（管理科学与工程专业论文）上市公司信用风险量化度量与管理研究.pdf

摘要 摘要 信用风险是金融风险的重要表现形式之一 信用风险尽管发生概率较小 但 一旦发生 给投资者带来的损失却是巨大的 目前 金融机构对信用风险的控制 主要以定性分析为主 定量分析较少 信用风险的准确度量 有助于投资者增强 投资理性 避免盲目决策 减少投资损失 有利于保障包括银行 投资机构和个 人在内的投资主体的资本安全 可以帮助金融监管机构及时了解和掌握微观经济 主体的信用风险水平 及时制定和调整监管政策 提高金融监管机构的监管效率 开展信用风险的度量与管理研究 对于完善信用风险管理体系 更好地适应我国 入世后的形势 迎接金融的全球化的挑战具有重要的现实意义 本文简要地介绍了国内外开展信用风险基化度量与管理现状 对目前4 个较 为成熟的信用风险度量与管理模型做了比较分析 分析认为 k m v c r e d i t m e t r i c 等模型在我国目前并不具备建模条件 利用多变量判别模型开展对上市公司信用 风险量化度量研究是目前现实的选择 并提出了进行信用风险量化度量与管理的 几点建议 本文分析了影响上市公司信用风险的因素 以钢铁行业的上市公司为 例 建立了基于财务数据的多变量判别模型 建模的结果表明 主营收入增长率 每股现金含量 存货周转率 营运资本 资产总额 存货 营运资本这5 个财务指 标在区分钢铁企业的信用状况中具有显著的判别作用 以此为基础 本文介绍了 一种计算企业破产概率的方法 并将信用风险作为投资约束 建立了考虑信用风 险的投资优化模型 关键词 信用风险度量风险管理投资优化 摘要 a b s t r a c t c r e d i ti u s ki so n eo f t h em o s t i m p o r t a n tf i n a n c i a lr i s k s o n c ec r e d i tr i s kh a p p e n s i tw i l lb r i n gal o to fl o s st ot h ei n v e s t o r a l t h o u g ht h ep r o b a b i l i t yo ft h i sc a s ei sv e r y s m a l l t h ec o n t r o lo fc r e d i tr i s ki nf i n a n c i a li n s t i t u t i o nd e p e n d s m a i n l yo nq u a l i t a t i v e a n a l y s i so t h e rt h a nq u a n t i t a t i v ea n a l y s i s t h ea c c u r a t em e a s u r e m e n to fc r e d i tc r i s i s w i l lh e l pt h ei n v e s t o rm a k ear a t i o n a ld e c i s i o n a v o i db l i n d n e s sa c t i o n sa n di n d u c et h e l o s so fi n v e s t m e n t i tc a na s s u r ei n v e s t o r s w h i c hi n c l u d ei n d i v i d u a l b a n ka n do t h e r i n v e s ti n s t i t u t i o n s t h es a f e t yo ft h e i rc a p i t a l i tc a na l s oh e l pt h es u p e r v i s ei n s t i t u t i o n u n d e r s t a n dt h ec r e d i tr i s ko fm i c r o c o s m i c p r i n c i p a l s s e t d o w na n da d j u s tt h e s u p e r v i s ep o l i c yt i m e l y a n di m p r o v et h es u p e r v i s ee f f i c i e n c y n i e r e s e a r c ho n m e a s u r e m e n ta n dm a n a g e m e n to fc r e d i tr i s kh a v ear e a l i s t i cs i g n i f i c a n c ef o ru st o h e a l t h yo u l m a n a g e m e n ts y s t e mo fc r e d i tr i s k a d o p tt h ep o s i t i o na f t e rc h i n g sw t o a c c e s s i o n a n df a c et h en e wc h a l l e n g e n l i s p a p e rb r i e f l y r e v i e w e dt h ea c t