2013年《風(fēng)險(xiǎn)管理》第三章考點(diǎn)：信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量

　　2013年《風(fēng)險(xiǎn)管理》第三章考點(diǎn)：信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量

     3.2 信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量

　　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(InternaRating-Based Approach)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?！栋腿麪栃沦Y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)。

　　3.2.1 客戶信用評(píng)級(jí)

　　1. 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)級(jí)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)。

　　(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：

　?、偕虡I(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)。

　?、趥鶆?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)。若債務(wù)人超過了規(guī)定的透支限額或新核定的限額小于目前余額，各項(xiàng)透支將被視作逾期。

　?、垡韵虑闆r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)。

　　(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)重新定下限，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。

　　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?！栋腿麪栃沦Y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。

　　與違約概率容易混淆的一個(gè)概念是違約頻率，即通常所說的違約率。違約頻率是事后檢驗(yàn)的結(jié)果，而違約概率是分析模型作出的事前預(yù)測(cè)，兩者存在本質(zhì)的區(qū)別。

　　與違約概率容易混淆的另一個(gè)概念是不良率，使不良債項(xiàng)余額在所有債項(xiàng)余額的占比，二者不具有可比性。

　　2.客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展

　　(1)老師判斷法

　　即老師系統(tǒng)(Expert System)，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。

　?、倥c借款人有關(guān)的因素：

　　聲譽(yù)(Reputation)

　　杠桿(Leverage)

　　收益波動(dòng)性(Volatility of Earnings)

　　②與市場(chǎng)有關(guān)的因素

　　經(jīng)濟(jì)周期(Economic Cycle)

　　宏觀經(jīng)濟(jì)政策(Macro-Economy Policy)

　　利率水平(Leveof Interest Rates)

　　目前所使用的老師系統(tǒng)，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)指：

　　品德(Character)

　　資本(Capital)

　　還款能力(Capacity)

　　抵押(Collateral)

　　經(jīng)營(yíng)環(huán)境(Condition)

　　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)和針對(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(PersonaFactor)、資金用途因素(Purpose Factor)、還款來源因素(Payment Factor)、保障因素(Protection Factor)、企業(yè)前景因素(Perspective Factor)。

　　駱駝(CAMEL)分析系統(tǒng)包括：資本充足性(CapitaAdequacy)、資產(chǎn)質(zhì)量(Asset Quality)、管理水平(Management)、盈利水平(Earnings)流動(dòng)性(Liquidity)。

　　老師系統(tǒng)的突出特點(diǎn)在于將信貸老師的經(jīng)驗(yàn)和判斷作為信用分析和決策的主要基礎(chǔ)，這種主觀性很強(qiáng)的方法/體系帶來的一個(gè)突出問題是對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估缺乏一致性。此外，盡管老師系統(tǒng)在銀行業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展和實(shí)踐中已經(jīng)形成了較為成熟的分析框架，但老師系統(tǒng)缺乏系統(tǒng)的理論支持，尤其是對(duì)關(guān)鍵要素的選擇、權(quán)重的確定以及綜合評(píng)定等方面更顯薄弱。因此，老師系統(tǒng)更適合于對(duì)借款人進(jìn)行是和否的二維決策，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確計(jì)量。

　　(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)。

　　背景知識(shí)：信用評(píng)分模型

　　20世紀(jì)60年代，信用卡的推出促使信用評(píng)分技術(shù)取得了極大發(fā)展，并迅速擴(kuò)展到其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域。奧而特曼(Altman，1968)提出了基于多元判別分析技術(shù)的Z評(píng)分模型;馬丁(Martin，1977)、奧爾森(Ohlson，1980)和威金頓(Wiginton，1980)則首次運(yùn)用Logit模型分析企業(yè)破產(chǎn)問題。

　　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?；具^程是：

　?、偈紫?，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;

　?、谄浯?，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;

　?、圩詈?，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。

　　存在一些突出問題：

　?、傩庞迷u(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(Backward Looking)的模型。

