日前，央行發(fā)布了2020年四季度金融機(jī)構(gòu)評級結(jié)果，涉及4399家參評機(jī)構(gòu)。據(jù)披露，評級結(jié)果總體穩(wěn)定，大部分機(jī)構(gòu)評級結(jié)果在安全邊界內(nèi)(1-7級)，“紅區(qū)”(8-D級)高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)量顯著下降。

在業(yè)內(nèi)人士看來，高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)量的降低體現(xiàn)了金融行業(yè)防范化解風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)展。不過，仍有部分金融機(jī)構(gòu)，如農(nóng)合機(jī)構(gòu)、村鎮(zhèn)銀行等的風(fēng)險(xiǎn)相對較高;另分地區(qū)來看，差異明顯，遼寧、甘肅、內(nèi)容股、河南等地高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)量較多。

央行相關(guān)人士表示，基于評級結(jié)果將采取“一對一”通報(bào)、約談高管、下發(fā)風(fēng)險(xiǎn)提示函和評級意見書等多種早期糾正措施，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)防控的自覺性和主動性。此外，評級結(jié)果也是部分地方政府財(cái)政資金管理招標(biāo)的參考依據(jù)。

農(nóng)合機(jī)構(gòu)、村鎮(zhèn)銀行風(fēng)險(xiǎn)較高

此前央行通常是在年度金融穩(wěn)定報(bào)告中發(fā)布年度評級結(jié)果，像此次單獨(dú)披露季度評級結(jié)果的情況較為少見。但在業(yè)內(nèi)看來，這提升了評級結(jié)果披露的時效性，有利于市場對風(fēng)險(xiǎn)的判斷。

就此次評級情況來看，4399家參評機(jī)構(gòu)中包含大型銀行24家、中小銀行3999家、非銀行機(jī)構(gòu)376家。大部分機(jī)構(gòu)評級結(jié)果在安全邊界內(nèi)(1-7級)，資產(chǎn)占比98%。

具體而言，評級結(jié)果在“綠區(qū)”(1-5級)的機(jī)構(gòu)2089家。“黃區(qū)”(6-7級)機(jī)構(gòu)1868家。“紅區(qū)”(8-D級)機(jī)構(gòu)442家，資產(chǎn)占銀行業(yè)的2%。“紅區(qū)”機(jī)構(gòu)較上季度減少132家，較去年同期減少103家。

光大銀行金融市場部分析師周茂華對第一財(cái)經(jīng)記者表示，國內(nèi)4000多家機(jī)構(gòu)評級分布呈現(xiàn)較為穩(wěn)定的“正太分布”，反映出國內(nèi)整體金融體系保持穩(wěn)定;同時，8-D級高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)量顯著下降，顯示國內(nèi)整體金融風(fēng)險(xiǎn)得到控制，三年金融風(fēng)險(xiǎn)防范化解攻堅(jiān)取得明顯成效。

其中，大型銀行評級結(jié)果最好，農(nóng)合機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)較高。大型銀行評級結(jié)果為1級的1家，2級的11家，3級的8家，4級的3家，7級的1家，24家大型銀行資產(chǎn)占比71%。

中小銀行中，外資銀行和民營銀行的評級結(jié)果較好，分別有95%、74%的機(jī)構(gòu)分布于1-5級，且無高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu);城市商業(yè)銀行的評級結(jié)果次之，有72%的機(jī)構(gòu)分布于1-5級，但也有12%的機(jī)構(gòu)為高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)(資產(chǎn)占全部城商行的4%)。

農(nóng)合機(jī)構(gòu)(包括農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)村合作銀行、農(nóng)信社)和村鎮(zhèn)銀行風(fēng)險(xiǎn)最高，高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)量分別為285家和127家，資產(chǎn)分別占本類型機(jī)構(gòu)的8%、10%。

另外，央行還披露了各個地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)分布情況。從地區(qū)分布來看，各地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)狀況差異較大。北京、上海、深圳、浙江、江蘇、福建、江西等地?zé)o高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)或數(shù)量較少，“綠區(qū)”機(jī)構(gòu)占比均超過60%。遼寧、甘肅、內(nèi)蒙古、河南、山西、黑龍江、吉林、山東、廣西等省區(qū)高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)量較多。

