一、 我国商业银行信用风险管理的现状 长期以来，我国商业银行的风险管理手段都是以定性分析、经验分析为主，定量分析和各种财务工具的运用被放在次要的位置。目前，这种局面已经有很大的改进，我国商业银行基本建立起由客户评价体系——客户信用评级法和债项评价体系——贷款风险分类法所构成的两维评级体系。
（一）客户信用评级法的现状 从2001年起，我国各商业银行先后改革了信用等级分类方法，全面引入国际先进的综合分析法，引入了量化评级手段，建立起信用等级评定的评级系统，使信用等级分类上了一个新的台阶。
1．定性分析法 商业银行的传统定性评价方法中，包括财务报表、行业特征、财务信息质量、债务人管理水平等方面评价。其中，财务报表分析是最常用、最重要的方法。在对商业银行的财务分析中，财务报表是其中的重要资料。财务报表是商业银行经营与管理的概括与反映，它以规范的归类方法向股东、客户和监管部门反映商业银行的经营成果，向银行内部管理人员提供分析、衡量经营业绩和控制经营行为的依据。
此外，专家分析法也是目前我国商业银行主要的信用风险定性分析方法之一。它由一些富有经验的专家凭借自己的专业技能和主观判断，对贷款企业的一些关键因素进行权衡以后，评估其信用风险，并做出相应的信贷决策。在此方法下，信贷决策是由专家做出的。对信贷决策起决定性作用的是专业技能以及对某些关键因素的把握和权衡。
从专家分析的内容和要素的不同，又分为“5C”法、“LAPP”法、“5P”法、“5W”法等，其中“5C”有一定的代表性。
“5C”法是通过分析借款人的5项因素做出信贷决策，具体内容包括：品格（Character）、资本（Capital）、偿付能力（Capacity）、抵押品（Collateral）、周期形势（Cycle Condition）。在这一制度下，不同的专家在对同一借款人的信用进行分析时可以运用完全不同的标准，这些人在选择客户时有着强烈的偏好，这样就加剧了银行贷款的集中程度，无法实现收益和风险的合理分布。
2．定量分析法 （1）传统定量评价方法——财务比率分析 在财务报表基础上，需要进一步进行财务分析，方法很多，包括：比率分析法、因素分析法、指数分析法、边际分析法、趋势分析法、比较分析法等，其中财务比率分析是最重要的分析方法。
财务比率一般是通过将同一会计期间财务报表上的相关项目的数据进行相除求得。一般将商业银行的财务比率分为：收益比率、风险比率和其他比率。
（2）信用评分模型 信用评分模型是将反映借款人经济状况或影响借款人信用状况的若干指标(如借款企业的财务状况、借款人的收入、年龄、职业、资产状况等给予一定权重，通过某些特定方法得到能够反映信用状况的信用综合得分或违约概率值，并将其与基准值相比来决定是否给予贷款以及贷款定价，主要包括线性概率模型Logit模型、Probit模型和线性判别模型等，这种方法已被广泛应用于各种领域。
（3）信用风险度量模型（Credit Metrics） 该模型是一个以VaR方法为基础的风险管理模型。由JP摩根公司和一些合作机构（美国银行、KMV、瑞士联合银行等）于1997年推出的信用度量术，旨在提供一个进行信用风险估值的框架，用于诸如贷款和私募债券这样非交易资产的估值和风险计算。计算VaR有两个关键因素：一是可以在市场上出售的金融工具的市场价值P，而大多数贷款不会在市场上公开交易；二是金融工具市场价值的波动性或者标准差δ。在险价值法提出了一个有创意的解决框架，利用可得到的借款人的信用评级、下一年评级发生变化的概率（评级转移矩阵）、违约贷款的回收率、债券市场上的信用风险价差和收益率，就可能为任何非交易性贷款计算出一组假想的P和δ，随之算出一项贷款的信用VaR。
