（企业管理专业论文）基于内部评级法IRB的我国商业银行客户信息风险测量研究.pdf

吣y 删1 眦7 嘲4 m 呲7 5 6 玳0 帆 浙江理工大学学位论文版权使用授权书 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，允许论文被查阅或借阅。本人授权浙江理工 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 学位论文作者签名： 日期： 沙卜年、月 保密口，在 不保密口 。 年解密后使用本版权书。 指导教师签名：乇怖坛 日期： 加护年；月fg 吕 摘要 随着我国社会主义市场经济体制不断完善，企业的发展速度在不断地加快，对资金的 需求显得日益迫切，客观上对我国商业银行的资金供给能力提出了更高的要求，同时也加 大了银行信贷评估的要求，而对于信贷评估来说，信用风险测量环节显得尤其重要。 内部评级法( i r b ) 是巴塞尔协议公布的一种国际先进的风险测量方法。本文基于这 一方法，与目前我国商业银行普遍采用的信用评分模型相结合构建信用风险测量模型。本 文首先对信用评分模型进行了改进：采用变异系数法来确定各财务指标的权重，更科学更 合理；用层次分析法和专家打分法来确定各非财务指标的权重，逐步实现非财务指标的定 量化；从行业状况分析、产品市场分析、经营管理情况三个层面进行非财务指标的选取， 增添了国家产业政策、产品需求弹性、供应链分析、管理控制分析四个指标，体现了科学 性和综合性；对指标得分的计算进行改进。然后，从资本充足率、内部评级体系、专业的 内部评级人员三方面的要求分析了内部评级法在我国的适用性；最后，以钢铁行业为研究 对象，建立了适合钢铁行业的信用评级体系，以此构建适合钢铁行业的信用风险测量模型， 体现了行业细分性，并选取杭钢股份作为应用实例。 相比信用风险测量的其他模型如k m v 模型以及信用风险附加模型( c r e d i tr i s k + ) ， 信用评分与内部评级法( i r b ) 相结合的信用风险测量模型既立足我国商业银行以信用评 分为基础的现状，又与国际先进的内部评级法相结合，是我国商业银行在信用风险测量方 面与国际接轨，学习国际先进测量方法和模型的需要。 关键字：商业银行信用风险测量模型内部评级法 c o m m i t t e e ，a n dib u i l dt h i sc r e d i ts e o r i n g - i r bm o d e lw i t hf o l l o w i n gi m p r o v e m e n t so fc r e d i t s c o r i n g ：f i r s t , u s i n gv a r i a t i o nc o e f f i c i e n tm e t h o dt om a k ei n d e x sw e i g h tm o r es c i e n t i f i ca n d r e a s o n a b l e ；s e c o n d , g r a d u a l l yg e t t i n gq u a n t i f i c a t i o no fn o n - f i n a n c i a li n d e xw i ma h pa n d p r o f e s s o rs c o r i n g ；t h i r 也s e l e c t i n gn o n f i n a n c i a li n d e xf r o mi n d u s t r ya n a l y s i s ，p r o d u c tm a r k e t s a n a l y s i s ，m a n a g e m e n ta n a l y s i s ，a n da d d i n go u rc o u n t r y si n d u s t r yp o l i c y , p r i c ee l a s t i c i t yo f p r o d u c t sd e m a n d s , s u p p l yc h a i na n a l y s i s ，m a n a g i n gc o n t r o la n a l y s i s ，t on o n - f i n a n c i a li n d e x ， w h i c hb e c o m e sm u c hm o r es c i e n t i f i ca n dc o m p r e h e n s i v e ；f o u r t h , m a k i n gi m p r o v e m e n t so fi n d e x s c o r i n g a n da l s o ，ia n a l y z et h ef e a s i b i l i t yo fl r bi nc h i n ac o n s