（企业管理专业论文）基于CPV模型的信用评级及银行监管资本充足率研究.pdf

硕十学位论文 摘要 信用风险是商业银行面临的最主要的风险之一，银行对信用风险的控制和管理能力 关系到银行体系的稳定和国民经济的发展。随着计量经济学和计算机技术的发展和运 用，信用风险管理的研究已经从传统的定性分析开始转向定量分析。国际上一些金融机 构纷纷开发了各种信用风险管理模型，以提高对信用风险的管理和预测能力。国内对商 业银行贷款的信用分析还主要停留在传统的管理模式上，利用现代风险管理模型进行信 用风险分析还处在起步阶段。本文尝试将c p v 模型原理应用于信用评级，力求更加精 准地度量信用风险价值和银行监管资本充足率。 首先，本文通过分析国内外研究动态和比较现代信用风险度量模型的特点，显示出 c p v 模型在贷款信用风险管理中的优势，为后面的实证研究奠定基础；然后，本文对不 同行业债务人进行信用评级，得出不同行业信用状况和信用等级转移矩阵；再后，本文 应用c p v 模型原理，在考虑行业因素的情况下对样本行原始信用等级进行调整；最后， 本文依照调整后的信用等级确定信用风险因子，进而更加准确的计算信用风险价值，度 量监管资本充足率。 研究的结果表明，目前样本银行的信用评级及资本监管能力已得到了一定的改善， 但是信用风险还是处在一个比较高的水平，对处于违约级的企业风险监管资本水平依然 没有达到新巴塞尔协议的规定，信用风险监管体系需要进一步完善。 关键词：信用风险；信用评级；c p v 模型；监管资本充足率；新巴塞尔资本协议 i l 基于c p v 模型的信用评级及银行监管资本充足率研究 a b s t r a c t c r e d i tr i s ki so n eo ft h em o s ti m p o r t a n tr i s k sw h i c hb a n k sa r ec o n f r o n t e dw i t ha n dt h e a b i l i t yt oc o n t r o la n dm a n a g et h er i s ki sr e l a t e dw i t ht h es t a b i l i t yo ft h eb a n ks y s t e ma n dt h e d e v e l o p m e n to ft h ee c o n o m i cg r o w t h w i t ht h ed e v e l o p m e n to fe c o n o m e t r i c sa n dc o m p u t e r t e c h n o l o g y ，c r e d i tr i s km a n a g e m e n ti sc h a n g i n gf r o mt r a d i t i o n a lq u a l i t a t i v ea n a l y s i st o q u a n t i t a t i v ea n a l y s i sa n dm a a ym a j o rf i n a n c i a lo r g a n i z a t i o n si n t r o d u c e dv a r i o u sc r e d i tr i s k m a n a g e m e n tm o d e l si no r d e rt oi m p r o v et h ea b i l i t yo fc o n t r o l l i n ga n df o r e c a s t i n gt h ec r e d i t r i s k i nc h i n a ，c o m m e r c i a lb a n k sa r es t i l lu s i n gt h et r a d i t i o n a lw a y s ，w h i l eu s i n gt h em o d e m m o d e l st oa n a l y z ec r e d i tr i s ki sj u s tab e g i n n i n g i nt h i sp a p e r , c p vm o d e lw i l lb eu s e df o r c r e d i tr a t i n gs oa st om e a s u r et h ec r e d i tr i s ka n db a n k s r e g u l a t o r yc a p i t a la d e q u a c yr a t em o r e a c c u r a t e l y a tf i r s t ，t h i sp a p e rr e v i e w st h ed o m e s t i ca n df o r e i g nd e v e l o p m e n to fc r e d i tr i s k m a n a g e m e n ti nb a n k s ，e s p e c i a l