銀行《風(fēng)險(xiǎn)管理》難點(diǎn)點(diǎn)撥3.2章

更新時(shí)間：2016-11-13 09:40:01 來源：環(huán)球網(wǎng)校

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　　【摘要】《風(fēng)險(xiǎn)管理》是銀行業(yè)從業(yè)資格考試科目，為幫助廣大考生備考環(huán)球網(wǎng)校銀行從業(yè)資格考試頻道編輯整理發(fā)布銀行《風(fēng)險(xiǎn)管理》難點(diǎn)點(diǎn)撥3.2章供各位考生學(xué)習(xí)，希望能夠幫助各位備考。銀行《風(fēng)險(xiǎn)管理》難點(diǎn)點(diǎn)撥3.2章

　　信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量是現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量經(jīng)歷了從老師判斷法、信用評(píng)分模型到違約概率模型分析三個(gè)主要發(fā)展階段，特別是《巴塞爾新資本協(xié)議》鼓勵(lì)有條件的商業(yè)銀行使用基于內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的方法(InternalRating-BasedApproach)來計(jì)量違約概率、違約損失并據(jù)此計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的資本要求，有力地推動(dòng)了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部評(píng)級(jí)體系和計(jì)量技術(shù)的深入發(fā)展。

　　商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量依賴于對(duì)借款人和交易風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。《巴塞爾新資本協(xié)議》明確要求，商業(yè)銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)應(yīng)基于二維評(píng)級(jí)體系：一維是客戶評(píng)級(jí)，另一維是債項(xiàng)評(píng)級(jí)。通過客戶評(píng)級(jí)、債項(xiàng)評(píng)級(jí)計(jì)量單一客戶/債項(xiàng)的違約概率和違約損失率之后，商業(yè)銀行還必須構(gòu)建組合計(jì)量模型，用以計(jì)量組合內(nèi)各資產(chǎn)的相關(guān)性和組合的預(yù)期損失。內(nèi)部評(píng)級(jí)不僅在授信審批、貸款定價(jià)、限額管理、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等基礎(chǔ)信貸管理中發(fā)揮決策支持作用，而且也是制定信貸政策、計(jì)提準(zhǔn)備金、分配經(jīng)濟(jì)資本以及進(jìn)行經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的績(jī)效考核的重要基礎(chǔ)。

　　一、客戶信用評(píng)級(jí)

　　(一)客戶信用評(píng)級(jí)的基本概念

　　客戶信用評(píng)級(jí)是商業(yè)銀行對(duì)客戶償債能力和償債意愿的計(jì)量和評(píng)價(jià)，反映客戶違約風(fēng)險(xiǎn)的大小?？蛻粼u(píng)級(jí)的評(píng)價(jià)主體是商業(yè)銀行，評(píng)價(jià)目標(biāo)是客戶違約風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)價(jià)結(jié)果是信用等級(jí)和違約概率(PD)。符合《巴塞爾新資本協(xié)議》要求的客戶評(píng)級(jí)必須具有兩大功能：一是能夠有效區(qū)分違約客戶，即不同信用等級(jí)的客戶違約風(fēng)險(xiǎn)隨信用等級(jí)的下降而呈加速上升的趨勢(shì);二是能夠準(zhǔn)確量化客戶違約風(fēng)險(xiǎn)，即能夠估計(jì)各信用等級(jí)的違約概率，并將估計(jì)的違約概率與實(shí)際違約頻率的誤差控制在一定范圍內(nèi)。

　　1.違約的定義

　　根據(jù)《巴塞爾新資本協(xié)議》的定義，當(dāng)下列一項(xiàng)或多項(xiàng)事件發(fā)生時(shí)，債務(wù)人即被視為違約：

　　(1)商業(yè)銀行認(rèn)定，除非采取追索措施，如變現(xiàn)抵押品(如果存在的話)，借款人可能無法全額償還對(duì)商業(yè)銀行的債務(wù)。

　　(2)債務(wù)人對(duì)于商業(yè)銀行的實(shí)質(zhì)性信貸債務(wù)逾期90天以上(含90元)。若債務(wù)超過了規(guī)定的透支限額或新核定的限額小于目前余額，各項(xiàng)透支將被視為逾期。

　　(3)以下情況將被視為可能無法全額償還債務(wù)：銀行停止對(duì)貸款計(jì)息;在發(fā)生信貸關(guān)系后，由于信貸質(zhì)量出現(xiàn)大幅度下降，銀行沖銷了貸款或計(jì)提了專項(xiàng)準(zhǔn)備金;銀行將貸款出售并相應(yīng)承擔(dān)了較大的經(jīng)濟(jì)損失;銀行同意消極債務(wù)重組，由此可能發(fā)生較大規(guī)模的減免或推遲償還本金、利息或費(fèi)用，造成債務(wù)規(guī)模減少;就借款人對(duì)銀行的債務(wù)而言，銀行將債務(wù)人列為破產(chǎn)企業(yè)或類似的狀況;債務(wù)人申請(qǐng)破產(chǎn)，或已經(jīng)破產(chǎn)，或處于類似狀態(tài)，由此將不履行或延期償還銀行債務(wù)。