i d e r i n gr a t eo fc a p i t a ls u f f i c i e n c y , i n t e r n a lr a t i n gs y s t e m ，p r o f e s s i o n a lp e r s o n n e l ；a n db u i l dc r e d i tr i s km e a s u r e m e n tm o d e l ，b a s e d o ni r o ni n d u s t r y , w h i c hs h o w si n d u s t r ys e g m e n t a t i o n , a n dt a k i n gh a n gz h o ui r o n & s t e e l c o ，l t da sa ni n s t a n c e 。 ， c o m p a r e dt o o t h e rc r e d i tr i s km e a s u r e m e n tm o d e l sl i k ek m v , c r e d i tr i s k + ，c r e d i t s c o r i n g - l r bm o d e l ，n o to n l yb a s e do nt h ec u r r e n ts i t u a t i o no fc h i n a sc o m m e r c i a lb a n k s ，b u t a l s oc o m b i n e dw i t hi n t e r n a t i o n a l l ya d v a n c e di r b ，i st h en e e d so f i n t e g r a t i n gw i t ht h ew o r l da n d l e a r n i n gi n t e r n a t i o n a l l ya d v a n c e dm e a s u r e m e n tm o d e l s k e y w o r d s ：c o m m e r c i a lb a n k ；c r e d i tr i s k ；m e a s u r e m e n tm o d e l ；i r b 浙江理工大学硕士学位论文 目录 1 绪论1 1 1 研究背景及意义1 1 2 研究内容与方法。2 1 2 1 研究内容：2 1 2 2 研究方法3 2 文献综述_ 4 2 1 信用风险测量方法及模型。4 2 2 信用风险测量模型的分析和运用8 2 3 文献综述小结1 2 3 信用评级体系的构建1 3 3 1 评估指标体系的设计原则1 3 3 2 信用风险财务指标以及非财务指标的分析与选取1 4 3 2 1 财务指标分析1 4 3 2 2 非财务指标分析15 3 3 信用风险测量指标权重的确定1 8 3 3 1 财务指标权重的确定一变异系数法1 8 3 3 2 非财务指标权重的确定一层次分析法( a h p ) 。2 1 3 4 评分指标得分计算：2 3 3 4 1 财务指标得分计算方法及改进：2 3 3 4 2 非财务指标得分计算2 4 3 4 3 总得分2 5 3 5 信用评级标准及客户授信等级2 5 4 基于内部评级法( i r b ) 的我国商业银行客户信用风险测量模型的构建2 7 4 1 巴塞尔新资本协议对实施内部评级法的要求及风险测量方法2 8 4 1 1 巴塞尔新资本协议对实施内部评级法的要求。：2 8 4 1 2 风险的测量方法2 9 4 2 我国商业银行选取i r b 初级法测量信用风险的适用性分析3 2 4 3 信用风险测量模型的框架以及应用条件3 4 4 4 信用风险测量3 5 4 4 1 预期损失率的估计3 5 4 4 2 非预期损失率的估计。3 7 5 基于内部评级法( i r b ) 的我国商业银行客户信用风险测量的应用实例3 8 。 5 1 公司简介一杭州钢铁股份有限公司_ 3 8 浙江理工大学硕士学位论文 5 2 信用评级3 9 5 2 1 信用评分3 9 5 2 2 信用评级- 4 4 5 3 信用风险测量描述4 4 5 3 1 预期损失率的估计4 4 5 3 2 非预期损失率的估计4 5 5 3 3 信用风险测量结果4 5 6 结论与不足4 6 6 1 研究的结论一4 6 6 2 研究的不足：4 6 参考文献4 7 致谢，5 3 附录5 4 攻读学位期间的研究成果一“5 9 h 浙江理工大学硕士学位论文 1 绪论 1 1 研究背景及意义 银行业是一个高负债高风险的行业，商业银行在业务经营中面临着诸多的 有信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险。我国商业银行经营的业务主 务，因此，在业务经营中面临的最基本的风险就是信用风险。 