u a lc o n d i t i o n so ft h em e a s u r e m e n ta n d m a n a g e m e n to fc r e d i tr i s k t h r o u g hac o m p a r a t i v ea n a l y s i s o ff o u rm o d e l sf o r m e a s u r e m e n ta n dm a n a g e m e n to fc r e d i tr i s k w ed r e wac o n c l u s i o nt h a tt h e r ea r en o a p p r o p r i a t e c o n d i t i o n sf o ru sm o d e l i n gt h ek m v c m d i t m e t r i cm o d e l si no u rc o u n t r y t om a k ear e s e a r c h b yd e v e l o p i n g am u l t i v a r i a t ed i s c r i m i n a n tm o d e lb a s e do n a c c o u n t i n gd a t a i sap r a c t i c a lc h o i c e af e wa d v i c e so fm e a s u r e m e n ta n d m a n a g e m e n t o fc r e d i tr i s ka t ea l s og i v e ni nt h i sp a p e r t i l i sp a p e r a n a l y z e dt h ef a c t o r si n f l u e n c i n g t h ec r e d i tr i s ko f t h el i s t e dc o m p a n i e s d e v e l o p e dam u l t i v a r i a t ed i s c r i m i n a n tm o d e lo f c r e d i tr i s kb ym a k i n gt h eu s eo fa c c o u n t i n gd a t ao fl i s t e dc o m p a n i e si nt h es t e e l i n d u s t r y i ti n d i c a t e dt h a tt h ef i v ef i n a n c i a lr a t i o sh a v eap r o m i n e n td i s c r i m i n a n t f u n c t i o no nt h ec r e d i tr i s ko fl i s t e dc o m p a n i e si nt h es t e e li n d u s t r y b a s e do nt h e m o d e lo fl i s t e dc o m p a n i e s t h i sp a p e ri n t r o d u c e dan e wm e t h o dt oc a l c u l a t et h e b a n k r u p t c yp r o b a b i l i t yo f t h ee n t e r p r i s e d e v e l o p e dam o d e l o p t i m i z i n gt h ey i e l do f i n v e s t m e n tc o n s t r a i n e d b y t h ec r e d i tr i s k i k e yw o r d s l c r e d i tr i s km e a s u r e m e n tr i s k m a n a g e m e n to p t i m a li n v e s t m e n t 2 独创性声明及关于论文使用授权的说明示例 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果 尽我所知 除了文中特别加以标注和致谢的地方外 论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果 也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意 签名 查i 垒日期 丝 圭 关于论文使用授权的说明 本人完全了解北京工业大学有关保留 使用学位论文的规定 即 学校有权 保留送交论文的复印件 允许论文被查阅和借阅 学校可以公布论文的全部或部 分内容 可以采用影印 缩印或其他复制手段保存论文 保密的论文在解密后应遵守此规定 第1 章引言 第1 章引言 1 1 选题的背景和意义 1 1 1 市场经济是信用经济 市场经济是信用经济 没有发达的信用就没有成熟的市场经济 我国已经 初步建立起社会主义市场经济体制 并逐步融入经济全球化的进程之中 在市 场经济发展的过程中 信用问题会变得越来越突出 江泽民在2 0 0 1 年初的经济 