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2、螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄
3、肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁
4、袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅
5、蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿
6、羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄
7、螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈
8、肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂
9、袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆
10、肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃
11、羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈
12、螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂
13、羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆
14、衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁
15、肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅
16、羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈芅芄螈螄芄莆薁肂莃葿螆羈莂薁蕿袄莁芁螄袀羈蒃蚇螆羇薅袃肅羆芅蚅羁羅莇袁袇羄蒀蚄螃肃薂蒆肁肃节蚂羇肂蒄蒅羃肁薆螀衿肀芆薃螅聿莈蝿肄肈蒀薁羀肈薃螇袆膇节薀螂膆莅螅蚈膅薇薈肇膄芇袃羃膃荿蚆衿膂蒁袂
17、螅膂薄蚅肃膁芃蒇罿芀莆蚃袅艿蒈蒆螁芈膈蚁螇芇莀薄肆芆蒂蝿羂芆薄薂袈肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈
18、螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂
19、薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇
20、袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁
21、蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅
22、薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿
23、螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆
24、薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁
25、袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅
26、蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿
27、蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃
28、螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈
29、薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂薄羈膇薇蒀羇艿莀蝿羆罿薅蚅羅膁莈蚁羄芃蚄薇羄莆蒇袅羃肅艿螁羂膈蒅蚇肁芀芈薃肀羀蒃葿聿肂芆袈肈芄蒁螄肈莇莄蚀肇肆薀薆肆膈莃袄肅芁薈螀膄莃莁蚆膃肃薆薂螀膅荿蒈蝿莇薅
