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信托公司信用评级体系建设模式
开展证券投资信托业务，信托公司需要加快建立内部信用评级体系。 通过建立完整的内部信用评级体系，保证内部评级结果的客观性和可靠性，需要建立相应的评级政策和流程，使用技术系统和数据。 管理等系统赋能和支撑风险评级、资产池、风险量化等基础，从而准确、有效地识别、计量和管理信用风险。
（一）信托公司信用评级体系建设概况
中国信托业协会研究数据显示，中航信托、建信信托、上海信托等不少积极发展证券投资信托业务的信托公司，构建了包括现金管理、纯债基金、固定收益+等产品线，债券管理业务规模已突破千亿元。 此外，不少信托公司管理的债券业务规模达数百亿元。 基于风险管理和投资决策的需要，不少信托公司在债券产品投资管理实践中普遍建立了内部信用评级的基本框架，配备信用研究人员开展内部评级工作，并结合标准要求、评级结果等嵌入公司风险控制流程和体系中。 虽然信托公司开展主动管理型债券投资业务起步较晚，但资管新规出台后，信托公司普遍加大了转型力度，如组织架构调整、投研人员培养和引进、内部管理人员倾斜等。资源。 内部信用评级人员配置水平和专业化水平得到一定提高，积累了一定的信用评级经验，为建立完整的内部信用评级体系提供了坚实的基础。
受各信托公司证券投资信托业务发展路径差异的影响，配套的信用评级体系建设路径各有特点，从出发点来看主要分为三类。 第一类是直接采用外部评级机构的评级结果。 对于主要从事证券投资服务信托业务、直接投资主动管理型债券规模较小的信托公司来说，出于初期成本收益的考虑，往往会直接购买外部信用评级机构的评级结果内部控制的依据之一。 。 第二类是在非规范评价部门设置信用评价岗位。 一些信托公司将非规范审核人员转变为信用审核研究员，或采取社会招聘的方式补充非规范审核部门的信用审核人员，组建内部信用评级团队，梳理证券投资信托业务的信用风险管理流程。参考非标准业务流程。 。 例如，某信托公司在非标审核团队中增设了信用评级人员。 当信用评级工作量较大时，非标审核人员可以灵活协调协助信用评级工作。 三是在证券投资业务部重点培养信用评级团队，与非标业务条线平行。 例如，信托公司通过赛马机制选拔证券投资业务团队。 每个团队均配备信用评级人员。 后期计划将分散在各业务团队的信用评级人员整合为信用评级部门，为各投资部门提供集中服务。 某信托公司设立证券投资部，建立信用评级团队和信用评级体系，支持证券投资业务的发展。
（二）如何构建信托公司信用评级体系
1、信用评级模型构建的来源
从信用评级模型的构建来源来看，直接向外部信用评级机构采购专业信用评级服务、信托公司内部构建主动管理信用评级模型、外部采购+内部构建相结合等都适用。 在当前信托公司向标准化投资业务转型的总体趋势下，内部信用评级体系建设是一个不断积累和完善的系统工程，信用评级模型的构建方法应与战略定位相结合。信托公司债券投资业务。 考虑。
对于尚未大规模开展主动管理型债券投资业务的信托公司，中国人民银行近年来发布的《关于促进债券市场信用评级业高质量健康发展的通知》从《信用评级业务自律指引》等政策文件的指导来看，在政策引导和监管下，外部信用评级机构的评级质量评级的独立性将不断增强。 因此，从专业分工的角度来看，通过购买外部信用评级机构的专业信用评级服务来开展业务在逻辑上是合理的，在实践上也是可行的。
