（管理科学与工程专业论文）基于creditrisk模型的银行贷款业务信用风险管理研究.pdf

摘要 信用风险是银行面临的最主要的风险之一，银行对信用风险的控制和管理能 力关系到银行体系的稳定和国民经济的发展。随着计量经济学和计算机技术的发 展和运用，信用风险的管理已经从传统的定性分析开始转向定量分析，国际上一 些主要的金融机构纷纷开发了各种信用风险管理模型，以提高对信用风险的管理 和预测能力。中国商业银行贷款的信用分析还主要停留在传统的管理模式上，利 用现代风险管理模型进行信用风险分析还处在起步阶段。本文将对中国商业银行 贷款用c r e d i t r i s k + 模型进行信用风险分析。 首先，本文对信用风险管理的发展进行了回顾，特别是详细地对比和分析了 现代4 种主要的信用风险管理模型，结合中国商业银行的现状，显示c r e d i t r i s k + 模型在贷款信用风险管理中的优势。然后，本文对c r e d i t r i s k + 模型用精算学的分 析框架来推导信贷组合的损失分布，并将模型从固定的违约率状态扩展至可变的 违约率状态，由此得出信贷组合的风险贡献和违约相关性。最后，在这个模型的 基础上，用一家国有商业银行地市级分行的贷款数据进行了信用风险分析。 研究的结果表明，目前样本银行的信用风险在逐步得到了改善，但是信用风 险还是处在一个比较高的水平。在分别对工业贷款和商业贷款进行分析时，商业 贷款的风险远远大于工业贷款，正是由于商业贷款的风险从而显著地提高了整个 组合的风险。 关键词：信用风险管理模型；c r e d i t r i s k + 模型；商业银行贷款；风险控制 a b s t r a c t c r e d i tr i s ki so n eo ft h em o s ti m p o r t a n tr i s k sw h i c hb a n k sa l ec o n f r o n t e dw i t h t h ea b i l i t yt oc o n t r o la n dm a n a g et h er i s ki sr e l a t e dw i t ht h es t a b i l i t yo ft h eb a n k s y s t e ma n dt h ed e v e l o p m e n to ft h ee c o n o m i cg r o w t h w i t ht h ed e v e l o p m e n to f e c o n o m e r l c sa n dc o m p u t e rt e c h n o l o g y ，c r e d i tr i s km a n a g e m e n t sa r ec h a n g i n gf r o m t r a d i t i o n a lq u a l i t a t i v ea n a l y s i st oq u a n t i t a t i v ea n a l y s i sa n dm a n ym a j o rf m a n c i a l o r g a n i z a t i o n si n t r o d u c e dv a r i o u sc r e d i tr i s km a n a g e m e n tm o d e l si no r d e rt oi m p r o v e t h ea b i l i t yo fc o n t r o l l i n ga n df o r e c a s t i n gt oc r e d i tr i s k i nc h i n a ，c o m m e r c i a lb a n k s a r es t i l lu s i n gt h et r a d i t i o n a lw a y s ，a n du s i n gt h em o d e r nm o d e l st oa n a l y z ec r e d i tr i s k i sj u s tb e g i r m i n g i nt h i sp a p e r ，c r e d i t r i s k + w i l lb eu s e dt oa n a l y z et h ec r e d i tr i s ko f o n eb a n k sl o a n s i nf i r s t ，t h i sp a p e rr e v i e w st h ed e v e l o p m e n to f c r e d i tr i s km a n a g e m e n t ，e s p e c i a l l y c o m p a r e st h ef o t f fm a j o rc r e d i tr i s km o d e l s i tc o m b i n e sw i t ht h ec o n d i t i