l yc o m p a r e st h em o d e mc r e d i tr i s km o d e l s ，a n ds h o w st h e a d v a n t a g e so fu s i n gc p vm o d e lt om a n a g et h ec r e d i tr i s k ，w h i c hp r o v i d eab a s ef o rt h e f o l l o w i n ge m p i r i c a lr e s e a r c h t h e n ，t h i sp a p e ra s s e s s e st h ec r e d i tr a t i n g so fd e b t o r si n d i f f e r e n ti n d u s t r i e s ，i n d i c a t i n gc r e d i ts i t u a t i o no f t h e m ，a n dd e s c r i b e sac r e d i tr a t i n gt r a n s i t i o n n e x t ，t h i sp a p e ra d j u s t st h ei n i t i a lc r e d i tr a t i n g sb yc o n s i d e r i n gt h ei n d u s t r yf a c t o r , a c c o r d i n g t ot h ep r i n c i p l eo fc p vm o d e l f i n a l l y ，t h i sp a p e rc a l c u l a t e st h ep a r a m e t e r so fc r e d i tr i s k b a s e do nt h ea d j u s t e dc r e d i tr a t i n g si no r d e rt oo b t a i nm o r ea c c u r a t ec r e d i tr i s kv a l u ea n d r e g u l a t o r yc a p i t a la d e q u a c yr a t e t h er e s u l tr e f l e c t st h a tt h es a m p l eb a n k sc r e d i tr i s km a n a g e m e n ta n di t sr e g u l a t o r y a b i l i t yh a v ea c e r t a i ni m p r o v e m e n t ，b u tc r e d i tr i s ks t i l lr e m a i n sah i g hl e v e la n dt h er e g u l a t o r y c a p i t a l ，p a r t i c u l a r l yt h a to fd e b t o r si nd e f a u l tr a t i n g ，d o e sn o th a v ec o n c o r d 丽t l lt h en e w b a s l ec a p i t a la c c o r d t h u s ，i ts h o w st h ec r e d i tr i s kr e g u l a t o r ys y s t e ms h o u l db es 订e n g t h e n e d k e y w o r d s ：c r e d i tr i s k ；c r e d i tr a t i n g ；c p vm o d e l ；r e g u l a t o r yc a p i t a la d e q u a c yr a t e ；t h e n e wb a s l ec a p i t a la c c o r d t i l 硕士学位论文 插图索引 图1 1 研究框架3 图4 12 0 0 0 2 0 0 4 年各行业上市公司信用评级图2 2 图5 1c p v 模型框架2 7 v i 基于c p v 模型的信用评级及银行监管资本充足率研究 附表索引 表2 1 信用风险权数表1 0 表3 14 种模型方法的比较1 6 表4 1 各信用等级z 值区间2 0 表4 22 0 0 0 - 2 0 0 4 年各行业上市公司信用评级表2 1 表4 32 0 0 0 - 2 0 0 4 年各行业上市公司信用评级表( 比重卜2 l 表4 42 0 0 0 2 0 0 1 年上市公司信用等级转移矩阵2 4 表4 52 0 0 1 2 0 0 2 年上市公司信用等级转移矩阵2 4 表4 62 0 0 2 2 0 0 3 年上市公司信用等级转移矩阵2 4 表4 72 0 0 3 2 0 0 4 年上市公司信用等级转移矩阵2 5 表4 8 上市公司信用等级转移矩阵2 