我国商业银行授信方法探讨，本文主要内容关键词为：商业银行论文,授信论文,我国论文,方法论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
授信是银行对客户办理贷款、保证、承兑、进出口贸易融资以及信用卡透支等各项信贷业务的总称。授信管理主要是银行对企业额度授信的管理，即指银行根据信贷政策和客户条件对法人客户确定授信控制量，以控制风险、提高效率的管理制度。
一般来讲，授信就是指银行给企业核定的最高风险限额。在这个限度内，银行可以向企业提供贷款、承兑汇票、票据贴现、短期融资、银行担保、国际结算、债务保值、信用证等全方位的金融服务。如果超过这个额度，银行将面临着潜在的金融风险。授信实际上是银行防范金融风险的一种手段。银行实行额度授信的目标有以下三个：一是防范风险，银行对单个客户的信用不能太集中，应该有个度。二是提高效率，对于不同的授信客户，在已经确定授信额度内，不同程度的简化审批手续，直至经办行可自主地发放贷款，不必每笔贷款都报批。三是增强竞争能力。对客户作出授信额度的公开承诺，密切银行与优质客户的合作，有助于培养银行的客户群体，树立银行的良好形象。
我国现行的商业银行授信管理主要包括两个层次：一是确定客户信用等级；二是在确定客户信用等级的基础上，计算可以授予客户的信用额度。本文拟对我国商业银行授信方法进行分析并提出改进建议。
一、我国商业银行授信方法的分析
(一)我国商业银行授信方法的优点
首先，目前银行的授信都是建立在信用评级的基础上，对于信用级别的确定基本上分为两部分：一是信用意愿的评价；二是信用能力的评价，信用能力的评价又分为企业自身造血能力的分析和企业获得外部支持的能力。在确定信用评级后，结合自己的模型或者分析方法给出企业的授信额度。
其次，现行的信用等级评定体系采用了定量分析与定性分析相结合的方法。定量方面主要是通过财务指标来衡量，除此之外，还考察了企业管理水平、战略及其行业发展前景。采用定量和定性指标相结合的评定体系可以比较全面的考核客户的信用等级，对客户的评定相对客观、公正。
第三，基本上都形成了自己的授信模型。客户偿债能力是核定最高综合授信额度的核心。控制的指标主要为客户的资产负债率，并以行业或平均资产负债率作为最高控制线。而且针对不同类型的企业设定了不同的版本，使银行的授信建立在定量分析的基础上。
第四，以有效净资产为计算基础，使其具有现实意义。现有商业银行总授信额度控制量的计算公式中，不是以净资产的计算为基础，而是以有效净资产为计算基础。企业净资产中有一部分为已损耗的资产，如递延资产、商誉等，这一部分资产其实已经不再属于企业的净资产范围，不能由企业再行利用，所以在计算总授信控制量时，便将其从净资产中剔除、即以有效净资产为计算基础计算总授信控制量，这样的计算公式更符合现实意义。
(二)我国商业银行授信方法的缺陷
首先，客户最高综合授信额度根据为客户信用评级，对不同的客户信用评级采取不同的核算模型。例如，从农业银行的第一种模型来看，客户举债能力的大小是与客户的资产总额、资产负债率和行业平均负债率相关的，与企业的信用等级并没有直接的正向关系；相反，对于同行业、同资产规模、不同信用等级的客户之间存在信用等级与客户举债能力反向的关系。最高综合授信额度模型的第三种模型，农业银行对于新客户及A级客户的信用支持是建立在有效足额抵押、质押、保证额之上的，其最高综合授信额度是根据第二还款能力。但是该模型的缺陷在于对该客户最高授信额度的核定不是建立在客户风险及财务状况综合评估基础之上，过于强调贷款方式的确定，这与统一授信管理中先授信后贷款的原则有一定的出入。
其次，信用等级评定中各类指标权重主观性太强，没有相对可靠的数量分析作为基础，在授信模型中，各商业银行基本都是依靠资产负债率给客户授信，仅凭这一个指标势必导致有很多企业不适用，而且其结果的可靠性也让人怀疑。