我国企业和金融体制上的改革改变了商业银行的风险现状，要求我国商业 市场方式加强风险管理，加上由于商业银行的风险经营特性和在经济系统中的特殊地位， 风险管理尤其是信用风险管理对银行具有重要的意义。信用风险管理主要是对信用风险进 行识别、评估和测量，其中要求最高的是信用风险的测量。测量需要模型和方法，而模型 和方法的适用性、精确性直接影响测量的效果。目前国外比较流行的模型诸如v a r 、k m v 、 c r e d i tm e t r i c s 、c r e d i tr i s k + 由于对数据以及其他的一些应用条件要求很高，而我国在 这方面比较欠缺，导致这些模型在我国的运用都遇到了一定程度的限制。因此我国商业银 行迫切需要一种适合我国国情的先进的信用风险测量模型。 2 0 0 4 年巴塞尔委员会在1 9 8 8 年关于统一国际银行资本衡量和资本标准的报告的 基础上经过两次修正，发布了新巴塞尔资本协议。新协议最主要的创新之一，就是提 出了测量信用风险的i r b 法。该法包括两种形式，一是i r b 初级法，二是i r b 高级法。新 巴塞尔资本协议的公布，使得内部评级方法( i r b ) 成为银行风险测量和评估的核心，评 级方法涉及传统的专家评级和现代模型评级。i r b 法是一种先进的风险测量模型，正如巴 塞尔委员会主席卡如纳2 0 0 5 年1 月在国际清算银行金融稳定论坛上所说的，内部评级法 代表着未来1 0 年银行业风险管理和资本监管的发展方向。目前，与业内人士的对话已经 表明，采用该法是在建立反映今天复杂程度极高的银行风险有效评估体系方面迈出的重大 的一步。内部评级法( i r b ) 作为一种先进的风险测量模型，有着其它模型所不具有的优 势：( 1 ) 风险敏感度高。该法以银行自己的内部评级为基础，能大幅度提高资本监管的风 险敏感度。( 2 ) 风险测量建立在现代风险管理技术之上，涉及了数理统计及对风险的量 化分析，精确度高，而且在测量风险时可以参照巴塞尔新资本协议关于内部评级法的一些 数量指标和一些公式，测量难度小、有据可依、方便。( 3 ) 推行内部评级法，可以全面 提升银行的风险管理水平。 自从我国加入w t o 之后，承诺银行业在2 0 0 6 年对外全面开放，由此我国银行业与国 浙江理工大学硕士学位论文 际银行业全面接轨。内部评级法( i r b ) 是国际银行业的标准风险测量模型，我国商业银 行实施内部评级法，将与国际银行在信用风险测量方面全面接轨。实施内部评级法需要我 国商业银行在资本充足率要求、完善的内部评级体系、专业的内部评级人员三方面达到巴 塞尔新资本协议关于内部评级法的要求。据中国银监会统计，截至2 0 0 8 年6 月份末，我 国商业银行资本充足率达标的银行已有1 7 5 家，比年初增加1 4 家；达标银行资产占商业 银行总资产的8 4 2 。因此我国大部分的商业银行都已经满足新资本协议的资本充足率要 求。我国商业银行一直在不断努力改善信用风险管理水平，经过这些年的努力，取得了不 错的成绩。从不良贷款率来看，据中国银监会统计，截至2 0 0 9 年6 月末，我国境内商业 银行( 包括国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行和外资银行) 不 良贷款余额5 1 8 1 3 亿元，比年初减少4 2 1 8 亿元；不良贷款率1 7 7 ，比年初下降0 6 5 个百分点。商业银行拨备覆盖率1 3 4 3 ，比年初上升1 7 9 个百分点。近几年来，我国 商业银行不良贷款余额和比例持续保持“双降 态势。另外，我国商业银行一直在与国际 大的信用评级机构合作以完善内部评级体系以及培养专业的内部评级人员，经过这些年的 努力和积累，我国一些大型的银行如工商银行已经达到了实施内部评级法的要求，其它的 商业银行也在积极创造符合实施内部评级法的条件，为运用这个模型创造最好的环境。 目前我国商业银行主要是采用信用评分模型进行风险测量，精确度偏低。如果构建一 个信用评分模型和内部评级法相结合的模型，用于我国商业银行信用风险测量和评估，将 大大提高我国商业银行信用风险测量的水平。因此基于内部评级法( i r b ) 的商业银行客 户信用风险测量模型的构建对于我国商业银行信用风险管理水平的提高具有重要的现实 意义。 1 2 研究内容与方法 1 2 1 研究内容 本文在分析国内外信用风险测量的相关研究成果，并结合我国目前以信用评级为主的 信用风险测量现状的基础上，通过完善信用评级法，分析内部评级法的优势以及在我国的 适用性，构建基于内部评级法( i r b ) 的商业银行客户信用风险测量模型。论文具体分为 以下六个部分： 一 第一章，绪论。提出本文所要研究的问题及选题的意义，阐述本文研究的内容和方法。 第二章，文献综述。归纳了目前有代表性的信用风险测量方法和模型以及国内外信用 2 ， 浙江理工大学硕士学位论文 1。 风险测量模型的分析和运用情况，进行总结以奠定本文研究的基础。 第三章，信用评级体系的构建。