5 表5 1 贷款客户所处行业3 0 表5 2 样本行各信用等级的含义3 1 表5 3 样本行贷款对象信用等级3 1 表5 4 各行业贷款客户信用等级调整3 2 表5 5 贷款方式及其信用风险系数表3 3 表5 6 调整后贷款对象信用等级3 4 表6 1 各信用等级违约概率表3 5 表6 2 贷款违约损失率3 6 表6 3 蒙特卡罗模拟参数表3 6 表6 4 各信用等级风险权重及监管资本充足率3 9 表6 5 样本行各信用等级监管资本充足率3 9 v i i 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的 研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：像闺1 i ；融 日期：衫年歹月文日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借 阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行 检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“4 ”) 作者签名： 导师签名： 日期：d 6 年 日期：p 6 年 f 月，o 日 4 月1 日 硕士学位论文 1 1 研究背景与选题意义 第1 章绪论 1 1 1 研究背景 2 0 0 1 年1 月1 6 日公布的新巴塞尔资本协议( t h en e w b a s l ec a p i t a la c c o r d ，以 下简称新协议) 中再次认定信用风险仍是关键的金融风险，并对信用风险的衡量及 风险资产的算法作了重大修改。 新协议由最低资本要求、监管部门的监督检查和市场纪律3 大支柱组成，其中 对最低资本要求的计算包含了信用风险、市场风险和操作风险的度量。度量信用风险的 方法包括标准化方法( s t a n d a r d i z e da p p r o a c h ) 和基于内部评级的方法( i n t e r n a l r a t i n g b a s e da p p r o a c h ，i r b ) ，后者又分为初级方法( f o u n d a t i o na p p r o a c h ) 和高级方法 ( a d v a n c e d a p p r o a c h ) 。目前，金融业内流行的度量信用风险的模型很多，模型建立方式 各异，模型的选择往往影响到对风险估计结果的精确性，巴塞尔委员会提出的使用基于 内部评级方法的目标之一就是使资本要求的计算更精确，与银行的信用风险相匹配，这 一目标与当今许多拥有复杂管理系统的银行对信用风险和资本充足率的内部评估框架 是一致的，而且巴塞尔委员会希望没有使用内部度量模型的银行能够建立自己的基于内 部评级的信用风险度量模型，并使用高级法，从目前的旧体制过渡到新协议【l 】。 从国外银行业风险管理的实践与发展来看，为满足银行业内部管理和外部监管发展 的需要，一些国外的大银行通过建立全球范围的信用风险管理系统，对于整个银行在不 同地区、不同行业的信用风险暴露进行实时监控，提高了银行的风险控制能力与资本使 用效率。在监管方面，监管机构越来越感觉到对银行贷款业务信用风险监管的不足，目 前所使用的信用风险权数方法被认为过于僵硬。银行内部信用风险管理技术的发展为监 管机构改进监管提供了方法论。如果银行业对于信用风险的管理达成共识，监管当局也 有可能考虑改变计算信用风险资本充足率的规则。 目前中国已经成为世界贸易组织成员国，银行业的开放程度正逐步增加，意味着我 国银行参与国际金融活动所面临的机遇和挑战都在增加。因此，要与国际上大银行机构 竞争，中国商业银行必须借鉴国际先进的信用风险管理经验，加强信用风险管理，建立 适用的信用风险管理模型并有效的执行将于2 0 0 6 年实施的新协议。如何计量信用风 险是过渡过程中一个不容回避的话题。综合考虑各种因素，内部评级法应该是今后中国 商业银行度量信用风险的发展方向1 2 j 。 1 1 2 选题意义 信用风险模型可为衡量银行资本充足率提供有价值的信息。与其他方式相比，其风 险敏感性和激励相容性更强，可以迅速改进银行的谨慎政策和程序，还会降低监管者通 过不透明的表外业务掩盖信用风险的动机。监管当局使用内部风险估计会促进风险管理 基于c p v 模型的信用管f 级及银行监管资本充足率研究 技术的快速发展以及统一风险衡量框架的建立，从而将提高风险透明度。 中国商业银行体系受不良资产问题的困扰已久，并且各家资产管理公司f a s s e t m a n a g e m e n tc o m p a n y , a m c ) 在处置不良资产的运作过程中也遇到了许多问题，例如市 场环境较差、a m c 经营权限和处置手段不够、不良资产处置效益较低等。根据银监会 公布的a m c 处置不良资产情况，截至2 0 0 4 年底，4 大a m c 共累计处理不良资产6 7 5 0 6 亿元，累计回收现金1 3 7 0 0 亿元，现金回收率是2 0 2 9 。