（金融学专业论文）现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用.pdf

中文摘要 近2 0 年来，国际信用风险计量管理领域发展出了一套完整的模型体系，其 中正式对外公布的、比较有影响力的风险量化管理模型主要有四个，包括k m v 公 司的k m v 模型、j p 摩根的c r e d i tm e t r i c s 模型、瑞士信贷银行的c r e d i t r i s k + 模型和麦肯锡公司的c r e d i tp o r t f o l i ov i e w 模型。这些模型对我国商业 银行的信用风险管理都有一定的借鉴意义。然而，由于经济制度、金融发展水平 等方面的差异，对于上述信用风险量化管理模型能否适用于我国商业银行的信用 风险管理实践、何种方法更有效、我国商业银行应做好哪些准备等问题，尚需进 一步讨论。 为此，本文将从我国商业银行信用风险现状出发，系统地对四大信用风险管 理模型进行比较分析，分别阐述各模型的思路、假设、优缺点及各方面比较，探 讨我国商业银行应用这些模型的必要性和可行性，最后将结合现状提出适合我国 的现代信用风险管理模型基本框架及政策建议。 a b s t r a c t i nr e c e n tt w e n t yy e a r s ，c r e d i tr i s kq u a n t i f y i n gw a sg r a d u a l l ya p p r e c i a t e di nc r e d i t r i s km a n a g e m e n t , a n di sd e v e l o p i n gt oc r e d i tr i s km o d e l i n g u n t i ln o w , t h e r ea r ef o u r p u b l i s h e da n di n f l u e n t i a lc r e d i t r i s kq u a n t i f y i n gm o d e l s , i n c l u d i n gk m v ，c r e d i t m e t r i c s ，c r e d i tr i s k + a n dc r e d i tp o r t f o l i ov i e w e v e r ym o d e lh a ss o m eu s ef o r r e f e r e n c et ot h ec o m m e r c i a lb a n k so fo u rc o u n t r y h o w e v e r , b e c a u s eo ft h e d i f f e r e n c e si ne c o n o m i cp o l i c i e sa n dd e v e l o p m e n to ff i n a n c eb e t w e e nf o r e i g n c o u n t r i e sa n du s ，w es h o u l da n a l y z ea n dd i s c u s sw h e t h e rt h e s em o d e l sc a l lb eu s e di n o u rc o u n t r y ，w h i c ho n ei st h eb e s tc h o i c ea n dw h a tp r e p a r a t i o n sw es h o u l dd o ，e r e t h i sp a p e ra n a l y z e st h ea c t u a l i t yo nc r e d i tr i s km a n a g e m e n ti nt h ec o m m e r c i a l b a n k so fo u rc o u n t r ya tp r e s e n t ，b r i e f l yi n t r o d u c e sa n dc o m p a r a t i v e l ya n a l y s e st h e f o u rm o d e l s ，t h e nd i s c u s s e st h ei m p l e m e n t a t i o no ft h e mi nc h i n a w h a t sm o r e ，i n o r d e rt ou s ec r e d i tr i s kq u a n t i f y i n gm o d e lm o r ee f f e c t i v e l y ，t h ep a p e rg i v e ss o m e a d v i c e so ni m p r o v e m e n t so fc r e d i tr i s km a n a g e m e n ti nc o m m e r c i a lb a n ko fo u r c o u n t r y 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 引言 商业银行面临的风险主要有信用风险、市场风险和操作风险。2 0 世纪9 0 年 代以来，商业银行的风险管理中信用风险管理最为关键，也最具挑战性。