o n si n c h i n e s ec o m m e r c i a lb a n k st os h o wt h ea d v a n t a g et h a tu s i n gc r e d i t r i s k + t om a n a g e t h ec r e d i tr i s k t h e na c c o r d i n gt ot h ec r e d i t r i s k f r a m e w o r k ，t h i sp a p e rc a l c u l a t e st h e 1 0 s sd i s t r i b u t i o no fl o a np o r t f o l i oa n de d u c e st h er i s kc o n t r i b u t i o na n dp a i r w i s e c o r r e l a t i o n i nt h el a s t , c r e d i t r i s k + i su s e dt oa n a l y z et h ec r e d i tr i s ko f0 1 1 cb r a n c ho f o n es t a t e o w n e db a n k t h er e s u l ts h o w st h a tt h es a m p l eb a n k sc r e d i tr i s km a n a g e m e n ti si m p r o v i n g ， b u ts t i l lo nah i 西l e v e l w h e nu s i n gs e c t o ra n a l y s i st oa n a l y z ei n d u s t r yl o a n sa n d c o m m e r c i a ll o a n ss e p a r a t e l y , i ts h o w st h ec o m m e r c i a ll o a n sl i f er i s k i e rt h a nt h e i n d u s t r yl o a na n di ti st h er e a s o n 谢搿t h ep o r f f o l i o sf i s gi n c r e a s e ds os h a r p k e yw o r d s ：c r e d i tr i s km a n a g e m e n tm o d e l ；c m d i t r i s k + m o d e l ；c o m m e r c i a lb a n k s l o a n ；r i s kc o n t r o l l i n g i l 硕士学位论文 插图索引 图1 1 研究思路框架图6 图2 1 敞口的时间分布9 图4 1c r e d i t r i s k + 模型的构建2 5 图5 1 不考虑子集因素的信用损失分布4 2 图5 2 考虑子集因素的信用损失分布4 3 图5 3 工业贷款的损失分布4 5 图5 4 商业贷款的损失分布4 7 i l l 附表索引 表5 1 信用评级的含义3 9 表5 2 贷款方式风险系数3 9 表5 - 3 样本贷款数据4 0 表5 4 样本违约率及方差4 1 表5 5 不考虑子集因素的信用风险分析4 l 表5 6 不考虑子集因素不同贷款级别的风险贡献率4 2 表5 7 考虑子集因素的信用风险分析4 3 表5 8 考虑子集因素不同贷款级别的风险贡献率4 3 表5 9 工业贷款数据4 4 表5 1 0 工业贷款信用风险分析4 4 表5 1 1 工业贷款风险贡献率4 5 表5 1 2 商业贷款数据4 6 表5 1 3 商业贷款信用风险分析4 6 表5 1 4 商业贷款的风险贡献率4 6 表附b 12 0 0 1 年a a 级工商业贷款数据以及预期损失和风险贡献5 6 表附b 22 0 0 1 年a 级工商业贷款数据以及预期损失和风险贡献5 7 表附b 32 0 0 1 年b b b 级工商业贷款数据以及预期损失和风险贡献5 8 表附b 42 0 0 1 年b b 级工商业贷款数据以及预期损失和风险贡献5 9 表附b 52 0 0 2 年a a 级工商业贷款数据以及预期损失和风险贡献6 0 表附b 62 0 0 2 年a 级工商业贷款数据以及预期损失和风险贡献6 1 表附b 72 0 0 2 年b b b 级工商业贷款数据以及预期损失和风险贡献6 2 表附b 82 0 0 2 年b b 级工商业贷款数据以及预期损失和风险贡献6 3 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：归i 鼻选 日期：沙年罗月面日 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：炼、禽、趣 导师签名：髫 日期懒汴 日期：纵1 年 岁月币e t 乓月“日 第1 章绪论 1 1 研究背景与选题意义 进入2 1 世纪以来，随着中国的金融体制改革步伐的加快和金融业开放程度的 进一步提高，国内商业银行面临着参与国际竞争的严峻挑战，因此中国商业银行 必须借鉴国际先进的信用风险管理经验，加强信用风险管理，开发适合自身的信 用风险管理模型，以适应巴塞尔新资本协议的需要。