我國商業(yè)銀行目前采用的量化的信貸風(fēng)險管理方法多是針對單個借款人信貸風(fēng)險的測量與管理，對于信貸組合風(fēng)險則缺乏有效的定量測量與分析工具。多數(shù)商業(yè)銀行沒有將信貸組合風(fēng)險管理納入全面風(fēng)險管理體系，未從經(jīng)營戰(zhàn)略層面和操作實踐層面研究和實行信貸組合風(fēng)險管理。對信貸組合風(fēng)險這種粗放模糊式的管理方法，導(dǎo)致銀行在信貸風(fēng)險管理過程中存在幾方面的問題。
　　一是對存量信貸風(fēng)險描述不準(zhǔn)確。由于未考慮信貸組合風(fēng)險情況，而是假定各貸款之間的風(fēng)險性完全不相關(guān)，那么，一方面對單個信貸風(fēng)險的簡單累加可能導(dǎo)致總風(fēng)險估算過高，與之匹配的銀行資本處于部分浪費(fèi)狀態(tài)；另一方面，按大數(shù)法則提取信貸資產(chǎn)準(zhǔn)備的方法，不能應(yīng)對在極端條件下某些相關(guān)性較高的貸款同時暴發(fā)風(fēng)險的情況。
　　二是信貸政策制定不科學(xué)。目前商業(yè)銀行在制定年度信貸政策、向分支機(jī)構(gòu)發(fā)布信貸指引時，很少量化考慮新增貸款對組合風(fēng)險的分散作用，只考慮單個貸款的風(fēng)險狀況，目標(biāo)客戶群通常確定為“三好學(xué)生”式的企業(yè)，即該企業(yè)既處于高增長的行業(yè)，又具有行業(yè)領(lǐng)先地位和很高的市場占有率，有核心競爭優(yōu)勢，業(yè)務(wù)規(guī)模大、利潤率高而風(fēng)險極低。選擇低風(fēng)險的領(lǐng)域進(jìn)行信貸投放無可厚非，但“三好學(xué)生”式企業(yè)畢竟數(shù)量有限，而且這些客戶融資能力強(qiáng)，融資渠道多樣，沒有很強(qiáng)烈的貸款需求，又受到本地各銀行業(yè)機(jī)構(gòu)的普遍“追逐”。因此，這一目標(biāo)市場資金供給大于需求，呈基本飽和狀態(tài)，銀行競爭十分激烈，銀行為獲取客戶付出的成本增高、貸款定價較低，導(dǎo)致實際收益減少。同時，當(dāng)前對于熱點行業(yè)和企業(yè)的判斷都基于同一宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展走勢假設(shè)，也就是社會上大多數(shù)人持有的觀點，而一旦發(fā)生假設(shè)條件逆轉(zhuǎn)的情況（歷史上曾多次出現(xiàn)這種情況），由于銀行與客戶關(guān)系的建立和維系通常要花費(fèi)很長的時間，銀行很難通過立即調(diào)整信貸政策實現(xiàn)信貸結(jié)構(gòu)的迅速調(diào)整。
　　三是未實現(xiàn)收益與風(fēng)險最佳匹配的資產(chǎn)組合。未實行信貸組合風(fēng)險管理的情況下自然形成的貸款組合點，并不是銀行實現(xiàn)收益與風(fēng)險最佳匹配的資產(chǎn)組合。如果挖掘那些與現(xiàn)在組合呈負(fù)相關(guān)或正相關(guān)很小的信貸資產(chǎn)，充分利用分散化的可能，銀行可以在信貸規(guī)模和整體收益基本保持不變的情況下，將組合的信用風(fēng)險降到最低，或者在可承受風(fēng)險能力基礎(chǔ)上，實現(xiàn)收益最大化。
　　針對這種狀況，我們認(rèn)為，商業(yè)銀行應(yīng)該建立和應(yīng)用以風(fēng)險測量模型為核心的信貸組合風(fēng)險管理方法。
　　第一，目前國際銀行業(yè)運(yùn)用的信貸組合風(fēng)險度量模型主要有KMV模型、Credit Metrics、肯錫模型和CSFP信用風(fēng)險附加計量模型等四類，這些模型各有優(yōu)缺點和適用條件。結(jié)合我國銀行業(yè)經(jīng)營發(fā)展的內(nèi)外部客觀條件，我國商業(yè)銀行建立量化的信貸風(fēng)險測量模型時，在參數(shù)設(shè)定、基本假設(shè)和測量方法上應(yīng)考慮這樣幾個方面。一是模型對風(fēng)險的定義目前應(yīng)采用DM模型，即假定信用損失（LGD）是借款人在計劃期內(nèi)違約所產(chǎn)生的損失，只考慮違約和不違約兩種情形的信用狀態(tài)變化。當(dāng)資產(chǎn)證券化工具發(fā)展成熟或信貸資產(chǎn)次級交易市場建立的情況下，可改用MTM法建立模型。二是引入風(fēng)險敞口間的相關(guān)性概念，即借款人違約的相關(guān)程度。在計算違約相關(guān)性時，可采用歷史數(shù)據(jù)模擬法或因素分析法。三是通過計算信貸組合的損失均方差來測量和描述組合的風(fēng)險狀況。四是可先將貸款按行業(yè)、地域、信用質(zhì)量或借款人登記注冊類型等多種因素進(jìn)行分類，形成諸多亞組合，對組合內(nèi)和組合間的相關(guān)違約系數(shù)進(jìn)行測算，以降低計算負(fù)荷。
