（管理科学与工程专业论文）银行信贷资产组合信用风险测量模型分析.pdf

中国科学技术大学硕士学位论文银行信贷资产组台信用风险测量模型研究 内容摘要 风险测量的建模和管理技术是银行的核心竞争力之一，在加入w t o 后，国内商业银行 与国外银行的竞争中的主要差距将体现在风险管理水平上。而运用v u r 方法对信贷资产组 合进行风险管理己成为国际银行界晟主要的风险管理方法，但通过对当前比较知名的模型的 比较分析发现，模型大都采用蒙特卡洛模拟在v a r 框架内计算最大损失。然而这种方法存 在问题是，通常会产生很大的计算负荷，并且不能涵盖特定信用风险的各个方面。 本文目的在于提供一种简单的模型方法来迅速、准确地估计银行信贷资产信用风险的最 大损失值和v a r a 围绕这条主线，首先分析了信用风险测量模型应用的现实背景，包括对信 用风险测量技术发展历程的简要同顾，新巴塞尔协议有关信用风险测量技术的相关规定。之 后文章对模型建立的理论基础进行了论述，文中所介绍的v a r 的基本思想和计算方法、基 于两种模型的信用风险损失的定义等分别构成了模型的思想基础和技术基础。在建模过程 中，文章还对模型所必须的基本定义、参数及其假定、重要参数值的获得途径等作了必要的 论述，而后的模型推导过程则具体分为违约相关情况下的集中风险度量和最大损失的计算两 个阶段进行。为了验证模型的适用性，文章应用了一个现实的贷款组合案例进行了分析，最 后则是对模型进行了总体评价，指出模型的应用适用性和局限性。 关键词：信贷资产组合信用风险模型 2 中国科学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组台信用风险测量模型研究 a b s t r a c t t h ea b i l i t yt om o d e la n dm a n a g ec r e d i tr i s ki so n eo ft h ec o r e s tc o m p e t e n c eo ft h eb a n k i n g a f t e rt h ee n t e r a n c eo fw t o ，i tw i l lb et h em a i nd i f f e r e n c eb e t w e e nt h en a t i o n a lb a n ka n d m u l t i n a t i o n a lb a n k 、s c o m p e t e n c ea p p l y i n g t h ev a r ( v a l u ea tr i s k 、t om o d e lc r e d i tr i s k i s b e c o m i n gt h em o s ti m p o r t a n tm e t h o di nw o r l d 、sb a n k i n gi n d u s t r y 。b u tac o m p a r a t i v ea n a l y s i so f c u r r e n tr i s km a n a g e m e n tf r a m e w o r ks h o wt h a tt h ep r e s e n tm o d e lu s et h em o n t ec a r l os i m u l a t i o n m e t h o dt oc a l c u l a t ev a ra n dm a x i m u ml o s s h o w e v e r , s u c hs i m u l a t i o n s m a yi m p o s eh e a v y c a l c u l a t i o n1 0 a d s a n dt h em e t h o dc a n tm o d e la 1 1k i n d so f t h er i s k t h i sp a p e rp r o p o s eas i m p l i f i e dm e t h o dt h a tq u i c k l ya n da c c u r a t e l ye v a l u a t et h em a x i m u m l o s sa n dv a rw i t hm i n i m a ls i m u l a t i o nb u r d e n f i r s t ，w ea n a l y s et h eb a c k g r o u n dt oa p p l yt h ec r e d i t r i s km o d e l ，i n c l u d i n gt h es i m p l er e v i e wo f c r e d i tr i s kd e v e l o p m e n t , t h er e l e v e n tr e g u l a t i o no f c r e d i t r i s km e t h o di nn e wb a s l ea c c o r d i n g a f t e rt h a t ，w et a l ka b o u tt h et h e o r