30、袇螈肇蒇螃螇腿蚃虿螆节蒆薅螆莄艿袄袅肄蒄螀袄膆芇蚅袃芈蒂薁袂肈芅薇袁膀薁袆袀节莃螂袀莅蕿蚈衿肄莂 第七章 信用风险的管理第一节 信用风险的概念及其成因一、信用风险的概念信用风险是指由于借款或市场交易对手违约而导致的损失的可能性；更一般地说，还包括因借款人信用评级变动和履约能力变化导致其债务市场价值变动而引起的损失可能性。信用风险与信贷风险是两个既有联系又有区别的概念。信贷风险是特指在信贷过程中由于各种不确定性，使借款人不能按时偿还贷款造成银行损失的可能性。而信用风险对银行来说不仅包括了信贷本身，还包括其它表外业务的信用风险。不过由于信贷业务是商业银行的主要业务，因此信贷风险是商业银行信用风险管
31、理的主要对象。二、现代信用风险的成因 1. 要明确信用风险的广泛存在是现代金融市场的重要特征。金融市场上信用风险是无时不在，无处不有。信用风险蕴含在具体的事件之中，离开具体事件就无所谓信用风险了。信用风险也是金融市场的一种内在的推动和制约力量。因此，从某种意义上说，信用风险促进了管理效率的提高，增添了金融市场的活力，同时也约束金融市场的参与者。 2. 要明确信用风险是信用当事人遭受损失的不确定性。这里包含两层意思：第一，对于信用活动作为一个事情来说，只要存在着损失的可能性，就表明存在信用风险，但这并不意味着该事件不存在盈利的可能性。第二，信用风险指的是一种可能性，是一种结果未知的未来事件。当事
32、件已经发生，这只是信用风险的结果，而不是信用风险本身。信用风险可能导致的损失有以下两种情况：一是信用风险可能给行为人带来直接的损失。二是信用风险还可能给行为人带来潜在的损失。（如再投资机会；正常经营秩序等）3. 要明确信用风险的成因是信用活动中的不确定性。不确定性是现实生活中客观存在的事实，它反映着一个特定时间在未来有多种可能的结果。在信用活动中，不确定性包括“外在的不确定性”和“内在的不确定性”。外在不确定性来源自经济体系之外，是经济运行过程中随机性、偶然性的变化和不可预测的趋势，如经济形势的走势、资金供求的状况、政治局势的变化等等。一般说来，外在不确定性整个市场都会带来影响，所以也称为“系
33、统性风险”。系统性风险不能靠分散来化解，要靠转嫁或规避。内在不确定性来源自经济体系之内，它是由行为人主观决策及获取信息的不充分性等原因造成的，带有明显的个性特征。如企业管理水平、竞争能力、生产规模、信用品质等。内在不确定性可以通过设置合理的规则来降低其产生的风险，所以称为“非系统风险”。信用风险与利率风险和汇率风险的显著区别就是在于它在任何情况下都不可能产生额外的收益，它的后果就是损失。信用风险还与其他的金融风险相互交织在一起，互为因果关系。在各类金融资产中，银行贷款的信用风险最大。在银行贷款中，不同种类的贷款，其信用风险也不同。如：长期性贷款的信用风险往往比短期性贷款的信用风险大；大额贷款信
34、用风险要比小额贷款信用风险大；保证性贷款要比抵押贷款的风险大。第二节 信用风险的度量一、古典信用风险度量方法之一专家制度法专家制度是一种最古老的信用分析方法，它是商业银行在长期的信贷活动中所形成的一种行之有效的信用风险分析和管理制度。 1. 专家制度的主要内容在专家制度下，由于各商业银行自身条件的不同，在对贷款申请人进行信用分析所涉及的内容上也会不尽相同。但绝大多数银行都将重点集中在借款人的“5C”上，即品德与声望（character）、资格与能力（capacity）、资金实力（capital or cash）、担保（collateral）、经营条件和商业周期（cycle and condit
35、ion）。也有些银行将信用分析的内容归纳为“5P”和“5W”。 “5P”是指：个人因素（personal）、目的因素(purpose)、偿还因素(payment)、保障因素(protection)、前景因素(perspective)。 “5W”：借款人（who）、借款用途(why)、还款期限(when)、担保物(what)、如何还款(how)。无论是“5C”、“5P”还是“5W”其实其基本内容大致相同。以“5C”为例，品德和声望主要是指借款人的偿债意愿及诚意。资金与能力主要是指借款人的借款资格和管理能力资金实力主要是指借款人的资财价值和变现能力。担保是指借款人的借款有没有抵押品和保证人经营条件
36、和商业周期主要是指借款人自身的经营状况和外部经营环境。2.专家制度的步骤 （1）借款人为何要借款，这笔借款是否符合银行当前的政策与偏好。只有符合要求才会进行下一步的信用分析（借款原因） （2）对借款人的资产负债表和损益表进行分析，看看该公司的经营现状及未来的发展趋势。（经营状况） （3）信用分析师将公司的财务报表进行调整平衡，从中找出隐藏在公司经营过程中的非正常交易，排除非正常的成分。（效益） （4）对贷款目的和所规划的现金流量情况进行评估。对可能出现的问题，提出不同的解决方案。（现金流量） （5）对公司所处的行业结构进行分析，看该行业的发展趋势和该公司在行业中的地位及竞争力。（行业地位） （