采用变异系数法、层次分析法和专家打分法来确定各 指标的权重；增添了国家产业政策、产品需求弹性、供应链分析、管理控制分析四个非财 务指标；对指标得分的计算进行了改进，以完善信用评分体系。 第四章，基于内部评级法( i r b ) 的我国商业银行客户信用风险测量模型的构建。通 过分析内部评级法在我国的适用性，结合完善了的信用评价体系，以钢铁行业为研究对象， 构建适合钢铁行业的信用风险测量模型。 第五章，基于内部评级法( i r b ) 的我国商业银行客户信用风险测量的应用实例。运 用上一章构建的适合钢铁行业的信用风险测量模型，以杭钢股份进行实例应用。 第六章，结论及不足。阐述本研究的主要结论以及不足之处。 1 2 2 研究方法 研究方法服务于研究对象和目标，文中比较充分地应用了下列研究方法。 第一，采用变异系数法、层次分析法和专家打分法来确定各指标的权重。财务指标权 重确定的方法有多种，如层次分析法、沃尔比重法、因子分析法等。现有的一些综合评 价方法多数采用主观赋权方法如层次分析法，这样得出的结果主观性较强，缺乏一定的科 学性和客观性。笔者采用变异系数法对我国商业银行信用风险评估指标的权重进行确定， 体现了科学性和客观性。采用层次分析法和专家打分法相结合的方法确定非财务指标的权 重，逐步实现非财务指标的定量化。 第二，采用宏观与微观相结合的方法，综合运用经济学、管理学、金融学方面的知识。 主要体现在非财务指标的选择方面，综合运用经济学、管理学、金融学方面的知识，既有 宏观的因素，又有微观的因素。 3 ， 担保( c o l l a t e r a l ) 和经营环境条件( c o n d i t i o n ) 五个方面进行全面的定性分析，以此 判别借款企业的还款意愿和还款能力。统计分析法主要有a l t m a n 的著名的5 变量z - s c o r e 模型和在此基础上改进的“z e t a 判别分析模型；m a r t i n 提出的l o g i t 模型，采用一系列 财务比率变量来预测公司破产或违约的概率，然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定 风险警戒线，以此对分析对象进行风险定位和决策。自从2 0 世纪8 0 年代以来，诸如专家 系统、分类树、神经网络等人工智能技术也被应用于商业银行信贷风险管理中，出现了许 多现代的信用评估模型，如神经网络模型、基于遗传算法的模型等等。国外商业银行或研 究人员对现代信用风险评估模型进行了大量的研究和实证，在现代信用风险计量模型的基 础上，研究出了一些先进的模型和技术，比如基于风险价值v a r 的信用度量模型及c r e d i t m e t r i c s 系统等。下面对一些具有代表性的模型进行分析。 1 z - s c o r e 模型。a l t m a n 于1 9 6 8 年提出了著名的z 评分模型，该模型主要是根据 数理统计中的辨别分析技术，选取最能反映借款人的财务状况，对贷款质量影响最大，最 具有预测和分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型，对贷 款申请者进行信用分析和评估。1 9 7 7 年a l t m a n 采用新样本选出了7 个财务比例，得到了 著名的z e t a 模型，并用于商业用途。a l t m a n 还比较了二次判别函数与线性判别函数的判 别结果，他认为虽然二次判别函数能提高判别的准确性，但是考虑到二次函数需要估计的 参数远多于线性函数，为了避免过度拟合的问题，还是采用线性模型。虽然a l t m a n 的模 型取得了较高的判别率，但是也存在着一些缺点： ( 1 ) 仅考虑2 个极端情况( 违约与没有违约) ，对于负债重整、或是虽然发生违 约但是回收率很高的情况就没有做另外较详细的分类。 4 浙江理工大学硕士学位论文 ( 2 ) 其统计上关于财务比例服从联合正态分布、违约和非违约样本具备相同的协方差 结构等假设就过于严格，在实际中有不同程度的违背。 ( 3 ) 权数未必一直是固定的，必须经常调整。 2 l o g i t 模型。为了克服线性判别函数统计假设过于苛刻的不足，研究人员采用l o g i t 模型以及非参数统计等方法来建立违约判别函数。l o g i t 是采用一系列财务比率变量来分 析公司破产或违约的概率，然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险警界线，以此 对分析对象进行风险定位和决策。o h l s o n ( 1 9 8 0 ) 首先利用l o g i t 方法对美国1 9 7 0 1 9 7 6 年间上市公司中1 0 5 家破产公司和2 0 5 8 家非破产公司进行了分析，认为l o g i t 方法在预 测准确性和稳健性方面要优于l d a ( 线性鉴别分析) ，l o g i t 方法另外一个优点在于其解释 变量中可以引入二元变量。l o g i s t i c 回归不要求满足l d a 的假设，但满足时，二者等效或 优于l d a 。