商业银行论文：商业银行贷款定价浅析Word格式.docx

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2005年2月1日，中国人民银行又发布了《稳步推进利率市场化报告》，指出要加强金融机构的利率定价机制建设，按照风险与收益对称原则，建立完善的科学定价制度。

由此看来，商业银行的竞争也将逐步从原来的规模竞争转向价格竞争，转向风险定价的竞争中来。

不仅如此，在面对经济全

球化及加入wto的新形势下，外资银行的全面竞争已经到来，我国的商业银行要继续生存和发展壮大，如何科学合理地确定适当地贷款定价利率，以控制贷款风险保障贷款收益无疑是摆在商业银行面前的又一重要课题。

一、国商业银行贷款定价的现状

中国利率体制改革一直滞后于其他经济领域，在漫长的渐进式演进历程中，政府包揽了一切利率地制定，银行严格执行央行的利率政策，缺乏利率自主权，所以国内银行不仅缺乏贷款定价的实践经验，而且也缺少实际运用的需要，本领域的理论研究也不多见。

目前，贷款定价的难点主要体现在以下几个方面：

1.利率市场化的问题。

近年来，国家虽然加快了利率市场化的步伐，但在人民币存贷款利率管理上仍实行有管制的浮动利率体系。

这样使商业银行在贷款定价上只能在央行规定的浮动区间内掌握。

即使是低风险的优质客户贷款，贷款利率也不能低于央行规定的利率下限，同时也不能对高风险的贷款收取额外的风险溢价利率。

因此，利率市场化进程将在一定程度上影响着商业银行加强贷款定价管理和构建贷款定价体系的积极性。

2.贷款定价决策机制的形成。

长期以来商业银行在贷款决策中主要通过评估客户的信用等级和还款能力，然后对贷款的发放与否做出决策，却很少对贷款的定价问题进行精

确计算和慎重审批，更未形成科学、系统的贷款定价决策机制。

其次，商业银行在贷款利率的实际制定过程中，往往主观随意性较大，对贷款利率是否进行浮动或者浮动多少商业银行一般都缺乏规范、精细的定价标准。

其利率浮动的幅度通常并不能反映借款人的信用水平及贷款项目的风险程度。

这种定价方式既不能在贷款价格中反映商业银行自身承担的风险程度，也无法提高贷款价格对各类不同客户的吸引力。

3.信息支持体系的完善及量化系统的建立。

从当今国际银行界普遍采用的贷款定价模型来看，完善的贷款定价系统必须能够对贷款项目的损失概率以及贷款客户的信用状况进行量化处理。

而我国各商业银行基本上都没有建立定量化的定价系统以灵活地应对复杂多变的市场环境。

由于我国商业银行对客户信用评级以及对贷款项目的风险分类起步较晚，分类标准也不完全统一，因而可用于量化和分析贷款风险的基础数据严重不足。

二、西方商业银行贷款定价管理的主要模式

在利率市场化程度较高的西方发达国家，商业银行对贷款利率的管理相对比较成熟，其贷款定价的主要模式可归纳为以下几种：

1.基于违约损失概率的贷款定价模型（based-lostprobilityloanpricing）。

银行贷款利率要满足商业银行

两个方面的需要：

一是要弥补货币的时间价值；

二是要补偿贷款的违约风险。

假设货币的时间价值用货币的名义利率

r′来表示，贷款违约概率为p，那么贷款的协定利率应该为：

r=（1+r′）/（1-p）-1。

例如，一笔贷款的违约概率为2％，同期货币的名义利率为4.2％，则商业银行与企业签订贷款合同时，协定利率为：

r=（1+0.042）/（1-0.02）-1=0.063。

但是由于很难确定每一笔贷款的违约概率，所以这种计算方法主要时针对某个借款人进行的，即假设借款人每笔借款的违约概率相同。

2.成本加成定价法（cost-plusloanpricing）。

该定

价模式的主要思想是贷款的价格必须能够补偿银行筹集资金所付出的成本和相关管理费用（即筹资的直接成本和间接成本），同时价格还能够补偿贷款所面临的风险，并使银行获得一定的利润。

