（金融学专业论文）论现代信用风险度量方法.pdf

论文提要 本文在广泛收集国内外现有资料，简要介绍专家制度、评级方法、z 评分 模型和z e t a 模型等古典信用风险度量方法的基础上，系统地研究了当前在国际 金融领域比较流行的四大信用风险度量模型一即k m v 公司的信用监控模型、j p 摩根银行的信用度量制模型、麦肯锡公司的宏观模拟模型以及瑞士信贷银行的 c r e d i tr i s k + 模型，并进行了对比分析，归纳、总结了各自的特点和优缺点。这 些方法在国际金融界得到了很高的重视和相当大的发展，在度量和管理信用风险 方面发挥了重要作用，有着广阔的运用领域和前景，可广泛应用在信用资产的合 理定价、风险调整的绩效评估和资本的合理配置等方面。但是，由于信用风险自 身存在着诸如分布不对称、数据匮乏等理论和实际问题，而且各界对具体的信用 风险度量方法未达成共识，每个模型都存在着不足，尚需进一步改进和完善，因 此可以说该研究领域目前正处在百花齐放、百家争鸣以及进一步的发展当中。 经过多年的改革与发展，中国商业银行的信用风险管理取得了重大进步， 然而与西方发达国家相比，还有相当大的差距。笔者认为，在目前情况下，中国 的商业银行尚不具备建立类似于信用风险度量制等高级银行内部信用风险度量 模型的条件，还需在多方面开展工作。同时，笔者根据中国经济金融发展的现状， 借鉴西方发达国家的经验，在分析各商业银行现有信用风险管理组织体系弊端的 基础上，提出了如何重新构建我国商业银行信用风险管理组织体系的思路，以及 实施全面风险管理提高商业银行风险管理水平的策略和方法。 绪论 ( 一) 选题的目的意义 随着中国加入w t o 和我国社会主义市场经济的不断发展和完善，金融资本 市场在国家经济建设中的地位越来越突出，发挥着举足轻重的作用。在我国经济 快速发展的同时，党中央、国务院十分重视金融安全工作，把实行稳健的货币政 策、加强金融监管、防范和化解金融风险作为金融工作的重中之重。2 0 0 3 年1 2 月2 7 日，第十届全国人民代表大会常务委员会第六次会议审议通过了中华人 民共和国银行业监督管理办法，修订了中华人民共和国中国人民银行法和 中华人民共和国商业银行法，这对完善我国金融监管体制，防范和化解金融 风险，完善中央银行宏观调控体系，维护金融稳定，进一步加强金融监管，确保 金融机构安全、稳健、高效运行，保护存款人和其他客户的合法权益，具有重要 意义。同时，金融机构认真贯彻落实各项要求，端正经营思想，按新巴塞尔协 议的理念，逐渐向被国际银行业广泛接受和被监管机构所重视的全面风险管理 转变，以求全面提升经营层次，提高管理水平，降低金融风险。 在金融机构的风险管理中，信用风险管理是最为重要的内容之一。信用风险 是金融市场中最古老的也是最重要的金融风险形式。它是现代社会经济实体( 尤 其是金融机构) 、投资者和消费者面临的重大问题，直接影响着现代经济生活中 的各种活动，也影响着一个国家的宏观决策和经济发展，甚至影响全球经济的稳 定发展。 尽管信用风险管理有不少方法，但主要的是现代信用风险度量模型，其在国 际金融界得到了很高的重视和相当大的发展。v a r 为基础的风险矩阵、信用矩阵、 瑞士信贷银行的信用风险量化模型c r e d i tr i s k + 、k m v 公司研究提出的期望违约 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 ) 模型等都在金融业引起了很大影响。但 在中国的实际应用中，目前尚存许多问题，与国外相比有较大差距。要想在与国 外同行的竞争中立于不败之地，我国的银行业就必须在学习国外先进的、科学的 度量方法的同时，结合我国国情，发展适合我国金融机构的信用风险度量技术。 因此，本论文选择现代金融风险的度量方法作为讨论内容，具有现实的实践意义。 ( 二) 国内外研究现状 2 0 世纪7 0 年代以前，度量信用风险的方法和模型主要是借助于各种报表提 供的静态财务数据，进而通过分析经济体的各种信息来相对主观地评价其信用质 量。8 0 年代以后，信用市场的发展和信用风险的变化使得风险度量研究领域出 现了许多新的量化分析方法、度量和管理模型。从国内研究现状来看，对信用风 险度量方法的研究尚处于起步阶段，主要集中在借鉴国际经验上：在研究方法上， 大多以定性的理论分析和实例的个案分析为主，缺乏系统的研究。从国外的研究 现状看，现代信用风险度量模型在国际金融界得到了很高的重视和相当大的发 展。1 9 9 5 年k m v 公司创建了信用监测模型( c r e d i tm o n i t o rm o d e l ) ：j e m o r g a n 银行继1 9 9 4 年推出著名的以v a r 为基础的风险矩阵( r i s k m e t r i c s ) 后，1 9 9 7 年又 推出了信用风险量化度量和管理模型一信用矩阵( c r e d i tm e t r i c s ) ，随后瑞士信贷 银行又推出了另一类型的信用风险量化模型c r e d i tr i s k + ，都在银行业引起了很 大的影响。同样为银行业所重视的其他一些信用风险模型，还有穆迪评级公司推 出的c r e d i t c a l c + 模型，标准普尔公司推出的c r e d i t m o d e l 和c r e d i t p r o 模型等。 