37、6）对借款人的管理层及经营战略进行评估，特别是对生产、存货、定价和销售等进行评估。（经营管理） （7）要全面准确进行评价，对担保品、担保人和违约责任等都要考察分析。（担保） 3. 专家制度存在的缺陷 （1）要求的银行分析专家多，成本大。 （2）实施的效果很不稳定。（素质不一） （3）容易产生官僚主义，降低银行应变市场的能力。（循规蹈矩，不适应变化） （4）加剧银行在贷款组合方面的过度集中，使银行面临更大风险。（偏好） （5）标准不一，主观性较大。（个人尺度）二、古典信用风险度量方法之二Z评分模型和ZETA评分模型从上述分析中我们看到专家制度法属于一种定性分析，虽然也对各种财务比率进行了比较分析
38、，但只是一种单变量测定法。对此，人们便开始构筑多变量的信用风险预测法。在此法中应解决三个关键性的问题：一是预测借款人破产时那个指标最重要？二是被选的财务指标中各自拥有权重是多少？三是预测模型中各指标不同权重如何客观的建立起来？在前人研究的基础上，美国纽约大学教授爱德华阿尔特曼（Edward.Altman）在1968年提出了Z评分模型，1977年他又对该模型进行了修正和扩展，建立了第二代模型ZETA评分模型。1. Z评分模型的主要内容及其准确性分析 （1）Z评分模型的建立步骤 选取一组最能反映借款人财务状况、还本付息能力的财务比率。 从银行过去的贷款资料中分类收取样本。样本数据基本分为两大类：一
39、类是能正常还本付息的；另一类是坏账。对每大类还可按行业或贷款性质、贷款方式再细分。 根据各行业的实际情况科学确定每一比率的权重。主要是对还款的影响程度。将每一个比率乘以相应权重，然后相加，便得到一个Z值。对一系列所选样本的Z进行分析，可得一个衡量贷款风险度的Z值或值域。最后信用分析人员只要将借款人的财务数据运用到该模型中，就可以计算出该公司的Z分值（Z值越大，资信越好；Z值越小，风险越大）。通过与确定的Z值或值域比较就可知道该借款人的信用风险大小。（2）Z评分模型的主要内容按此思路，阿尔特曼的Z评分模型选用了五个财务指标比率： X1流动资金/总资产（流动性）X2留存收益/总资产（偿还能力）X3
40、息前税前收益/总资产（获利能力）X4股权市值/总负债（负债状况）X5销售收入/总资产（周转速度）阿尔特曼确定的分辨函数为： （3）Z评分模型的准确性阿尔特曼通过计算，最后确定借款人的违约临界值是Zo=2.675 。即如果Z2.675 ，则借款人被划为违约组；如果Z2.675 ，则借款人被划为非违约组。同时他还认为当1.81 Z2.99时，判断的失误较大称为“未知区域”或“灰色区域”。最后他检验的准确性是第一批预测时间为一年（倒闭前一年预测）的准确性为95%；第二批预测时间为二年（倒闭前二年预测）的准确性为83%。2. Z评分模型的与债券评级级别的关系Z评分模型的主要用处之一，就是把等值的债券评
41、级级别划归到相应的Z评分分值中每一类分值中去。这样可以使信用分析师通过对债券评级的历史资料数据来对借款人的违约概率进行估值，从而测算出信用风险的大小。人们注意到：1995年AAA级债券的Z评分分值是5.0，而B级的债券则只有1.67。3.私人控股企业的Z评分模型由于私营企业与上市公司在各方面存在不同，因此阿尔特曼又对私营企业设计了一个Z评分模型： 测试结果是下线临界值是1.23；上线的临界值是2.90，所以在1.23 Z2.90的判断失误较大，这比上述模型的距离要大。 4.第二代Z评分模型ZETA评分模型ZETA评分模型将原来的变量由五个增加到七个，它的适应范围更广了，对不良借款人的分辩精度就
42、更高了。（1） ZETA评分模型的内容其模型为： 因该模型是为ZETA信用评级机构设立的，七大变量系数是商业秘密，无法得到资料，故用a、b、c、d、e、f、g表示。 七个变量分别是：X1资产收益率。息前税前收益/总资产。 X2收益稳定性指标。是指资产收益率在五或十年的标准差。 X3债务偿付能力指标。息前税前收益/总利息支付额。X4累计盈利指标。留存收益/总资产X5流动性指标。流动资产/流动负债X6资本化程度指标。普通股5年平均市值/长期资本总额.X7规模指标。用企业总资产的对数来表示规模。（2） ZETA评分模型的准确程度阿尔特曼经过比较ZETA评分模型比Z评分模型准确性要高。对于金融机构运用
