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（1.大连理工大学经济学院,辽宁大连116024；
2.中国银行业监督管理委员会大连监管局,辽宁大连116000；
3.东北财经大学研究生院,辽宁大连116025）
摘 要：本文从监管角度构建具有农商行特色的信用风险指标体系,以我国具有代表性的6家农商行作为样本,运用层次分析法（AHP）与熵权的TOPSIS模型评价农商行的信用风险,并进行经验研究.结果表明,多属性决策方法可以直观比较出银行所面临的信用风险大小,有效克服农商行难以量化信用风险的弊端,通过信用风险监测,有效判别信用风险高低,进而采取差别化监管措施,有效防范和化解风险.
关键词：农村商业银行；信用风险；评价模型
中图分类号：F830.341文献标识码：A
文章编号：1000-176X（2014）04-0056-06
信用风险是农商行所面临的主要风险.评价农商行信用风险既是银行内在风险管理的要求,更是监管部门依据监管目标,通过衡量单体机构风险高低,评价比较多家农商行信用风险水平,掌握不同农商行风险特征,进而采取更有针对性的监管措施,实施差别化监管,有效防范金融风险的重要依据.
一、文献综述
商业银行信用风险评价问题研究主要侧重于信用风险评价指标的选取和评价模型的构建.
1.评价指标的选取
一是国际金融监管组织和评级机构.代表性的有巴塞尔委员会自1974年以来陆续颁布和制定的一系列国际金融监管政策,包括巴塞尔协议Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ.对资本充足率、风险暴露程度（包括风险集中度和资产质量）等具体指标设定提出了最低要求.2010年12月,巴塞尔委员会发布了巴塞尔Ⅲ的技术文件和定量测算的最终报告［1］,提出了资本充足率新的测算方法以及四大监管工具的使用.金融危机之后,国际会计准则委员会（IASB）和美国财务会计准则委员会（FASB）在G20要求下对会计准则进行修订,并对银行的贷款损失准备计提提出要求,穆迪［2］、标准普尔［3］等国际评级机构通过银行的资本充足性、资产质量和流动性等方面,对商业银行进行评级.二是国内权威机构.主要有大公国际资信评估有限公司的银行信用评级体系,中国银行业监督管理委员会于2004年1月制定下发了《农村合作金融机构风险评价和预警指标体系(试行)》,银监会于2005年12月发布的《商业银行监管评级内部指引（试行）》,银监会2005年发布《商业银行风险监管核心指标(试行)》以及2011年发布《非现场监管指标使用手册》.三是专家学者.Poon等［4］提出的商业银行财务实力评级指标,Emel等［5］提出的商业银行评价指标.赵伟［6］从资本充足性等六个方面建立两层次的风险预警指标体系.王淼［7］提出的农村信用社风险监测与预警指标体系.黄彩华［8］以四川省农村合作金融机构为研究对象,构建农村合作金融机构风险评价指标体系等.
2.评价模型的构建
根据指标权重赋权的不同,现有的评价模型大体上可以分为三类：
一是主观赋权法.主观赋权法主要有连环比率法和层次分析等方法.谢爱荣等［9］采用层次分析法确定各层评价指标的权重,对小企业的信用状况进行评价.二是客观赋权法.客观赋权法主要有主成分分析法、熵值法和离差最大化法等.Lim和Sohn［10］建立了基于动态聚类方法的信用评价模型.Jiao［11］等用模糊训练数据进行网络学习,建立了基于模糊自适应网络的信用评价模型.三是组合赋权法.毛定祥［12］以最小二乘法为工具,建立确定指标权向量的优化模型,陈伟和夏建华［13］利用指标分值离差平方和最大原则进行组合评价.
二、农商行信用风险评级指标体系构建
根据准则层构建思路和指标设置原则,本文建立了资本充足率、资产质量、贷款迁徙和集中度风险等4个准则层,共计12个指标的指标体系,具体如表1所示.为确保评价真实可靠,选取各地区具有代表性、资产规模相当和具有可比性的同质同类农商行6家（它们分别用A、B、C、D、E和F表示）,其中：东北地区3家、华东地区1家、华南地区2家.6家农商行评价指标数据如表1所示.
三、农商行信用风险评价的多属性决策模型
1.评价指标的组合赋权
（1）熵权法客观赋权
熵权法是确定多因素综合评价问题中各因素权系数的一种有效方法.设xij（i等于1,2,等,m,j等于1,2,等,n）为第i待评价主体中的第j项指标的观测数据.对于给定的j, xij的差异越大,该项指标对系统的比较作用就越大,即该项指标包含和传递的信息越多.熵值法确定指标权重的步骤如下：
首先,将指标归一化：
其次,第j个因素的熵值为：
（2）AHP主观赋权
首先,建立问题的递阶层次结构,确定好准则层的目标属性,其次,构造两两比较判断矩阵,根据给出的判断矩阵,进行层次单排序和一致性检验.此时采用相对尺度,尽可能减少性质不同的诸因素相互比较的困难,以提高准确程度.最后,对每个成对比较矩阵计算最大特征值及其对应的特征向量,利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验.若检验通过,特征向量（归一化后）即为权向量；若不通过,需要重新构造成对比较矩阵.