这些信用风险预测模型都在金融界引起了监管当局的高度重视。1 9 9 9 年4 月， 巴塞尔银行监管委员会提出名为信用风险模型化：当前的实践和应用的研究 报告，指出这些信用风险模型的应用已在金融监管方面产生影响，并正在对传统 的信用风险管理模式产生革命性的影响，一个现代信用风险管理的新模式正在形 成。这些模型具体是：信用监控模型；在险价值方法模型；宏观模拟方法 一麦肯锡模型；保险方法：数字的方法。 但是，由于信用风险自身存在着分布不对称、数据匮乏等理论和实际问题， 而且各界对具体的信用风险度量方法也尚未达成共识，可以说这一领域目前正处 于百家争鸣和进一步发展之中。当然，从未来的发展趋势看，随着科学技术的进 步，特别是计算机技术和信息技术的发展，以及金融理论和模型的发展，一个被 多数人认可的信用风险度量模型将会出现。同时，各金融机构过去那种对不同的 风险采取不同的管理方式，而且主要偏重于风险控制的做法将逐渐被新的体化 的风险度量和管理方式全面风险管理所替代。 ( 三) 文章内容安排 本文共分五小节。从逻辑关系看，可分为四个部分。 第一部分为第一节，简要介绍了现代信用风险的概念及产生的原因，分析了 引发信用风险度量方法变化的原因，阐述了信用风险度量模型的应用范围。 第二部分为第二节和第三节。按照信用风险度量和管理方法、模型发展的历 史顺序，全面系统地介绍了西方发达国家较为流行的模型和方法。它们可分为两 类：一类是古典的或传统的信用风险度量模型，主要包括专家制度、评级方法、 z 评分模型和z e t a 模型；第二类为现代信用风险度量模型，它们是：k m v 公 司的信用监控模型、j p 摩根银行的信用度量制模型、麦肯锡公司的宏观模拟模 型以及瑞士信贷银行的c r e d i tr i s k + 模型。 在第二节中，全面剖析了古舆的信用风险度量方法，为引入现代信用风险度 量模型作了镝垫。因为现代信用风险度量模型和方法是在传统的信用风险度量方 法基础上发展起来的，而且绝大多数金融机构目前在使用现代信用风险度量模型 的同时，仍旧在使用传统的方法并将二者有机结合，从而极大地提高了其度量信 用风险的准确性和可靠性，避免了由于模型的不成熟或其它原因引起的模型风 险。但是，随着金融一体化的发展，信用风险显得愈加突出和重要，它已影响到 经济社会生活的各个方面。传统的信用风险度量模型已不能适应变化了的需要， 并且逐渐显露出其自身的缺点和不足，因而也就难以对现代信用风险进行科学有 效的度量。因此，上世纪末，在信用风险管理领域经历了一场革命性变化，涌现 出了一批高级内部信用风险度量模型。 在第三节中详细介绍了当前在国际金融领域比较流行的四大信用风险度量 模型，它们大体上可分为两类：类为以资产的市场价值变化为基础计算的在险 价值( v a r ) 模型( 人们称之为盯住市场或随行就市模型，m a r k t o m a r k e tm o d e l s ， m t m ) ；另一类为集中于预测违约损失的违约模式模型( d e f a u l tm o d em o d e l s ， d m ) 。两类模型的区别在于：m t m 模型在计算资产价值的损失和收益时考虑了 违约因素、贷款信用等级上升或下降因素以及由此而发生的信用价差变化等因 素；而d m 模型只考虑了两种状态：违约和不违约。在本文介绍的四大模型中， 信用度量制模型明显是一种m t m 模型，c r e d i tr i s k + 模型和k m v 模型本质上是 d m 模型，而信贷组合观点既可以被当作m t m 模型使用，又可以被当作d m 使 用。在本节的最后部分，作者对四大模型做了比较详细的对比研究，结果表明每 个模型都存在着不足，尚需进一步改进和完善。因此，建议人们在使用某种高级 内部信用风险度量模型时可结合另外一种配合使用。同时，人们在对某些模型的 开发和改进上取得了重要进展，如k m v 公司过去只能提供d m 式版本的k m v 模型，目前该公司已开发出了一种m t m 版本的k m v 模型，使k m v 模型的应 用范围大大扩展，也弥补了k m v 模型的不足。 第三部分为第四节，简要介绍了现代信用风险度量模型在信用资产的合理定 价、风险调整的绩效评估和资本的合理配置等方面的应用。 第四部分为第五节，探讨了现代信用风险度量模型对我国商业银行的启示。 经过多年的改革与发展，中国的商业银行信用风险管理己从过去单凭主观经验进 行管理的模式逐渐走向了数量化的管理道路。然而，与西方先进的商业银行信用 风险管理技术方法体系相比，二者有相当大的差距。这种差距不仅表现在刘信用 风险度量的方法和手段上，而且还表现在度量信用风险的基础设施建设和信用文 化的建设上。对此，笔者在借鉴西方国家经验的基础上，根据我国的国情，提出 了如何重新构建我国商业银行信用风险管理组织体系，以及实施全面风险管理提 高商业银行风险管理水平的策略和方法。 ( 四) 研究思路及创新观点 现代金融信用风险的度量方法研究是一项金融领域的国际性的前沿课题。由 于许多高级的内部信用风险度量模型和方法的细节是半透明的，因此，增加了对 这一课题研究的难度。