（金融学专业论文）违约率可变条件下的CreditRisk模型研究.pdf

硕十学位论文 摘要 现阶段，商业银行风险管理能力的高低成为其立足于市场的核心竞争力所在。 然而如何提高我国商业银行的风险管理水平? 在风险管理技术和基础数据库等方 面不足的情况下，我国商业银行首先应以巴塞尔新资本协议为指导，结合自身实 际情况并借鉴国际银行业的最佳实践构建一种精细量化的信用风险度量模型。因 此，本文旨在为我国商业银行运用c r e d i t r i s k + 模型在违约率可变条件下进行信用 风险度量提供一种更为准确和有效的方法。 在违约率可变条件下，原c r e d i t r i s k + 模型存在着几个缺陷，暴露近似划分频 带、p a n j e l 算法的内在缺陷以及v a r 算法的非一致性均影响了模型计算的精度。 论文通过对这三个缺陷展开分析，对原c r e d i t r i s k + 模型进行了的修正。本文考虑 了系统风险因素和行业相关性因素对债务人违约率的影响，这更符合实际情况； 贷款违约表法计算的准确度高，利用多张贷款违约表法估计债务人违约率的标准 差，它解决了模型中对违约率及其相关参数设计的难题；将v a r 与g e s 结合使 用为商业银行风险管理提供了一种更为综合且有效的方法；将加权平均频带划分 方法和p a n j e r 算法与鞍点逼近法结合计算组合的损失分布，增加了计算精度。 论文采用我国某城市商业银行公司贷款数据进行了实证分析，结果表明在违 约率可变条件下，经过修正后的c r e d i t r i s k + 模型可以更为精确地计量贷款组合的 非预期损失。修正后的c r e d i t r i s k + 模型与r a r o c 结合可以在经济资本计量、经 济资本配置、绩效评估、贷款定价、贷款审批和限额设定等方面来完善我国商业 银行的经济资本管理体系。 关键词：商业银行；c r e d i t r i s k + 模型；非预期损失；单因素模型；鞍点逼近法 违约率可变条件下的c r e d i t r i s k + 模型研究 a bs t r a c t n o w ，c o m m e r c i a lb a n k s r i s km a n a g e m e n tc a p a b i l i t i e sh a v eb e c o m ec o r e c o m p e t e n c i e sb a s e dt h em a r k e t b u th o wt oi m p r o v et h er i s km a n a g e m e n tl e v e lo f c h i n e s ec o m m e r c i a lb a n k s ? u n d e rt h e s ec o n d i t i o n st h a tc o m m e r c i a lb a n k ss t i l ll a c k m a n yt h i n g ss u c ha sr i s km a n a g e m e n tt e c h n o l o g y ，d a t a b a s e sa n ds oo n ，c h i n e s e c o m m e r c i a lb a n k ss h o u l dd e s i g np r e c i s ec r e d i tr i s km e a s u r e m e n tm o d e l sa c c o r d i n gt o t h e i ra c t u a ls i t u a t i o na n di nt h el i g h to ft h ei n t e r n a t i o n a lb a n k i n gi n d u s t r y sb e s t p r a c t i c e s ，u s i n gb a s e ln e wc a p i t a la c c o r da s t h e g u i d e i nt h i sc o n t e x t ，t h i s d i s s e r t a t i o na i m sa tp r o v i d i n gam o r ep r e c i s ea n dm o r ee f f e c t i v em e t h o dt om e a s u r e u n e x p e c t e dl o s s e su n d e rt h ev o l a t i l ed e f a u l tr a t ef o rc h i n e s ec o m m e r c i a lb a n k s u n d e rt h ev o l a t i l ed e f a u l tr a t e ，t h eo r i g i n a lc r e d i t r is k + m o d e lh a ss e v e r a l d e f i c i e n c i e s ，f o re x a m p l et h a to r i g i n a l b a n d sd i v i s i o n m e t h o d ，t h e i n h e r e n t s h o r t c o m i n g so fp a n j e ra l g o r i t h m ，a sw e l la sn o n c o h e r e n to ft h ev a rm e t h o da l l a f f e c tt h ea c c u r a c yo ft h em o d e l t h i sd i s s e r t a t i o na n a l y s e st h ec o r r e s p o n d i n gr e v i s e d m e t h o d sa g a i n s ts o m ei n h e r e n td e f i c i e n c i e so ft h i so r i g i n a lm o d e l i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，w ec o n s i d e rt h e e f f e c to fs y s t e m a t i cr i s kf a c t o r sa n dp a i r w i s e c o r r e l a t i o nt od e b t o r s d e f a u l tr a t e ，w h i c hi sm u c hc l o s e rt ot h er e a lw o r d ；t h e s t a n d a r dd e v i a t i o n so fo b l i g o r s d e f a u l tr a t e sa r ee s t i m a t e dt h r o u g ht h el o a nd e f a u l t t a b l em e t h o d ，w h i c hi sm o r ep r e c i s e ，a n du s i n gt h i sm e t h o dw eh a v es o l v e dt h e m e a s u r e m e tp r o b l e mo ft h ed e f a u l tr a t ea n di t sr e l a t e dd e s i g np a r a m e t e r si nt h e c r e d i t r i s k + m o d e l ；t h ec o m b i n i n gu s eo ft h ew e i g h t e da v e r a g em e t h o do fb a n d d i v i s i o n ，p a n j e ra l g o r i t h ma n ds a d d l e p o i n ta p p r o x i m a t i o nc a ni n c r e a s et h ec a l c u l a t e d a c c u r a c ya n dr o b u s t n e s so ft h ec r e d i t r i s k + m o d e l ；a n di nt h i sp a p e r ，w eu s ev a r a n d e st od e s c r i b eu n e x p e c t e dl o s s ，w h i c hi sm o r ep r e c i s e t h i sd i s s e r t a t i o ne m p i r i c a l l ya n a l y s e su s i n gt h ec o r p o r a t el o a nd a t ao fac i t y c o m m e r c i a lb a n ki nc h i n a ，a n dt h es t u d yr e s u l ts h o w st h a tt h er e v i s e dc r e d i t r i s k + m o d e lc a nm e a s u r eu n e x p e c t e dl o s s e s o fl o a np o r t f o l i o sm o r ep r e c i s e l ya n dm o r e e f f e c t i v e l yf o rc o m m e r c i a lb a n k s t h i sd i s s e r t a t i o np u t sf o r w a r ds o m es u g g e s t i o n sf o rc h i n e s ec o m m e r c i a lb a n k s ： t h er e v i s e dc r e d i t r i s k + m o d e lu n d e rv o l a t i l ed e f a u l tr a t ec o m b i n e dw i t ht h er a r o c m o d e lc a nh e l pt oi m p r o v et h ec r e d i tr i s km a n a g e m e n ts y s t e mo fc o m m e r c i a lb a n k s ， 1 1 1 硕i 二学位论文 s u c ha sm e a s u r e m e n to ft h ee c o n o m i c c a p i t a l ，e c o n o m i cc a p i t a la l l o c a t i o n ， p e r f o r m a n c ee v a l u a t i o n ，p r i c i n gl o a n s ，a n dl o a na p p r o v a ll i m i t sa n ds oo n k e yw o r d s ：c o m m e r c i a lb a n k ；c r e d i t r i s k + m o d e l ；u n e x p e c t e dl o s s ；s i n g l ef a c t o r m o d e l ；s a d d l e p o i n ta p p r o x i m a t i o n i v 违约牢可变条件下的c r e d i t r i s k + 模型研究 插图索引 图1 1 本文的研究框架体系1 l 图2 1c r e d i t r i s k + 模型框架1 3 图4 1 贷款组合( 3 0 0 笔贷款) 的违约损失分布图3 6 图4 2 贷款组合( 8 0 0 笔贷款) 的违约损失分布图3 8 图4 3 方式1 下贷款组合的违约损失分布图( 单位：2 0 万元) 4 0 图4 4 方式2 下贷款组合的违约损失分布图( 单位：2 0 万元) 4 0 图4 5 贷款组合违约损失分布图的比较( 单位：2 0 万元4 0 图4 6 贷款组合损失分布的尾部( 单位：2 0 万元) 4 1 图4 7 鞍点逼近法计算的组合损失分布的尾部( 单位：2 0 万元) 4 2 图4 8 加权平均频带划分法测算贷款组合损失分布图( 单位：2 0 万元) 4 3 v 硕 = 学位论文 附表索引 表4 1 样本贷款数据3 0 表4 22 0 0 5 年2 0 0 7 年每个信用等级债务人的违约率表一3 1 表4 3 各信用等级债务人违约率的均值和标准差3 3 表4 4 模型的计算参数3 4 表4 5 四舍五入取整频带划分后的参数和计算结果3 5 表4 6 第三部门四舍五入取整频带划分后的参数和计算结果3 7 表4 7 方式1 频带划分后的参数和计算结果3 9 表4 8 方式2 频带划分后的参数和计算结果3 9 表4 9 加权平均频带划分后的参数和计算结果4 2 表5 1 贷款笔数为3 0 0 笔时多种方法的计量结果4 6 表5 2 贷款笔数为3 0 0 笔时多种方法计量结果的比较4 7 表5 3 贷款笔数为8 0 0 笔时多种方法的计量结果4 8 表5 4 贷款笔数为8 0 0 笔时多种方法计量结果的比较4 9 v n l 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：钛硒廛日期：d 卵了年月必日 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“) 作者签名：认励鹰日期：c j l ，彩年月二孑日 导师签名：歹翻。1 日期：砌心月栅 硕 ：学位论文 1 1 研究背景及意义 第1 章绪论 2 0 0 4 年6 月巴塞尔新资本协议正式出台，该协议下，商业银行经济资本 必须覆盖信用风险、市场风险、操作风险。2 0 0 6 年9 月4 日，中国银监会主席刘 明康表示，中国大型商业银行将在2 0 1 0 左右实施新巴塞尔协议，在出席中国世纪 论坛期间，刘明康表示，2 0 1 0 年一2 0 1 2 年，中国大型的商业银行将逐步实施新巴塞尔 协议的第二支柱和第三支柱要求，但整体仍在b a s e li 的框架内。2 0 0 7 年全国金融 工作会议对包括加快建设现代银行制度、强化金融企业内部管理，保障金融稳定 和安全等下一步金融工作重点的确立，标志着我国商业银行已步入了一个全新的 发展阶段。在这一全新阶段，商业银行风险管理能力的高低将成为其立足于市场 的核心竞争力所在。然而如何来提高商业银行的风险管理水平? 尽管有新巴塞 尔资本协议为指导，但由于目前在风险管理理念、技术，基础数据库等方面的 不足，我国商业银行还不具备实施新资本协议的条件。同时考虑到我国各类商业 银行情况差异较大，因此在当前阶段各家商业银行根据自身实际情况并参照国际 银行业的最佳实践设计一种精细量化的信用风险度量模型不失为明智之举。具体 来说，进行这一研究是基于以下几个方面的考虑： 首先，风险度量方法的精确性在很大程度上决定了经济资本管理的有效性。 