作者：金融小包总

来源：泓策投研手札（ID：FinanceBao）

一、综述

对于券商而言，构建一套内评体系首先要明确内评体系的构建非一朝一夕、一门一户之事。内评体系的构建需要的是一套能够自我进化、容错和切实提升业务效率的整合性解决方案，涉及公司的前中后台、上上下下，以及公司内外的方方面面。这更多的是一项数据治理和整合、计量方法细化、业务流程重塑、组织再造的长期系统工程。

笔者在本文中所述的内评体系，绝不是打分卡模型体系（或者其他模型体系）和流程管理体系，更不是纯粹的依赖专家经验的体系。本文所述的内评体系囊括：风险文化和考核机制、治理架构、管理机制以及数据集市和信息系统等多个维度，旨在提升前台信评的风险识别和风险计量能力和效率、辅助中台信用风险管理工作。

其次，不同部门存在着不同的诉求。对于前台业务部门而言，内评体系需要能够实现：1、在可控风险基础上博取收益；2、合理衔接决策-信评-交易活动；3、与公司管理职能部门要求和监管要求的信用风险管理相结合，减少前中后台之间的扯皮。对于中台管理职能部门而言（风控部），内评体系价值体现在：1、成为公司信用风险管理工作的重要抓手；2、符合监管不断升级的信用风险管理要求。

最后，本文拟从信用研究的几种方法论综述、券商面对的信用风险两个点为铺垫，分析内评体系建设的必要性、介绍券商目前的实践现状。最终深入阐述内评体系构建整合性方案具体可以包括哪些（内容涵盖：内评体系建设的几种实施模式、内评体系建设的内容、内评体系建设可以寻求的供应商有哪些、进行内评体系构建的项目经验等）。详见下文。

目前市场上提供的信用研究方式，笔者将其归为五类：第一类，也是主流的是依托于专家经验的分析法。第二类是以信用风险排序为目的模型（如打分卡模型）；第三类是以评价企业财务状况为目的财务模型，尤其是测算获取现金能力和短期风险承受能力的流动性评价模型（如CreditVaR模型）；第四类是通过市场交易信息，量化估算企业违约可能性的模型（如KMV模型，隐含违约率模型，CDS隐含违约率模型等）、第五类是把机器学习应用于信用评估的模型。

注：此外还有CreditMetrics、CreditRisk+、Credit Portfolio View等建模方式 

笔者愚见，目前咨询公司、系统厂商和其他一些供应商提供内评模型时以打分卡模型为主，简单的打分卡模型以财务指标打分为主，这类型的模型笔者以为价值不大。基于因果关系和研究框架、并通过信评专家、定价数据、外评数据、违约案例等等方式来校准排序后的复杂打分卡模型价值稍大些，但这类型的复杂打分卡模型需要全覆盖、高质量、有历史切片、定制化程度高，且可持续更新的数据为基础，目前极少数咨询公司可以提供此类的解决方案和数据基础。

 此外，笔者认为以上信用研究的方法论之间可以相辅相成，一种合适的解决方案是HI（专家经验）+AI（人工智能）。以专家经验分析法为主，由解决方案供应商（如咨询公司）或者公司内部组织人力资源研究开发基于其他四种方法论的模型，直接系统出具结果，来提高信用研究的效率，以此辅助信用研究和信用风险管理。

证券公司涉及到信用风险的业务条线较多，如下表一所示：

证券公司信用风险管理起源于银行信用风险管理，但也有特殊性。证券公司信用风险相关业务主要与资本市场相关。

证券公司内部信用评级面临着内部资源有限，数据不足等挑战，而数据的缺失直接导致了数据驱动的定量模型的表现不佳。在评级模型稳定性不够的情况下，需要持续定期优化或重新开发模型。

证券公司不同业务部门面临的客户类型不同，业务种类不同，需要在评级模型开发和评级体系设计中区分债务人主体风险、外部支持因素、债项风险、交易结构设计、风险缓释等因素。以公开数据和现场讨论开发方式建立的模型较难考虑上述因素，从而影响模型效果和评级使用。

在评级应用方面，目前证券公司内部信用评级应用比银行相对简单，主要涉及业务准入、限额管理、预警监控等，尚不涉及也难以涉及以经济资本为基础的组合管理应用及风险量化计算。