據(jù)悉，央行的評級指標(biāo)體系采用數(shù)理模型和專業(yè)評價(jià)相結(jié)合的方式。數(shù)理模型方面，主要是從資本狀況、資產(chǎn)質(zhì)量、預(yù)期損失抵補(bǔ)能力、盈利能力、運(yùn)營效率和經(jīng)營規(guī)模等六個方面客觀評估金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營水平和風(fēng)險(xiǎn)狀況。

專業(yè)評價(jià)方面，則采用打分卡模式，包括定量指標(biāo)和定性指標(biāo)，根據(jù)機(jī)構(gòu)重要性和類型特點(diǎn)差別化設(shè)計(jì)五套打分卡，包括公司治理、內(nèi)部控制、資產(chǎn)質(zhì)量、資本管理、流動性管理、市場風(fēng)險(xiǎn)、盈利能力、信息系統(tǒng)、金融生態(tài)環(huán)境等九大模塊以及特定的紅線指標(biāo)。

評級結(jié)果將被如何應(yīng)用?

至于評級結(jié)果的應(yīng)用場景，央行相關(guān)人士表示，上述評級結(jié)果將被運(yùn)用于四大方面。

首先是，基于評級結(jié)果采取早期糾正措施，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控主動性。央行采取“一對一”通報(bào)、約談高管、下發(fā)風(fēng)險(xiǎn)提示函和評級意見書等多種早期糾正措施，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)防控的自覺性和主動性。

據(jù)了解，在2019年，就有245家金融機(jī)構(gòu)通過早期糾正措施退出高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)名單。

其次是，在央行履職過程中充分應(yīng)用評級結(jié)果，提升政策精準(zhǔn)性。央行在核定存款保險(xiǎn)差別費(fèi)率、發(fā)放普惠小微信用貸款、核準(zhǔn)金融機(jī)構(gòu)發(fā)債、開展宏觀審慎評估(MPA)、審批再貸款授信額度、國庫現(xiàn)金管理招標(biāo)等工作中，充分運(yùn)用央行評級結(jié)果，切實(shí)發(fā)揮央行評級引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)審慎經(jīng)營的作用。

比如，2020年，央行就規(guī)定評級結(jié)果為1-5級的地方法人機(jī)構(gòu)才能申請對普惠小微信用貸款的政策支持。

再者是，與監(jiān)管部門和地方政府共享評級結(jié)果，提高風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和化解的協(xié)同性。央行定期向地方政府和金融監(jiān)管部門通報(bào)央行評級結(jié)果和高風(fēng)險(xiǎn)金融機(jī)構(gòu)具體情況，推動風(fēng)險(xiǎn)信息的整合和監(jiān)管關(guān)口的前移，提升風(fēng)險(xiǎn)防范化解的有效性。

最后，拓寬評級在市場行為監(jiān)管等領(lǐng)域的運(yùn)用，豐富評級結(jié)果應(yīng)用場景。據(jù)悉，央行已與證監(jiān)會建立溝通機(jī)制，根據(jù)央行評級情況，為銀行發(fā)行上市、增資擴(kuò)股等重大事項(xiàng)提供參考意見。此外，評級結(jié)果也是部分地方政府財(cái)政資金管理招標(biāo)的參考依據(jù)。

值得一提的是，為更好監(jiān)測風(fēng)險(xiǎn)，除了評級外，央行也會定期開展壓力測試工作。4月14日，央行主管雜志《中國金融》刊文稱，央行將繼續(xù)完善常態(tài)化銀行業(yè)壓力測試機(jī)制，計(jì)劃在2021年對全部4024家銀行機(jī)構(gòu)開展壓力測試，進(jìn)一步發(fā)揮壓力測試在有效識別高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)等方面的重要作用，不斷提高風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)警的前瞻性、科學(xué)性和有效性。