2 0 世纪9 0 年代开始兴起的商业银行经济资本管理揭示了金融风险需要资本覆盖 的基本原理，在引入了r a r o c ( r i s ka d j u s t e dr e t u r no nc a p i t a l ，风险调整后的 资本收益率) 这一方法后，商业银行的风险与收益的平衡就能通过经济资本管理 得以实现。经济资本管理的关键是对经济资本的配置，而风险度量又是经济资本 配置的前提，因此，风险度量方法的精确性在很大程度上决定了经济资本管理的 有效性。我国商业银行面临的最主要的风险是信用风险。因此，对信用风险的精 确测量成为了我国商业银行实施科学有效的风险控制和管理的必要环节。 其次，由于历史的原因，我国商业银行尚缺乏实施内部评级法可运用的信用 风险度量模型，因而无法科学合理地进行经济资本配置，也无法有效地控制、管 理风险和提升竞争力。新协议确认了精确测量信用风险的方法一一内部评级法 ( i n t e r n a l r a t i n gb a s e d ，简称i r b 法) 。然而，我国商业银行现在一般采用系数 法计量经济资本进行风险控制和管理。系数法是一种十分简单的计量和配置经济 资本的方法。系数法没有考虑客户的违约概率和违约损失率，不能体现银行的风 险偏好。因此系数法偏离了经济资本的实际含义，其计量结果难以客观反映银行 的风险状况。按照中国加入世界贸易组织( w t o ) 时所做的承诺，2 0 0 7 年我国银 l 违约肆夏可变条件下的c r e d i t r i s k + 模型研究 行业将全面对外开放，这意味着海外银行即将享受完全的国民待遇，意味着国内 银行即将在一个完全国际化的环境中，在同一条起跑线上与强大的竞争对手进行 全方位的比拼。欧美发达国家比较活跃的银行已经相继开始实施内部评级法，如 果不能在尽可能短的时间内实施内部评级法，提升风险管理水平，我国的商业银 行在国际竞争中就会处于劣势被动地位。面对激烈的市场竞争环境，构建实施内 部评级法所需的信用风险度量模型，研究如何提升管理水平的科学的经济资本配 置具有重要的理论与使用价值。 再次，在金融全球化的新形式下，我国商业银行必须借鉴国际上先进的信用 风险管理经验，强化信用风险管理，开发适用的信用风险管理模型，适应巴塞 尔新资本协议的需要。 经过多年发展，西方先进银行的信用风险管理技术随着金融实践和理念的发 展得到不断的更新和完善，对风险和银行经营的理念成熟直接推动了技术的开发 和使用。风险管理的技术从资产负债管理到对风险更精确的分类和度量，从单一 业务交易层面到组合层面不断发展。到了现代，除了核心的r a r o c 和经济资本 管理技术以外，对信用风险技术包括各种层次的内部客户评级和债项评级，对预 期损失计量和信用在险值( v a r ，v a l u e a t r i s k ) 的计算。还包括更高层次的组合 管理技术、相关性技术、风险迁移技术等等。以上大部分先进技术已经有了成熟 产品来实现。如对于信用风险，有德意志银行与标准普尔共同开发的违约过滤器 ( d e f a u l tf i l t e r ) 、j p 摩根的风险矩阵( c r e d i t m e t r i c sm o d e l ) 、穆迪的r i s k c a l c + 等，成为国际先进银行富有成效的日常管理不可或缺的信息加工和管理决策工具。 这些风险管理方法和技术的共同特点都是以对风险的量化为共同点。显然，量化 风险技术能更好地揭示银行风险内在的本质规律，使人们不仅能够清楚地看到信 用风险、利率风险、流动性风险等等各种不同风险之间的相互作用关系，而且还 能清楚地看到个别业务风险和银行业务组合风险甚至银行全部风险之间的风险分 散与集中的影响关系，从而能更加有效地管理风险。 正是基于以上三方面的考虑，本论文选择了借鉴国外现代信用风险度量模型 进行修正并重新构建我国商业银行信用风险度量模型这一主题。但是由于在现阶 段我国资本市场发育尚不成熟，不具有通过企业的股票价格来反映企业市场价值 的条件，k m v 模型等从总体上讲还不适用我国实际，针对特殊客户群，可以尝 试建立小规模模型。风险度量中贷款组合分析、边际分析的思想值得借鉴。而且 由于我国对历史数据的积累刚刚起步，加强信用风险度量应加强对企业当前状态 的评估和对未来的预测，同时，针对目前国内企业普遍存在财务数据滞后且可信 度低的状况，必须加强非财务因素对信用风险的影响的度量。而相对于其他模型 而言，c r e d i t r i s k + 模型是一种较为简单实用的信用风险度量模型，模型集中于违 约分析，所需估计变量很少，从而适应我国传统业务中缺乏数据的状况，使它在 2 硕十学位论文 计算上很具吸引力。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。它的优秀之处还在于在使用上简单，而理论基 础也不像其它模型来得复杂，比较适合管理人员使用。模型还可以提供传统方法 所不具有的信用风险识别的理念、技术，有助于银行从更加具体和深入的角度去 测量和分析不同层次、不同产品的信用风险，更科学地进行信贷决策。