由于银 行间竞争加剧，银行利差逐步缩小，为规避风险，提高资产盈利性，新兴衍生金 融工具不断发展，使得银行信用风险的暴露具有更大的不确定性，并且相比传统 的金融工具更难管理。银行信用风险暴露成倍增长，性质也更为复杂，银行业迫 切需要一种较为成熟的风险管理手段，信用风险度量法随之产生。 随着巴塞尔新资本协议的颁布，国外先进银行把目光从传统的资本充足 率放到了更核心关键的银行内部风险管理上，而最大的难点无疑是构筑起一套系 统的信用风险管理系统，这也是欧美等国银行发展过程中探索了几十年的课题。 而我国风险管理技术还非常落后，学习国外成熟的信用风险管理理念，加强内部 评级体系和风险管理模型研究，已成为刻不容缓的工作。 针对我国商业银行依然严峻的信用风险形势，信用风险管理手段依然落后的 现状，本文将从我国商业银行信用风险管理的现状出发，系统分析四大现代信用 风险管理模型的思路、假设条件、优缺点以及模型比较，探讨各模型对我国商业 银行的借鉴意义，以期寻找到最适合我国商业银行信用风险管理的方法，并提出 适合我国的现代信用风险管理模型框架及相关政策建议。 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 一、信用风险的特征与信用风险管理方法的发展历程 ( 一) 商业银行信用风险的特征 信用风险作为商业银行的主要风险，具有与其他风险不同的特征： 1 、信用风险的非正态概率分布特征。通常认为市场风险的概率分布可以被 假定为正态分布，而信用风险的分布却与此不同。对于无抵押贷款，其风险特征 是在贷款安全收回( 通常可能性较大) 的情况下，放款人获得正常的利息收益， 但一旦风险转化为实际损失( 通常可能性较小) ，这种损失就比利息收益大得多。 这种收益与损失不对称的风险特征使得信用风险的概率分布发生倾斜，并在左 侧出现肥尾现象( 见图1 - 1 ) 。 彻心 朗 给、7 乙 图卜l 信用风险的概率分布特征 2 、道德风险在信用风险形成中具有重要作用。贷款等信用交易存在明显的 信息不对称现象，即交易双方掌握的信息是不对等的。一般情况下，借款人占有 更多的交易信息而处于有利地位，放款人掌握的信息较少而处于不利地位，从而 会产生所谓道德风险问题。这也是信用风险形成的一个重要原因。 3 、信用风险承担者对风险状况及其变化难以了解。信息不对称的另一个结 果表现为授信对象信用状况的变化不如市场价格变化那样容易观察，因而投资者 ( 放款银行) 对信用风险的了解不如对市场风险那样及时、深入。授信者对受信 者信用状况及其变化的了解主要有两条渠道：一是通过长期业务关系，自己掌握 的有关信息；二是外部信息评级机构公布的评级信息。然而这两条渠道都有很大 的局限性，前者明显受到自身业务范围的局限，而后者只能覆盖有限的大企业， 而对于众多中小公司则不能提供相应的信用评级信息。 1 图卜1 摘自汤俊、肖建华、炅今培著商业银行信用风险管理研究与实证分析，五邑大 学学报( 社会科学版) 第8 卷第3 期2 0 0 6 年8 月，第7 2 页。 2 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 4 、信用风险具有明显的非系统性风险特征。尽管借款人的还款能力也会受 到诸如经济危机等系统性因素的影响，但多数情况下还是取决于与借款人明确相 联系的非系统性因素的影响，如贷款投资方向、借款人经营管理能力、借款人财 务状况甚至借款人还款意愿等等。 5 、信用风险的观察数据少且不易获取。首先，贷款等信用产品的流动性差， 缺乏二级交易市场；其次，信用产品一般不采取盯市法，通常在贷款违约发生前 采用账面价值，其价格数据难以及时反映信用风险的变化；最后，贷款的持有期 限一般较长，即便到期出现违约，其频率也远比市场风险的观察数据少。 ( 二) 信用风险管理方法的发展历程 1 、信用风险管理的传统方法 对信用风险的有效管理是以风险的精确度量为基础的。因此，对信用风险的 度量已经成为商业银行和其他金融机构迫切需要解决的问题。由于信用风险比市 场风险的量化困难的多，长期以来信用风险的计量理论和方法都发展得较为缓 慢。但近十多年来，在国内外研究机构和金融机构的不断努力下，随着一些金融 风险理论的发展和完善( 尤其是v a r 技术和默顿期权定价理论的引入) ，通过借 鉴相关市场风险度量工具，信用风险的管理开始由以往传统的较简单的指标评价 粗放管理阶段，发展到现在以较为成熟的以大型计量模型为基础的精确管理阶 段，信用风险的管理水平有了显著的提高。 信用风险度量和管理方法不断推陈出新，管理手段和技术日臻完善。在其发 展历程中，主要可以划分为传统方法和现代方法两个重要阶段。 ( 1 ) 专家法 专家法是一种最古老的信用风险分析方法，它是商业银行在长期的信贷活动 中所形成的一种行之有效的信用风险分析和管理制度。专家法主要是由专家( 通 常为授信部门的信贷负责人) 根据借款人的某些重要因素对借款人的还款意愿和 还款能力做出全面的分析，以评定该借款人的信用状况，从而做出信贷决策。该 方法的主要特点是信用风险分析取决于信贷负责人的专业技能以及其对某些关 键因素的权衡，评定时对不同交易对象所选择的影响因素以及选定因素后各因素 的最优权重的确定，都主要依靠信贷负责人的主观判断，因此就会出现对同一交 易对象，不同的专家会得出截然不同的分析结果，从而影响信贷决策的准确和效 率。该方法已不符合现代商业银行风险管理的需要。 