靳晨升++李軍++童超

【摘 要】 在國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行背景下，全國(guó)各地信貸企業(yè)擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)相繼爆發(fā)，擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)已成為商業(yè)銀行區(qū)域性、系統(tǒng)性信貸風(fēng)險(xiǎn)管控的重點(diǎn)。借鑒大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的研究成果，從商業(yè)銀行視角出發(fā)，將矩陣識(shí)別與擔(dān)保圈網(wǎng)絡(luò)的脆弱性分析結(jié)合，提出了一種改進(jìn)的脆弱性分析模型，測(cè)度了風(fēng)險(xiǎn)閾值的合理邊界。從三個(gè)階段分析和測(cè)度，第一階段通過矩陣識(shí)別出所有的信貸企業(yè)擔(dān)保圈，第二階段借鑒商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分類，第三階段通過脆弱性分析預(yù)測(cè)出擔(dān)保圈內(nèi)違約風(fēng)險(xiǎn)最大的信貸企業(yè)。調(diào)用某省商業(yè)銀行信貸企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，利用該銀行SAS審計(jì)信息分析系統(tǒng)，繪制出2016年該省某經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)內(nèi)所有信貸企業(yè)的擔(dān)保圈關(guān)系圖，并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)警，提出風(fēng)險(xiǎn)化解措施。實(shí)證結(jié)果與該省商業(yè)銀行信貸監(jiān)測(cè)結(jié)果一致，該方法實(shí)現(xiàn)了定性和定量的有機(jī)結(jié)合，具有一定的實(shí)際應(yīng)用意義和學(xué)術(shù)參考價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】 信貸企業(yè)； 擔(dān)保圈； 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警； 脆弱性分析

【中圖分類號(hào)】 F832.2 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937（2017）13-0032-06

一、研究背景

信貸企業(yè)擔(dān)保圈，通常是指多家信貸企業(yè)通過擔(dān)保和互保等形式，形成的具有多對(duì)擔(dān)保關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)群體，擔(dān)保形式常見的有互保、交叉擔(dān)保和循環(huán)擔(dān)保[1-2]。在國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行壓力下，商業(yè)銀行信貸規(guī)模逐步收緊，全國(guó)各地的擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)問題相繼暴露，擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)成為區(qū)域性、系統(tǒng)性信用風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的主要形式之一[3-4]，可謂“牽一發(fā)而動(dòng)全局”，無疑對(duì)商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。因此，從商業(yè)銀行視角出發(fā)，積極探索信貸企業(yè)擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與預(yù)警方法并采取相應(yīng)的措施，對(duì)防止信貸企業(yè)擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)一步蔓延，保證商業(yè)銀行信貸資金安全具有重要的意義[5-6]。

20世紀(jì)80年代以來，隨著西方國(guó)家金融市場(chǎng)化進(jìn)程相繼完成，商業(yè)銀行之間的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)趨于白熱化，信貸企業(yè)之間的擔(dān)保關(guān)系等要素的重要性逐漸被重視，出現(xiàn)了大量的信貸企業(yè)擔(dān)保實(shí)證研究理論，引起了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者對(duì)信貸企業(yè)擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)的廣泛重視，西方學(xué)者涉及該理論的研究大致分為三個(gè)層次：第一層次是信貸配給的交易成本擔(dān)保理論，如Barro et al.[7]研究了關(guān)于擔(dān)保的影響因素，提出了擔(dān)保理論的融資類模型，研究對(duì)象包括交易成本、信貸規(guī)模和經(jīng)濟(jì)功能等；第二層次是信貸配給的代理成本擔(dān)保理論，如Chen x y et al.[8]提出了擔(dān)保在處理股東和債權(quán)人之間利益關(guān)系的債務(wù)功能，可以通過擔(dān)保減弱貸款項(xiàng)目的高風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)緩解股東間存在的利益沖突，避免風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生轉(zhuǎn)移和債券人的利益受到損失，該理論被稱為替代效應(yīng)；第三層次是逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)擔(dān)保理論，如Bin et al.[9]提出了在商業(yè)銀行視角下，擔(dān)保、利率與信貸分配間的關(guān)系，提出了擔(dān)保逆向選擇理論，該理論從不對(duì)稱信息出發(fā)，根據(jù)道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇因素，使利率和期限等擔(dān)保和貸款要素成為一種新的結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)被稱之為信貸契約，商業(yè)銀行之所以存在不同的債務(wù)合約結(jié)構(gòu)，正是在契約結(jié)構(gòu)因素的篩選過程中形成的。