l o g i t 函数还可以对每个变量进行显著性检验，l o g i s t i c 回归的不足在于： ( 1 ) 模型本身的不合理性，即相对风险估计中，整体相对风险为每个变量相对风险的乘 积，这与一般希望的“可加模型 相矛盾； ( 2 ) 对线性可分的样本不可采用极大似然估计法估计参数； ( 3 ) 样本的数量不宜少于2 0 0 。 3 风险价值理论模型( v a l u ea tr i s k ) 。v a r 方法的目的是要估计在给定的时期内， 某金融工具或资产组合在未来资产价格波动的情况下可能发生的损失。v a r 是指“在正常 的市场条件下，在一定的持有期内，在给定的置信水平下某一资产或资产组合所可能发生 的最大损失。一 运用v a r 模型来评估风险，其优点主要有：( 1 ) v a r 对风险的度量给出了一种统计的方 法，具有明确的统计含义，刻画了风险的不确定性：( 2 ) 该方法不受资产类属的限制，可 以度量任何资产或金融工具的风险；且该方法适用于许多风险类型，它可以度量市场风险、 信用风险、操作风险、流动性风险等等；( 3 ) 该方法中有许多类型，对于不同的资产、不 同的风险类型、不同的数据条件可以选择不同的v a r 计算方法。 但是用v a r 作为风险的度量工具也存在着一些缺陷：( 1 ) 它对风险的估计通常是通过 最近的历史数据预测未来，隐含了历史会重演的假设，不能解释突然发生的变化( 压力测 试s t r e s s t e s t i n g 用于解决此问题) ；( 2 ) 不同的v a r 方法对于同一种资产或风险类型的 度量结果可能不同；且对于v a r 的计算往往依赖于对收益分布的假设，不同的假设会得到 不同的结果。 4 k m v 模型。k m v 模型是著名的风险管理公司k m v 公司于1 9 9 5 年创立的一种估计公 5 1 浙江理工大学硕士学位论文 司违约概率的方法。该模型采用了种从授信企业股票市场价格变化的角度来分析出该企 业信用状况的信用风险计量方法。 1 洲模型分三个步骤来确定一个公司的预期违约频率( e x p e c t e dd e f a u l tf r e q u e n c y ， e d f ) 。第一步，从公司股票的市场价值、股价的波动性与负债的账面价值估计出公司的市 场价值及其波动性；第二步，根据公司的负债计算出公司的违约点，还要根据公司的现有 价值确定出公司的预期价值。用这两个价值以及公司价值的波动性即可构建出一个度量指 标，它表示从公司的预期价值到违约点之间的距离( 又称违约距离) ；最后确定违约距离 及违约率之间的映射，这一步要根据具有不同违约距离值的公司的违约历史数据来确定。 基于期权理论的k m v 模型已经在世界许多国家开始商业应用。k m v 模型的理论基础是 b l a c k - - s c h o l e s ( 1 9 7 3 ) 、m e r t o n ( 1 9 7 4 ) 以及h u l l 和w h i r e ( 1 9 9 5 ) 的期权定价模 型。该模型认为企业违约概率主要决定于企业资产市场价值、负债账面价值和资产市场价 值波动率。当企业资产未来市场价值低于企业所需清偿的负债面值时，企业将会发生违约。 企业资产未来市场价值的均值到违约点之间的距离就是违约距离，它以资产市场价值标准 差的倍数表示。基于企业违约数据库，模型可依据企业的违约距离得出一个期望违约频率 e d f ( e x p e c t e dd e f a u l tf r e q u e n c y ) ，这个期望违约频率就是企业未来某一特定时期的 违约概率。由于k m v 模型中既有财务数据，又有市场交易信息，因此能全面反映上市公司 的信用状况。另外，由于上市公司股票价格每日更新，此类模型可以及时提供与公司实际 情况符合较好的信用风险指标，因此，特别适合评价上市公司信用风险。 但是，k m v 模型与其他已有的模型一样，仍然存在许多缺陷：( 1 ) 模型的使用范 围有一定的局限性。通常，该模型特别适用于上市公司的信用风险评估，而对非上市 公司进行应用时，往往要借助一些会计信息或其他能够反映借款企业特征值的指标来 替代模型中一些重要变量，同时还要通过对比分析最终得出该企业的期望违约概率， 在一定程度上就有可能降低计算的准确性。( 2 ) 该模型假设公司的资产价值服从正态 分布，而实际中企业的资产价值一般会呈现非正态的统计特征。 5 信用计量模型( c r e d i tm e t r i c s ) 。美国j p 摩根公司继1 9 9 4 年推出著名的以v a r 为基础的市场风险计量模型( r i s km e t r i c s ) 后，连同其他几家国际大银行( 德意志、摩 根建富、美国银行、瑞士银行、瑞士联合银行和b z w 等) ，于1 9 9 7 年又推出了信用风险管 理模型叫r e d itm e t r ic s 。 