此类方法中其中最为常见的就是“5 c ”法，即通过借款人的品格( c h a r a c t e r ) 、 资本( c a p i t a l ) 、偿债能力( c a p a c i t y ) 、抵押品( c o l l a t e r a l ) 、环境( c o n d i t i o n ) 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 五个方面去判断借款人的信用。 ( 2 ) 信用评级方法 最早的信用评级方法是美国货币监理署( o c c ) 开发的。这一办法主要将贷 款的投资组合划分为5 个不同的等级2 ，对每一级别列示不同的应提取损失准备 金的比例，再通过加总计算，评估贷款损失准备金的充足性。o c c 的评级方法 将现有贷款组合归入五类：四类低质量级别的，一类高质量级别的。在下表中， 所要求的损失准备金列在每一类右侧。 表1 - 1o c c 信用评级分类3 低质量级别 特别关注的其他资产 o 未达到标准的资产 2 0 可疑资产5 0 损失资产l o o 高质量级别 合格可履约 0 信用评级方法产生后，金融界根据实际需要扩展了o c c 评级方法，开发出 内部评级方法，更细致的划分了合格和可履约的评级类别，将贷款等级细分为1 9 或1 1 0 个级别，对高品质的贷款也规定了一定的损失准备提取比例。 目前我国银行业正在推行的就是贷款五级分类法。 ( 3 ) z 评分模型法 z 评分模型是美国纽约大学教授爱德华阿尔特曼在1 9 6 8 年提出的。它是 一种多变量的分辨模型。它是根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷 款案件进行统计分析，选择一部分最能够反映交易对象的财务状况，对贷款质量 影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度的区分信用风险 度的数学模型，对交易对象进行信用风险及资信评估。 阿尔特曼确立的分辨函数为： z - 1 2 墨+ 1 4 x 2 + 3 3 x 3 + 0 6 x 。+ o 9 9 9 x , 4 公式( 1 1 ) 2 五个不同等级为正常贷款q a $ 恤r f o m i n ga s s e t s ) 、删( o t h e ra s s e t se s p e c i a l l y m e n t i o n e d ) 、次级贷款( s u b s t a n d a r da s s e t s ) 、可疑贷款( d o u b t f u la s s e t s ) ，损失贷款( 1 0 s sa s 曲。 3 摘自任远主编的商业银行经营管理学，科学出版社，2 0 0 4 年8 月第1 版。 公式( 卜1 ) 摘自英明华主编的现代商业银行业务与经营，北京：中国人民大学出版社， 2 0 0 6 年，第1 版，第2 6 5 页。 4 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 其中，置为流动资金总资产，工：为留存收益总资产，x ，为息税前收益 总资产，置为股权市值总负债的账面价值，墨为销售收入总资产。 阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定借款人违约的临界值厶o = 2 6 7 5 。根据 上式，商业银行可以根据交易对象的各项财务比率加权计算得到一个确定的z 值，如果z 2 6 7 5 ，借款人被划入违约组；反之，如果z = 2 6 7 5 ，则借款人被划 为非违约组。当1 8 1 z 2 9 9 ，阿尔特曼发现此时的判断失误较大，称该重叠区 域为“未知区”( z o n eo fi g n o r a n c e ) 或称“灰色区域 ( g r a ya r e a ) 。 ( 4 ) 财务分析法 信用风险往往是由财务危机引起的，所以银行希望能及早发现债务人的一些 财务警示信息，判断债务人的财务状况，确定其信用等级，从而为信贷决策提供 依据。基于这一动机，银行通常将信用风险的度量转化为企业财务状况的衡量问 题。 财务分析法主要包括报表分析和财务比率分析。这类方法的主要代表有杜邦 财务分析体系和沃尔比重评分法。前者是以净值报酬率为龙头，以资产净利润率 为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果；而后者是将选定的七项财务比率 分别给定各自的分数比重，通过与标准比率( 如行业平均比率) 进行比较，确定 各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继 而确定其信用等级。 目前我国正在开发的商业银行信用风险预警系统就使用了财务比率分析法。 ( 5 ) 信用评分法 信用评分法是将反映借款人经济状况或影响借款入信用状况的若干指标( 如 消费借款人的收入、年龄、职业、资产状况等；借款企业的财务比率等) 赋予一 定权重，通过某些特定方法得到能够反映信用状况的信用综合分值或违约概率 值，并将其与基准值相比来决定是否给予贷款以及对应的贷款定价。 信用评分法实质上是一类以借款人的特征指标为变量的计量经济模型。该类 方法主要包括多元线性概率模型、线性区别分析模型、非线性区别分析、神经网 络方法和遗传算法等。目前这种方法的应用仍然十分广泛。 信用风险管理的传统方法为商业银行衡量信用风险做出了重要贡献，在商业 银行风险度量和管理领域发挥着不可替代的作用。