山東銀監(jiān)局課題組

摘 要：近年來(lái)，受周期性、結(jié)構(gòu)性、機(jī)制性因素作用，山東省企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)頻發(fā)高發(fā)，影響區(qū)域性金融安全甚至社會(huì)穩(wěn)定。打好防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)首要的是穩(wěn)妥有序應(yīng)對(duì)處置信用風(fēng)險(xiǎn)。為提升信用風(fēng)險(xiǎn)防控工作質(zhì)效，本文提出“信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度”概念，依托銀企信用風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)論證其合理性，選取統(tǒng)計(jì)指標(biāo)構(gòu)建“信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度”測(cè)評(píng)體系，定量測(cè)度企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，為分層級(jí)、精準(zhǔn)化、針對(duì)性地促進(jìn)信用風(fēng)險(xiǎn)“出清”提供信息支撐和決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；測(cè)評(píng)體系

中圖分類(lèi)號(hào)：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：1674-2265（2018）07-0054-08

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.07.008

一、引言

金融安全是國(guó)家總體安全大局的重要組成部分。防控金融風(fēng)險(xiǎn)首先要找準(zhǔn)著力點(diǎn)和突破口。近年來(lái)，由于多重因素共同作用，山東銀行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)形勢(shì)復(fù)雜嚴(yán)峻，部分地區(qū)不良貸款易發(fā)頻發(fā)，特別是與大型企業(yè)（集團(tuán)）有關(guān)的信用風(fēng)險(xiǎn)暴露，已成為觸發(fā)區(qū)域性系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的重大不確定因素，甚至可能影響經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展穩(wěn)定大局。因此，加強(qiáng)理論和實(shí)踐研究，促進(jìn)信用風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)妥有序防范處置，在當(dāng)前形勢(shì)下顯得尤為必要與迫切。從目前來(lái)看，信用風(fēng)險(xiǎn)防范處置相關(guān)研究主要在國(guó)內(nèi)。陳育林（2015）基于“公地悲劇”理論，研究闡釋了大額授信形成機(jī)理，認(rèn)為要建立約束機(jī)制，搭建政、銀、企競(jìng)合平臺(tái)，消除“授信公地悲劇”發(fā)生的基礎(chǔ)，防范大額授信風(fēng)險(xiǎn)。王兆星（2015）認(rèn)為處置與退出機(jī)制建設(shè)要把握強(qiáng)化市場(chǎng)紀(jì)律、防范道德風(fēng)險(xiǎn)與維護(hù)金融穩(wěn)定的平衡，在隔離和高效處置金融風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，為優(yōu)勝劣汰市場(chǎng)紀(jì)律發(fā)揮作用留出空間。陳育林（2015）梳理分析山東省信用風(fēng)險(xiǎn)總體情況和主要特點(diǎn)，闡述了風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生背后的機(jī)理，并就找準(zhǔn)各方定位推進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)化解作了思考探索。蘇保祥（2016）在總結(jié)重大信用風(fēng)險(xiǎn)處置過(guò)程所表現(xiàn)出的不足基礎(chǔ)上，指出應(yīng)按照“政府主導(dǎo)、銀行主體、企業(yè)配合以及監(jiān)管協(xié)調(diào)”的思路開(kāi)展重大信用風(fēng)險(xiǎn)處置機(jī)制設(shè)計(jì)。尹程和張秀民（2017）運(yùn)用數(shù)理建模與調(diào)查問(wèn)卷相結(jié)合的研究方法，定量測(cè)算了信用風(fēng)險(xiǎn)生成因素貢獻(xiàn)度及交互作用，提出逆周期調(diào)節(jié)、改革激勵(lì)機(jī)制、強(qiáng)化銀企互動(dòng)等六方面風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制。

可以看出，針對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的防范處置研究逐步拓展，但總體看仍有較多不足，主要表現(xiàn)為：一是大多偏重分析信用風(fēng)險(xiǎn)的“事前”成因，所提“事后”處置措施操作性不強(qiáng)；二是僅關(guān)注信用風(fēng)險(xiǎn)本身，對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響、區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)、外溢傳染、處置難度等與信用風(fēng)險(xiǎn)緊密關(guān)聯(lián)的方面考慮不足；三是未探索建立統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系，對(duì)不同企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行定量測(cè)評(píng)。此外，近幾年風(fēng)險(xiǎn)處置工作雖然很大程度上拓展了“政監(jiān)銀企”關(guān)于統(tǒng)籌合力、分工協(xié)作的認(rèn)識(shí)，積累了不少成熟的經(jīng)驗(yàn)和模式，但也存在對(duì)風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)過(guò)度和響應(yīng)不足的問(wèn)題，特別是在處置資源有限的條件下，大幅弱化了風(fēng)險(xiǎn)處置整體質(zhì)效。本文在總結(jié)“政監(jiān)銀企”信用風(fēng)險(xiǎn)防控實(shí)踐基礎(chǔ)上，研究建立銀企信用風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，揭示信用風(fēng)險(xiǎn)外溢擴(kuò)散的內(nèi)在機(jī)理，構(gòu)建“信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度”測(cè)評(píng)指標(biāo)體系，定量測(cè)度企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)程度，為建立分層級(jí)、精準(zhǔn)化、針對(duì)性的信用風(fēng)險(xiǎn)防范化解機(jī)制提供信息支撐和決策依據(jù)。