　　違約定義是《巴塞爾新資本協(xié)議》內(nèi)部評(píng)級(jí)法的最重要定義，是估計(jì)違約概率、違約損失率(LGD)、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露(EAD)等信用風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的基礎(chǔ)，體現(xiàn)了以客戶為中心的信用風(fēng)險(xiǎn)管理理念。目前，我國(guó)大多數(shù)商業(yè)銀行仍然以“貸款五級(jí)分類”作為信用風(fēng)險(xiǎn)管理的主要手段，業(yè)內(nèi)尚無統(tǒng)一的違約定義，監(jiān)管當(dāng)局也未出臺(tái)相應(yīng)的監(jiān)管指引。

　　2.違約概率

　　違約概率是指借款人在未來一定時(shí)期內(nèi)發(fā)生違約的可能性。在《巴塞爾新資本協(xié)議》中，違約概率被具體定義為借款人內(nèi)部評(píng)級(jí)1年期違約概率與0.03%中的較高者。巴塞爾委員會(huì)設(shè)定0.03%的下限是為了給風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重設(shè)定下限，也是考慮到商業(yè)銀行在檢驗(yàn)小概率事件時(shí)所面臨的困難。計(jì)算違約概率的1年期限與財(cái)務(wù)報(bào)表周期以及內(nèi)部評(píng)級(jí)的最短時(shí)間完全一致，使監(jiān)管當(dāng)局在推行內(nèi)部評(píng)級(jí)法時(shí)保持更高的一致性，而基于貸款期限就無法做到這一點(diǎn)。違約概率是實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行需要準(zhǔn)確估計(jì)的重要風(fēng)險(xiǎn)要素，無論商業(yè)銀行是采用內(nèi)部評(píng)級(jí)法初級(jí)法還是內(nèi)部評(píng)級(jí)法高級(jí)法，都必須按照監(jiān)管要求估計(jì)違約概率。

　　違約概率的估計(jì)包括兩個(gè)層面：一是單一借款人的違約概率;二是某一信用等級(jí)所有借款人的違約概率。《巴塞爾新資本協(xié)議》要求實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行估計(jì)其各信用等級(jí)借款人所對(duì)應(yīng)的違約概率，常用方法有歷史違約經(jīng)驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)模型和外部評(píng)級(jí)映射三種方法。

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　　2016年上半年初級(jí)銀行從業(yè)資格考試真題《風(fēng)險(xiǎn)管理》

　　(二)客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展歷程

　　從國(guó)際銀行業(yè)的發(fā)展歷程來看，商業(yè)銀行客戶信用評(píng)級(jí)在過去幾十年甚至上百年的時(shí)間里，大致經(jīng)歷了老師判斷法、信用評(píng)分法、違約概率模型分析三個(gè)主要發(fā)展階段。由于我國(guó)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)歷史比較短，而且一直忽視數(shù)據(jù)積累，缺乏數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)，因此，大部分商業(yè)銀行在積極學(xué)習(xí)和引進(jìn)數(shù)量分析方法的同時(shí)，依然普遍使用比較傳統(tǒng)的客戶信用評(píng)級(jí)方法。

　　1.老師判斷法

　　老師判斷法即老師系統(tǒng)(ExpertSystem)，是商業(yè)銀行在長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)信貸業(yè)務(wù)、承擔(dān)信用風(fēng)險(xiǎn)過程中逐步發(fā)展并完善起來的傳統(tǒng)信用分析方法。老師系統(tǒng)是依賴高級(jí)信貸人員和信貸老師自身的專業(yè)知識(shí)、技能和豐富經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)用各種專業(yè)性分析工具，在分析評(píng)價(jià)各種關(guān)鍵要素基礎(chǔ)上依據(jù)主觀判斷來綜合評(píng)定信用風(fēng)險(xiǎn)的分析系統(tǒng)。一般而言，老師系統(tǒng)在分析信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)主要考慮兩方面因素：