目前，信用风险度量模型的研究和应用缺乏一个多数人意见一致的模型或方法。各模型和方法都有各自的优势及不足之处，从风险定义、风险来源、信用事件、可回收率和求解方法五个方面进行对比分析。
（二）贷款风险五级分类法的现状 从2002年起，各商业银行全面推行贷款风险五级分类法，“一逾两呆”的期限分类方法逐渐退出历史舞台。我国现行的贷款五级分类法以风险为基础，通过判断借款人及时足额归还贷款本息的可能性，把信贷资产分为正常、关注、次级、可疑和损失五类，后三类合称为不良信贷资产。 贷款风险分类法的核心是对还款可能性的分析，对还款可能性的把握主要是从财务状况、现金流量、非财务情况和信用支持四个方面，综合考虑借款人的还款能力，还款记录、还款意愿、贷款的担保、贷款偿还的法律责任和银行的信贷管理等因素的影响。对银行客户的信用评级不同于对贷款(债项)的评级，对客户的信用评级是对客户偿还银行贷款的历史记录、主观意愿和客户还款能力的综合评价，对贷款(债项)的评级是在对客户信用评级的基础上，结合贷款方式和违约率大小进行风险评级。在具体实施五级分类法的过程中，一些商业银行设计了贷款风险分类的七大量化因素作为分类标准，分别是：借款人经营及资信情况，借款人财务状况，项目进展情况及项目能力，宏观经济、市场、行业情况，还款保证情况，银行贷款管理情况，保证偿还的法律责任及其他因素。
二、我国商业银行信用风险管理中存在的问题 随着客户信用评级法和贷款风险五级分类法的全面推行，我国商业银行风险管理的思路逐渐由定性为主向定量为主转变，各商业银行在风险控制方面都取得了很大的成就，主要表现在各商业银行不良资产率的显著下降。与此同时，必须清楚地看到，目前的信用风险管理方法还存在一些问题，在一定程度上限制了其在揭示和控制风险方面的作用。
（一）客户信用评级法存在的问题 评级指标体系的设置不尽合理。评级指标的选取以及指标权重的确定缺乏客观依据。我国商业银行通常根据经验或专家判断来选取评级指标和确定指标权重，评级标准具有很大的主观性，评级指标和权重一旦确定就很少更改，使评级结果难以反映企业真实的风险状况。不同类型企业的经营状况有所不同，使用同一模式的评级标准，显然存在局限性；同一个企业在不同的发展阶段，同一因素对其信用状况的影响可能不同，用固定的权重进行评级也是不合理的。 评级结果缺乏前瞻性。我国商业银行一般以企业过去3年的财务数据为基础进行评级。对于中长期的预测，过去的情况往往与未来趋势的相关性不大，以过去的财务数据为依据的评级结果不能准确预测企业未来的偿债能力。此外，现行的评级方法对企业发展前景重视不够，给予的权重较低，也使评级结果更多的是反映企业过去或现在的信用状况。
信用评级没有与相应的信用风险度量相结合。企业资信状况的不同和资信状况的变化对信用风险的影响是通过违约率的不同和变化而被量化的。信用等级发挥作用是通过不同的信用等级对应不同的违约率水平以及信用等级改变会导致违约率变化来实现的，即AAA级的违约率应该低于AA级，AA级的违约率要低于A级，依次类推。目前我国商业银行没有关于信用等级违约率的测量、统计，信用评级体系没有与违约率挂钩，信用评级仅应用于客户选择、授信管理等少数领域。
（二）贷款风险五级分类法存在的问题 贷款风险分类标准的设置不尽合理。贷款风险分类标准的人为因素较大。我国商业银行的贷款风险分类标准很大程度上是信贷人员主观判断的结果，而信贷人员在知识、能力、业务水平等方面的差异可能导致同一贷款不同的分类结果。更为严重的是，信贷人员有时甚至根据有利于自己利益的原则进行评定，人为地操纵分类结果，例如在其收入与清收不良资产联系的情况下，可疑类和损失类贷款的数量就可能人为地增加。
