（东华大学旭日工商管理学院  中国上海200051）

[摘 要]：在信用突变环境下，传统的基于模糊评价技术的信用风险预警模型存在较大的功能局限性。对此，文章运用偏好信息熵与物元可拓理论相融合的偏好熵权物元可拓方法，构建了基于偏好熵权物元可拓的商业银行信用风险预警模型，并进行了预警模型的实证分析。文章认为，基于偏好熵权物元可拓的信用风险预警模型的优势在于，通过偏好信息熵与物元可拓理论相融合的偏好熵权物元可拓方法，使得信用突变下信用风险的预警结果具有较好的平滑性与客观性，此外，该模型的综合关联度预警功能，提高了信用风险预警结果的精确度，很好地解决了信用突变下商业银行信用风险的预警问题。

[关键词]：信用突变；商业银行；信用风险；预警模型；偏好熵权物元可拓

JEL分类：G21,G13,C61   中图分类号：F830.9   文献标识码：A   文章编号

Empirical Research and Commercial Bank Credit Risk Early-Warning Model under Credit Mutation Status

——based on Preference Entropy-weight and Matter-element Extension

Gu Haifeng

( Glorious Sun School of Business and Management of Donghua University , Shanghai China 200051)

[Abstract]: Traditional credit risk early-warning model based on fuzzy assessment technique exists larger functional limitations under credit mutation status. This paper constructs Commercial bank credit risk early-warning model based on Preference entropy-weight and matter-element extension by applying preference entropy-weight and matter-element extension technique, and gives a relative example analysis. It believes that the superiority of model is to fufil double smothing function to credit risk under credit mutation status by merging Preference information entropy into matter-element extension. In addition, complex relativity early-warning function of the model enhances accuracy of commercial bank credit risk early-warning. Which solves the problem to commercial bank credit risk early-warning under credit steadiness status.

[Keywords]:Credit Mutation; Commercial Bank; Credit Risk; Early-Warning Model; Preference Entropy-weight and Matter-element Extension

一．问题提出及研究述评

信息经济学认为，信息不对称将引发逆向选择与道德风险问题^[1]。信贷市场的信息不对称，将促使贷款企业为博取银行贷款而采用粉饰财务报表等违规行为，导致商业银行放贷过程中的逆向选择行为，此外，贷款企业获得银行贷款后，为博取高收益而擅自变更贷款用途，道德风险行为发生，而逆向选择与道德风险正是引发商业银行信用风险的根本原因。在信息不对称状态下，商业银行难以准确观测到贷款企业的信用风险水平，为控制信用风险及提升预期收益水平，商业银行实施“信贷配给”机制将成为常态。信贷配给将导致信贷资金无法实现市场化出清目标，部分信贷资金只能通过非市场方式配置给已处于融资需求过度的国有企业等大型企业，而急需信贷支持的中小企业群体则陷入融资困境^[2]。对此，Stiglitz（1991）^[3]、Banerjee（1994）^[4]、Berger（1995；2002）^[5][6]、Alian（2001）^[7]等学者试图引入中小银行来缓解中小企业融资困境。然而，Baltensperger（1998）^[8]认为，引入中小银行仅仅是银行体系的内部化分工，无法缓解中小企业融资困境。对此，顾海峰（2008）^[9]认为，将担保机制引入信贷市场，充分发挥担保机构所具有的地域性信息优势功能，可以有效缓解银企之间的信息不对称，以此来提升商业银行的放贷意愿，从而缓解中小企业的融资困境。事实上，提升商业银行对中小企业的放贷意愿是以担保机构分担商业银行贷款风险为前提条件的，然而，传统信贷模式下商业银行与担保机构之间往往孤立式运作、缺乏协作性，导致担保机构未必能够实现分担商业银行贷款风险的功能，因为担保机构一旦陷入债务代偿危机，则将成为商业银行信用风险的另一来源。可见，在传统信贷模式下，商业银行不仅要面对来自于贷款企业的信用风险，而且还可能面临来自于担保机构的信用风险，双重信用风险将不利于中小企业融资。对此，顾海峰（2010）^[10]提出，鉴于贷款企业是商业银行与担保机构信用风险的共同来源体，应建立银保协作机制及推行银保协作型信贷模式，以此来提升商业银行对中小企业的信贷支持效能，从而改进信贷市场的资金配置效率。此外，要提升商业银行信贷资金的投放效率，还应强化商业银行信用风险的管控功能，考虑到商业银行信用风险管控目标的实现，不仅依赖于对贷款企业的事前审核环节，而且还依赖于对贷款企业的事后监控环节。对贷款企业的事前审核环节，就是商业银行对来自于贷款企业的信用风险进行测度，将高风险企业排除在信贷之外；而对贷款企业的事后监控环节，就是商业银行对来自于贷款企业的信用风险进行预警，一旦出现警情，商业银行将采取相应的风险控制措施。对此，提升商业银行信用风险的预警功能，将成为商业银行实现信用风险管控目标的重要保障。此外，在银保协作型信贷模式下，商业银行所面临的信用风险主要来自于贷款企业，因此，商业银行应构建科学高效的信用风险预警系统，并运用预警系统对贷款企业各项指标进行监测，一旦预警系统监测到贷款企业出现警情，商业银行将依据不同警情及时采取相应的风险控制措施，以此来抑制信用风险的蔓延，从而实现信用风险的管控目标。此外，信用风险预警系统功能的发挥，主要取决于信用风险预警模型，因此，构建商业银行信用风险预警模型，对于商业银行实现信用风险管控目标将具有非常重要的理论与实现意义。