这种模型 在我国应用的最大优势在于，数据需要量相对于其他模型要少，可以在一定程度 上弥补我国银行业数据储备不足的问题，极大地降低了模型实施的难度。更重要 地是它与我国现行的银行贷款五级分类标准和银行会计制度有相当的相似之处， 可以直接参照该模型对银行准备金和资金水平进行测算，对指导我国商业银行的 信用风险度量具有实际意义。而且自1 9 9 7 年c s f p 推出该模型以来，许多国家 的银行借鉴该模型来衡量准备金和资本金水平，具有相当的实践基础。然而， c r e d i t r i s k + 模型存在着固有的缺陷，影响了模型计算经济资本的精确性。 本论文的目的是通过借鉴国外c r e d i t r i s k + 模型修正以及所在课题组对模型 修正的思想和方法，依托现代金融理论、高等数学等理论和方法对违约率可变条 件下的c r e d i t r i s k + 模型在我国商业银行计量非预期损失的方法进行了分析并进 行实证检验，并通过与巴塞尔新资本协议建议使用的单因素模型比较研究， 拟为我国商业银行运用c r e d i t r i s k + 模型在违约率可变条件下进行信用风险度量 提供了一种更为准确和有效的方法，试图解决长期以来困扰我国金融界的商业银 行信用风险度量问题。因此，本文的研究具有较强的理论和现实意义。 本论文选题源于我的导师彭建刚教授主持的国家自然科学基金项目“我国商 业银行违约模型与经济资本配置研究 。 1 2 文献综述 1 2 1 国外对信用风险度量模型的研究 自1 9 8 8 年巴塞尔资本协议提出以来，西方发达国家对信用风险的研究高 度重视，逐步建立了风险度量模型。按照a l t m a n ( 1 9 9 8 ) 的观点，纵观国外现 有的研究和应用，成功运用且具有代表性的模型主要分为三类： ( 1 ) 基于“公司价值 的c r e d i t m e t r i c s 模型( m o r g a n ，j e ( 1 9 9 7 4 ) 口1 ) 和基于 期权定价理论的k m v 模型( k m v ( 1 9 9 5 ，1 9 9 7 ) p 4 1 ) ： c r e d i t m e t r i c s 模型是j p 摩根公司和一些合作机构于1 9 9 7 年推出的一种用于 对非交易性金融资产的估值和风险度量模型。它利用债务人的信用等级、信用等 级转移矩阵、违约贷款的回收率和贷款市场上的信用风险价差和收益率来推断个 别贷款或贷款组合的v a r 。它是一种典型的盯市模型。 k m v 模型是k m v 公司开发的用来对上市公司的信用风险进行预测的模型。 违约牢可变条件下的c r e d i t r i s k + 模型研究 这一模型的理论基础是m e r t o n 的期权理论。它也是一种盯市模型，通过跟踪借款 企业股权价值及其变化捕捉其资产市场价值及其波动，对银行具有良好的预警作 用。 ( 2 ) 基于经济学的m 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 模型( m i c h e lc r o u h y ( 2 0 0 0 ) p j ) ：麦肯锡公司1 9 9 8 年研发。它将违约、信用等级转换概率和宏观因 素之间的关系模型化，并通过模拟宏观因素对模型的“冲击 来测量违约与信用 等级转移概率矩阵，在此基础上运用信用度量技术来求不同经济时期的v a r 。 ( 3 ) 基于保险精算学原理的c r e d i t r i s k + 模型( c r e d i ts u i s s ef i n a n c ep r o d u c t ( 1 9 9 7 ) 6 1 ) ：由c s f p 依据财险思路而开发的一种违约模式的模型。在该模型中， 价差风险看作市场风险而不是信用风险的一部分，因此，在任何时期，只有两种 状态：违约和不违约。违约被模型化为一种有着一定概率分布的连续变量，每一 笔贷款的违约都独立于其它贷款的违约，用泊松分布模拟违约事件分布。通过频 带划分，将违约事件分布转化为违约损失分布。利用违约损失之间的递推关系式， 计算贷款组合的损失分布，从而得出组合的非预期损失。 此外还有k p m g 公司构建的信贷分析体系以及神经网络技术模型等。国外银 行在建立和使用各模型时都有自己的设计思想和参数设定，体现了信用风险度量 的最高水平成果，得到了巴塞尔委员会的充分肯定。因此，在巴塞尔新资本协议 ( 2 0 0 4 ) 1 7 1 中，巴塞尔委员会推荐使用这些模型及参数进行相应的经济资本的配 置。 1 2 2 国内外对各种信用风险度量模型的比较研究 m i c h e a lc r o u h y 等( 2 0 0 0 ) pj 对现代信用风险模型进行了比较分析，认为： c r e d i t m e t r i c s c r e d i t v a ri 模型是基于对资产回报的联合概率的估计，它对债 务人资本结构和权益回报生成过程设置了强简化假设，这是该模型的一个关键性 特征。