（金融学专业论文）论信用风险管理方法的演变及其借鉴.pdf

论文摘要 信用风险是最古老的风险之一，它是随着商业银行的产生而产生 的。由于信贷业务范围的扩大、经济环境的变动以及信息不对称现象 的存在，商业银行因为信用风险而产生的损失日益扩大。 信用风险管理的主要进程可以分为三个阶段： 第一阶段为传统信用分析阶段，这一阶段，贷款专员根据借款人 的信息，结合他们丰富的经验，判断贷款申请者的信用风险( 主要是 违约风险) ： 第二阶段是单个贷款人信用风险模型，进入2 0 世纪6 0 年代末， 以美国a l t m a n 教授为代表的信用专家开始讨论建立数学模型的方法 衡量银行贷款信用风险的大小，但这些模型不考虑各贷款之间的相关 性； 第三阶段是资产组合的信用风险模型，这一阶段，主要的国际活 跃金融机构开发出各自衡量信用风险的系统，这些系统都在信贷资产 组合的层面上进行信用风险的评估与管理。 长期以来，各国商业银行都在坚持不懈的进行信用风险的管理， 信用风险管理的理论和方法也在不断的发展进步。上一世纪6 0 年代以 来，商业银行信用风险管理的理论和方法，逐步经历了的由以定性分 析( 其中5 c 、7 c 分析法较具代表性) 为主的传统信用分析向定性与 定量分析结合的方法过渡。许多专家研发出了衡量贷款人信用风险的 模型，但这些模型只衡量单个贷款人信用风险，一般不考虑各贷款之 间的相关性；目前阶段发达国家的银行金融机构开发出各自衡量信用 风险的系统，这些系统都在信贷资产组合的层面上进行信用风险的评 估与管理。而主要趋势是定性与定量分析结合，定性指标定量化，以 信用风险计量模型来分析衡量单个贷款人和信贷资产组合的风险。 根据已经通过的新巴塞尔协议，2 0 0 6 年发达国家的许多大银行都 将按新巴塞尔协议的相关标准来衡量信用风险、利率风险和操作风 险，并根据使用的具体方法( 标准法、内部初级法、内部高级法) 的 不同和借款人信用风险等级的不同，而适用于不同资本比率。虽然我 国银监会主席刘明康表示，由于种种原因，中国银行业届时不会完全 采用新巴塞尔协议的相关标准。但据了解，中国工商银行、中国建设 银行、中国银行、交通银行等银行也早已开始研究新巴塞尔协议的相 关标准，并为研发建立适用于本银行信用风险的评估模型做了大量的 准各工作。 这些年来，我国商业银行不断向国际性商业银行学习，经过自身 的努力，取得了一定的进展，一定程度上改变了以前的贷款方式。目 前大部分银行都形成了信贷业务的审贷分离制，引入了内部信用评级 体系，开始建立相关的数据库，越来越重视贷前风险的识别和度量， 以减少发生坏账损失的可能。 虽然中国大部分商业银行近些年来逐步建立起内部信用评级系 统，在信用风险管理上取得了一定的进步，但与国际性大银行相比， 中国商业银行内部评级不论是在评级方法，评级结果的检验、运用， 还是在评级工作的组织等方面都存在着相当的差距，从而极大地限制 了内部评级在揭示和控制信用风险方面的作用。 而且，我国商业银行的风险管理总体上仍属于传统风险管理阶 段，以“被动性”为主要特征。风险被视为损害，风险管理主要作为 应对各种损害、控制资产损失、满足金融监管的工具，风险管理与业 务开发是相互独立、相互平行的管理程序。根据发达国家银行近2 0 年的经验，随着经营环境的发展和变化，商业银行正在经历从传统风 险管理向全面风险管理的发展。为了早日与国际清算银行巴塞尔委员 会最新资本协议对银行全面风险管理的监管要求接轨，我国很多银行 和资信评估公司也开始研究新巴塞尔协议的相关标准，积极研发 适用于中国商业银行的信用风险评估模型，信用风险管理水平正在不 断进步中。本文通过对信用风险各阶段方法、模型的阐述和评价，选 取几个比较适合我国商业银行信用风险管理模型加以介绍，希望能对 资信评级公司和各商业银行开发自己的模型提供一定的借鉴。 a b s t r a c t a so n eo ft h eo l d e s tr i s k s ，c r e d i tr i s kw a sf o r m e da sc o m m e r c i a lb a n k sc a m ei n t o b e i n g b e c a u s et h ee n l a r g e m e n to ft h ec r e d i tb u s i n e s ss c o p e ，t h ec h a n g i n ge c o n o m i c e n v i r o n m e n ta n dt h ea s y m m e t r yo fi n f o r m a t i o n ，t h ec r e d i tl o s to fc o m m e r c i a lb a n k si s g e t t i n gb i g g e ra n db i g g e r t h em a i nd e v e l o pp r o c e s so fc r e d i tr i s km a n a g e m e n tc a i lb ed i v i d e di n t ot h r e es t a g e s t h ef i r s ts t a g ei st r a d i t i o n a lc r e d i ta n a l y s i s d u r i n gw h i c hc r e d i to f f i c e r se s t i m a t e dt h e a p p l i c a n t s c r e d i tr i s k ，m a i n l yd e f a u l tr i s k ，a c c o r d i n gt ot h e i ra b u n d a n te x p e r i e n c ea n d t h eb o r r o w e r s i n f o r m a t i o n t h es e c o n ds t a g ei si n d i v i d u a lc r e d i tr i s km o d e l w h e ni tc a m ei n t ot h ee n do f1 9 6 0 s p r o f e ：s s o ra l t m a na so