但传统信用分析方法存在着许 多缺陷：传统信用分析的维护成本太高；过于依赖财务报表的账面数据，削弱了 模型预测结果的可靠性和及时性；模型缺乏对违约和违约风险的系统认识等。 5 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 2 、现代信用风险管理方法 信用风险管理在2 0 世纪9 0 年代取得了突破性进展，计量模型技术的成熟和 金融理论的发展完善，使得以c r e d i tm e t r i c s 和k m v 模型为代表的信用风险度 量模型得到了很大的发展，现代信用风险管理也因此表现出由静态管理到动态管 理的发展趋势。 ( 1 ) 信用监测模型( k m v 模型) k m v 模型是1 9 9 3 年由k m v 公司( 现以被穆迪公司收购) 开发的一种违 约预测模型。它将信用风险与违约联系在一起，并仅通过违约概率来估计信用风 险。k m v 模型以股票的市场数据为基础，利用默顿的期权定价理论，估计企业 资产的当前市值和波动率，再根据公司的负债计算出公司的违约点5 ，然后计算 借款人的违约距离6 ，最后根据企业的违约距离与预期违约率之间的对应关系， 求出企业的预期违约率。 ( 2 ) 信用度量术模型( c r e d i tm e t d c s 模型) c r e d i tm e t r i c s 模型是1 9 9 7 年由j em o r g a n 联合当时世界一流银行和k m v 公司共同开发的。模型的核心思想是组合价值的变化不仅受到债务人违约的影 响，而且也会受到债务人信用等级转移的影响。它将信用风险与债务人的信用评 级转移联系在一起，通过借款人的信用评级、评级转移矩阵、违约贷款的回收率、 债券市场上的信用风险价差，计算出贷款的市场价值及其波动性，得出个别贷款 和贷款组合的v a r 值，从而对贷款进行信用风险评估。此方法是西方目前应用 最为广泛的信用风险计量新模型之一。 ( 3 ) 信用风险附加模型( c r e d i tr i s k + 模型) c r e d i tr i s k + 模型是1 9 9 7 年由c r e d i ts u i s s e 公司发表的信用风险管理系统。 该模型应用保险精算学中的保险精算方法来计算债券或贷款组合的损失分布。它 只考虑违约风险，不考虑评级下调风险，并认为违约风险与债务人的资本结构无 关，违约事件纯粹是一个统计现象。模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的 不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分为不同的频段，通过计 量违约概率和损失大小得出不同频段损失的分布，最后加总所有频段的损失即为 贷款组合的损失分布。 ( 4 ) 宏观经济模拟模型( c p v 模型) c p v 模型是1 9 9 8 年由m c k i n s e y 公司应用计量经济学理论和蒙特卡罗模拟 5 详见第二部分“基于期权定价的k m v 模型”的相关介绍。 6 同注释5 。 6 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 法开发出的一个多因素信用风险量化模型。该模型将违约及信用评级转移概率与 利率、经济增长率、失业率等宏观经济变量联系在一起。这种方法实质上是通过 对宏观经济周期波动的态势分析，判断和评价其信用周期，并通过蒙特卡罗模拟 法模拟周期性因素的“冲击”来测定评级转移概率的变化，分析宏观经济形势的 变化与信用违约概率及转移概率的关系，进而分析不同行业或部门中不同信用级 别借款人的信用风险程度。 二、现代信用风险管理模型的分析与比较 ( 一) 四种现代信用风险管理模型的主要思路 1 、基于期权定价的g l o 模型 k m v 模型的基本思想是以默顿期权定价理论7 为基础，通过企业自身的财务 结构、企业资产回报率以及企业资产的当前市值( 而非最初的信用评级) 来推导 预期违约率，预测企业的违约前景。 模型将资产的状态分为违约和不违约两种，而信用损失则发生在违约的时 候。为了计算相应资产所面对的信用风险，它将企业的标的资产视为一个买入期 权，利用期权定价方法，通过股票市值、股票波动率、到期日、无风险利率以及 债务的账面价值来估计企业的资产价值和资产波动率。然后通过计算得出的资产 市值、资产波动率以及债务面值来计算违约距离。最后，利用k m v 模型中的历 史统计数据( k m v 通过历史的违约和破产率数据建立的违约距离和违约概率之 间的关系表) ，将计算出的违约距离映射为对应的预期违约概率( e x p e c t e dd e f a u l t f r e q u e n c y ，简称e d f ) 。 模型假设：( 1 ) 公司股票价值是一个随机过程、允许卖空、没有交易费用和 税收、证券可分、无套利机会、证券交易连续、无风险利率在借款人还清债务前 保持不变；( 2 ) 借款人资产价值大于其债务价值时，不会违约；反之，出现违约； ( 3 ) 企业市场价值服从布朗运动，借款人资产收益服从正态分布；( 4 ) 借款人 资本结构包括所有者权益、短期债务、长期债务和可转化优先股。 在模型中，k m v 设计了一个重要的违约风险指标违约距离。k m v 模 型认为，决定一家企业违约概率的三个主要因素是企业资产的市值、资产价值的 7 根据期权定价理论，当某个企业通过发行债券或增加其银行贷款筹措资金时，该企业就持 有了一种非常有价值的违约或偿还期权，即如果借款者的投资项目失败并因此不能像债券持 有者或银行做出偿还，这时就具有不履行项目债务偿还义务而导致剩余资产归债主所有的期 权。