1.3 信用

1.3.1 信用的定义

信用是金融中最重要的概念之一。

所谓信用，是指依附在人与人之间、单位与单位之间和商品与商品交易之间，形成的一种相互信任的生产关系和社会关系。信用促进了双方自觉、自愿的反复交往，消费者甚至愿意付出更多的货币来延续这种关系。

我们可以从不同角度来理解信用：

● 从伦理道德角度来看，信用主要是指参与社会和经济活动的当事人之间所建立起来的，以诚实守信为道德基础的“践约”行为。

● 从法律角度来看，《民法通则》中规定“民事活动应当遵循自愿、公平、等价有偿、诚实信用的原则”；《合同法》中要求当事人对他人诚实不欺、讲求信用、恪守诺言，并且在合同的内容、意义及适用等方面产生纠纷时要依据诚实信用原则来解释合同。

● 从经济学角度来看，信用是指在商品交换或者其他经济活动中，授信人在充分信任受信人能够实现其承诺的基础上，用契约关系向受信人放贷，并保障自己的本金能够回流和增值的价值运动。

综上可知，信用可以用“履行承诺或履行承诺的能力”来概括，这自然就包含了许多有趣的问题，如评价一个人履行承诺的能力，这种能力不仅包括个人的主观想法，而且还包括其他方面的能力。

在大数据的支撑下，我们通过获取大量的相关数据形成充分连接的基础大数据，就可以通过多种方法获取一个简单、直接的信用评价。这些方法包括传统的统计方法、机器学习等。

在金融学中，我们主要关注的是经济意义上的信用，狭义上说，这种信用实际上是指“借”和“贷”的关系，即“在限定的一段时间内获得一笔钱的预期”。

我们借的每一笔钱、赊销的每一批货物，实际上都相当于获得了对方的一个“有期限的信用额度”，之所以能够得到这个“有期限的信用额度”，大部分是由于对方对你的信任。

1.3.2 信用的不同层次

具体来说，考虑到这种“借贷”的丰富层次，我们可以从国家，银行与企业、个人和个人与企业三个层次来理解信用。

1．国家信用

国家信用至少包含两层含义：

（1）国家和国家之间的借贷关系，即所谓的主权债务，如著名的布雷迪（Brady）债券、20世纪80年代美国对拉美国家的贷款、我国对亚洲和非洲一些国家和地区的低息贷款、日本的海外协力基金贷款、世界银行贷款等。

（2）国家与本国的企业及居民之间的借贷关系。例如，国家发行国债，由企业和居民购买，这实际上是国家先向企业和居民借一笔钱，然后进行投资，并在到期时偿还本息。

2．银行与企业、个人信用

银行与企业、个人之间的信用是相互联系的。

（1）银行要从企业与个人处取得信用，也就是向企业与个人借钱，这是它们生存的根基。

（2）同时，企业也需要向银行取得信用并进行贷款，以应对经营困境或投资扩张等。

（3）个人从银行取得信用，可用它应对生活急需、提升生活质量，如在购买房产时，我们向银行申请的贷款就属于从银行获取的信用。

个人和企业从银行获取信用，一般分为有抵押模式和无抵押模式。

（1）有抵押模式是指以资产作为抵押和担保，在无力偿还时，信用持有人（借钱方，如银行）有权利获得抵押品。

（2）无抵押模式是指纯信用形式，实际上就是我们所说的“信用”贷款，其抵押的是个人和企业的“信用”，或者说是信誉。

3．个人与企业信用

个人与企业之间的信用，主要体现在以下三个方面：

（1）商业信用。商业信用也称交易信用，按照现在互联网的模式可以称之为B2B信用，它主要是指企业与企业之间的非现金交易，就是人们常说的赊销。需要注意的是，我们不能简单地将赊销对象局限于有形的商品（如汽车零配件供应商提供的一批零件），实际上它也可以是一个包含劳动的工程。例如，建筑公司完成了一座大厦的建设，但工程款尚未完全收回，这时该建筑公司赊出去的不仅有在这座大厦建设中预垫的资金、材料，还有在建设过程中的劳动。同时还可以是一些无形的服务、知识产权及智力产品（如管理咨询公司提供的咨询服务）等。

（2）企业与个人之间的信用，也可以称之为B2C信用，在日常生活中很常见。例如，在使用手机的过程中，一般可以在话费不足时继续使用，这就是我们从运营商那里获得的“信用”，或者类似于先消费后付款的许多服务，如水、电、煤气的费用等。

（3）个人与个人之间的信用，对应的就是C2C信用。在没有互联网的时代，个人信用大多局限于熟人、亲戚之间，表现为各种民间借贷。在当前互联网模式下，有了相应的借贷平台，此时C2C的信用有了快速增长。

