【《绿色信贷信用风险评估的理论基础概述》2900字】

绿色信贷信用风险评估的理论基础概述目录TOC\o"1-3"\h\u8472绿色信贷信用风险评估的理论基础概述 1104771.1绿色信贷理论基础 189441.1.1绿色信贷概念及特点 175041.1.2环境风险管理理论 2241041.2信用风险评估理论基础 34141 320263 31.1绿色信贷理论基础1.1.1绿色信贷概念及特点绿色信贷符合我国宏观经济长远的发展目标，在中国政府大力倡导和支持生态文明建设以及环境保护的大背景下，绿色信贷能够通过安排不同的贷款利率、期限等手段实现改变资金流向的目的。从微观主体的角度出发，绿色信贷就是指银行业金融机构依照国务院、生态环保部门及人民银行等部门联合制定的政策和法律法规向特定的绿色行业投放资金，同时也是一种出于自身内部改革、提升经营绩效等目的主动发放绿色贷款的行为，能够引导贷款资金流向国家鼓励的产业，但对高污染、高耗能产业执行限制性贷款以约束其发展。绿色信贷相比于传统信贷，在贷款原则、风险评估因素考量以及贷款资金流向等方面存在诸多差异，不同之处如下表所示。表2-1绿色信贷与传统信贷的特点对比差异绿色信贷传统信贷贷款期限多为长期贷款短期、中期、长期贷款都有贷款资金流向绿色交通运输、战略性新兴产业生产制造端、可再生能源及清洁能源、垃圾处理及污染防治等项目无固定流向发放贷款理念结合“三性原则”，着重考虑环境因素决定是否放贷主要考虑流动性、安全性和收益性贷款审核原则综合考虑财务因素、社会因素以及环境因素主要考虑历史信用、财务信息等经营理念强调经济社会可持续发展，注重自身贷款质量与长期效益以银行自身效益为目标，更加关注短期效益与风险资料来源：根据相关资料整理完成综上所述，绿色信贷与传统信贷业务存在较大差异，但对中小银行而言既是机遇也是挑战，其应深入领会和贯彻绿色信贷政策的意图，结合自身优势进行实践，建立健全相应的绿色信贷审核标准和流程，重视长期利益，使得环境保护带来的正效益与中小银行的长期效益相互结合，形成良性循环的发展模式。1.1.2环境风险管理理论中小银行绿色信贷业务在国家政策倡导和金融机构内部转型发展的要求下得到了快速发展，但在中小银行绿色信贷信用风险评估方面尚未出现针对性很强的理论，现有理论大都以商业银行或者金融机构为主体，未对不同类型金融机构作出区分。考虑到中小银行在大力推行和落实绿色信贷业务之前，必须认识到环境风险给自身带来的不利影响，故本文以环境风险管理理论为基础，认为中小银行应该有效识别和检测环境风险敞口，防范和管理环境因素带来的金融风险。该理论认为环境风险会演化为金融机构的潜在风险。一是环境风险与商业银行的信用风险存在正向的相关性，其原理是当气候环境发生了不利的变化或是监管机构对企业提出了更高的环境管理标准等一系列外部因素发生变化时，会直接影响企业内部的资产负债或是现金流的情况，导致企业固定资产受损或是现金流出现断裂等而无法及时偿还贷款，从而间接增加为其贷款银行的信用风险敞口；二是有潜在环境风险的企业可能会牵连为其贷款的银行，目前我国监管机构正在考虑明确银行所应承担的环境法律责任，即当企业发生环境事故时，提供贷款的商业银行也要为其承担污染连带责任；三是环境风险会降低商业银行长期以来在全社会树立的良好声誉，若是银行在环境风险控制和绿色贷款评估等方面未达到公众的预期，即其提供贷款的企业客户后期发生了环境事故或是严重污染事件等，公众会认为银行未能履行好企业社会责任并质疑其风险管理能力，也会降低投资者的预期[41]。所以中小银行要想落实好绿色信贷政策，首先需要做到正确识别环境风险及声誉风险等带来的的破坏性、连带责任等的影响，才能从根本上转变思想意识，深刻理解绿色信贷的意义所在。1.2信用风险评估理论基础风险即未来损失的不确定性，本文所指的信用风险是指商业银行特定的授信对象在规定的期限内能否按照合同要求进行还本付息的不确定性。信用风险评估是指商业银行基于前期对贷款对象进行充分审查，通过一定的手段和方法对贷款对象的资质、潜在的风险因素等进行充分调查、了解和评估，从而对未来借款人是否能够及时履约形成一定的判断的过程。信用风险评估的作用主要体现在有效的评估方案能够帮助商业银行正确识别授信对象的风险形成因素，并进一步判定借款人是否达到了申请贷款的标准以及自身是否能够容忍这些风险，以及如果投入了信贷资金，面对潜在的风险因素自身应如何防范和应对。在实际工作中商业银行对企业信用风险的评估已经形成了一些比较基本和系统化的分析方法，这些方法建立在掌握企业信息的基础之上，对授信对象履约意愿和能力进行分析，信用风险评估方法大致可以分为传统的信用风险评估方法、多变量统计方法、指标体系赋权方法、现代信用风险计量模型和人工智能的方法。传统的信用风险衡量采用“经验主义方法论”，如“5C”要素分析，该方法主要依赖定性分析，由银行内部的信贷人员对授信对象的财务状况、是否有担保、资金用途是否合理等维度进行审核，但是审核结果缺失量化分析，导致结果主观性较强；多变量统计方法采用了量化研究的思路，通过建立多元分析模型，对比模型的输出结果与违约概率的值，就可以度量其信用风险的大小，此类方法包括多元判别分析模型、Logit模型和Probit模型等；指标体系赋权方法包括主成分分析法、灰色关联度分析，模糊综合评价法、AHP法等；信用风险计量方法包括CreditMetrics模型、CreditRisk+模型等；人工智能的方法包括BP神经网络模型、决策树以及依赖于进化算法的机器学习方法等。本文所研究的绿色信贷信用风险是指：绿色信贷的借款主体（节能环保企业）因内部经营状况不佳或外部环境的变化导致其不能如期履行还款责任导致贷款人遭受损失的可能性。根据上文分析，无论是传统的专家评分法，还是现代信用风险计量模型、指标体系赋权法、人工智能等方法，都存在一些局限性。一是由于现在理论界和实践界采用的比率分析方法只能评估静态的信用风险，而风险的识别、评估和计量是需要商业银行具备一定的动态研究和预测能力的，所以这种方法下得出的结论未必可信，同样多元判别分析、数据包络判别法等方法仍侧重于静态评估，均未能达到满意的预测效果。鉴于此，西方发达国家纷纷采用一系列计量模型如KMV、CreditMetrics模型试图进行动态的评估研究，但这类方法的局限性在于我国已有的数据信息系统并不健全，故缺乏可靠的数据支撑，同时我国金融市场也并不完善和有效，不能很好地满足模型相关假设，因此导致这类方法在实际中未得到很好地应用；二是缺乏定性和定量相结合的研究，在前期研究中大量学者大多仅选取定量指标而忽略了定性因素的影响，实际中定性因素也发挥着不可忽视的影响作用，例如客户的历史信誉状况、内部经营管理水平、行业及自身发展潜能等因素，因此为了保证评估过程的严谨性和充分性，需要从定性和定量两个方面出发来构建信用风险评估模型，才能最大程度避免有效信息的遗