第三，目前的授信模型只是针对企业总体授信额度。但正如前文所述，银行授信是银行对客户办理贷款、保证、承兑、进出口贸易融资以及信用卡透支等各项信贷业务的总称，而现在银行的授信没有能针对具体银行业务，而仅是一个泛泛的概念，这就增加了实际操作人员在办理具体业务中的主观性，因为每个人对每一家企业的发展可能持有不同的观点，这也使得银行的授信实践指导意义不强。
第四，在信用等级评定和授信模型中没有全面考虑区域和行业因素。目前有的商业银行在授信时也考虑到了行业的因素，但过于笼统。农业银行针对不同的行业类型把授信方法分为四类，但这种方法过于粗放，而且分类的科学性也值得进一步研究，例如，在第三种授信方法中，农业银行把外资企业和建筑安装企业划分为一类。而建设银行和交通银行在授信过程中的行业因素就更粗放。而且这三家都没有考虑区域因素。众所周知，标普和穆迪每进入一个新的国家，都会有一套新的信用评级体系指标，而我们国家地大物博，地区差异性大，在上海使用的评级指标到广西、湖南的中小企业就不适用，因此区域因素和行业因素需要进一步加强。
二、进一步改进商业银行授信方法的建议
(一)按全面性、科学性、层次性、逻辑性、可操作性的原则进一步完善信用等级评定体系
指标体系的设计要基本上涵盖全部的贷款风险因素。这是因为只有一个全面的信贷风险评价指标体系才能全面的反映企业信用状况的本来面目，才有可能对企业授信申请做出正确的决策，既提高了信贷资金的适用效益，又保障了信贷资金的安全。最重要的是指标设置应该简洁、明了、准确性强，这一方面使得基层评估人员易于接受，更易于在实际评价领域中的应用。另一方面，由于在指标设置上不存在歧义，杜绝了基层人员主观判断失误的概率。
(二)偿债能力为首要因素准则
商业银行对企业的信用等级评定首先要基于客户的清偿能力。企业只有在足够的债务清偿能力的情况下，才能充分的保障银行信贷资金的安全性。企业的债务清偿能力包括两个方面，即短期清偿能力和长期清偿能力，客户信用等级评定体系必须能够充分地体现企业的这两种清偿能力。虽然前述银行授信方法中也强调企业的偿债能力，但是在授信模型中只突出资产负债率这个偿债指标，不能全面反映企业的清偿能力。
(三)在信用等级评定和授信模型中需突出区域和行业因素
目前有的商业银行在授信时也考虑到了行业的因素，但过于笼统。行业信用评级指标可以从供求状况、行业竞争力、政策法规、债务承担能力、信贷资产质量状况及以往的信用状况等方面考虑。在此基础上还可以根据专家对行业成长性、行业结构稳定性、行业的市场状况分析、行业的运用状况分析和政策法规的影响五个方面的指标构成。地区信用评级指标可以从经济因素、信用因素和社会环境状况等因素进行考虑。
(四)根据不同规模的企业制定不同的授信方法
大型企业和中小企业的规模不同，银行在对企业进行考察时，可能花费的精力也不同。大型企业和集团的规模较大，股权关系复杂，针对这些企业的调查可能花费的时间较长，付出的精力也较多，但中小企业的规模小，财务关系简单，针对这些企业，银行可以涉及开发一套智能化系统，以简化授信成本。
(五)开发出针对银行不同业务的授信模型
由于银行的业务品种较多，针对不同业务的授信业务可能比较复杂，也不具有可操作性，但可以考虑先从重点的业务开始，例如担保和信用放款这两项。通过逐渐的积累，开发全面、系统的银行授信模型。
(六)加强数据库建设，加大数据积累力度，增强授信方法的数理支撑
目前商业银行采用简单的财务数据来进行银行授信很重要的原因就是没有强大的数据支撑。在国外，不论是银行还是外部评级机构，强大的数据库都是其竞争力的体现，而我国的银行风险薄弱，外部评级也是刚刚起步，都没有积累强大的数据库，这在较大程度上限制了授信模型的开发。因此，各银行和外部信用评级机构应把数据库建设作为改善银行授信方法的重中之重。