　?、谛庞迷u(píng)分模型對(duì)借款人歷史數(shù)據(jù)的要求相當(dāng)高。

　?、坌庞迷u(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。

　　(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。其中具有代表性的模型有穆迪的RiskCalc和Credit Monitor、KPMG的風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)模型和死亡率模型，在銀行業(yè)引起了很大反響。

　　《巴塞爾新資本協(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。

　　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)上積累至少五年的數(shù)據(jù)。

　　3. 法人客戶評(píng)級(jí)模型

　　(1)Altman的Z計(jì)分模型和ZETA模型

　　Altman(1968)認(rèn)為，影響借款人違約概率的因素主要有五個(gè)：流動(dòng)性(Liquidity)、盈利性(Profitability)、杠桿比率(Leverage)、償債能力(Solvency)和活躍性(Activity)。Altman選擇了下面列舉的五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)來綜合反映上述五大因素，最終得出的Z計(jì)分函數(shù)是：

　　X1=(流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債)/總資產(chǎn)

　　X2=留存收益/總資產(chǎn)

　　X3=息稅前利潤(rùn)/總資產(chǎn)

　　X4=股票市場(chǎng)價(jià)值/債務(wù)賬面價(jià)值

　　X5=銷售額/總資產(chǎn)

　　作為違約風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，Z值越高，違約概率越低。此外，Altman還提出了判斷企業(yè)破產(chǎn)的臨界值：若Z低于1.81，在企業(yè)存在很大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)被歸入高違約風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

　　1977年，Altman與Hardeman、Narayanan又提出了第二代Z計(jì)分模型――ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)分析模型，主要用于公共或私有的非金融類公司，其適應(yīng)范圍更廣，對(duì)違約概率的計(jì)算更精確。

　　ZETA模型將模型考察指標(biāo)由五個(gè)增加到七個(gè)，分別為：

　　X1：資產(chǎn)收益率指標(biāo)，等于息稅前利潤(rùn)/總資產(chǎn)。

　　X2：收益穩(wěn)定性指標(biāo)，指企業(yè)資產(chǎn)收益率在5～10年變動(dòng)趨勢(shì)的標(biāo)準(zhǔn)差。

　　X3：償債能力指標(biāo)，等于息稅前利潤(rùn)/總利息支出。

　　X4：盈利積累能力指標(biāo)，等于留存收益/總資產(chǎn)。

　　X5：流動(dòng)性指標(biāo)，即流動(dòng)比率，等于流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債。

　　X6：資本化程度指標(biāo)，等于普通股/總資本。該比率越大，說明企業(yè)資本實(shí)力越強(qiáng)，違約概率越小。

　　X7：規(guī)模指標(biāo)，用企業(yè)總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)表示。

　　(2)RiskCalc模型

　　RiskCalc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。

　?、偈占罅康墓緮?shù)據(jù);

　?、趯?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本選擇和異常值處理;

　?、壑鹨环治鲎儞Q各風(fēng)險(xiǎn)因素的單調(diào)性、違約預(yù)測(cè)能力及彼此間的相關(guān)性，初步選擇出違約預(yù)測(cè)能力強(qiáng)、彼此相關(guān)性不高的20～30個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素;

　?、苓\(yùn)用Logit/Probit回歸技術(shù)從初步因素中選擇出9～11個(gè)最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)因素，并確保回歸系數(shù)具有明確的經(jīng)濟(jì)含義，各變量間不存在多重共線性;

　?、菰诮Ｍ鈽颖?、時(shí)段外樣本中驗(yàn)證基于建模樣本所構(gòu)建模型的違約區(qū)分能力，確保模型的橫向適用性和縱向前瞻性;

　?、迣?duì)模型輸出結(jié)果進(jìn)行校正，得到最終各客戶的違約概率。

　　(3)Credit Monitor模型

　　Credit Monitor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(Expected Default Frequency，EDF)。