　　(1)與借款人有關(guān)的因素：

　　聲譽(yù)(Reputation)。借款人的聲譽(yù)是在其與商業(yè)銀行的歷史借貸關(guān)系中反映出來的，如果該借款人過去總能及時(shí)、全額地償還本金與利息，那么他就具有良好的聲譽(yù)，也就能較容易或以較低的價(jià)格從商業(yè)銀行獲得貸款。杠桿(Leverage)。借款人的杠桿或資本結(jié)構(gòu)，即資產(chǎn)負(fù)債比率對(duì)借款人違約概率影響較大。杠桿比率較高的借款人相比杠桿比率較低的借款人，其未來面臨還本付息的壓力要大得多，其違約概率也就會(huì)高很多。如果貸款給杠桿比率較高的借款人，商業(yè)銀行就會(huì)相應(yīng)提高風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

　　收益波動(dòng)性(VolatilityofEarnings)。如果未來面臨同樣的本息還款要求，在期望收益相等的條件下，收益波動(dòng)性高的企業(yè)更容易違約，信用風(fēng)險(xiǎn)較大。因此，對(duì)于處于成長(zhǎng)期的企業(yè)或高科技企業(yè)而言，由于其收益波動(dòng)性較大，商業(yè)銀行貸款往往非常謹(jǐn)慎，即使貸款，其利率也會(huì)較高。

　　(2)與市場(chǎng)有關(guān)的因素：經(jīng)濟(jì)周期、宏觀經(jīng)濟(jì)政策和利率水平。目前所使用的老師系統(tǒng)，雖然有各種各樣的架構(gòu)設(shè)計(jì)，但其選擇的關(guān)鍵要素都基本相似，其中，對(duì)企業(yè)信用分析的5Cs系統(tǒng)使用最為廣泛。5Cs系統(tǒng)是指：

　　品德(Character)，是對(duì)借款人聲譽(yù)的衡量。

　　資本(Capital)，是指借款人的財(cái)務(wù)杠桿狀況及資本金情況、還款能力。主要從兩個(gè)方面進(jìn)行分析：一方面是借款人未來現(xiàn)金流量的變動(dòng)趨勢(shì)及波動(dòng)性;另一方面是借款人的管理水平，銀行不僅要對(duì)借款人的公司治理機(jī)制、日常經(jīng)營(yíng)策略、管理的整合度和深度進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，還要對(duì)其各部門主要管理人員進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。

　　抵押(Collateral)，借款人應(yīng)提供一定的、合適的抵押品以減少或避免商業(yè)銀行貸款損失，特別是在中長(zhǎng)期貸款中，如果沒有擔(dān)保品作為抵押，商業(yè)銀行通常不予放款。商業(yè)銀行對(duì)抵押品的要求權(quán)級(jí)別越高，抵押品的市場(chǎng)價(jià)值越大，變現(xiàn)能力越強(qiáng)，則貸款的風(fēng)險(xiǎn)越低。

　　經(jīng)營(yíng)環(huán)境(Condition)，主要包括商業(yè)周期所處階段、借款人所在行業(yè)狀況、利率水平等因素。商業(yè)周期是決定信用風(fēng)險(xiǎn)水平的重要因素，尤其是在周期敏感性的產(chǎn)業(yè);借款人處于行業(yè)周期的不同階段以及行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)激烈程度，對(duì)借款人的償債能力也具有重大影響;利率水平也是影響信用風(fēng)險(xiǎn)水平的重要環(huán)境因素。

　　除5Cs系統(tǒng)外，使用較為廣泛的老師系統(tǒng)還有針對(duì)企業(yè)信用分析的5Ps系統(tǒng)和對(duì)商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)的駱駝(CAMEL)分析系統(tǒng)。

　　5Ps包括：個(gè)人因素(PersonalFactor)、資金用途因素(PurposeFactor)、還款來源因素(PaymentFactor)、保障因素(ProtectionFactor)、企業(yè)前景因素(PerspectiveFactor)。駱駝分析系統(tǒng)包括資本充足率(CapitalAdequacy)、資產(chǎn)質(zhì)量(AssetQuality)、管理水平(Management)、盈利水平(Earnings)、流動(dòng)個(gè)性(Liquidity)。

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　　2.信用評(píng)分法

　　信用評(píng)分模型是一種傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型，利用可觀察到的借款人特征變量計(jì)算出一個(gè)數(shù)值(得分)來代表債務(wù)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，并將借款人歸類于不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。對(duì)個(gè)人客戶而言，可觀察到的特征變量主要包括收入、資產(chǎn)年齡、職業(yè)以及居住地等;對(duì)法人客戶而言，包括現(xiàn)金流量、財(cái)務(wù)比率等。

　　信用評(píng)分模型的關(guān)鍵在于特征變量的選擇和各自權(quán)重的確定。目前，應(yīng)用最廣泛的信用評(píng)分模型有：線性概率模型(LinearProbabilityModel)、Logit模型、Probit模型和線性辨別模型(LinearDiscriminantModel)。運(yùn)用信用評(píng)分模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)分析的基本過程是：

