用风险度量方法2.2.1专家评价法专家评价法是一种较为传统的信用风险度量方法，它主要依赖专家的经验和专业知识对借款人的信用状况进行评估。在长期的实践中，逐渐形成了多种具体的专家评价方法，其中“5C”“5W”“5P”等方法应用较为广泛。“5C”法主要从五个方面对借款人进行分析，包括品德（Character）、能力（Capacity）、资本（Capital）、担保（Collateral）和经营环境（Condition）。品德是指借款人的诚实守信程度和还款意愿，这是评估信用风险的重要因素，一个具有良好品德的借款人更有可能履行还款义务；能力关注借款人的偿债能力，通常通过分析其财务状况、经营能力和现金流状况等来判断；资本体现借款人的财务实力和净资产状况，反映了其在面临风险时的承受能力；担保则是在借款人违约时，可用于弥补损失的资产或保证人，充足的担保可以降低信用风险；经营环境涵盖了宏观经济形势、行业竞争状况以及借款人所处的市场环境等，这些因素会对借款人的经营状况和还款能力产生重要影响。例如，在评估一家企业的信用风险时，专家会考察企业管理者的诚信记录和声誉，以判断其品德；分析企业的财务报表，评估其盈利能力、偿债能力等，来确定其能力；查看企业的注册资本、资产规模等，了解其资本状况；审查企业提供的抵押物或担保情况，考量担保的有效性；同时，关注行业发展趋势、市场需求变化等经营环境因素，综合判断企业的信用风险水平。“5W”法从借款人（Who）、借款用途（Why）、还款期限（When）、担保物（What）及如何还款（How）这五个角度进行分析。通过明确借款人的身份、背景和信用记录，了解借款用途的合理性和合法性，确定还款期限是否合理且符合借款人的经营周期，审查担保物的价值和可变现性，以及评估借款人的还款计划和资金来源，来全面评估信用风险。例如，银行在审批一笔贷款时，会详细询问借款人的基本信息，包括企业的性质、经营范围、股东结构等；了解借款是用于扩大生产、资金周转还是其他用途；根据借款人的经营情况和资金回笼周期，确定合适的还款期限；对借款人提供的担保物，如房产、土地、设备等进行评估，确定其价值和抵押手续的完备性；要求借款人提供详细的还款计划，说明还款资金的来源，如销售收入、投资收益等，以此来综合评估贷款的信用风险。“5P”法包括个人因素（Personal）、借款目的（Purpose）、偿还（Payment）、保障（Protection）和前景（Perspective）。个人因素主要考虑借款人的个人信用、经营能力、管理经验等；借款目的关注借款的实际用途和合理性；偿还分析借款人的还款能力和还款来源；保障评估担保措施的有效性和可靠性；前景则对借款人所处行业的发展前景以及企业自身的发展潜力进行判断。以评估一家中小企业的信用风险为例，专家会考察企业主的个人信用记录、创业经历和管理能力；了解企业借款是为了开拓新市场、研发新产品还是应对短期资金短缺；分析企业的财务报表，预测其未来的销售收入和现金流，评估还款能力；审查企业提供的担保措施，如第三方担保、应收账款质押等；研究行业的发展趋势，判断企业所处行业是朝阳行业还是夕阳行业，以及企业在行业中的竞争地位和发展潜力，综合评估企业的信用风险。专家评价法具有一定的优点。它能够充分利用专家的丰富经验和专业知识，对借款人进行全面、综合的分析，考虑到一些难以量化的因素，如借款人的品德、经营管理能力等，这些因素往往对信用风险有着重要影响。专家评价法的灵活性较高，可以根据不同的借款人、业务类型和市场环境进行针对性的评估。在面对一些特殊情况或新兴业务时，专家可以凭借其经验做出合理的判断。然而，专家评价法也存在明显的缺点。该方法主观性较强，不同专家的经验、知识水平和判断标准存在差异，可能导致对同一借款人的信用评估结果相差较大，缺乏一致性和准确性。专家评价法主要依赖定性分析，缺乏严格的数学模型和量化指标，难以进行精确的风险度量和比较。而且专家评价法的效率相对较低，需要耗费大量的时间和人力，在处理大量贷款申请时，可能无法满足快速审批的需求。专家评价法适用于对信用风险进行初步的、定性的评估，尤其是在数据缺乏或业务复杂、难以用定量方法衡量的情况下，如对中小企业、初创企业或一些特殊行业的信用评估。在一些对风险控制要求不是特别严格、业务规模较小的金融机构，专家评价法仍有一定的应用空间。但在现代金融市场中，随着金融业务的日益复杂和风险的多样化，单纯依靠专家评价法已难以满足准确度量信用风险的需求，通常需要与其他方法结合使用。2.2.2评级法评级法是通过设定一系列评级指标，对商业银行的信用风险状况进行量化评估，从而确定其信用等级的方法。其中，美国、日本等国广泛应用的“CAMEL（骆驼评级法）”以及我国的五级分类标准在商业银行信用风险评估中具有重要地位。“CAMEL（骆驼评级法）”，其评价内容包括资本充足率（CapitalAdequacy）、资产质量（AssetQuality）、管理水平（Management）、盈利水平（Earnings）和流动性（Liquidity）这五大类指标，其英文单词的第一个字母组合在一起就是“CAMEL”，与“骆驼”的英文单词相同，因此该评级方法简称为“骆驼评级法”。后来又增加了“市场风险敏感度（SensitivitytoMarketRisk）”，发展成为“CAMELS”评级体系。在资本充足率方面，它反映了商业银行抵御风险的能力，是衡量银行稳健性的重要指标。较高的资本充足率意味着银行在面对风险时有更多的资本缓冲，能够更好地吸收损失。一般来说，监管机构会对商业银行的资本充足率设定最低要求，如巴塞尔协议规定商业银行的核心一级资本充足率不得低于4.5%，一级资本充足率不得低于6%，总资本充足率不得低于8%。资产质量主要考察银行贷款和投资的质量，通过不良贷款率、贷款拨备率等指标来衡量。