1.什么是零售信用
2.零售信用风险管理的重要性[1]
近年来，快速发展的美国零售信用市场向业界、监管机构以及学术界提出了特殊的挑战。如图一所示，美国商业银行的贷款组成中，消费者贷款(包括家庭循环权益贷款)已经超过工商业贷款，显示出零售信用变得越来越重要。相比批发贷款模型已经处于实用阶段，零售贷款信用风险计量方面的研究却很少。
零售业务在我国的发展同样迅速且前景广阔。首先，我国具有不断扩大的消费人群，有关统计显示，中国大概每年新增2000万左右具有中等消费水平的人士。第二，政府支持。今后几年在中国实施宏观调控政策的过程中，政府将着力更加有效地把国内消费调动起来。目前主要的零售业务种类在我国都得到不同程度的发展。例如，住房抵押贷款业务，汽车贷款业务，信用卡业务，教育贷款业务等。2003年，中国工商银行新增贷款3907亿元，增长12.3% ，其中，个人消费类贷款新增1046亿元，占全部新增26.8% ，显示出零售业务的快速增长。如表一所示，其中主要为个人住房和汽车消费贷款等。中国银行近年来的贷款增长情况(包括境内、境外)可以得出相似的结论，中国银行2003年消费信贷增长率超过所有其它行业，达到35.2% 。
2004年我国购房贷款增长继续保持稳定增长势头，年末贷款余额为1.6万亿元，增长35.15% ，消费贷款也增加了4327亿元。虽然我国的零售信用业务市场暂时还未全面超越商业信用，但是也正因如此，才更有必要在其发展的初期就加强管理，否则极有可能重蹈我国国有银行在初期由于忽视风险管理，形成的大量工商业不良贷款给银行的发展带来巨大历史包袱的覆辙。加强我国零售信用风险管理的必要性还可以从以下几方面理解。首先，零售信用风险管理在BIS II中做出了更为详细而且切合实际的规定。
其次，有助于解决中小企业贷款难的问题，同时也能够提高银行的盈利水平。另外，2006年底我国将全面给予外资银行国民待遇，我国商业银行在零售信用方面将面对更大挑战。最后，金融脱媒现象促使商业银行应该更加重视零售业务。
从零售信用所固有的微观结构看，零售信用风险管理也是重要的。零售市场的特别之处使得无法简单照搬批发信用分析模型。零售信用市场为较小并通常未被评级的借款者提供资金，因此，相对较小的单笔贷款规模使得任何个别贷款的信用风险都很小，任何单笔零售贷款引起的损失都不会导致银行破产。因此，判定单笔贷款信用风险的成本常常比所能带来的收益大，即确定个别零售贷款的信用风险可能是没有价值的。批发信用市场与较大的且具有评级的借款者打交道。
这些大额贷款常常是组合型的，因此便于形成二级市场，而对于零售贷款这个市场还不存在。在二级市场上，贷款价格的信息是可知的。相反的，由于零售贷款不被频繁用于交易，因此无法得到价格的波动性记录，也就无法建立未来价格的预期。资产证券化使得可以交易抵押贷款、信用卡或汽车贷款的资产组合，但是个别零售贷款的风险特征仍然难以得知。诸如PD (违约概率)、LGD (违约损失率)、EAD (违约敞口)以及相关性这些风险特征与批发贷款市场都不相同，所以批发贷款市场的参数无法准确用于零售市场。这充分说明了研究零售信用风险的必要性。
3.计量零售信用风险的传统方法[1]
BIS这样定义零售信用：针对消费者或商业的，包含大量低值贷款的同质的资产组合，任何单笔敞口的增加带来的风险都很小。协议说明零售信用包括三种不同的敞口类型，即住房抵押贷款敞口、循环零售信用敞口以及其它零售敞口。每种都有自己的风险权重函数，对于零售敞口，只有高级IRB方法可用。图二所示为LGD等于45%时，三种零售信用的PD与RW (风险权重)的关系。小企业贷款只要被银行以处理其它零售信用相同的方式处理，则也被包括在内。SME (中小企业)借款者被巴塞尔委员会定义为年销售额不超过5000万欧元的企业。那些把SME敞口视为一种同质资产组合(与处理零售敞口方式相同)加以管理，并且银行的任何单笔SME敞口不超过100万欧元的银行也被允许适用零售IRB资本要求。关于SME的敞口处理及其与小企业贷款的不同处理也是零售信用研究的一个热点。零售信用风险管理的主要方法有如下分类：