2 0 0 1 年，巴塞尔银行监管委 员会公布了新资本协议的征求意见稿，在保留了银行资产外部评级方式的同 时，也鼓励大银行建立内部评级体系和开发风险度量模型。新资本协议通过将最 低资本要求、监管当局的监督检查和信息披露有机结合在一起，尽管其侧重点是 为“翻际活跃银行”( i n t e r n a t i o n a la c t i v eb a n k s ) 营造一个公平竞争的环境，假由于 巴塞尔协议( 即关于同一国际银行资本衡量和资本标准的协议) 已经成为 国际上通行的银行监管准则，因此新资本协议考虑了发展中国家银行业的现状， 尽量扩大其适用范围。在目前金融业日趋全球化的形势下，加强中国商业银行的 内部评级体系和风险度量模型的研究，缩小与国外先进同行的差距，已经是刻不 容缓的工作了。 自2 0 世纪5 0 、6 ；0 年代以来，西方发达国家直接金融市场发展势头迅猛。随 着资本市场的扩张和直接金融工具的发展，中小企业进入金融市场变得更为容易， 银行作为融资中介的地位下降，企业融资出现了“脱媒”现象。但是，由于发展 中经济具有“追赶型经济”的特点，其目标是经济高速、稳定增长和产业结构高 级化，背景是市场机制不健全和信息的严重不对称，在发展的初期阶段，选择银 行主导型( b a n k - o r i e n ts y s t e m s ) 而不是市场主导型( m a r k e t - o r i e n ts y s t e m s ) 的金 融体制具有一定的客观必然性。中国作为世界上最大的发展中国家，在今后很长 一段时期内，银行融资将仍是企业筹措资金的主要方式，银行体系面临的风险将 是中国金融风险的主要构成要素。深入研究中国商业银行的信用风险管理问题， 不仅是商业银行作为微观金融主体进行内部管理的自主行为，从全局上看也是防 范商业银行的信用风险导致银行信用体系和支付体系崩溃、引发货币危机、股市 暴跌和金融危机的需要。 长期以来，中国商业银行体系饱受不良资产问题的困扰，特别是国有商业银 行不良贷款比例相当高。截止到2 0 0 3 年9 月末，4 家国有独资商业银行本外币不 良贷款为1 8 万亿元，占全部贷款的2 6 6 2 【l 】。中央政府曾于1 9 9 9 年出资成立的 4 大资产管理公司，通过面向国有商业银行发行金融债和向中央银行借款的方式筹 措资金，收购了4 大国有商业银行的不良资产，通过债权转让、债转股等方式予 以处置。根据银监会的统计，截至2 0 0 3 年末，4 家资产管理公司累计处置不良资 产5 0 9 3 亿元，累计回收现金9 9 4 亿元，但这与其收购的1 4 万亿不良资产相比， 处置的速度仍过缓慢【2 】。在运作过程中遇到了处置不良资产的市场环境较差、资产 管理公司经营权限和处置手段不够、不良资产处置效益较低等问题。国际清算银 行分析了中国4 大资产管理公司的资金链困境，即4 家公司的资金主要来源于负 债，需支付巨额利息，而目前不良资产回收速度缓慢，回收的现金甚至连支付利 息都存在困难。显然，对于4 大国有商业银行的现有不良资产或新产生的不良资 产，不能再采用此种方式进行剥离和消化。根本出路在于加强商业银行的信用风 险管理，从源头上尽可能减少不良资产的产生。 1 2 文献综述 2 0 世纪7 0 年代以前，信用风险的度量主要依靠各种财务报表提供的静态的数 据以及宏观经济的备项指标对信用风险进行相对主观豹评价。1 9 8 0 年代以后，由 于全球债务危机的影响，国际银行业普遍开始注重信用风险的防范和管理。1 9 8 8 年的巴塞尔协议，提出了信用风险的权数管理方式，在此基础上，银行业形成 了传统的信用风险管理方法。 传统的信用风险量化研究主要源于a l t m a n 的z 计分模型( z s c o r em o d e l ) ，该 模型是建立在单变量度量指标的比率水平及绝对水平基础上的多变量模型f 3 1 。这些 数值经过综合和计算权重而产生的衡量标准能够区分破产与非破产公司，银行可 以利用这种模型对贷款申请者进行审查。1 9 7 7 年，a l t m a n 等对原始的z 计分模型 进行了重大的修正工作，推出了第2 代信用评分模型，新模型的变量由5 个增加 到7 个，它使用范围更广，对不良贷款人的辨认精度也有所增加【4 l 。 目前，信用风险量化模型主要有两大类：违约证券定价模型和信用风险量化 模型。其中，违约证券定价模型是信用风险量化模型的理论基础。 1 2 1 信用风险量化管理的理论基础 ( 1 ) 违约证券定价理论 违约证券的定价研究始于默顿f m e r t o n ) 在1 9 7 4 年的工作，他将期权定价理论 运用于有风险的贷款，并将违约债务看作企业的或有权益，同时假定当公司资产 价值低于债券面值时，公司将发生违约，利用期权定价理论进行分析推出了违约 债券的估价公式p l 。