该模型假设没有市场风险，由于远期价值和暴露是来自于决定论的远期曲 线，则该模型唯一的不确定性是信用迁移，即，信用风险分析独立于市场风险， 这是该方法的另一个限制。相对于k m v ，并为了简便起见，c r e d i t m e t r i c s c r e d i t v a ri 模型选择了权益价格作为衡量公司资产价值的指标。这是该模型可能 会影响到模型估计准确性的又一个强假设。c r e d i t m e t r i c s c r e d i t v a ri 模型的主要 的缺点不是它的方法论，而是基于平均历史违约频率和信用迁移的迁移概率的可 信度。c r e d i t m e t r i c s c r e d i t v a ri 模型计算的准确性依赖于两个个重要的假设：第 一，所有信用评级相同的公司的违约率相同。第二，真实的违约概率等于历史平 均违约率。也就是说，信用评级的变化与信用质量的变化是相同的，而且信用评 级和违约概率是同义的，即违约率调整时，信用评级就会发生改变，反之亦然。 k m v 与c m c v i 不同，它没有使用穆迪或标准普尔的统计数据来确定只依 4 硕t 学位论文 赖于信用评级的债务人的违约概率，而是推导出了实际违约概率和预期违约频率 ( e d f ) 。但k m v 不能模拟组合价值的全部远期分布。 c r e d i t r i s k + 模型的一个优点是相对容易实施。 第一，推导出的组合债券或贷款损失的显式解表达式使c r e d i t r i s k + 模型在计 算上相当简便，而且债务人的边际风险贡献也很容易计算出来。 第二，c r e d i t r i s k + 模型只关注违约，这就需要输入相对较少的数据来估计违 约损失分布。对于每一个金融工具，只要求输入违约概率和暴露就可以了。 但是，同k m v 和c r e d i t m e t r i c s 模型相同，c r e d i t r i s k + 模型也假设没有市场 风险。另外，c r e d i t r i s k + 模型忽略了迁移风险所以每一个债务人的暴露是固定的， 并不依赖于发行者信用质量的最终改变，也不依赖于远期利率的可变性。即使在 它最一般的形式总违约概率依赖于一些随机系统因素，暴露仍然是恒定的，与这 些因素的变化无关。最后，同c r e d i t m e t r i c s 和k m v 模型一样，c r e d i t r i s k + 模型 不能处理非线性产品如：期权和货币互换等等。 c r e d i t p o r t f o l i o v i e w 模型提出了一种方法把宏观经济变量与违约、迁移概率 联系起来。该模型根据每个国家的可靠违约数据、每个国家的每个行业可能性进 行修正。该模型的其他限制就是用a d h o c 过程来调整迁移矩阵。 龚明华( 2 0 0 4 ) 【8 j 认为上述四个模型的区别可归纳为以下六个方面： 第一，在风险的界定方面，c r e d i t m e t r i e s 和麦肯锡模型属于m t m ( 盯市) 模 型；c s f p 信用风险计量模型属于d m ( 违约) 模型；而k m v 模型既可被当做 m t m 模型，也可被当做d m 模型。 第二，在风险驱动因素方面，在k m v 模型和c r e d i t m e t r i c s 中风险驱动因 素是企业资产价值及其波动性；在麦肯锡模型中，风险驱动因素是失业率等宏观 因素；而在c s f p 信用风险附加计量模型中，关键的风险驱动因素是经济中可变 的违约率均值。 第三，在信用事件的波动性方面，在c r e d i t m e t r i c s 中，违约概率被模型化为 基于历史数据的固定的、或离散的值；而在k m v 模型、麦肯锡模型和c s f p 信 用风险计量模型中，违约概率是可变的，但服从于不同的概率分布。 第四，在信用事件的相关性方面，各模型具有不同的相关性结构，k m v 模型 和c r e d i t m e t r i c s 是多变量正态：麦肯锡模型是因素负载；而c r e d i t r i s k + 模型是 独立假定或与预期违约率的相关性。 第五，在回收率方面，在k m v 模型的简单形式中，回收率是不变的常数；在 c r e d i t r i s k + 模型中，损失的严重程度被凑成整数并划分为不同的频段，在频段内 回收率是不变的；在k m v 模型的最新版中，回收率是随机的；在c r e d i t m e t r i c s 和麦肯锡模型中，回收率也是随机的。 第六，在计量方法方面，c r e d i t m e t r i c s 对个别贷款或贷款组合采用分析方法 5 违约牢可变条件下的c r e d i t r i s k + 模型研究 进行计量，对大规模贷款组合则采用蒙地卡罗模拟技术进行计量；k m v 模型和 c r e d i t r i s k + 模型采用分析方法进行计量；麦肯锡模型则采用模拟技术求解。 