yb a s i so ft h e s i m p l e m o d e l t h et h i n k i n ga n dc a c l u l a t em e t h o do fv a ra n dt h ed e f i n i t i o no fl o s si n n e wb a s e l a c c o r d i n ga r et h em e t h o d i c a lb a s i sa n dt e c h n i c a lb a s i so ft h es i m p l em o d e l j nt h ep r o c e s st o d e v e l o p t h em o d e l ，t h ep a p e rm a k ean e s s e c o r y a n a l y s i so f t h ei n p u t sp a r a m e t e ra n dh o wt og e tt h e i n p u t s w h e r e a f t e rt h ep r o c e s so fd e v i a t i o no f t h em o d e li sd i v i d e nt w op a r t i o n ：t h em e a n s t a n d a r d d e v i a t i o na p p r o a c hu n d e rc o r r e l a t e dd e f a u l t sa n dt h ec a c u l a t i o no f m a x i u ml o s s i no r d e rt o v a l i d a t et h em o d e l ，t h ep a p e rm a k eat r u el o a np o r t f o l i o sd ot h i s a tt h ee n do f t h e p a p e r , w ea c c e s s t h em o d e l sl i m i t i n g k e yw o r d s ：c r e d i tp o r t f o l i oc r e d i tr i s km o d e l ! 里型兰苎查查堂堡主兰堡堡三兰 塑堑笪生望耋塑鱼生旦墨堕型里垄型型壅 引言 当前，世界各太银行的风险管理手段基本趋于一致，各银行管理水平的差别主要体现在 能否有效地识别风险、定位风险、计量风险和监控风险。确切地说，先进银行能准确计算出 每笔交易及各种资产组合所包含的风险类型、风险程度和风险走势，并制定出有针对性的风 险缓解策略，是实施风险定价、限额管理、授权管理、审批管理、资本金配置以及绩效考核 等一切风险管理手段的基础条件。 目前，大多数国际先进银行都使用先进的风险测量模型进行风险计量与管理，据权威的 银行家杂志统计，2 0 0 0 2 0 0 2 年全球最大的1 0 0 家银行中有9 2 家建立了比较完备的内 部风险模型体系，根据穆迪评级结果，2 0 0 2 年全球a 级以上银行中8 4 在风险管理中使用 内部评级系统，其中欧洲为9 5 2 、美洲为8 7 6 。显然，风险测量模型正在成为银行集约 化风险管理的基础手段，是银行全面风险管理水平的重要标志，是银行的核心竞争力之一。 银行信用风险的量化是当前国际银行业发展的前沿课题。1 9 9 9 年7 月份，巴塞尔银行 监管委员会又公布了关于银行业信用风险的指导，也明确指出银行在管理信用风险中，鼓励 各国际活跃银行开发并使用资产组合信用风险模型。最近，美国华盛顿国际金融研究所针对 当前的主要信用风险模型以及资产组合模型进行了分析测试，旨在找出衡量信用风险的最好 方法，为计量信用风险确定一种比较规范的模型，并用于确定资本金的分配，从而为国际银 行业的发展及其风险监管创造条件，并计划与巴塞尔银行委员会合作进行这方面的工作。 在用于银行信贷资产组合信用风险测量的模型中，y a r 方法最为引人注意。本文的目的 在于运用v a r 的基本思想设计一种较为简单、准确地测量信贷资产组合信用风险的模型， 从而能够提供一个测量不同地区、不同部门、不同行业等的信用风险的框架，便于银行识别、 测量和管理信用风险，能够更精确地估计单个资产组合的信用风险，能够对企业的信用质量、 市场变化及经济环境的变化做出迅速的反映。 本文研究体系由五个部分组成，第一部分对新巴塞尔协议的最新发展进行了论述，并展 示了国际信用风险管理实践的发展过程。作为国际银行业监管最普遍接受的原则，新巴塞尔 协议在国际金融业发展和我国加入w t o 的新形势下。对我国银行业风险管理的发展指明了 方向，这也是本文简单模型方法的建立的现实背景，在本部分还对各种模型进行了比较分析， 指出当前模型存在的一问题，如计算负担、风险测量不全面等，本文简单模型方法力图在这 4 中国科学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组合信用风睑测量模型研究 方面作出进一步的工作；第二部分着重为模型的建立作好基础工作，本部分有关信用风险的 定义、v a r 的基本思想和计算方法等内容分别构成了模型建立的理论基础、方法基础。