二、企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度概念及合理性探討

本文創(chuàng)新性地提出“信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度”概念，將其定義為：不同企業(yè)因其信貸規(guī)模和信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，對(duì)某一區(qū)域金融體系和經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生或可能產(chǎn)生沖擊的嚴(yán)重程度?？梢钥闯觯摱x下，信用風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)涵大為拓寬，既考量企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)狀況因素，又考量企業(yè)信貸規(guī)模因素；既考量對(duì)金融體系的影響，又考量對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)穩(wěn)定的影響。從性質(zhì)上而言，信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度屬于比較性、相對(duì)性概念。對(duì)不同企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度進(jìn)行橫向比較和縱向分層，繼而科學(xué)配置風(fēng)險(xiǎn)防控資源，實(shí)施針對(duì)性的化解處置策略，這是本文提出“信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度”概念的根本出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)。那么，信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度是否有意義，不同風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注等級(jí)的企業(yè)是否會(huì)對(duì)銀行體系、經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生不同的影響？本文構(gòu)建銀企信用風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。

（一）構(gòu)建銀企信用風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論是基于系統(tǒng)論的觀點(diǎn)，運(yùn)用概率、圖論、微分方程、仿真模擬等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，研究具有相互關(guān)系的大量事物之間聯(lián)系、發(fā)展動(dòng)態(tài)規(guī)律的理論和體系。本文將銀企信用風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)設(shè)定為無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示：

1.網(wǎng)絡(luò)中的“點(diǎn)”。網(wǎng)絡(luò)中的“點(diǎn)”代表銀行和企業(yè)，由于規(guī)模和性質(zhì)差異，對(duì)銀行和企業(yè)予以分類(lèi)。對(duì)于銀行分為兩類(lèi)：一類(lèi)是大型銀行，資產(chǎn)規(guī)模大、客戶數(shù)量多，具有較高的抗風(fēng)險(xiǎn)能力；一類(lèi)是中小型銀行，資產(chǎn)規(guī)模小，客戶數(shù)量相對(duì)較少，損失吸收和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力較弱。對(duì)于企業(yè)，按照融資規(guī)模和度①的不同，分為兩類(lèi)：一類(lèi)是大型企業(yè)（集團(tuán)），信貸融資體量大、關(guān)聯(lián)②企業(yè)多，信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度高；一類(lèi)是信貸融資體量小，關(guān)聯(lián)企業(yè)數(shù)量相對(duì)較少，信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度低。

2. 網(wǎng)絡(luò)中的“邊”。網(wǎng)絡(luò)中的“邊”代表“點(diǎn)”之間的相互關(guān)系，主要有銀企關(guān)系、企企關(guān)系、銀銀關(guān)系。銀企關(guān)系，實(shí)際中除銀行機(jī)構(gòu)被動(dòng)持有企業(yè)股權(quán)外，主要是通過(guò)表內(nèi)外授信業(yè)務(wù)形成的信貸關(guān)系。企企關(guān)系，主要包括由生產(chǎn)銷(xiāo)售所形成的經(jīng)營(yíng)關(guān)系，由擔(dān)保與被擔(dān)保所形成的信用關(guān)系，由控制或關(guān)聯(lián)所形成組織關(guān)系。銀銀關(guān)系，主要是基于資金往來(lái)、交叉業(yè)務(wù)、發(fā)起設(shè)立③等所形成的同業(yè)關(guān)系。

[企業(yè)

1][企業(yè)

12][企業(yè)

11][企業(yè)

10][企業(yè)

9][企業(yè)

7][企業(yè)

6][企業(yè)

5][企業(yè)

4][企業(yè)

3][企業(yè)

2][企業(yè)

8][銀行 6][銀行 4][銀行 3][銀行 5][銀行 1][銀行 2][?] [?][?][?][?][?][◢][◢][◢][◢][◢][◢][◢][◣][◣][◥][◥][◥][◥][◤][◤][◤][◢][◤][▼][▼][◤]

注： 代表大型銀行， 代表中小型銀行； 代表大中型企業(yè)集團(tuán)， 代表小微型企業(yè)。

圖1：銀企信用風(fēng)險(xiǎn)傳染復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（局部）

（二）銀企信用風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)仿真模擬

1. 參數(shù)設(shè)定。為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，本文簡(jiǎn)化銀行資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)，資產(chǎn)端只考慮貸款、同業(yè)資產(chǎn)和其他資產(chǎn)，負(fù)債端只考慮存款、同業(yè)負(fù)債，權(quán)益方只考慮風(fēng)險(xiǎn)資本和其他所有者權(quán)益。

表1：銀行機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)

[資產(chǎn) 負(fù)債+所有者權(quán)益 對(duì)企業(yè)貸款[α]

同業(yè)資產(chǎn)[β]

其他資產(chǎn)[δ] 負(fù)債[R] 存款[η]

同業(yè)負(fù)債[μ] 所有者權(quán)益[O] 風(fēng)險(xiǎn)資本[ρ]

其他所有者權(quán)益[τ] ]

