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近年来，我国信用债市场发展迅速，债券品种不断丰富，发行金额和存量总额持续增长。截至2020年末，债券发行人数量超过5000家，中小型发债企业明显增加，债券信用水平分化明显， 低评级债券和高收益债券數量显著增加。2020年，信用债发行规模达到19.07万亿元，同比大幅增长28.41%;信用债存量总额达到38.72万亿元，同比增长17.73%。
从信用评级来看，2020年，债券发行人外部主体评级AA ～AAA发行金额占比分别为9.04%、14.02%和60.81%，AA～ AAA发行金额占比合计达到83.87%。AA-及以下发行金额占比均为0.42%，无评级（主要为资产支持证券和私募债）发行金额占比为15.71%。整体来看，债券发行人的外部评级仍主要集中于AA～AAA，评级集中度高，区分度低，无法有效通过外部评级区分债券发行人信用风险的大小。
从信用债违约情况来看，受到宏观经济增速下行压力加大以及市场流动性变化影响，近年来我们信用债市场违约案例和违约金额总体呈上升趋势。根据Wind数据统计，2020年信用债市场违约债券为150只，违约债券金额达到1697.02亿元，违约金额创历史新高。受新冠肺炎疫情对全球经济的影响，未来经济增长仍面临一定压力，企业经营仍面临一定困难，随着债券集中于2021年和2022年到期，债券市场未来仍将面临一定的违约压力。同时，债券违约也逐渐呈现由民营企业向国有企业蔓延、由低评级向高评级蔓延的趋势，在违约案例中，既包括上海华信、中民投、永泰能源等大型民企，也包含中信国安、北大方正、青海盐湖、华晨集团、永煤集团等AAA国企，未来对债券投资的信用风险管理愈加重要。
在信用债市场快速发展、债券违约压力加大以及外部评级无法有效反映风险状况的背景下，外部评级的可靠性面临巨大挑战。2021年3月，交易商协会发布《关于实施债务融资工具取消强制评级有关安排的通知》，组织市场成员研究弱化外部评级依赖工作，形成债务融资工具取消强制评级方案。2021年8月，中国人民银行发布公告（〔2021〕第11号），决定试点取消非金融企业债务融资工具发行环节信用评级的要求。在债券发行外部评级强制性披露要求放松的背景下，金融机构建立公司内部信用评级体系的必要性愈加凸显。
金融机构内部信用评级体系建设
信用评级模型
确定信用评级模型的搭建理念。金融机构内部信用评级体系运用于全公司涉及债券业务的各个部门，搭建评级模型应注意以下几点：一是区分行业特性。根据不同行业的信用风险特征，建立城投、地产、钢铁等不同行业的评级模型。二是风险排序准确性。评级结果基本能反映债券发行人的主体风险状况，同时推算出来的收益率基本能与中债或中证估价收益率匹配。三是量化指标为主。为便于全公司评级的统一，指标选择以量化指标为主， 减少对主观因素的判断。四是指标实用性。选择能够反映行业特征的敏感指标，确保指标适用性好，同时指标数据容易通过公开渠道获得，便于后续的验证。五是操作便捷性。模型简单易懂， 支持快速评级，便于提升后续开展业务过程中的评级时间效率。
确定信用评级符号、主标尺和映射关系。一是通过特定评级符号来区分信用风险的大小。例如，设置“AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D”等十个级别，其中D为违约级别，违约概率为100%;AAA至C级为非违约级别，所对应的违约概率逐级递增。同时，在十个基本级别上可添加“+”或“-”，对其信用水平进一步细分。二是确定得分范围。从0分到100，每5分对应一个级别，得分越高，评级越高。三是确认估价收益率。评级与中债或中证估价收益率挂钩，评级越高，估价收益率越低。四是确认违约率。目前国内缺少统一的违约率数据， 我们可以通过映射关系将公司评级与标普、穆迪等违约率进行匹配，得出公司每个评级对应的违约率;评级越高，则违约率越低。评级符号和映射关系（见表1）。