第 三部分介绍了银行信贷资产组合信用风险测量简单模型方法的基本框架，对模型所涉及的相 关定义、参数和基本假设作了规定，对模型比较重要的参数，如违约概率和违约相关系数等 内容作了详细的说明，而后分阶段详细推导了模型建立的过程和方法。第四部分则试图通过 一个现实的信贷资产组合作为案例，计算出模型的结果，并在案例分析过程中对简单模型方 法进行评价和修正。第五部分作为本文的结束语。 5 中固科学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组合信用风险测量模型研究 1 信贷资产组合信用风险管理简述 本部分主要对国际金融业风险管理技术发展历程进行了简单回顾，我们注意到，在v a r 方法框架f ，实施全面风险管理已成为今后风险管理的必然方向。同时还总结分析了新巴塞 尔协议的中有关信用风险测量的方法，作为国际银行业风险监管普遍接受的基本原则的巴塞 尔协议，在提供一般风险管理技术的基础上，特别鼓励大银行开发自己的资产组合风险测量 模型，以加强包括信用风险在内的风险管理能力。从当前来看。国际银行业已经开发了一些 测量信用风险的模型，本部分还对这些模型进行了比较分析，指出模型存在的问题并试图在 本文建立的模型中对这些问题加以改进。信用风险测量和建模技术己成为银行的核心竞争力 之一，特别是在我国加入w t o 的新形势下，我国银行业更应该发展自己的信用风险管理测 量模型，这是本文模型方法的建立的现实背景。 1 1 风险管理技术的发展历程 近年来，在国际银行业加强风险管理的实践中，一些重要的新方法不断出现，并得到推 广和应用，近2 0 年来国际银行业风险管理的发展历程大致经历了以下几个阶段： 1 1 1 8 0 年代初，受债务危机的影响，银行普遍开始注重对信用风险的防范与 管理，其结果是1 9 9 8 年巴塞尔协议的诞生。该协议通过对不同类型资产规定不同权数 来量化风险，是对银行风险比较笼统的一种分析方法。 1 1 2 9 0 年代以后随着衍生金融工具及交易的迅猛增长，市场风险日益突出， 几起震惊世界的银行和金融机构危机大案( 如巴林银行、大和银行等事件) 促使了人们对市 场风险的关注。一些主要的国际大银行开始建立自己的内部风险测量与资本配置模型，以弥 补巴塞尔协议的不足。主要进展包括：( 1 ) 市场风险测量新方法一v a l u e a t r i s k ( v a r 、 风险价值方法) 。这一方法的最主要代表是摩根银行的“风险矩阵( r i s k m e t r i c s ) 系统”：( 2 ) 银行业绩衡量与资本配置方法一信孚银行的“风险调整的资本收益率( r i s k a d j s t e dr e t u m 0 1 3 c a p i t a l ，简称r a r o c ) ”系统。 1 1 3 最近几年，一些大银行认识到信用风险仍然是关键的金融风险，并开始 关注信用风险测量方面的问题，试图建立测量信用风险的内部方法与模型。其中以 j e m o r g a n 的c m d i t m e t r i c s 、c r e d i t s u i s s e f i n a n c e i a l p r o d u c t s ( c s f p ) 的c r e d i t r i s k + l jk m v 的 测量方法等三个信用风险管理系统最为引人注目。 6 中周利学技术大学顾士学位论文银行信贷资产组合信用风险测量模型研究 1 1 4 1 9 9 7 年亚洲金融危机爆发以来，世界金融业风险( 如1 9 9 8 年美国k 期资 本管理公司损失的事件) 出现了新的特点，即损失不再是由单一风险造成的，而是由信用风 险和市场风险等联台造成的。金融危机促使人们更加重视市场风险与信用风险的综合模型以 及操作风险的量化问题，由此全面风险管理模式引起人们的重视。 经过多年努力，风险管理技术已达到可以主动控制风险的水平。目前有关研究侧重于 对已有技术的完善和补充，而风险价值法在信用风险及操作风险等领域的发展也已经比较成 熟。并且运用v a r 法测量信用风险也正在成为国际银行业的发展方向。 7 中国科学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组合信用风险测量模型研究 1 2 新巴塞尔协议中推荐的信用风险测量方法 较之1 9 8 8 年的巴塞尔资本协泌，巴塞尔新资本协议将资本金约束的范围拓展到包括信 用风险、市场风险、操作风险在内的三大风险，但是，如同当前银行业经营的现实状况一样， 信用风险依然是影响银行资本金充足水平的支配性的风险类别。因此，新资本协议在衡量信 用风险方面，提出了一系列新的监管框架，其中的重要创新就是提出了多种风险的识别和衡 量方法，即标准法( s t a n d a r d i s e d a p p r o a c h ) 和内部评级法( i n t e r n a l r a t i n g s b a s e d a p p r o a c h ， 以下简称i r b 法) ，并结台1 9 8 8 年巴塞尔协议在衡量信削风险方面的不足，提出了一系列 的改进举措。伴随着这些新的监管框架的实施，巴塞尔新资本协议也在多项风险监管的理念 方面提出了新的发展方向。