假設(shè)各銀行總資產(chǎn)為[AZi]，[i=1…N]，[N]為銀行機(jī)構(gòu)總數(shù)，[AZi?N（μ，σ）]；[αi=j=1j=Mlij]為銀行[i]的貸款總額，[M]為企業(yè)總數(shù)，其中[lij=0]表示企業(yè)[j]未在銀行[i]取得貸款；[βi=z=1j=Ntziz]為銀行[i]的同業(yè)資產(chǎn)總額，其中[tziz=0]表示銀行[z]未從銀行[i]借款；[μi=z=1j=Ntfiz]為銀行[i]的同業(yè)負(fù)債總額，其中[tfiz=0]表示銀行[i]未從銀行[z]借款；設(shè)監(jiān)管資本充足率要求為[εi]，則[ρi=εi×AZi]。銀行同業(yè)資產(chǎn)負(fù)債規(guī)模與總資產(chǎn)規(guī)模成正比，貸款規(guī)模與企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模成正比。根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，銀行[i]和銀行[z]之間邊的權(quán)重[wiz]可以用[i]對(duì)[z]的負(fù)債占比表示，則：

[wiz=tzizβi]

類(lèi)似地，銀行[i]和企業(yè)[j]之間邊的權(quán)重[dij]可以用[i]對(duì)[j]的貸款占比表示：

[dij=lijαi]

按照會(huì)計(jì)恒等式“資產(chǎn)=負(fù)債+所有者權(quán)益”，確定其他財(cái)務(wù)指標(biāo)，則有：

[δi=AZi-αi-βi]

[ηi=AZi-Oi-tfi]

[τi=Oi-ρi]

以上，銀行機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表的重要參數(shù)均已全部設(shè)定。

2. 傳染模型構(gòu)建。按照貸款五級(jí)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，[t]時(shí)刻企業(yè)[j]在銀行[i]的貸款信用風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)變量[Iij（t）]表示為：

[Iij（t）=1，正常2，關(guān)注3，次級(jí)4，可疑5，損失]

[Rij（t）]表示[t]時(shí)刻企業(yè)[j]在銀行[i]的貸款是否實(shí)際違約：

[Rij（t）=1，違約0，不違約]

假定當(dāng)資產(chǎn)損失超過(guò)其風(fēng)險(xiǎn)資本時(shí)，銀行發(fā)生違約，用[Qi（t）]表示[t]時(shí)刻銀行[i]是否違約：

[Qi（t）=1，違約0，不違約]

假定當(dāng)資產(chǎn)損失超過(guò)風(fēng)險(xiǎn)資本的一定比例時(shí)，銀行發(fā)生資產(chǎn)拋售行為，用[Q′i（t）]表示[t]時(shí)刻銀行[i]是否發(fā)生拋售資產(chǎn)情況：

[Q′i（t）=1，是0，否]

假設(shè)銀行貸款信用風(fēng)險(xiǎn)遷徙概率矩陣[A]為：

[A=a11…a15???a51…a55]

據(jù)此可推導(dǎo)得到[t+1]時(shí)刻的貸款信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)[Pt+1=A×Pt]，進(jìn)而確定任意時(shí)刻企業(yè)[j]在銀行[i]的貸款信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。設(shè)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)五級(jí)分類(lèi)的違約概率分別為[pk]，[k=1，2，3，4，5]，則[t]時(shí)刻企業(yè)[j]在銀行[i]的貸款違約概率為：

[Pij（t）=pWij（t）+?+φ×k∈⊙Rk（t）×Qk（t）×Q′k（t）]

其中，[?]表示外部形勢(shì)變化對(duì)貸款違約的影響；[φ]表示信用風(fēng)險(xiǎn)傳染過(guò)程中預(yù)期反饋效應(yīng)，即銀行抽貸、正常企業(yè)跟隨式違約、擔(dān)保企業(yè)脫保等因素引起的違約概率上升。另假定違約損失率為[γ]，銀行[i]的資產(chǎn)損失由兩部分組成，一部分是企業(yè)真實(shí)發(fā)生違約導(dǎo)致的貸款損失，用[LOSScorpi]表示；另一部分是其他銀行違約導(dǎo)致的損失，用[LOSSbanki]表示。[LOSScorpi]、[LOSSbanki]表達(dá)式如下：

[LOSScorpi（t）=j=1Mγ×lij（t）×Rij（t）]

[LOSSbanki（t）=j=1Nγ×tzij（t）×Qij（t）]

銀行[i]的總損失即為[LOSSitotal（t）=LOSScorpi（t）+LOSSbanki（t）]。

3. 仿真模擬。通過(guò)上述銀企信用風(fēng)險(xiǎn)傳染數(shù)學(xué)模型，利用仿真模擬法定量反映不同關(guān)注度企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，將相關(guān)參數(shù)作如下設(shè)定：企業(yè)總數(shù)[M=1000]，其中大型企業(yè)100個(gè)，中小型企業(yè)900個(gè)，大型企業(yè)資產(chǎn)服從高斯分布[N（500，50）]，中小型企業(yè)資產(chǎn)服從高斯分布[N（100，10）]；銀行總數(shù)[N=20]，其中大型銀行5家，中小型銀行15家；總貸款筆數(shù)為2000筆，貸款總額100億元，按照貸款行與企業(yè)資產(chǎn)比例分配；銀行是否拋售資產(chǎn)的臨界參數(shù)為0.5；[?]、[φ]初始設(shè)定為0；信用風(fēng)險(xiǎn)五級(jí)分類(lèi)違約概率參照撥備計(jì)提標(biāo)準(zhǔn)分別設(shè)定為0、2%、25%、50%和100%④；以2017年山東轄區(qū)⑤銀行業(yè)貸款平均遷徙狀況設(shè)定貸款信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)遷徙概率矩陣；不考慮信貸資產(chǎn)保全措施，違約貸款全部損失，違約損失率[γ=1]。另外，假定初始企業(yè)貸款質(zhì)量均為正常類(lèi)，仿真模擬次數(shù)5000次。模擬得出如下三個(gè)主要結(jié)論：