43、ZETA评分模型关键问题是临界值的设定。即多少以下不贷款，多少以上可以贷款。对此阿尔特曼等人提出了最理想的临界值计算公式：公式中：q1和q2分别表示预先估计的破产概率和非破产概率。c1和c2分别表示类型错误的成本（贷款放出去收不回的损失额）和类型错误的成本（贷款不放出去收入的损失额）。 5. Z评分模型和ZETA评分模型的缺陷 （1）主要依赖财务报表账面数据，忽略资本市场资本，削弱了预测结果可靠性和及时性。 （2）缺乏对违约系统性风险的认识，理论基础薄弱，难以令人信服。 （3）模型都是假设变量之间是线性关系，而现实经济现象往往是非线性的，这也削弱了预测结果的准确性。 （4）两个模型都无法计算企
44、业的表外信用风险，也没有考虑到行业特点。三、现代信用风险度量和管理方法之信用度量制模型上述两种方法无疑为信用风险的度量和管理做出了重要贡献，有些还在继续发挥作用。但新的金融市场变化对金融风险管理提出了新要求，传统的方法无法满足新要求，为此人们不得不寻求客观、准确的新方法和新模型。近年来，现代信用风险量化管理模型在国际金融界得到了很高的重视和相当大的发展。这里主要介绍西方国家最为流行的模型信用度量制模型（Credit Metrics）。自1993年国际清算银行（BIS）宣布引入对市场风险的资本充足率要求以来，人们对受险价值（VaR）方法产生了极大兴趣，并在对它的开发和实验方面取得了很大的进展。1
45、995年国际清算银行开始允许某些银行使用自己的内部模型来计算其市场风险暴露量和与之相适应的资本需要量，而不像过去那样须按监管当局所规定的标准模型来计算。这一措施极大刺激了银行等金融机构开发和运用内部受险价值模型的积极性。受险价值（Value at Risk）作为一个概念，最先起源于20世纪80年代末交易商对金融资产风险测量的需要；而作为一种市场风险测量和管理的新工具，则是由J.P摩根银行最早在1994年提出的，其标志性产品为“风险度量制”模型（Risk Metrics model）. 1. 受险价值（VaR）方法受险价值模型就是为了度量一项给定的资产或负债在一定时间内和在一定的置信度下（如95
46、%、97%、99%等）其价值的损失额。例如：某上市公司股票今天的市值是80元/股，它被估计每天的价值变动的标准差是为10元。也就是说该股票的价格今后每天都是围绕今天80元的价格呈正态分布。假如未来每一百天会出现一天不好的情况，用统计俗语就是明天出现坏情况的概率是1%。通过观察知道大约有68.26%的股票价格观察值处于均值正负1个标准差之间。95%的股票价格观察值处于均值正负1.96个标准差之间，99%的股票价格观察值处于均值正负2.58个标准差之间。就后者而言，该股票价格明天有1%的机会升至80元+2.58的水平；当然也有1%的机会降至80元2.58的水平。在前面假定了=10元，因此该股票价格
47、有1%的机会降至80元2.5810元=54.2元或更低水平。或者说，股票持有人价值损失少于80元54.2元=25.8元的概率为99%。就是说在置信水平99%的情况下，25.8元可视为该股票的受险价值量（VaR）。当然还有1%的机会损失额可能达到25.8元甚至更大金额。价格80元2.58=25.8 54.2o今天 明天 时间由此可见，计算金融资产受险价值的关键是计算出该项金融资产的市值（P）和它的市值变动率或标准差（）；这样，在给定的风险阶段（如明天）和所要求的置信水平下（如99%），一项金融资产的受险价值（VaR）便可直接计算出来。受险价值（VaR）方法，用于直接交易的金融资产很容易。但贷款的
48、受险价值用此法就会遇到问题：一是贷款当前的市值（P）不能直接观察到，因为贷款大多不能直接交易；二是因为市值不能直接观察到，进而就难以计算贷款的标准差（）；三是交易性金融资产的收益分布大体呈正态分布与实际大体吻合，而贷款的价值分布离正态分布偏差较大。因此即使我们能够测定出贷款的市值（P）和其变动率（），但我们仍然需要考虑其非对称性的问题。2. “信用度量制”方法信用度量制模型是在已有的“风险度量制”（VaR）方法的基础上，所创立的一种专门用于非交易性金融资产如贷款和私募债券的价值和风险进行度量的模型。为了说明“信用度量制”方法，我们先来看看如何计算一笔贷款的受险价值量。现在假设：一笔五年期的固定利率贷款，年利率为6%，贷款总额为100万元，借款企业的信用级别为BBB级。（1）借款企业信用等级转换的概率。首先是要确定借款企业信用等级转换的概率，而关于借款企业信用评级级别在未来转换的概率情况可从一些大的信用评级公司中获取。下表是标准普尔公司所提供的一张借款人在一年里信用等级转换概率的矩阵表。表：7-1年初信用等级年底时的信用等级转换概率%A