从外部监管要求看，监管部门要求证券公司建立健全与公司自身发展战略相适应的信用风险管理方式，包括了建立与业务复杂程度和风险指标体系相适应的风险管理信息技术系统，覆盖各风险类型、业务条线、各个部门、分支机构及子公司，对风险进行计量、汇总、预警和监控。

从外部评级机构来看，本土评级业发展至今，出现了五个被人诟病的问题：高等级债券违约（如华信主体评级AAA，大量主体评级AA+评级违约）、信用评级调整不合理（如新光债被上调）、信用级别与债券发行及交易利率不匹配、信用级别区分度不够(拥挤在AA、AA+和AAA)、商业模式决定了独立性不够。

从内部管理要求看，证券公司开展的涉及信用风险的各类业务规模不断扩大，信用风险已是券商经营管理面临的主要风险之一。信用研究是各类涉及信用风险的业务客户准入、资产池管理、授信管理、限额管理、投资决策、风险计量、风险定价、风险分类等的主要依据，是信用风险管理的核心工具，有助于将风险管控前置，识别和预防信用风险，而内部信用评级系统可以统一全公司信用评级的流程、标准、模型和系统，整合公司内部资源，用以提高信用研究、投资决策、投后管理的科学性、可靠性，更好地支持各类信用风险相关业务的发展。

以上外部监管、评级机构和内部管理三点决定了内部信用评级体系建设的必要性，至于如何搭建内部信用评级体系，是否需要一套打分卡模型或者其他模型，还是仅凭借专家经验，每家基于不同的认识架构有着不同的解决方案。

目前行业排名前十的大券商基本都已基本建成内部信用评级系统。中信证券最早在2013年通过咨询提供方案，系统厂商落地的方式完成了内评系统的建设，其他大券商基本在2015年至2016年启动并完成内评咨询项目和内评系统的建设。中小券商方面，大部分已采购信用评级系统。另，方正、山证、华西等券商采用了咨询公司直接提供的搭建内评模型功能的系统。笔者愚见，目前国内大券商构建内评体系，侧重于一套打分卡模型，以及评级系统的流程管理，对业务条线只是初步的应用，而中小券商更多只是有一套内评系统做为风险管理职能部门的案头工具，真正能够构建出一套完善的内评体系者寥寥。

目前券商在各自业务特点和管理模式的基础上对内部信用评级系统的应用各有不同，主要应用范围为固定收益与资产管理业务，部分券商也在债券投行和信用业务条线上应用该系统。

证券公司应从长远考虑，选择评级模型可靠、应用方案成熟、项目实施经验丰富、后续服务和数据服务支持强大的供应商，配合公司内部深入的需求调研和甄别，以此建立可迭代、可扩容的内部信用评级体系。笔者愚见内评系统实施方案可以如下：

（一）分期开发、迭代升级

鉴于内部信用评级体系的建设是一项不断积累和完善的系统工程，建议内部信用评级体系分期开发。第一期侧重于为各类信用债发行人评级模型（或者其他方式开发的模型）。后续根据公司相关业务条线发展状况、诉求和公司风险管理要求，逐步开展资产证券化业务、资产支持类业务、信用业务，以及债券协议远期业务、债券借贷业务、场外衍生品交易业务等的内部信用评级和授信及限额管理方案，包括资产证券化评级模型、个人评级模型和金融机构交易对手评级模型、授信管理模型和限额管理方案等。

评级所需数据主要来源于方便采集的公开数据，由系统自动采集或者供应商提供定制化数据为主，尽量减少手工录入数据，从而提高评级系统的可用性，如果可以实现模型结果无人工介入而自动出具为佳。

（二）审慎选择实施模式

由于证券公司存在数据缺失和内部研究能力不足等问题，目前证券行业实施内部信用评级系统建设主要采用以下两种模式：一是咨询公司提供咨询方案并由系统开发商实施开发的模式，业内排名靠前的大券商普通采用该种模式；二是系统开发商提供集成系统的模式，中小券商较多采用该模式。上述两种主要模式的对比情况详见下表：