一是大型企業(yè)（集團(tuán)）信用風(fēng)險(xiǎn)影響程度高。分別對(duì)大型企業(yè)和中小型企業(yè)施加初始風(fēng)險(xiǎn)沖擊，計(jì)算最終的銀行體系總損失，如圖2所示?？梢钥吹剑笮推髽I(yè)出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)所引起的銀行體系總損失要遠(yuǎn)大于中小型企業(yè)。

[圖2：不同企業(yè)類(lèi)型引發(fā)的信用風(fēng)險(xiǎn)損失模擬結(jié)果]

二是企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)程度越高對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)影響越大。分別將初始企業(yè)貸款質(zhì)量設(shè)定為正常類(lèi)、關(guān)注類(lèi)、次級(jí)類(lèi)和可疑類(lèi)，計(jì)算觀察對(duì)最終銀行體系總損失的影響，結(jié)果如圖3所示。可以看到，隨著初始貸款質(zhì)量逐級(jí)劣化，銀行體系總損失相應(yīng)遞增，表明企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)程度與信用風(fēng)險(xiǎn)傳染顯著正相關(guān)，風(fēng)險(xiǎn)程度越高，信用風(fēng)險(xiǎn)傳染應(yīng)對(duì)程度越高。

[圖3：不同貸款等級(jí)引發(fā)的信用風(fēng)險(xiǎn)損失模擬結(jié)果]

三是銀企渠道是信用風(fēng)險(xiǎn)外溢擴(kuò)散的主要渠道。分別用[LOSScorpi（t）/LOSSitotal（t）]和[LOSSbanki（t）/LOSSitotal（t）]代表銀企渠道和銀銀渠道對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)總損失貢獻(xiàn)度。圖4展示了銀企渠道損失占總損失比重的仿真模擬結(jié)果，可以清晰地看到，銀企渠道風(fēng)險(xiǎn)所引起的損失占銀行體系總損失的比重超過(guò)銀銀渠道，銀企渠道是信用風(fēng)險(xiǎn)傳染的主要渠道。這也說(shuō)明，銀行機(jī)構(gòu)信用等級(jí)高，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)影響程度低于企業(yè)，與現(xiàn)實(shí)情形基本一致。

[圖4：不同渠道引發(fā)的信用風(fēng)險(xiǎn)損失模擬結(jié)果]

綜合上述分析和仿真模擬結(jié)果，信用風(fēng)險(xiǎn)傳染主要在于企業(yè)端信貸違約，且關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜、融資體量大、風(fēng)險(xiǎn)程度高的企業(yè)（集團(tuán)），對(duì)銀企復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生重大影響，信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度相應(yīng)較高。由此，可認(rèn)為企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度概念具有較強(qiáng)的合理性，對(duì)于科學(xué)識(shí)別評(píng)估企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，分類(lèi)開(kāi)展信用風(fēng)險(xiǎn)防控化解亦具有十分重要的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

三、企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系構(gòu)建及應(yīng)用

本文選取統(tǒng)計(jì)指標(biāo)建立企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系，運(yùn)用熵值法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果劃分關(guān)注等級(jí)區(qū)間，并利用債委會(huì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算和驗(yàn)證。

（一）測(cè)評(píng)體系構(gòu)建

信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度內(nèi)涵豐富，由多方面因素共同決定或影響。本文遵循相關(guān)性、重要性、可得性、全面性原則，分別從區(qū)域經(jīng)濟(jì)重要性、經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況、企業(yè)信用規(guī)模、企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)、外部傳染隱患五個(gè)維度，研究選取24個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，建立二級(jí)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系，全面刻畫(huà)和反映企業(yè)（集團(tuán)）信用風(fēng)險(xiǎn)受各方關(guān)注的程度。其中，“區(qū)域經(jīng)濟(jì)重要性”從區(qū)域重要性的視角，衡量所在地政府處置化解企業(yè)（集團(tuán)）信用風(fēng)險(xiǎn)的財(cái)政實(shí)力，以及企業(yè)（集團(tuán)）信貸體量在當(dāng)?shù)氐摹胺至俊保弧敖?jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況”從財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)視角，衡量杠桿水平、盈利狀況、償債能力以及風(fēng)險(xiǎn)的自我稀釋能力；“企業(yè)信用規(guī)?！睆拇媪啃庞玫囊暯?，衡量企業(yè)（集團(tuán)）信貸和債券融資總體規(guī)模；“企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)”從信貸風(fēng)險(xiǎn)的視角，衡量企業(yè)（集團(tuán)）現(xiàn)時(shí)或潛在信用風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度，這也是企業(yè)（集團(tuán)）引起關(guān)注的主要方面；“外部傳染隱患”從傳導(dǎo)觸發(fā)的視角，衡量企業(yè)（集團(tuán)）面臨的外部風(fēng)險(xiǎn)隱患，以及引起不利沖擊的可能性。指標(biāo)體系具體見(jiàn)表2。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