(1)专家系统。历史上，银行家依赖贷款官员专家系统，例如5Cs(character，capital，capacity，collateral，cycleconditions)信用评估信用质量。人工神经网络被开发为更具客观性的专家系统。利用历史违约数据和提前还款记录可以对其进行训练，而且可以赋予相应权重。然而，如果对其过多训练的话。神经网络可能会“过度拟合” 一个数据库。而且，神经网络的应用与维护过于昂贵并且缺乏透明性。
(2)内部评级系统。美国的货币监理署(OCC)一直以来都要求银行使用内部评级系统对贷款的信用质量进行评级。然而，评级系统比较粗糙。很多银行为了迎接2006年新巴塞尔协议的执行，纷纷制定了评级系统。它可以是一维的，其中每笔贷款基于PD进行评级，也可以是二维的。其中每个借款人的PD与个别贷款的损失程度分别进行评估。
(3)信用评分模型。信用评分模型相对较为便宜而且没有主观性和不一致性的缺点。在美国，最为广泛使用的信用评分模型是由Fair Isaac公司(FICO)开发的。由于他们的模型被广泛使用，个人信用评估变得更加方便，消费者可以直接通过使用互联网(www.myflCO.com)确定他们的信用评分。信用评分模型的缺点是数据的限制以及线性假设。
(4)小企业贷款的定价。对于小企业来说，财务数据有时难以得到，通过与借款人发展关系以获取关于客户信用的必要信息，这就是所谓的关系贷款(relationship loans)。交易型贷款(transactional loans)与关系贷款不同，银行分析的是整个交易零售贷款组合的PD和LGD。交易贷款在美国银行业的普及与美国拥有完备的信用体系有很大关系。
4.计量零售信用风险的现代模型[1]
1.直接从历史数据估计损失分布参数
这个方法可以看成是类似“自顶向下” 的方法，直接依赖于实际的零售信用组合类别的历史绩效。首先是建立每种零售产品的分类，这种分类必须依据每个历史期间，这些期间的贷款数据逐笔都以某种格式保存。典型的，银行的信息管理系统可以为这个程序提供48—72个月的历史数据。一旦历史数据收集完毕，分析人员可以分析计算出估计的经济资本。方法的好处是无需费力估计包括损失相关性在内的参数。
2.结构化或“自底向上” 信用风险模型
零售信用组合的结构化模型的构建类似于批发贷款组合模型的过程。风险分析首先需要估计个别资产或组合资产的各个参数。一旦参数被估计出来并得出资产组合的损失标准差，则假设一个特定的“肥尾”分布形式(常见为Beta分布)。结构化方法的鲁棒性取决于参数估计的质量。与商业资产组合一样，EDF和LGD是最重要的两个需要加以估计的参数。
3.非参数方法估计
零售信用损失分布一些先进银行正在尝试用基于Monte Carlo模拟的纯粹的非参数化方法对损失分布进行估计。在这个方法中，个别贷款水平的历史数据被用于连续得出零售贷款的假设的组合，这些假设组合满足当前资产组合的构成。根据历史数据，通过随机构造出符合当前实际风险特征的假设贷款组合。此方法虽然需要大量机器运算，但是避免了计量相关性。
无论运用什么方式进行零售信用风险分析，有几个问题是必须加以关注和解决的。
一，多样化。如果分布估计每个零售产品的经济资本，则简单加总的结果是高估了经济资本。因此，在解释多样化效应对整个经济资本的影响时，分析人员必须找到某种方法以合计整个信用组合的经济资本估计。