本论文的申请者在广泛收集国内外现有资料的基础上，对 现代信用风险产生的原因进行了阐述，然后按照信用风险度量方法、模型发展的 顺序，全面系统地分析了西方发达国家较为流行的模型和方法。重点采用定量分 析和动态分析的方法对现代信用风险度量模型和方法( 主要是k m v 公司的信用 监测模型、在险价值方法、宏观模拟模型和保险模型) 进行了系统探索和研究， 以期对国内弥补这一研究领域的空白和不足有所贡献。 本文在以下方面进行了创新性研究： 1 系统研究了2 0 世纪6 0 年代以来话方主要的信用风险度量模型和方法，对 这些模型和方法的优劣进行了比较研究，从而较全面地掌握国外在这一领域发展 的现状和趋势。 2 借鉴西方发达国家信用风险度量的成果和经验，结合我国国情，分析了我 国商业银行在研究、运用模型方面存在的问题，提出了重新构建我国商业银行信 用风险管理组织体系以及顺应风险管理发展趋势、实旖全面风险管理的思路和方 法。 4 一、现代信用风险及其产生的原因 在金融机构的风险管理中，信用风险管理是最为重要的内容之一。信用风险 是金融市场中最古老的也是最重要的金融风险形式。信用风险和借贷行为一样古 老悠久，这就意味着它至少可以追溯到公元前18 0 0 年【1 ，从古埃及时代开始它 就几乎没有发生过什么根本改变，现在和那时一样，对一个特定的借款人是否会 偿还其借款总是存在着不确定的因素。信用风险是现代社会经济实体( 尤其是金 融机构) 、投资者和消费者面临的重大问题，它直接影响着现代经济生活的各种 活动，也影响着一个国家的宏观决策和经济发展，甚至影响全球经济的稳定发展。 ( 一) 信用风险的概念及成因 1 、信用风险的概念 信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性；更为 一般地，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其 债务的市场价值变动而引起的损失可能性。因此，信用风险的大小主要取决于交 易对手的财务状况和风险状况 2 】。随着信用业务活动的目趋多样化，不仅间接 融资中存在信用风险，而且直接融资中也越来越广泛地存在信用风险。 信用风险与信贷风险是两个不同的概念，信用风险不仅包括贷款风险，还包 括存在于其他表内、表外业务，如贷款承诺、证券投资、金融衍生工具中的风险。 由于贷款业务仍然是商业银行的主要业务，所以信贷风险是商业银行信用风险管 理的主要对象。 信用风险还应包括主权风险，它是指当债务人所在国采取某种政策如外汇管 制，致使债务人不能履行债务时造成的损失。这种风险的主要特点是针对国家， 而不像其他违约风险那样针对的是企业和个人 3 。 2 、现代信用风险的成因 信用风险的成因是信用活动中的不确定性，包括“外在不确定性”和“内在 不确定性”两种。外在不确定性来自于经济体系之外，是经济运行过程中随机性、 偶然性的变化或不可预测的趋势，如宏观经济的走势、市场资金的供求状况、政 治局势、技术和资源条件等等，以及国外金融市场上不确定性的冲击。一般来说， 外在不确定性导致的风险又称之为“系统性风险”，它不可能通过投资分散化等 方式来化解，而只能通过某些措施来转嫁或规避。 内在不确定性来源于经济体系之内，它是由行为人主观决策及获取信息的不 充分性等原因造成的，带有明显的个性特征。内在不确定性可以通过设定合理的 规则，如企业的信息披露制度和市场交易规则等方式来降低其产生的风险。所以， 内在不确定性产生的风险又称之为“非系统性风险”。 信用风险也是金融市场的一种内在的推动和制约力量。金融市场上存在的大 量信用风险在给金融市场中的参与者带来机遇的同时也带来了挑战。谁能洞察金 融市场变化，采取有效管理规避负面影响，迅速行动把握时机，谁就能在竞争中 获胜：相反，就可能陷于被动，遭受损失。因此，从某种意义上讲，信用风险促 进了金融市场参与者管理效率的提高，增添了金融市场的活力。另一方面，信用 风险可能造成的严重后果具有的警戒作用，能够对金融市场参与者产生一定的约 束，从而对整个金融市场起到调节作用。信用风险的存在，打击私欲的过度膨胀， 要求人们在投资中增添理智。但是，这并不表明我们希望信用风险的存在。事实 上，我们认为信用风险的负面影响及其后果都是十分严重的。也正是基于对信用 风险的负面影响及其后果的防范，才使得信用风险的推动和制约作用得以显示。 ( 二) 信用风险的度量方法 信用风险在过去的二十年间已变得更加突出和严重，已经影响到社会经济生 活的各个方面。由于信用风险的破坏性、联动性以及不确定性，它已经给经济体 带来了重大损失和影响。显然，传统的度量信用风险的定性分析方法和手段已远 远不能适应当今社会发生的新情况，更不能满足人们对信用风险进行科学度量的 需要。因此，近午来在信用风险度量这一领域正经历着一场深刻的变化，新的度 量方法如雨后春笋般不断涌现。但是，由于信用风险自身存在着诸如分布不对称 以及数据匮乏等理论和实际问题，而且各界对具体的信用风险度量方法也未达成 共识，可以说这一研究领域目前正处在百花齐放、百家争鸣以及进一步的发展当 中。 1 、引发信用风险度量方法变化的原因 引起信用风险度量方法变化的原因是多方面的。首先，科技迸步特别是计算 机网络系统和信息技术的不断发展，为度量信用风险提供了强大的支持。