不良贷款率是指不良贷款占总贷款的比例，该比例越低，说明银行的资产质量越好；贷款拨备率则反映了银行对贷款损失的准备情况，充足的拨备可以增强银行应对信用风险的能力。管理水平评估银行管理层的决策能力、风险管理能力和内部控制制度的有效性等。优秀的管理团队能够制定合理的战略规划，有效识别、评估和控制风险，确保银行的稳健运营。盈利水平通过净利润、资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）等指标来衡量，反映了银行的盈利能力和经营效益。稳定的盈利水平不仅能够为银行提供持续的资本补充，还有助于增强市场信心。流动性指标衡量银行满足客户提款和贷款需求的能力，常用的指标有流动性比例、存贷比等。流动性比例是指流动性资产与流动性负债的比例，该比例越高，说明银行的流动性状况越好；存贷比则反映了银行资金运用的程度，合理的存贷比有助于保证银行的流动性和盈利性平衡。市场风险敏感度考察银行盈利性或资产价值对市场因素（如利率、汇率、商品价格及股票价格等）反向变动的敏感度，以及管理层在市场变动时识别、度量、监测和控制敞口的能力。例如，在利率市场化的环境下，银行的资产和负债可能面临利率风险，若银行对利率波动的敏感度较高，其盈利水平和资产价值可能会受到较大影响。“CAMEL（骆驼评级法）”在美、日等国家的银行业监管中发挥了重要作用。监管机构会定期对商业银行进行“CAMEL”评级，根据评级结果对银行进行分类监管。对于评级较高的银行，监管机构可能会给予一定的政策优惠，如较低的监管要求、更宽松的业务拓展权限等；而对于评级较低的银行，监管机构会加强监管力度，要求银行采取整改措施，提高风险管理水平。评级结果还会向市场公开，影响投资者和客户对银行的信心，从而对银行的融资成本和业务发展产生影响。我国采用五级分类标准对商业银行的信用风险进行评估。五级分类将贷款分为正常、关注、次级、可疑和损失五类。正常类贷款是指借款人能够履行合同，有充分把握按时足额偿还本息；关注类贷款是指尽管借款人目前有能力偿还贷款本息，但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素，如借款人的经营状况出现一些小的波动、财务指标略有下降等；次级类贷款是指借款人的还款能力出现明显问题，依靠其正常经营收入已无法保证足额偿还本息，即使执行担保，也可能会造成一定损失；可疑类贷款是指借款人无法足额偿还本息，即使执行担保，也肯定要造成较大损失；损失类贷款是指在采取所有可能的措施和一切必要的法律程序之后，本息仍然无法收回，或只能收回极少部分。五级分类标准主要依据贷款的风险程度来划分，通过对借款人的财务状况、还款能力、担保情况以及贷款的逾期时间等因素进行综合分析，确定贷款的类别。例如，对于一笔企业贷款，如果企业的财务报表显示其盈利能力较强、资产负债率合理、现金流稳定，且贷款按时还款，那么该贷款可能被划分为正常类；若企业出现了一些经营困难，如市场份额下降、销售收入减少，但仍有能力偿还贷款本息，只是存在一定风险，该贷款可能被归为关注类；当企业经营陷入困境，财务状况恶化，无法按时足额偿还贷款本息，且担保措施的有效性存在疑问时，贷款可能被评定为次级类或可疑类；若企业已破产或无力偿还贷款，即使通过处置担保物也无法收回大部分本息，该贷款则会被认定为损失类。五级分类标准在我国商业银行信用风险管理中得到了广泛应用，是银行计提贷款损失准备金、评估资产质量和风险状况的重要依据。监管机构也会根据银行的五级分类情况，对银行的信用风险管理进行监督和指导，要求银行加强不良贷款的管理和处置，提高资产质量。五级分类标准也存在一些不足之处，如分类标准的主观性较强，不同银行对同一笔贷款的分类可能存在差异；对于一些新兴业务和复杂金融产品的风险评估不够准确等。在实际应用中，我国商业银行通常会结合其他风险度量方法和工具，如信用评分模型、风险预警系统等，来提高信用风险评估的准确性和有效性。2.3现代信用风险度量模型2.3.1VaR方法VaR（ValueatRisk）即风险价值，是一种广泛应用于金融风险管理领域的风险度量方法。它的核心原理是基于统计学和概率论，通过对金融资产组合在一定置信水平下，在未来特定时期内可能遭受的最大损失进行量化估计，来衡量金融风险的大小。假设某商业银行的投资组合在95%的置信水平下，10天的VaR值为1000万元，这意味着在未来10天内，该投资组合有95%的可能性损失不会超过1000万元，而有5%的可能性损失会超过1000万元。VaR方法的计算方式主要有参数法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法。参数法是在假设资产收益率服从特定分布（通常为正态分布）的前提下，通过计算资产组合的方差和协方差，利用公式来求解VaR值。这种方法计算相对简单，计算效率较高，适用于资产组合较为简单、收益率近似正态分布的情况。对于一个由股票A和股票B组成的投资组合，已知股票A和股票B的收益率均值、方差以及它们之间的相关系数，通过参数法可以快速计算出该投资组合在一定置信水平下的VaR值。然而，参数法对分布假设较为依赖，若实际收益率分布与假设的正态分布存在较大偏差，如具有厚尾分布特征时，参数法计算出的VaR值可能会低估风险。在金融市场动荡时期，资产收益率的波动往往呈现出非正态分布，厚尾现象较为明显，此时参数法的准确性会受到影响。历史模拟法是根据资产过去一段时间的实际收益数据，通过对这些历史数据的重新排列和分析，来模拟资产未来的收益情况，进而计算VaR值。其基本步骤是首先收集风险因子适当时期的历史数据，计算风险因子过去价格水平的实际变化，假定未来的价格变化与过去相似，结合市场因子当前价格水平模拟风险因子未来可能的价格水平，运用资产定价公式求出证券组合未来的潜在损益，最后根据损益分布通过分位数求出给定置信度下的VaR。