目前，中國(guó)比較有代表性的理論研究有：馮根福等[10]認(rèn)為由于中國(guó)的上市公司提供相互擔(dān)保，這就使得上市公司和商業(yè)銀行之間不可避免地存在道德風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，上市公司之間的相關(guān)擔(dān)保也不同程度地存在一定逆向選擇；敖慧[11]以信息不對(duì)稱理論為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)中國(guó)中小企業(yè)擔(dān)保行為的表現(xiàn)形式進(jìn)行分析，認(rèn)為中小企業(yè)在擔(dān)保中存在雙重的逆向選擇；袁嵩迪[12]認(rèn)為中國(guó)的公司治理通常存在結(jié)構(gòu)上的缺陷，表現(xiàn)為“一股獨(dú)大”，大股東及關(guān)聯(lián)人之間的擔(dān)保，往往是利用擔(dān)保占用信貸資金或?qū)L(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移，大股東就會(huì)借助其絕對(duì)控股權(quán)在資金募集和為企業(yè)擔(dān)保過程中來牟取私利，其行為損害了上市公司的正當(dāng)利益。

綜合以上文獻(xiàn)，學(xué)術(shù)界對(duì)擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與控制措施的研究對(duì)象多為上市公司，針對(duì)商業(yè)銀行視角下信貸企業(yè)的理論研究相對(duì)較少，且多為定性分析，缺乏對(duì)復(fù)雜擔(dān)保圈網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)性和全局性的定量分析，存在一定局限性，不利于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管控政策的制定和實(shí)施[13-14]。西方國(guó)家雖然提出較多理論模型和方法，但由于國(guó)情不同，在我國(guó)的適用范圍有限。本文借鑒國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究成果，從商業(yè)銀行的視角出發(fā)，研究信貸企業(yè)擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)，提出一種基于改進(jìn)的脆弱性分析[15-17]模型，該模型借鑒商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)體系評(píng)價(jià)方法，利用SAS審計(jì)信息分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了定性和定量的有效結(jié)合，通過調(diào)用某省商業(yè)銀行信貸企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)該省某經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)內(nèi)的信貸企業(yè)擔(dān)保圈進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)警，并有針對(duì)性地提出建議和措施，驗(yàn)證了模型的有效性和準(zhǔn)確性。

二、改進(jìn)的脆弱性分析模型

本文基于改進(jìn)的脆弱性分析模型，提出一種信貸企業(yè)擔(dān)保圈定性分析和定量計(jì)算相結(jié)合的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，具體流程見圖1。

（一）矩陣識(shí)別

基本思路是：使用窮舉查找的方法，對(duì)區(qū)域內(nèi)所有的擔(dān)保關(guān)系進(jìn)行識(shí)別，直到形成封閉的圈為止，對(duì)圈內(nèi)所有的企業(yè)進(jìn)行標(biāo)識(shí)，記錄各自不交叉的擔(dān)保圈[18-19]，將結(jié)果整理，具體步驟如下：

第一步：在商業(yè)銀行信貸客戶的數(shù)據(jù)庫(kù)中，下載信貸客戶擔(dān)保關(guān)系對(duì)應(yīng)表，該表包括“借款人代碼”和“保證人代碼”共兩列，其中，借款人代碼用J表示，保證人代碼用B表示，形成擔(dān)保關(guān)系的基礎(chǔ)表記為S，如果區(qū)域內(nèi)的擔(dān)保關(guān)系為n對(duì)，那么該矩陣計(jì)為n×2的2列矩陣。

S=（JB）=j1b1j2b2…jnbn （1）

第二步：在擔(dān)保關(guān)系矩陣S中，取第一行記為V=（j1b1），假設(shè)V的第一個(gè)元素為j1，記錄為W，那么通過在S中查詢所有包含W的行，將查詢結(jié)果存放到V中，并將S中相應(yīng)的行刪除，比如W存在于基礎(chǔ)矩陣S中，并且W出現(xiàn)于S中的第1、3、6行，那么此時(shí)的V矩陣可表示為：