该模型的假设前提是信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定 的信用等级表示。因此，该模型认为信用风险直接源于企业信用等级的变化，并假定信用 6 浙江理工大学硕士学位论文 评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约 能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。转移矩阵( t r a n s i t i o n m a t r i x ，一般由信用评级公司提供) ，即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化 ( 转换) 到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。 模型的参数估计是建立信用风险管理模型最艰难的任务。首先，这些信用模型所涉及 的参数规模庞大，而且复杂。其次，由于贷款具有周期较长的性质，要获得较为准确的估 计值，就必须拥有跨多个信用周期，历时很多年的历史数据，而这一数据条件对于很多银 行而言是不具备的。因此，历史数据的稀少成为c r e d i tm e t r i c s 模型最主要的障碍。 6 信用风险附加模型( c r e d i tr i s k + ) 。信用风险附加法( c r e d i tr i s k + ) 是由c s f p ( c r e d i ts u i s s ef i n a n c i a lp r o d u c t s ) 开发并于1 9 9 7 年底推出的一个新的信用风险评 价模型。该模型的主导思想源于保险( 特别是火险) 精算学，即损失决定于灾害发生的频 率和灾害发生时造成的损失或破坏程度。精算思想可用于贷款信用评价，因为贷款组合的 损失分布可以综合反映贷款发生违约的频率和严重程度。该模型基于这样一些假设：贷款 组合中任何单项贷款发生违约与否是随机的；每项贷款发生违约的可能性是独立的，即任 何两项贷款发生违约的相关性为o ，因而这个模型假设贷款组合中单项贷款的违约概率分 布服从泊松分布。该模型特别适于对含有大量中小规模贷款的贷款组合信用风险分析。运 用c r e d i tr i s k + 模型，般要对贷款组合进行分档。对于每一档，要确定违约率服从泊松 分布的贷款违约概率和一旦贷款发生违约金融机构承担的损失，然后确定贷款组合损失的 概率分布，进而确定一定置信水平下的可能损失数额。 该模型的优点在于：由于它只考虑违约与不违约两种状态，因此其输入数据相对不多， 主要是违约率和给定违约率下的损失；而且根据该模型计算出的结果是封闭型的解，不需 采用模拟技术；此外，每个信用工具的边际风险贡献也很容易算出。该模型的缺点主要在 以下三方面：( 1 ) 模型忽略了信用等级之间转移的风险，因此每一个信用工具的风险暴露 是固定的，不会随着信用级别的变化而变化；( 2 ) 模型中违约概率依赖于一些随机变量， 模型没有解释风险损失变化与这些随机变量的关系；( 3 ) 无法测度非线性的信用风险产品， 如期权和外汇交换的信用风险，影响了模型的应用范围。 7 内部评级法( i r b ) 。巴塞尔委员会于2 0 0 4 年公布了新的资本协议，协议当中很重 要的一方面是提出通过内部评级法对风险进行测量。内部评级法即i r b 方法根据违约概率 ( p d ) ，给定违约概率下的损失率( l g d ) ，违约的总敞口头寸，以及期限( m ) 等因素来决 定一笔授信的风险权重。内部评级法( i r b ) 是巴塞尔新资本协议的核心，是一种先进的风 7 浙江理工大学硕士学位论文 险测量模型，正如巴塞尔委员会主席卡如纳2 0 0 5 年1 月在国际清算银行金融稳定论坛上 所说的，内部评级法代表着未来1 0 年银行业风险管理和资本监管的发展方向。运用内部 评级法计算贷款的风险，一方面即体现了最先进的信用风险测算技术，另一方面又可以应 对未来监管的需要。i r b 法的特点有：( 1 ) 银行对重大风险要素( r i s kd r i v e r s ) 的内部 估计值将作为测量风险的主要参数( i n p u t s ) 。( 2 ) 该法以银行自己的内部评级为基础， 有可能大幅度提高资本监管的风险敏感度。( 3 ) i r b 法并不允许银行自己决定计算资本要求 的全面内容，而是在确定风险权重及资本要求的同时考虑银行提供的数量指标和委员会确 定的一些公式。这里的公式建立在现代风险管理技术之上，涉及了数理统计及对风险的量 化分析。目前，采用该法是在建立反映今天复杂程度极高的银行风险有效评估体系方面迈 出的重大的一步。 2 2 信用风险测量模型的分析和运用 1 国外学者对现代风险测量和评估模型的研究主要侧重于风险量化方法和模型的分 析、比较和运用。 