例如， 美国贷款定价公司开发的历史贷款数据库以及其他金融服务公司所开发的高能 模型化技术，既可以帮助银行等金融机构分析其贷款损失状况和计算出信用资产 的价值分布函数，也可以帮助这些金融机构根据现代组合理论模型和技术来对其 信用资产组合进行科学的主动管理。 其次，统计科学的广泛运月j 和发展以及经济金融理论的深化和发展都为信用 风险的度量做出了积极贡献。这些方法和理论包括概率论、模拟技术、定数论、 数学编程、期权定价理论、套利定价理论、资本资产定价理沦、博奕论等。 再次，人们对巴塞尔协议所制定的贷款的资本要求不满意。例如，国际 清算银行规定，所有银行对私人部门的贷款都要服从统一的8 的资本充足度要 求，而不考虑贷款规模大小、期限长短以及借款人信用等级的高低。此外，根据 巴塞尔协议，一家银行贷款组合所需要的资本准备金数量是对其所有个体贷 款资本准备金数量累加而计算出来的，并未考虑贷款组合风险分散的效应因素， 因而也就未对贷款组合的资本准备金数量做相应的扣除。因此，依据国际清算银 行所规定的8 的资本充足率要求所配置的资本准备金数量并不能准确地反映银 行风险资产所要求的真正资本金数量，因而它可能是不经济的。在这种背景条件 下，1 9 9 7 年欧盟金融监管当局、1 9 9 8 年美联储以及国际清算银行均放松管制大 力提倡商业银行建立高级的内部信用风险度量模型( i n t e r n a l c r e d i tr i s k m e a s u r e m e n t m o d e l ) 来更好地度量风险，而不必使用那个统一的标准模型。 此外，由于金融市场的激烈竞争，商业银行的利润越来越萎缩，这就迫使银 行寻求度量信用风险最具效率和成本最低的方法和手段。另外，近年来资产证券 化业务的兴起也极大地促进了信用风险防范工具的蓬勃发展。 2 、信用风险度量模型的应用范围 近年来，信用风险模型得到了广泛运用，它们在度量和管理信用风险方面发 挥了积极作用。归纳起来主要有： ( 1 ) 信用审核。利用信用风险模型对中小企业商业性贷款进行审核，或者对 消费者贷款进行审核，并为贷款决策提供依据。 ( 2 ) 信用等级的测定。许多信用风险模型可用来对那些未评级的证券和商业 性贷款进行评级，它通常是通过将其与社会上现有的公共信用评级体系接轨的方 式，推算出未评级信用产品的信用等级来。 ( 3 ) 信用资产定价。利用内部信用风险度量模型可以计算出信用资产的损失 概率、损失数量以及违约概率，从而确定出这些信用资产的风险升水量，为定价 奠定基础。采用盯市法模型，金融机构还可以对所持有的金融资产的收益和成本 进行估值。利用信用风险模型所计算出的个体信用资产的非预期损失可作为在定 价时所设置的一种资本收费并包含在价格中。另外，内部信用风险模型还可对信 用衍生品如信用期权、信用互换、信用远期等进行定价。 ( 4 ) 信用风险早期预警。信用风险模型可用来对个体信用资产和信用资产组 合进行早期预测，使人们能够及早发现问题并采取相应的对策。此外，利用信用 风险模型还可为资产证券化进行服务。 ( 5 ) 利用内部信用风险模型对信用资产组合风险进行度量，计算出组合所需 的经济资本量，从而为金融机构资本的合理配置提供重要依据。同时，人们还可 将信用风险度量模型与组合管理模型结合在一起，来对信用资产组合进行科学管 理，调整组合结构，使组合的风险收益达到最佳状态。 二、传统的信用风险度量方法 在探讨现代信用风险度量模型及其方法之前，有必要对古典的信用风险分析 方法进行认真考察。这样做，一方面是因为这些传统的方法目前仍有许多金融机 构( 特剐是银行) 继续使用，另一方面传统方法中的许多积极思想和主张仍然运用 在现代信用风险度量模型和方法之中，很难将两者截然分开。另外，通过对传统 方法进行考察分析，也有助于对现代信用风险度量模型和方法进行比较研究。 ( 一) 专家系统 专家制度是一种最古老的信用风险分析方法，是商业银行在长期的信贷活动 中形成的一种行之有效的信用风险分析和管理制度，它的最大特征就是：银行信 贷的决策权是由该机构那些经过长期训练、具有丰富经验的信贷人员所掌握，并 由他们做出是否贷款的决定。因此，在信贷决策过程中，信贷人员的专业知识、 主观判断以及某些关键要素、权重均是最重要的决定因素。 在专家制度下，因为各商业银行自身条件不同，所以在对贷款申请人进行信 用分析所涉及的内容上也不尽相同。但是绝大多数银行都将重点集中在借款人的 “5 c ”上，即借款入的品德( c h a r a c t e r ) 、借款人的能力( c a p a c i t y ) 、借款人的资本 金( c a p i t a l ) 、借款人所提供的担保品情况( c o l l a t e r a l ) 和借款人的经营环境 ( c o n d i t i o n ) 。也有些银行将信用分析的内容归结为“5 w ”或5 p 。“5 w ”是指 借款人( w h o ) 、借款用途( w h y ) 、还款期g 良( w h e n ) 、担保物( w h a t ) 、如何还款( h o w ) ； “5 p ”是指个人因素( p e r s o n a lf a c t o r ) 、目的因素( p u r p o s ef a c t o r ) 、偿还因素 ( p a y m e n tf a c t o r ) 、保障因素( p r o t e c tf a c t o r ) 、前景因素( p r o s p e c t i v ef a r 0 0 。 ( 二) 评级方法 最早的贷款评级方法之一是美国货币监理署( o c c ) 开发的。美国及其他国家 的监管者和银行家采用这一方法评估贷款损失准备金的充分性。o c c 的评级方 法将现有的贷款组合归入5 类：4 类低质量级别的，1 类高质量级别的。表2 1 说明了各贷款级别所要求的损失准备金。 贷款级别 损失准备金( 百分比) 特别关注的其他资产( o a e m ) 0 低质量级别 未达标的资产 2 0 可疑资产 5 0 损失资产 1 0 0 高质量级别合格可履约 o 多年以来，银行家已经扩展了o c c 的评级方法，开发出内部评级方法。更 细致地进一步划分合格可履约贷款的评级类别。在任何时刻，一些合格的或可 履约的贷款总有可能发生违约，所以应针对这些贷款持有一些准备金，即使很低 f 如o 2 ) 。目前，美国的银行持股公司的大约6 0 已经开发了贷款的内部评级方 法，分为1 - 9 或1 1 0 个级别。贷款的1 1 0 级评级方法的举例及其与债券评级的 对应如表2 2 所示。 表2 - 2 贷款评级方法举例及其与债券评级的对应 贷债券风险程度 描述 款评级 级 别 la a a最小商业信用极佳，资产质量优等，杰出的债务偿付能力和 偿还率，卓越的、有深度的管理，公司是市场的领导者， 并且已经进入资本市场。 2h a温和商业信用很好，资产质量和流动性很好，强有力的债务 偿付能力和偿还率，各方面的财务状况管理很好，公司 在该行业得到高度尊重，有巨大的市场份额。 3a平均商业信用中等，位于正常的信贷标准内，资产质量和流 ( 中等)动性令人满意，良好的债务偿付能力和偿还率，在所有 关键方面管理良好。公司在业内的规模和财务状况处于 中等水平。 4b b i 可接受商业信用可以接受，但是超过平均的风险水平，资产质 量可以接受，稍微过度的流动性，温和的债务偿付能力。 可能有高度的或充分的杠杆作用，要求放款入给予高于 平均水平的监督和关注，公司可能没有实力经受住重大 挫折，由于管制约束，贷款是有高度杠杆作用的交易。 5b b 可接受但商业信用可以接受，但是有相当高的风险，资产质量可 要予以关以接受，更小的或更欠分散化的资产基础，很少的流动 注性，有限的债务偿付能力，贷款条件按照确保充分保险 的要求加以组织，可能具有高度或充分的杠杆作用，公 司规模可能低于平均水平，或者可能是较低等级的竞争 者，要求放款者给予重点监督和关注，公司可能没有实 力经受住重大挫折，由于债务人的财务状况，贷款是有 高度杠杆作用的交易。 6 b 管理性关信用状况被列入监督名单，资产质量大体来说可以接 注受，流动性有一定程度的紧张，充分的杠杆作用，管理 一k 存在一定弱点，要求放款人给予持续的监管和关注。 7c c c特别关注商业信用位于可接受的边缘，具有一定的脆弱性，般 ( o a e m )地，不理想的日常业务造成了过分的和没有保证的信用 风险，但尚未达到可划入不合格类型的程度，尽管资产 在当前得到保护，但是这种保护可能是脆弱的，还不能 预计本金或利息的损失，潜在的弱点可能包括某种正在 弱化的财务状况，某种不现实的还款计划，不充分的资 金来源，或者缺少充分的抵押品、信用方面的信息或证 明。公司普普通通，并不突出。 8c c 未达标准商业信用无法接受，存在无法正常偿付的危险。尽管还 不能预计本金或利息的损失，但是，确定无疑的脆弱性 会损害债务的回收，现有的合理净值、债务人的偿付能 力或抵押品并未使资产得到充分的保护，也许已经存在 部分利息损失。 9c可疑 偿还能力大有问题，现存问题的严重程度已经达到可能 损失部分本金的程度，脆弱性已经十分明显，以至于基 于现有信息、形式和估价，全部回收款的希望已经十分 渺茫。 d损失 预期会发生总体上的损失，存在某项不可回收的资 0 产，或这类价值低微的资产已经无法正当合理地被归入 有活力的资产一类。然而，这类资产也许还有可收回的 价值或残值，但是又达不到应该延迟销帐的程度，即使 将来部分回收款项的事情可能发生。 o c c 的级别被分为6 个合格级另r l ( 1 6 级) 和4 个低质量级另1 1 ( 7 1 0 级) 。这些 贷款评级方法与债券评级方法并不精确地相互对应，特别是在低质量一端更足如 此。原因之一是贷款评级方法评估个别贷款，而债券评级方法更倾向于对债务人 整体进行评估。在债券评级和贷款评级之问缺少一对应表明那些更新的依赖于 债券数据( 价差，转移矩阵及其它) 的模型在估值和为贷款定价方面更具有优势。 尽管本节介绍的评级方法和上节提到的专家制度在银行的信用分析中发挥 着积极的作用，但是它们却存在许多难于克服的缺点和不足。虽然它们也运用了 许多财务会计信息，对各种财务比率进行比较分析，但基本上是一种定性分析法。 例如，信用分析人员可以将潜在借款人的各种关键性财务比率与同类企业相应比 率的标准值和趋势进行比较，从而对借款人的信用状况做出判断。但是这些分析 属于一耕单变量的测定法，它们的一个最大缺陷就在于不能够对不同的财务比率 的重要性进行排序，例如盈利性指标、流动性指标和偿付能力指标在单变量测定 法中均为重要的指标，但是，究竟哪一个最重要，怎样对其排序都不得而知。