基于Z评分模型对我国股份制银行和证券公司信用风险的度量

来源:用户上传      作者: 刘献中

　　摘要:信用风险是金融机构面临的最为主要的风险之一,金融机构如何度量与预防信用风险非常重要,本文采用Z评分模型对我国股份制商业银行和证券公司的信用风险进行了度量与分析,揭示了我国股份制银行与证券公司当前的信用状况。
　　关键词:信用风险;Z评分模型
　　
　　一、研究背景与意义
　　股份制银行和证券公司是我国金融市场的重要参与者,在我国金融市场建立与发展过程中占据着不可替代的地位,如何度量与预防金融机构面临的金融风险对其健康平稳地发展是非常重要的。股份制银行和证券公司面临的金融风险包括很多方面,在本文中我们主要研究的是信用风险的度量。
　　关于信用风险的概念,有许多不同的观点,传统的观点认为:它是指交易对手无力履约的风险,也即债务人未能如期偿还其债务造成违约,而给经济主体经营带来的风险。另一种观点认为,信用风险有广义和狭义之分,广义的信用风险指所有因客户违约所引起的风险,狭义的信用风险通常是指信贷风险。第三种观点认为,信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性;更为一般地,信用风险是指由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。
　　自20世纪90年代以来,国际金融市场危机四伏、风波迭起。1994年底,墨西哥政府将其货币比索贬值40%,引发了一场严重的金融危机,并波及到拉美、亚洲乃至全球。1997年始发于泰铢贬值的金融危机,迅速蔓延到几乎整个东南亚,引起这些国家的汇率大幅度下降,股市大跌,许多银行出现大量坏账而纷纷倒闭。在国际金融领域频繁发生金融危机的同时,我国国内金融领域也出现了不少金融问题和金融事件。例如,1998年2月24日,中国农村发展信托投资公司由于经营严重违规,亏损巨大,被中央银行宣布解散。同年6月,海南发展银行被中央银行宣布关闭,该行之所以被关闭就是因为自身巨额的不良贷款使银行经营难以为继。
　　这些金融风波或金融事件,许多都是由信用风险引发而所造成的严重后果。2008年始发于美国次贷危机的金融风暴,是国际金融机构信用风险的集中爆发,这场金融风暴导致多个相当大型的金融机构倒闭或被政府接管,其巨大的破坏力影响至今,这次危机也引起了人们对信用风险的高度关注。而如何度量和预测信用风险也就成了我们进行金融机构风险控制所必须面临的重要问题之一。
　　二、Z评分模型(Z-score model)
　　Z评分模型是美国纽约大学斯特商学院教授爱德华.阿尔特曼在前人研究的基础上,于1968年提出的。1977年又对该模型进行了修正和扩展,建立了第二代模型ZETA模型。Z评分模型一经推出,便引起了各界关注,许多金融机构纷纷采用它来预测信用风险,并取得了一定的成效,目前它已经成为西方国家信用风险度量的重要模型之一。
　　阿尔特曼的Z评分模型是一种多变量的分辨模型,他是根据数理统计中的辨别分析技术,对银行过去的贷款案例进行统计分析,选择一部分最能够反映借款人的财务状况,对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率,然后根据所选择的比率指标,设计出一个能最大程度区分贷款风险度的数学模型;最后,借助于模型,对贷款申请人进行信用风险及资信情况进行评估、判别,并把贷款申请人人划分为不同的信用类别。
　　Z评分模型主要是依据以下步骤建立起来:
　　1、选取一组最能反映借款人财务状况、还本付息能力的财务比率,如流动性比率、资产收益率、偿债能力指标等。
　　2、从银行过去的贷款资料中分类收集样本。样本数据基本上分为两大类:一类是能正常还本付息的案例;另一类是呆滞、呆账案例。
　　3、针对于各个比率对借款还本付息的影响程度,选用Fisher、Babyes等判别分析法,建立由上述比率指标所决定的线性判别函数,确定每个比率的影响权重,即可得到一个Z值的评分模型。将每一比率乘以权重,然后相加,便可得到一个Z。
　　4、对每一系列所选样本的Z进行分析,可得到一个衡量贷款风险度的Z值或值域。