由于m e r t o n 模型有多项严格的假设条件，以后大量学者的研 究发展了该模型，放松模型假设，如l o n g s t a f f 等提出的模型，认为只要公司资产 触及某- - # b 部边界，违约可在任何时候发生，但该模型仍需要与公司资产相关的 数据m j 。在违约证券估价理论模型分类中，此类在证券估价时需要公司资产价值数 据的模型，称为结构模型( s t r u c t u r a lm o d e l ) 。现在发展的大部分模型不用公司资产 价值数据，而用市场中易于得到的公司违约率、公司信用等级变化以及债券信用 利差等市场数据，此类模型称为简约模型( r e d u c e df o r mm o d e l ) 。如d u f f l e 等提出 的模型就是这样的模型，他还认为违约率是随机的，它与违约前债券的价值相关1 7 j 。 1 9 9 7 年j a r r o w 等提出了基于信用利差期限结构的马尔可夫模型，认为破产过程是 一个有限状态的马尔可夫过程，模型对不同优先级债券使用不同违约率，可与各 种无风险债券期限结构模型结合使用，并用历史信用等级转换概率数据来估计模 型参数 s l 。l a n d o 用考克斯公式来进行违约债券估价，该模型假设无风险利率期限 结构和公司的违约特征之间存在定的相关性，并提出了比j a r r o w 更加通用豹马 尔可夫模型例；在2 0 0 0 年，j a r r o w 提出了一个二因素模型，认为市场利率不是常 数，而是随机的，该模型将市场风险因素添加到信用风险估价模型中来 1 0 l 。 ( 2 ) 违约相关性度量理论 违约相关性的度量主要是基于违约风险定价模型。如d u f f l e 等模拟了贷款组 合的违约相关性，考虑了组合头寸中相关资产质量发生大的共同变动时对组合的 影响j 。周春生用单时间模型在考虑了贷款在任何时刻都有违约可能性的情况下， 运用粒子布朗运动的原理考虑了信用风险的违约相关f 1 2 】。o i e s e c k 探讨了在考虑不 完全信息情况下的违约相关性的度量【1 3 】。 1 2 2 信用风险量化模型及其应用研究 2 0 世纪9 0 年代以来，由于银行业的激烈竞争和表外衍生品交易的快速发展以 及1 9 9 6 年巴塞尔协议修正案的推动，国际上出现了以j p 摩根银行等金融机构为 代表开发的信用风险量化模型。 1 9 9 7 年j p 摩根银行提出了c r e d i t m e t i c s 模型1 1 4 1 。这是在其于1 9 9 4 年提出 r i s k m e t r i c s 模型之后的又一个重要的风险管理模型。r i s k m e t r i c s 是基于v a r ( v a l u e a tr i s k ) 的市场风险度量模型，而c r e d i t m e t r i c s 是基于v a r 的信用风险度量模型。 c r e d i t m e t r i c s 主要是以历史数据为依据确定信用等级矩阵和违约时的资产回收率， 并以此为基础确定未来该信用资产组合的价值变化，并通过基于v a r 的方法来计 算整个组合的损失分布。f i n g e r 研究了用条件方法来计算c r e d i t m e t r i c s 模型中的组 合分布，其中应用了期权理论，考虑了市场因素和债务人的特有因素来度量借款 入之间的资产相关性而不是基于历史数据，此时该模型就称为有条件的基于股权 的结构模型f 1 5 】。 麦肯锡( m c k i n s e y ) 公n 的w i l s o n 在1 9 9 7 年提出了c r e d i tp o r t f o l i ov i e w 模型 ( c p v 模型) u 6 j 。在该模型中，决定违约率的是类似g d p 增长率、失业率、利率、 汇率、政府支出等的宏观经济变量。由于系统性信用风险跟从信贷周期，而信贷 周期又跟从经济周期，从信贷组合的角度来看经济状态是决定信用风险的共同 3 因素，是系统性信用风险的最终来源，模拟经济状态是模拟信贷组合的系统性信 用风险的起点。 穆迪公司于1 9 9 3 年发布的k m v 模型以计算预期违约率( e x p e c t e dd e f a u l t f r e q u e n c y ，e d f ) 而见长【1 。“。该模型以m e r t o n 模型和风险中性原理为基础，通过 企业自身的财务特征而非最初的信用评级来预测企业的违约前景。同其它模型相 比，该模型没有就信用评级以及评级转移作任何假设，而是通过企业的财务数据、 企业资产回报波动率以及企业资产的当前市值来推导预期违约率。l ，模型的违 约率不仅反映了每一单个企业的具体风险特征，也可以通过相应的评级系统转换 为信用评级。 