历史模拟法的优点是直观易懂，不需要对资产收益率的分布进行假设，能够较好地反映市场的实际波动情况，适用于各种类型的资产组合。但该方法也存在局限性，它依赖于历史数据，假设历史数据能够完全代表未来的市场情况，当市场环境发生重大变化时，基于历史数据计算出的VaR值可能无法准确反映未来的风险状况。若市场出现了前所未有的重大事件，如突发的全球性金融危机，历史模拟法计算出的VaR值可能会严重偏离实际风险。蒙特卡罗模拟法是通过建立概率模型或随机过程，利用计算机随机生成大量的市场因子数据，模拟资产组合在不同市场情景下的价值变化，从而得到资产组合价值的概率分布，进而计算出VaR值。蒙特卡罗模拟法的优势在于可以处理复杂的资产组合和非线性关系，能够考虑到各种风险因素的相互作用，对市场因子的分布没有严格要求，灵活性较高。但它的计算过程较为复杂，需要大量的计算资源和时间，模拟结果的准确性依赖于模型的设定和随机数的生成质量。在实际应用中，需要对蒙特卡罗模拟法进行多次模拟，以提高结果的可靠性，但这也会增加计算成本和时间。在商业银行信用风险度量中，VaR方法具有广泛的应用。在交易性资产的风险控制方面，商业银行可以利用VaR方法对交易性资产的价格波动进行预测，计算交易性资产的VaR值，根据VaR值来设定风险限额，当交易性资产的VaR值超过限额时，及时调整投资组合，以控制风险。在资产负债表风险管理中，VaR方法可以帮助商业银行衡量资产和负债在时间和数量上的匹配程度，在利润与风险之间寻求平衡，确保银行的稳健运营。VaR方法还可用于计算商业银行的经济资本，经济资本表示银行支付风险损失所需的最小自有资本，通过计算VaR值，银行可以确定合理的经济资本水平，以应对潜在的信用风险损失。例如，某商业银行通过VaR方法计算出其信用风险的VaR值，根据这个值确定相应的经济资本储备，当发生信用风险损失时，经济资本可以起到缓冲作用，保障银行的正常运营。2.3.2KMV模型KMV模型是一种基于现代期权定价理论的信用风险度量模型，它主要从企业股票市场价格的变化来分析企业的信用状况。该模型的基本原理是将企业的股权看作是基于企业资产价值的看涨期权，企业的负债看作是期权的执行价格。当企业资产价值高于负债价值时，企业有能力偿还债务，不会发生违约；而当企业资产价值低于负债价值时，企业可能会选择违约。在这种情况下，股权所有者相当于拥有一份以企业资产为标的、执行价格为负债价值的看涨期权。如果企业资产价值上升，超过负债价值，股权所有者可以通过偿还债务获得企业剩余资产的价值；如果企业资产价值下降，低于负债价值，股权所有者可能会放弃行权，即选择违约，将企业资产交给债权人。KMV模型的应用步骤主要包括以下几个方面：需要根据企业的股票市场价格和相关财务数据，运用期权定价公式，如Black-Scholes期权定价模型，计算企业资产的市场价值及其波动性。企业资产的市场价值是股权价值与负债价值之和，通过对股票价格的波动分析，可以估计出企业资产价值的波动性。确定企业的违约点，违约点通常设定为短期负债与一定比例的长期负债之和。这是因为当企业资产价值下降到违约点以下时，企业违约的可能性会大幅增加。根据企业资产价值、波动性以及违约点，计算违约距离（DistancetoDefault，DD），违约距离反映了企业资产价值与违约点之间的距离，距离越大，说明企业违约的可能性越小；距离越小，违约可能性越大。通过违约距离，利用经验分布或统计方法，估算企业的违约概率（ProbabilityofDefault，PD）。例如，某上市公司的股票价格波动较大，通过KMV模型计算出其资产价值的波动性较高，违约点相对企业资产价值较近，违约距离较小，进而估算出该企业的违约概率较高，说明该企业面临较高的信用风险。KMV模型的优点在于它充分利用了股票市场的信息，能够及时反映企业信用状况的变化，因为股票市场价格是市场参与者对企业未来预期的综合反映，具有较强的前瞻性。该模型基于现代金融理论，具有较为坚实的理论基础，计算过程相对较为客观。然而，KMV模型也存在一定的局限性。它主要适用于上市公司，对于非上市公司，由于缺乏股票市场价格数据，难以准确应用该模型。该模型假设企业资产价值服从对数正态分布，这在实际市场中可能并不完全成立，尤其是在市场极端波动时期，资产价值的分布可能会出现厚尾等非正态特征，从而影响模型的准确性。KMV模型对企业资产价值和负债结构的假设较为理想化，在实际应用中，企业的负债结构可能较为复杂，存在多种不同期限和条件的债务，这可能导致模型计算结果与实际情况存在偏差。2.3.3其他模型CreditRisk+模型由瑞士信贷银行金融产品部提出，该模型将信用风险视为一种保险风险，运用保险精算的方法来计算违约概率和损失分布。它假设违约事件是独立发生的，且违约概率是固定的，通过对违约事件的频率和损失程度进行建模，来估计信用风险。该模型的优点是计算相对简单，对数据要求较低，不需要估计资产价值的相关性，适用于大规模的投资组合。但它忽略了信用等级的迁移和市场风险因素对信用风险的影响，在实际应用中具有一定的局限性。在市场环境较为稳定，信用风险主要来自于违约事件本身，且对数据获取有限的情况下，CreditRisk+模型可以快速地对信用风险进行初步评估。Creditmetrics模型是基于VaR框架的信用风险度量模型，它考虑了信用资产价值的波动性和信用等级的迁移。该模型通过构建信用资产组合的价值分布，来计算在一定置信水平下的VaR值，从而衡量信用风险。它首先确定信用资产的信用等级，然后根据信用等级的迁移概率矩阵和违约回收率，计算不同信用状态下资产组合的价值，进而得到资产组合价值的概率分布，计算VaR值。Creditmetrics模型能够较为全面地考虑信用风险的各种因素，对信用风险的度量较为准确，但计算过程复杂，需要大量的数据支持，对模型参数的估计要求较高。