对于将主动管理债券投资业务定位为公司重要甚至战略业务的信托公司来说，随着未来主动管理债券投资业务规模的不断增加，应考虑集中资源、投入充足的人力和资金金融支持，并建立专门的信贷部门。 评估团队开发了完整的信用评估模型和体系，构建了完善的内部信用评估体系。 随着业务的不断拓展，信托公司依靠内部信用评级体系的不断迭代和完善形成的合作客户评价框架和分析体系，将成为信托公司长期、可持续、规模化发展的重要基础。债券投资主动管理业务规模化发展。 。
对于目前债券投资业务规模较小且业务处于起步阶段的信托公司来说，在业务发展初期可以通过外部采购与内部自建相结合的方式实现业务的初步发展，并可考虑引进资深信用专家。 审查人才，初步构建内部信用评价体系的基本框架，开发重点投资行业的信用评价模型，并与外部专业评级机构的评级服务相结合，逐步建立具有自身特色的债券信用评价体系。
2.信用评级模型构建路径
信托公司建立内部信用评价模型进行主动管理。 在一定程度上，可以借鉴各资产管理机构相对成熟的经验，结合公司自身发展和主要行业领域的特点，构建并不断迭代优化信用评级模型，保证其客观性。 真实性、信度、效度。
第一阶段，建立重点行业的静态评级模型。 当初始阶段人员数量相对有限时，业务团队可以选择根据主要投资和仓位集中区域构建与业务需求相匹配的评级模型。 结合信托公司在城市投资、房地产领域积累的丰富信用研究经验，可优先建立相应行业的评级模型。 现阶段的模型类型一般为静态纯定量或“定性+定量”评分。 企业财务报表可以看作是企业经营活动的数字反映，但财务数据往往存在扭曲现象； 企业的商业模式等定性描述可以视为运营的文字形式，但也存在文字宣传美化、夸大的情况； 定性和定量描述充分结合并相互印证，可以更好地评价企业的业务逻辑，为信用评级打下坚实的基础。
第二阶段可以扩大评级模型的行业覆盖范围，重点关注动态。 通过评估实际运行情况和人员充足程度，初步扩大评级模型的行业覆盖范围，细化现有行业模型的划分，如构建工业、金融行业评级模型等。城投评级模型还可进一步细分进入城市投资行业、交通运输行业等。同时，根据公司在信用评级领域的投资情况，可以考虑建立信用评级系统，实现评级模型的网上运行，也可以仍然采用离线评分。 这一阶段可以在前期工作的基础上注重动态，主要包括三个方面。
一是加强个人信用研究以外的行业研究。 个人信用研究是在对行业核心信用特征和信用驱动因素研究的基础上进行的。 与直接微观个体研究相比，自上而下的行业引导更具系统性和前瞻性，能够更有效地把握个体。 信贷趋势。 例如，当发行人处于加杠杆初期或市场情绪高涨阶段时，其财务数据反映了历史上较好的状态，静态分析可能会高估信用资质； 当发行人处于风险逐步出清阶段或行业周期底部时，过去的财务数据可能会低估未来的业绩。 因此，有必要关注个人的跨周期信用资质，而不是短期资质或过往表现。 需要充分认识行业历史规律，对未来趋势做出合理判断。
二是加强宏观基本面研究。 宏观经济决定企业面临的信用环境。 目前，我国信用债市场仍存在一定的刚性兑付信念。 但随着违约常态化和刚性兑付的打破，宏观信贷周期对债券偿付能力的影响将逐渐加大，体现出宏观层面信用属性的增强，随着信用评级框架的完善，宏观基本面研究将逐步深入，实现自上而下的评级逻辑。 一方面，建立经济周期指标、融资环境指标、宏观信贷指标等宏观经济指标跟踪分析框架，逐步加深对宏观经济周期的认识，校准对整体信用环境的判断； 另一方面，关注宏观政策引导对企业信用环境的影响，特别是政策性行业、能源化工等周期性行业。 加强宏观政策分析评价，有利于加深对行业基本面和行业信用环境的认识。
三是加大对利差变化趋势和幅度的研究。 随着市场有效性的提高，市场信息可以快速反映在市场价格中，我国债券市场价格信号可以在一定程度上动态反映市场投资者对债券的信用评价。 由于财务数据和经营数据的更新频率较低，存在一定的滞后性，二级市场的交易价格相对高频，尤其是信用利差的走势和幅度，可以反映偿债能力的差距不同级别的发债公司。 和变化是信用分析的重要数据来源，可以用来判断发债公司未来整体变化方向，提高定性判断的可预测性，为进一步信用策略研究奠定基础。