c s f b ( c r e d rs u i s s ef i r s tb o s t o n ) 于t 9 9 7 年发布了c r e d i t r i s k + 模型螺l 。该模型 采用了保险精算学的框架推导贷款组合的损失分布，建立只考虑违约而不考虑降 级风险的模型。根据假设，违约风险与债务人的资本结构无关，违约时间纯粹是 一个统计现象，在统计意义上，债务人是否违约完全是随机的。 基于国际上信用风险度量理论的快速发展而且各模型建模理论、数据来源、 应用条件各不相同，所以后来的银行风险管理组织和部分的学者对各大模型进行 了比较研究，以发现其中的共性与不同。 巴塞尔委员会于1 9 9 9 年对现有的信用风险模型量化中存在的问题以及在实践 中应用的可行性，有效性和在监管中的应用进行了研究【l9 】。c r o u h y 等全面的分析 和介绍了当前基于v a r 信用风险模型【2 0 】。k e r n 等通过将c r e d i t r i s k + 模型， c r c d i l m c t r i c s 模型和c p v 模型的比较，特别是考虑了这些模型在贷款组合中的应 用，分析显示，运用这些模型分析时得出的结论不同主要在于对违约相关性估计 的不同【2 ”。g o r d y 在1 9 9 8 年研究了c r e d i t r i s k + 模型和c r e d i t m e l r i c s 模型1 2 2 。其认 为尽管两种模型表面上看来具有相当不同的数学框架，但是两者是“用不同的语 言讨论一个相同的话题”，并用数学推理讨论了两种模型相互转换的可能性。 由于c r e d i t r i s k + 模型具有非常复杂和严密的数学推理过程，g o r d y 在2 0 0 2 年 提出用鞍点近似( s a d d l e p o i n ta p p r o x i m a t i o n ) 方法对c r e d i t r i s k + 模型进行改进】； h e r m a n nh a a f 等则根据g i e s e 的方法对c r e d i l r i s k + 模型进行了改进【2 4 】。b a l z a r o t t i 等根据发展中国家相比于经济发达国家而言资产风险具有更大的波动性和相关 性，选择了c r e d i t r i s k + 模型来研究阿根廷商业银行的资本要求，并用根据巴塞尔 关于内部评级方法的资本要求与分析结果进行比较f 矧。 1 2 3 国内信用风险量化管理的研究现状 在国内，由于中国证券市场特别是债券市场刚刚起步，缺乏大量的企业贷款 及债券信用记录的样本数据，国内对信用风险的研究主要是基于财务报表对企业 的信用状况的研究，在银行信用风险度量方面主要是对银行的信用风险的成因进 4 因素，是系统性信用风险的最终来源，模拟经济状态是模拟信贷组合的系统性信 用风险的起点。 穆迪公司于1 9 9 3 年发布的k m v 模型以计算预期违约率( e x p e c t e dd e f a u l t f r e q u e n c y ，e d f ) 而见长l l “。该模型以m e r t o n 模型和风险中性原理为基础，通过 企业自身的财务特征而非最初的信用评级来预测企业的违约前景。同其它模型相 比，该模型没有就信用评级以及评级转移作任何假设，而是通过企业的财务数据、 企业资产回报波动率以及企业资产的当前市值来推导预期违约率。k m v 模型的违 约率不仅反映了每一单个企业的具体风险特征，也可以通过相应的评缴系统转换 为信用评级。 c s f b ( c r e d i ts u i s s ef i r s tb o s t o n ) 于1 9 9 7 年发布了c r e d i t p d s k + 模型【l m 。该模型 采用了保险精算学的框架推导贷款组合的损失分布，建立只考虑违约而不考虑降 级风险的模型。根掘假设，违约风险与债务人的资本结构无关，违约时阃纯粹是 一个统计现象，在统计意义上，债务人是否违约完全是随机的。 基于国际上信用风险度量理论的快速发展而且各模型建模理论、数据来源、 应用条件各不相同，所以后来的银行风险管理组织和部分的学者对各大模型进行 了比较研究，以发现其中的共性与不同。 巴塞尔委员会于1 9 9 9 年对现有的信用风险模型量化中存在的问题以及在实践 中应用的可行性，有效性和在监管中的应用进行了研究【1 9 1 。c r o u h y 等全面的分析 和介绍了当前基于v a r 信用风险模型1 2 0 。k e r n 等通过将c r e d i t r i s k + 模型， c r e d i t m e t r i e s 模型和c p v 模型的比较，特别是考虑了这些模型在贷款组合中的应 用，分析显示，运用这些模型分析时得出的结论不同主要在于对违约相荚性估计 的不同【2 i 。g o r d y 在1 9 9 8 年研究了c r e d i t r i s k + 模型和c r e d i t m e t r i c s 模型1 2 2 。