　　(1)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)性分析，確定某一類別借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)主要與哪些經(jīng)濟(jì)或財(cái)務(wù)因素有關(guān)，模擬出特定形式的函數(shù)關(guān)系式。

　　(2)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得出各相關(guān)因素的權(quán)重以體現(xiàn)其對(duì)這一類借款人違約的影響程度。

　　(3)將屬于此類別的潛在借款人的相關(guān)因素?cái)?shù)值代入函數(shù)關(guān)系式計(jì)算出一個(gè)數(shù)值，根據(jù)該數(shù)值的大小衡量潛在借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，給予借款人相應(yīng)評(píng)級(jí)并決定貸款與否。

　　盡管信用評(píng)分模型是商業(yè)銀行分析借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的主要方法之一，但在使用過程中同樣存在一些突出問題：

　　第一，信用評(píng)分模型是建立在對(duì)歷史數(shù)據(jù)(而非當(dāng)前市場(chǎng)數(shù)據(jù))模擬的基礎(chǔ)上，因此是一種向后看(BackwardLooking)的模型。由于歷史數(shù)據(jù)更新速度比較慢，因此回歸方程中各特征變量的權(quán)重在一定時(shí)間內(nèi)保持不變，從而無法及時(shí)反映企業(yè)信用狀況的變化。

　　第二，信用評(píng)分模型對(duì)借款人歷史數(shù)據(jù)的要求相當(dāng)高，商業(yè)銀行需要相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間才能建立起一個(gè)包括大多數(shù)企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。此外，對(duì)新興企業(yè)而言，由于其成立時(shí)間不長(zhǎng)，歷史數(shù)據(jù)則更為有限，這使得信用評(píng)分模型的適用性和有效性受到影響。

　　第三，信用評(píng)分模型雖然可以給出客戶信用風(fēng)險(xiǎn)水平的分?jǐn)?shù)，卻無法提供客戶違約概率的準(zhǔn)確數(shù)值，而后者往往是信用風(fēng)險(xiǎn)管理最為關(guān)注的。

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　　3.違約概率模型

　　違約概率模型分析屬于現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法。20世紀(jì)90年代以來，信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型在銀行業(yè)得到了高度重視和快速發(fā)展，涌現(xiàn)出一批能夠直接計(jì)算違約概率的模型，其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和CreditMonitor，KPMG的風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)模型和死亡率模型(將在下一節(jié)詳細(xì)介紹)，在銀行業(yè)引起了很大反響。

　　信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型在金融領(lǐng)域的發(fā)展也引起了監(jiān)管當(dāng)局的高度重視。1999年4月，巴塞爾委員會(huì)發(fā)布了題為《信用風(fēng)險(xiǎn)模型化：當(dāng)前的實(shí)踐和應(yīng)用》研究報(bào)告，探討了信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型的應(yīng)用對(duì)國(guó)際金融領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)管理的影響，以及這些模型在金融監(jiān)管尤其是在經(jīng)濟(jì)資本監(jiān)管方面應(yīng)用的可能性?！栋腿麪栃沦Y本協(xié)議》也明確規(guī)定，實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行可采用模型估計(jì)違約概率。毫無疑問，信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型的發(fā)展正在對(duì)傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理模式產(chǎn)生革命性的影響。

　　與傳統(tǒng)的老師判斷和信用評(píng)分法相比，違約概率模型能夠直接估計(jì)客戶的違約概率，因此對(duì)歷史數(shù)據(jù)的要求更高，需要商業(yè)銀行建立一致的、明確的違約定義，并且在此基礎(chǔ)上積累至少5年的數(shù)據(jù)。針對(duì)我國(guó)銀行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，商業(yè)銀行將違約概率模型和傳統(tǒng)的信用評(píng)分法、老師系統(tǒng)相結(jié)合，取長(zhǎng)補(bǔ)短，有助于提高信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估/計(jì)量水平。

　　(1)RiskCalc模型。

　　RiskCale模型是在傳統(tǒng)信用評(píng)分技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種適用于非上市公司的違約概率模型，其核心是通過嚴(yán)格的步驟從客戶信息中選擇出最能預(yù)測(cè)違約的一組變量，經(jīng)過適當(dāng)變換后運(yùn)用Logit/Probit回歸技術(shù)預(yù)測(cè)客戶的違約概率。

　　(2)CreditMonitor模型。

　　CreditMonitor模型是在Merton模型基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種適用于上市公司的違約概率模型，其核心在于把企業(yè)與銀行的借貸關(guān)系視為期權(quán)買賣關(guān)系，借貸關(guān)系中的信用風(fēng)險(xiǎn)信息因此隱含在這種期權(quán)交易之中，從而通過應(yīng)用期權(quán)定價(jià)理論求解出信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和相應(yīng)的違約率，即預(yù)期違約頻率(ExpectedDefaultFrequency，EDF)。