二，宏观经济事件。另一个信用分析人员在管理零售信用风险时需要面对的问题是如何处理宏观经济低迷时的预期。这个问题的处理常常是在结构化模型中综合入一个略高的相关性参数加以解决。
三，内含期权。最后一个零售信用风险模型需要处理的是零售产品的提前偿还问题。这主要发生在抵押贷款中。一些银行把提前偿付风险看作是信用风险的一种形式，其它机构把它看作是市场风险。
以上分析了零售信用风险管理的微观模型选择。因为我国的金融环境具有其特殊性，因此在关注微观研究方法的同时，宏观层面可以采取哪些举措也是应该予以重视的。
5.我国加强零售信用风险管理的宏观举措[1]
1.商业银行应该实现风险管理、市场以及资产增长的综合平衡。
在大力开拓零售业务市场的同时。必须以有效的信用风险控制手段为前提和保障。例如，央行数据显示，曾经火爆的我国汽车消费贷款市场自2003年起出现大幅下降，一个重要原因就是由于国内缺乏个人信用体系，同时银行没有有效的识别并管理这种新兴业务带来的零售信用风险的手段，盲目扩大市场份额，导致恶意欠贷逃贷案件比例的上升，给银行带来很大损失。
2.继续推进利率市场化改革，以使银行更好掌握贷款定价主动权。
银行的贷款利率就是银行提供产品的价格，必须利用利率对不同风险水平的贷款予以不同定价。只有银行拥有充分的贷款利率定价权，信用风险管理与计量才有意义。
可喜的是，我国的利率市场化进程正在积极推进。2004年l0月28日央行的利率调整。取消了贷款上浮的限制。2005年2月1日，央行发布了《稳步推进利率市场化报告》。2005年3月17日起，央行调整商业银行自营性个人住房贷款政策。这些举措对中小企业贷款以及个人消费贷款等零售业务的信用风险控制必将产生积极影响。
3.条件成熟的情况下，推进零售信用产品的资产证券化及二级市场的建设。
目前美国等发达国家的中小企业的零售贷款趋势是交易型贷款，交易型贷款成为主流的结果是零售信用处理的标准化，因此有可能通过二级市场进行交易，增加整个贷款市场的流动性，促进零售信用业务的发展，也有利于商业银行从事更具竞争力的风险管理工作，如图三，美国贷款二级市场的2003年交易量已近1500亿美元。目前我国有关部门对此的操作的确是在进行之中。今年3月21日，中国人民银行宣布信贷资产证券化试点工作正式启动。国家开发银行和中国建设银行作为试点单位，将分别进行信贷资产证券化和住房抵押贷款证券化的试点。
4.加强全社会信用体系建设以及促进征信行业的发展。
关于社会信用体系的建设以及征信业的发展的必要性已经在理论界和实务界形成共识。为此必须做出的努力是i推进相关立法；建立专门信用管理机构；大力促进征信服务业的发展并加强对其的管理；保证信用数据的披露与共享等。央行今年3月15日公布了《个人信用信息基础数据库管理办法(暂行)》草案，这标志着全国统一的“个人信用信息的基础数据库”正在抓紧建设。从风险管理发展的角度看，信用数据不仅要有关于客户信用“负面”的数据，更为重要的是，还要有“正面” 的数据。
5.开发与应用适合我国银行实际的内部零售风险模型并建立和完善数据库系统。
我国商业银行的风险量化管理水平还比较低，与国际先进银行强调以风险计量为核心的风险管理文化差距较大。
为此，我们应该致力于研究、开发和应用适合中围国情又有国际先进性的内部风险计量模型，对风险进行更为精细的管理和计量。对于零售信用风险模型的处理主要有两种方式：一是直接利用已有的公司信用风险模型，但是需要修改参数或建立针对零售信用的数据库予以支持。另外就是完全自主开发。必须重视客户数据的记录、跟踪和分析，只有这样才能更好发挥模型的作用。