简而言之，运用新的方法进行信用风险的识别和衡量，进而据此 配置资本金，可以说是对全球银行界信贷风险识别和衡量方法的一次巨大变革，值得我国银 行业深入研究。 1 2 1 标准法 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，致使资产置于俦的风险加权类。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 应保持方法的一不能通过一致。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、通用性和信用资源的充分性，而且监管当局要注意对上述标准的识别。 由于标准法主要依靠外部评级机构确定资产的风险权重，适用于复杂程度不高的银行。 通常看来，新协议的标准法是为了保证新旧资本协议平稳过渡的一个衡量方法，其基点是在 基本保持1 9 8 8 年资本协议的信用风险衡量方法的基础上，对其实践中存在的缺陷进行了适 度的改善。新协议的标准法基本上沿用了1 9 8 8 年版资本协议的划分信贷风险方法，但是作 了适度的调整，新的资本协议在继续保留原有的将信贷资产划分为1 0 种的基础上( 具体包 括：主权贷款( c l a i m so ns o v e r e i g n ) ，公营机构贷款( c l a i m so np s e s ) ，多边发展银行贷款 ( c l a i m so i l m d b s ) ，银行贷款( c l a i m so nb a n k s ) ，工商贷款( c l a i m so n c o r p o m t e s ) ，住宅按 揭贷款( c l a i m ss e c u r e db yr e s i d e n t i a lp r o p e r t y ) ，商业楼字贷款( c l a i m ss e c u r e do nc o m m e r c i a l r e a le s t a t e ) ，和其它贷款) 。同时，新协议中的标准法还根据实际状况，补充了两种业务量不 断增大的贷款种类，这就是所谓对证券公司贷款( c l a i m so i 2s e c u r i t i e sf i r m s ) 和高风险贷款 ( h i g h r i s kc a t e g o r i e s ) 。 8 中国科学投术大学硕士学位论文 银行信贷资产组台信用风险测量模型研究 另外，与1 9 8 8 年的资本协议相比，新资本协议中的标准法还取消了对工商贷款和银行 贷款风险权重的主权下限( s o v e r e i g nf l o o r ) ，增加了风险权重划分档次，更加细致地划分风 险，主要表现在，一方面突破旧协议中风险权重最高为】0 0 的上限，对主权贷款、银行贷 款和工商贷款增加了1 5 0 系数档，另一方面对工商贷款增加了5 0 系数档。同时，新的标 准法还面对金融业不断发展的信贷风险缓释降解技术( c r e d i tr i s km i t i g a t i o nt e c h n i q u e s ) ，接 受了更多降解信贷风险的押品和技术，作为调节风险权重的手段。 新资本协议中的标准法还针对1 9 8 8 年资本协议中受到最多非议的主权风险评定方法进 行了修订，这表现为取消了j 1 3 协议中歧视性的、易产生资本套利的区分经台组织成员国 ( o e c d ) 的方法。同时，新协议的标准法引入了外部评级( e x t e r n a lr a t i n g s ) ，将信贷资产 的风险权重( r i s kw e i g h t ) 与其外部评级相联系，将以往粗线条风险识别架构( b r o a d b r u s h f r a m e w o r k ) 改进成具有一定风险敏感性( r i s k s e n s i t i v e ) 的架构。 1 2 2 内部评级法 新框架的旷日持久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，它实际上是用内部评级 取代了标准化方法中所使用的外部信用评级。内部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1 7 1 ，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 应用资产组台信用风险模型估计资本充足率铺平的道路。但是，内部评级系统在应用之前应 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。 作为对标准法的改进，i r b 法对信用风险的度量就相对细致、精确、严谨。它计量信用 风险的依据是对借款人和特定交易类型风险特征的评估，允许商业银行在评估资产组台的信 用风险时，使用银行自己对借款人资信情况的评估资料。i r b 法要求银行对每个客户的资信 情况进行评估，并将结果转换为对未来潜在损失量的估计值，以此构成确定最低资本要求的 基础。