V=j1b1j3b3j6b6 （2）

以此類推，將以V的第二個(gè)元素為查詢條件，將W重新賦值到V中記為b1，在基礎(chǔ)矩陣S中繼續(xù)查找，如果S中沒有再出現(xiàn)V中的元素，那么，此時(shí)V就是一個(gè)互不交叉的擔(dān)保圈，形成第一個(gè)擔(dān)保圈，記為擔(dān)保圈V1，將圈內(nèi)的信貸客戶的擔(dān)保信息存放于保證關(guān)系表中，對(duì)結(jié)果進(jìn)行整理。

第三步：根據(jù)第二步，使用同樣的方法，重復(fù)查找，可以找到區(qū)域內(nèi)存在的其他擔(dān)保圈，標(biāo)記為V2，V3，…，Vm，擔(dān)保圈的窮舉直到S為空時(shí)結(jié)束，定義T為窮舉后的擔(dān)保圈保證關(guān)系表，即：

T=V1V2…Vm （3）

假設(shè)在擔(dān)保圈基礎(chǔ)表S中，存在6對(duì)擔(dān)保關(guān)系，如企業(yè)B是企業(yè)A的擔(dān)保人，依次列出6對(duì)擔(dān)保關(guān)系，如下所示：

S=ABBAACDCEFFE （4）

在基礎(chǔ)表S中，V=（AB）記為第一行，按照第二步的思路，將V的第一個(gè)元素A記錄為W，通過在S中不斷窮舉，列出所有涉及A的擔(dān)保關(guān)系，并且在S中將A的元素刪除，可以得到：

V=ABBAAC （5）

S=DCEFFE （6）

在V中將W的值設(shè)為其他參數(shù)，在基礎(chǔ)表中，將C企業(yè)為A企業(yè)等的擔(dān)保關(guān)系也列示出來，記錄在V中，那么，就可以得到V1和V2共2個(gè)擔(dān)保圈，如下：

V1=ABBAACDC （7）

V2=EFFE （8）

使用該方法，直到基礎(chǔ)矩陣S元素全部為空，那么，可以將2個(gè)擔(dān)保圈合并到一個(gè)新的矩陣中，其中，A、B、C、D四家為第一個(gè)擔(dān)保圈的企業(yè)，E、F為第二個(gè)擔(dān)保圈的企業(yè)，如下：

Y=AB1BA1AC1DC1EF2FE2 （9）

使用以上矩陣方法，可以將保證人和擔(dān)保人所組成的對(duì)照表關(guān)聯(lián)起來，識(shí)別出區(qū)域內(nèi)所有的擔(dān)保圈，之后再進(jìn)行定性分析，運(yùn)用商業(yè)銀行信貸企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系，將擔(dān)保圈按照風(fēng)險(xiǎn)程度大小劃分為不同的類型，根據(jù)擔(dān)保圈內(nèi)企業(yè)的要素如擔(dān)保關(guān)系數(shù)量、互保和循環(huán)擔(dān)保等來初步推斷其復(fù)雜程度，對(duì)不同類型擔(dān)保圈內(nèi)企業(yè)的擔(dān)保能力、違約情況和信用記錄等復(fù)雜的因素進(jìn)行量化分析，預(yù)測(cè)出可能出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的信貸企業(yè)。

（二）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)評(píng)價(jià)參數(shù)體系，一般利用統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量學(xué)方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)算，綜合分析各種因素，得出整個(gè)系統(tǒng)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的大小和程度，也可以結(jié)合傳統(tǒng)的計(jì)量學(xué)指標(biāo)，推斷系統(tǒng)的安全等級(jí)，同時(shí)對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)提出建議和控制措施，以使系統(tǒng)受到的損失最小[11]?，F(xiàn)實(shí)中，由于信貸企業(yè)擔(dān)保圈通常較復(fù)雜，影響因素諸多，通常可利用信貸企業(yè)的擔(dān)保關(guān)系、經(jīng)營(yíng)效果、征信記錄等因素，對(duì)擔(dān)保圈從總體上進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，將擔(dān)保圈按照風(fēng)險(xiǎn)程度劃分為四類，具體分類標(biāo)準(zhǔn)見圖2。