n eo ft h em a i nr e p r e s e n t a t i v e so fc r e d i te x p e r t sb e g a nt o c o n s i d e re s t a b l i s h i n gm a t h e m a t i cm o d e l st oe v a l u a t et h ec r e d i tr i s ko fb a n k s b u t t h e s em o d e l sd i dn o tt a k et h er e l a t i v i t yo fd i f i e r e n tl o a n si n t oc o n s i d e r a t i o n ， t h et h i r ds t a g ei sp o r t f o l i oc r e d i tr i s km a n a g e m e n tm o d e l d u r i n gt h i ss t a g et h em a i n i n t e r n a t i o n a lf i n a n c i a li n s t i t u t i o n s d e v e l o p e d c r e d i tr i s km e a s u r e m e n ts y s t e m s r e s p e c t i v e l y ，w h i c hm e a s u r e da n dm a n a g e dc r e d i tr i s kb a s e do nt h e1 e v e lo fp o r t f o l i o t h e s ey e a r s c o m m e r c i a lb a n k si nd i f i e r e n tc o u n t r i e sh a v eb e e nw e r k i n gv e r yh a r do nc r e d i tr i s k m a n a g e m e n t ，a n dc r e d i tr i s km a n a g e m e n tt h e o r i e sa n dm e t h o d sh a v eb e e nd e v e l o p e da c c o r d i n g l y f r o m1 9 6 0 s ，c r e d i tr i s km a n a g e m e n tt h e o r i e sa n dm e t h o d so fc o m m e r c i a lb a n k sh a v eb e e n e x p e r i e n c e dg r a d u a l l yf r o mt r a d i t i o n a lc r e d i ta n a l y s i sw h i c hi sm a i n l yq u a n t i t a t i v ea n a l y s i st ot h e m e t h o dw h i c hc o m b i n e sq u a n t i t a t i v ea n a l y s i sa n dq u a l i t a t i v ea n a l y s i st o g e t h e r m a n ye x p e r t s r e s e a r c h e da n dd e v e l o p e dc r e d i tr i s km e a s u r e m e n tm o d e l s b u tt h e s em o d e l so n l ym e a s u r e d i n d i v i d u a lc r e d i t r i s k ，d i dn o tc o n s i d e rt h er e l a t i v i t yb e t w e e nd i f i e r e n tl o a n s b yn o w , m o s t f i n a n c i a li n s t i t u t i o n si nd e v e l o p e dc o u n t r i e sh a v ed e v e l o p e dc r e d i tr i s km e a s u r e m e n ts y s t e m s w h i c hm e a s u r e da n dm a n a g e dc r e d i tr i s kb a s e do nt h el e v e lo fp o r t f o l i e t h em a i n t r e n di st oc o m b i n eq u a l i t a t i v ea n a l y s i sa n dq u a n t i t a t i v ea n a l y s i st o g e t h e r ，t oq u a n t i f y t h eq u a l i t a t i v ei n d e x e sa n du s ec r e d i tr i s km e a s u r e m e n tm o d e lt oa n a l y z ea n dm e a s u r e t h er i s ko fi n d i v i d u a lb o r r o w e r sa n da s s e tp o r t f o l i e a c c o r d i n gt ot h en e wb a s e l1 1w h i c hh a sb e e no 衔c i a l l yr e l e a s e d i n2 0 0 6m o s tb i gb a n k si n d e v e l o p e dc o u n t r i e sw i l la b i d eb yt h er e l a t i v ec r i t e r i o nt om e a s u r ec r e d i tr i s k ，l i q u i d i t