工作会议上强调指出 没有信用 就没有秩序 市场经济就不能健康发展 信 用问题成为影响现代经济生活乃至国家宏观经济决策和经济发展的大问题 在市场经济中 只要存在着经济利益的差别和对立 信用风险就必然产生 如果信用可以定义成 在某一阶段限定的时间内可获得一笔钱的预期 那么信 用风险就是这个预期未能实现的可能 资本市场是上市公司进行融资和资源配 置的场所 是我国社会主义市场体系的重要组成部分 资本市场的上市公司伴 随着改革开放的进程 从无到有 从小到大 从弱到强 不断发展壮大 已经 成为国民经济的一支重要力量 是资本市场的基石 上市公司的信用风险一旦 发生 就会给投资者造成巨大的损失 因此 上市公司的信用状况 直接关系 到投资者的信心 影响市场的兴衰 可以说 信用风险是资本市场上最大的风 险 开展上市公司的信用风险度量与管理研究 可以使投资者 包括银行等金 融机构 机构投资者 股民 正确认识上市公司的投资价值 切实保护自身的 利益 有利于上市公司树立良好的市场形象 提高管理水平 降低筹资成本 也可以帮助监管机构准确掌握上市公司的信用状况 提高监管水平 1 1 2 信用风险的量化度量研究具有迫切性 信用风险度量与量化的迫切性主要表现在 第一 企业破产数目日益增加 随着经济全球化的发展 企业所面临的经济环境变得越来越复杂 影响企业发 展的不确定因素越来越多 在优胜劣汰的市场环境下 企业的破产数日越来越 多 非但经济状况艰难时如此 1 9 9 6 年 1 9 9 7 年 在美国经济处于繁荣状态时 破产现象仍呈上升趋势 我国自1 9 8 8 年实施 破产法 以来 破产企业的数 量也在逐年增加 企业破产的风险 使得金融机构 机构投资者对企业的信用 风险关注度增加 迫切需要信用风险量化度量技术对企业破产进行识别和预测 第二 贷款的动态交易市场的出现 随着经济总量的扩张 企业的借款日 北京工业大学管理学硕士论文 益增长 银行所拥有的贷款越来越多 单笔贷款额度越来越大 有时 为了降 低信用风险暴露或从事新的业务 银行不得不采取出售贷款的方式 贷款的动 态交易市场应运而生 为了确定贷款的市场价格 交易双方都需要事先估计贷 款的信用风险大小 为此 银行必须开发信用风险量化度量技术 第三 信用衍生工具的出现 信用衍生品实质上是一种合约 它是以贷款 或企业债券的信用状况为基础资产的衍生金融工具 包括 信用期权 信用互 换等 根据b l y t h em a s t e r s j p 摩根银行的执行总裁估计 到1 9 9 7 年底信 用衍生工具的名义本金大约有2 0 0 0 亿美元 信用衍生工具的产生 使得金融 机构和投资者可以剥离信用风险 把纯粹的信用风险上市交易 这为组合信用 风险管理提供了强有力的手段 然而 信用衍生品并不能消除信用风险 信 用衍生品交易的实质是交易双方的一种零和博弈 交易一方在信用交易中的赢 利即为另一方在该交易中的亏损 所以 信用衍生品的定价对交易双方至关重 要 而正确的定价依赖于交易双方对基础资产信用状况的正确评估和度量 这也是催生信用风险量化度量的重要因素 第四 信用风险量化度量也是金融监管机构的要求 各种各样的金融机构 越来越多 金融机构的业务日益复杂多样 新的金融产品不断出现 金融市场 瞬息万变使现代金融所面临的风险环境日益复杂 客观上增加了金融监管机构 监管的难度 监管机构对及时有效地从外部进行监管感到越来越力不从心 2 0 世纪9 0 年代的三大金融危机 欧洲金融危机 墨西哥金融危机 亚洲金融危机 刺激了各国政府的金融监管机构在宏观机构和金融体系中不断寻求合理高效的 风险管理办法 国际金融监管机构开始强调金融机构建立有效的内部控制机制 并且鼓励金融机构采取内部模型来计算风险 2 2 从而使外部监管和内部控制 有效地结合起来 第五 中国加入w t o 后金融市场将逐渐对外开放 我国的企业和金融机构 将更多地融入金融全球化进程 面临来自国外同行日益激烈的竞争 我国的金 融机构的管理终将和国际接轨 我们必须学习国外同行先进的信用风险度量和 管理技术 同时结合我国的实际情况 发展适合我国企业和金融机构的信用风 险度量和管理方法 1 1 3 信用风险度量的理论基础和技术支持 2 0 世纪7 0 年代以后 投资组合理论 违约证券估价理论 资产定价理论 2 第1 章引言 的深化与发展 为信用风险度量与管理提供了理论基础 实现对信用风险量化 度量 还必须采用一系列的工具 方法估计或模拟信用风险的大小 这方面的 技术包括 多元统计分析 经济计量技术 神经网络 最优化模型 基于规则 或专家的决策支持系统 模拟技术等 由于这些技术的发展 才使得信用风险 的量化度量成为可能 信息技术为信用风险的度量与管理准备了条件 1 计算机和网络技术的 发展 使得金融机构采集数据变得十分方便 快捷 这些数据通过数据仓库等 技术存贮在金融机构的数据库中 便于分析人员进行分析 数据挖掘等数据分 析技术最大限度地提取数据中包含的信息 使建立起的信用风险度量与管理模 型更加符合实际 例如 美国贷款定价公司开发的贷款数据库可以帮助银行等 金融机构分析贷款损失情况 也可以计算信用资产的价值分布函数 离开了数 据 就无法进行信用风险量化度量 因此 无论怎么强调信息技术对信用风险 量化度量的重要性都不过分 1 1 4 信用风险量化度量的重要意义 尽管信用风险发生概率较小 但它一旦发生 