第三阶段是模型迭代和模型类型扩展。 随着模型覆盖的行业类型增多，未来除了信用评级团队自主研发外，是否还需要统计模型以及其他类型的模型，如资产证券化模型、违约概率模型等，也可以考虑咨询专业机构进行模型相关服务。 此外，结合实际运营情况，采购了外部专业、详细、可操作的内部评价体系建设实施方案，丰富了模型体系。
3、信用评级管理架构模型
信托公司建立内部信用评级体系，管理架构是该体系能否高效运行的核心要素之一。 只有通过完整的顶层设计和组织架构，信托公司的评级管理体系才能实现统一和内部制衡。 从目前信用评级体系建设的现状来看，信用评级体系涉及的主线是前台业务部门和中台风控部门。 信托公司的信用评级管理架构也可以根据这些部门之间的权责，适当选择业务条线全面发展、风控部门独立授信审核、并行授权管控等业务模式。 。
一是业务条线全面发展，即前台业务条线在承担可控风险敞口的基础上赚取投资回报。 此类模式下，需要合理衔接投资决策、投资研究、债券交易三个环节，实现职责明确、高效分工。 风控部门可以根据不同场景、场景，通过压力测试等方式，重点关注全面风险控制和流程管理。 二是独立信用审查模式，即信托公司设立独立信用审查部门，独立负责所有信用风险暴露业务的审查和信用研究。 三是授权受控并行模式，即风控部门配备专业信用评估人员，负责对信用资质较差的主体进行二次审核，协助前台业务线完成信用风险排查和审核工作。前台业务线信用评估小组负责对各实体进行审核。
四、信用评级体系建设步骤
随着主动管理型债券投资业务不断拓展、规模化资产配置业务不断深入，信息技术系统支撑是不可或缺的环节。 近两年来，随着信贷市场的变化，债券违约频发。 证券投资业务信用风险需要更加精细化管理，加强内部评级模型体系管理，完善投前分析和准入控制，积累市场经验。 违约数据为后续信用风险分析和量化做准备。 通过系统建设，一方面可以更好地支撑模型开发，提高数据的准确性、完整性和一致性，支撑内部信用评级系统的运行和实施； 另一方面可以提高内部管理的效率和准确性，满足监管要求。 信用风险管理要求。
根据信用评级系统建设进度，分阶段完善系统功能。 总体而言，初始阶段旨在实现基本功能，包括内外部数据管理、评级模型管理、评级流程管理等。其中，在内外部数据管理方面，根据评级模型运行的需要，一般至少应包括财务数据、经营数据、地方经济数据、宏观和行业数据、债券信息、发行人信息等； 评分模型管理主要包括模型的初始化设置。 、模型参数优化及调整方案设定等； 评级流程管理包括主体及债项评级、流程节点设置、投研系统对接等。
随着信用评级框架的完善和优化，系统扩展阶段可以进一步丰富模型体系，增加动态信用分析和舆情监测，推动基于公司信用风险管理方法的线上化、精细化管控手段，实现多维度的信用研究和监控功能。
5、信用评级体系文化激励
内部信用评级体系建设是一个长期的系统过程，需要从风险文化、评估机制、治理结构、管理机制、数据基础、信息系统等多个维度入手。 体系建设的核心目标是提高信托公司信用风险的识别、计量和缓释能力。 风险文化和评估机制是内部评估体系的重要内容，内部评估体系包括风险文化和评估机制的建立、植入和评估。 信用债市场需要更多支撑快速决策的文化和评估机制，需要科技赋能投资，提高投资研究的效率。 然而，信用研究的考核和激励机制一直是个难题。 信托公司可以根据自身业务发展和组织发展情况，探索设立不同投资池的考核激励方式，并根据不同投资池实行差异化的风险承担方式。