新资本协议鼓励国际银行采取i r b 法，规定了初级和高级两种i r b 法，无论哪种方 9 中国科学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组合信用风险测量模型研究 法风险权重范围都较其他方法更加多样化，对风险更具敏感性。 新资本协议倡导的信用风险评级的内部评级法根据不同的风险暴露敞 2 1 规定了不同的 风险权重计算函数。具体而言，银行必须将银行账面上的敞口归为广义的六种敞口之一( 这 六种敞口显示了不同的信用风险特征) ，即公司、主权、银行、零售、项目融资以及股权。 六种不同的风险敞口中，企业、银行和国家风险暴露的处理方法相似，对零售、项目融资和 股本风险暴露另有处理。尽管计算信用风险权重公式各有差别，但思路却基本一致。主要是 根据违约概率( p d ) ，指债务人违反贷款规定，没有按时偿还本金和利息的概率：违约损失 率( l g d ) ，指债务人没有按时偿还本金和利息给银行带来的损失的状况，它表现为单位债 务的损失均值：违约风险值( e a d ) ，指交易对象违约时，对银行所面临的风险的估计；期 限( m ) ，指银行可以向监管当局提供交易的有效合同期限等因素决定一笔授信的风险权重， 风险要素既包括借款人又考虑到借款_ ：1 = 具。然后，银行根据标准参数或内部估计确定其风险 要素，并计算得出银行所面临的风险。 在初级的内部评级法中，银行可以通过内部估算模型来确定违约概率，同时采用相对简 单的、标准化的定值方法确定其他因素( 如l g d 、e a d 等风险因素) 。在高级的内部评级 法中，银行需要对计算风险权重的每一因素都采用内部模型来确定。在两种内部评级方法中， 新资本协议都给出一个连续的风险函数，而不一定要与标准法下的不同评级及其风险权重相 对应，这一变化被视为新资本协议的一大进展。 1 2 3 资产组合信用风险模型 这是新框架推荐的第三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( 或称置信水平) 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。资产组合信用风险模型可计算在一定持有期内和一定置信 水平下资产组合的最大损失，最大损失减去期望损失就是非期望损失，在风险管理中这种非 期望的损失就需要额外资本来担保。它们的关系可以参见图一。 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，有且于银行识别风险、测量和管理风险，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，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， 1 0 中国科学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组台信用风险测量模型研究 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，更准确的风险纯挣定 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 的集中风险紧密聪系起来，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。在资产组台信用风险模型正 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。 新协议明确指出：些利用内部评级的、复杂程度更高的银行还建立了以评级结果( 以 及其它因素) 为基础的信用风险模型。这种模型旨在涵盖整个资产组合的风险这一特点，在 仅仅依靠外部信用评级或内部信用评级中是不存在的。委员会对一些银行已在风险管理中运 用这种模型表示欢迎，但是由于一系列困难的存在，包括数据的可获得性以及模型的有效性， 很显然信用风险模型目前还不能在最低资本的制定中发挥明显作用。”委员会希望在经过进 一步的研究和实验后，使用信用风险模型将成为可能，并将计划关注这方面的进展。 这说明，巴塞尔银行委员会在一定程度上肯定了目前摩根等国际大银行使用的计量信用 风险的模型。 中国科学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组合信用风险测量模型研究 1 3 信贷资产组合信用风险测量模型比较分析 新巴塞尔胁议允许银彳了使用内部模型评估与市场风险和信用风险相关的监管资本。目前 国际上运用v a r 模型测量和管理信贷资产组合的风险已经取得了很大进步。虽然不同的银 行和金融机构可能会采取它们自己的信用风险测量模型，但总体来说，国际上摄引人注意和 公开程度最高的模型有四个：j p 摩根的c r e d i t m e t r i c s 、k m v 公司的p o r t f o l i o m a n a g e r 和c s f p 的c r e d i t r i s k + hm c k i n s e y 的c r e d i t p o r t f o l i o v i e w 。 1 3 1 ，c r e d i t m e t r i c s ：其方法基于在一定时间内( 通常是一年) 信用等级变动分 析，即从某一信用等级变动至另一信用等级的概率。