其基本计算公式为：

贷款保本价格=资金成本+贷款费用+风险补偿费

贷款盈利价格=资金成本+贷款费用+风险补偿费+目标收益

这种定价方式直观地表明了银行贷款价格的结构。

但是，看起来简单的计算公式对于成本的计算要求却非常高，若要准确地计算单笔贷款费用和风险补偿费用需要一个精心设计的成本计算系统和健全的信用评级制度，这正是我国金融系统目前所缺乏的。

3.成本—收益定价模式（cost-benefitloan

pricing）。

该定价方法主要从三方面考虑确定贷款价格：

一是在贷款利率和收费水平一定的情况下，测算贷款将产生的总收入；

二是估算银行交付给借款人实际使用的贷款净额；

三是用测算的总收入除以借款人实际使用的贷款净额，测算出贷款的税前收益。

银行通过分析测算出税前收益是否足以补偿银行的融资成本，贷款所承担的风险以及除去所有成本后的银行预期利润，判断该笔贷款定价是否合理。

该方法需要建立分析模型，难度较大。

4.客户赢利性分析模式（customerprofitability

analysis）。

该方法是成本—收益定价法的延伸和细化。

该定价模式指银行在综合计算与客户各种业务往来的成本和收益的基础上，根据银行的目标利润及客户风险水平等给贷款定价，即合理的贷款定价必须保证银行从某一特定客户的所有业务往来中获取的整体收益大于以贷款业务为主导的成本与银行目标利润之和。

该方法是以市场为导向、以客户为中心的现代营销理念在银行经营管理中的具体体现。

这种定价方式在所有定价模型中是最复杂、成本最高的，对精确度要求也非常高，因为计算过程中很小的误差也可能被放大得不可接受。

因此，这种定价方法只能针对少数贡献度大、信誉度高、对银行至关重要的大型客户而言才是切实可行的。

5.价格领导模式（priceleadership）。

该模式是当前国际银行业广泛采用的一种定价模式。

其具体的方法是：

首先选择某种利率作为基准利率，然后针对客户贷款项目的违约风险程度和贷款的期限风险程度，确定不同的风险溢价。

由基准利率加上风险溢价“点数”（或乘上风险溢价“乘数”）便构成了具体贷款项目的实际利率。

其计算公式为：

贷款利率=基准利率+违约风险溢价点数+期限风险溢价点数

或者也可表示为：

贷款利率=基准利率×

风险溢价乘数

其中，选择何种利率为基准利率，一直是人们关注的焦点，目前，西方商业银行通常以货币金融中心的银行同业拆借利率为基准利率，如伦敦同业银行拆借利率（libor）。

价格领导定价法虽然简便，但在我国推行还有难度，一是我国资金市场还处于起步阶段，市场敏感度低：

二是价格领导定价法是浮动定价法，短期人民币贷款仍以固定利率为主。

三、信息不对称下我国商业银行贷款定价模型

1.信息不对称对商业信贷管理的影响。

我国市场经济的起步相对较晚，目前来说各项规章制度还不十分完善，在信贷市场中普遍存在着信息不对称的问题。

这反映在信贷市

场中就是各个贷款企业都刻意隐瞒自己真实的投资收益率。

在我国，信用风险是商业银行经营面临的主要风险。

贷

款合约双方的信息不对称导致银企借贷关系中的不确定性，增加了银企双方的交易成本。

此时银行处于信息劣势，企业比商业银行更了解自己的经营状况，更清楚此笔贷款的潜在风险，更了解本企业的真实财务经营状况。

因此，企业有可能将有利于自己而不利于银行的虚假信息传递给银行，银行则不可能完全了解更无法控制企业的行为。

由于这种银企间的信息不对称，银行方无法对借款人在取得贷款后的经营管理行为和经济活动进行有效的监督，或者说要完成这种监督的成本太高，根本就无法实现，从而银行承担着潜在的风险损失。