　　(4)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)其的態(tài)度就是一致的，這樣的市場(chǎng)環(huán)境被稱為風(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。

　　(5)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(MarginaMortality Rate，MMR)和累計(jì)死亡率(Cumulated Mortality Rate，CMR)。

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　　4. 個(gè)人客戶評(píng)分方法

　　按照國(guó)際慣例，對(duì)于企業(yè)的信用評(píng)定采用評(píng)級(jí)方法，而對(duì)個(gè)人客戶的信用評(píng)定采用評(píng)分方法。由于個(gè)人客戶數(shù)量眾多，歷史信息的規(guī)律性強(qiáng)，因此主要采用基于歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的評(píng)分模型計(jì)量個(gè)人客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。

　　參照國(guó)際最佳實(shí)踐，個(gè)人客戶評(píng)分按照所采用的統(tǒng)計(jì)方法可以分為回歸分析、K臨近值、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等;按照評(píng)分的對(duì)象可以分為客戶水平、產(chǎn)品水平和賬戶水平，按照評(píng)分的目的可以分為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分、利潤(rùn)評(píng)分、忠誠(chéng)度評(píng)分等;按照平分的階段則可以分為拓展客戶期(信用局評(píng)分)、審批客戶期(申請(qǐng)?jiān)u分)和管理客戶期(行為評(píng)分)。

　　(1)信用局評(píng)分

　　這一階段常用的模型有：

　?、亠L(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，預(yù)測(cè)消費(fèi)者違約/壞賬風(fēng)險(xiǎn)的大小;

　?、谑找嬖u(píng)分，預(yù)測(cè)消費(fèi)者開戶后給商業(yè)銀行帶來潛在收益;

　?、燮飘a(chǎn)評(píng)分，預(yù)測(cè)消費(fèi)者破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的大小;

　?、芷渌庞锰卣髟u(píng)分。

　　(2)申請(qǐng)?jiān)u分

　　申請(qǐng)?jiān)u分模型通過綜合考慮申請(qǐng)者在申請(qǐng)表上所填寫的各種信息，對(duì)照商業(yè)銀行類似申請(qǐng)者開戶后的信用表現(xiàn)，以評(píng)分來預(yù)測(cè)申請(qǐng)者開戶后一定時(shí)期內(nèi)違約概率，通過比較該客戶的違約概率和商業(yè)銀行可以接受的違約底線來作出拒絕或接受的決定。

　　信用局風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型和收益評(píng)分模型是很有價(jià)值的決策工具，與申請(qǐng)?jiān)u分模型具有互補(bǔ)性，可以組成二維或三維矩陣來進(jìn)行信貸審批決策。不同的是，申請(qǐng)?jiān)u分模型是商業(yè)銀行為特定金融產(chǎn)品的申請(qǐng)者量身定做的，能夠更準(zhǔn)確、全面地反映商業(yè)銀行客戶的特殊性，而且可以利用更多的信息對(duì)客戶將來的信用表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)測(cè);而信用局評(píng)分模型通常是對(duì)申請(qǐng)者在未來各種信貸關(guān)系中的違約概率作出預(yù)測(cè)。

　　(3)行為評(píng)分

　　行為評(píng)分被用來觀察現(xiàn)有客戶的行為，以掌握客戶及時(shí)還款的可信度。

　　5.客戶評(píng)級(jí)/評(píng)分的驗(yàn)證(Validation)

　　(1)客戶違約風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分能力的驗(yàn)證

　　期基本原理是運(yùn)用多種數(shù)理分析方法檢驗(yàn)評(píng)級(jí)系統(tǒng)對(duì)客戶是否違約的判斷準(zhǔn)確性。

　　(2)違約概率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的驗(yàn)證(校正)