yr i s k ， o p e r a t i o n a lr i s ka n de t ca n dw i l lu s ed i f i e r e n tc a p i t a lr a t i o i nt e r m so fs p e c i f i cm e t h o da n dt h e b o r r o w e r sd i f f e r e n tc r e d i tr i s kg r a d e a l t h o u g ht h ep r e s i d e n to fc b r cl i um i n g k a n ge x p r e s s e d ， c h i n ab a n k i n gi n d u s t r yw i l ln o tt o t a l l ya b i d eb yt h ec r i t e r i o no fn e wb a s e ii ib e c a u s eo fs o m e r e a s o n s b u ta sw ek n o w , s o m eb i gb a n k ss u c ha sl c b c c c b b o ca n de t ch a v eb e e nr e s e a r c h t h er e l a t i v ec r i t e r i o no f n e wb a s e i l i f o ra l o n g t i m ea n dh a v ed o n ea l o to f p r e p a r a t i o n t oe s t a b l i s h i n t e r n a ic r e d i tr i s km e a s u r e m e n tm o d e l s t h e s ey e a r s ，d o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k si nc h i n ah a v eb e e nk e p t l e a r n i n gf r o mi n t e r n a t i o n a l c o m m e r c i a lb a n k sa n da f t e rh a r dw o r kt h e yh a v eb e e na c h i e v e dal o t t h e yh a v ec h a n g e dt h ew a y o fg r a n t i n gl o a n st oac e r t a i ne x t e n d u pt on o w , m o s tb a n k sh a v ef o r m e dt h es e p a r a t i o no fc r e d i t o r i g i n a t i o na n da p p r o v a la n di n t r o d u c e di n t e r n a lc r e d i tr a t i n gs y s t e m i nt h em e a nt i m e ，t h e yh a v e b e g u nt oe s t a b l i s h e dr e l a t i v ed a t ab a s ea n dp a i dm o r ea n dm o r ea t t e n t i o nt or i s ki d e n t i f i c a t i o na n d m e a s u r e m e n ti no r d e rt or e d u c et h ep r o b a b i l i t yo f a c c r u i n gb a dl o a n s a l t h o u g hm o s tc h i n e s ec o m m e r c i a lb a n k sh a v eb e e ng r a d u a l l ye s t a b l i s h e di n t e r n a lc r e d i tr a t i n g s y s t e m s a n dm a d eac e r t a i n p r o g r e s s o nc r e d i tr i s k m a n a g e m e n t ，w h i c hc o m p a r e dw i t h i n t e r n a t i o n a lb i gb a n k ss t i l lh a v ec o m p a r a t i v eg a p sn o to n l y0 nr a t i n gm e t h o d s ，t h et e s ta n du s a g e o fr a t i n go u t c o m e sb u ta l s oo nt h eo r g a n i z a t i o no fr a t i n gw o r k s t h a te x t r e m e l yl i m i t st h ee f f e c to f i n t e r n a lr a t i n go nr i s ki d e n t i f i c a t i o na n dr i s kc o n t r 0 1 a f t e ra l l ，r i s km a n a g e m e n tl e v e li nc h i n e s ec o m m e r c i a lb a n k ss t i l l b e l o n g st ot h et r a d i t i o n a lr i s k m a n a g e m e n ts t a g e ，w h o s em a i nc h a r a c t e r i s t i ci sp a s s i v i s m r i s ki sc o n s i d e r e dt ob el o s ta n dr i s k m a n a g e m e n ta c t sa st h et o o lo fc