其认 为尽管两种模型表面上看来具有相当不同的数学框梨，但是两者是“用不同的语 言讨论一个相同的话题”，并用数学推理讨论了两种模型相互转换的可能性。 由于c r e d i t r i s k + 模型具有非常复杂和严密的数学推理过程，g o r d y 在2 0 0 2 年 提出用鞍点近似( s a d d l e p o i n ta p p r o x i m a t i o n ) 方法对c r e d i t r i s k + 模型进行改进l ： h e r m a r mh a a f 等则根据g i e s e 的方法对c r e d i t r i s k + 模型进行了改进忙”。b a l z a r o t t i 等根据发展中国家相比于经济发达国家而言资产风险具有更大的波动性和相关 性选择了c r e d i t r i s k + 模型来研究阿根廷商业银行的资本要求，并用根据巴塞尔 关于内部评级方法的资本要求与分析结果进行比较嘲。 1 2 3 国内信用风险最化管理的研究现状 在国内，由于中国证券市场特别是债券市场刚刚起步，缺乏大量的企业贷款 及债券信用记录的样本数据，国内对信用风险的研究主要是基于财务报表对企业 的信用状况的研究，在银行信用风险度量方面主要是对银行的信用风险的成因进 的信用状况的研究，在银行信用风险度量方面主要是对银行的信用风险的成因进 4 硕士学位论文 行定性的分析。 王春峰等在1 9 9 8 年将判别分析法应用于商业银行信用风险评估中，并讨论了 作为传统建模工具的优缺点 2 6 1 。对于信用风险模型，国内已经有许多的学者进行 详细的介绍，如程鹏等主要对市场上3 种主要信用风险模型：c r e d i t m e t r i e s 模型、 k m v 模型和c r e d i t r i s k + 模型进行了比较分析，阐述了他们的基本原理和相应优缺 点【2 7 1 。沈沛龙等通过对比国际上比较著名的信用风险模型，提出对中国商业银行 的指导意义1 2 卅。 对于目前国际上主要的4 大风险管理模型，即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 + 模型和c p v 模型，由于条件限制，国内学者主要应用的是c r e d i t m e t r i e s 模型和k m v 模型来分析信用风险问题。如杨星等采用了k m v 模型的框架，利用 中国上市公司股票价格波动的时间序列和截面数据，对上市公司的违约频率进行 了实证分析冽。阎庆民将c r e d i t m e t r i c s 模型引入中国商业银行信用风险研究，通 过样本分析对商业银行信用风险的v a r 进行测算，进而对银行的信用风险状况和 资本要求进行评估【3 0 】。对于c r e d i t r i s k + 模型和c p v 模型主要都是对模型的介绍和 适用性的探讨，彭书杰等仅仅是对比了c r e x i i t r i s k + 模型和中国目前所使用的贷款 风险度方法，并对中国商业银行的风险管理提出了一些合理化建议【3 1 】。 1 3 研究内容、思路及框架 1 3 1 研究对象 本文的研究对象是一家国有独资银行地市级分行的工、商业贷款信用风险。 之所以选择地市级分行工商业贷款作为研究对象主要有两个原因：其一是遍市级 分行的贷款数据相对于省级分行数据较容易获得，而其相对于县级支行，样本数 据较多，有利于进行实证研究：其二是工商业贷款为样本银行贷款量最大的两种 贷款，其对银行的信用风险有着决定性的影响。 1 3 2 研究方法 本文采用的是c r e d i t r i s k + 模型来对商业银行贷款的信用风险进行研究。首先 是计算出模型所需要的违约率的波动以及经过调整的敞口规模作为输入变量。然 后计算出商业银行信用风险的v a r ，在根据国际清算银行的方法，根据v a r 值得 出商业银行实际信用风险暴露下的风险资本水平，最后将其与理论资本水平进行 比较，从而对商业银行持有资本与实际风险匹配状况进行评估。 1 3 3 研究思路 本篇论文的研究思路是：首先对国际上主要的信用风险管理的发展和主要的 信用风险模型进行概括性讨论，并对国内商业银行信用风险管理的现状进行分析， 5 提出使用c r e d i t r i s k * 模型来分析商业银行贷款的信用风险和资本水平。然后，针 对输入变量的分析，提出使用商业银行地市级的工、商业贷款作为研究对象。接 着，对模型的数学推导过程，以及在此基础上对c r e d i t r i s k + 模型作进一步的分析。 最后将模型的分析结论与理论需要的资本水平进行比较，以分析商业银行信用风 险管理水平。 图1 1 研究思路框桨图 1 3 4 研究难点及意义 本文的难点及创新点在于c r e d i t r i s k + 模型在国内还没有进行具体的实证研究， 更多的是从理论介绍和分析，对于模型中参数估计和对中国商业银行信用风险估 计中模型适用性都需要进行摸索。而且，由于中国商业银行贷款数据公开程度较 低，已公开数据的真实性亦受到一定的置疑，这些都必将影响到研究结论的质量。 