　　其基本原理是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的假設(shè)檢驗(yàn)，當(dāng)實(shí)際違約發(fā)生情況超過給定閾值，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為PD預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確。常用方法有：二項(xiàng)分布檢驗(yàn)，檢驗(yàn)給定年份某一等級(jí)PD預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性;卡方分布檢驗(yàn)，檢驗(yàn)給定年份不同等級(jí)PD預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性;正態(tài)分布檢驗(yàn)，檢驗(yàn)不同年份同一等級(jí)PD預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性;擴(kuò)展的交通燈檢驗(yàn)，檢驗(yàn)不同年份不同等級(jí)PD預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

　　3.2.2 債項(xiàng)評(píng)級(jí)

　　1. 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)緯度。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;二是會(huì)計(jì)損失。

　　(4)違約風(fēng)險(xiǎn)暴露

　　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

　　違約損失率(Loss Given Default，LGD)是指給定借款人違約后貸款損失金額占違約風(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。

　　2. 債項(xiàng)評(píng)級(jí)的方法

　　(1)影響違約損失率的因素

　?、佼a(chǎn)品因素

　　包括清償優(yōu)先性(Seniority)、抵押品等。

　?、诠疽蛩?/P>

　?、坌袠I(yè)因素

　?、艿貐^(qū)因素

　?、莺暧^經(jīng)濟(jì)周期因素

　　(2)計(jì)量違約損失率的方法

　?、偈袌?chǎng)價(jià)值法。通過市場(chǎng)上類似資產(chǎn)的信用價(jià)差(Credit Spread)和違約概率推算違約損失率，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。

　?、诨厥宅F(xiàn)金法。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，并計(jì)算出LGD，即LGD=1-回收率=1-(回收金額-回收成本)/違約風(fēng)險(xiǎn)暴露。

　　3. 貸款分類與債項(xiàng)評(píng)級(jí)

　　信貸資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分類通常是指信貸分析和管理人員或監(jiān)管當(dāng)局的檢查人員，綜合能夠獲得的全部信息并運(yùn)用最佳判斷，根據(jù)信貸資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)程度對(duì)信貸資產(chǎn)質(zhì)量作出評(píng)價(jià)。

　　2001年，我國(guó)監(jiān)管當(dāng)局出臺(tái)了貸款風(fēng)險(xiǎn)分類的指導(dǎo)原則，把貸款分為正常、關(guān)注、次級(jí)、可能和損失五類(后三類合稱為不良貸款)。

　　在分類過程中，商業(yè)銀行必須至少做到以下六個(gè)方面：

　?、?建立健全內(nèi)部控制機(jī)制，完善信貸規(guī)章、制度和辦法;

　?、?建立有效的信貸組織管理體制;

　?、?實(shí)行審貸分離;

　?、?完善信貸檔案管理制度，保證貸款檔案的連續(xù)和完整;

　?、?改進(jìn)管理信息系統(tǒng)，保證管理層能夠及時(shí)獲得有關(guān)貸款狀況的重要信息;

　?、?督促借款人提供真實(shí)準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)信息。

　　貸款分類與債項(xiàng)評(píng)級(jí)是兩個(gè)容易混淆的概念，二者既區(qū)別明顯又相互聯(lián)系。

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　　3.2.3 組合信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量

　　1.違約相關(guān)性及其計(jì)量

　　相關(guān)性是描述兩個(gè)聯(lián)合事件之間的相互關(guān)系，而不僅僅是指兩個(gè)事件概率的簡(jiǎn)單乘積。違約相關(guān)性的計(jì)量包括相關(guān)系數(shù)和連接函數(shù)兩種方法。

　　(1)相關(guān)系數(shù)

　　線性相關(guān)是最常見的一種相關(guān)，可用統(tǒng)計(jì)學(xué)中最常見的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)來計(jì)量。

　　對(duì)于非線性相關(guān)，可通過秩相關(guān)系數(shù)(Spearman)和坎德爾系數(shù)(Kendall)進(jìn)行計(jì)量。

　　上述相關(guān)性計(jì)量在數(shù)學(xué)上都具有良好的性質(zhì)，目前在金融工程領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用，但它們共同的缺點(diǎn)是只能刻畫兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度，卻無法通過各變量的邊緣分布刻畫出兩個(gè)變量的聯(lián)合分布。希望通過單比債項(xiàng)的不同損失分布來計(jì)算組合的損失分布，可以采用連接函數(shù)。