因为股东是有限责任的，所以借款者的损失也是有限的，最大限度的损失就是对企业投 资的股本。而另一方面，如果事情顺利，借款者偿还承诺的债务本金与利息后，则可以保留 资产投资收益中的火部分。 7 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 不确定性和杠杆比例( 债务账面价值与企业资产市值的比例) 。模型将上述三项 影响因素合并为一个简单的违约风险指标违约距离( d i s t a n c 宅t od e f a u l t ，简 称d d ) ，即净市值与一个标准差企业资产价值变动的比率。 公式为： 违约距离= ( 资产市值一违约点) ，资产市值资产市值的波动率8 公式( 2 1 ) 其中，违约点= 短期债务价值+ 长期债务价值x 5 0 9公式( 2 2 ) 由此，只要知道了企业资产市值的概率分布，就可以通过违约距离直接计算 出该企业的违约概率。同时，由于股价的变化不仅及时反映了公司资产市值的变 化水平，而且还包括了投资者对公司未来发展的预期，所以克服了运用历史数据 来模拟未来的缺陷，是一种“向前看”的模型。 k m v 模型的优点在于：( 1 ) k m v 模型关注的是企业股票的动态变化，而 非企业的历史账面资料，更能反映企业当前的信用状况，预测能力更强、更及时、 更准确；( 2 ) k m v 模型将借款企业的股价信息转换成信用信息，e d f 的计算以 月甚至于以天为基础，通过连续跟踪可以及早发现潜在的信贷质量恶化，预警能 力较强；( 3 ) 由于k m v 模型是以市场价格为基础的，所以预测的违约概率也具 有一定的前瞻性，预测能力较强；( 4 ) 由于它的输入数据主要是股票市场数据和 财务报表数据，所以可用于任何公开招股公司。 而该模型也不可避免地存在不足：( 1 ) 关于企业资本结构的假设过于简单， 仅包括所有者权益、短期债务、长期债务和可转化优先股，也未考虑对不同类型 的长期债务进行区分，而现实中的企业资本结构往往是非常复杂的：( 2 ) 模型假 设企业的债务在存续期内保持结构不变，但实际上在贷款期限内公司债务结构发 生变化的可能性也很大；( 3 ) 关于资产收益正态化的假设过于苛刻，尤其是资产 收益分布实际上存在“肥尾”现象，并不满足正态分布假设；( 4 ) 它是违约式 ( d e f a u l t m o d e ，d m ) 模型，对企业的杠杆比率捕捉比较钝化，具有静态性；( 5 ) 模型所推导的预期违约率e d f 与违约距离d d 之间的函数关系主要是以美国的 公司数据为基础做出的，当其应用于其他国家和地区，尤其是转轨经济和新兴市 场经济地区时，其有效性仍然有待于进一步的检验；( 6 ) 不能处理非线性产品， 如期权、外币掉期等。 8 公式2 - 1 摘于赵先信著银行内部模型和监管模型风险计量与资本分配，上海人民 出版社，2 0 0 4 年第1 版，第2 9 1 页。 9 公式2 - 2 摘于詹原瑞著银行信用风险的现代度量与管理，经济科学出版社，2 0 0 4 年第 1 版，第3 8 5 页。 8 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 2 、基于v a r 的c r e d i tg e t r i o s 模型 c r e d i tm e t r i c s 模型要解决的问题是：如果下一年是一个坏年头的话，商业银 行的贷款以及贷款组合的价值将会遭受多大的损失? 它的主要思想是给定一个 信用资产组合，根据信用评级机构提供的违约率和信用等级转移矩阵，应用解析 方法或模拟方法1 0 得出一定期限后该资产组合的价值分布，然后运用价值分布计 算出资产组合的v a r 值。 c r e d i tm e t r i c s 模型认为在观察期限内，即使借款人不发生违约，但只要其信 用等级下降，信用资产的价值也相应降低，以合理反应资产质量的下降，这样的 信用损失在违约实际发生之前也会发生。在信用风险的评估过程中，它同时关注 了违约事件和信用评级变动对信贷资产价值的影响，采用了盯市模型( m t m ) 的概念，通过度量资产组合价值来确定信用风险大小，构造了一个模拟信贷资产 所有潜在变化以及违约波动的组合计量框架。 模型假设：( 1 ) 债券未来市场价值和风险完全由其远期利率分布曲线决定等， 在模型中唯一的变量是信用等级的变化；( 2 ) 信用等级是离散的，在同一级别的 债券具有相同的转移矩阵和违约概率，转移概率具有稳定性，实际违约概率等于 历史违约概率；( 3 ) 每个信用等级对应一条零息收益率曲线；( 4 ) 信用风险不仅 指债务人到期没有偿还债务，还可指债务人信用等级的下降所导致的债券市场价 值下跌，并且违约事件发生在债务到期后的情况。 其主要步骤如下：( 1 ) 对信贷组合中的每个产品确定风险暴露的分布；( 2 ) 计算出每项产品的价值波动率；( 3 ) 根据各产品之间的相关系数将单项信贷产品 的波动率汇总得出一个信贷组合的波动率；( 4 ) 由组合波动率计算组合损失v a r 。 c r e d i tm e t r i c s 模型的创新性在于，它第一次将信用等级的转移、违约率、回 收率、违约相关性纳入了一个统一的框架，全面地考虑了信用风险度量问题。