借鉴国外成熟的信用风险管理模型来控制和管理贷款信用风险是中国商业风 险控制必然的发展方向。目前对国外模型在中国的应用还比较少，本文的研究是 对此进行一次有益的尝试，希望研究结果可以对中国商业银行贷款信用风险控制 的定量分析提供一个新的思路。 6 硪士学位论文 1 3 5 结构安排 本文共分为5 章。第l 章是绪论；第2 章是信用风险模型的基本理论进行介 绍，包括信用风险因子以及风险值的计量；第3 章是对信用风险模型进行比较分 析，以及风险管理与资本充足率的关系；第4 章是对c r e d i t 黜s k + 模型的建立和推 导：第5 章是利用c r e d i t r i s k + 模型对样本进行信用风险分析；最后是结论。 叮 第2 章信用风险管理的基本理论 2 1 信用风险的定义 对于银行而言，较合适的风险定义是：结果不确定性的暴露【3 2 】。银行信用风 险的定义包括狭义和广义两种【3 3 】。狭义的信用风险，即传统意义的定义，指的是 信贷风险，即债务人未能如期偿还其债务而造成的违约，进而给银行经营带来的 风险。广义的信用风险则是指所有因债务人违约所引起的风险，包括：资产业务 中借款者未能按时还本付息导致的资产质量恶化；负债业务中存款者大量提款形 成挤兑，加剧支付困难；表外业务中交易对手违约导致或有负债转化为表内负债 等。本文主要分析的是基于第一种定义的商业银行贷款的信用风险。 2 2 信用风险的特点 与市场风险相比，信用风险具有概率分布的有偏性、数据获取的困难性以及 非系统性等特点。 信用风险概率分布的有偏性。通常来说，市场风险的收益分布相对来说是对 称的，大致可以用正态分布监线来描述；市场价格的波动是以其期望为中心的， 主要集中于相近的两侧。相比之下，信用风险的分布不是对称的，而是有偏的1 3 4 。 这种信用风险概率分布的偏离是企业违约的小概率事件以及贷款收益和损失的不 对称造成的。银行在贷款合约期限有较大的可能性收回贷款并获得实现约定的利 润，但贷款一旦违约，则会使银行面l f 缶较大规模的损失这种损失要比利息收益大 很多。换句话说，贷款的收益是固定的和有上限的，而损失则是变化和没有下限 的。而且，银行不能从企业经营业绩中获得对等的收益，贷款的预期收入不会随 企业经营业绩的改善而增加，相反随着企业经营业绩的恶化，贷款的预期损失却 会增加。 信用风险数据获取的困难性以及信用悖论现象。由于信用资产的流动性较差， 贷款等信用交易存在明显的信息不对称性以及贷款持有期长、违约事件频率少等 原因，信用风险不像市场风险那样具有数据的可得性，这也导致了信用风险定价 模型有效性检验的困难。信用风险的计量比市场风险的计量困难得多，其定价研 究也相对滞后市场风险量化研究。由于数据获取的困难性，很难将信用风险分散 化。因此，与市场风险相比，信用风险管理存在着信用悖论现象，理论上讲，当 银行管理存在信用风险时应将投资分散化、多样化，防止信用风险集中然而在实 硕士学位论文 践中由于客户信用关系、区域行业信息优势以及银行业务规模，使得银行信用风 险很难分散化。 信用风险的非系统性。信用风险具有明显的非系统风险特征。借款人的还款 能力主要取决于与借款人相关的非系统因素，如借款人财务状况、经营能力、还 款意愿等。因此，传统的资产定价模型的一大缺陷就是没有考虑信用风险，比如 基于资产组合理论的资本资产定价模型和基于组台套利原理的套利资产定价模型 都只是对系统风险因素定价，信用风险没有在这些资产定价模型中体现出来。 2 3 信用风险因子 对信用风险进行定量钓分析，首先需要度量影响信用风险的因素，即信用风 险因子。信用风险因子是构成信用风险模型的重要参数，是计量信用风险的基础。 一般来说，信用风险因子包括：违约敞口，违约率，违约损失率。 2 3 1 违约敞口 违约敞口是指信用敞口中面临违约风险的部分。由于贷款和还款的方式不同， 加上存在其他不确定因素，在贷款到期以前，风险敞口经常随着时间的推移而改 变【35 1 。 根据巴塞尔新协议的规定，银行资产分为公司贷款、主权贷款、银行同业、 零售贷款、专项贷款和股权投资六类。从资产负债表上看，通常把这六类敝口分 为表内项目和表外项目两种。当敞口风险是已知时，根据时间特征可以推导出敞 口。当敞口未知时，不得不根据假设、惯例或者未来敞口的模型进行估计。这时 了解银行授予借款人承诺的类型非常重要，由此设定为了可能敞口的上限。 在银行账目中的交易属于表内项目，敞曰的规模和时间特征是可以确定的， 如贷款中的分期还款；而属于表外项目的敞口，其未来现金流和时间特征是不确 定的，如承诺和项目融资等，这就需要用假设与惯例进行分析。 敞 口 敞 口 敞 口 时间时间 ( a ) ( b ) 图2 1 敞口的时闻分布 9 时间 ( c ) 敞口规模的特征可以从图2 i 进行说明。