其中要扣除a m c 回收现金 的费用率8 6 5 ，1 2 的员工激励，以及所需要支付的债券和再贷款的利息f 4 大a m c 向对应国有银行发行了1 0 年期金融债券8 2 0 0 亿元，以再贷款和金融债券年利率2 2 5 计算，a m c 每年须向央行和对应国有银行支付再贷款及债券利息约3 0 0 多亿元) 。 国际清算银行( b a n k f o r i m e m a t i o n a ls e t t l e m e n t s ，b i s ) 分析了中国4 大资产管理公司 的资金链困境，即：4 家公司的资金主要来源于负债，需支付巨额利息，而目前不良资 产回收速度缓慢，回收的现金甚至连支付利息都存在困难。显然，有效控制4 大国有商 业银行的现有不良资产或新产生的不良资产，根本出路在于加强商业银行资本充足率的 监管，有效控制信用风险，从源头上尽可能减少不良资产的产生【”。 1 2 研究内容及框架 1 2 1 研究内容 本文着眼于拓展和深化中国银行贷款业务信用风险管理研究，探讨银行风险暴露的 计量、监管资本充足率的计算及银行最低资本充足率的标准要求，为防范银行业信用风 险进行技术和理论上的铺垫；将宏观经济变量引入银行贷款业务信用风险管理，考察宏 观经济环境对借款人信用等级的影响作用，力求更加准确地评价借款人的信用等级，进 行资本充足率管理。 通过分析国内外研究动态和比较现代信用风险度量模型的特点，显示出c p v 模型 在贷款信用风险管理中的优势，为后面的实证研究奠定基础；对不同行业债务人进行信 用评级，得出不同行业信用状况和信用等级转移矩阵；应用c p v 模型原理，在考虑行 业因素的情况下对样本行原始信用等级进行调整；最后，本文依照调整后的信用等级确 定信用风险因子，进而更加准确的计算信用风险价值，度量监管资本充足率。 1 2 2 研究框架 本研究的基本思路是，在综述国内外信用风险管理模型发展现状的基础上，引入宏 观经济变量，依照c p v 模型原理调整国有商业银行的原有的信用等级，进而更加准确 的度量信用风险价值并考察其监管资本充足率水平；为体现宏观经济变量的差异性，选 取国有商业银行地市级分行工商业贷款为研究样本。具体框架详见图1 1 。 1 3 研究创新及限制 国内对银行贷款业务信用风险管理的应用研究多集中在运用c r e d i t m e t r i c s t m 和 k m v 两大模型度量信用风险v a r 值，对于c p v 模型则主要是方法的简单介绍，尚未发 2 硕士学位论文 现对c p v 模型的应用研究。 最主要的创新点在于，应用c p v 模型原理，研究考察行业信用状况对借款人信用 等级的影响，更为精确的度量了信用风险v a r ，在此基础上分析监管资本充足率情况， 对银行监管资本实现有效配置，为银行管理者的贷款决策提供有力的理论与实证支撑。 本文的最大难点在于国内对于c p v 模型的研究多停留在理论推介层面，还没有可 借鉴的实证研究，对于模型中参数的估计以及该模型对于中国商业银行信用风险量化管 理的适用性均需摸索。除此之外，样本数据属于非公开可得信息，取得有难度。 图1 1 研究框架 基于c p v 模型的信用评级及银行监营资本充足率研究 第2 章信用风险管理与银行资本充足率研究综述 2 1 信用风险管理基本理论 2 1 1 信用风险的定义及特点 对于银行而言，较合适的风险定义是：结果不确定性的暴露h 。银行信用风险的定 义包括狭义和广义两种。狭义的信用风险，即传统意义的定义，指的是信贷风险，即债 务人未能如期偿还其债务而造成的违约，进而给银行经营带来的风险。广义的信j = | j 风险 则是指所有凶债务人违约所引起的风险，包扦：资产业务中借款者未能按时还本付息导 致的资产质量恶化；负债业务中存款者大量提款形成挤兑，加剧支付困难；表外业务中 交易对手违约导致或有负债转化为表内负债等。本文主要分析的是基于第一种定义的商 业银行贷款的信用风险p 1 。 与市场风险相比，信用风险具有概率分布的有偏性、数据获取的困难性以及非系统 性等特点吼 信用风险概率分布的有偏性。通常来说，市场风险的收益分布相对来说是对称的， 大致可以用正态分布曲线来描述；市场价格的波动是以其期望为中心的，主要集中于相 近的两侧。相比之下，信用风险的分布不是对称的，而是有偏的。这种信用风险概率分 布的偏离是企业违约的小概率事件以及贷款收益和损失的不对称造成的。银行在贷款合 约期限有较大的可能性收回贷款井获得实现约定的利润，但贷款一旦违约，则会使银行 面临较大规模的损失这种损失要比利息收益大很多。换句话说，贷款的收益是围定的和 有上限的，而损失则是变化和没有下限的。而且，银行不能从企业经营业绩中获得对等 的收益，贷款的预期收入不会随企业经营业绩的改善而增加，相反随着企业经营业绩的 恶化，贷款的预期损失却会增加。 信用风险数据获取的困难性以及信用悖论现象。由于信用资产的流动性较差，贷款 等信用交易存在明显的信息不对称性以及贷款持有期长、违约事件频率少等原因，信用 风险不像市场风险那样具有数据的可得性，这也导致了信用风险定价模型有效性检验的 困难。