m a t t h e wk u r b a t 和i r i n ak o r a b l e v ( 2 0 0 2 ) 使用水平确认和校准的方法对k m v 模型进 行验证，结果证实预期违约概率值是偏态分布的，并且样本规模大小、样本公司的资产相 关性和预期违约概率的偏态分布对预期违约概率的预测结果有很大的影响，他们选用从 州，姻9 1 年到2 0 0 1 年间数千家公司数据作为样本，计算出样本公司资产相关性处于0 1 至0 2 之间，用预期违约概率中位数代替预期违约概率均值，按照预期违约概率中位数将样本公 司分为两类，结果表明预期违约率的轨迹与实际发生违约率的轨迹匹配性较好。 y a s s a l o u k i n g ( 2 0 0 4 ) 应用期权定价模型，首次研究上市公司的违约率对资产收益 率的影响。实证过程发现公司规模和b m 大小与违约风险有很强的关系，小规模和高b m 的 高风险公司，其收益回报远远高于低风险公司。这一结果表明了违约风险存在规模效应和 b m 效应。v a s s a l o u x i n g ( 2 0 0 4 ) 的研究除了发现违约概率与经济周期有关，在经济衰退 期时特别高外，还进一步通过加入信用风险因子修正的c a p m 模型和f f 三因素模型，验证 信用风险是否被定价及f f 模型因子s m b 与h m l 能否解释违约风险，也得到了信用风险属 于系统性风险的结论，与目前资产定价研究的结论也是一致的。 g o r d y 和c r o u h y ( 2 0 0 3 ) 在对各模型进行模拟的基础上指出，各种不同的模型对在同 一时点的相同资产组合进行评估时得出的结果是相近的。g o r d y 的研究集中于对c s f b 、 c r e d i tr i s k + 模型和c r e d i tm e t r i c s 模型的比较。他在研究中对c r e d i tm e t r i c s 模型进 浙江理工大学硕士学位论文 行了简化，假设债务人或者违约或者履约，没有其他的信用级别变动。他指出，使用相同 的数据，不同的衡量方法具有广泛可比性。c r o u h y 引用的数据是一个涵盖了不同国家、不 同到期日和不同信用质量、包含1 3 种通货的标准债券投资组合。研究结果显示各模型评 估的结果极其相似，最高的仅比最低的高5 0 s j u r w e s t g a a r d 等( 2 0 0 1 ) 根据1 9 9 5 - 1 9 9 9 年间挪威所有有限责任公司的资料，建立了 违约l o g i s t i c 模型，发现：( 运营收入+ 折旧) 总负债、流动比率、利息保障倍数、权 益总资产、l o g ( 总资产) 、公司年龄、地区虚拟变量的作用比较显著。s j u r w e s t g a a r d ( 2 0 0 2 ) 还采用l o g i s t i c 函数建立了l o g i t 信用评分模型，所选择指标预测的正确率很高。! a l t m a n 和s a u n d e r s ( 1 9 9 8 ) 的研究表明，有形资产较少的行业( 如服务业) 的违约损失 率( l g d ) 往往比有形资产密集型行业( 如公用事业部门) 的l g d 高。f r y e ( 2 0 0 0 ) 利用穆迪 评级公司的债券数据研究表明，经济萧条时期的债务回收率要比经济扩张时期的回收率低 三分之一。g r o s s m a n ( 2 0 0 1 ) 的研究也得出了类似的结论。a l t m a n 和p o m p e i i ( 2 0 0 2 ) 的研 究以及h u l l 和p e r a u d i n ( 2 0 0 2 ) 的研究都表明，经济体系中的总体违约率( 代表经济的周 期性变化) 与回收率呈负相关的关系。 a n t h o n ys a u n d e r s 在其信用风险量化一风险估值的新方法与其他范式中对信用风 险量化的方法进行比较充分的分析和研究，p i e t r op e n z a 、v i p u lb a n s a l 对如何利用v a r 度量市场风险进行了深入的讨论( 2 0 0 1 ) ，j o h nb c a o u e t t e 、e d w a r d a i r m a n 等对信用风 险管理演进规律进行了研究( 2 0 0 1 ) 。b a r n h i l l ( 2 0 0 2 ) 在信用等级迁移模型基础上，综合 考虑投资组合的市场风险和信用风险、结合利率、信用价差、外汇汇率风险等多种市场风 险因素，给出了固定的收益投资组合的风险评估方法。r o g e rm s t e i n ( 2 0 2 ) 在对原来的 k m v 模型分析，通过与现实情况对比，提出了模型存在的一些预测问题和与模型相关的改 进意见。p e t e rc r o d b i 和j e f fb o h n ( 2 0 0 3 ) 运用k m v 模型计算金融类公司预期违约率，结 果显示预期违约率能够在公司的信用状况变化时或者破产前准确监测到信用质量的变化。 