　　(3)KPMG風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)模型。

　　風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)理論的核心思想是假設(shè)金融市場(chǎng)中的每個(gè)參與者都是風(fēng)險(xiǎn)中立者，不管是高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)或無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，只要資產(chǎn)的期望收益是相等的，市場(chǎng)參與者對(duì)其的接受態(tài)度就是一致的，這樣的市場(chǎng)環(huán)境稱為風(fēng)險(xiǎn)中性范式。KPMG公司將風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)理論運(yùn)用到貸款或債券的違約概率計(jì)算中，由于債券市場(chǎng)可以提供與不同信用等級(jí)相對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，根據(jù)期望收益相等的風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)原則，每一筆貸款或債券的違約概率就可以相應(yīng)計(jì)算出來。

　　(4)死亡率模型。

　　死亡率模型是根據(jù)貸款或債券的歷史違約數(shù)據(jù)，計(jì)算在未來一定持有期內(nèi)不同信用等級(jí)的貸款或債券的違約概率，即死亡率，通常分為邊際死亡率(MarginalMortalityRate，MMR)和累計(jì)死亡率(CumulatedMortalityRate，CMR)。

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　　二、債項(xiàng)評(píng)級(jí)

　　(一)債項(xiàng)評(píng)級(jí)的基本概念

　　1.債項(xiàng)評(píng)級(jí)

　　債項(xiàng)評(píng)級(jí)是對(duì)交易本身的特定風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行計(jì)量和評(píng)價(jià)，反映客戶違約后的債項(xiàng)損失大小。特定風(fēng)險(xiǎn)因素包括抵押、優(yōu)先性、產(chǎn)品類別、地區(qū)、行業(yè)等。債項(xiàng)評(píng)級(jí)既可以只反映債項(xiàng)本身的交易風(fēng)險(xiǎn)，也可以同時(shí)反映客戶信用風(fēng)險(xiǎn)和債項(xiàng)交易風(fēng)險(xiǎn)。

　　2.債項(xiàng)評(píng)級(jí)與客戶評(píng)級(jí)的關(guān)系

　　客戶評(píng)級(jí)與債項(xiàng)評(píng)級(jí)是反映信用風(fēng)險(xiǎn)水平的兩個(gè)維度，客戶評(píng)級(jí)主要針對(duì)交易主體，其等級(jí)主要由債務(wù)人的信用水平?jīng)Q定;而債項(xiàng)評(píng)級(jí)是在假設(shè)客戶已經(jīng)違約的情況下，針對(duì)每筆債項(xiàng)本身的特點(diǎn)預(yù)測(cè)債項(xiàng)可能的損失率。因此一個(gè)債務(wù)人只能有一個(gè)客戶評(píng)級(jí)，而同一債務(wù)人的不同交易可能會(huì)有不同的債項(xiàng)評(píng)級(jí)。

　　3.損失

　　客戶違約后給商業(yè)銀行帶來的債項(xiàng)損失包括兩個(gè)層面：一是經(jīng)濟(jì)損失，考慮所有相關(guān)因素，包括折現(xiàn)率、貸款清收過程中較大的直接成本和間接成本;二是會(huì)計(jì)損失，也就是商業(yè)銀行的賬面損失，包括違約貸款未收回的貸款本金和利息兩部分。

　　4.違約風(fēng)險(xiǎn)暴露(EAD)

　　違約風(fēng)險(xiǎn)暴露是指?jìng)鶆?wù)人違約時(shí)的預(yù)期表內(nèi)表外項(xiàng)目暴露總和。如果客戶已經(jīng)違約，則違約風(fēng)險(xiǎn)暴露為其違約時(shí)的債務(wù)賬面價(jià)值;如果客戶尚未違約，則違約風(fēng)險(xiǎn)暴露對(duì)于表內(nèi)項(xiàng)目為債務(wù)賬面價(jià)值，對(duì)于表外項(xiàng)目為已提取金額+信用轉(zhuǎn)換系數(shù)×已承諾未提取金額。

　　5.違約損失率(LGD)