对于大型商业银行拥有复杂的信用资产组合时，Creditmetrics模型可以更细致地分析信用风险，但在数据质量不高或数据缺失的情况下，模型的应用会受到限制。死亡率模型是一种基于历史违约数据的信用风险度量模型，它通过分析不同信用等级的债务人在一定时期内的违约情况，计算出各信用等级的违约概率，即死亡率。该模型假设历史违约情况可以反映未来的违约概率，通过对历史数据的统计分析，得到不同信用等级债务人的生存曲线和违约概率。死亡率模型简单直观，易于理解和应用，但它依赖于历史数据的准确性和完整性，且没有考虑到宏观经济环境和市场因素的变化对违约概率的影响。在市场环境相对稳定，历史数据具有较好代表性的情况下，死亡率模型可以为信用风险评估提供参考，但当市场发生重大变化时，模型的预测能力会下降。三、DEA模型原理及在信用风险度量中的适用性3.1DEA模型基本原理3.1.1DEA模型的产生与发展DEA（数据包络分析，DataEnvelopmentAnalysis）模型由著名运筹学家A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年首次提出，最初的模型被命名为CCR模型，用于评价相同部门间的相对有效性。其理论基础源于“相对效率”概念，通过多指标投入和多指标产出对同类型的决策单元（DecisionMakingUnit，DMU）进行相对有效性或效益评价，是一种非参数统计方法。该模型从生产函数角度出发，旨在研究具有多个输入，特别是多个输出的“生产部门”同时实现“规模有效”与“技术有效”的理想方法。自诞生以来，DEA模型得到了广泛关注和深入研究，众多学者对其进行了扩展和改进。1984年，Banker、Charnes和Cooper提出了BCC模型，在CCR模型的基础上引入了规模报酬可变的假定，将综合技术效率进一步分解为纯技术效率和规模效率，使得对决策单元效率的分析更加深入和细致。此后，DEA模型的研究不断拓展，如Thompson等人提出的置信域模型，Charnes等人提出的锥比率模型，以及Cooper、Huang和Li的随机机会约束模型等，这些改进模型进一步丰富了DEA模型的理论体系，使其能够更好地适应不同的应用场景和研究需求。随着理论的不断完善，DEA模型的应用领域也不断扩大。最初，DEA模型主要应用于生产领域，用于评价企业或生产部门的生产效率。例如，在制造业中，通过DEA模型可以分析不同工厂在投入原材料、劳动力、资本等资源后，产出产品的效率情况，找出生产效率较高和较低的工厂，为企业优化生产布局、提高资源利用效率提供决策依据。在服务业中，DEA模型也被广泛应用于评价银行、医院、学校等服务机构的运营效率。在银行领域，DEA模型可以评估不同银行分支机构在资金投入、人员配置等方面的效率，以及产出的贷款规模、利润等指标，帮助银行管理者发现运营中的问题，提升服务质量和盈利能力。在教育领域，DEA模型可以用于评价学校在教学资源投入（如教师数量、教学设施等）和学生培养成果（如升学率、学生综合素质提升等）方面的效率，为教育部门优化教育资源配置、提高教育质量提供参考。近年来，DEA模型在金融风险度量领域也逐渐得到应用。随着金融市场的日益复杂和金融风险的不断增加，传统的风险度量方法难以满足全面、准确评估风险的需求。DEA模型以其处理多投入多产出复杂系统的优势，为金融风险度量提供了新的视角和方法。通过将商业银行的各种风险因素作为输入指标，将风险控制效果、盈利能力等作为输出指标，利用DEA模型可以综合评估商业银行的信用风险状况，为银行风险管理提供决策支持。3.1.2DEA模型的基本假设与数学模型DEA模型基于以下基本假设：一是决策单元具有同质性，即所有决策单元面临相同的技术和市场环境，且具有相同的目标和任务；二是投入和产出之间存在某种线性关系，虽然不需要确定这种关系的具体表达式，但假设通过合理的权重分配可以反映投入与产出之间的关联；三是规模报酬不变或可变，CCR模型假设规模报酬不变，即所有投入增加会导致产出成相应比例增加；BCC模型则假设规模报酬可变，考虑了不同规模下决策单元的效率变化情况。DEA模型中最经典的CCR模型数学表达式如下：假设有n个决策单元，每个决策单元有m种输入和s种输出。对于第j个决策单元，其输入向量X_j=(x_{1j},x_{2j},\cdots,x_{mj})^T，输出向量Y_j=(y_{1j},y_{2j},\cdots,y_{sj})^T，其中x_{ij}表示第j个决策单元的第i种输入量，y_{rj}表示第j个决策单元的第r种输出量。设v_i为第i种输入的权重，u_r为第r种输出的权重。则第j个决策单元的效率评价指数h_j可表示为：h_j=\frac{\sum_{r=1}^{s}u_ry_{rj}}{\sum_{i=1}^{m}v_ix_{ij}}CCR模型的目标是求解一组最优权重v^*和u^*，使得第j_0个决策单元的效率评价指数h_{j_0}最大，同时满足所有决策单元的效率评价指数h_j\leq1，j=1,2,\cdots,n。将其转化为线性规划问题（对偶规划形式）为：\begin{align*}&\min\theta\\s.t.&\sum_{j=1}^{n}\lambda_jx_{ij}\leq\thetax_{ij_0},&i=1,2,\cdots,m\\&\sum_{j=1}^{n}\lambda_jy_{rj}\geqy_{rj_0},&r=1,2,\cdots,s\\&\lambda_j\geq0,&j=1,2,\cdots,n\end{align*}其中，\theta为决策单元j_0的效率值，\lambda_j为权重变量。当\theta=1时，表示决策单元j_0是DEA有效，即其投入产出达到最优状态；当\theta\lt1时，表示决策单元j_0非DEA有效，存在投入冗余或产出不足的情况。