信用风险的计量比市场风险的计量困难得多，其定价研究也相对滞后市场风险量 化研究。由于数据获取的困难性，很难将信用风险分散化，因此，与市场风险相比，信 用风险管理存在着信用悖论现象，理论上讲，当银行管理存在信用风险时应将投资分散 化、多样化，防止信用风险集中然而在实践中由于客户信用关系、区域行业信息优势以 及银行业务规模，使得银行信用风险很难分散化。 信用风险的非系统性。信用风险具有明显的非系统风险特征。借款人的还款能力主 要取决于与借款人相关的非系统因素，如借款人财务状况、经营能力、还款意愿等。因 此，传统的资产定价模型的一火缺陷就是没有考虑信用风险，比如基于资产组合理论的 资本资产定价模型和基于组合套利原理的套利资产定价模型都只是对系统风险因素定 价，信用风险没有在这些资产定价模型中体现出来。 价，信用风险没有在这些资产定价模型中体现出来。 碗士学位论文 2 1 2 信用风险因子 对信用风险进行定量的分析，首先需要度量影响信用风险的因素，即信用风险因子。 信用风险因子是构成信用风险模型的重要参数，是计量信用风险的基础。一般来说，信 用风险因子包括：信用风险暴露，违约概率，回收率，违约损失率，信用等级转移矩阵， 预期损失和非预期损失。 2 1 2 1 信用风险暴露 信用风险暴露( c r e d i te x p o s u r e ，c e ) 是指某一具体交易对方全部敞口头寸的大小，对 于贷款而言，就是贷款本金( p r i n c i p l e ，p ) 和利息( i n t e r e s t ，i ) 之和，即， ce=p+，(21) 信用风险暴露是信用风险度量的核心，由于贷款和还款的方式不同，加上存在其他 不确定因素，在贷款到期以前，风险暴露经常随着时间的推移而改变【7 1 。 2 1 2 2 违约概率 违约概率( d e f a u l tp r o b a b i l i t y , d p ) 指交易对方在交易期内违约的可能性，这里的违约 是一个广义概念，不仅包括传统意义上的利息及本金偿付的损失，还包括交易对方信用 资质的上升和下降变化带来的信用损失。违约概率数据一般根据历史统计数据得到；有 的用违约概率函数求得；也有的用模型的模拟数据代替。 2 1 2 _ 3 回收率 回收率( r e c o v e r yr a t e ，r r ) 是指当交易对方违约或破产时，另一方能够回收的资金 占整个违约资金的百分比，它一般由债项的特性决定，如贷款的发放方式、抵押物的价 值、贷款的优先受偿程度等。从债项的评级中可以直接得到每笔债务的违约回收率。 2 i 2 4 违约损失率 信用风险中，违约损失率( d e f a u l tl o s sr a t e ，d l r ) 和回收率有着密切的关系。违约 损失率是指发生违约时债务面值中不能被收回部分所占比例。回收率等于1 减去违约损 失率。 违约损失率依赖于所采用的违约定义，许多符合违约定义的事件可能不会导致损失 的发生。例如，某公司债务逾期9 0 天，但接下来正常偿付，按定义该事件将被记录为 违约，但回收率是1 0 0 。如果忽视这一情况，银行将高估违约损失率，因为如果此项 违约敞口及其1 0 0 的回收率不包含在银行的损失数据中，从而银行会得出过于悲观的 违约损失率估计。 一旦违约事件发生，违约损失包括以下损失：本金损失、不良贷款的财产维持费、 清算费用等。估计违约损失率的常用方法有两种：其一是经验统计，其二是数据拟合。 2 1 2 5 信用等级转移矩阵 信用等级转移矩阵( c r e d i tr a t i n gt r a n s l a t i o nm e t r i c s ，c r t m ) 反映出信用评级是动态 基于c p v 模型的信用评级及银行监管资本充足率研究 变化的。西方国家的研究者通过观察公司由某一信用级别转移至另一级别的概率来描述 该公司资信质量的变化，并将该概率以数学矩阵的方式列示即得到信用等级转移矩阵。 西方国家的学者和银行界测算信用等级转移矩阵大都是以完善的信用评级历史数据为 前提。 2 1 2 6 预期损失和非预期损失 预期损失( e x p e c t e dl o s s ，e l ) 也称期望损失，是指银行在与特定信用等级的交易对手 交易过程中所预期蒙受损失值的数学期望。就信用损失函数而言，预期损失代表着分布 函数的期望值，它具有最大的发生概率。用e l 表示。预期损失计算公式如下： e l = c e d p ( 1 一r e )( 2 2 ) 非预期损失( u n e x p e c t e dl o s s ，u l ) 也称意外损失，是指在一定的置信水平下，银行 可能经历的信用损失的偏差或离差，是信用损失的波动度，而不是潜在损失。在交易对 手违约的情况下，银行所蒙受的实际损失有时要比期望损失大。在给定置信度时，非预 期损失的计算公式如下： 沈= 肠足一皿 ( 2 _ 3 ) 式中v a r 为一定置信度下总的信用风险损失，即最坏情况下的信用风险损失。 