一類擔(dān)保圈，即風(fēng)險(xiǎn)可控的擔(dān)保圈，有三種情況：一是擔(dān)保圈內(nèi)的企業(yè)均為商業(yè)銀行的長(zhǎng)期優(yōu)質(zhì)客戶，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況良好，償債能力較強(qiáng)，最近3個(gè)月無本金逾期，最近6個(gè)月欠息，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)良好，企業(yè)償債能力較強(qiáng)，信用等級(jí)一般在AA級(jí)或以上；二是圈內(nèi)企業(yè)的擔(dān)保能力較強(qiáng)，或有負(fù)債率較低，流動(dòng)比率小于1或低于商業(yè)銀行平均水平，近3年內(nèi)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的凈現(xiàn)金流量不高，與負(fù)債總量相比低于商業(yè)銀行平均水平，企業(yè)之間擔(dān)保關(guān)系較為透明，信息披露及時(shí)準(zhǔn)確；三是互保的情況符合銀行信貸政策，信用等級(jí)為AA-級(jí)（含）或以上水平，等級(jí)在銀行信貸評(píng)級(jí)體系中均較高，企業(yè)不存在過度融資，抵押物足以滿足融資額度。

二類擔(dān)保圈，即風(fēng)險(xiǎn)一般的擔(dān)保圈，有三種情況：一是圈內(nèi)少數(shù)企業(yè)的擔(dān)保額≤25%，資產(chǎn)負(fù)債率超過80%，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況不理想；二是少數(shù)企業(yè)存在過度融資，近3年企業(yè)凈利潤(rùn)、經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流均為正，但有下降趨勢(shì)，或流動(dòng)比率和速動(dòng)呈下降趨勢(shì)，企業(yè)存在對(duì)償債不利的影響因素，償債能力低下，擔(dān)保能力弱；三是圈內(nèi)企業(yè)擔(dān)保關(guān)系相對(duì)復(fù)雜，或存在隱性的對(duì)外擔(dān)保（暗保），少數(shù)企業(yè)的信用等級(jí)為AA-級(jí)或以下。

三類擔(dān)保圈，即風(fēng)險(xiǎn)較大的擔(dān)保圈，有四種情況：一是圈內(nèi)多數(shù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況較差，多數(shù)企業(yè)擔(dān)保額>25%，存在他行不良信用貸款，或同一企業(yè)法人在他行出現(xiàn)不良信用記錄；二是圈內(nèi)多數(shù)企業(yè)擔(dān)保能力較弱，企業(yè)償債能力不足，經(jīng)營(yíng)性凈現(xiàn)金流量為負(fù)，存在一定系統(tǒng)性或區(qū)域性風(fēng)險(xiǎn)；三是圈內(nèi)企業(yè)存在較多隱性的擔(dān)保形式如暗保等，擔(dān)保圈情況較復(fù)雜；四是圈內(nèi)部分企業(yè)是商業(yè)銀行信貸政策限制類客戶，如限制行業(yè)類客戶（高污染類和產(chǎn)能過高類等）或最近30天內(nèi)到期的貸款金額占全年銷售收入的70%以上，企業(yè)當(dāng)前的貸款處于關(guān)注級(jí)及以下。

四類擔(dān)保圈，即風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重的擔(dān)保圈，有三種情況：一是圈內(nèi)部分企業(yè)的擔(dān)保能力嚴(yán)重不足，經(jīng)營(yíng)難以維持，或已出現(xiàn)停工等情形；二是圈內(nèi)部分企業(yè)出現(xiàn)貸款違約記錄，如最近3個(gè)月內(nèi)有本金逾期，或最近6個(gè)月內(nèi)有欠息現(xiàn)象，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為次級(jí)及以下；三是圈內(nèi)較多企業(yè)出現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)停滯，或融資風(fēng)險(xiǎn)全面暴露，擔(dān)保能力喪失，遭多家銀行起訴等情況。

（三）脆弱性分析

假設(shè)區(qū)域內(nèi)擔(dān)保和被擔(dān)保的信貸企業(yè)數(shù)量為N，那么可以得到一個(gè)N×N的矩陣，設(shè)矩陣為Y。

利用矩陣識(shí)別模型，可以將擔(dān)保關(guān)系進(jìn)行有效識(shí)別，那么，根據(jù)區(qū)域內(nèi)企業(yè)的擔(dān)保關(guān)系，可以將Y表示為：