对 信用等级的相关性的处理应用了国家、地区、行业收入指数和债务人资产结构， 这一点具有微观与宏观两个层次的特征。在模型的适用产品范围上，它包含了几 乎所有的信贷产品，包括传统的商业贷款、信用证和固定收入证券、商业合同( 如 贸易信贷和应收账款) 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。 该模型的优点在于：( 1 ) 对组合价值的分布运用有正态分布假定下的解析方 法和蒙特卡罗模拟法，用资产价值分布和百分位求出资产损失，在一定程度上避 ”解析方法是在工e 态分布假设下，利用联合概率分布的方法计算资产组合的价值分布。模 拟方法则是心f 较大的资产组合价值的计算，由于根据解析方法的公式计算的计算餐过丈， 对f 丈的资产组合，一般利州蒙特 罗模拟法，得出置信区间为a 的信_ l j 往险值。 9 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 免了资产收益率正态性的硬性假设，因为信用资产收益的典型特征就是信用风险 收益分布的非对称性，而表现为“肥尾”，即不满足正态分布；( 2 ) 对“违约” 的概念进行了拓展，认为违约也包括债务人信用等级的恶化；( 3 ) 该模型适用范 围非常广泛，包括传统的商业贷款、固定收益证券、贸易融资和应收账款等商业 合同、掉期合同、期货合同及其他衍生产品；( 4 ) 该模型提出了边际风险贡献的 概念，很好的刻画了新增一笔债券，贷款的风险和收益及其取舍方法。 不足在于：( 1 ) 该模型假设用来重估债券价值的无风险利率是事先决定的， 没有反映出市场风险以及潜在的经济环境变化；( 2 ) 在估计违约相关性方面，由 于不存在可观察的资产相关性数据，该模型用企业股票回报的相关性来代替企业 资产回报的相关性，这一简化会导致估值结果的不精确；( 3 ) 模型假设在同一级 别的债务人具有相同的评级转移概率和违约率，但实际上同一评级级别内的债务 人可能会具有不同的评级转移概率，而不同评级级别内的债务人也可能会具有相 同的评级转移概率，它受到行业、国家因素、周期因素等影响。 3 、保险精算方法c r e d i tr i s k + 模型 c r e d i tr i s k + 模型与c r e d i tm e t r i c s 模型不同，它将价差风险看作市场风险而 不是信用风险的部分，结果是，在任何时期，只有违约和不违约两种状态予以考 虑。它的主要思路是假定在不重叠的时间段内违约人数相互独立，服从泊松分布， 与公司的资本结构无关；通过将贷款损失分为若干频段，由于每一频段违约率均 值是相同的，这样就可以计算在一定置信水平下的任何一个频段贷款损失，每个 频段损失加总就是总的损失。 c r e d i tr i s k + 模型的主导思想源于保险精算学，即损失取决于灾难发生的概 率和灾难发生时造成的损失大小。它只考虑违约风险不考虑评级下调风险的模 型。与c r e d i tm e t r i c s 、k m v 等模型不同，c r e d i tr i s k + 模型认为违约与企业的资 本结构无关，而且它对引发违约的原因不做任何假设。 c r e d i tr i s k + 模型有如下假设：( 1 ) 违约概率在时间序列上是彼此独立的， 服从泊松分布，与公司资本结构没有关系：( 2 ) 信贷敞口组合中的单个资产的违 约概率都很小。 c r e d i tr i s k + 模型的主要步骤：( 1 ) 将违约事件视为一个纯粹的统计过程， 通过泊松分布模拟违约事件分布，计算出违约的频率为多少；然后通过敞口区间 划分，将违约事件分布转化为违约损失分布，计算损失的严重性；最后，利用 c r e d i tr i s k + 模型在违约损失之间推导的递推关系式，计算出组合的违约损失分 布。 1 0 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 该模型的优点为：( 1 ) 模型借鉴保险业计算小概率极端事件的数学方法，推 导出债券和贷款组合损失概率的封闭形式，使模型具有便于计算的优势，债务人 的边际风险分布也可轻而易举的求得；( 2 ) 模型只考虑违约风险，要求输入的数 据很少，基本上只涉及敞口数据和违约概率；( 3 ) 该模型处理能力很强，可以处 理数万个不同地区、不同部门、不同时限等不同类型的风险暴露；( 4 ) 根据组合 价值的损失分布函数可以直接计算组合的预期损失和非预期损失的值，比较简 便。 该模型的不足为：( 1 ) 简单认为违约风险与资本结构无关；( 2 ) 忽略了债务 人信用等级的变化，并假定每笔贷款的信用风险暴露在计算期间内固定不变，而 这与实际情况不符；( 3 ) 不能处理期权、外汇互换等非线性金融产品；( 4 ) 存在 资产收益正态化的假设。 4 、宏观因素模拟法麦肯锡c w 模型 c p v 模型的主要思路是通过多元经济计量模型模拟出宏观经济状态，然后 将信用评级转移概率与宏观经济因素之间的关系模型化，通过制造宏观经济上的 对于模型的“冲击”来模拟每个国家不同产业类别的信用等级转换概率的跨时演 变状况，并以图示的方式说明损失分布。 c p v 模型认为，信贷组合的系统性风险是无法通过有效分散来化解的，而 这一系统性风险主要取决于宏观经济的健康状况，违约事件和信用评级转移都与 宏观经济走势紧密相关。所以，c p v 模型的输入变量主要依靠一系列的宏观经 济变量如失业率、利率、经济增长率、政府支出和储蓄率等，然后对每个国家不 同产业中的违约概率和信用等级转移概率的联合条件分布进行模拟。