贷款风险分类标准的顺序没有合理确定。一些商业银行在执行贷款风险五级分类法时，虽然设定了一些量化因素作为分类标准，如前文所提到的七大量化指标，但这些因素或被同等对待，或由信贷人员的喜恶来决定其先后顺序，这显然是不科学、不合理的。还款能力是决定按时足额偿付最重要的因素，但在实际工作中，往往由于与客户的关系或客户提供担保品等情况而没有把借款人的还款能力置于最重要的地位。
贷款风险分类没有与特定的违约损失率相结合。贷款的风险程度是通过贷款的违约损失率来衡量的，正常类的违约损失率应低于关注类，关注类的违约损失率应低于次级类，依次类推。由于我国商业银行贷款风险分类的结果没有和特定的违约损失率相联系，按贷款分类结果实行差别定价以及根据贷款风险分类结果调整下一年度的授信额度等深层次的风险管理无法开展。 三、改进我国商业银行信用风险管理方法的对策
目前，我国商业银行面临着来自国外同行的激烈竞争，我国商业银行在信用风险管理的理念、技术、方法等都与国外同行存在明显差距，因此，完善客户信用评级法和贷款风险五级分类、尽快提高信用风险管理水平是我国银行界面临的迫切任务。
（一）完善客户信用评级法的对策 改进信用评级指标体系。科学、合理的评级指标和权重是评级体系发挥应有作用的基本前提。笔者认为可在以下几个方面进行改进：第一，加强对现金流量的分析，因为充分的现金流量是企业偿还到期债务的根本保证。我国企业从1998年起才开始编制现金流量表，商业银行对现金流量的分析和预测重视不够，可在现有的财务指标分析基础上补充现金流量比率分析，以完善财务分析体系。第二，加大企业所在行业的发展趋势、市场预期状况等评级指标的权重，使评级结果更能反映企业未来的资信状况。第三，定期对评级指标和指标的权重进行考察，根据影响企业信用状况因素的变化作出相应的调整和修正。 将违约率引入信用评级法中。违约率的取得有两种方法：一是通过信用评级确定被评对象的违约概率，二是通过违约率模型直接测定违约率。考虑到我国商业银行的实际情况，笔者认为前一种方法更可行。各商业银行可以积累历史数据，通过对以往评级结果的跟踪，把违约数量或金额与这一等级的贷款总数量或总金额进行对比，得出这个等级的违约率，建立起违约数据库，这样就可以通过同一信用等级的违约率来预测目标企业的违约概率。
改革信用评级法中过于简单的量化方法。我国商业银行现行的信用评级法主要是进行简单的财务比率分析，风险揭示不足。然而，要运用Credit Metrics、Credit Risk等现代信用风险量化度量模型，诸多条件还不具备。现阶段我国商业银行可以运用一些比较简单的模型，例如阿尔特曼的Z评分模型。Z评分模型选择了一部分最能反映借款人财务状况、对贷款质量影响最大的比率，构建了一个线性函数，Z值直接反映客户违约可能性的大小。Z评分模型所选取的财务比率可以从客户的财务数据中得到，具有较强的可操作性；计算出来的Z值较为明确地反映客户的信用状况，运用这一模型对完善信用评级方法有一定借鉴作用。
（二）完善贷款风险五级分类法的对策 改进贷款风险分类标准的设置。加强贷款分类标准的量化。对贷款分类标准中可以量化的因素，如借款人的财务状况评价，可以通过调查统计，得出同行业的平均值以及同行业上市公司的平均值，以此为基础设定不同级别的标准值，使分类标准更具操作性。对于其他不能直接量化的标准，可以使用加权打分法，根据不同标准对还款可能性的影响确定合理的权重，在统计分析的基础上设定每一级别的分数。