　　(2)連接函數(shù)

　　連接函數(shù)是一個(gè)把單變量概率密度函數(shù)連接成聯(lián)合分布函數(shù)的函數(shù)。

　　2.信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型

　　根據(jù)原理上的差異，信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型可以分為兩類：

　　解析模型。通過一些簡(jiǎn)化假設(shè)，對(duì)信貸資產(chǎn)組合給出一個(gè)“準(zhǔn)確”的解。解析模型能夠快速得到結(jié)果，但缺點(diǎn)是需要建立在對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)因素諸多苛刻的假定基礎(chǔ)上。

　　仿真模型。用大量仿真試驗(yàn)(情景模擬)所產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)分布來近似代替真實(shí)分布。仿真模型具有很大的靈活性，但是對(duì)信息系統(tǒng)的計(jì)算能力要求很高。

　　(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。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。

　?、傩庞蔑L(fēng)險(xiǎn)取決于債務(wù)人的信用狀況，爾債務(wù)人的信用狀況則用信用等級(jí)表示。

　?、谛庞霉ぞ?包括貸款、私募債券等)的市場(chǎng)價(jià)值取決于借款人的信用等級(jí)，即不同信用等級(jí)的信用工具有不同的市場(chǎng)價(jià)值，因此，信用等級(jí)的變化會(huì)帶來信用工具價(jià)值的相應(yīng)變化。

　?、跜reditMetrics模型的一個(gè)基本特點(diǎn)就是從資產(chǎn)組合而并不是單一資產(chǎn)的角度來看待信用風(fēng)險(xiǎn)。

　?、苡捎贑reditMetrics模型將單一的信用工具放入資產(chǎn)組合中衡量其對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的風(fēng)險(xiǎn)，因而，該模型使用了信用工具邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)(MarginaRisk Contribution)這樣的概念來反映單一信用工具對(duì)整個(gè)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況的作用。邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)是指因增加某一信用工具在組合中的持有量而增加的整個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn)。

　　(2)Credit Portfolio View模型

　　麥肯錫公司提出的Credit Portfolio View模型直接將將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化，然后通過不斷加入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。Credit Portfolio View模型可以看做是CreditMetrics模型的一個(gè)補(bǔ)充，因?yàn)樵撃Ｐ碗m然在違約計(jì)量上不使用歷史數(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)量出完整的等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣。

　　(3)Credit Risk+模型

　　Credit Risk+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)。Credit Risk+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。

　　3. 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。

　　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)試主要采用敏感性分析的情景分析方法。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。

　　盡管壓力測(cè)試并不困難，但過多的壓力測(cè)試并不意味著抓住了風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)質(zhì)和要害，也不意味著高水平的風(fēng)險(xiǎn)管理。而且，由于每次壓力測(cè)試只能說明時(shí)間的影響程度，卻并不能說明事件發(fā)生的可能性，使得管理者對(duì)眾多的壓力測(cè)試結(jié)果難以分清主次，因而對(duì)決策的幫助并不大。此外，壓力測(cè)試只是對(duì)組合短期風(fēng)險(xiǎn)狀況的一種衡量，因此屬于一種戰(zhàn)術(shù)性的風(fēng)險(xiǎn)管理方法。

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

　　國(guó)際風(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。對(duì)國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量可以通過主權(quán)評(píng)級(jí)來實(shí)現(xiàn)。

　　主權(quán)評(píng)級(jí)指各國(guó)直接或間接影響債務(wù)人履行其對(duì)外償付義務(wù)的能力和意愿的測(cè)試與排名。目前，比較通用的主權(quán)評(píng)級(jí)模型是由經(jīng)濟(jì)學(xué)家坎托和帕克(Cantor & Packer，1996)提出的，CP模型回歸了標(biāo)準(zhǔn)普爾和穆迪賦予的主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，利用49個(gè)國(guó)家的橫截面數(shù)據(jù)，測(cè)量出主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)中作為決定因素的8個(gè)變量：