假如有充足 的数据可用，这种方法可用于预测每个国家、不同产业的各类债务人的违约率， 如建筑业、金融业、农业服务业等。 模型假设：( 1 ) 信用等级在不同时期的转移概率不是固定不变的，而受到诸 如国别、经济周期、失业率、g d p 增长速度、长期利率水平、外汇汇率、政府 支出、总储蓄率、产业等因素的影响：( 2 ) 宏观经济变量服从二阶自相关，解决 了c r e d i tm e t r i c s 模型中利用历史数据带来的时滞。 实际上，该模型是基于c r e d i tm e t r i c s 模型的思路，以历史的宏观经济变量 数据及平均违约率的时间序列数据，对不同的国家和行业板块构建了一个多因素 的模型。但它突破了c r e d i tm e t r i c s 模型的假设，认为评级转移概率在不同借款 人类型之间，以及不同商业周期之间不是稳定的，而应受到诸多宏观因素的影响， 并认为这些宏观变量服从二阶自相关过程。由于它克服了c r e d i tm e t r i c s 模型关 于不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点，所以c p v 模型也被认为是对c r e d i t 1 1 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 m e t r i c s 的补充。 c p v 模型的优点在于：( 1 ) 较为充分地考虑了宏观经济环境对信用评级转 移的影响，而不是无条件的用历史上违约概率的平均值来代替；( 2 ) 由于c p v 对损失分布的图示是非连续直方图，可以灵活的应用于对风险集中度的识别，比 较接近实际的组合损失分布情况：( 3 ) 信用评级转移概率具有盯市性，因而它与 c r e d i tm e t r i c s 模型结合起来可以提高信用风险度量的准确性；( 4 ) 它既可以适用 单个债务人，也可以适用于群体债务人。 该模型的不足在于：( 1 ) 模型的数据依赖于一国很多的宏观经济数据，因而 数据处理与计算较为繁杂；( 2 ) 不能处理非线性产品，如期权、外币掉期等。 ( 二) 四种现代信用风险管理模型的比较 上述四种现代信用风险管理模型是当今国际上最具代表性的金融机构内部 信用风险管理方法。从表面上看，这些模型具有不同的前提假设、分布特征、函 数形式以及组合损失的计算方法。但实际上，这些模型构建思想是相似的，即除 了k m v 模型之外，其他三个模型都是应用风险价值法。本文将从模型类型、建 模理论假设、基本要素处理方法、模型所需数据和模型主要运用领域五个方面对 k m v 模型、c r e d i tm e t r i c s 模型、c r e d i tr i s k + 模型和c p v 模型进行比较分析。 1 、模型分类标准比较 根据选取的标准不同，四种信用风险管理模型可分为几种不同的类型。 ( 1 ) 以违约定义为标准 根据对违约定义的不同，商业银行信用风险模型可分为盯市模型( m t 1 ) 与违约模型( d m ) 。盯市模型是以资产市场价值变化为基础计算v a r 的模型； 而违约模型则是集中于预测违约损失，它只考虑了两种情形，即违约和不违约。 两者的一个显著差异是盯市模型包括了价差风险，因为它除了考虑违约与不违约 两种信用状态以外，还要考虑到信用质量的变化，比如信用评级的上升或下降。 从违约定义来看，k m v 模型属于违约模型( d m ) ，它假设借款人资产价值 大于其债务价值时不会违约，反之出现违约；c r e d i tm e t r i c s 模型是一种典型的盯 市模型( m t m ) ，认为如果信用资产的信用等级发生了变化，就产生了信用损失 的可能性，但这种损失是多状态的，不只是违约和不违约两种状态；c r e d i tr i s k + 模型本质上也是违约模型( d m ) ；而c p v 模型则既可以被当作盯市模型( m t m ) ， 也可以当作违约模型( d m ) 使用。 ( 2 ) 以风险驱动因素为标准 1 2 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 根据风险驱动因素的不同，可将信用风险管理模型分为条件模型和无条件模 型。按照巴塞尔委员会的定义，无条件模型反映相对有限的特定借款者或特定信 用项目的信息；而条件模型除此之外还综合考虑了一国或国际的总体经济环境， 比如g d p 增长率、通货膨胀率、失业率、股票价格指数、利率等宏观经济因素， 模型的结果对这些因素的变化往往具有比较强的敏感性。 从风险驱动因素角度来看，k m v 模型的风险驱动因素是受宏观经济因素影 响的借款人资产价值，计算出的e d f 值依赖于市场数据，随市场变化而变化， 因此属于条件模型：c r e d i tm e t r i c s 模型的风险驱动因素是借款人资产价值，它假 设在同一级别的债务人具有相同的评级转移概率和违约率，实际违约概率等于历 史违约概率，所以属于无条件模型；c r e d i tr i s k + 模型的驱动因素是违约率，它 忽略了债务人信用等级的变化，并假定每笔贷款的信用风险暴露在计算期间内固 定不变，所以属于无条件模型；c p v 模型的风险驱动因素是宏观因素，属于条 件模型。 