给投资者带来的损失却是巨 大的 对信用风险的准确度量 可以使投资者在投资决策时 正确估量信用风 险 增强投资理性 避免盲目决策 减少投资损失 有利于保障包括银行 投 资机构和个人在内的投资主体的资本安全 目前 国内的绝大多数投资者还没有树立起现代意义的风险管理意识 信 用风险的理论和管理方法还没有全面系统地被金融机构所掌握 金融机构对信 用风险的管理基本上停留在专家制度 如 5 c 法 的水平上 这种方法尽管 考虑的比较全面 但所做的信用风险分析主要是定性分析 定量的分析较少 信用风险量化度量有助于从质和量的角度全面把握信用风险 从而提高信用风 险管理水平 从监管的角度看 信用风险的量化度量与管理研究可以帮助金融监管机构 及时了解和掌握微观经济主体的信用风险水平 动态地制定和调整监管政策 合理地控制调整力度 提高金融机构的监管效率 此外 对信用风险的量化度量和管理进行研究 可以使企业和金融机构更 深刻地理解信用风险产生的内在机制 全面把握一个完善的信用风险管理体系 所应具备的要素 不断提高风险意识 更好地适应我国入世后的形势 为迎接 3 北京工业大学管理学硕士论文 金融的全球化的挑战作好积极的准备 1 2 国内外的研究现状 测度信用风险的方法按其历史发展的轨迹主要有三类 1 传统的定性和 定量分析相结合的方法 如 5 c 法 企业信用等级评级方法等 2 基于概 率和统计分析的方法建立的信用风险量化度量模型 如 z 计分评估模型 c r e d i t r i s k 模型等 3 基于现代金融理论的企业信用风险量化度量模型 如 k m v 公司的k m v 模型 j p 摩根的c r e d i t m e t r i c 模型等 最早的信用风险测度的办法是5 c c h a r a c t e r c a p a c i t y c a p i t a l c o l l a t e r a l c o n d i t i o n 要素分析法 它将每一要素逐一进行评分 使信用风 险数量化 然后根据评分结果确定交易对手的信用水平 是金融机构或投资者 对企业作信用风险分析时所采用的专家分析法之一 2 0 世纪初 美国的一些商誉评价公司 如 标准普尔 穆迪投资者服务等 开展了企业信用等级评定业务o 逐渐形成了一套成熟的企业信用等级评 定方法 评级时 综合考虑企业的外部环境 管理水平 财务状况 市场地位 由评级专家按照评级标准进行打分 然后根据总的评分结果确定上市公司的信 用等级 信用等级评定比较全面的反映了企业的信用状况 但由于评级结果依 赖于评级人员的主观评判 评级结果缺乏一定的客观性 从信用风险度量的角 度看 按照三等九级划分的评定结果 远不能适应信用资产量化管理的需要 2 0 世纪7 0 年代 现代概率论和多元统计技术逐步发展 为基于多变量的 信用风险度量提供了计算方法 美国的a l t m a n 教授在7 0 u r n a lo ff i n a n c e 等 杂志上发表了一些的有关破产企业分类和预测的论文 建立了基于财务比率指 标的信用风险度量模型一z s c o r e 判别模型 由于模型使用方便 成本低 效 果佳 所以模型已经推出受到了普遍欢迎 日本开发银行 德国 法国 英国 澳大利亚 加拿大 巴西等许多发达国家的金融机构都纷纷研制了各自的判别 模型 我国台湾学者陈肇荣 大陆学者周首华 杨济华 复旦大学的黄岩等也 在进行多变量判别模型的研究 吉林大学唐小岸 孟庆福曾运用l o g i s t 回归 模型对上市公司的信用风险进行评价 目前 国内还没有出现广为认可判别 模型 这期间 基于概率论和统计技术的信用风险度量模型还有瑞士信贷银行 推出的c r e d i t r i s k 模型 此后 a l t m a n 教授与k i s o h o r e 等人合作 对信用转移概率矩阵进行研究 4 第l 章引言 这一研究实际包含了将债权型资产价值盯住市场的深刻思想 是信用风险度量 与管理在思想上的一次飞跃 成为j p 摩根的c r e d i t m e t r i c 模型的重要理论基 础之一 1 9 7 4 年 默顿将期权定价理论运用于违约证券的估值推导出了估价公式 他假设一个简单的公司资本结构 公司仅发行零息债券 当公司的资产价值低 于违约债券的面值时 公司将发生违约 此后大量学者发展了该模型 放松模 型假设 如龙恩塔夫 l o n g s t a f f 1 9 9 5 提出的模型 认为违约可在任何时 候发生 只要公司资产触及某一外部边界 但该模型仍需要与公司资产相关的数 据 杜菲等 d u f f l e 1 9 9 7 提出的模型认为违约挽回率是随机的 它与违约前债 券的价值相关 杰罗等 j a r r o w 1 9 9 7 提出了基于信用利差期限结构的马尔 可夫模型8 3 认为破产过程是一个有限状态马尔可夫过程 模型对不同优先级债 券使用不同违约支付率 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 这些研究丰富了信用风险度量模型的 内容 使信用风险度量建立在现代金融理论基础之上 1 9 9 4 年 k m v 公司根据默顿的期权定价理论首次开发出了衡量信用风险的 指标e d f 推出了期望违约率模型9 1 它预测某借款企业在未来一年无法偿还贷 款本息 即违约 的可能性 