選取24個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，包括經(jīng)濟(jì)類(lèi)指標(biāo)3個(gè)，采集自山東省統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)；信貸類(lèi)指標(biāo)19個(gè)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于山東銀監(jiān)局非現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)管信息系統(tǒng)、客戶風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)和萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)，并按指標(biāo)公式加工整理得到；信息類(lèi)指標(biāo)2個(gè)，通過(guò)爬蟲(chóng)程序采集自互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)渠道。全部數(shù)據(jù)均為2017年10月末時(shí)點(diǎn)債委會(huì)企業(yè)（集團(tuán)）數(shù)據(jù)。

（三）權(quán)重測(cè)度

熵值法是目前應(yīng)用較為普遍的客觀賦權(quán)方法之一，本文選擇該方法進(jìn)行各層級(jí)指標(biāo)權(quán)重測(cè)算，具體結(jié)果見(jiàn)表3。

表3顯示，在信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系中，各級(jí)指標(biāo)權(quán)重呈現(xiàn)比較明顯的差異，企業(yè)融資體量和風(fēng)險(xiǎn)狀況是關(guān)注度最主要的影響因素。從一級(jí)指標(biāo)情況看，權(quán)重由大到小依次為：企業(yè)信用規(guī)模（33.47%）、外部傳染隱患（30.44%）、企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)（25.9%）、區(qū)域經(jīng)濟(jì)重要性（5.59%）、經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況（4.62%）。從二級(jí)指標(biāo)情況看，區(qū)域經(jīng)濟(jì)重要性、經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況兩個(gè)維度下，各二級(jí)指標(biāo)權(quán)重較為接近，均在1.0%—1.5%區(qū)間；企業(yè)信用規(guī)模維度，各二級(jí)指標(biāo)權(quán)重均較大，其中授信總額、貸款余額、授信銀行家數(shù)權(quán)重超過(guò)5%，分別達(dá)9.95%、8.64%、6.21%；企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)維度，4個(gè)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重均超過(guò)5%；外部傳染隱患維度，擔(dān)保貸款不良余額、擔(dān)保貸款逾期余額、對(duì)外擔(dān)保余額、是否出現(xiàn)負(fù)面輿情權(quán)重較大，分別為7.26%、6.49%、5.34%、5.12%。

由此可以得到企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度綜合測(cè)評(píng)表達(dá)式：

企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度=5.59%×區(qū)域經(jīng)濟(jì)重要性+4.62%×經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況+33.47%×企業(yè)信用規(guī)模+25.9%×企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)+30.44%×外部傳染隱患

其中，區(qū)域經(jīng)濟(jì)重要性=1.17%×GDP+1.16%×GCY+1.12%×SSS+1.07%×ZCZ+1.07%×DKZ

經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況=1.41%×ZCF+1.04%×GGL+1.04%×ZCL+1.13%×LZB

企業(yè)信用規(guī)模=6.21%×SXJ+9.95%×SXZ+8.64%×DKY+3.78%×BWY+4.89%×ZQY

企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)=5.24%×GZL+7.97%×BLL+6.94%×YQY+5.75%×YJD

外部傳染隱患=2.71%×DWD+5.34%×DWY+7.26%×DBZ+6.49%×DBY+5.12%×CXY+3.52%×AJS （1）

（四）評(píng)價(jià)應(yīng)用與等級(jí)分類(lèi)

將樣本企業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入（1）式，可以得到各家企業(yè)（集團(tuán)）的信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度綜合評(píng)價(jià)得分。綜合評(píng)價(jià)得分越高，企業(yè)（集團(tuán)）信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度越高。為擴(kuò)大綜合評(píng)價(jià)得分?jǐn)?shù)值差異程度，將得分結(jié)果擴(kuò)大100倍，并將綜合評(píng)價(jià)得分區(qū)間劃分成五段，對(duì)企業(yè)（集團(tuán)）實(shí)行信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度分級(jí)管理，即2500分以上為一級(jí)關(guān)注度，（1500，2500]為二級(jí)關(guān)注度，（1000，1500]為三級(jí)關(guān)注度，（500，1000]為四級(jí)關(guān)注度，（100，500]為五級(jí)關(guān)注度。

由此，可以得到企業(yè)（集團(tuán)）信用風(fēng)險(xiǎn)各維度評(píng)價(jià)得分以及相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度等級(jí)，且比較而言，企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度測(cè)評(píng)等級(jí)與企業(yè)（集團(tuán)）實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)狀況高度吻合。具體地看，一級(jí)關(guān)注度企業(yè)均為轄內(nèi)大型企業(yè)集團(tuán)或龍頭企業(yè)，信貸總量巨大，且信貸質(zhì)量已出現(xiàn)劣變，或風(fēng)險(xiǎn)暫未充分暴露，但部分已發(fā)生重大輿情、資金鏈可能斷裂等風(fēng)險(xiǎn)癥候，可能進(jìn)一步加劇實(shí)質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)。該類(lèi)企業(yè)規(guī)模龐大，具有極高的經(jīng)濟(jì)社會(huì)貢獻(xiàn)度，本身融資總量和風(fēng)險(xiǎn)超出銀行機(jī)構(gòu)、地市政府可承受的風(fēng)險(xiǎn)防控能力，處置不當(dāng)極易誘發(fā)區(qū)域性風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)金融和社會(huì)秩序穩(wěn)定影響巨大。