設(shè)P為企業(yè)的擔(dān)保向量集，Q為企業(yè)的被擔(dān)保向量集。

C代表企業(yè)的凈資本，D代表企業(yè)的負(fù)債。

可以將區(qū)域內(nèi)擔(dān)保關(guān)系網(wǎng)絡(luò)用一個(gè)向量U=（Y，C，D）來描述，通常情況下，企業(yè)的凈資本、負(fù)債、擔(dān)保或被擔(dān)保的金額、擔(dān)保企業(yè)的數(shù)量等因素關(guān)系著整個(gè)網(wǎng)絡(luò)是否穩(wěn)定，如果一家企業(yè)發(fā)生違約，那么極有可能會(huì)出現(xiàn)“多米諾效應(yīng)”，這里定義一個(gè)指標(biāo)K，代表企業(yè)在復(fù)雜的擔(dān)保關(guān)系中對(duì)整個(gè)擔(dān)保圈網(wǎng)絡(luò)的影響[20-21]，其中，d表示入度，該關(guān)鍵性的指標(biāo)K為：

本文創(chuàng)新之處在于將擔(dān)保圈矩陣識(shí)別模型與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的脆弱性分析模型結(jié)合，并利用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法對(duì)擔(dān)保圈進(jìn)行準(zhǔn)確分類，提出一種新的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，獲得更加快速和準(zhǔn)確的測(cè)算值；根據(jù)矩陣識(shí)別結(jié)果Y，可以得到擔(dān)保圈內(nèi)擔(dān)保和被擔(dān)保企業(yè)的或有負(fù)債率和凈資本率，利用二者之比形成的杠桿率，可以推斷出企業(yè)的償債能力，若杠桿率過高，代表企業(yè)的償債能力較弱，則容易發(fā)生違約行為，改進(jìn)后的脆弱性分析模型為：

在擔(dān)保圈的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，將初次違約的企業(yè)形成的集合記為Z0，為其擔(dān)保的企業(yè)形成集合Ω1，若ω>c，則將這類企業(yè)記為Z1，此時(shí)，可理解為第一輪搜索的結(jié)果；那么同理為Z1擔(dān)保的企業(yè)形成集合Ω2，若ω>c，則將這類企業(yè)記為Z2，為第二搜索；按照這種方法，依次搜索，可將最后一次的搜索記為Zn=？漬，那么整個(gè)擔(dān)保圈的違約概率為：

外在因素的影響也不可忽略，可以用初次違約的企業(yè)概率來體現(xiàn)，可以記為p，p值越大，說明外在因素對(duì)擔(dān)保圈的影響越劇烈，p值與整體違約率成正比關(guān)系。

可以得出一條影響程度與整體違約概率的關(guān)系曲線，通常將這條曲線稱為擔(dān)保圈的風(fēng)險(xiǎn)閾值曲線，那么擔(dān)保圈的風(fēng)險(xiǎn)閾值可進(jìn)一步由整體違約率Φ的積分求出，記為：

通常情況下，擔(dān)保圈的風(fēng)險(xiǎn)閾值范圍是S∈（0.5，-0.9），S越大說明擔(dān)保圈的風(fēng)險(xiǎn)越大，因此，在信貸企業(yè)監(jiān)測(cè)中，可以使用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)分析系統(tǒng)，利用矩陣識(shí)別的方法首先找出復(fù)雜擔(dān)保圈關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，再根據(jù)區(qū)域特點(diǎn)結(jié)合銀行的實(shí)際情況定義一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)閾值，對(duì)于達(dá)到閾值的企業(yè)，應(yīng)立即風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

三、實(shí)證分析

本文利用國(guó)內(nèi)某省商業(yè)銀行“SAS審計(jì)信息分析系統(tǒng)”，數(shù)據(jù)來源為2016年該銀行的信貸企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，以該省某經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)內(nèi)的擔(dān)保圈網(wǎng)絡(luò)為案例，采用本文所提出的改進(jìn)的脆弱性分析模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與預(yù)警，驗(yàn)證該方法的有效性。鑒于商業(yè)銀行客戶信息保密的原則，故以下將所有企業(yè)名稱進(jìn)行脫敏操作。具體步驟為：

（一）矩陣識(shí)別

首先，在該銀行的信貸企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)用信貸客戶的基本信息，列出所有借款人和保證人的擔(dān)保關(guān)系，見表1。

其次，使用矩陣對(duì)所有保證關(guān)系進(jìn)行窮舉，識(shí)別出區(qū)域內(nèi)所有的擔(dān)保圈，根據(jù)識(shí)別結(jié)果，整理?yè)?dān)保關(guān)系，畫出該省經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)內(nèi)信貸企業(yè)的擔(dān)保圈關(guān)系圖，如圖3所示。

