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从上两节中可以看出，在经济景气时期，银行发放贷款的对象主要是周期性企业以及中小型企业且贷款的期限普遍较长，一旦经济开始下滑，因为周期性企业受影响较大、中小型企业抗风险能力较弱，不能按照预期还款，造成流动性危机的可能较大，银行的不良贷款率随之升高，资产的质量亦会下降，由信贷产生的收益减少、坏账计提增加。在当前商业银行以信贷经营为主要盈利手段的今天，贷款收益的多少将直接影响银行的盈利，对银行以稳定、可持续发展为目标的经验产生负面影响。 3．现有商业银行信用风险评估的缺陷
（1） 信用评级 商业银行内部评级
近年来，信用风险的管理开始被越来越多的银行所重视，根据贷款风险的大小给予不同档次的评级，从而决定贷款的利率、金额以及所要准备的坏账计提。一般来说，银行内部所使用的评级方法大多为时点法（At-the-point Approach），利用借款者当前的资产价格和杠杆比率来度量风险。也就是在经济下行期间所面临的风险评估为增大，在经济上行期间面临的风险评估为减小。然后这种方法只能针对于一个所谓“时点”的风险而言，并不考虑经济周期所带来的风险。
评级机构外部评级
类似于标准普尔、穆迪等评级机构所使用的评级方法大多为完整周期法（Through-the-cycle Approach），这种评级方法意图在能够减少经济周期对信用评级的影响。完整周期法对企业在一个阶段内的违约概率进行预估，并分析在各种负面情景中企业的偿债能力，按照长期的完整周期的历史平均值进行计算得出违约率。此种评级方法只有当评级机构改变假设情景本身或者改变对结果的评论时，评级的结果才可能出现变化。
巴塞尔监管委员会在2000年的调查中发现，大多数银行内部所采用是时点评级法，即以客户当前的信用状况为评级的基础，期限通常为1年。当然选择1年为期限的理由有很多：数据的可获得性、银行内部的核算周期、计提损失缓冲所需要的时间以及配置新资本的时间，然而以1年为周期的评级方法所计算的违约率、信贷质量变化都只能是机械的延伸评级得出的结果，无法对实际经济周期性波动的影响进行预测。这种方法忽视了贷款人未来违约变化的可能性，在上行期间后可能会面临的风险或是下行期间所面
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临的经济复苏，使得商业银行的贷款发放具有较强的顺周期性。
（2） 信用风险计量模型
由于目前银行内部的信用评级体系以及评级机构外部评级体系均仅能评价单一借款人的信用风险，而不能较好的计量不同借款人评级的相关性以及相关性随时间的变化，因而不能直接用于评价复杂的信贷组合投资风险。继JP Morgan在1994年提出的以风险值为工具的市场风险计量模型（Value- at Risk）后，越来越多的模型被运用到了商行的信用风险计量中来，如摩根后期推出的信用风险量化度量和管理模型（Credit Metric），麦肯锡的Credit Portfolio View模型，目前运用较为广泛的KMV公司的Portfolio Manager模型，Standard Poor’s的Portfolio Risk Tracker 及 Credit Suisse First Boston 的Credit Risk+模型。
KMV模型又称为预期违约模型，该模型的理论基础为期权定价和风险中性思想，该模型不依赖于信用评级以及评级转移，而是通过企业自身的资本结构和资本收益等的因素来估计违约概率的损失分布。
麦肯锡CPV模型的特点在于决定违约概率的是利率、汇率和政府支出等宏观经济变量。
Credit Metrics模型其关键是考虑到信用等级变化对资产价值的影响。这个模型的创新点在于它将信用评级的变化、违约概率、违约损失率以及违约相关性纳入统一的框架，全面分析信用风险问题。
而Credit Risk+模型是一种将保险业精算方法应用于计算金融机构中的信用风险，分析信贷组合的损失分布，这个模型有这个严密的数学推理过程，以及输入数据较少的优势。
尽管以上的模型在实际的运用中有着不同的评估结构，但是在处理宏观经济周期性波动方面，大多数模型采用的都是外推法（Extrapolate），即如果当前的经济状态是良好的，那么意味着未来也会向好的方向发展；如果当前的机构及状态是不好的，那么意味着未来也会向着不好的方向发展。尽管这些计量模型对不同的贷款个体之间的相关性做出了一些假设，但是商业银行使用的这些相关性也都是相同固定的。事实上，现在所使用的信用风险计量模型中只考虑了违约相关性（PDs）或评级转移相关性，而且大多数模型将其与股权有关的简单函数或宏观经济变量联系了起来；对于违约损失（LGDs）之间的相关性，更多为复杂的处理方式是，这些模型通常假设不通借款人违约损失（LGDs）之间的相关系数为零，因为没有来自违约损失（LGD）波动性的系统风险。这
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显然忽视了在经济衰退阶段，资产价格会下跌，几乎所有的违约都会增加的事实。
现有的信用风险计量模型都低估了扩张时期的风险而高估衰退时期的风险，所以这些模型相对于计量由于宏观经济波动而引起的系统性风险的变化而言更适用于计量相对风险的大小。
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二、经济周期中商业银行面临的信用风险
（一）上行经济周期中所存在的潜在风险
费雪在1933年提出的在信息不对称条件下信贷周期的动态循环机制首次指出，相对于经济萧条时期的“债务清算”与“困境抛售”，经济繁荣时期的“过度负债”是导致经济波动的主要原因。在经济上行期间出现群体性多贷的羊群行为，使得银行出现了潜在的大量不良贷款。
经验证，上世纪80年代末的日本、97年亚洲金融危机中的韩国以及次贷危机中的美国，都是在一个经济急速扩张、资产价格不断上扬、信用贷款发放量高速膨胀后，遭遇了经济的危机。信用贷款的过度发放在一定程度上加剧了银行体系的脆弱性。Garbiel（1990）在运用实证方法研究银行的信贷增长与信贷风险损失之间的关系后，发现，快速的信贷增长与随后的不良资产率正相关；在经济景气时期发放的贷款违约率明显高于低信贷增长率时期发放的贷款。根据模型的估计，信贷高峰值与不良资产高峰值之间存在四年左右的滞后期。
（二）下行经济周期中所存在的风险
1．信贷结构不合理现象
在银行对未来预期不明确的前提下，往往倾向于将有限的信贷额度投放给一直有着经济往来的大型客户或者已经签订贷款合同的项目，正因为如此，当经济进入衰退期，这些企业因为规模庞大，或多或少都会受到经济波动与行业波动的影响而出现问题，会给银行带来集中性的贷款风险。例如银行会偏好讲贷款发放给轨道交通、住房等方面，而这些工程往往具有资金需求量大，回笼速度慢，容易受政策影响等的特点，存在不小的风险。
目前应当引起重视的是房地产业。在前两年房价飞涨时，房地产业在我国商业银行贷款比例中占据了很大份额。有数据证明，目前房地产贷款在银行信贷的比例大幅度提高，许多银行这一比例接近或已超过25％。在房地产业过去几年的迅速扩张之后，投资
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