该模型可以运用于单个贷款违约风险的评估 也 可以运用到贷款组合信用风险的管理 是目前推出的较为成熟的建立在现代金 融理论基础之上的信用风险度量模型 1 9 9 7 年 美国的j p 摩根银行推出了以 v a r 为基础的c r e d i t m e t r i c 模型 1 该模型认为信用等级变化会影响企业的信 用资产的价值 它运用信用等级变化的历史数据 采用模拟的方法计算组合信 用资产的价值的分布 目前 国内运用期权定价理论 投资组合理论进行信用 风险度量的研究还很少 迄今还没有见到这方面的应用研究成果 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 也由于模型设计者的指导思想和出发点不同 信用风险量化度量还处在百 家争鸣的进一步发展之中 虽然技术和方法还不太成熟 但对信用风险进行量 化度量和管理已经成为人们的共识 北京工业大学管理学硕士论文 mi i i 1 3 论文的研究方法和基本框架 1 3 1 论文的研究方法 本文将在对比研究国外信用风险量化度量模型的基础上 重点以上市公司 为例 探讨适合上市公司信用风险度量的方法 其一 上市公司是资本市场的 基石 其信用状况倍受投资者和有关各方的关注 其二 上市公司大多是我国 企业中的佼佼者 普遍实行现代企业制度 其管理比较规范 对上市公司研究 其结果具有示范意义 其三 进入资本市场以后 上市公司定期进行信息披露 其财务状况 经营业绩的数据容易进行收集和整理 容易解决信用风险度量与 管理研究中普遍存在的数据不足的问题 客观上具备一定的研究条件 本文主要是站在投资者的角度 对上市公司的信用风险度量与管理进行研 究 投资者对上市公司进行投资主要有债券和股票两种投资工具 债券属于固 定收益的投资工具 它的信用风险主要表现为发债企业不能按时还本付息 当 投资者手中持有某上市公司的股票时 它不仅要承担股票价格下跌造成的市场 风险 还必须承担公司破产无法收回投资的信用风险 本文的研究采用理论和实证相结合的方法 通过对国外已有的信用风险量 化度量模型的比较分析 找出适合我国国情的信用风险度量模型 然后以我国 资本市场钢铁板块的上市公司进行实证分析 在研究的过程中 注意两个方面 的内容 其一 如何建立模型度量信用风险 其二 如何将模型运用到信用风 险的管理之中 1 3 2 论文的基本框架 论文的第一章引言部分主要阐述选题的背景和意义 国内外研究现状 对 论文的研究方法和基本框架以及论文的结论和启示进行简要说明 第二章简要介绍了国外著名的四个信用风险度量模型2 并对这些模型做比 较研究 通过比较分析这些模型的指导思想 技术方法 数据要求和应用条件 找出适合我国实际的信用风险量化度量的建模方法 并提出相应的建议 模型 表达的基本思想和采用的技术方法对我们不仅具有借鉴意义 而且所涉及的一 1 如果是站在上市公司角度来研究 则是上市公司自身所面 临信用风险度量与管理的内容 如企业对外授信 应收帐款的回收等问题 在此不构成本文研究的内容 2 尽管有的模型是介绍银行贷款的信用风险度量模型 但是作者认为 贷款和企业债券同属 债权性金融工具 两者在本质是一致的 其模型的设计思想同样值得借鉴 6 第1 苹引盲 些概念诸如违约概率 违约挽回率等在本文的实证研究中将被采用 信用风险的量化度量实际上关注的是上市公司在信用交易中的履约能力 第三章介绍了影响上市公司信用风险的基本因素 并阐明上市公司信用风险和 财务状况的相关性 第四章将以我国上市公司钢铁板块的企业为例进行实证研究 建立基于财 务数据的企业信用风险判别模型 并结合实际对模型的意义做出解释 从企业 管理 信用状况分析和信用风险管理的角度 探索对该模型的实际应用 第五章主要介绍的是判别分析模型在投资管理中的应用 将信用风险引入 到投资优化模型中 优化的结果可以为投资者提供决策服务 1 3 3 结论与启示 1 对国外信用风险量化度量模型的优劣进行比较研究 分析表明 利用 多变量判别模型开展对上市公司信用风险量化度量研究是目前比较现实的选 择 c r e d i t r i s k 模型不适合上市公司 k m v 模型 c r e d i t m e t r i c 模型尽管是建 立在期权定价理论和投资组合理论基础之上的先进的信用风险度量管理模型 但我国目前并不具备建模条件 为开发更为先进的信用风险量化和度量管理模 型 作者认为 应当建立信用风险量化度量所需的反映上市公司信用风险状况 的包含大量信息的数据库 应当采用先进的数据分析技术 提高信用风险的建 模水平 应当建立权威的信用评级机构 树立信用评级的品牌意识 应根据我 国的实际 在借鉴国外先进的开发技术和建模经验的基础上 科学确定符合我 国实际的建模方法而不能盲目照搬照抄 2 通过建立判别分析模型 找出区分钢铁企业信用状况的财务指标 结 果表明 主营收入增长率 每股现金含量 存货周转率 营运资本 资产总额 存货 营运资本这5 个财务指标在区分钢铁企业的信用状况中具有显著的判别 作用 其中 存货 营运资本为一个负向指标 表明如果单位营运资本所对应的 存货较多 势必会影响企业的生产经营 客观上会影响企业在信用交易中的违 约能力 存货周转率和存货 营运资产指标客观上反映了相关年份我国钢铁企业 存货较多的事实 3 运用基于判别模型的违约概率的计算方法 将判别模型的结果引入到 