该模型可以得出提前一定时间的信贷资 产的价值的分布，一般是一年。而资产价值的变动是与债务人最后的信用等级变动，包括上 升、下降或违约等相关的。 1 9 9 7 年4 月初，美国j p 摩根财团与其他几个国际银行一德意志摩根建富、美国银行、 瑞士银行、瑞士联合银行和b z w 共同研究，推出了世界上第一个评估银行信贷风险的证券 组合模型：c r e d i t m e t r i c s 。该模型以信用评级为基础，计算某项贷款或某组贷款违约的概率， 然后计算上述贷款同时转变为坏账的概率。该模型通过v a r 的数值的计算力图反映出：银 行某个或整个信贷组合一旦面临信用级别变化或拖欠风险时所应准备的资本金数值。该模型 覆盖了几乎所有的信贷产品，包括传统的商业贷款；信用证和承付书；固定收入证券：商业合同 如贸易信贷和应收帐款；以及由市场驱动的信贷产品如掉期合同、期货合同和其他衍生产品 等。具体计算步骤是首先对信贷组合中的每个产品确定敞口分布；其次，计算出每项产品的 价值变动率( 由信用等级上升、下降或拖欠引起) ；再次将单项信贷产品的变动率汇总得出 一个信贷组合的变动率值( 加总时应考虑各产品之间的相互关系) 。 由此可见，在假定各类资产相互独立的情况下，每类资产信用风险组合的风险值等于该 类资产的敝口分布与其信用等级变动或拖欠的变动率。即等于信用等级变动或拖欠变动率 贷款额。 1 3 2 k m v 公司是一家专门从事信用风险分析的公司，该公司开发了一种基于 扩展数据库的信用风险评估技术，以评价违约概率和相对于违约风险和等级变动风险的损失 分布。不同于c r e d i t m e t r i c s ，k m v 方法依赖于债务人的“期望违约频率”，即e d f ，而不是 由评级机构提供的平均历史违约率。 上述两种方法都依赖于默顿的资产模型，并在具体的运用中对资产模型条件的进行了较 大的简化或变通。而这种方法的危险性也是有目共睹的，也无法满足全面风险分析的要求。 1 3 3 1 9 9 7 年，c s f p 发布了c r e d i t r i s k + ，它仅关注违约风险，假定单个贷款资 】2 中国科学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组合信用风险测量模型研究 产的违约服从泊松分布，而信用等级变动的风险在模型中不作考虑。 1 3 4 m c k i n s e y ，一个咨询公司，发布了c r e d i t p o r t f o l i o v i e w 模型，与c r e d i t r i s k _ 相似，只关注违约风险。该模型是离散的多阶段模型，违约概率是诸如失业率、利率水平、 经济增长率、汇率水平、政府支出等宏观经济变量的函数。 以上四个模型的综合比较分析见表一： 表一：信用风险测量模型比较分析 i 比较纬度 c r e d i t m e t r i c sc r e d i t p o r f f o l i o v i e wc r e d i t r i s k +k m v 违约风险定义 m t mm 1 m ，d md md m m l m 风险驱动因素资产价值宏观因素预期违约率资产价值 信用事件波动性不变，基于历史可变，是一套正态分布 可变服从泊松分a j 变，预期违约举 ( 即违约概率)数据的固定或的宏观因素和冲击的布。均值服从伽玛随新信息被纳入 离散值对数函数分布股票价格而变化 相关性假设多变量正态因素载荷独立，联台分布多更量正态 l 回收率 随机随机在时间段内不变 不变或随机 l 数学方法模拟分析模拟分析分析 从各种模型在不同的信贷资产组合中的实际应用来看，每种模型都有其内在的合理性。 但这些模型都有一个共同的假设，即利率和风险敞口水平是可决定的。所有三种模型都关注 一系列相同的重要因素，如违约概率和违约相关性。然而，他们在怎样处理这些因素上具有 很大的不同。c r e d i t m e t r i c s 和p o r t f o l i om a n a g e r 假定违约概率是非随机的，而c r e d i t r i s k + 月, 0 假定违约概率本身为随机变量。c r e d i t m e t r i c s 和p o r t f o l i om a n a g e r 中所使用的违约相关系数 是从资产回报的相关性中推导出来，而c r e d i t r i s k + 违约相关性是根据同一违约率下资产的 相关性计算得来。c r e d i t m e t r i c s 和p o r t f o l i om a n a g e r 利用蒙特卡洛模拟方法获得损失的统计 结果，这种方法在实际执行中十分耗费时间，而c r e d i t r i s k + 使用分析方法计算资产组合的 损失分布。 从以上比较可以看出，c r e d j t r i s k + 中的计算方法与c r e d i t m e t r i c s 和p o r t f o l i om a n a g e r 中 所使用的计算方法存在很大的不同，在这方面，有很多学者对其进行了比较。