图2 1 ( a ) 表明这是一笔一次性提取， 到期还本付息的贷款，其违约敞口的规模保持不变，未来敞口等于当前敞口：在 图2 1 ) 中，表明这是一笔分期还款的贷款，其未来偿还余额的数目和日期是事先 已知的，敞口规模由于分期还款的因素而里阶梯递减，未来敞口小于当前敞口； 在图2 1 ( c ) 中，表明这是笔项目融资，受工程进度以及未来经营阶段的影响，初 期用款数目是逐渐增加的，导致违约敞口逐渐增加，随着项目的完工和取得回报， 其用款数目是逐渐减少的，导致违约敞口的逐渐减少。 时间分布对于计量违约敞口是一个重要的测度，信用风险缓释技术是另一个 关于违约敞口的重要测度。在实践中，计量违约敞口的目的就是为了准确计量信 用风险，如果存在信用风险缓释技术，则有必要将违约敞口分为：受到保护的部 分和没有受到保护的部分。巴塞尔新资本协议第二次咨询意见稿将信用风险缓释 技术分为：抵押( c o l l a t e r a l ) ，保证信用衍生工具( g u a r a n t e e sa n d c r e d i td e r i v a t i v e s 、 以及表内对冲( o n - b a l a n c es h e e tn e t t i n g ) 3 大类0 6 1 。 抵押是一种主要的风险缓释技术。如果抵押品是风险资产，则其价值存在不 确定性，违约敞口应定义为贷款额和抵押品预期价值之差。在巴塞尔新资本协议 中提出了另一种信用风险缓释技术，即表内对冲，其主要是在对冲协议中以同 借款人的贷款和存款对冲，其净值为违约敞口，并根据存贷款的期限和币种作适 当的调整。 2 3 2 违约率 违约率是指债务人不履行还款义务的可能性，在信用风险管理中，是核心变 量。根据已有的研究和信用风险管理的实践，对于违约率的估计主要有3 种方法： 经验方法、统计学方法和期权方法。 2 3 2 1 经验方法估计违约率 所谓经验方法就是根据历史数据来推断不同信用评级的违约率。其前提是样 本容量需要足够大。国际上一些大型的评级机构，如穆迪、标准普尔等都有自己 公司建立的违约历史数据库。一般情况是企业的信用等级与违约率呈负相关，信 用等级越高违约概率越小，反之越大。 2 3 2 2 用统计学方法估计违约概率 用统计学方法推导违约概率，主要是利用会计数据结合债务人的违约情况进 行分析。主要使用的统计方法是l o g i s t i c 回归和判别分析鲫。 ( 1 ) l o g i s t i c 回归可以直接预测观测量相对于某一事件的发生概率，此类模型是 计算违约概率的传统工具。对现有客户的违约和不违约样本按o 1 分类，根据业务 规则，选取定会计指标作为解释变量，回归模型可以写为： l o 硕士学位论文 ! ! ! = ! ! ! ! ! = e ! ! ! ! 自! ! ! ! ! ! e e ! ! 目自! ! ! ! ! ! ! = = ! = ! ! 自! e i i li ! 皇 p r o b ( 0 ) = 壬了= _ ( 2 1 ) l 十el 十e z = b o + b l x l + b 2 x 2 + + b ，。砟 ( 2 2 ) 其中，为自变量的数量，b o 为常数，b l 至b p 为自变量的系数，e 为自然数。则 不发生违约的概率为： p r o b ( 1 ) = 1 一p r o b ( 0 ) ( 2 _ 3 ) l 0 9 i s t i c 回归的主要优点是它不需要有关变量的限制性统计假设。但是其存在 的问题也是很明显：在概率接近l 或者0 的时候，会出现低估现象，在概率接近 o 5 的情况下，会出现高估现象。 ( 2 ) 判别分析是另一种常用的统计分析方法。其特点是根据已有样本的历史数 据，总结出分类( 即违约与不违约) 的规律，建立判别函数。一般是扶一系列的 会计数据中基于统计的显著性而选取出来的变量，这些变量的系数代表了判别分 析中相应的权薰。该函数使得两组数据问的方差最大化，同时每组数据中的方差 最小化。在遇到新的观测对象时，只要根据总结的判别函数就可以对其进行分类。 对于这种方法可以通过两种方式来进行验证。一是通过验证判别的准确性， 即从样本中正确判别违约与否的能力；二是通过比较预测和实际的结果，进行事 后验证来进行验证。 这种方法的限制条件在于；因变量必须服从正态分布而且在两类情况下( 违 约与不违约) 因变量的方差和协方差矩阵相同。 2 3 2 3 用期权方法估计违约率 由于金融市场中，拥有大量的信息，因此可以更新和更精确地衡量信用风险。 m e r t o n 在其1 9 7 4 年的论文中，就己经提出“利用期权定价原理估计风险贷款和债 券的价值”【5 1 。这一理论其后得到了广泛的应用，其中包括k m v 公司设计开发的 e d f 模型来估计贷款违约概率【1 7 1 。 根据m e r t o n 模型，借款人的违约概率取决于其资产市值的变化，债务合同被 视为一种期权合约。对债权入而言，投放贷款就意味着卖出了一份贷款违约的看 跌期权：当借款人资产的价值小于债务时，借款人就会选择违约。这样，借款人 的损失仅限于股本损失，而对于债权人来说，其损失为借款人剩余资产和债务的 差额，差额越大，损失越大。反之，当借款人的资产价值大于债务时，借款入会 选择履行债务合同，即不违约。这样，借款人的损