　　信用分析人员在运用该模型时,只要将贷款申请人的有关财务数据填入,模型可计算出Z评分。若该得分大于或高于某一预先确定的Z值或值域,就可以判定这家公司的财务状况良好或其风险水平可被银行接受;若该得分小于或低于预定的Z值或值域,则意味着该公司可能无法按时还本付息,甚至破产。Z值越大,资信则越好;Z值越小,风险就越大。
　　这里,阿尔特曼确立的分辨函数为:
　　Z=0.012(X1)+0.014 (X2)+0.033 (X3)+0.006(X4)+0.999(X5)
　　或
　　Z=1.2(X1)+.1.4 (X2)+3.3 (X3)+0.6(X4)+0.999(X5)
　　这两个公式是相等的,只不过权重的表达形式不同,前者用的是小数,后者用的是百分比,第五个比率是用倍数来表示的,其相关系数不变。
　　阿尔特曼经过统计分析和计算,最后确定了借款人违约的临界值Z0 =2.675,如果Z<2.675,借款人被划为违约组;反之,如果Z≥2.675,则借款人被划为非违约组。阿尔特曼的Z评分模型还给出了一个灰色Z值区域,当Z值处于这个区域时不能很明确借款人是否会违约。
　　为了使Z评分模型适用于对没有X5 变量的借款人信用评估需要,阿尔特曼对原始数据进行了第二次修正,建立了一个没有X5 变量的四变量模型,即:
　　Z’’=6.56(X1)+3.26 (X2)+6.72 (X3)+1.05(X4)
　　新模型把行业敏感性因素销售收入从原模型中去掉,从而可使行业影响最小化。新模型中X4 变量的股权市值也改成了股权账面值,所有从X1 到X4 变量的系数都发生了变动。
　　三、关于我国股份制银行和证券公司的Z评分度量
　　1、研究假设
　　阿尔特曼Z评分模型虽然能得出一些精确的数据,但不能直观形象地体现出股份制商业银行和证券公司面临的信用风险大小。如何解决这个问题?在这里作者把股份制商业银行和证券公司的信用风险划分为几个类别,如下:
　　A――信用风险很小,基本上不用考虑;B――信用风险比较小,一般应该考虑;C――信用风险比较大,应该给予考虑;D――信用风险很大,需要慎重考虑。
　　2、研究方法说明
　　由于选取的对象是股份制商业银行和证券公司,他们经营的大多都是服务类产品,很难计算出他们的销售收入,因此作者在这里选择了没有X5(销售收入/总资产)变量的四变量模型,即阿尔特曼对非制造业使用的Z评分模型:
　　Z’’=6.56(X1)+3.26 (X2)+6.72 (X3)+1.05(X4)
　　根据阿尔特曼的计算,该模型下股份制商业银行和证券公司违约的临界值为Z0 =2.675, 如果考虑灰色区域这个因素,那么根据阿尔特曼的统计分析可计算出该模型的灰色区域为(1.23,2.90)。因此在这里可以设定,当Z<1.23时,股份制商业银行和证券公司信用风险很大,需慎重考虑;当1.23≤Z<2.675时, 则股份制商业银行和证券公司信用风险比较大,应该给予考虑;当2.675≤Z<2.90时,则股份制商业银行和证券公司信用风险比较小,根一般应该考虑;当Z≥2.90时,股份制商业银行和证券公司信用风险很小,基本上不用考虑。Z值越大,股份制商业银行和证券公司的资信则越好;Z值越小,股份制商业银行和证券公司信用风险就越大。

　　3、样本数据说明
　　在我国股份制商业银行和证券公司中选取了7家股份制商业银行和12家证券公司,股份制商业银中3家是国有商业银行,12家证券公司都是排名在前20名的证券公司。数据主要来自各家公司的年度报告,时间跨度为2004――2009年。
　　4、指标设定
　　考虑到股份制银行和证券公司的经营特点,在这里对Z评分模型中的各项指标的设定做以了如下调整,使其更好的反映出其信用状况:
　　X1=流动资金/总资产;
　　X2=留存收益/总资产=(未分配利润+盈余公积)/总资产;
　　X3=利润总额/总资产;
　　X4=股权账面值/总债务账面值。
　　说明:(1)流动资金/总资产该指标反映一家企业的流动性,它的值越大,显示企业的流动性越强,财务状况也就越好;留存收益/总资产该指标反映企业累积的盈利能力,企业的累积盈利越强,企业发展也就越健康;利润总额/总资产该指标反映企业当年的盈利能力,该指标越大,企业财务状况越稳健;股权账面值/总债务账面值该指标反映企业自身偿还债务的能力,它的值越大,借款人越相信企业未来的偿债能力,也就越愿意把资金借给该企业。