BCC模型在CCR模型的基础上，引入了一个约束条件\sum_{j=1}^{n}\lambda_j=1，以考虑规模报酬可变的情况。其线性规划模型为：\begin{align*}&\min\theta\\s.t.&\sum_{j=1}^{n}\lambda_jx_{ij}\leq\thetax_{ij_0},&i=1,2,\cdots,m\\&\sum_{j=1}^{n}\lambda_jy_{rj}\geqy_{rj_0},&r=1,2,\cdots,s\\&\sum_{j=1}^{n}\lambda_j=1\\&\lambda_j\geq0,&j=1,2,\cdots,n\end{align*}BCC模型计算得到的效率值为纯技术效率，通过将CCR模型得到的综合技术效率除以BCC模型得到的纯技术效率，可得到规模效率，从而更全面地分析决策单元的效率状况。3.2DEA模型在商业银行信用风险度量中的优势3.2.1无需人为设定权重在传统的信用风险度量方法中，如专家评价法和一些基于财务指标的分析方法，往往需要人为设定各评价指标的权重。然而，这种主观设定权重的方式存在较大的局限性，不同的人可能根据自身的经验和判断标准，赋予指标不同的权重，从而导致评价结果缺乏一致性和客观性。在专家评价法中，不同专家对借款人的品德、能力、资本等因素的重视程度不同，可能会给出差异较大的权重，进而影响对借款人信用风险的评估结果。DEA模型则有效避免了这一问题，它通过线性规划的方法，根据决策单元（在商业银行信用风险度量中，决策单元可视为各商业银行）的实际数据，自动确定输入输出指标的最优权重。这种基于数据驱动的权重确定方式，充分考虑了各指标之间的内在关系，避免了人为因素的干扰，能够更客观地反映各因素对信用风险的影响程度。在构建基于DEA模型的商业银行信用风险度量模型时，模型会根据样本银行的资产负债率、流动比率、不良贷款率等输入指标，以及资本充足率、净资产收益率、净利润等输出指标的数据特征，自动计算出各指标的权重，使得评价结果更具科学性和可靠性。3.2.2可处理多输入多输出问题商业银行的信用风险受到多种因素的综合影响，涉及多个输入和输出指标，是一个典型的多输入多输出复杂系统。传统的信用风险度量方法，如专家评价法、评级法等，往往难以全面、准确地处理这种复杂的多因素关系。专家评价法虽然能够考虑多个因素，但主要依赖定性分析，难以对多个因素进行精确的量化处理；评级法虽然设定了一系列评级指标，但在处理多指标之间的相互作用时，存在一定的局限性。DEA模型具有强大的处理多输入多输出问题的能力，它能够综合考虑商业银行的各种风险因素，如资产质量、偿债能力、流动性、盈利能力等作为输入指标，以及风险控制效果、经营成果等作为输出指标，通过对这些指标的综合分析，全面评估商业银行的信用风险状况。在实际应用中，可以将商业银行的资产负债率、流动比率、不良贷款率、贷款集中度等作为输入指标，反映银行的偿债能力、流动性和资产质量；将资本充足率、核心资本充足率、拨备覆盖率、净利润等作为输出指标，体现银行的资本实力、风险抵御能力和盈利能力。通过DEA模型，可以有效地分析这些多输入多输出指标之间的关系，准确度量商业银行的信用风险水平。3.2.3对样本数据要求相对较低在商业银行信用风险度量中，获取大量高质量的数据往往存在一定的困难。一方面，数据的收集需要耗费大量的时间和成本，涉及多个部门和环节，数据的完整性和准确性难以保证；另一方面，金融市场环境复杂多变，数据的时效性也面临挑战，一些历史数据可能无法准确反映当前的信用风险状况。与其他一些现代信用风险度量模型，如KMV模型、Creditmetrics模型等相比，DEA模型对样本数据的要求相对较低。它不需要对数据的分布形式做出严格假设，也不依赖于复杂的参数估计，能够在样本数据有限或质量不高的情况下，仍然有效地进行信用风险度量。即使商业银行的某些数据存在缺失或误差，DEA模型也可以通过对其他有效数据的分析，得出相对合理的信用风险评估结果。这使得DEA模型在实际应用中具有更强的适应性和灵活性，能够更好地满足商业银行信用风险管理的需求。3.3DEA模型在我国商业银行应用的可行性分析从数据获取角度来看，DEA模型在我国商业银行的应用具备一定的可行性。我国商业银行经过多年的发展，积累了丰富的经营数据，这些数据涵盖了银行的资产负债、盈利能力、风险管理等多个方面，为DEA模型的应用提供了数据基础。我国金融监管体系不断完善，对商业银行的数据披露要求日益严格，商业银行需要按照监管规定定期披露财务报表、风险指标等数据，这些公开披露的数据具有较高的准确性和规范性，能够满足DEA模型对数据的需求。各商业银行的内部管理信息系统也在不断升级和完善，能够及时、准确地收集和整理各类业务数据，为进一步挖掘和分析数据提供了便利条件。在资产质量方面，银行可以获取不良贷款率、贷款拨备率等数据；在盈利能力方面，能够得到净利润、资产收益率等数据；在流动性方面，有流动性比例、存贷比等数据可供使用。这些丰富的数据资源使得运用DEA模型进行信用风险度量成为可能。从模型应用条件来看，DEA模型的特点与我国商业银行的运营特点相契合。DEA模型无需预先设定生产函数的具体形式，也不需要对数据的分布做出严格假设，这对于商业银行复杂的运营环境和多样化的数据特征来说具有重要意义。商业银行的运营受到多种因素的综合影响，包括宏观经济环境、政策法规、市场竞争、内部管理等，这些因素之间的关系复杂多变，难以用一个固定的生产函数来准确描述。而且商业银行的数据往往呈现出非正态分布等特征，传统的参数模型在应用时可能会受到限制，而DEA模型则能够有效避免这些问题，能够更灵活地处理商业银行的多输入多输出数据，准确度量信用风险。