同 l o 时，单变量测定法对借款人的强比率和弱比率之间怎样进行综合分析也无能为 力，如某借款人的利润指标相对较低，而流动性指标则高出平均水平，在专家制 度的信用分析框架中是无法对该借款人的信用状况做出令人满意的评定的。这就 促使人们去寻求更客观、更有效的度量信用风险的方法和手段，来提高银行信用 评估的准确性。 基于这种情况，人们便开始了构筑多变量的信用风险预测法的研究和探讨工 作【4 。一般来说，单变量研究中最显著的指标包括衡量获利能力、流动性负债、 偿债能力的比率。然而，因为解决不同问题需要引用不同的比率作为最有效的指 标，所以这些比率指标的重要性排序并不明确。因此，可对单变量研究进行适当 扩展，将不同的比率指标融入有意义的预测模型中。构筑多变量信用风险预测方 法中，应当解决以下三个关键性问题：第一，在预测借款人能否破产时，哪一个 指标最重要? 第二，在被选中的财务指标里，每一个指标所拥有的权重应为多 少? 第三，在多变量预测模型中，应怎样根据各个指标不同的权重将模型客观地 建立起来。 ( 三) z 评分模型和z e t a 评分模型 在前人研究的基础上，美国纽约大学斯特商学院教授爱得华阿尔特曼 ( e d w a r di a l t m a n ) 在1 9 6 8 年提出了著名的z 评分模型( z s c o r em o d e l ) ，1 9 7 7 年 他又对该模型进行了修正和扩展，建立了第二代模型z e t a 模型( z e t a c r e d f fr i s k m o d e l ) 。这两个评分模型是根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款 案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借款人的财务状况，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地区分贷款风险度的 数学模型( 也称之为判断函数) ，对贷款申请人进行信用风险及资信评估。 具体步骤如下： 第一、选取一组最能反映借款人财务状况、还本付息能力的财务比率，如流 动性比率、资产收益率、偿债能力等指标。 第二、从银行过去的贷款资料中分类收集样本。样本数据分为两大类：一类 是能正常还本付息的案例：另一类是呆滞、呆帐案例。每大类还可按行业或贷款 性质、贷款方式再细分。 第三、根据各行业的实际情况，科学地确定每一比率的权重。权重主要是根 据该比率对借款还本付息的程度确定。 第四、将每- - l l 率乘以相应权重，然后相加，便可得到一个z f 或z e t a ) 。 第五、对一系列所选样本z 进行分析，可得一个衡量贷款风险度的z 值或 值域。 z 模型的形式为： z = 1 1 2 x h 1 4 x 2 + 3 ，3 x 3 + 0 6 x 4 + 1 0 x 5 式中：x l 一应运资本总资产； x 2 一留存盈余总资产； x 3 一利息和税收之前的收益总资产； x 4 一股权的市场价值总负债的账面价值； x 5 一销售额总资产。 信用分析人员在运用该模型时，只要将贷款申请人的有关财务数据填入，便 可计算出z 得分。若该得分高于或大于某一预先确定的z 值或值域，就可以判 定这家公司的财务状况良好或其风险水平可被银行接受；若该得分小于或低于预 定z 值或值域，则意味着该公司可能无法按时还本付息，甚至破产。z 值越大， 资信就越好；z 值越小，风险就越大。 z e t a 模型在z 模型5 个变量的基础上增加到了7 个变量，适应范围更宽了， 对不良借款人的辨认精度大大提高了。这7 个变量是：资产收益率、收益稳定性 指标、债务偿付能力指标、累计赢利能力指标、流动性指标、资本化程度的指标、 规模指标。这些变量都经过反复遴选，是最稳定、最为预测信用好坏的变量，从 而保证了模型的准确性。 z 评分模型和z e t a 模型均为以会计资料为基础的多变量信用评分模型。由 这两个模型所计算出的z 值可以较为明确地反映借款人在一一定时期内的信用状 况( 违约或不违约、破产或不破产) ，因此，它可以作为借款入经营前景好坏的早 期预警系统。同时，模型由于其较强的操作性、适应性和预测能力而在许多国家 和地区得到推广和使用，并成为当代预测企业违约或破产的核心分析方法之一。 然而，在实践中，人们发现这两个模型都存在着很多先天不足，主要问题是： 首先，它们都依赖于财务报表的账面数据，而忽视目益重要的各项资本市场指标， 这就必然削弱模型预测结果的可靠性和及时性；其次，由于模型缺乏对违约和违 约风险的认识，理论基础比较薄弱，从而难以令人信服；再次，两个模型都假设 在解释变量中存在着线性关系，而现实的经济现象是非线性的，因而也削弱了预 测结果的准确程度，使得模型不能精确地描述经济现实；最后，两个模型都无法 计量企业的表外信用风险。另外对诸如公用企业、财务公司、新公司以及资源企 1 2 业等特定行业的企业也不适用，因而他们的使用范围受到较大限制。 三、现代信用风险度量模型 近几年来，现代信用风险度量模型在国际金融界得到了很高的重视和相当大 的发展。