　　(2)由于股份制银行与证券公司的经营特点不同,这里对他们流动资金的计算也不同:
　　银行的流动资金=现金及存放中央银行款项+存放同业及其他金融机构款项+贵金属+拆出资金+以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产+衍生金融资产+买入返售款项+可供出售金融资产+持有至到期投资+应收款项类投资
　　证券公司的流动资金=总资产-客户资金存款-客户备付金-长期股权投资-固定资产-无形资产-递延所得税资产
　　5、股份制银行与证券公司的Z评分
　　(1)对股份制银行的Z评分(2004――2009年)
　　根据7家股份制银行的财务指标,计算他们的Z值并归纳如下:
　　(2)对证券公司的Z评分(2005――2009年)
　　根据12家证券公司的财务指标,计算他们的Z值并归纳如下:
　　6、分析与解释
　　从对股份制银行的Z评分结果可以得出以下几点结论,第一,自2004年到2007年,我国股份制商业银行Z值逐年增加,自2007年以来略有下降,即我国股份制银行信用风险整体上呈现出先下降后上升的一个趋势;第二,从整体上来看,我国股份制银行,除了2004年Z值较小以外,自2005年以来都比较大,即信用风险很小,基本上不用考虑。这一点也说明我国股份制银行整体风险不高,与我国银行业目前的大环境是相对应的;第三,我国股份制银行中,3家国有股份制银行Z值明显高于其他4家股份制银行,即就我国目前银行业情况而言,国有股份制银行信用风险比其他股份制银行小。这与我国一直以来的金融政策有关,国家对于几家国有股份制银行一直从各个方面给与大力支持,比如政策、资金等等,几家国有股份制银行财务状况也不断得到改善。第四,2007年的Z值明显高于其他几年,因为2007年我国股票市场异常繁荣,也带动了我国金融市场的整体发展,我国股份制银行也在股票市场的繁荣中获得了丰厚的收益。
　　对证券公司的Z评分结果可以知道以下几点,第一,整体上来看,证券公司的Z值自2004年到2008年是逐年递增的,即我国证券公司信用风险是逐年减小的。第二,和2005至2006年相比,证券公司2007年与2008年的Z值显著增大,即信用风险迅速降低。随着股票市场自2006年至2008年上半年一片繁荣,我国的证券公司也随着股市的发展也取得了很好的业绩,他们的各项财务指标也迅速提高,其信用状况也是逐渐得到明显的改善。
　　就商业银行与证券公司的Z值比较来说,首先,2004年至2005年,股份制银行的Z值大于证券公司,相应地,与证券公司相比,股份制银行信用风险较小,这是因为,在这几年中,我国把大量不良贷款从几家国有商业银行剥离出来,并对其注入了大量资金,明显地改善了我国股份制银行的信用状况;其次,2006年至2008年,证券公司的Z值大于股份制银行,这与我国股票市场自2006年至2008年上半年之间空前的繁荣相关,在这段时期,证券公司随着股票市场的发展取得了良好的业绩,各项财务指标也迅速提高,其信用状况得到了很大幅度地改善。
　　四、小结
　　作者在根据我国股份制商业银行和证券公司财务数据计算各项指标,进而计算Z值的过程中发现,对Z值影响最大的指标是X1,即流动资金/总资产,这说明一个企业的流动性对该企业的信用风险有着相当大的影响。通常情况下,一家企业若遭遇业绩不断下滑或者重大损失,那么相对于它的总资产而言,该企业的流动性资产一定会处于萎缩状态,与此紧密相联系的是这家企业的信用风险也是不断增大,与此相反也是如此。
　　Z评分模型在实际应用中,由于各国的经济情况与行业的发展也存在着较大的差别,在确定Z评分模型中的每个比率的影响权重时需要具体情况具体分析,就中国股份制银行和证券公司来说,至今仍然没有精确的权重。
　　参考文献:
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　　[5]宋清华,李志辉.金融风险管理[M]。北京:中国金融出版社,2003.
　　
　　(作者单位:华东理工大学商学院)

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