　　違約損失率是指某一債項(xiàng)違約導(dǎo)致的損失金額占該違約債項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)暴露的比例，其估計(jì)公式為損失/違約風(fēng)險(xiǎn)暴露。(損失的嚴(yán)重程度，LGD=1-回收率)《巴塞爾新資本協(xié)議》要求實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法高級(jí)法的商業(yè)銀行必須自行估計(jì)每筆債項(xiàng)的違約損失率，而實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法初級(jí)法的商業(yè)銀行則由監(jiān)管當(dāng)局根據(jù)資產(chǎn)類別給定違約損失率。估計(jì)違約損失率的損失是經(jīng)濟(jì)損失，必須以歷史回收率為基礎(chǔ)，參考至少7年、涵蓋一個(gè)經(jīng)濟(jì)周期的數(shù)據(jù)。

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　　(二)債項(xiàng)評(píng)級(jí)的方法

　　對(duì)貸款的債項(xiàng)評(píng)級(jí)主要是通過計(jì)量借款人的違約損失率來實(shí)現(xiàn)的。

　　1.影響違約損失率的因素

　　影響違約損失率的因素有多方面，主要包括：

　　(1)產(chǎn)品因素。這類因素直接與債項(xiàng)的具體設(shè)計(jì)相關(guān)，反映了違約損失率的產(chǎn)品特性，也反映了商業(yè)銀行在具體交易中通過交易方式的設(shè)計(jì)來管理和降低信用風(fēng)險(xiǎn)的努力，包括清償優(yōu)先性(Seniority)、抵押品等。

　　(2)公司因素。這類因素指與特定的借款企業(yè)相關(guān)的因素，但不包括其行業(yè)特征。影響違約損失率的公司因素主要是借款企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)，一方面表現(xiàn)為企業(yè)的融資杠桿率，即總資產(chǎn)和總負(fù)債的比率;另一方面表現(xiàn)為企業(yè)融資結(jié)構(gòu)下的相對(duì)清償優(yōu)先性。

　　(3)行業(yè)因素。許多研究表明，企業(yè)所處的行業(yè)對(duì)違約損失率有明顯的影響，即在其他因素相同的情況下，不同的行業(yè)往往有不同的違約損失率。例如，有形資產(chǎn)較少的行業(yè)(如服務(wù)業(yè))的違約損失率往往比有形資產(chǎn)密集型行業(yè)(如公用事業(yè)部門)的違約損失率高。

　　(4)地區(qū)因素。對(duì)于國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行而言，由于不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、法律環(huán)境、社會(huì)誠(chéng)信文化、分行管理水平等存在較大差異，因此，企業(yè)所處的地區(qū)對(duì)違約損失率也具有明顯的影響。

　　(5)宏觀經(jīng)濟(jì)周期因素。宏觀經(jīng)濟(jì)的周期性變化是影響違約損失率的重要因素。根據(jù)對(duì)穆迪評(píng)級(jí)公司債券數(shù)據(jù)的研究，經(jīng)濟(jì)蕭條時(shí)期的債務(wù)回收率要比經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張時(shí)期的回收率低1/3;而且，經(jīng)濟(jì)體系中的總體違約率(代表經(jīng)濟(jì)的周期性變化)與回收率呈負(fù)相關(guān)。

　　上述五個(gè)方面的因素共同決定了違約損失率的水平及其變化，但其對(duì)違約損失率的影響程度是有差異的。2002年，穆迪公司在違約損失率預(yù)測(cè)模型LossCalc的技術(shù)文件中所披露的信息表明，首先是清償優(yōu)先性等產(chǎn)品因素對(duì)違約損失率的影響貢獻(xiàn)度最高，為37%左右;其次是宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素，為26%左右;再次是行業(yè)性因素，為21%左右;最后是企業(yè)資本結(jié)構(gòu)因素，為16%左右。

　　2.計(jì)量違約損失率的方法

　　計(jì)量違約損失率的方法主要有以下兩種：

　　(1)市場(chǎng)價(jià)值法。通過市場(chǎng)上類似資產(chǎn)的信用價(jià)差率推算違約損失率，其假設(shè)前提是市場(chǎng)能及時(shí)有效反映債券發(fā)行企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)變化，主要適用于已經(jīng)在市場(chǎng)上發(fā)行并且可交易的大企業(yè)、政府、銀行債券。根據(jù)所采用的信息中是否包含違約債項(xiàng)，市場(chǎng)價(jià)值法又進(jìn)一步細(xì)分為市場(chǎng)法(采用違約債項(xiàng)計(jì)量非違約債項(xiàng)LGD)和隱含市場(chǎng)法(不采用違約債項(xiàng)，直接根據(jù)信用價(jià)差計(jì)量LGD)。

　　(2)回收現(xiàn)金流法。根據(jù)違約歷史清收情況，預(yù)測(cè)違約貸款在清收過程中的現(xiàn)金流。

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　　三、信用組合風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量