2 1 1 3 信用风险v a r 的计量 根据v a r 计算方法的要求，要确定一个金融机构资产组合的v a r 值，必须确定下 列参数： ( 1 ) 持有期长度。持有期长度是计算v a r 的时间范围： ( 2 ) 置信度。置信度过低，损失超过v a r 值的概率过高，这使v a r 方法失去意义。 置信度过高，损失超过v a r 值的概率降低，但统计样本中反映此类事件的数据过少会影 响v a r 值估计的准确性。 2 1 3 1 持有期长度 在选择风险的目标期长度时主要考虑以下两个因素： 首先是金融市场的实际流动性状况。在给定其他条件相同，对任何给定的市场，理 想情况下的持有期长度应该等于正常市场条件下清算头寸所需要的时间长度。如果一个 头寸能够以正常的方式迅速清算掉，则计算头寸的v a r 可以采用较短的持有期长度；如 果由于市场深度不够，清算头寸费时较长，则v a r 的计算应该采用较长的持有期长度。 其次是样本规模，样本的数据越多，这不仅有助于提高v a r 近似的精确性，也有助于验 证v a r 结果的可靠性。在实践中，各金融机构对持有期的选择反映了在两者之间的权衡。 在信用风险模型中的持有期，就是准备观测损失可能性的这一段期间。虽然信用风 险需要很多年才能显现，习惯上通常采用一年的持有期。这不仅与银行的主要会计周期 相符，也与银行补充因损失而消耗的资本的时期相吻合。采用1 年持有期的其他原因是 6 硕士学位论文 银行可以在这段期间内采取行动来缓解损失，信用评审通常1 年1 次，借款者会每年更 新其财务信息。当使用盯市模型的时候，持有期可能短些，用来反映到期前资产就可以 清算的事实，因为任何信用质量的下降都已经反映到当前的市场价值中了。 2 1 3 2 置信度 计算v a r 的第2 个重要参数是置信度。给定同样的风险分布，景信度越高，计算出 的v a r 值就越大。在实践中，金融机构对置信度的选择取决于其v a r 的具体用途。一 般来说，如果计算的v a r 是为了确定资本充足比率，或者说是为了针对风险水平准备资 本缓冲，则置信度的选择取决于金融机构本身的风险偏好。如果金融机构在承担风险方 面比较保守，或者风险发生时导致的资本成本较高，则应该选择较高的置信度，因为这 样计算出的v a r 值较大；否则金融机构应该选择比较低的置信度。如果计算v a r 的目 的仅仅是为了比较不同市场的风险状况，则置信度的选择就不那么重要了。 实践中的置信度一般位于9 5 至9 9 之间，但是大多数金融机构都选择9 9 作为置 信度，如加拿大帝国商业银行( c i b c ) 、德意志银行( d e u t s c hb a n k ) 、荷兰银行( a b na m r o ) 等。j p 摩根以及美洲银行最初曾选择9 5 的置信度，后来也改用9 9 。根据j p 摩根 大通银行的研究，选择9 5 置信度计量出来的v a r 相当于选择9 9 置信度计量出v a r 的7 0 。从监管当局的角度看，维持高的置信度从而维持一个高的资本水平有助于维护 金融体系的稳定，但也将加大银行的资本成本，削弱其竞争力。 2 1 3 3v a r 的计量方法 从理论上说，在给定置信度和持有期长度，就能够计量出目标资产的v a r 。计量可 以采用两种方法：借助于样本分布点，直接从样本分布中读取v a r i 或者基于正态分布 假设，直接从标准差计算与置信度对应的v a r 。前者称为数值计算法，后者称为参数分 布法。 数值v a r 的计算方法是，给定样本数据和置信水平，借助于样本百分位数确定与置 信度相对应的分界点，该分界点对应的数值就是相应的v a r 数值。 参数v a r 是假设随机变量是正态分布，则置信水平和标准差之间存在一一对应关 系，因此给定置信度，v a r 就可以直接表示成为组合的标准差倍数。 2 1 4 信用评级 信用评级是银行对客户偿还债务能力和意愿的评估，对信用风险的量化和测算的结 果。信用等级转移矩阵( 即信用等级变化的概率) ，是依据金融理论和统计数据建立相应 的数学模型，并运用模型进行信用评级的结果。通过建立信用等级转移矩阵，可以计算 出风险因子，进而度量信用风险v a r 值。 2 1 4 1 评级对象与方法 信用评级包括对债务人的评级和对债务项目的信用评级。前者是考虑债务人本身的 财务指标，评估其还款能力；后者主要考虑的是贷款本身的一些特征，包括贷款方式、 贷款期限等。通过对贷款债务人的评级，并根据债务项目特征对信用评级的影响程度而 基于c p v 模型的信用评级及银行监管资本充足率研究 对债务人信用级别予以调整即可得到贷款信用级别。 评级人员同时考虑借款人风险和贷款结构的影响，在评估借款人时，评级人员收集 有关借款人的定量与定性信息，与评级标准进行比较，然后通过权衡选定一个级别。比 较过程通常是比较不同借款人与不同评级的特点，评级人员会找一些特征与被评贷款的 评级定给贷款人。 2 1 4 2 评级所考虑的因素 评级人员根据每个等级的确定原则作出评级决定，这些原则框定了各种特定风险因 素的评判标准。不同银行选择风险因素的标准和为这些因素赋予的权重各不相同。 