信用资产组合的信用风险管理中 建立以信用风险为约束条件的线性规划模型 该模型可以适用于股票 债券以及两者兼有的投资组合管理 7 第2 章信用风险度量与管理模型的比较 2 1 信用度量管理模型面临的主要问题 2 1 1 信用风险涵义的演进1 最早承担信用风险的金融机构是银行 具体表现为借款人不能按时还本付 息 证券市场出现以后 出现一些交易对手不能完成已经达成的交易的情况 这构成了信用风险的另一种主要表现形式 此时的信用风险被理解为只有当违 约事件实际发生时才会发生 因此信用风险又被称为违约风险 随着信用风险管理技术的发展 尤其是国外贷款的动态交易市场和信用衍 生工具的出现 信用风险的涵义得到了发展 在纯粹信用产品交易的市场上 信用产品的市场价格随着交易对手或金融工具 如债券 贷款 的信用等级和 还款能力不断变化 发债人的还款能力 信用水平的变化会随时影响投资者手 牛的债券价值 而并不只是在违约发生这 时间点存在信用风险 从时间的角 度 信用风险的涵义又向前发展了 这种涵义更加符合信用风险的本质 2 1 2 信用风险度量管理模型面临的主要问题 多数的信用风险量化度量模型都是某种数理统计的方法 从历史数据中推 测出该风险引起损失的概率分布函数 然后对未来可能的损失做出预测 因此 如何科学合理地估测信用资产的预期损失始终是信用风险量化度量的核心任务 和重要内容 只有对单个或组合信用资产的预期损失达到准确计量的水平 才 能采取正确的信用资产管理策略 由于信用风险的观察数据少 并且较之市场 风险的数据不易获得 信用风险度量的准确性仍需提高 2 1 2 1 信用损失的度量模式 对信用风险的理解不同 采用的信用损失度量模式也会不一样 第一 违 约模式 如果认为信用风险只在企业违约时发生 那么信用资产的损失存在两 种情况 企业要么违约 其信用损失由信用资产价值按违约挽回率进行折算 广义上 信用风险不仅包括客观上由是否具备履约能力构成的风险 还应包括主观上是 否诚实守信所造成的道德风险 我国学者张维迎 邵东亚等对后者运用博弈论的方法进行 分析 研究结果对信用机制 法律制度的建设具有指导意义 由于本文是对信用风险的量 化度量研究 因此对信用风险含义的阐释侧重在履约能力上 这和固外信用风险度量模型 所采用的信用风险定义是一致的 8 第2 章信用风险度量与管理模型的比较 要么企业不违约 信用资产的损失为零 第二 盯市模式 如果认为信用风 险时时存在 并随企业的信用状况不断变化 那么违约就只能作为企业的信用 状态之一 企业的信用状态不同 导致企业的信用资产价值不同 据此可以计 算信用资产给投资者带来的损失 但这种方法需要大量的信用交易数据 2 1 2 2 信用损失计算方法 常见信用资产估值方法有 合同现金流贴现法 d i s c o u n tc o n t r a c t u a lc a s h f l o wa p p r o a c h 风险中性估值法 r i s k n e u t r a lv a l u a t i o na p p r o a c h 1 3 4 3 s 3 6 1 合 同现金流贴现法是将信用资产合同中规定的未来现金流按照合同规定的信用工 具之信用等级所对应的贴现利率进行贴现 但此种方法对信用等级相同的企业 的信用状况没有区分度 风险中性的估值方式认为 当企业没有违约时 投资 者的信用损失为零 企业发生违约时 投资者的损失取决于挽回率1 挽回率越 大 预期的损失越小 2 1 2 3 模型的参数估计 模型参数估计是建立信用风险度量模型最艰难的任务 在违约模式下 模 型不仅要估计资产组合单个信用工具的违约概率及信用损失的大小 而且还要 估计组合中每两项资产违约的相关系数 对于盯市模式的模型还要考虑信用等 级变化的多种状态 更增加了模型参数估计的难度 加之信用风险度量的观测 7 周期较长 观测数据较少 使得模型参数的估计不准确 模型的有效性受到了 影响 2 1 2 4 模型的检验 模型参数的准确性受到影响 直接产生了模型的检验问题 同样由于数据 问题 模型的检验也显得相当困难 2 2 信用风险度量 管理模型简介 现代信用风险量化度量研究是一项前沿课题 由于许多金融机构内部信用 风险量化度量模型和方法的细节是半透明的 一些具体的技术细节并不公开 违约债务的预期回收率又称为挽回率 它是衡量当企业发生违约时 企业的债权方损失程 度的一个指标 例如 投资者a 手中持有某企业1 0 万元的债券 当企业发生破产时 投 资者最后仅收回3 万元的投资 则这种债券的挽回率为3 0 9 北京工业大学管理学硕士论文 客观上增加了研究的难度 本节根据作者收集的资料 结合对部分资料中给定 的数据进行实际推演的体会 简要介绍目前信用风险量化度量领域4 个比较成 熟的模型 多变量判别模型 c r e d i t r i s k 模型 期望违约率 k 帆模型 j p 摩根的c r e d i t m e t r i c 模型 2 2 1 多变量判别模型 比较成功的多变量判别模型是由美国a l t m a n 教授提出的 模型认为企 业的信用水平有两种 破产和非破产 他选取了破产企业和非破产企业各3 3 个 样本 从最初的2 2 个财务指标中用数理统计的方法筛选了5 个财务指标建立了 z s c o r e 模型 模型的设计思想是企业的信用水平同企业的财务状况密切相关 破产公司 