　?、?人均收入：人均GNP(千美元)。

　?、?GDP增長(zhǎng)：年均實(shí)際GDP增長(zhǎng)(%)。

　?、?通貨膨脹：年均消費(fèi)價(jià)格通脹率(%)。

　?、?財(cái)政平衡：相對(duì)于GDP的中央財(cái)政年均盈余(%)。

　?、?外部平衡：相對(duì)于GDP的資本項(xiàng)目年均順差(%)。

　?、?外債：相對(duì)于出口的外幣債務(wù)(%)。

　?、?經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)：IMF的工業(yè)化國(guó)家分類(1=工業(yè)化;0=非工業(yè)化)。

　?、?違約史指標(biāo)：1970年以來的外幣債務(wù)違約(1=違約;0=未違約)。

　　朱特勒和麥卡錫(Juttner & McCarthy，2000)對(duì)上述CP模型適用亞洲金融危機(jī)之后的新興市場(chǎng)國(guó)家主權(quán)評(píng)級(jí)的情況進(jìn)行了分析，增加了下述5個(gè)變量，并運(yùn)用回歸分析對(duì)CP模型進(jìn)行了擴(kuò)展：

　?、?利差變量：某國(guó)和美國(guó)相同期限的政府債務(wù)之間的利率差。

　?、?金融部門潛在問題資產(chǎn)占GDP的百分比。

　　金融系統(tǒng)因政府而產(chǎn)生的或有負(fù)債與GDP之比。

　　私人部門信貸增長(zhǎng)的變化率(用對(duì)GDP的百分率表示)。

　　實(shí)際匯率變量(用購(gòu)買力平價(jià)作為均衡基點(diǎn))。

　　與其他信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)/評(píng)分相比，主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)需要更多的經(jīng)驗(yàn)判斷，與其說它是一門精確的科學(xué)，不如說它是一門蘊(yùn)含著不可預(yù)見性的藝術(shù)。

　　3.2.5 《巴塞爾新資本協(xié)議》下的信用風(fēng)險(xiǎn)量化

　　背景知識(shí)：《巴塞爾新資本協(xié)議》概述

　　《巴塞爾資本協(xié)議》將商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)分為四大類，分別以相應(yīng)的權(quán)重(K)反映其風(fēng)險(xiǎn)大?。?/P>

　　經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)中央政府的債權(quán)風(fēng)險(xiǎn)暴露權(quán)重為0;

　　對(duì)于OECD的商業(yè)銀行及OECD以外的中央政府的債權(quán)風(fēng)險(xiǎn)暴露權(quán)重為20%;

　　抵押貸款的風(fēng)險(xiǎn)暴露權(quán)重為50%;

　　其他所有商業(yè)銀行、企業(yè)、個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)暴露權(quán)重都為100%.

　　符合監(jiān)管要求的商業(yè)銀行必須滿足：資本/信用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn) > 8%.其中，信用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)為商業(yè)銀行所有債項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)暴露額與對(duì)應(yīng)權(quán)重乘積之和。

　　《巴塞爾新資本協(xié)議》，不僅構(gòu)建了最低資本充足率、監(jiān)督檢查、市場(chǎng)約束三大支柱，明確最低資本充足率覆蓋了信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)三大主要風(fēng)險(xiǎn)來源，而且對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量提出了標(biāo)準(zhǔn)法、內(nèi)部評(píng)級(jí)法初級(jí)法、內(nèi)部評(píng)級(jí)法高級(jí)法三種方法。