1 9 9 5 年k m v 公司创建了信用监测模型( c m d i tm o m t o rm o d e 0 ； j r m o r g 锄银行继1 9 9 4 年推出著名的以v ，瓜为基础的市场风险度量$ o ( n s k m e 伍c s ) 后，1 9 9 7 年又推出了信用风险量化度量和管理模型信用风险度量制 ( c r e d i tm e m c q ，随后瑞士信贷银行又推出了另一类型的信用风险量化模型 c r e m tr i s k + 。同样为银行业所重视的其他一些信用风险模型，还有穆迪评级公 司推出的c r e d i tc n c + 模型，标准普尔公司推出的c r e d i tm o d e l 和c r e d i tp r o 模型 等。这些信用风险预测模型都在银行业引起了很大的影响，也引起了金融监管当 局的高度重视。1 9 9 9 年4 月，巴塞尔银行监管委员会提出名为信用风险模型 化：当前的实践和应用的研究报告，开始研究这些风险管理模型的应用对当前 国际金融领域风险管理的影响，以及这些模型在金融监管，特别是在风险资本监 管方面应用的可能性。 ( 一) 信用监控模型 利用期权定价理论对风险债券和贷款进行估价以及对它们的信用风险进行 度量，是现代信用风险模型的重要特征。这一思想在金融理论文献中可以追溯到 1 9 7 4 年的默顿米勒。近些年来，默顿的思想在许多方面得到了扩展。其中，美 国k m v 公司 5 】就利用期权定价理论创立了违约预测模型一信用监控模型( c r e d i t m o n i t o rm o d e l ) ，用来对上市公司和上市银行的信用风险( 特别是它们的违约状况) 进行预测。 1 、贷款与期权之间的关系 我们可以用图3 - 1 来描述一家银行在一笔贷款发放后的损益状况，从而说明 贷款与期权的关系。假设该贷款的期限为一年，o b 是折现后的贷款数量。在一 年中，借款公司将其用于不同项目或形成不同的资产。如果一年之后，借款公司 的资产市值达到o a 2 的水平，那么公司的股东们便有动力去归还所借贷款数量 ( o b ) ，并且还将会获得利润( o a 2 一o s ) 。事实上，该借款企业的资产市值只要超 过o b ，它的股东便会有一种内在动力去归还贷款。当然，如果低于o b ( 如图3 1 中o a l ) ，那么它的股东就会出现违约动机或者实施违约选择权并将企业的剩余 资产拱手交给债权人f 银行) 。 借款企业的资产市值超过o b ，贷款银行便可以从贷款中取得一笔固定的回 报，企业也将会把贷款的本金和利息全部归还给银行。若资产市值低于o b ，那 损益额( $ ) oa ，ba 2资产价值 图3 - 1 贷款银行贷款损益图 么银行就要遭受一个不断增大的损失。在最极端的情况下，银行的损益额为 零，这时银行贷款的本息将全部丧失殆尽 6 】。注意，这里的损益颓是指债务人 对银行的偿付额。 图3 1 所示是银行一笔贷款的损益函数图，该图的上面部分为一固定的收益 额直线，下面部分为一尾朝下的风险斜线，这个图对一位期权理论者来说是再熟 悉不过了。将图3 1 与股票期权卖权的卖方损益图进行比较，便会发现它们之间 有着惊人的相似之处。在图3 2 中，如果股票( s ) 的价格超过执行价( x ) 时，期权 的卖者将会一直拥有卖权的权利金。如果股价跌至x 以下，则期权的卖者将会 遭受相当数量的损失。 损益额( $ ) o x股票价 图3 2 股票卖权的卖方损益图 默顿米勒在1 9 7 4 年就曾指出，图3 - 2 与图3 1 中的损益是等值的，这就是 1 4 说银行发放的一笔贷款损益可以将其看作是以借款企业资产为标的所卖出的一 笔卖权。如同默顿模型中股票卖权定价的五变量一样，风险贷款的违约期权价值 也取决丁- 类似的五变量。 一般表达式如下： 股票卖权价值= f ( s ，x ，r ，o 。t ) ( 3 - 1 ) 风险贷款的违约期权价值= f ( a ，b ，r ，oa ，t )( 3 2 ) 上面两个公式中，s 为股票的价格，x 为股票的执行价格，a 为借款公司的 资产市值，b 为折现后的贷款量，r 为短期利率，os 和oa 分别为借款企业的 股票价值波动性和资产市值的波动性，t 为股票卖权的到期日或贷款情形下的贷 款期限f 或违约期限) 。在所有变量中，符号上方加一短横线的变量是可以从市场 上观察到的。 通常，股票期权价值等式即3 1 中五个变量均可从市场中获得。但是，风险 贷款违约期权价值等式即3 2 中只有三个变量( b ，r ，t ) 的信息可从市场上获得， 而a 与oa 却无法从市场上直接获得。如果通过某种方法计算出a 与oa ，则 一笔贷款的违约期权价值以及超过无风险利率的风险贷款的均衡加息差也都能 计算出来【7 。然而，仅靠公式3 乏，人们不可能直接导出a 值与。a 值，因此， 必须寻找一种可以测出这两个未知变量的方法。 2 、k m v 信用监控模型 k m v 公司建立信用监控模型( c r e d i tm o n i t o rm o d e l ) 的目的是为了解决银行 贷款的信用风险问题。解决该问题的关键是要求出这家企业的资产市值( a ) 以及 它的变动程度( oa ) 。为此，信用监控模型使用两个关系：第一，企业股东市值 与企业的资产市值之间的结构性关系；第二，企业资产市值波动程度与企业股东 市值的变动程度之间的关系。