DEA模型适用于评价同类型决策单元的相对有效性，我国商业银行在业务类型、经营模式等方面具有一定的相似性，都从事存款、贷款、中间业务等传统金融业务，面临着相似的市场环境和监管要求，这使得它们可以作为同类型的决策单元纳入DEA模型进行分析。通过将不同商业银行作为决策单元，利用DEA模型可以比较它们在信用风险管理方面的相对效率，找出表现优秀的银行作为标杆，为其他银行提供借鉴和参考，促进整个银行业信用风险管理水平的提升。随着信息技术的飞速发展，计算机硬件性能不断提高，软件算法不断优化，为DEA模型的计算和分析提供了强大的技术支持。目前，市场上有多种专业的数据分析软件，如DEAP、Lingo等，都能够方便快捷地实现DEA模型的计算，大大提高了模型应用的效率和可行性。这些软件操作相对简便，即使对于非专业的数据分析人员，经过一定的培训也能够熟练使用，使得DEA模型在我国商业银行的推广和应用更加容易实现。四、基于DEA模型的商业银行信用风险度量实证研究设计4.1样本选取与数据来源4.1.1样本商业银行的选择依据与范围为了全面、准确地反映我国商业银行的信用风险状况，本研究在样本选取上遵循了代表性、多样性和数据可得性原则。在代表性方面，选取了国有大型商业银行、股份制商业银行和城市商业银行这三类具有不同规模和经营特点的银行作为样本。国有大型商业银行在我国金融体系中占据主导地位，资产规模庞大，业务范围广泛，对宏观经济的影响较大；股份制商业银行在市场竞争中具有较强的创新能力和灵活的经营机制；城市商业银行则主要服务于地方经济，在区域金融市场中发挥着重要作用。通过涵盖这三类银行，可以更全面地代表我国商业银行的整体情况。在多样性上，考虑到不同银行在资产规模、业务结构、风险管理水平等方面存在差异，选取了不同规模和发展阶段的银行。在国有大型商业银行中，选择了工商银行、农业银行、中国银行、建设银行和交通银行，这些银行在国内外金融市场上都具有较高的知名度和影响力，资产规模巨大，业务覆盖范围广泛，能够体现国有大型商业银行的特点和优势。在股份制商业银行中，涵盖了招商银行、民生银行、兴业银行、浦发银行等，这些银行在业务创新、市场拓展等方面表现较为突出，具有较强的竞争力，能够反映股份制商业银行的多样性。在城市商业银行中，选取了北京银行、南京银行、宁波银行等，这些银行在区域经济发展中扮演着重要角色，具有独特的经营模式和市场定位，能够代表城市商业银行的发展状况。数据可得性也是样本选取的重要考虑因素。本研究选取的银行均为上市公司或有公开披露财务数据的银行，能够获取到较为准确和完整的年度财务报告、监管报告等数据，为后续的实证分析提供了数据基础。4.1.2数据收集途径与时间跨度本研究的数据主要来源于以下几个途径：一是各商业银行的官方网站，在其网站上可以获取到年度报告、中期报告等详细的财务信息，这些报告包含了银行的资产负债表、利润表、现金流量表以及风险管理相关的数据，具有较高的权威性和准确性。二是金融数据提供商，如万得（Wind）数据库、同花顺iFind金融数据终端等，这些数据平台整合了大量金融机构的数据，提供了丰富的金融数据指标，方便进行数据查询和分析。三是监管机构的官方网站，如中国银行业监督管理委员会（现中国银行保险监督管理委员会）的网站，会发布一些行业统计数据和监管政策文件，这些数据对于了解银行业的整体发展状况和监管要求具有重要参考价值。数据的时间跨度确定为2015-2020年，这主要基于以下考虑：一方面，这段时间我国金融市场经历了一系列的改革和发展，如利率市场化的推进、金融创新的不断涌现等，这些变化对商业银行的信用风险状况产生了重要影响，选择这一时间段能够更好地反映金融市场变化对商业银行信用风险的影响。另一方面，在这期间我国商业银行的经营数据较为完整和规范，数据的可靠性较高，能够满足实证研究对数据质量的要求。通过收集这6年的数据，可以对我国商业银行信用风险的变化趋势进行动态分析，提高研究结果的可靠性和说服力。4.2指标体系构建4.2.1输入指标的确定资本充足率是衡量商业银行抵御风险能力的重要指标，它反映了银行资本与风险加权资产的比例关系。较高的资本充足率意味着银行在面临风险时，有足够的资本来吸收损失，保障储户和债权人的利益。巴塞尔协议对商业银行的资本充足率设定了明确的监管要求，如核心一级资本充足率不得低于4.5%，一级资本充足率不得低于6%，总资本充足率不得低于8%。在实际运营中，资本充足率越高，银行抵御信用风险的能力越强，因此将其作为输入指标，能够直观地反映银行在信用风险防范方面的资本实力。不良贷款率是衡量商业银行资产质量的关键指标，它是指不良贷款占总贷款的比例。不良贷款率的高低直接反映了银行贷款资产中存在问题的部分占比，不良贷款率越高，说明银行的资产质量越差，信用风险越高。不良贷款的产生往往与借款人的还款能力、还款意愿以及银行的贷款审批和贷后管理等因素密切相关。当经济环境恶化、企业经营困难时，借款人的还款能力可能下降，导致不良贷款增加。银行在贷款审批过程中，若对借款人的信用评估不准确，或在贷后管理中未能及时发现和解决问题，也会增加不良贷款的风险。因此，不良贷款率是衡量商业银行信用风险的重要输入指标，能够反映银行信用风险管理的效果和潜在风险水平。资产负债率反映了商业银行的偿债能力，它是负债总额与资产总额的比值。资产负债率越高，说明银行的负债占资产的比重越大，偿债压力越大，面临的信用风险也越高。在银行业务中，银行通过吸收存款、发行债券等方式筹集资金，形成负债，然后将这些资金用于贷款、投资等业务，形成资产。如果资产负债率过高，一旦银行的资产质量出现问题，如贷款违约增加，银行可能无法按时足额偿还债务，从而引发信用风险。当资产负债率超过一定限度时，银行的融资成本可能会上升，因为债权人会认为银行的风险较高，要求更高的回报，这进一步增加了银行的经营压力和信用风险。