所呈现的财务比率和财务趋势同那些财务基础良好的公司截然不同 通过选取 适当的财务比率和相应的权重而产生的衡量标准 能够很好地区分破产与非破 产的公司 模型所采用的技术方法是多元统计中的判别分析技术 以财务比率为解释 变量 从若干财务比率中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数 使判 别函数对观测样本的组内差异最小 组间差异最大 判别函数的一般形式为 z 口o 4 j x l 口2 2 2 口3 2 3 口4 r 4 4 n x 2 一1 上式中 口0 常数 口 第i 个财务指标的权重 五 第i 个财务比率 指标 该模型要求首先根据企业的财务报表 资产负债表 利润及利润分配表 现金流量表 计算初选的财务比率 然后根据给定样本企业的信用水平 破产 非破产 用统计的方法对财务比率进行筛选 直到模型中没有不重要的变量需 要剔出 也没有其他重要的变量需要引入时 建模结束 根据计算结果 模型能给出待判定企业的z 值 一般情况下 z 值越大 标志着企业的信用状况越好 反之则反是 值得指出的是 模型应用效果与开 发模型时所选取样本有关 实际应用中不同国家应针对各自国家的特点开发自 己的z 计分模型 1 0 第2 章信用风险度量与管理模型的比较 2 2 2o r e d l t ris k 模型 c r e d i t r i s k 评估模型是瑞士信贷银行创建的信用风险的统计模型 它也是 目前西方商业银行公开的信用风险评估模型之一 该模型的基本思想是 认为 企业的信用水平有两种状态 违约和不违约 它不考虑企业信用等级的变化情 况 将每一笔贷款看作是有着较小的违约率 并且每一笔贷款的违约概率都独立 于其他贷款的违约概率 这种假定使得在给定的时间区间内 每组违约次数的 概率分布服从泊松分布 尸 胛 峰 一 1 2 3 为期望违约次数 2 2 求出整个贷款组合损失的概率分布 即可求出在给定概率下的信用风险大 小 模型采用保险精算的计算框架来导出投资组合的损失 通过构造辅助函数 即贷款暴露相同的每组损失分布的母函数 来计算整个组合贷款的损失分 布 首先输入以下数据 每组贷款的平均违约率的历史数据和给定的需要度量 的贷款组合的信用风险暴露 然后按以下步骤进行计算 1 将每笔贷款风险暴露近似到组 即风险暴露近似为该组的标准风险暴 露值矿 1 j m m 为组数 乘以暴露单位l 设j 组投资组合的期望损失为 s 单位l 其期望违约次数为 f a 代表一项贷款 则 互 y 鱼 2 3 i v j 每v 2 构造每组贷款组合损失概率的母函数 g j 加薹p 1 0 s s 吣 薹孕 c z t 3 总的贷款组合损失概率的母函数 g z 兀g 烨 4 整个贷款组合损失的分布概率为 p 1 0 s s n z 去等i 2 5 最后我们将得到整个贷款组合信用损失的概率分布 北京工业大学管理学硕士论文 2 2 3 k f l i v 公司的期望违约率模型 1 9 9 4 年 美国旧金山市的k m v 公司利用期权定价理论创立了违约预测模型 k m v 模型 首次开发出了衡量信用风险的指标e d f 用来预测某借款企业在 未来一年违约的可能性 此外 该种模型还可以运用到投资组合中 用来求组 合信用资产的预期损失和非预期损失 该模型的理论依据在很多方面与 b l a c k s c h o l e s 1 9 7 3 m e r t o n i 9 7 4 的期权定价模型相似 当公司资产的市场 价值低于其负债价值 即资不抵债时 那么该公司实质上已经破产 破产的可能 性的大小 也就表明了企业的信用风险的大小 模型在计算时需要输入以下数据 公司的股票价值 公司的债务价值 无 风险利率 公司债券的面值和期限 公司股票价值的波动率 违约债务的预期 回收率 投资组合中企业的违约相关系数 模型的计算步骤如下 2 首先计算公司的资产价值和资产波动率 为求公司的市场价值和 波动率 使用莫顿的违约证券估价方法得 e v n d b e n d 2 2 6 其中e 为股票的市场价值 b 为公司的债务面值 v 为公司资产的市场价值 t 为债务期限 r 为无风险利率 n 为标准正态分布的累计概率 吒为资产 价值的波动率 4 k 州 r 卢再 2 d 2 吐 e r f 2 8 此外 公司的股票波动率和资产波动率之间还存在以下关系 仃 n d i 附 e 2 9 由公式 2 6 2 9 两式可以求出资产的波动率和公司资产价值 2 计算违约距离 k m v 模型假定资产价值未来变化服从正态分布 定义的违约距离d 0 为 d d e v d 2 1 0 e v a 1 2 第2 章信用风险度量与管理模型的比较 上式中 e 矿 表示期望资产价值 d 表示违约点 一般为公司拥有的债 务值 3 计算违约概率 d d 值给出了企业的债务值到企业未来资产期望值之间的距离是企业资产 价值变动标准差的倍数 如果企业的资产价值呈正态分布成立 就可以计算出 企业的理论预期违约概率 事实上 它与经济现实中企业实际发生的违约概率 之间存在着较大差异 因此 k m v 公司就利用其自身的优势建立起一个全球范 围企业和企业违约信息数据库 根据数据库提供的信息 k m v 计算出这些企业 的违约距离以及对应该违约距离的企业的实际违约概率 例如 根据k m v 公司 的数据库 违约距离d