（三）信托公司信用评级体系建设案例
1.平安信托“巴塞尔协议+内部双重评级”
平安信托持续打造巴塞尔II+内部双重评级，主要包括两部分：一是基于巴塞尔II的风险计量方法；二是基于巴塞尔II的风险计量方法。 二是基于交易对手建立的数据库，内部评级为债券投资业务提供指导。
平安信托通过记录交易对手的所有财务信息、经营状况、风险特征等数据，并与外部评级体系相结合，构建了完整的主体评级评分体系。 评分本身并不构成风险控制措施，但可以为业务发展提供参考。 同时，通过评级系统获取交易对手在业务、定价、风控方式等方面的情况。此外，平安信托建立了覆盖各行业的交易对手信用评级模型，并合理设定风险因素权重充分考虑宏观环境、行业景气度、制度条件等因素对交易对手进行风险评级。 项目投资方面，通过量化信用评估，构建覆盖46个行业的量化评级模型，捕捉风险特征，形成风险标签，自动获取和筛选风险。
据公开信息披露，平安信托依托平安集团综合金融和平安信托多元化投资平台。 债券投资业务方面，平安信托共享平安集团债券业务投资研究、信用评级系统、交易系统、投后风险预警和渠道销售等。 凭借该领域的综合资源，我们主要构建了城投债券市场“九因子信用”分析模型和产业债券“八因子”信用分析模型。 我们对城投债、房地产债、产业债等进行了分析，找出一个被低估、错失的投资机会。
2、上海信托“投研一体化”投研体系
上海信托立足自身发展实际，努力探索符合信托禀赋的“投研一体化”投研体系。 上海信托目前的投研架构以信用研究、基金研究、资产配置研究为核心，具有以下特点：一是坚持投研一体化。 投资研究体系建设坚持问题导向和价值导向，研究服从业务需求、随业务需求而开展。 二是整合强化投研能力，优化组织架构。 近年来，上海信托逐步整合分散在各部门的研究人员，成立了投资研究部，打造了一支专业团队，既能深入服务投资团队，又能增强公司整体研究实力。 通过外部招聘、内部改造和培训等方式，不断壮大专业投研团队。 三是明确转化机制，打通研究者与投资管理者的转化。 四是打造交流平台。 我们通过定期报道投研平台会议、邀请外部专家讲座、与券商研究机构广泛合作、与公私募基金高频沟通、行业研究路演等方式构建投研文化。
3、建信信托全流程信用风险监控
近年来，建信信托重点关注主动管理型证券投资信托业务的转型发展，逐步建立起以投资研究为驱动、涵盖固定收益、股权、量化和另类投资等全面、开放、多元化的证券产品和服务体系。并对整个证券投资业务的信用风险进行事前、事中、事后全面的风险监控。 在事前信用风险控制方面，建信信托对信用债标的设定了最低评级要求和行业限制。 在活动期间信用风险控制方面，证券市场部信用中心建立了内部信用评级体系，整合定性和定量指标，建立了各行业的细分信用评级评分模型，进行信用评估。 从以往的评估和系统运行情况来看，评估结果与市场认可基本一致，取得了良好的信用风险评估和预警效果。 事后信用风险控制主要是指配置完成后的跟踪和评估，包括对投资标的进行内部跟踪和评级，关注市场信用风险事件和趋势，从而进行信用风险预警和管理。
在信息技术方面，建信信托致力于打造智能化风控、数字化风控。 信用风险方面，债券入池审核已实现网上审批，机构客户网上统一查看。 利用人工智能和大数据技术建立企业用户画像，实现负面舆情的准时、实时推送和预警。 建立黑名单并嵌入项目审批等业务环节，并在恒生资产管理系统中嵌入风险限额功能，对各类资产进行限额管理。
（项目负责人：中信信托有限公司）
摘自：《2022年信托行业专题研究报告》
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