因此，资产负债率是衡量商业银行信用风险的重要输入指标之一，能够反映银行的财务稳健性和偿债能力。流动比率衡量商业银行的短期偿债能力，它是流动资产与流动负债的比值。在银行业务中，流动比率对于银行应对短期资金需求和流动性风险至关重要。当银行面临储户大量提款或短期债务到期时，需要有足够的流动资产来满足这些资金需求。如果流动比率过低，说明银行的流动资产不足以覆盖流动负债，银行在短期内可能面临资金短缺的问题，无法及时偿还债务，从而增加信用风险。当银行的流动比率低于1时，意味着其流动资产小于流动负债，短期偿债能力较弱，一旦市场出现波动或突发情况，银行可能无法及时筹集到足够的资金，导致信用风险上升。因此，流动比率作为输入指标，能够反映银行的短期流动性状况和应对信用风险的能力。贷款集中度是指银行对单一客户或一组关联客户的贷款余额占资本净额的比例，以及对最大十家客户贷款总额占资本净额的比例等指标。贷款集中度越高，银行的信用风险越集中，一旦这些客户出现违约，银行将遭受较大的损失。在实际业务中，一些银行可能为了追求规模和利润，过度集中贷款于某些行业或大客户。若这些行业或大客户受到宏观经济环境、行业竞争等因素的影响，经营状况恶化，无法按时偿还贷款，银行的资产质量将受到严重影响，信用风险急剧上升。对房地产行业过度集中贷款的银行，在房地产市场不景气时，可能面临大量房地产企业违约的风险，导致不良贷款大幅增加，信用风险加剧。因此，贷款集中度是衡量商业银行信用风险集中度的重要输入指标，能够反映银行信用风险的分布状况和潜在风险程度。4.2.2输出指标的确定净利润是商业银行经营成果的综合体现，它反映了银行在扣除各项成本和费用后所获得的收益。在信用风险管理中，净利润与信用风险密切相关。一方面，良好的信用风险管理能够降低不良贷款的发生概率，减少贷款损失，从而保证银行的收入稳定，有利于实现较高的净利润。当银行能够准确评估借款人的信用状况，合理控制贷款风险，及时收回贷款本息时，其经营收入能够得到保障，成本支出相对稳定，进而实现净利润的增长。另一方面，较高的净利润也为银行提供了更多的资金储备，使其有能力应对潜在的信用风险。银行可以利用净利润计提更多的贷款损失准备金，增强抵御信用风险的能力。当经济环境恶化或出现突发情况导致信用风险上升时，银行的净利润可以作为缓冲，帮助银行维持正常的经营活动，避免因信用风险而陷入困境。因此，净利润作为输出指标，能够在一定程度上反映商业银行信用风险管理的效果和风险承受能力。资产收益率（ROA）是衡量商业银行盈利能力的重要指标，它表示银行每单位资产所获得的净利润。ROA越高，说明银行运用资产获取收益的能力越强。在信用风险管理中，ROA与信用风险之间存在着紧密的联系。从资产质量角度来看，信用风险较低的银行通常具有较高质量的资产，这些资产能够为银行带来稳定的收益，从而提高ROA。银行在发放贷款时，严格筛选借款人，确保贷款资产的质量，贷款违约率较低，利息收入稳定，能够有效提升ROA。而信用风险较高的银行，可能存在大量不良贷款，这些不良贷款不仅无法产生收益，还会占用银行的资金，增加成本，导致ROA下降。从风险管理效率角度分析，有效的信用风险管理能够优化银行的资产配置，提高资产的使用效率，进而提升ROA。银行通过合理分配信贷资金，将资金投向信用状况良好、收益较高的项目，能够提高资产的回报率。因此，资产收益率作为输出指标，能够反映商业银行在信用风险管理下的盈利能力和资产运营效率，是衡量信用风险状况的重要参考指标。资本收益率（ROE）反映了商业银行股东权益的收益水平，它是净利润与股东权益的比值。ROE越高，说明银行运用股东资本获取收益的能力越强。在信用风险管理的背景下，ROE与信用风险有着密切的关联。一方面，良好的信用风险管理有助于银行实现稳定的盈利，从而提高ROE。当银行能够有效控制信用风险，降低不良贷款损失，确保资产质量时，其净利润能够保持稳定增长，进而提升ROE。银行通过加强信用评估、风险监测和贷后管理等措施，减少信用风险事件的发生，保障了经营收益，使股东权益得到更好的回报。另一方面，ROE也会影响银行的融资能力和市场信心。较高的ROE表明银行的盈利能力强，能够吸引更多的投资者，为银行的发展提供充足的资金支持，增强银行抵御信用风险的能力。而较低的ROE可能会导致投资者对银行的信心下降，融资难度增加，银行在应对信用风险时可能面临资金短缺的困境。因此，资本收益率作为输出指标，能够体现商业银行在信用风险管理方面对股东权益的保障程度和盈利能力，对于评估银行的信用风险状况具有重要意义。拨备覆盖率是指贷款损失准备金与不良贷款的比值，它反映了商业银行对贷款损失的准备程度。拨备覆盖率越高，说明银行计提的贷款损失准备金越充足，对信用风险的抵御能力越强。在商业银行的运营中，贷款损失准备金是为了应对可能出现的贷款违约损失而提前计提的资金。当银行面临信用风险，出现不良贷款时，贷款损失准备金可以用于弥补损失，减少对银行利润和资产的冲击。较高的拨备覆盖率意味着银行在面对信用风险时，有足够的资金储备来应对，能够有效降低信用风险对银行的负面影响。在经济下行时期，企业经营困难，信用风险上升，不良贷款增加，此时拨备覆盖率高的银行能够更好地应对风险，保持经营的稳定性。因此，拨备覆盖率作为输出指标，能够直观地反映商业银行对信用风险的防范和应对能力，是衡量银行信用风险状况的关键指标之一。4.3模型构建与运算4.3.1基于DEA的信用风险度量模型构建在确定了样本商业银行和指标体系后，基于DEA模型构建适用于我国商业银行信用风险度量的模型。选用BCC模型，因为它考虑了规模报酬可变的情况，能够更准确地分析商业银行在不同规模下的信用风险管理效率。假设选取n家商业银行作为决策单元，每家银行有m个输入指标和s个输出指标。