h u a n ga n dh s n c h u n ( 2 0 0 4 ) 通过对美国和台湾银行信贷数据对信用评级分析发现，采用 神经网络对信用等级变化预测准确率达到8 0 。此外，一些非参数方法也开始运用到了企 业信用风险的预测上，如聚类分析和k 近临判别法。r o s c h 和s c h e u l e ( 2 0 0 6 ) 利用多因 子模型对违约概率和回收率同时建模，估计了回收率的影响因素，并用蒙特卡洛模拟分析 了损失分布对经济资本和监管资产测算的影响。标准普尔和穆迪等在违约损失率的研究领 域也取得了重要的成果。 2 国内学者对现代风险测量和评估模型的研究，也主要是侧重于风险量化方法和模 浙江理工大学硕士学位论文 型的分析、比较和运用。 梁世栋、李勇和方兆本( 2 0 0 2 ) 对现代信用风险研究主要派别的代表性模型( c r e d i t m e t r i c s ，k m v ，c r e d i tr i s k + ，c r e d i tp o r t f o l i ov i e w ) 进行了总结，比较分析了各模 型的原理及优缺点，并简要介绍了各模型的实证效果。邓云胜、沈沛龙、任若恩( 2 0 0 3 ) 用 蒙特卡洛模拟方法度量贷款组合应用风险v a r ，并基于m a t l a b 语言进行了仿真试验，结果 表明利用该方法计算贷款组合信用风险v a r 是有效的。邵欣炜( 2 0 0 4 ) 在吸收国内外最新研 究成果及实施经验的基础上，研究了如何利用最先进的v a r 技术来进行全面深入的市场风 险及信用风险的度量和管理。文章在对信用风险度量和管理的研究中，主要基于v a r 方法， 结合c r e d i tm e t r i c s 模型、k m v 模型和c r e d i tp o r t f o l i ov i e w 模型的原理，分别对这 些方法在资产组合信用风险管理中的应用进行了对比分析，且首次系统全面地论述了信用 风险因素模型，并进一步以零售商业银行为研究对象，说明了信用风险因素模型在计算风 险值中的应用。赵先信( 2 0 0 4 ) 总结了1 9 8 8 年巴塞尔资本协议以及于2 0 0 6 年实施的巴塞 尔新资本协议对这三种主要风险的计量方法，详细介绍了商业银行包括信用风险在内的内 部模型和监管模型，以及如何将风险计量结果应用于资本配置、风险定价、限额设定和业 绩评估，特别对信用风险的计量方法和一些相关的重要问题做了深入分析。高伶( 2 0 0 0 ) 认 为银行信贷风险的管理关键在于对借款企业的违约风险的控制，并借鉴国外银行对企业违 约风险的评估模型，利用层次分析法，建立起我国银行信贷风险预警模型，对银行信贷风 险管理具有一定的指导意义。朱小宗、张宗益( 2 0 0 4 ) 从多方面剖析了当前比较著名的现 代信用风险度量模型，并进行了范式比较和实证比较。陈忠阳( 2 0 0 4 ) 对决定信用风险关键 参数之一的违约损失率( l g d ) 进行了较为全面的分析。吴军、张继宝( 2 0 0 4 ) 对目前国外主 要的四种信用风险量化模型c r e d i tm e t r i c s 模型、k m v 模型、c r e d i tr i s k + 模型和c r e d i t p o r t f o l i ov i e w 模型进行了比较分析，探讨了信用风险量化模型在我国的实际应用问题。 金黎黎( 2 0 0 5 ) 以国内某商业银行的数据为样本，采用国外的信用转移矩阵和风险溢 价，结合我国的无风险收益率，违约回收率，建立了c r e d i tm e t r i c s 模型并计算v a r 值， 认为c r e d i tm e t r i c s 模型对于国内的商业银行信用风险度量是可行的。庞素琳等利用概 率神经网络( 2 0 0 5 ) 、b p 算法( 2 0 0 5 ) 分别构筑了信用风险评价及预警模型，把现代数学 研究应用到了商业银行信用风险的度量与预警上，结果较好。沈沛龙( 2 0 0 5 ) 比较研究了 违约损失率建模的多种最新方法，其中包括非参数模型和神经网络方法。李志辉和李萌 ( 2 0 0 5 ) 对f i s h e r 线性方法、l o g i t 模型、b p 神经网络技术实证检验了其在中国的实用 情况，建议对几种方法结合使用。武剑( 2 0 0 5 ) 对巴塞尔内部评级法涉及的重要风险要素 l o 浙江理工大学硕士学位论文 违约概率和违约损失率做了大量的理论研究和技术探讨。付正辉( 2 0 0 5 ) 则从巴塞尔新资 本协议出发，深入浅出的分析了新协议框架下的信用风险、市场风险、操作风险和资本配 置等问题，在研究了我国商业银行风险结构与特征的基础上，揭示了新协议对我国银行业 的冲击并提出相应的应对措施。刘铮铮，李家军( 2 0 0 6 ) 借鉴c r e d i tm e t r i c s 模型的建模 思路和方法对我国商业银行的贷款资产风险度量模型进行计算因子和方法改进，使其在符 合实际情况的同时更加客观和动态化。张海燕(