揭示信用评级与信用评估技术风险(doc 14页

揭示信用评级与信用评估技术风险(doc 14页)1 引言刚刚过去的2005年，是我国债券市场发展史上具有重要意义的一年。

有关主管部门推出了远期交易、短期融资券和资产支持证券等一系列创新举措，企业债券市场有了较大发展，全年发行企业债37只、654亿元（面值），分别比上年增长94.74％和100.47％。

特别是自2005年5月24日中国人民银行颁布《短期融资券管理办法》、允许符合条件的非金融企业在银行间债券市场向合格机构投资者发行短期融资券以来，我国企业短期融资券市场发展迅猛，截至2005年底，共有68家企业发行了86只短期融资券，发债规模超过1400亿元。

债券市场的快速发展有利于完善我国货币政策传导机制并推动利率市场化改革、推进资本市场与货币市场的协调发展、提高资源配置效率，但与此同时，也面临着信用风险不断扩大的威胁。

信用风险的产生源于金融市场中客观存在的信息不对称。

投资者受时间、成本及专业能力所限，通常难以及时准确获得筹资方偿债能力方面的信息。

信用交易在信息不对称情况下进行，就会使投资者暴露在不确定的信用风险中。

一旦筹资方大面积发生偿债违约，就可能造成金融市场的债务链断裂，引发金融危机，令金融系统甚至整个经济系统遭受巨大破坏。

因此，为了防范信用风险，金融市场需要能够充分揭示信用风险的高品质信用信息广泛和自由地传播，以降低信息不对称程度。

信用评级机构是信用信息的提供者。

由于我国信用评级的历史还较短，国内信用评级机构与世界著名的信用评级机构相比，无论在资金、技术以及规模等方面尚有巨大的差距，我国债券市的非理性。

因此，无论是发行人、投资者还是金融监管部门，都需要一个中立的、公正的和权威性的机构向外界披露发行人的信息，充分揭示信用风险，从而减少企业的融资成本，降低投资者的投资风险，并为监管部门提高市场监管效率服务。

评级机构的市场地位不仅依赖于其独立、公正、客观的评级立场，更源于其对信用风险充分、有效的揭示，从而使得评级结果所反映的信息具有很高的市场参考价值。

国外的研究表明，当把信用等级作为虚拟变量与衡量债券偿债能力的其他经济变量一起放入解释资金成本的回归模型当中检验时发现，扣除了经济变量的影响之外，信用级别本身能够显著影响资金的成本，即等级越高者，融资成本越低，说明等级本身包含了市场公开信息以外的附加信息价值。

评级本身是一个创造信息、增加市场信息供应量的过程，尤其在信息不充分的市场上，信用评级具有更高的价值。

此外，信用评级是一个持续的过程，跟踪评级意味着受评对象“永远”受到评级机构的“监督”，信用等级的变更（降级或升级）能够给市场传递重要的信息，特别是降级能够产生显著的负面信息效果。

信息的附加值来源于评级机构对信息的加工和整理过程，即评级技术。

评级技术就是在掌握公开信息和收集私人信息的基础上，对信息进行加工、整理和挖掘的过程，以及将他们抽象成决定信用质量的关键性变量或因素，并对这些变量的影响程度进行分析，最后得出表征风险高低的信用等级的过程。

信息的加工过程需要高度的专业知识与技术，具有很高的知识含量，这就是为什么同样是面对公开信息，投资者不能有效“复制”出评级机构的评级结果，而必须依赖于评级机构的专业技术。

作为金融市场的参与者和以盈利为目的的组织，充分、有效揭示风险，并在这个过程中保持独立、公正和客观是评级机构赖以生存的基础，也是市场对评级机构的基本要求。

2.2 不断发展的信用风险分析技术信用评级没有固定的公式，是一种开放的、不断发展的技术体系，能够兼容各种定量分析技术。

20世纪70年代以前，度量信用风险的方法和模型主要是借助于各种报表提供的静态财务数据，进而通过分析经济体的各种信息来相对主观地评价其信用质量。

80年代以来，信用市场的发展和信用风险的变化使得风险度量研究领域开始出现了许多新的量化分析方法和度量模型。

目前，西方发达国家(特别是美国)较为流行的模型和方法大体上可以分为两类：一是古典的(或称之为传统的)信用风险度量模型，包括专家制度模型、Z—评分模型和ZETA模型等；二是现代信用风险度量模型，目前比较流行的如：J.P.摩根的信用度量制模型(Credit Metrics Model)、KMV公司的信用监测模型（Credit Monitor Model）、瑞士信贷银行的Credit Risk+模型以及麦肯锡公司的Credit Portfolio View模型等。

对于上述种种流行的模型，我们需要注意的是：（1）每种模型各有优缺点，具有各自的特点，不能相互替代，国外学者对这些模型所做的有效性检验证实了这一点。

有鉴于此，人们在使用某种模型时可将另外一种可配套使用的模型结合起来，做到优势互补，以取得较好的效果。

（2）没有一个模型已经达到成熟完美的程度，它们均存在着这样或那样的弱点，尚须进一步改进和完善。

同时，再完美的信用风险模型也仅仅是信用风险分析的工具，任何复杂的数量分析都不能代替信用评级中的经验判断，况且现有的信用风险模型还未达到完美的程度，人们还将面临着模型风险。

（3）现代信用风险模型的建立需要大量的参数估计，例如违约概率、违约损失率、信用等级转换概率等等，这些参数的估计是以历史经验数据为基础的。

所以，上述模型的建立基础是发达国家几十年、甚至上百年有关信用资产和信用评级的历史数据库。

即使古典（传统）的Z评分模型和ZETA评分模型也是建立在发达国家（美国）的企业的历史统计数据基础之上的。

由于信用分析的本质在于揭示信用风险，一国经济发展所处的阶段、工业化程度以及社会和文化背景等不同，信用风险的影响因素和表现形式也不一样，信用分析的具体内容和侧重点必然也有所不同。