如b r o e k e ra n d r o l f e s ( 1 9 9 8 ) 研究如何将信用等级的变化因素与c r e d i t r i s k + 模型框架相结合，k o y l u o g l u 和h i c k m a n ( 1 9 9 8 ) 以及c r o u h y 、g a l a i 和m a r k ( 2 0 0 0 ) 详细探讨了不同的模型方法之间的异 同，作了较为深入的比较研究：g o r d y ( 2 0 0 0 ) 更为详细的研究了c r e d i t m e t r i c s 和c r e d i t r i s k + 之间的结构和数理结果。 就目前所应用的模型来说，存在以下问题：1 ) 用于测量信用风险的模型通常直接引用 金融市场风险模型的方法，但在实践中信用风险比市场风险模型更难于操作。如信用风险模 13 中国科学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组合信用风险测量模型研究 型处理的是违约事件，而不能简单的假定为正态分布；2 ) 模型所需数据的获得受到更多限 制，从而影响到参数的设定和估计的许多方面，这些参数包括违约率、违约回收率和违约相 关性等：3 ) 模型所测量的信用风险的种类不够全面，如c r e d i t m e t r i c s 关注等级迁移风险， c r e d i t r i s k + 只关注违约风险，两者对集中性风险的关注都不够全面。4 ) 正如我们在3 5 中 介绍的那样，模型所采用的模拟法相当耗费时间。当一个银行有许多风险敞口的时候，信用 风险的模拟要求巨大的计算负荷，甚至最强大的计算机得出结果也需要很长时间的计算，不 能很好的动态地反映风险的变动情况。 针对上述问题，在中国银行业加入w t o ，面对日益严峻的竞争情况下，根据巴塞尔协 议有关信贷资产组合信用风险测量的相关规定，本文希望运用v a i l 的基本思想设计一种较 为迅速、准确地测量信贷资产组合信用风险的简单模型方法，从而能够提供一个供日常监测 不同地区、不同部门、不同行业等的信用风险模型，以便银行能迅速、简便地识别、测量和 管理信用风险，更精确地估计单个资产组合的信用风险，特别是集中性风险，能够对企业的 信用质量、市场变化及经济环境的变化做出迅速的反映。 1 4 中国科学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组合信用风险测量模型研究 2 信贷资产组合信用风险测量模型建立的 理论基础 模型的建立需要一定的理论基础，本章从思想和方法上对简单模型建立的理论基础进行 了分析，对信用风险损失的定义、v a r 概念及计算等进行了阐述。 2 1 信用风险损失的定义 计算信用风险，必须定义损失的概念。巴塞尔委员会推荐两种方法1 ：即违约模型( d m ) 和市场模型( m t m ) ，违约模型定义损失只有在持有期内借款人违约时损失才会发生：而 m t m 模型除违约因素外还考虑借款人信用质量： 2 1 1 基于d l v l 模型的信用风险损失 d m 模型中信用损失是借款人在计划期内违约所产生的损失。它只考虑两种情形的信用 状态变化，即违约与正常。如果贷款正常，则不存在损失，如果贷款违约，则信用损失为借 款人贷款的合同金额与清算期后贷款的实际净现金流的差的现值。它可以用违约下的损失来 表示( l g d ) 。 若出现以下一种情况或同时出现以下两种情况，债务人将被视为违约：1 ) 银行认定， 除非采取追索措施，如变现抵押品( 如果存在的话) ，借款人可能无法全额偿还对银行集团 的债务。2 ) 债务人对于银行集团的实质性信贷债务逾期9 0 天以上。若客户违反了规定的透 支限额或者新核定的限额小于目前的余额，各项透支将被视为逾期 假定一资产组合有开个风险敞口，风险敞口i ( i = 1 , 2 ，, ) 在将来某个时刻的违约率为 p ，风险敞口的金额为v ，违约下的回收率为l ( 0 s 1 ) 。则资产损失l 服从以下分 布： d ：1 ( a ) 4 l o( 1 一p ，) 因此，在给定的时间内一个组合的预期信用损失是各单个资产预期信用损失的和，即 l = d ，v f ( 1 一1 ) ( 2 1 1 ) 在( i ) 式中，损失值是一个离散变量，但当月充分大并且变量间隔充分小时，它可以 b a s e lc o m m i t t e eo nb a n k i n gs u p e r v i s i o n 1 9 9 9 】 1 5 ! 旦型兰垫查查堂堡圭堂堡丝苎 堡笪笪塑塑主望鱼堕旦墨堕型墨竖型! ! 壅 看作是一个边续分布。假定违约回收率l 为零，并且忽略违约相关性的情况f 损失l 的期 望和 方差为： 日上 = p ，v j ( 1 一i ) ( 2 1 2 ) v a r l i = p 胛一p ，) v ， ( 2 1 - 3 ) i = 1 2 1 2 基于m t m 模型的信用风险损失 在m t m 模型中信用损失的产生是由于信用t 具的等级质量的变化引起的，这种信 用等级的变动包括信用等级的上升、下降与违约。实际上，m t m 模型是一种多等级资产信 用组合模型，通过资产信用组合期初与期末的价值来估计信用损失。 