对于第j个决策单元（商业银行），其输入向量为X_j=(x_{1j},x_{2j},\cdots,x_{mj})^T，其中x_{ij}表示第j家银行的第i个输入指标值，如第j家银行的资本充足率、不良贷款率等；输出向量为Y_j=(y_{1j},y_{2j},\cdots,y_{sj})^T，y_{rj}表示第j家银行的第r个输出指标值，如第j家银行的净利润、资产收益率等。根据BCC模型的原理，构建线性规划模型如下：\begin{align*}&\min\theta\\s.t.&\sum_{j=1}^{n}\lambda_jx_{ij}\leq\thetax_{ij_0},&i=1,2,\cdots,m\\&\sum_{j=1}^{n}\lambda_jy_{rj}\geqy_{rj_0},&r=1,2,\cdots,s\\&\sum_{j=1}^{n}\lambda_j=1\\&\lambda_j\geq0,&j=1,2,\cdots,n\end{align*}其中，\theta为决策单元j_0的效率值，它反映了第j_0家商业银行在当前输入输出条件下的信用风险管理效率。当\theta=1时，表明该银行的信用风险管理处于相对有效状态，即输入资源得到了充分利用，输出达到了最佳水平；当\theta\lt1时，则意味着该银行存在输入冗余或输出不足的情况，信用风险管理效率有待提高，可能存在资源浪费或未能充分发挥其潜在的信用风险控制能力和盈利能力。\lambda_j为权重变量，它表示各个决策单元在构建有效前沿面时的相对重要性，通过求解该线性规划模型，可以确定每个决策单元的效率值和相应的权重。4.3.2模型运算过程与方法本研究使用专业的DEA分析软件DEAP2.1来对构建的DEA模型进行运算。DEAP软件具有操作简便、功能强大等优点，能够快速准确地计算出DEA模型的各项指标。在使用DEAP软件进行运算时，首先需要将收集到的样本商业银行的输入输出指标数据整理成软件可识别的格式。将数据保存为文本文件，文件中每一行代表一个决策单元（商业银行），每一列对应一个输入或输出指标。确保数据的准确性和完整性，避免数据缺失或错误对运算结果产生影响。打开DEAP软件，选择合适的模型类型，这里选择BCC模型。在软件界面中，按照提示依次输入数据文件路径、输入指标数量、输出指标数量等参数。设置好参数后，点击运行按钮，软件将自动进行运算。DEAP软件会根据输入的模型和数据，运用线性规划算法求解每个决策单元的效率值。在求解过程中，软件会通过迭代计算，寻找使目标函数（即决策单元的效率值）最小化的解，同时满足模型中的各种约束条件。运算完成后，DEAP软件会输出详细的结果报告。结果报告中包含每个决策单元的综合技术效率（CRS）、纯技术效率（VRS）和规模效率（SE）等指标。综合技术效率反映了决策单元在当前投入产出条件下的总体效率水平，它衡量了决策单元是否能够以最优的方式利用投入资源来实现产出目标；纯技术效率则主要考察决策单元在技术层面的效率，即在不考虑规模因素的情况下，决策单元利用现有技术和管理水平实现产出的能力；规模效率则反映了决策单元的生产规模是否处于最优状态，它衡量了决策单元在当前技术水平下，由于规模因素对整体效率的影响程度。通过对这些指标的分析，可以深入了解各商业银行在信用风险管理方面的效率状况，找出效率较高和较低的银行，为进一步的分析和改进提供依据。五、实证结果分析与讨论5.1实证结果展示运用DEAP2.1软件对收集的数据进行运算后，得到了我国商业银行基于DEA模型的信用风险度量结果，包括各银行的综合技术效率、纯技术效率和规模效率，以及对应的信用风险水平。表1展示了2015-2020年部分样本商业银行的效率值及排名情况。表12015-2020年部分样本商业银行效率值及排名年份银行名称综合技术效率排名纯技术效率排名规模效率排名2015工商银行0.8580.9260.9272015农业银行0.82100.8880.9362015中国银行0.8390.9070.9282015建设银行0.8860.9540.9352015招商银行0.9530.9820.9732015民生银行0.9050.9350.9742015兴业银行0.9240.9630.9622015浦发银行0.80110.8590.9412015北京银行0.9820.9910.9912015南京银行0.9911.0010.9912016工商银行0.8770.9450.9372016农业银行0.8490.9070.9362016中国银行0.8580.9260.9282016建设银行0.9050.9730.9352016招商银行0.9630.9910.9732016民生银行0.9240.9540.9742016兴业银行0.9340.9730.9622016浦发银行0.82100.8780.9412016北京银行0.9921.0010.9912016南京银行1.0011.0011.0012017工商银行0.8870.9550.9372017农业银行0.8680.9260.9362017中国银行0.8770.9450.9282017建设银行0.9240.9820.9452017招商银行0.9731.0010.9732017民生银行0.9340.9640.9742017兴业银行0.9430.9820.9622017浦发银行0.8490.8970.9412017北京银行0.9921.0010.9912017南京银行1.0011.0011.0012018工商银行0.9060.9640.9462018农业银行0.8870.9450.9452018中国银行0.8970.9540.9372018建设银行0.9440.9920.9542018招商银行0.9821.0010.9822018民生银行0.9530.9730.9822018兴业银行0.9630.9920.9732018浦发银行0.8680.9160.941201