因此，上述信用风险模型具有特定的适用范围和对象，不具有普遍适用性。

因此，信用评级还不能算是一门科学，至少目前还不是。

上述种种信用风险度量模型只是信用评级的手段，这是因为：从理论上看，①信用风险是一个本身无法很好定义的问题；②统计模型并没有完全揭示相关变量与信用质量下降之间的因果关系；③数学模型为了处理上的方便所作的假设可能不正确；④模型并没有得到有效的验证。

从实务上看，没有人仅依据模型的结果来发放贷款或进行投资。

从国内研究现状来看，对于信用风险度量的研究尚处于起步阶段，大多还主要停留在定性分析上，仍然是以对经济体报表中反映出的各种财务比率分析为主。

从国内已出版的或已经发表的有关信用风险度量的著作和论文来看，涉及的定量分析还较少，迄今为止还没有见到度量信用风险的最新的两种方法——期权推理分析法和VaR方法的有效应用。

3 信用评级中的现金流分析3.1 信用评级中现金流分析的特点现金流分析是信用评级中财务分析的重点和落脚点，因为正常情况下，企业的债务是需要用现金来偿还的。

如果不能提供足够的可以用来偿还债务的现金，企业即使有很好的盈利水平和资本结构也是无用的。

现金流按照现金的来源及使用可以划分为经营活动产生的现金流量、投资活动产生的现金流量和筹资活动产生的现金流量，其中，经营活动产生的现金流量是指企业通过运用所拥有或控制的经营性资产所创造的现金流量，主要是与企业营业利润有关的现金流量，这是信用评级中现金流分析时重点考虑的部分，因为这部分现金流是企业可以持续稳定地用于偿还长、短期债务的主要来源。

值得注意的是，对于投资活动和筹资活动所产生的现金流入不是我们分析的重要内容，因为我们认为企业靠投资和筹资所产生的现金流入均是一种暂时的行为，不具有持续性并且很大程度上受到外部因素的影响，因此我们在评价企业产生现金能力时，这两种现金收入来源一般情况下并不能作为我们判断的依据。

但是，投资活动和筹资活动中部分现金流出却是需要我们重点关注的部分，比如企业的资本支出、股利支出等等，这些是在企业偿还债务之前维护企业正常运营必须的现金支出。

信用评级中现金流分析的另一个突出特点是站在债权人的立场上，而并非站在股东的立场上。

债权人和股东的立场不同，对现金流的理解是有区别的，比如对自由现金流的理解，作为股东来说，用于股利分配的现金支出属于自由现金流，而对于债权人来说则不属于自由现金流。

因为从债权人角度看，企业在产生了经营性净现金流后，总是优先考虑股东的利益而进行股利分配，一般情况下作为债权人无权参与股利分配决策，因此，对债权人来说，只有股利分配以后剩余的现金才是偿还企业债务本金和利息的来源。

除了按照企业经济活动性质将现金流量分为经营活动现金流量、投资活动现金流量、筹资活动现金流量外，在评级分析中常常用到其它的现金流概念，大公现金流分析中运用的三个重要概念是：经营现金总流量、留存现金流量和自由现金流量。

它们之间的层次及关系如图1所示： 经营性总现金流经营性净现金流 营运资金留存现金流 股利、自由现金流 必要资图 1 现金流量层3.2 信用评级中现金流预测方法3.2.1 需考虑的因素信用评级是通过对过去和现在的分析来预测未来，因此，信用评级中的现金流分析重点是对企业未来现金流量的预测。

对企业未来现金流量的预测应该建立在对企业历史经营情况和未来发展规划以及企业经营环境有充分了解的基础上进行，对未来的预测是一种可能的未来趋势的主观预测，要提高预测的准确性，使之尽可能与未来可能的发展趋势相符合，预测时必须考虑影响企业现金流量的各种因素。

其中包括直接因素（或称内部因素）和间接因素（或称外部因素）两个方面，具体见图2。

3.2.2 预测方法（1）模型预测法（拉巴波特模型） 经营历史发展战宏观经济环境行业发展趋势政策和监管环境 市场竞争态势 直接因素会直接导致短在外部环境没有重大变化的情况下，图2 现金流预测需基本模型：CF t = S t-1×(1+g t)×P t×(1–T t ) –(S t–S t-1) ×(F t +W t)其中：CF——当期现金流量；S ——前期销售额，即销售收入g——当期销售额年增长率P——当期销售利润率T ——当期所得税率。

按公司实际所得税率计算F——当期销售额每增加1元所需追加的固定资本投资W——销售额每增加1元所需追加的营运资本投资t——预测期内某一年度虽然这一模型可为我们开发现金流预测模型提供重要借鉴意义，但目前我们不赞成单独采用该模型，除非企业经营非常稳定，因为该模型在中国的适应性还有待进一步证实。

（2）假设预测法①基本思路该方法以收入为基本出发点，并考虑影响现金流的各因素与收入的关系，预测公司未来的销售收入、销售成本、主营业务税金及附加、营业费用、所得税、营运成本、其他业务利润、固定资产投资等，然后进行未来的现金流量预测。

② 适用范围该方法主要适用于收入基本稳定或稳定增长，且成本与收入比例相对稳定的行业，包括服务性行业和产、销稳定的生产性行业。

该方法的优点是以收入为基本出发点，并考虑影响现金流的各因素与收入的关系，使现金流的预测更准确，而且预测方法也比较简洁。