确定信用评级模型指标、阈值和权重等。一是根据评级经验，选择对评级敏感度较高的指标。例如，城投企业选择地方政府一般预算收入和债务率等指标，地产企业选择土地储备和净负债率等指标（见表2），银行选择资本充足率和不良贷款率等指标。二是确定各行业的各个指标和各个指标在模型中的权重，通过线性回归方程计算出评级得分S，其中S=S1×W1+S2×W2+… +Sn×Wn（Sn为指标n的得分，Wn为指标n的权重），通过回归分析的方法不断对指标n和权重Wn进行调整。然后，确定各个指标的阈值范围，可选择指标的行业平均值或者中位数作为各个指标的得分平均数或中位数，优于行业水平的则该指标得分高，反之亦然。三是通过大量债券发行人样本对模型进行验证，对“评级得分S-评级R-收益率Y-中债或中证估价收益率”等进行匹配，若评级得分S以及评级R基本与中债或中证估价收益率匹配， 则可认为设定的指标、阈值和权重是有效的;若无法匹配或存在较大偏差，则需继续对指标、阈值或权重进行反复调整，直到匹配效果很好为止。四是通过大量样本对评级模型进行检验，评级结果应整体呈正态分布，中间层评级占比大，高评级和低评级占比较低。以房地产行业为例，具体指标和权重如表2所示。
确定信用评级模型的调整项。对于模型中指标无法反映的风险因素，需要通过设置调整项的方式对评级进行调整。根据债券发行人的具体情况，对其公司治理、信用记录、融资渠道、对外担保、法律诉讼、监管处罚等事项进行评估，若风险事项对发行人影响较大，则需根据风险程度对发行人进行相应减分。在外部支持方面，主要考虑政府或股东对发行人的支持，结合政府或股东的实力以及救助意愿对发行人进行适当加分。
由于得出的内部评级与中债或中证估价收益率挂钩，估价收益率通常可以很好地反映投资者对债券发行主体的信用评价， 因此得出的内部评级可以更准确地反映债券发行主体的信用风险大小。此外，内部评级模型的使用者可以结合市场上获取的信息（如重大负面舆情），及时对调整项得分进行调整，从而调整内部评级，进而及时采取有效的处置措施防范风险，无须等到外部评级调整之后再采取风险防范措施。同理，与付费购买专业机构的评级相比，金融机构内部评级调整更为便捷，也更为及时。 综上所述，有效的内部评级可以更准确地反映风险，对市场波动更为敏感，及时性方面也更高于外部评级和付费购买评级。
信用评级数据库
信用评级离不开数据的支持，在开展评级过程中，应当建立完善的信用评级数据库。
建立资讯数据库。可通过向供应商购买的方式获取资讯数据，在评级过程可实现自动抓取债券发行人的财务数据、估值数据等。
搭建公司信用评级数据库。对于一些行业特有的评级数据， 如地方政府的财政数据、房地产行业土地储备等特有数据，可通过公司自己收集数据或向数据供应商购买数据的方式搭建公司信用评级数据库，统一全公司的评级数据。
构建舆情数据库。债券市场是动态变化的，需要及时获取债券发行人的相关舆情信息，可通过购买舆情系统的方式对持仓债券进行监测和投后管理，监测内容包括负面新闻、诚信数据、诉讼数据、工商数据、债券异常波动数据等。
对接业务系统数据。将业务系统数据与评级系统、舆情系统、评级数据库等相对接，及时掌握各业务条线的持仓债券信用评级相关情况。
信用评级系统
信用评级工作量大，提升评级效率离不开系统的支持，可通过自建或者向供应商购买的方式进行系统建设。一是根据评级需要制定详细的需求功能清单，系统主要功能包括数据管理、评级模型管理、评级计算、评级流程管理、证券池管理、授信/额度管理、预警和舆情管理、统计和查询功能、报表功能和系统功能等模块。
二是配合系统开发人员做好各项功能的开发工作，并对评级系统进行测试，完成评级系统的上线。
三是对评级系统进行持续优化，对存在的问题进行修复，对新增需求进行开发和完善等。
信用评级流程和制度