（3）组合赋权
将运用熵权法和AHP法求解出的目标属性的主客观权重通过下式进行融合计算,得到组合权重w等于(w1,w2,等,wn)作为目标各个属性的权重.这个权重不仅考虑了客观因素,也考虑了主观因素,能够比较全面地反应属性的相对重要程度.
wj等于αηj+βθj（5）
式中,α和β分别为客观和主观偏好系数占组合权重的比例,且α+β等于1.ηj为第j个指标的熵权法权重；θj为第j个指标的AHP法权重.
以“组合权重与AHP法权重之间的偏差”和“组合权重与熵权法权重之间的偏差”两者偏差平方和最小为目标建立目标函数,即：
式（8）的推导结果表明：在组合权重分别与主客观权重的两种偏差的平方和最小的情况下,最佳组合权重结果是主观权重和客观权重各占50%.
主观赋权法反映了专家的经验.但专家经验是对过去问题的认识,权数一旦确定就很少变动,不会反映客观条件的新变化.客观赋权法缺乏专家经验知识,但指标权数与指标值相联系,权数随着客观环境的变化而变化.通过式（8）的组合赋权,既反映了专家的经验,又反映了客观条件的新变化.
2.组合赋权法的农商行信用风险评价模型
运用TOPSIS法对银行信用风险进行排序时需要在目标空间定义一个测度,以度量某个解靠近理想解和远离负理想解的程度.其中心思想是先选定一个理想解和一个负理想解,寻找与理想解越近与负理想解越远的解,根据距离不同对目标进行信用风险大小的排序.此法中的距离是指欧式距离；理想解是指各指标属性具有最小信用风险的解；负理想解是指各指标属性具有最大信用风险的解.
根据式（8）,在计算出目标属性组合权重w等于(w1,w2,..,wn)的基础上,采用TOPSIS法评估银行信用风险,其算法步骤如下：
（1）计算加权标准化矩阵
C等于(cij)m*n等于(wjyij)m*n（9）
（2）确定理想解和负理想解
如果一个解所提供的结果在所有的属性水平上都是该属性可能具有的最好的结果,那么这个解被称为理想解.其表达式为：
A+等于(c1+, c2+,等, cj+,等, cn+)（10）
式中,cj+等于maxUj(cij),i等于1,2,等,m,这里的maxUj(·)表示第j个属性的指标值或效用函数值.负理想解与理想解相反,负理想解结果都是由最坏属性指标构成,其表达式为：
A-等于(c1-, c2-,等, cj-,等, cn-)（11）
式中,cj-等于minUj(cij).
折中解是距离理想解最近或距离负理想解最远的可行解.一般以理想解算出的折中解和以负理想解算出的折中解是不同的,决策者可以二选一或者将两者结合在一起.
（3）计算Zij到理想解和Zij到负理想解距离
到理想解的距离为：
到负理想解的距离为：
（5）根据相对贴近度的大小,对各银行信用风险进行评估排序.
四、我国农商行信用风险评价经验研究
1.样本的选取
根据银监会内部评级,本文选取的6家银行的风险评级分别为2A、2C、3A、3C、4A和5A.评价指标均来源于银监会1104非现场监测系统2012年数据（如表2所示）.在表1中,除“逾期贷款与各项贷款比例”指标需手工计算之外,其他指标均可从1104系统中直接提取.
2.逾期贷款与各项贷款比例的计算
逾期贷款与各项贷款比例等于逾期贷款余额/各项贷款余额×100％,各行2012年计算结果如表2所示（单位为%）.
3. 基于组合赋权法的农商行信用风险综合评价
（1）计算熵值
根据公式（1）,对表3指标数据进行归一化处理,将表4第2列数据代入式（2）,可以计算熵值.例如,将表3第2列的数代入式（1）和式（2）得到指标资本充足率C1的熵值E1等于0.9871,列入表9序号1第4列.同理,将表3第3—13列数据代入式（1）和式（2）得其他指标的熵值Ej(j等于1,2..12),列入表9序号2—12第4列.
（2）计算准则层权重
将表4第1行第4列的熵值数据代入式（3）和式（4）,得到指标资本充足率的熵权w1为：w1等于0.0067,列入表9序号1第6列.把表9第1—2行第6列的数据求和得到准则层的权重w1为：W等于w1+w2等于0.0101.同理,可得其他准则层权重w2、w3和w4,列入表9第5列相应行.