m i c h e a lb g o r d y ( 2 0 0 0 ) 9 1 把c r e d i t m e t r i c s 模型和c r e d i t r i s k + 模型进行了比 较分析，在分布假设、功能模式、技术途径、测量方法和数学上时不同的。只有 分布假设与功能模式上的差异是根本的。每个模型都可以从数学上映射到另一个 模型，这表明，c r e d i t m e t r i c s 模型和c r e d i t r i s k + 模型的违约概率的区别是表达式 的不同，而不存在实质上的差别。类似的，模型技术层面和参数的测量方法对于 使用者是有帮助的，但是模型之间没有本质的区别。相反的，分布假设和功能模 式是模型原创的，在每个模型中，系统风险因素的分布和条件违约概率功能模式 上的选择共同决定了组合中债务人违约的联合分布。在无需对c r e d i t m e t r i c s 模型 的测量方法和模拟方法作重大改变的情况下，人们可以任意替换分布的对称稳定 阶( 正态分布是其中的一个特例) 。即使参数经过校正后导出组合损失相同的均值 和方差，损失分布的总的形状可能会有所不同，而且因此尾部值也会发生改变。 g a m m a 分布的选择和条件违约概率的函数形式与c r e d i t r i s k + 模型的特征相似。 这两个模型问的不同还在于解决方法上的不同。c r e d i t m e t r i c s 模型的蒙特卡 罗等方法是很灵活的但是计算却是很密集的。c r e d i t r i s k + 模型给出了一个显式解， 但是却增加了很多限制性和近似。特别有以下几个特点： c r e d i t m e t r i c s 模型允许多状态收入和回收率的不确定性，而c r e d i t r i s k + 模 型的显式解是固定回收率下的两状态模型。 c r e d i t r i s k + 模型在违约概率的条件分布上隐含了“泊松近似 。 c r e d i t r i s k + 模型把每个债务人的贷款损失暴露近似取整为最接近的整数。 直接构造了c r e d i t r i s k + 模型的蒙特卡罗方法避免了泊松近似和损失暴露近 似并允许存在回收风险。他指出，使用相同的数据，不同的衡量方法具有广泛的 可比性。 彭建刚等( 2 0 0 8 ) i lo 】对瑞士波士顿银行和美洲银行经济资本计量方法进行 比较，分析两种方法在我国商业银行实施的局限性以及改进的思路，并采用多组 公司贷款数据对这两种方法进行了比较分析。 1 2 3 我国商业银行进行信用风险度量模型选择的研究 目前，我国商业银行信用风险度量模型的研究尚处于起步阶段，主要是针对 国外一种或多种模型的介绍与比较。如沈沛龙、任若恩i l l j ( 2 0 0 2 ) 对c r e d i tm e t r i c s 模型、k m v 模型、c r e d i t r i s k + 模型、宏观模拟模型等进行了一系列的比较，研究 了理论基础和模型之间的相互关系。王琼、陈金贤【1 2 1 ( 2 0 0 2 ) 从期权理论的角度 研究了信用风险定价方法及k m v 模型。文忠桥等【i3 1 ( 2 0 0 2 ) 对信用风险中的违 约率测度问题进行了专门的研究，认为我国实施和推广发达国家风险管理系统和 6 硕上学位论文 技术的条件难度很大。章政等( 2 0 0 6 ) 1 1 4 通过对现代信用风险度量技术的分析比 较，探讨了现代信用风险度量方法的基本特征及理论发展方向，为我国信用风险 度量技术的监测应用提供了新的分析视角和应用途径。 刘晓星( 2 0 0 6 ) 1 1 5 1 通过研究发现由于各模型的建模基础与应用环境不同，对实 际资产组合风险损失估计结果与实际情况相差较大，特别是在对美、欧等发达国 家的国际活跃银行之外的债务人和银行等进行评估时效果不太理想。 c r e d i t r i s k + 模型在解决单个债务人的违约与银行整体客户违约的概率关系问 题上使用了联合概率分布的办法，大大提高了准确程度，并可以推导出由多项贷 款组合的联合违约概率分布及损失分布，为计算v a r 创造了条件，解决了贷款风 险度方法无法进行v a r 分析的问题。该模型中仅当借款人在一个固定的期限之前 违约时才被认定为损失发生，而由市场价值变动引起的损失是不计入模型的，并 且因此引起评级机构调整借款人信用级别的信用质量的变化对模型不产生影响。 这种对损失的定义与我国传统的账面价值核算比较一致。自1 9 9 7 年c s f p 推出 该模型以来，许多国家的银行借鉴该模型来衡量准备金和资本金水平，具有相当 的实践基础。 朱小宗等( 2 0 0 6 ) 1 1 6 l 通过对现代风险计量方法的比较分析，认为c r e d i t r i s k + 模 型预测的结果比较切近我国商业银行实际情况。另外，阿诺德瑟维吉尼等( 2 0 0 5 ) 1 1 7 1 认为c r e d i t r i s k + 模型属于解析模型，解析模型的主要优点是能快速得到结果。 它通过利用一些简化假设，对组合投资中同质资产进行分组，根据同质的假设， 就可以对信用资产的损失分布给出一个“准确 的解析解。 