信用评级的结果同宏观经济状况有着极为密切的联系。宏观经济形势的好坏将在很 大程度上影响着企业的经营状况、获利能力、偿债意愿和最终的信用状况。因此，企业 信用等级的变化可以大致分为以下两个部分：即宏观经济状况导致的基础性交化和由企 业本身特质所导致的个体性变化。通过信用等级转移矩阵的计算，我们能够在一定程度 上将个体变化按原始信用等级进行汇总分析，并得出规律性的结果。但在这一过程中并 未对由宏观经济状况导致的基础性变化加以考察。因此，根据不同时期的数据计算得出 的信用等级迁移矩阵，必定会反映出该时期宏观经济对信用等级迁移的总体性影响，使 得信用等级迁移的分布产生偏差。 2 2 信用风险与资本充足率的关系 2 2 1 最优资本充足率与银行监管资本 资本充足率( c a p i t a l a d e q u a c yr a t e ) 是指一家银行应该持有足够的资本金，以防范资 不抵债引起破产的风斟8 1 。公司的高破产率会使银行面临资不抵债的风险，因为给破产 公司发放的贷款会成为银行的坏账，必须用银行的资本金来弥补损失，否则客户的存款 就会面临风险。也就是说，银行的坏账损失会减少银行的资本金。资本充足率已经成为 日益关注的问题，银行需要控制它们的贷款总额。尤其是风险贷款以保证将坏账的风险 控制在银行可承受的安全范围之内。 经济的周期变化使金融机构的财务状况及其所面临的风险在不同时期是不同的，在 衰退期和萧条期金融机构比较容易出现财务困难，面临的投融资及经营风险较大，而在 复苏期和繁荣期财务状况开始好转，面临的风险较小，a l l e n 和g a l e 研究也表明，银行 挤兑与经济周期有密切关系1 9 。所以金融机构在不同时期的最优资本充足率和准备金水 平是不同的，复苏期和繁荣期应该较低，而衰退期和萧条期应该较高。另外不同的金融 机构因规模、资产质量的不同，也会存在不同的最优资本充足率和准备金比例，如果都 实行相同的最低资本充足率和准备金比例要求，必然会造成社会福利的损失，增加金融 机构的违规经营的可能性，由此加大了金融机构所面临的风斟”j 。 资本充足率中提到的资本是监管资本( r e g u l a t o r yc a p i t a l ) ，巴塞尔委员会曾将监管资 本分为两大类，一类是核心资本，也称为一级资本；另一类是附属资本，又称二级资本 【1 1 】。 硕士学位论文 核心资本主要包括： ( 1 ) 永久的股东权益，包括实收普通股本和永久性非累计优先股股本。 ( 2 ) 公开储备，它是以公开的形式，通过留存收益或其它盈余反映在资产负债表上的 储备。 ( 3 1 对编制合并报表的银行持股公司，还包括非控股子公司所有的少数股东权益。 核心资本不包括重估储备和累积优先股。 附属资本主要包括： ( 1 ) 非公开储备。该储备不公开在资产负债表上披露，但却反映在银行损益帐户上。 ( 2 ) 重估储备，包括物业重估储备和证券重估储备。 f 3 ) 普通准备金或普通贷款损失准备。 “) 次级长期债务，包括普通的、无担保的、初始期限至少5 年以上的次级债务资本 工具和不可回购的优先股。 根据巴塞尔资本协议的规定，确定银行监管资本时，商誉、不进入合并报表的银行 与财务附属公司的投资及对其他银行和金融机构资本的投资都需要从资本总额中扣除。 2 2 2 新的资本充足率框架与信用风险监管 新的资本充足率框架( 以下简称新框架) 对资本的定义没有修改，仍分为核 心资本与附属资本，巴塞尔协议对银行资本定义的依据是银行资本的构成，它取决于资 本吸收银行损失的能力，而不是资本的不同表现形式。我们按照新框架对银行资产 的不同风险分类来考察最低资本要求的确定。 巴塞尔委员会认为( 8 8 协议中计算信用风险资本要求的方法不够精确，而且金融 创新与金融交易的复杂性降低了原方法的适用性。因此，巴塞尔委员会提出多种方法以 使协议对于信用风险的度量更加精确，其中提出对信用风险进行度量的主要方法有3 个： 标准化方法、银行内部评级方法、资产组合信用风险模型1 1 2 1 。 ( 1 ) 标准化方法：在新框架中，对银行账面资产的风险加权，依赖于外部信用评 估机构对风险资产的信用评估结果，即对具有不同信用风险的资产，其风险的大小依外 部评估机构对其信用等级的评判来确定，巴塞尔委员会同时建议各国监管部门不要允许 其银行部门机械地套用外部评估机构的结果，致使资产置于优先的风险加权类。正确的做 法应当是，只有当银行及其监管部门对评估机构的评估资料的质量和方法感到满意时才 去使用，并且银行在评估机制的选择上应保持方法的一致性，而不能拼凑不同机构的评 估方法，这是因为不同的外部信用评估机构所使用的信用分析方法与等级术语不尽相 同。同时要注意所用评估机构的评估体系应与确定法定资本充足率的要求保持一致。对 外部信用评估机构的选择还要注意其评估的客观性、独立性、透明性、可靠性、通用性 和信息资源的充分性，而且监管当局要注意对上述标准的识别。 ( 2 ) 银行内部评级方法：新框架的目的在于利用银行内部信用评级体系，制定一 种确定最低资本要求的方法，确保对单个银行法定资本的要求能够反映该银行的特殊风 险。