二級(jí)關(guān)注度企業(yè)大部分為大中型企業(yè)或集團(tuán)，信貸總量較大，相當(dāng)部分企業(yè)信貸質(zhì)量劣化，個(gè)別企業(yè)雖未發(fā)生不良或逾期等顯性風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，但信貸分類(lèi)下遷存在較大可能，一些企業(yè)發(fā)生負(fù)面輿情等外部事件，短期內(nèi)形成實(shí)質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)的概率較高。該類(lèi)企業(yè)具有較高的經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響度，若爆發(fā)較為嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)事件，單憑銀行機(jī)構(gòu)自身力量難以實(shí)現(xiàn)有效控制，需要政府協(xié)調(diào)牽頭處置。

三級(jí)關(guān)注度企業(yè)絕大部分為中等規(guī)模企業(yè)集團(tuán)，信貸規(guī)模較大，除部分企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)較高外，大部分企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)可控，該類(lèi)企業(yè)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)金融和社會(huì)秩序穩(wěn)定會(huì)產(chǎn)生一定影響。

四級(jí)關(guān)注度企業(yè)為中小規(guī)模企業(yè)，信貸體量較小，信貸質(zhì)量基本穩(wěn)定，短期內(nèi)存在形成實(shí)質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)的可能但概率不高，對(duì)經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境和社會(huì)秩序穩(wěn)定的影響有限。

五級(jí)關(guān)注度企業(yè)信貸規(guī)模較小，經(jīng)營(yíng)運(yùn)行比較平穩(wěn)，未發(fā)現(xiàn)輿情、政策不利等明顯的外部風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，信貸資產(chǎn)質(zhì)量較好，即使企業(yè)發(fā)生信用突變導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)暴露，授信銀行完全可以通過(guò)采取相關(guān)措施實(shí)現(xiàn)“自我化解”。

四、企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度測(cè)評(píng)功效驗(yàn)證

測(cè)評(píng)結(jié)果給出了企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度定量得分和劃分級(jí)別，特別是一級(jí)和二級(jí)關(guān)注度等級(jí)基本覆蓋近年來(lái)轄區(qū)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管和銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防控的重點(diǎn)企業(yè)，也與企業(yè)自身區(qū)域影響程度、融資體量、風(fēng)險(xiǎn)狀況等要素大致匹配，顯示出構(gòu)建的關(guān)注度指標(biāo)體系和權(quán)重測(cè)度方法具有較好的識(shí)別和評(píng)價(jià)功效。為進(jìn)一步檢驗(yàn)上述測(cè)評(píng)過(guò)程的科學(xué)性和合理性，本文將測(cè)評(píng)結(jié)果與企業(yè)債委會(huì)判斷結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證性對(duì)應(yīng)比較。企業(yè)債委會(huì)判斷結(jié)果是企業(yè)債委會(huì)成員行綜合區(qū)域經(jīng)濟(jì)重要性、經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況、企業(yè)信用規(guī)模、企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)、外部傳染隱患及其他因素形成的關(guān)注度分類(lèi)結(jié)果，屬于專家判斷法，具有一定的主觀性，本文運(yùn)用“主成分+多分類(lèi)Logistic模型”，盡可能消除專家判斷的主觀成分，在此基礎(chǔ)上與測(cè)評(píng)結(jié)果比較。

（一）主成分降維

企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注等級(jí)評(píng)定因素較多，而且有關(guān)因素之間存在一定的共線性問(wèn)題，會(huì)降低統(tǒng)計(jì)模型的擬合優(yōu)度，為此首先運(yùn)用主成分分析法對(duì)全部影響因素進(jìn)行降維，解決多重共線性問(wèn)題，選擇前6個(gè)主成分作為中間變量參與后續(xù)多分類(lèi)Logistic建模，前6個(gè)主成分方差貢獻(xiàn)度達(dá)84%，已經(jīng)提取數(shù)據(jù)絕大部分信息，表達(dá)式如下：

[FACTOR1=-0.149×GDP-0.155×GCY-0.151×SSS-0.145×ZCZ-0.137×DKZ+0.01×ZCF-0.016×GGL+0.006×ZCL+0.02×LZB+0.071×SXJ+0.001×SXZ+0.033×DKY+0.019×BWY-0.007×ZQY+0.089×GZL+0.101×BLL+0.114×YQL+0.075×YJD+0.1×DWD+0.082×DWY+0.117×DBZ+0.12×DBY+0.016×CXY+0.036×AJS]

[FACTOR2=0.125×GDP+0.129×GCY+0.143×SSS+0.145×ZCZ+0.147×DKZ+0.007×ZCF+0.022×GGL-0.004×ZCL-0.002×LZB+0.095×SXJ+0.111×SXZ+0.126×DKY+0.088×BWY+0.093×ZQY+0.104×GZL+0.105×BLL+0.117×YQL+0.069×YJD+0.104×DWD+0.104×DWY+0.124×DBZ+0.137×DBY+0.07×CXY+0.007×AJS]

[FACTOR3=-0.076×GDP-0.075×GCY-0.071×SSS-0.047×ZCZ-0.043×DKZ+0.008×ZCF+0.011×GGL+0.001×ZCL-0.063×LZB+0.082×SXJ+0.206×SXZ+0.2×DKY+0.217×BWY+0.204×ZQY-0.062×GZL-0.169×BLL-0.157×YQL-0.098×YJD+0.052×DWD+0.14×DWY-0.135×DBZ-0.099×DBY+0.123×CXY-0.094×AJS]