风险敞i 的信用等级移动到等级k ( t = 1 ，聊) n 概g n p ( p “= 1 ) ， 风 t = t 险敝口i t 目前价值与其信用等级移动到k 时的价值这间的差为d v p ，。由可以通过一组随机 变量1 ，m ( 肌表示违约) 来计算 d ( p l f ) ： - ( p 。) 则资产组台的损失l 可以表示为 三= d v 印 损失的期望值为 e = d v ( 2 1 4 ) 在国际银行业的实践中，上述两种模型都具有一定的有效性，但相对来说，d m 模型更 适用于商业银行传统贷款业务。考虑到当前我国商业银行贷款资产信用风险在金融风险中所 占比重较大，贷款的的次级市场发展不充分，不能支持测量信用风险的盯市或交易方法，采 用d m 模型米设计自己的v a r 模型更合适一些。因此本文中损失的定义采用d m 模型，即在 1 6 中国科学技术大学硕士学位论文银行信贷资产组台信用风险测量模型研究 本文中不考虑由于等级的变化而导致市场价值的变化。 1 7 中国科学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组合信用风险测量模型研究 2 2 v a r 方法的基本原理、计算方法及在信用风险测量中的应用 本节别v a r 方法的基本原理、计算方法及在食用风险测量中的应用特点和局限性进行简 要分析。 2 2 1 v a r 的概念及基本原理 在风险管理的各种方法中，v a r 方法晟为引人瞩目。尤其是在过去的几年里，许多银 行和法规制定者开始把这种方法当作全行业衡量风险的一种标准来看待，即国际上v a r 已 经成为金融机构风险管理以及主管机关监理的重要指标。 v a r ( v a l u ea tr i s k ) ，即“风险价值”，亦称最大损失估计，是指在正常的市场条件和 给定的置信度内，某种金融资产或证券投资组合在持有期内所面临的市场风险大小和可能遭 受的潜在最大价值损失。它的评估和计量充分考虑了金融资产对某种风险来源( 如利率、汇 率、商品价格、股票价格等基础性金融变量) 的敝口和市场逆向变化的可能性。 v a r 本质上是对证券组合价值波动的统计测量，其核心在于构造证券组合价值变化的概 率分布。基本思想仍然是利用证券组合价值的历史波动信息来推断未来情形，只不过对未来 价值波动的推断给出的不是一个确定值，而是一个概率分布。例如已知过去1 0 1 天的某一证 券的历史波动情况，推断第1 0 2 天该证券的价值。最简单的方法是计算过去1 0 1 天该证券的 波动( 如标准羞) ，以此得出第1 0 2 天该证券的价值波动。但这样得出的值实际上是一种用 过去的平均情况推断未来，误差显然太大。而v a k 的思想则是，在过去1 0 1 天的波动构成 了1 0 0 种波动情景，在第1 0 2 天每一种波动情景都可能发生因此第1 0 2 天的价值波动存在 1 0 0 种可能性，由此其价值波动构成了一个概率分布。 图2 2 1 ：母大损失、期望损失与非期望损失( v a r ) 关系图 简单来说，v a r 是指在一定的持有期及置信度内，某一证券组合所面临的摄大的潜在损 失。更直接的，一定置信度下预测的最大损失值减去期望损失值就是v a r 值。用统计学公 1 8 中国利学技术大学硕士学位论文 银行信贷资产组合信用风险测量模型研究 式来表不： p ( p 一v a r ) = 1 一a 其中p 为证券组合在持有期a t 内的收益，v a r 为在置信水平a 下处于风险中的价值。 例如，某银行在2 0 0 0 年某天的9 5 置信度下v a r 值为1 5 0 0 万美元，其含义是指该银 行可以以9 5 的可能性保证，2 0 0 0 年某一特定时点上的证券组合在未来2 4 小时之内，由于 市场价格变动而带来的损失不会超过】5 0 0 万美元。 在v a r 的定义中有硒个定量参数需要关注，即持有期的长度和置信水平，任何v a r 只 有在给定这两个参数的情况下才有意义。持有鲷是计算v a r 的时间范围，选择持有期时， 往往需要考虑四种因素：流动性、正态性、头寸调整、数据约束。就目标期间而言，期间越 短越能及早侦测出问题，但越频繁的监控其成本也就越高，因此目标期间的选择必须在这两 者之间取得平衡点，以巴赛尔监理委员会的规定为例，其目标期间为十天。站在风险值系统 使用者的角度，目标期间的选择则必须考量其投资组合中资产的特性，对于资产变动快速的 商业银行而言，其目标期间大多设定为一天。至于退休基金，因为其投资组台的变动不如商 业银行迅速，因此大多以一个月为风险值的目标期间。 置信水平的选择依赖于对v a r 验证的需要、内部风险资本需求、监管要求以及在不同 机构之间进行比较的需要。而信赖水准的决定则更主观，巴赛尔监理委员会是规定9 9 的 信赖水准；以银行业为例，信孚银行( b a n k e r st r u s t ) 亦为9 9 ，花旗银行( c i f i b a n k ) 则是 9 5 4 ，j r m o r g a n r i s k m e t r i c s 以及美国银行( b a n k a m e r i c a ) 则选择9 5 的信赖水准。 2 2 2 v a r 的计算方法 v a r