　　(一)違約相關(guān)性

　　違約的發(fā)生主要基于以下原因：債務(wù)人自身因素，如經(jīng)營(yíng)管理不善、出現(xiàn)重大項(xiàng)目失敗等;債務(wù)人所在行業(yè)或地區(qū)因素，如整個(gè)行業(yè)受到原材料價(jià)格上漲的沖擊，或某一地區(qū)發(fā)生重大事件;宏觀經(jīng)濟(jì)因素，如GDP增長(zhǎng)放緩、貸款利率上升、貨幣貶值等。其中，行業(yè)或地區(qū)因素將同時(shí)影響同一行業(yè)或地區(qū)所有債務(wù)人違約的可能性，而宏觀經(jīng)濟(jì)因素將導(dǎo)致不同行業(yè)之間的違約相關(guān)性。

　　因此在計(jì)量單個(gè)債務(wù)人的違約概率和違約損失之后，還應(yīng)當(dāng)在組合層面計(jì)量不同債務(wù)人或不同債項(xiàng)之間的相關(guān)性。

　　(二)信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型

　　由于存在風(fēng)險(xiǎn)分散化效應(yīng)，投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)小于等于其所包含的單一資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的簡(jiǎn)單加總。盡管市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)組合模型的廣泛應(yīng)用推動(dòng)了信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型的發(fā)展，但由于信用風(fēng)險(xiǎn)的收益分布與正態(tài)分布(市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的假設(shè)基礎(chǔ))相差甚遠(yuǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型的開發(fā)過程變得相當(dāng)復(fù)雜。目前國(guó)際銀行業(yè)應(yīng)用比較廣泛的組合模型包括：CreditMetrics模型、CreditPortfolioView模型(仿真模型)、CreditRisk+模型(解析模型)等。

　　1.CreditMetrics模型

　　CreditMetrics模型本質(zhì)上是一個(gè)VaR模型，目的是為了計(jì)算出在一定的置信水平下，一個(gè)信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。通常，非交易性資產(chǎn)組合(如貸款以及一些私募債券)的價(jià)格不能夠像交易性資產(chǎn)組合(如股票)的價(jià)格一樣容易獲得，因此，非交易性資產(chǎn)組合的價(jià)格波動(dòng)率(標(biāo)準(zhǔn)差)同樣難以獲得。CreditMetrics模型的創(chuàng)新之處正是在于解決了計(jì)算非交易性資產(chǎn)組合VaR這一難題。

　　2.CreditPortfolioView模型

　　麥肯錫公司提出的CreditPortfolioView模型直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加人宏觀因素沖擊來模擬轉(zhuǎn)移概率的變化，得出模型中的一系列參數(shù)值。CreditPortfolioView模型可以看作是CreditMetrics模型的一個(gè)補(bǔ)充，因?yàn)樵撃Ｐ碗m然在違約率計(jì)算上不使用歷史數(shù)據(jù)，而是根據(jù)現(xiàn)實(shí)宏觀經(jīng)濟(jì)因素通過蒙特卡洛模擬計(jì)算出來，但對(duì)于那些非違約的轉(zhuǎn)移概率則還需要?dú)v史數(shù)據(jù)來計(jì)算，只不過將這些基于歷史數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行了調(diào)整而已。該模型本身并不能計(jì)算出完整的等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣。

　　CreditPortfolioView模型的基本思想是：等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣中的每一項(xiàng)都表示借款人在一定期限內(nèi)由一個(gè)信用等級(jí)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)信用等級(jí)的概率。該矩陣中，PCD表示借款人在期限內(nèi)，信用等級(jí)由C變成違約的概率。可以說，經(jīng)濟(jì)衰退期的PCD比經(jīng)濟(jì)上升期的PCD要大。

　　3.CreditRisk4-模型

　　CreditRisk+模型是根據(jù)針對(duì)火災(zāi)險(xiǎn)的財(cái)險(xiǎn)精算原理，對(duì)貸款組合違約率進(jìn)行分析的，并假設(shè)在組合中，每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態(tài)?；馂?zāi)險(xiǎn)財(cái)險(xiǎn)精算原理認(rèn)為，投?；馂?zāi)險(xiǎn)的眾多家庭同時(shí)發(fā)生火災(zāi)的概率是很小的，而且是相互獨(dú)立的。與此相類似，CreditRisk+模型認(rèn)為，貸款組合中不同類型的貸款同時(shí)違約的概率是很小的且相互獨(dú)立，因此，貸款組合的違約率服從泊松分布。