[FACTOR4=-0.082×GDP-0.061×GCY-0.047×SSS+0.013×ZCZ+0.014×DKZ+0.34×ZCF+0.173×GGL-0.275×ZCL-0.247×LZB-0.328×SXJ+0.183×SXZ+0.103×DKY-0.064×BWY+0.242×ZQY+0.001×GZL+0.161×BLL+0.114×YQL+0.029×YJD-0.26×DWD-0.125×DWY+0.036×DBZ-0.048×DBY+0.036×CXY+0.264×AJS]

[FACTOR5=0.006×GDP+0.001×GCY-0.029×SSS+0.024×ZCZ+0.031×DKZ+0.412×ZCF+0.486×GGL-0.178×ZCL+0.3×LZB+0.134×SXJ-0.21×SXZ-0.022×DKY+0.093×BWY-0.255×ZQY+0.116×GZL-0.191×BLL-0.135×YQL+0.111×YJD+0.178×DWD+0.136×DWY-0.14×DBZ-0.057×DBY+0.132×CXY+0.22×AJS]

[FACTOR6=-0.011×GDP-0.002×GCY+0.019×SSS-0.033×ZCZ-0.03×DKZ+0.037×ZCF+0.12×GGL-0.131×ZCL+0.59×LZB-0.097×SXJ+0.082×SXZ-0.046×DKY+0.215×BWY+0.104×ZQY-0.425×GZL+0.238×BLL+0.113×YQL-0.415×YJD-0.037×DWD-0.035×DWY+0.188×DBZ+0.079×DBY-0.112×CXY-0.11×AJS]

（二）多分類(lèi)Logistic修正初始判斷

盡管各地債委會(huì)企業(yè)按照全面性原則，形成并報(bào)送了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注等級(jí)信息，但由于判斷缺乏客觀且一致的數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)支撐，難免導(dǎo)致等級(jí)信息內(nèi)生地存在認(rèn)定不一、尺度不一的問(wèn)題。因此，首先在定量數(shù)據(jù)和建立的6個(gè)主成分基礎(chǔ)上，運(yùn)用多分類(lèi)Logistic模型對(duì)債委會(huì)等級(jí)信息數(shù)據(jù)予以調(diào)整修正，以減少主觀判斷的差異性，增強(qiáng)校驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。在建模過(guò)程中，把6個(gè)主成分變量作為協(xié)變量，債委會(huì)關(guān)注等級(jí)信息設(shè)定為分類(lèi)變量，分別以“1”、“2”、“3”、“4”、“5”代表一級(jí)關(guān)注度、二級(jí)關(guān)注度、三級(jí)關(guān)注度、四級(jí)關(guān)注度、五級(jí)關(guān)注度。通過(guò)SPSS18.0統(tǒng)計(jì)軟件執(zhí)行建模程序，以五級(jí)關(guān)注度為參考類(lèi)別，得到各級(jí)關(guān)注度概率表達(dá)式：

[G1=-469.148+184.26×FACTOR1+52.427×FACTOR2+24.507×FACTOR3+45.194×FACTOR4+0.086×FACTOR5-14.194×FACTOR6]

[G2=10.102+25.879×FACTOR1+18.792×FACTOR2+3.363×FACTOR3+1.067×FACTOR4+2.293×FACTOR5-4.301×FACTOR6]

[G3=14.155+23.213×FACTOR1+16.562×FACTOR2+3.088×FACTOR3+0.907×FACTOR4+1.948×FACTOR5-3.891×FACTOR6]

[G4=15.474+18.354×FACTOR1+12.852×FACTOR2+2.255×FACTOR3+0.145×FACTOR4+1.18×FACTOR5-2.925×FACTOR6]

[G5=0]

將企業(yè)基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入6個(gè)主成分和關(guān)注度模型表達(dá)式，即可得到每家企業(yè)表達(dá)式數(shù)值，[G1]、[G2]、[G3]、[G4]和[G5]數(shù)值中最大的對(duì)應(yīng)的分類(lèi)就是調(diào)整修正后的債委會(huì)關(guān)注等級(jí)。

（三）測(cè)評(píng)結(jié)果交叉驗(yàn)證

通過(guò)多分類(lèi)Logistic回歸模擬，本文獲得修正后的債委會(huì)人工信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注等級(jí)，并以此為比較基礎(chǔ)，與企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度測(cè)評(píng)結(jié)果交叉驗(yàn)證，檢驗(yàn)定量測(cè)評(píng)功效，比較結(jié)果見(jiàn)表4。

從表4交叉驗(yàn)證情況可以看出，基于本文構(gòu)建的定量測(cè)評(píng)方法測(cè)算得到的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度，與修正后的債委會(huì)關(guān)注等級(jí)整體契合度達(dá)到85.2%，表明企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度定量測(cè)評(píng)體系識(shí)別和評(píng)價(jià)功效較高，適宜作為分類(lèi)防控化解企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)判依據(jù)和決策支持。具體來(lái)看，除三級(jí)關(guān)注度契合度58.5%，相對(duì)較低外，其他四類(lèi)關(guān)注度結(jié)果契合度均超過(guò)70%。其中，一級(jí)關(guān)注度分類(lèi)完全一致，說(shuō)明定量測(cè)評(píng)方法對(duì)最高信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注等級(jí)企業(yè)的劃分效果極佳；二級(jí)關(guān)注度結(jié)果契合度70%；四級(jí)和五級(jí)關(guān)注度結(jié)果契合度分別達(dá)93.5%、86.1%，說(shuō)明定量測(cè)評(píng)方法對(duì)低信用關(guān)注等級(jí)企業(yè)的劃分效果也較為優(yōu)良。