（3）计算准则层对目标层权重
首先,根据专家意见得到资本充足率X1、资产质量X2、贷款迁徙X3和集中度风险X4四个准则层的主观优先排序顺序为：
X1>,X2>,X3>,X4
其次,根据专家意见,准则层两两比较的重要程度值如表4所示.
经过AHP模型的一致性检验,判断矩阵符合一致性,CR等于0.0253,λmax等于4.0684,CI等于0.0228,RI等于0.9000,运用软件mceAHP计算得出四个准则层的权重分别为：0.5242、0.2993、0.1210和0.0565.
同理,分别给出四个准则层下指标两两比较的重要程度值如表5—表8所示.
同理,可以计算得出资本充足率准则层X1的两个指标的权重为：0.7500,0.2500.资产质量准则层X2的5个指标的权重为：0.4530、0.2489、0.1641、0.081和0.0529.贷款迁徙准则层X3的3个指标的权重为：0.5396、0.2970和0.1634.集中度风险准则层X4的两个指标的权重为：0.6667和0.3333.
得到指标层对目标层的权重,w1等于0.7500×0.5242等于0.3924.同理,应用AHP法得到指标层主观权重值为：
θ等于（0.3924,0.1308,0.1356,0.0745,0.0243,0.0158,0.0653,0.0359,0.0198, 0.0377,0.0188）.
（4）2012年我国6家农商行的信用风险的综合评价
如上所述,结合运用AHP和熵权法求出目标属性的组合权重；应用公式（13）,再运用TOPSIS法,求出正负理想解及各决策方案的相应的贴近度,得到各方案的评估排序.
①当权重使用仅通过熵权法确定的客观权重时,即α等于1,β等于0.组合权重为：
w等于（0.0067,0.0034,0.08996,0.1182, 0.0941,0.0553,0.0079,0.2533, 0.1432,0.0085,0.0128,0.2062）应用上面公式（12）、（13）、（14）算出贴近度：
M等于（0.9590,0.8623,0.6599, 0.3414,0.3417,0.3613）得到银行信用风险评估排序为：M1>,M2>,M3>,M6>,M5>,M4.
指标权重确定方法:09-09盘股新视点：权重指标全线发力，沪指放量大涨
② α等于0.5,β等于0.5.组合权重为：w等于（0.1995,0.0671,0.1127,0.0963,0.0716,0.0398,0.0118,0.1592,0.0895,0.0141,0.0252,0.11256）应用上面公式（12）、（13）、（14）算出贴近度：M等于（0.9158,0.8220,0.6693, 0.3521,0.3091,0.3021） 得到银行信用风险评估排序为：M1>,M2>,M3>,M4>,M5>,M6.
可以看出组合①为仅运用熵权法确定的指标客观权重得到的信用风险评估排序,组合②为运用主客观权重各为50%的组合权重得到的信用风险.组合②的实证结果均为评级系统关于农商行风险评级的排序,排序也与系统评级排序相同,指标在完全用客观权重时,排序有些偏差,说明在应用多属性决策TOPSIS模型评价银行信用风险时,在确定指标权重时,同时考虑指标的主客观因素是比较科学合理的.
五、结论
第一,构建了包含资本充足率、资产质量、贷款迁徙和集中度风险四个准则层的反映银行信用风险的评价指标体系.
第二,在组合权重分别与主客观权重的两种偏差的平方和最小的情况下,最佳的组合权重结果是主客观权重各占50%.在用AHP法计算指标的主观权重时,首先求出准则层权重,然后在每个准则层下,再运用AHP法求出指标权重.若直接根据专家经验对12个指标进行两两比较,不但增加了比较困难,也很难保证主观权重值的准确性和科学性.
第三,从本文的经验研究可以看出,在确定属性指标权重时,单纯地用熵权法来确定指标权重,对银行信用风险评价排序有一定的偏差,结合AHP(层次分析法),将主观因素用定量的方法融合在多属性决策TOPSIS方法中,得到的结果更加准确与科学.
第四、多属性决策方法可以直观比较出多家银行所面临的信用风险大小,这对我国商业银行的信用风险监测具有重要意义.
第五,目前,随着我国银行监管制度的不断完善,必然会有越来越多的信用风险指标被监管部门提出,而多属性决策方法的好处就是可以将所有相关指标纳入模型之中,对若干个决策方案进行综合评价.所以在今后银行风险评估中,该方法将得到更多的应用.
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（责任编辑：刘艳）
总结：本论文可用于权重指标论文范文参考下载，权重指标相关论文写作参考研究。
指标权重确定方法引用文献:
[1] 指标论文范文 指标方面有关研究生毕业论文范文2万字
[2] 评价指标论文范文 关于评价指标专科毕业论文范文2000字
[3] 指标论文范文 指标类论文例文2500字