（二）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

借鑒商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，綜合考慮擔(dān)保圈內(nèi)信貸企業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況、擔(dān)保情況和信用記錄等因素，將擔(dān)保圈按風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行分級(jí)，結(jié)果如表2所示。

（三）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

使用本文提出的改進(jìn)的脆弱性分析模型，借助該商業(yè)銀行SAS審計(jì)信息分析系統(tǒng)，測(cè)算風(fēng)險(xiǎn)較大的擔(dān)保圈V1和V3內(nèi)的5家企業(yè)在2016年4個(gè)季度的脆弱性指標(biāo)，采用該銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專家小組的年度預(yù)測(cè)閥值，確定0.8為風(fēng)險(xiǎn)警戒線，計(jì)算結(jié)果見圖4。

測(cè)算結(jié)果顯示，2016年4個(gè)季度中，F(xiàn)化工有限公司和H宇化工有限公司的脆弱性指標(biāo)均高于該銀行當(dāng)年確定的風(fēng)險(xiǎn)警戒線0.8，表示上述兩家企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的概率較大，且有不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)，因此，應(yīng)該立即進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，該結(jié)論與2016年該省商業(yè)銀行信貸監(jiān)測(cè)結(jié)果一致，建議該商業(yè)銀行及時(shí)采取有效措施，降低擔(dān)保圈系統(tǒng)性和內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)，避免信貸企業(yè)擔(dān)保圈違約風(fēng)險(xiǎn)的“多米諾骨牌”效應(yīng)。

（四）建議和措施

對(duì)于信貸企業(yè)擔(dān)保圈內(nèi)存在較大風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)，商業(yè)銀行應(yīng)該及時(shí)采取對(duì)策，將防范擔(dān)保圈違約風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)口前移，最大限度地降低信用風(fēng)險(xiǎn)，具體措施為：（1）規(guī)范貸款流程。商業(yè)銀行要完善信貸政策，規(guī)范貸款流程，從源頭上防范信貸風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)，在信貸流程中，要嚴(yán)格審核企業(yè)貸款資金的償還能力，關(guān)注企業(yè)現(xiàn)金流量、營(yíng)運(yùn)能力和經(jīng)營(yíng)情況，了解企業(yè)的擔(dān)保情況，判斷是否存在過度擔(dān)保的風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)的概率，加強(qiáng)貸后流程的監(jiān)督和審查，關(guān)注作為第二還款來源的擔(dān)保措施，并將其作為風(fēng)險(xiǎn)緩釋手段。（2）及時(shí)化解擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)擔(dān)保圈中擔(dān)保人的償還能力不足時(shí)，如出現(xiàn)過度擔(dān)保、利息或本金逾期、經(jīng)營(yíng)困難等情況，商業(yè)銀行應(yīng)采取風(fēng)險(xiǎn)緩釋措施，如采取擔(dān)保方式置換，將保證方式置換為抵押或質(zhì)押方式，進(jìn)一步降低擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，要加強(qiáng)對(duì)逾期或不良貸款的保全，如貸款及時(shí)清收、多收少貸、停止融資和發(fā)放貸款等化解措施，避免擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)一步擴(kuò)大。（3）加強(qiáng)擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控。商業(yè)銀行要加強(qiáng)對(duì)區(qū)域內(nèi)擔(dān)保圈的日常監(jiān)督和檢查，定期摸底，搞清擔(dān)保圈的數(shù)量和風(fēng)險(xiǎn)程度，分類管理，了解擔(dān)保圈內(nèi)企業(yè)的擔(dān)保關(guān)系、償債能力和經(jīng)營(yíng)情況，通過多種渠道多方搜集企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，如信貸數(shù)據(jù)庫(kù)中的企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表、人民銀行征信系統(tǒng)的征信報(bào)告、工商局網(wǎng)站和紅盾網(wǎng)等，徹底摸清企業(yè)的擔(dān)保、經(jīng)營(yíng)和信用情況，預(yù)測(cè)擔(dān)保圈內(nèi)潛在的風(fēng)險(xiǎn)，提早采取措施，避免擔(dān)保圈信用風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)。