五、結(jié)論與政策建議

本文全面分析了企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度理論，主要成果和結(jié)論如下：第一，創(chuàng)新性地提出企業(yè)“信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度”概念。在借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)及現(xiàn)實(shí)實(shí)踐的基礎(chǔ)上，首次引入并清晰定義了信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注的多維內(nèi)涵，豐富了信用風(fēng)險(xiǎn)研究體系。第二，構(gòu)建起銀企信用風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用仿真模擬技術(shù)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度進(jìn)行了合理性探討，仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)銀企渠道是信用風(fēng)險(xiǎn)外溢擴(kuò)散的主要渠道，信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度可以綜合評(píng)判企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。第三，圍繞區(qū)域經(jīng)濟(jì)重要性、經(jīng)營(yíng)財(cái)務(wù)狀況、企業(yè)信用規(guī)模、企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)、外部傳染隱患等五個(gè)維度，研究選取24個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)建立信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度測(cè)評(píng)體系，運(yùn)用債委會(huì)數(shù)據(jù)對(duì)指標(biāo)權(quán)重和企業(yè)關(guān)注度進(jìn)行了測(cè)算，給出了關(guān)注等級(jí)的分級(jí)區(qū)間，顯示關(guān)注度主要受企業(yè)融資體量和風(fēng)險(xiǎn)狀況影響，債委會(huì)企業(yè)關(guān)注度測(cè)評(píng)結(jié)果也較為符合實(shí)際情況。第四，運(yùn)用“主成分+多分類(lèi)Logistic模型”法，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度測(cè)評(píng)體系識(shí)別評(píng)估功效進(jìn)行交叉驗(yàn)證，結(jié)果表明測(cè)評(píng)等級(jí)與人工判斷等級(jí)契合度整體高達(dá)85.2%，適宜作為分類(lèi)防控化解企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)判依據(jù)，且測(cè)評(píng)體系對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)“兩頭”企業(yè)的評(píng)測(cè)準(zhǔn)確性更高。

結(jié)合本文的研究結(jié)論，提出分級(jí)分類(lèi)信用風(fēng)險(xiǎn)防控建議：第一，對(duì)于一級(jí)關(guān)注度企業(yè)，成立跨部門(mén)聯(lián)合參與的工作專班，研究制定“一企一策”的風(fēng)險(xiǎn)防控工作方案，強(qiáng)化內(nèi)外信息的實(shí)時(shí)搜集和監(jiān)測(cè)分析，形成上下順暢貫通、左右高效協(xié)同的周密完備防控格局。第二，對(duì)于二級(jí)和三級(jí)關(guān)注度企業(yè)，要參考一級(jí)關(guān)注度企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防控化解模式建立組織推進(jìn)機(jī)制，各級(jí)監(jiān)管部門(mén)強(qiáng)化指導(dǎo)協(xié)調(diào)，加大與政府工作組的協(xié)同配合力度，切實(shí)落實(shí)風(fēng)險(xiǎn)化解預(yù)案和措施，防止風(fēng)險(xiǎn)無(wú)序擴(kuò)散升級(jí)。第三，對(duì)于四級(jí)和五級(jí)關(guān)注度企業(yè)，由銀行機(jī)構(gòu)落實(shí)主體責(zé)任，關(guān)注生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)及財(cái)務(wù)狀況變化，加強(qiáng)異常預(yù)警和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，視情況組建多頭授信企業(yè)債委會(huì)，做好信息共享和聯(lián)合管理，保持授信額度合理適當(dāng)；如發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，由銀行機(jī)構(gòu)按照市場(chǎng)化原則采取相關(guān)措施，及時(shí)進(jìn)行不良貸款核銷(xiāo)處置，自主承擔(dān)信貸損失。

注：

①度是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的重要概念，表示網(wǎng)絡(luò)中與該企業(yè)直接關(guān)聯(lián)的銀行和其他企業(yè)的數(shù)量。

②具體包括擔(dān)保關(guān)聯(lián)、組織關(guān)聯(lián)、經(jīng)營(yíng)關(guān)聯(lián)等關(guān)系。

③目前主要指部分法人機(jī)構(gòu)發(fā)起設(shè)立村鎮(zhèn)銀行。

④根據(jù)中國(guó)人民銀行《銀行貸款損失準(zhǔn)備計(jì)提指引》（銀發(fā)[2002]98號(hào)），對(duì)正常類(lèi)、關(guān)注類(lèi)、次級(jí)類(lèi)、可疑類(lèi)、損失類(lèi)貸款的撥備計(jì)提比例分別為0、2%、25%、50%和100%。

⑤不包含青島。

⑥指標(biāo)屬性反映不同指標(biāo)對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度的影響方式，其中，正向指標(biāo)表示該指標(biāo)與企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度變化趨勢(shì)一致，即指標(biāo)數(shù)值越大，企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度也越大；反向指標(biāo)表示與企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度變化趨勢(shì)相反，即指標(biāo)數(shù)值越小，企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度也越小。

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