　　在模型的應(yīng)用方面，要通過對銀行當(dāng)前貸款組合的風(fēng)險程度進(jìn)行測算，可以看出非預(yù)期損失的大小，進(jìn)而與銀行經(jīng)營戰(zhàn)略相比較。也可以對同業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行粗略測算，用以作為參照，看本銀行的貸款組合風(fēng)險在同業(yè)中所處的位置。組合風(fēng)險測算結(jié)果還可以作為估計經(jīng)濟(jì)資本的參考。
　　第二，測算出的組合風(fēng)險值與該貸款實際存在的組合風(fēng)險值相比較，就是該筆貸款的邊際風(fēng)險貢獻(xiàn)。比較不同貸款的邊際風(fēng)險貢獻(xiàn)，可以很直觀地表明當(dāng)前貸款組合中的主要風(fēng)險來源，銀行管理者進(jìn)而可以采取適當(dāng)?shù)男袆右钥刂骑L(fēng)險。
　　第三，可以將邊際風(fēng)險貢獻(xiàn)的概念引入決策機(jī)制。當(dāng)多項貸款需求單獨測算的風(fēng)險度和收益率都相似，而銀行由于存貸款比例的要求不能同時滿足所有貸款需求時，邊際風(fēng)險貢獻(xiàn)小的貸款顯然應(yīng)該被優(yōu)先考慮。也就是說，與當(dāng)前組合中貸款的總體相關(guān)性最小的貸款有優(yōu)先權(quán)。同樣的，在貸款定價過程中，也可以加入邊際風(fēng)險貢獻(xiàn)的因素。一筆貸款的發(fā)放如果給整個貸款組合貢獻(xiàn)更多的邊際風(fēng)險，銀行也有理由提高貸款價格、增加預(yù)期收益率，以與增加的風(fēng)險相對應(yīng)。
　　第四，在管理層面輔助制定貸款投放指引。組合風(fēng)險分析可以讓我們清楚地看到，銀行將貸款集中投放于某些有比較優(yōu)勢的領(lǐng)域并不是沒有限度。當(dāng)貸款組合中主要的風(fēng)險敞口存在較高的相關(guān)性并達(dá)到某種限度時，由集中帶來的成本節(jié)約因素被相關(guān)性帶來的更多的組合風(fēng)險相抵消，此時繼續(xù)向該領(lǐng)域投放貸款顯然是不經(jīng)濟(jì)的。銀行是經(jīng)營風(fēng)險的行業(yè)，目標(biāo)在于穩(wěn)定而長期的收益，即損失和風(fēng)險都控制在可預(yù)期的波動范圍內(nèi)。通過組合風(fēng)險分析，銀行經(jīng)營者可以定量了解自己在某一領(lǐng)域投放貸款是否已經(jīng)過多，或者在某一并不具有比較優(yōu)勢的領(lǐng)域也已經(jīng)不知不覺地積累了大量的組合風(fēng)險，進(jìn)而確定應(yīng)該尋找哪些與這一領(lǐng)域高度負(fù)相關(guān)的領(lǐng)域進(jìn)行貸款投放以對沖風(fēng)險，用以對沖風(fēng)險的貸款投放量應(yīng)該是多少。從這個角度說，組合風(fēng)險分析可以指導(dǎo)銀行制定更為科學(xué)的貸款投放指引。
　　應(yīng)用以風(fēng)險測量模型為核心的信貸組合風(fēng)險管理方法，不僅要調(diào)整銀行風(fēng)險管理組織結(jié)構(gòu)，完善信貸管理制度，培訓(xùn)信貸管理人員，一項重要的基礎(chǔ)性工作是建立完善的信貸管理數(shù)據(jù)庫。
　　銀行應(yīng)著手建立一個完備的內(nèi)部組合風(fēng)險分析數(shù)據(jù)庫，在整理歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，不斷增加動態(tài)信息。數(shù)據(jù)庫中歷史評級、違約概率、相關(guān)性等數(shù)據(jù)將用于信貸組合風(fēng)險管理。數(shù)據(jù)庫應(yīng)跟蹤該行歷史上所有建立過聯(lián)系的客戶的信息資料，無論這個客戶是否曾經(jīng)從該行獲得過貸款、貸款是否已經(jīng)完全歸還。在積累一定的歷史數(shù)據(jù)后，可以檢驗和修正當(dāng)前的組合風(fēng)險管理模型，檢驗以往貸款決策的適當(dāng)性并修正當(dāng)前的貸款決策機(jī)制。這些歷史數(shù)據(jù)由于具有連續(xù)性和真實性，某種程度上比銀行當(dāng)前客戶信息更為重要。銀行在設(shè)計和維護(hù)歷史信息數(shù)據(jù)庫時，還應(yīng)當(dāng)吸收外部評級機(jī)構(gòu)提供的信息、股票市場提供的信息以及各類統(tǒng)計咨詢機(jī)構(gòu)提供的信息，不斷豐富信息容量。