为此，新框架对信用风险的标准化方法做了特别的修改，使其对大多数银行仍 能适用，它实际上是用内部信用评级取代了标准化方法中所使用的外部信用评级。内部 9 基于c p v 模型的信用评级及银行监管资本充足率研究 信用评级己被许多大银行用来分析单个信用风险的暴露，并被赋予了许多新功能，比如 银行内部的操作、风险管理与分析( 贷款审批、资金配置、定价与收益率分析) 。内部评 级的优点在于加入了外部评级机构通常不能得到的客户信息，比如银行可以监督客户的 账目，了解信贷的保证与抵押情况，还可以对单个中小型公司通过内部评级进行信用质 量的评估，可以对没有评级的大客户通过详细的分析进行评级。因此，巴塞尔委员会鼓 励各银行进一步开发和强化内部信用风险管理的方法和测量风险的技术，而不要过多的 依赖于外部信用评级机构的评估。另外，内部信用评估方法与资产组合信用风险模型有 许多类似之处，这样，内部评级中不断精确的信用风险管理技术，就为进一步应用资产 组合信用风险模型估计资本充足率铺平了道路。但是，内部评级系统在应用之前应首先 通过监管部门的批准，以确保标准的精确性、实用性、一致性和可比性。 ( 4 ) 资产组合信用风险模型：这是新框架推荐的第3 个设置法定资本要求的模型， 该模型的关键在于用到了组合的思想，考虑到银行对风险的厌恶或欲望。也就是说，由 该模型所确定的资本要求是指在一定的容忍度( 或置信水平) 下，银行为了抵御由于客户 或资产信用质量的恶化所产生的潜在信用损失应当保持的最低资本。在确定信用等级时 它所使用的信用评级系统，可以是外部评级系统也可以是内部评级系统，但使用内部评级 系统比较好。对资产组合信用风险模型的正确使用能够产生更好的内部风险管理效果， 而且对银行监管具有更大的应用潜力。这一模型的优点在于，能够给银行提供一个度量 不同地区、不同部门的信用风险的框架，有助于银行识别风险、 贝9 量风险和管理风险， 能够更精确地估计单个资产组合的信用风险，特别是集中风险，能够对商业部门信用质 量、市场变量及经济环境的变化做出迅速的反映。因为该方法对于风险管理可以提供及 时有效的信息，该模型还有助于风险管理系统的改进，数据的收集，风险额度的设定， 更准确的风险绩效定价，更好的经济资本配置。 从监管的观点看，由于模型把资本要求与标的资产的风险及组合的集中风险紧密联 系起来，因而更能全面地综合地测量对信用风险的资本要求。并改进金融系统中资本的 分配，模型还可以削弱利用法定资本从事套利交易的行为。但在应用资产组合信用风险 模型方法计算法定资本金时，要注意概念、方法，数据资料的可用性，参数的规范化和 估计以及模型的确认，这也是现阶段使用这一模型的困难。在资产组合信用风险模型正 式用于确定法定资本要求以前，监管人员必须对模型进行确认。 表2 1 信用风险权数表 信用等级 贷款单位 a a a a a 。a + - a b b b + - b b b 。b b b 。 b 以下未评级 主权国家 o 2 0 5 0 1 0 0 1 5 0 1 0 0 银行2 0 5 0 1 0 0 1 0 0 1 5 0 1 0 0 公司 2 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 5 0 1 0 0 资料来源：【1 2 2 0 0 1 年，新巴塞尔协议对风险资本的配置做了重大修改，提出了计算信用风险资产 1 0 硕士学位论文 的新标准，即在计算资本充足率时要按照信用评级结果确定风险权数( 如表2 1 ) ，把资本 配置与信用评级结果联系起来，改变了原来对信用风险权数僵化的规定。 2 3 信用风险管理方法研究动态 作为风险管理研究领域的前沿问题之一，信用风险的广泛存在已成为现代金融市场 的重要特征，世界银行对全球银行危机的研究指出，信用风险管理不善是导致商业银行 破产的主要原因。对于处于转轨经济时期的中国商业银行而言，深入研究信用风险管理 问题，不仅是商业银行作为微观金融主体进行内部管理的自主行为，从全局上看也是防 范信用风险导致银行信用体系和支付体系崩溃、引发金融危机的需要。信用风险度量 技术的发展，经历了从粗糙的定性分析到精确的定量分析的过程，并且随着一些现代金 融理论以及计算机技术的引入，信用风险度量技术的发展有了突破性的飞跃。 2 3 1 信用风险度量方法及应用 2 3 1 1 专家分析法 2 0 年前，金融机构主要依赖于基于主观分析或定性分析方法的银行家专家系统 ( b a n k e re x p o r ts y s t e m ) 衡量企业贷款的信用风险，这种方法称为专家分析法。专家分析 法以借款人基本特征所反映出的各种信息为基础，依赖专家的主观判断来估算借款人的 信用风险。专家法要考虑的因素有很多，最为常用的是信贷5 c 法，由有关专家根据借 款人的品德( c h a r a c t e r ) 、能力( c a p a c i t y ) 、资本( c a p i t a l ) 、抵押品( c o l l a t e r a l ) 、经营环境 ( c o n d i t i o n ) 5 个因素评定其信用程度和综合还款能力