d 2 的公司有5 0 0 0 个 其中有2 0 个在一年以后发生违约 贝0 e d f 一 2 0 5 0 0 0 0 4 4 计算单只债券的违约损失额度 l o s sg i v e nd e f a u l t 简称 l g d 预期损失和非预期损失 单只债券的违约损失额度为l g d 卜预期回收率 债券的面值 但它并不 代表投资者的真正的预期损失 因为企业违约现象并不一定发生 所以k m v 引 入预期损失的概念 债券i 的预期损失为皿 e d e 上g d 非预期损失为 u l l g d 4 e d f j 1 一叻e 5 计算投资组合的预期损失皿 和非预期损失阮 在计算投资组合的非预期损失时 需要知道组合内各个企业之间违约相关 性 企业之间存在着违约相关性是显然的 假使一个国家的钢铁行业的企业效 益不好 它的债券收益就会下降 而以这些公司为原材料来源的汽车企业的债 券收益也会受到影响 如果两个企业的违约概率是相互独立的 则违约的相关 性为零 此时 两个企业同时违约的概率由它们各自的违约概率 e d f 来决定 但当两个企业的违约是正相关时 意味着投资者的预期损失将增加 由于目前 尚无比较成熟的方法来计算企业的违约相关性 k m v 假设企业之间违约的相关 性与他们所在的国家 行业 资产 营业收入等有关 k m v 利用自身优势 拥有全球几大区域 欧洲 北美 日本 韩国 东南亚 澳洲 新西兰 约1 0 0 0 0 个企业1 0 年的资产回报的历史数据库 将所属行业分为6 1 类 通过计算企业 间的资产回报来推导出资产收益的相关性 以资产收益的相关系数代替企业违 北京工业大学管理学硕士论文 约的相关系数 此时 含有n 只债券的投资组合的预期损失为 e l 彤 必 i 1 2 n 2 1 1 非预期损失为 阮 彬 u l x u l 岛 f l 2 n 2 1 2 其中 e l e d ex 三g d u l l g d x 点 d 只 1 一e d f 债券f 的预期 损失和非预期损失 彤为每项贷款在贷款组合中的权重 风为企业f 的预期 违约率的相关系数 在计算出投资组合的预期损失和非预期损失后 投资者便 可以进行投资组合的管理了 6 求出每只债券的边际风险贡献 m r c 如果投资者想知道组合中每种债券究竟持有多大的比例 就需要确定每种 债券的边际风险贡献 其计算公式如下 m r c t 彬警 2 1 3 缎e 越大 表明第i 只债券资产额度变化对整个组合的非预期损失影响越 大 反映了整个投资组合非预期损失对资产权重小比例变化的敏感性 投资者 针对第f 只债券应准备更多的资本金以应付可能发生的非预期损失 2 2 4d p 摩根的c r e d i t m e t ric 模型 为了推动市场的透明性和成为行业标准 由j p 摩根银行牵头 联同美 洲银行 花旗银行 瑞士联合银行 k m v 公司 德累斯顿银行等机构于1 9 9 7 年 4 月推出了c r e d i t m e t r i c 模型1 它可以将不同的信用风险综合在一起 计算 出投资组合的风险价值 v a r 该模型引起了金融机构和监管部门的高度重视 是信用风险量化度量的又一重要成果 模型的基本思想是 第一 信用风险取决于债务人的信用状况 而企业的 信用状况由被评定企业的信用等级表示 该模型认为目前的信用评级体系是有 效的 企业的投资失败 利润下降 融资渠道枯竭 市场萎缩等信用事件对其 还款履约能力的影响可以通过企业信用等级的变化及时有效地表现出来 当企 业信用等级下降时就意味着企业的信用状况恶化 第二 信用工具 包括债券 谊模型是针对债权型信用工具如贷款 债券等开发的信用量化度量与管理模型 1 4 第2 章信用风险度量与管理模型的比较 和贷款 的市场价值取决于发行企业的信用等级 即不同等级企业的信用工具 有不同的市场价值 这样 信用等级的变化带来信用工具市场价值的变化 根 据历史数据 计算出信用工具等级变化的转移概率1 同时计算出信用工具在各 个信用等级状态下的市场价值 就可以得到信用工具预期价值的概率分布 第 三 在计算信用工具的投资组合的预期价值分布时 不仅要考虑每个信用工具 的预期价值分布 还考虑各个信用工具信用等级变化之间的相关性 这种相关 性间接通过企业股票收益之间的相关性来表示 需要输入以下数据 以债券为例 1 a 债券的额度 信用级别 期限 债券利率 b 债券信用等级迁移矩阵 c 无风险利率r 不同信用级别的年度 信用风险价差s d 债券违约时的挽回率2 2 发债企业的股票收益对其所在 行业的收益指数的敏感系数 或直接输入不同的发债企业收益的相关系数矩阵 模型的计算步骤如下 i 单只债券信用风险的计算 一般情况下 发债企业的信用状况在还款期间并不是一成不变的 根据美 国标准普尔公布的债券数据和有关的研究结果 不同债券的信用等级迁移情况 一年后 为 当前被评为a 级当前被评为a a a 级当前被评为b b b 级 o 0 9 a a aa a a 2 2 7 a 9 i 0 5 a 5 5 2 b b b 0 7 4 b b o 2 6 b 0 0 1 c c c 0 0 6 d 9 0 s i a a 8 3 3 a a 0 6 8 a 0 0 6 b b bb b b o 1 2 8 b 0 0 b 0 0 0 c c c 0 0 0 d 更一般地 标准普