由此看来，信息不对称是我国商业银行信贷风险产生的重要原因。

因此，如何削弱与消除信息不对称已成为商业银行亟待研究和解决的课题。

由于贷款市场信息的不对称性，商业银行贷款业务中就始终伴随着逆向选择与道德风险问题。

即最容易出现的两种极端情况，一种是即使贷款市场上有风险较低的贷款机会和合格的借款人，但执行贷款业务的金融机构视而不见；

另一种是给实际上已经濒临破产的借款人发放贷款。

2.信息不对称下贷款定价模型的思路。

在贷款过程中，商业银行的信息不对称程度直接影响贷款决策的合同安排。

如何把握贷款利率，在风险与收益之间寻求平衡点，为银行

信贷资产管理提出了新的课题。

当银行不拥有企业风险类型的完全信息时，信贷合同会发生逆向选择和道德风险，在委托代理框架下，研究作为委托人的银行及作为代理人的借款企业，如果对不同风险的投资项目，采取相应的利率政策，达到最优信贷合同。

这里给出贷款利率的定价模型，求解出信贷双方目标均可得到满足的激励性对策解。

现假定市场完全竞争，不存在垄断或寡头垄断的情况，商业银行可以而且应该采用灵活定价策略。

考虑一笔贷款合同，银行净利息收益函数，即委托人的目标函数是：

z0=p-r0q

（1）

公式

（1）中，p为贷款利息，r0为资金成本率，q为贷款金额。

银行自身的理性约束为：

s．t．r0≤r≤r1

（2）

公式

（2）中，r为贷款利率，r1为企业投资收益率。

为使模型求解方便，将银行贷款利率的理性约束公式

（2）转化为二次函数条件，即银行净利息收益函数转化为一种广义形式，则：

z=z0-3a1（r-r0）2-3a2（r1-r）2（3）

公式（3）中，a1、a2分别是贷款利率理性约束中的最低和最高利率的参数，且a1、a2>

0。

贷款企业的利润函数，即代理人的目标函数为：

x0=r1q-p（4）

企业的个人理性约束为：

s．t．r≤r1（5）

同样，引入企业利润函数的广义形式，即：

x=x0-3c（r1-r）2（6）

其中，c为企业贷款利率理性约束二次函数的参数，且

c>

在上述借贷合同所表达的委托一代理关系中，企业作为代理人，其投资收益率r1是一个与观测有关的信息变量：

在完全信息条件下，是可观察的，即对于委托人和代理人而言，r1是已知的；

但在信息不对称条件下，对代理人企业而言，r1是已知的，对委托人银行来说却是未知的。

在资本市场中，银行作为资金的提供者，出于信贷资产安全和赢利性的考虑，必须要求得到一个与其承担风险相适应的补偿；

而企业作为代理人其收益高低往往与风险相联系，所以可以认为贷款利率r与企业投资收益率r1相关。

但在信息不对称时，企业有关投资收益率的风险对银行来说是隐匿的，银行并不能直接观察到。

通常在这种情况下，由揭示原理可知委托一代理问题能够转化为一个动态最优控制问题，委托人可以找到一个适当的途径，使双方都可得到满足，这个合同就是激励性对策解。

首先考虑作为委托人的银行的目标函数，在信息不对称

的情况下，银行的目标函数，即：

其中，z为信息不对称条件下银行的期望目标函数，f

（r1）为企业投资收益的概率密度函数，r1的取值区间为

[r1l，r1u]。

其次，作为代理人的企业的目标函数为：

其中，投资收益率r1对于企业是已知的，而对于银行是未知的，设r1为银行对企业投资收益率的估计，p（r1），r（r1）表示银行的利息收入和贷款利率与企业投资收益