四、結(jié)論

本文調(diào)用某省商業(yè)銀行信貸企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，提出了改進(jìn)的脆弱性分析模型，并利用該商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系進(jìn)行分類，繪制出該省某經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)內(nèi)所有信貸企業(yè)的擔(dān)保圈關(guān)系圖，進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)測(cè)，測(cè)算出存在較大違約風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)，并針對(duì)該銀行提出風(fēng)險(xiǎn)化解措施。該模型的測(cè)算結(jié)果與2016年該省商業(yè)銀行信貸監(jiān)測(cè)結(jié)果一致。因此，在當(dāng)前全國(guó)各地信貸企業(yè)擔(dān)保圈違約事件頻發(fā)的背景下，對(duì)商業(yè)銀行而言，可通過本文提出的改進(jìn)模型，測(cè)度擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)的合理邊界，加強(qiáng)對(duì)信貸企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的防范力度，提高銀行自身風(fēng)險(xiǎn)管控能力，避免和削弱內(nèi)生性和系統(tǒng)性信貸風(fēng)險(xiǎn)的集中爆發(fā)。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 陳道富.我國(guó)擔(dān)保圈大數(shù)據(jù)分析的初步發(fā)現(xiàn)[J]. 中國(guó)發(fā)展觀察，2015（1）：71-75.

[2] 呂蘇越.銀行業(yè)擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)與化解之道[J].中國(guó)農(nóng)村金融，2016（12）：14-16.

[3] 鄭燕平.對(duì)商業(yè)銀行防范化解授信擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)策研究[J].中國(guó)經(jīng)貿(mào)，2016（6）：140-141.

[4] 陳道富，劉新海.我國(guó)擔(dān)保圈大數(shù)據(jù)分析與風(fēng)險(xiǎn)管控[J].中國(guó)農(nóng)村金融，2016（12）：25-27.

[5] JIN L，SHUNJIE Z.Financial ecology，economic growth and regional development difference：based on coupling analysis of China's provinces[J]. Management Review， 2015（12）：6-13.

[6] 潘小勤.商業(yè)銀行視角下?lián)ＨJ款風(fēng)險(xiǎn)管控的探索與研究[J].農(nóng)村金融研究，2015（9）：54-56.

[7] BARRO R J. Rational expectations and the role of monetary policy[J].Journal of Monetary Economics， 1976， 2（1）： 1-32.

[8] CHEN X Y，et al. Formation and prevention of “Guarantee Circle” crisis[J]. Journal of Fujian Institute of Socialism，2004（3）：16-21.

[9] BIN L S L. Analysis of the interest relatives in listed companies' guarantee circle——“Hongyi series” as an example[J]. Journal of Shanghai Finance University，2007（1）：57-62.

[10] 馮根福，馬亞軍，姚樹潔.中國(guó)上市公司擔(dān)保行為的實(shí)證分析[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2005（3）：13-21.

[11] 敖慧.信用擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與控制研究[D].武漢理工大學(xué)博士學(xué)位論文，2007.

[12] 袁嵩迪.我國(guó)上市公司擔(dān)保圈形成的動(dòng)因分析——以河南擔(dān)保圈為例[D].山東大學(xué)碩士學(xué)位論文，2016.

[13] 童嬋.基于商業(yè)銀行視角的“擔(dān)保圈”風(fēng)險(xiǎn)管控研究[D].浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文，2011.

[14] YI L I N. Cause analysis of the guarantee circle risks and preventive measures[J]. Journal of Jilin Financial Research， 2014（10）：5-11.

[15] GOLLIER C， PRATT J W. Risk vulnerability and the tempering effect of background risk[J]. Econometrica： Journal of the Econometric Society， 1996：1109-1123.

[16] CORBETT J，VINES D. Asian currency and financial crises： Lessons from vulnerability， crisis and collapse[J].The World Economy， 1999，22（2）：155-177.

[17] GAPEN M T， GRAY D F， LIM C H， et al. The contingent claims approach to corporate vulnerability analysis： estimating default risk and economywide risk transfer[J]. Corporate Restructuring： Lessons from Experience. The World Bank Group：Washington，DC，2004：261-300.

[18] 張東.銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)化解探析[J].安徽電氣工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2015，20（2）：40-43.

[19] JIAN M， XU M. Determinants of the guarantee circles： The case of Chinese listed firms[J]. Pacific-Basin Finance Journal，2012，20（1）：78-100.

[20] 張進(jìn)紅，顧小明.對(duì)新常態(tài)下商業(yè)銀行擔(dān)保圈貸款風(fēng)險(xiǎn)管理的探索和思考[J].現(xiàn)代金融，2016（10）：12-14.

[21] 楊志會(huì).關(guān)于商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)管理的思考[J].智富時(shí)代，2016（4）：96-97.