1 2 4c r e d i t r i s k + 模型在我国商业银行应用的研究 m i c h a e lb g o r d y ( 2 0 0 0 ) 【1 8 】认为c r e d i t r i s k + 模型中，v a r 通过循环递归算 法实现，可以不用蒙特卡罗模拟的方法。但该算法并不稳定，由于循环递归会引 起数值误差的累积会造成v a r 值的不准确。作者提出了一种方法通过鞍点逼 近法直接估计损失分布。它有以下几个优点：1 计算速度很快，特别是当有许多 风险因素和许多债务人或是用m a t l a b 编程时，模型的计算几乎是实时的。2 鞍 点逼近算法在实际应用中更可靠，它对于小组合( 比5 0 0 贷款人少或更少) 的准 确性要劣于标准的p a n j e r 方法。但是当对于大的组合或复杂的风险因素时，鞍点 逼近法计算结果的准确性较强。 c r e d i t r i s k + 模型计算贷款组合的非预期损失的基础是v a r 原理，但是由于 a r e z n e re ta 1 ( 1 9 9 9 ) 1 1 9 的开拓性研究发现，v a r 不是一个一致性风险度量工具， 它不具有次可加性，这个理论有如下几个致命缺陷：一是当风险的损失分布非对 称时，基于v a r 模型计量经济资本不再是一致的。而经验数据表明，银行损失分 布图形是非对称的，它的大多数数值域集中在峰值的一侧，呈偏峰厚尾状。二是 7 违约牢可变条件下的c r e d i t r i s k + 模犁研究 分位数v a r 不一定具有连续性，使其对置信水平的选择非常敏感。在置信水平较 高时，其细微变化会导致经济资本计量结果的显著变化。三是分位数v a r 只关心 超过分位值的频率，而不关心超过分位值的损失分布情况。r u d i g e rf r e y 等( 2 0 0 2 ) 2 0 1 把所有的标准工业模型( c r e d i t m e t r i c s 模型，k m v 模型，c r e d i t r i s k + 模型) 统一 化为贝努利混合模型来进行比较。对于同质群，在贝努利模型中，大型组合的损 失分布尾部风险的测量是相似的。他的研究结果表明对于较低质量的组合，模型 的选择对于极端风险的测量有一定的影响。 梁凌等( 2 0 0 5 ) 2 1 l 在基于t a i l v a r 的风险度量与经济资本分配标准，并在违约 率均值不变的情况下，对c r e d i t r i s k + 模型下的商业银行经济资本分配进行了初步 的实证分析。彭建刚等( 2 0 0 8 ) i z 2 j 对c r e d i t r i s k + 模型在我国商业银行的应用进一 步作了系统的开发，对频带的划分、违约概率和违约损失率的确定作了研究并进 行了实证分析。 1 2 5 评述 通过前文的文献回顾，我们现在对现代信用风险度量模型以及在中国的适用 性问题有了一个初步的认识，我们可以看出： ( 1 ) 从国外信用风险度量技术和方法的发展趋势来看，现代信用风险度量技 术和方法已从过去的定性分析转向定量分析；从指标化形式转向模型化形式；从 对单个资产分析转向从组合角度进行分析：从盯住账面价值方法转向盯住市场方 法；对描述风险的变量从离散形式转向连续形式；既考虑单个借款人的微观特征， 也考虑整个宏观经济环境的影响；从单一的风险度量模式向多样化的、可供选择 的多种风险度量模式转化；运用了现代金融理论等最新研究成果和技术，比如期 权定价理论、资本资产定价理论、资产组合理论、最优化理论、经济计量学方法、 保险精算方法、仿真技术以及现代信息和网络技术。但是，这些新型信用风险内 部度量模型的研究开发目前仍然还是处于发展的初期阶段，现有模型依然存在诸 多缺陷，到目前为止还很难形成公认的一致意见。我国国内学者对信用风险度量 模型的研究还处于起步阶段，大多仅采用定性分析的方法，最近开始向定量分析 方式上转变。 ( 2 ) 在对国外信用风险度量模型在我国商业银行适用性方面的讨论，国内学 者虽有研究，但研究深度和广度都不够，结论多样。不过对于c r e d i t r i s k + 模型适 用于中国商业银行的观点基本一致。 ( 3 ) 国外学者对c r e d i t r i s k + 模型的研究比较丰富，提出了一些修正的观点。 国内学者在这方面的研究很少，特别是将我国商业银行的实际与该模型结合方面 的研究更是凤毛麟角。 硕l - 学位论文 1 3 论文的研究方法、研究内容及框架体系 1 3 1 研究方法 目前，国内对商业银行风险度量模型的研究尚不成熟，直接应用国外已有的 风险度量模型不大可能。本文通过比较研究，汲取当今国内外的最新研究成果， 并结合我国银行业的现实情况对风险的精确测量进行研究。本文主要采取以下研 究方法： ( 1 ) 比较分析法。本文采用巴塞尔新资本协议关于商业银行风险量化管理的 内部评级法要求，结合国际银行的风险度量模型和我国商业银行现行的风险量化 管理进行了比较分析，并将违约率可变条件下多种方法的测量结果进行了比较分 析。 ( 2 ) 规范与实证相结合的方法。规范与实证是经济管理科学中的基本方法。