通过这两个关系模型，便可将两个未知变量求出， 股权价值 ( e ) ( $ ) o a l b 吣 l 1 1 5 r 资产价值( a ) 一l 图3 3 企业股权作为期权买权的损益情况 信用监控模型便可以测算出借款企业的预期违约频率( e d f ) 。 我们用图3 3 来说明借款企业股东归还贷款的动力问题。假设企业的借款为 o b ，贷款到期时企业的资产市值为o a 2 ，即o a 2 o b 。此时，企业归还贷款后 股东们还会得到剩余价值o a 2 o b 。贷款到期时，企业资产市值越大，企业留给 股东的剩余价值就越大。相反，如果企业资产市值低于o b ( f f z 1 o a l ) ，那么企 业股东就失去了归还此笔贷款的动力。 从图3 - 3 中可看出，不论企业资产市值降至借款数( 点b ) 以下多大程度，股 东们朝下的那条风险线下降到某一点l 后就被截取顶端成为一条直线了，这是 因为“有限责任”保护了企业股东们的损失不能超过o l ( 股东们最初在企业的投 资量) 。该图对于一位了解期权的人来说是十分熟悉的，它与投资人购买了一份 股票期权买权损益图完全相同。因此，我们可将借款企业股东的股权市值头寸看 作是持有一份以企业资产市值为标的的买权。 通常，企业股权可由下式估算： e 2 h ( a ，o a ，r ，b ，t )( 3 3 ) 在式3 3 中，借款企业股权的市值( 股票价格股数) 取决于五个变量，它们 与式3 - 2 中的五个变量一样，也与默顿模型中对期权买权定价中的五个变量一样 ( 以企业资产为标的) 。但是，这里仍存在一个等式中有两个未知变量即a 和aa 从而无法解出的问题。对此，k m v 公司就利用企业股权市值的波动性( oe ) 与它 的资产市值波动性( oa ) 之间存在的关系加以解决。两者的理论关系为： 。e = 氍o a ) ( 3 - 4 ) 将公式3 - 3 与3 4 联立求解，通过连续迭代，便可最终求出a 和oa 。在公 式3 - 3 中，b 为违约执行点，其值为企业所有短期负债( 一年或以上) 和5 0 的长 期负债帐面值；变量t 为债务到期日，通常将它设定为一年。一旦a 值和o a 值求出来，以及b 值和t 值确定后，就可测算出借款企业的理论预期违约频率。 我们司将这一思路在图3 - 4 中加以说明。假设某一借款企业的a 为l o o ( 百 万美元) ，oa 为1 0 ( 百万美元) ，b 为8 0 ( 百万美元) ，t 为一年期，r 为无风险 利率。那么这家企业在一年之内倒闭的概率有多大昵? 从图3 - 4 中可以看出，该 企业的预期违约频率就是它的资产市值低于b 点以下所分布的那片阴影区域。 这片区域所代表的就是该企业在一年之内从目前的资产市值l o o ( 百万美元) 降低 到违约价格8 0 ( 百万美元) 以下的概率。 资产市值 a = $ 1 0 0 b = $ 8 0 t 图3 - 4 理论预期违约频率的计算 同时，我们假定该借款企业未来一年内的资产市值围绕目前水平呈正态分 布，由此便可计算出当t = 0 时( 指今天) ，该企业在一年期限中到达违约点的距离： a b $ 1 0 0 $ 8 0 抵达违约点的距离一一2 标准差 oa $ 1 0 进入违约区域的借款企业，只有它的资产价值一年内减少2 0 0 万美元，或着 2 个标准差的水平甚至更多才会出现违约。如果借款企业的资产市值的确呈正态 分布的话，我们知道这时一定会有资产市值围绕它们的均值在正负1 9 6 个标准 差之间波动的9 5 概率存在。同时，该借款企业资产市值增长量超过1 9 6o 和资 产市值减少量超过1 9 6o 的概率分别为2 5 。也就是说，该借款企业具有2 5 的预期违约频率( e d f ) 。在这里，图3 - 4 并未展示借款企业预期的资产增氏状况， 而在实际生活中它的资产市值通常是增长的。如果其资产市值在一年中增长了 1 0 ，那么它离违约点的距离就提高到30 ，也即只有它的资产价值减少3 个标 准差的数量才会出现违约，因而该借款企业的e d f 也会较大幅度地降低【8 。 上面计算出的只是借款企业的理论预期违约频率，它与实际值之间有较大差 距。因此，k m v 公司利用其自身优势建立了一个全球范围的企业和企业违约信 息数据库，计算出了各类信用等级企业的经验预期违约频率，从而产生了以这种 经验数据为基础的信用分值。 计算借款企业经验预期违约频率的过程为：首先建立一个规模很大的全球性 工商企业违约和非违约历史数据库，然后将所有离违约点2 个标准差的企业聚集 在一起，观察这些企业在一年中究竟有多少家企业出现了违约，计算公式为： 年初资产价值离违约点2o 之远的 企业中一年内出现违约的企业数量 经验预期违约频率 年初资产价值离违约点2o 之远的 所有企业数量 若考察这个全球数据库有1 0 0 0 个企业，其中5 0 家出现违约，那么这类企业 的经验预期违约频率为5 。与上述过程相似，也可将所有离违约点3 个标准差 的企业聚集在一起，观察这些企业在一年中究竟有多少家企业出现了违约，算出 经验预期违约频率。其它依此类推。 ( 二) 在险价值方法( 信用度量制方法) 在险价值作为一个概念，最先起源于2 0 世纪8 0 年代末交易商对金融资产风 险测量的需要；作为一种