七、

内评体系建设的几种实施模式

内部信用评级体系的建设需要从风险文化和考核机制、治理架构、管理机制以及数据集市和信息系统多个维度，立体化考虑，而不仅仅是信用研究的方法论，如下图所示：

图：立体化内评体系的框架

其中：

一、风险文化与考核机制是立体化内评体系的基础，由风险文化的确立、植入和评估以及考核机制组成。

二、治理架构是立体化内评体系运转的关键，通过顶层设计组织架构、政策制度和流程管理，旨在达到统一管理，内部制衡的目标。

三、管理机制通过十个模块的合力，达到监管要求的可监测、能计量、能分析、可应对。而其中核心的是通过立体化内评体系提升前台信评的风险识别和风险计量能力、辅助中台信用风险管理工作。

四、数据集市和信息系统是整个资本市场信用风险类投资管理的重要载体。数据集市模块最好能够做成兼容性较高的数据集市，可以兼容各种外部数据（wind、舆情类数据(如财汇）、模型类/定制化数据（如德勤智慧债券）、征信类数据（如企查查)、行业数据）和公司内部数据。主要包括主体数据库、债项数据库、行业数据库、风险计量数据等，如主体数据库包含发债主体基本工商信息、行业划分、内评历史、舆情、预警等信息；债项信息库基于主体数据，评级、异常交易监控等。信息系统要做到能够整合前中后台的风险计量、风险报告和实时监控，具备较好的可视化效果、灵活性，尤其是可扩展性。

（一）风险文化与考核机制？

买方的风险文化区别于信贷机构，应强调投资绩效要归因，信任并尊重专业人员的专业意见，风险管理基于监管合规和概率的文化。为树立以上的风险文化，买方机构可以通过编制风险手册、培训等方式予以植入。

考核机制和风险文化密不可分。买方可以通过评估风险因素（包括预期损失、非预期损失）在内的基于经济资本考量后的盈利能力，而非单一的财务利润，来进行合理的资金和资源配置。制度是集体行动控制个人行动的一系列行为规则，也是协调人与人关系的产物。买方考核机制的前提在于科学化的绩效归因，来合理区分投资组合的收益是来源于alpha，还是beta；买方考核机制的难点是要明确自身的风险偏好，设立一定的容错机制，避免机制设计导致投资人员过度保守或过度激进；买方考核机制的关键是要确保专业的人做专业的事情，投资、交易和研究能达到精诚合作。

笔者愚见，信用研究员的考核和激励机制一直是难点。可行的方案有两种：

第一种根据评级级别，设计核心库、基础库、高收益债库、禁投库。不同库有投资比例限制以及不同授信额度，尝试个券可投比例，总额限制，账户净值比例。根据不同库设计职责，核心库风险信评承担，基础库风险共担，高收益库投资经理承担。

第二种进行全市场的信用排序，并给予发行主体及债项一个评级（比如AAA、AA+、AA、AA-；BBB、BB+、BB、BB-；CCC、CC+、CC、CC-）,其中AA-以上可以直接投资，但是有较松的投资额度控制；BB-到BBB需要经过信评主管确认，同时有额度控制；CCC到CC-则限投、禁投。这种模式的设计可以减轻信用研究人员的压力。

（二）治理架构如何设计（包含组织架构、政策制度、流程管理）？

组织架构上，前台部门内部在承担可控风险敞口基础上博取收益，设计架构来合理衔接投资决策-固收研究-债券交易三个环节，做到职责清晰、分工高效。中台的风控部门，可以将职责聚焦在总量风控和流程管理上，比如尝试设计和建设压力测试模型，情景模拟体系，收集数据、设计情景，实施信用风险压力测试，编制信用风险压力测试报告等。

另，组织架构分工也可以采用风控部只负责信用资质较差主体的二次审核以及协助前台信评完成信用风险的不定期定期排查、汇报工作，前台信评负责全部主体的审核这种分级授权的模式。

政策制度上，通过制定合理的政策和制度来给予内部员工足够的安全感、高效的流程和有效的激励。制度框架上除信用风险总的管理制度外，还应该在投资发起环节、投后管理环节、违约处置环节制定投资实施管理制度，以及相应的配套管理制度。投资实施管理制度包括内部信用评级管理制度、投后管理制度、违约处置制度、限额制度等。配套管理制度如内部评级模型管理制度等。