　　信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)分為外部評(píng)級(jí)和內(nèi)部評(píng)級(jí)。外部評(píng)級(jí)是專業(yè)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)特定債務(wù)人的償債能力和意愿的整體評(píng)估，主要依靠老師定性分析，評(píng)級(jí)對(duì)象主要是政府或大企業(yè);內(nèi)部評(píng)級(jí)是商業(yè)銀行根據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)(側(cè)重于定量分析)，對(duì)客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)及債項(xiàng)的交易風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，并據(jù)以估計(jì)違約概率及違約損失率，作為信用評(píng)級(jí)和分類管理的標(biāo)準(zhǔn)。

　　巴塞爾委員會(huì)針對(duì)各商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平的不同，提出了信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的兩大類方法：標(biāo)準(zhǔn)法，基于商業(yè)銀行資產(chǎn)的外部評(píng)級(jí)結(jié)果，以標(biāo)準(zhǔn)化方式計(jì)量信用風(fēng)險(xiǎn);內(nèi)部評(píng)級(jí)法，基于商業(yè)銀行自身健全和完備的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系計(jì)量信用風(fēng)險(xiǎn)，但必須經(jīng)過監(jiān)管當(dāng)局的技術(shù)檢驗(yàn)和正式批準(zhǔn)。

　　1.標(biāo)準(zhǔn)法

　?、偕虡I(yè)銀行的信貸資產(chǎn)分為對(duì)主權(quán)國(guó)家的債權(quán)、對(duì)一般商業(yè)銀行的債權(quán)、對(duì)公司的債權(quán)、包括在監(jiān)管零售資產(chǎn)中的債權(quán)、以居民房產(chǎn)抵押的債權(quán)、表外債權(quán)等13類;

　?、趯?duì)主權(quán)、商業(yè)銀行、公司的債權(quán)等非零售類信貸資產(chǎn)，根據(jù)債務(wù)人的外部評(píng)級(jí)結(jié)果分別確定權(quán)重，零售類資產(chǎn)根據(jù)是否有居民房產(chǎn)抵押分別給予75%、35%的權(quán)重，表外信貸資產(chǎn)采用信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)換系數(shù)轉(zhuǎn)換為信用風(fēng)險(xiǎn)暴露;

　?、墼试S商業(yè)銀行通過抵押、擔(dān)保、信用衍生工具等信貸資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)敏感性，但缺點(diǎn)也很明顯：過分依賴于外部評(píng)級(jí)，對(duì)于缺乏外部評(píng)級(jí)的公司類債權(quán)統(tǒng)一給予100%的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重，缺乏敏感性;此外，也沒有考慮到不同資產(chǎn)間的相關(guān)性。

　　2.內(nèi)部評(píng)級(jí)法

　　內(nèi)部評(píng)級(jí)法要去商業(yè)銀行建立健全的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系，自行預(yù)測(cè)違約概率(PD)、違約損失率(LGD)、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露(EAD)、期限(M)等信用風(fēng)險(xiǎn)因素，并根據(jù)如下權(quán)重公式計(jì)算每筆債項(xiàng)的信用風(fēng)險(xiǎn)資本要求(K)：

　　(1)公司、主權(quán)及商業(yè)銀行暴露

　?、俜沁`約風(fēng)險(xiǎn)暴露

　?、谶`約風(fēng)險(xiǎn)暴露

　　(2)零售暴露

　　根據(jù)對(duì)商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系依賴程度的不同，內(nèi)部評(píng)級(jí)法又分為初級(jí)法和高級(jí)法兩種：

　?、俪跫?jí)法要求商業(yè)銀行運(yùn)用自身客戶評(píng)級(jí)估計(jì)每一等級(jí)客戶違約概率，其他風(fēng)險(xiǎn)要素采用監(jiān)管當(dāng)局的估機(jī)值;

　?、诟呒?jí)法要求商業(yè)銀行運(yùn)用自身二維評(píng)級(jí)體系自行估計(jì)違約概率、違約損失率、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露、期限。

　　初級(jí)法和高級(jí)法的區(qū)分只適用于非零售暴露，對(duì)于零售暴露，只要商業(yè)銀行決定實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法，就必須自行估計(jì)PD和LGD.

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