1.3.3 信用评价体系与企业

金融中涉及的信用问题很多，它们几乎涵盖金融学所有的细分学科，而这些问题都可以总结为信用评价。它覆盖投资学、金融工程、金融经济学的许多细分学科，本质上是对信用进行评分，使得信用值可以相互考量，也可以帮助投资者直观地了解投资物品所有者的情况，从而进行理性投资。

信用评价之所以重要，是因为信用本身是有价值的，它直接影响交易价格的高低。例如，对于信用好的企业，它发行的债券利率通常偏低，原因就在于借款方相信它能够在到期后按时返还购买债券的资金，不必承担风险；而对于信用不好的企业，除了它所发行的债券利率偏高，市场上购买的也较少，因为投资者承担了更多的风险，如存在期满后投资的资金收不回来、延期或部分收回的可能。

由于信用评价的结果可以直接影响借贷资金的成本（利息），因此它们使用的方法非常重要。大多数的信用评价企业都有成熟的测评方法，这些方法之前大多数是基于传统的统计技术，现在有很多已经过渡到应用大数据和人工智能技术上了。

在大数据的支撑下，人工智能技术可以更早预警风险的发生，如债券违约。债券违约的含义就是债券发行人在期满后无法履行承诺，不能兑现承诺的资金。

目前，著名的信用评价企业主要有穆迪（Moody）、标准普尔（S&P）和惠誉国际（Fitch）。

1．穆迪

穆迪公司的创始人约翰·穆迪在1909年出版的《铁路投资的分析》一书中发表了关于债券信用评级的观点，准确说是资信评价，这也是资信评价首次进入证券市场。现在通用的评级符号就是由他首先提出的，用来分辨250家公司发行的90种债券。

传统的市场统计机构也会对企业进行一些统计，但是穆迪的做法真正让评价变得高端且可用。他将众多评价因素汇聚成一个投资者最为关心的结果——“违约风险”，正是这种做法将资信评级机构与普通的统计机构区分开来。现在人们普遍认为，信用评级最早始于穆迪的铁道债券资信评级。

1913年，穆迪将信用评级扩展到公用事业和工业债券上，并创立了利用公共资料进行第三方独立评级或无须经过授权的资信评级方式。从评级的对象看，穆迪过去的评级和研究对象主要是公司和政府债务、机构融资证券和商业票据等，因为这些是资本市场上债券发行的主体，后来穆迪也开始对证券发行主体、保险公司债务、银行贷款、衍生产品、银行存款及管理基金等进行评级，而一般来说这些评级对象需要更加个性化和复杂的评级模型。

表1-1显示了穆迪的信用评价体系符号的定义。

2．标准普尔

大家了解标准普尔大多是通过美国标准普尔指数，这个指数就是由标准·普尔公司编制的股票价格指数（Standard and Poor's Composite Index）。

标准普尔是由普尔出版公司和标准统计公司于1941年合并而成的，这里的标准统计公司就是对企业进行统计分析的普通统计机构。普尔出版公司的历史可追溯到1860年，当时其创始人普尔先生（Henry V.Poor）出版了《铁路历史》及《美国运河》，并率先开始金融信息服务和债券评级的业务。

1966年，标准普尔被麦格劳-希尔公司（McGraw Hill）收购，但整个业务更进了一步。当前标准普尔公司主要对外提供有关股票、债券、共同基金和其他投资工具的独立分析报告，并为全球超过22万多家证券及基金进行信用评级；它在全球拥有1200多名分析专家，并设有40家机构，全部员工有5000多人。

标准普尔对人工智能非常热衷，2018年它连续收购两家人工智能公司（如Kensho），目的是在评级中引入人工智能技术。

3．惠誉国际

1913年，约翰·惠誉（John K.Fitch）创办了惠誉，它起初是一家出版公司，但后来惠誉借助出版信息的积累，于1924年开始使用AAA到D级的评级系统对工业债券进行评级。

惠誉国际进行了多次重组和并购，这导致它规模不断扩大。目前，惠誉国际97%的股权由法国FIMALAC公司控制，它在全球有45个分支机构，约1400多名员工和900多名评级分析师，业务涉及的对象包括国家、地方政府、金融机构、企业等，业务类型主要是对它们进行评级并进行研究咨询。

这三家信用评级企业在业务方面各有侧重，穆迪侧重于机构融资方面，标准普尔侧重于企业评级方面，而最早进入中国的惠誉国际则更侧重于金融机构方面。

表1-2所示是三家信用评级企业的体系表及区别。