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　　(三)組合損失的壓力測(cè)試

　　根據(jù)巴塞爾委員會(huì)2005年的定義，壓力測(cè)試是一種風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)，用于評(píng)估特定事件或特定金融變量的變化對(duì)金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)狀況的潛在影響。亞洲金融危機(jī)、俄羅斯貨幣危機(jī)、美國(guó)恐怖襲擊事件等極端市場(chǎng)狀況表明，僅基于“正常”運(yùn)營(yíng)條件下的風(fēng)險(xiǎn)管理是不夠的。如果商業(yè)銀行受到極端市場(chǎng)沖擊的影響，將可能由于下述原因而導(dǎo)致實(shí)質(zhì)性的損失：正常條件下的市場(chǎng)假設(shè)不再真實(shí)，相關(guān)性遭到破壞，流動(dòng)性出現(xiàn)危機(jī)，對(duì)沖操作失效，極端事件迅速擴(kuò)

　　散等。

　　作為商業(yè)銀行日常風(fēng)險(xiǎn)管理手段的有效補(bǔ)充，壓力測(cè)試早期主要用于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理，但隨著時(shí)間的推移，業(yè)界也逐漸開始利用壓力測(cè)試來補(bǔ)充信用風(fēng)險(xiǎn)模型的不足。壓力測(cè)試主要具有如下功能：

　　(1)為估計(jì)商業(yè)銀行在壓力條件下的風(fēng)險(xiǎn)暴露提供方法，并幫助商業(yè)銀行制定或選擇適當(dāng)?shù)膽?zhàn)略轉(zhuǎn)移此類風(fēng)險(xiǎn)(如重組頭寸，制定適當(dāng)?shù)膽?yīng)急計(jì)劃)。

　　(2)提高商業(yè)銀行對(duì)其自身風(fēng)險(xiǎn)特征的理解，推動(dòng)其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)特征隨時(shí)間的變化情況的監(jiān)控。

　　(3)幫助董事會(huì)和高級(jí)管理層確定該商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)暴露是否與其風(fēng)險(xiǎn)偏好一致。

　　(4)作為對(duì)主要基于歷史數(shù)據(jù)和假設(shè)條件的風(fēng)險(xiǎn)模型的補(bǔ)充。

　　(5)壓力測(cè)試幫助量化“尾部”風(fēng)險(xiǎn)(發(fā)生異常損失的風(fēng)險(xiǎn))和重估模型假設(shè)(如關(guān)于波動(dòng)性和相關(guān)性的假設(shè))。

　　(6)評(píng)估商業(yè)銀行在盈利性和資本充足率兩方面承受壓力的能力。壓力測(cè)試主要采用敏感性分析和情景分析方法。敏感性分析用來測(cè)試單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素或一小組密切相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)因素的假定運(yùn)動(dòng)(如收益曲線的平移)對(duì)組合價(jià)值的影響;情景分析模擬一組風(fēng)險(xiǎn)因素(如股權(quán)價(jià)格、匯率和利率)的多種情景對(duì)組合價(jià)值的影響。敏感度測(cè)試著重分析特定風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)組合或業(yè)務(wù)單元的影響，而情景分析評(píng)估所有風(fēng)險(xiǎn)因素變化的整體效應(yīng)，更頻繁地用于機(jī)構(gòu)范圍內(nèi)的壓力測(cè)試。實(shí)踐中，商業(yè)銀行可以對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)模型中的每一個(gè)變量進(jìn)行壓力測(cè)試。例如，對(duì)于一個(gè)具有相同風(fēng)險(xiǎn)暴露的特定信貸資產(chǎn)，在不同的經(jīng)濟(jì)周期所具有的違約概率是顯著不同的，故而可以使用與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)期、衰退期以及平穩(wěn)期相對(duì)應(yīng)的平均違約率作為該資產(chǎn)的違約率，然后分別以三個(gè)違約率計(jì)算與其相對(duì)應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)。此外，同樣可以從違約損失率、無風(fēng)險(xiǎn)利率等方面進(jìn)行壓力測(cè)試。

　　四、國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)主權(quán)評(píng)級(jí)

　　國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)是指經(jīng)濟(jì)主體在與非本國(guó)居民進(jìn)行國(guó)際經(jīng)貿(mào)與金融往來時(shí)，由于別國(guó)經(jīng)濟(jì)、政治和社會(huì)等方面的變化而遭受損失的風(fēng)險(xiǎn)。國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)不僅包括一個(gè)國(guó)家政府未能履行其債務(wù)所導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)(主權(quán)風(fēng)險(xiǎn))，也包括主權(quán)國(guó)家以直接或間接方式影響債務(wù)人履行償債義務(wù)的能力和意愿。從貸款角度而言，國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)有如下幾種常見的表現(xiàn)形式：拒付債務(wù);延期償付;無力償債;重議利息;債務(wù)重組，再融資;取消債務(wù)。國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估指標(biāo)包括三種：數(shù)量指標(biāo)、比例指標(biāo)、等級(jí)指標(biāo)。