为了规范和加强信用评级，金融机构还应当根据自身情况制定相关的信用评级管理制度。制度主要内容包括信用评级的组织架构和职责分工、信用评级要求、信用评级流程等。
信用评级流程包括评级发起、评级审核等环节，各环节负责人员应当结合自身经验，在信用评级模型打分结果的基础上，对初始评级结果进行调整，对风险较大的主体进行否定，以及出具相关评级意见等。
内部信用评级结果运用
內部信用评级结果可持续运用于债券投资业务的风险管理实践当中，在风险管理的政策制定、准入管理、限额管理、黑白名单设置、风险管控等方面发挥作用。
准入管理。根据内评结果，设置债券发行人和交易对手准入要求，评级达到准入要求的方可入库。
限额管理。设置单一主体或资产组合风险限额，包括但不限于投资额度、信用额度等。基于内评结果得出受评主体偿债能力和资产组合风险情况，设置单一主体和资产组合额度上限。例如，可设置债券投资的一级库、二级库、三级库，高评级债券可入一级库，对应额度高;低评级入三级库，对应额度低。
黑白名单管理。根据内评结果设置黑白名单，对于符合债券投资要求的主体列入白名单，对于高风险债券或评级不符合要求的列入黑名单，定期对黑白名单进行维护。
风险管控。定期对债券内评结果监控，随时间的推移变化设定差异性的监控频率和手段，从而对不同评级的债券进行差异化的投后管理和风险监控，并根据监控情况制定相应的风险管控措施。
（作者单位：万联证券股份有限公司）
责任编辑：杨生恒
ysh1917@163.com
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确定信用评级模型的搭建理念。金融机构内部信用评级体系运用于全公司涉及债券业务的各个部门，搭建评级模型应注意以下几点：一是区分行业特性。根据不同行业的信用风险特征，建立城投、地产、钢铁等不同行业的评级模型。二是风险排序准确性。评级结果基本能反映债券发行人的主体风险状况，同时推算出来的收益率基本能与中债或中证估价收益率匹配。三是量化指标为主。为便于全公司评级的统一，指标选择以量化指标为主， 减少对主观因素的判断。四是指标实用性。选择能够反映行业特征的敏感指标，确保指标适用性好，同时指标数据容易通过公开渠道获得，便于后续的验证。五是操作便捷性。模型简单易懂， 支持快速评级，便于提升后续开展业务过程中的评级时间效率。
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确定信用评级模型的调整项。对于模型中指标无法反映的风险因素，需要通过设置调整项的方式对评级进行调整。根据债券发行人的具体情况，对其公司治理、信用记录、融资渠道、对外担保、法律诉讼、监管处罚等事项进行评估，若风险事项对发行人影响较大，则需根据风险程度对发行人进行相应减分。在外部支持方面，主要考虑政府或股东对发行人的支持，结合政府或股东的实力以及救助意愿对发行人进行适当加分。
由于得出的内部评级与中债或中证估价收益率挂钩，估价收益率通常可以很好地反映投资者对债券发行主体的信用评价， 因此得出的内部评级可以更准确地反映债券发行主体的信用风险大小。此外，内部评级模型的使用者可以结合市场上获取的信息（如重大负面舆情），及时对调整项得分进行调整，从而调整内部评级，进而及时采取有效的处置措施防范风险，无须等到外部评级调整之后再采取风险防范措施。同理，与付费购买专业机构的评级相比，金融机构内部评级调整更为便捷，也更为及时。 综上所述，有效的内部评级可以更准确地反映风险，对市场波动更为敏感，及时性方面也更高于外部评级和付费购买评级。
信用评级数据库
信用评级离不开数据的支持，在开展评级过程中，应当建立完善的信用评级数据库。
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责任编辑：杨生恒
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