c r e d i tm e t r i c s 模型对企业之间等级和违约相关性的估计采用历史等级变化， 这样在模型对资产组合价值的计算中，所使用的主要参数都是相对确定的，所估 计参数跨越多个信贷周期，对具有类似内部风险等级的债务人的资产组合无论在 任何信贷周期的任何时刻都会有类似的结果，对具体借款人或具体项目的相关信 息的应用是非常有限的，因此按照巴塞尔委员会的定义，该模型是无条件模型。 ( 3 ) 以信用等级的刻画方式为标准 按信用等级的刻画方式可以将模型分为离散估值模型与连续估值模型。离散 估值模型中的信用质量按离散的信用等级变化进行刻画；而连续型估值模型中的 信用质量通过连续的违约概率或违约概率密度函数来刻画。 按信用等级的刻画方式来看，k m v 模型是典型的连续型模型；c r e d i tm e t r i c s 模型、c r e d i tr i s k + 模型是离散型模型；c p v 模型既是连续型模型，也可能是离 散型模型。 表2 - 1 信用风险管理模型分类表 、模型 分类方注 k m vc r e d i tm e t r i c sc r e d i tr i s k +c p v m t m 模型 ， d m 模型 ， 条件模型 ， 无条件模型 、， 离散型模型 、， 连续型模型 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 2 、建模理论假设比较 模型假设前提的合理性是考查模型适用性和实用性的一个重要方面。上述四 个信用风险管理模型在假设前提方面有很大的不同，并一定程度上形成互补的作 用。 k m v 模型关注的是企业股票的动态变化，所预测的违约概率也具有一定的 前瞻性。相比过去的定性分析方法和仅关注企业历史账面资料的信用风险管理方 法，k m v 模型更能反映企业当前的信用状况，预测能力更及时、更准确。但在 它的假设前提中，也存在一些不合理的方面：首先，模型假设借款人资产价值大 于其债务价值时，不会违约；反之，出现违约。也就是说，k m v 模型只考虑了 违约风险，没有考虑信用评级下调的风险。这与实际情况有一定出入。其次，模 型假设，借款人资产收益服从正态分布。但实际上，信用风险与市场风险不同， 信用风险收益并不符合正态分布，其分布是有偏和肥尾的( 可以从图1 - 1 看出) 。 信用风险收益的非对称性表明有很大的可能性获取相对性较小的利息收入，同时 又很小的可能性遭受较大的损失。所以k m v 模型关于资产收益服从正态分布的 硬性假设就不太合理。 而c r e d i tm e t r i c s 模型则对k m v 模型上述两项不合理的假设进行改进。 c r e d i tm e t r i c s 模型对“违约”的概念进行了拓展，认为违约也包括债务人信用等 级的恶化，将违约风险和评级变动都纳入了考察范围。另外，c r e d i tm e t r i c s 模型 对组合价值的分布运用有正态分布假定下的解析方法和蒙特卡罗模拟法，用资产 价值分布和百分位求出资产损失，在一定程度上避免了资产收益正态性的硬性假 设。但与此同时，c r e d i tm e t r i c s 模型也存在一些不合理假设：首先，模型假设在 同一级别的债务人具有相同的评级转移概率和违约率，转移概率具有稳定性。但 实际上同一评级级别内的债务人可能会具有不同的评级转移概率和违约率，它会 受到行业、国家因素、周期因素等多方面的影响。其次，模型假设实际违约概率 等于历史违约概率。但实际上，历史违约概率并不会简单地等同于实际违约概率， 它同样会受到经济周期等多方面复杂因素的影响。如果计算中简单地用历史违约 概率代替实际违约概率，容易导致计算结果的时滞问题。 c p v 模型则改进了c r e d i tm e t r i c s 模型关于评级转移概率不变和用历史违约 概率代替实际违约概率的不合理假设。c p v 模型假设信用等级在不同时期的转 移概率不是固定不变的，而受到诸如国别、经济周期、失业率、g d p 增长速度、 长期利率水平、外汇汇率、政府支出、总储蓄率、产业等因素的影响。它较为充 分地考虑了宏观经济环境对信用评级转移的影响，而不是无条件的用历史违约概 率的平均值来代替。同时，c p v 模型还假设宏观经济变量服从二阶自相关，从 1 4 现代信用风险管理模型在我国商业银行的应用 一定程度上解决了c r e d i tm e t r i c s 模型中利用历史数据带来的时滞问题。虽然 c p v 模型避免了许多不合理的假设前提，但其必须依赖一国各产业部门大量的 宏观经济数据，获取这些数据的难易程度、时效性和准确性都会影响模型对信用 风险的处理效果，数据处理和计算过程都较为复杂。 c r e d i tr i s k + 模型是四个风险管理模型中所需输入数据最少的一个，基本上 只涉及敞口数据和违约概率，可以处理数万个不同地区、不同部门、不同时限等 不同类型的风险暴露，因此处理信用风险的能力很强。但该模型也存在一些不合 理的假设：首先，模型假设违约概率与企业资本结构无关，这与实际情况不符。 其次，模型假设每笔贷款的信用风险暴露在计算期间内固定不变，并忽略了债务 人信用等级的变化，而这与实际情况不符。再次，模型假设违约概率在时间序列 上是彼此独立的，服从泊松分布，这与我国的实际情况不符。在我国，贷款之间 的相关性较大，商业银行倾向于给熟悉的客户和有长期关系的客户提供贷款。这 一实际情况导致c r e d i tr i s k + 模型的基本假设条件在我国并不成立。 3 、模型对基本要素的处理方法