流程管理上，应该充分尊重和信任前台研究人员的专业知识，简化流程，把信用风险评估的风险识别和风险计量模块在前台研究人员内部形成闭环，尤其是要避免业务部门领导、中后台领导和公司领导过多介入。

（三）管理机制：如何识别并计量信用风险？

本文所提的内评体系，建议以依赖于人力资源的专家经验法(HI)（专家经验、行业研究、尽职调查、客户关系等能力）为主，综合各种模型（AI）的优点，以此提升前台信评的风险识别和风险计量能力和效率、辅助中台信用风险管理工作。简述如下图

（四）管理机制：如何设计内评体系的各个部门应用方案？

内部信用评级体系较为适用于自营债券投资部门、资管债券投资部门、其次是债券投行条线和信用业务条线、最后是金融衍生品投资条线，不同部门的应用方案设计区别也应该较大、尊重不同部门不同的业务特性和业务惯性。

内部信用评级体系直接作用于业务流程可以从评级结果（评级符号）；准入、限投和禁投体系的设计；评级报告；客户限额方案；信用风险存续期管理方案；风险预警等方面切入。此处仅以债券投行条线为例，如图：

随着信用债市场违约的爆发，2018年信用债违约120只，涉及金额1176.51亿元，创下2014年债券违约元年以来的最高值：数量上，120只与前4年总和（2014年-2017年）122只几乎持平；规模上，1177亿元比前4年总和860亿元高出约36.9％。信用债违约的爆发一方面催生了买方对信评的岗位需求，另一方面也催生出众多针对信用债领域的各个方面的解决方案提供商，笔者对这些提供商进行了全市场调研和归类，如下：

正如笔者前述所言，构建一套内评体系涉及公司的前中后台、上上下下，以及公司内外的方方面面。这更多的是一项业务重塑、组织再造的系统工程、而非仅仅是模型搭建的工作。其要处理五个主要矛盾：第一是不同业务部门之间的矛盾；第二是前台部门和中台部门之间的矛盾；第三是公司和咨询方的矛盾；第四是公司和系统供应商的矛盾；第五是咨询方和系统供应商之间的矛盾。每一个矛盾的处理多极其不易，如果想要推进构建内评体系，必然涉及相互之间的妥协和扯皮。

这些矛盾产生的核心原因大致有四：其一是对于信用研究、风险评估的方法论认知不同；对于信用风险管理的方式无法统一，尤其是职责上的互相扯皮。其二是目前外部供应商的解决方案不尽完美，缺乏整合性的解决方案提供商。其三是此类项目通常是中台管理职责的风控部门发起，前台业务部门介入太少，对于前台业务部门的需求没有做足够深入的调研、挖掘和识别，而项目最后落地往往需要业务部门很多的配合及认同。

对于内部信用评级体系建设的项目管理经验，笔者愚见有三：把好入口关、理清内部诉求、应用以业务部门为主。其一是把好入口关。目前市场上涉及信用债解决方案的供应商良莠不齐、而且每家往往只在某一方面较强，而暂时缺乏能够提供整合性方案的供应商。因而一定要把好入口关，深入了解供应商能提供的服务和提供服务的态度，并广泛在业内展开非正式的沟通交流以此了解供应商实际实施和项目落地能力。其二是理清内部诉求。此类项目如果是风控部门牵头，业务部门的积极性通常不高，很多公开场合的沟通往往聊不出真需求。建议通过第三方机构，比如咨询公司深入和业务部门沟通。并对业务部门需求根据合理性和可行性进行删选。其三是中台管理职责部门应定位为帮助前台部门搭建前台部门的小中台，内评体系应用以前台部门的小中台为主。公司不管是因为内部管理需要，还是同业经验，还是监管诉求而开始内评项目。多应该明白内评体系需要以在业务部门落地为首要任务，而落地内评体系是对业务部门业务流程和组织架构的再造，适当向业务部门妥协，以其诉求为主，才能更好的推进项目落地。

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原标题：券商视角如何构建内评体系：几点实战经验之谈|债券研究

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