o m p e n s a t i n gt od a m a g e s ，c o n t r o l l i n ga s s e t sl o s ta n ds a t i s f y i n g w i t hf i n a n c i a lr e g u l a t o r y r i s km a n a g e m e n ta n db u s i n e s sd e v e l o p m e n ta r et w oi n d e p e n d e n ta n d p a r a l l e lm a n a g e m e n tp r o c e s s e sa c c o r d i n gt ot h en e a r2 0y e a r s e x p e r i e n c eo fd e v e l o p e dc o u n t r i e s ， a st h eo p e r a t i n ge n v i r o n m e n tc h a n g e s ，c o m m e r c i a lb a n k sa r ei m p r o v e df r o mt r a d i t i o n a l r i s k m a n a g e m e n tt of u l l a s p e c tr i s km a n a g e m e n ti no r d e rt ok e e pu pw i t ht h er e q u i r e m e n t so f t h en e w b a s e lt w oa b o u tc o m p l e t er i s km a n a g e m e n t ，m a n yd o m e s t i cb a n k sa n dc r e d i ta s s e s s m e n t c o m p a n i e ss t a r tt or e s e a r c ht h er e l a t i v ec r i t e r i o n sa n dd e v e l o pc r e d i tr i s km a n a g e m e mm o d e l s a p p r o p r i a t et oc h i n e s ec o m m e r c i a lb a n k s c r e d i tr i s km a n a g e m e n tl e v e li sg e t t i n gi m p r o v e d t h i s a r t i c l eh e r e b yr e c o m m e n d ss e v e r a lc r e d i tr i s km a n a g e m e n tm o d e l sc o m p a r a t i v e l ya p p r o p r i a t et o t h ec u r r e n td o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k s ih o p ei tw i l lg i v es o m eu s e f u li n f o r m a t i o nt oc r e d i t a s s e s s m e n tc o m p a n i e sa n ds o m ec o m m e r c i a lb a n k sw h i c ha r ed e v e l o p i n gi n t e r n a lm o d e l s 论文提要 信用风险是最古老的风险之一，它是随着商业银行的产生而产生 的。由于信贷业务范围的扩大、经济环境的变动以及信息不对称现象 的存在，商业银行因为信用风险而产生的损失日益扩大。 信用风险管理的主要进程可以分为三个阶段，第一阶段为传统信 用分析阶段，这一阶段，贷款专员根据借款人的信息，结合他们丰富 的经验，判断贷款申请者的信用风险( 主要是违约风险) ；第二阶段 是单个贷款人信用风险模型，进入2 0 世纪6 0 年代末，以美国a l t m a n 教授为代表的信用专家开始讨论建立数学模型的方法衡量银行贷款 信用风险的大小，但这些模型不考虑各贷款之间的相关性；第三阶段 是资产组合的信用风险模型，这一阶段，主要的国际活跃金融机构开 发出各自衡量信用风险的系统，这些系统都在信贷资产组合的层面上 进行信用风险的评估与管理。 本文从传统方法、单个贷款人信用风险模型和信贷资产组合信用 风险模型三个主要阶段入手，详细叙述各自基本原理，分析评价他们 的各自优缺点。结合中国银行业信用风险管理的现状及问题，对信用 风险管理模型的借鉴与应用提出相关建议。 第一部分信用风险管理方法的演变 一、传统的信用分析 传统的信用分析是信用风险管理的基本方法，其主耍内容是信贷人员对贷款企业及其提 供的材料进行分析然后做出贷款决策这里主要采用定性分析。常用的传统方法主要有三 种，即争家方法、企业的s w o t 分析、信j ； 评级方法。 ( 一) 专家方法 专家方法一直是商业银行信贷管理的主要方法至今仍在使用。当信贷人员接至0 一个贷 款中请后，会从贷款人的还款意愿莆l 还款能力两个方面分析信t 1 ；| 风险的大小。分析信州风险 需要考虑的因素非常多，而在信用风险管理实践中逐渐形成了一些常j = i 的方法其中最常用 的是信贷分析的5 c 法，7 c 法。5 c 是影响贷款人信i i j 风险的5 项主要因素，即品格 ( c h a r a c t e r _ ) 、资本( c a p i t a l ) 、偿付能力( c a p a c i t y ) 、抵押品( c 0 1 a t e r a l ) 平h 经济周螂、彤势 ( c y c l eo rc o n d i t i o n ) 7c 是在5c 的基础上，增加了控制( c o m r 0 1 ) , 和l 应对风险因素的敏感度 ( s e n s i t i v i t y ) 。专家方法主要是信贷官员通过对可能影响借款人还本付息的主要因素的分析， 来判断与衡量贷款风险，并擞山相应决策的管理方法。 信用风险管理的专家方法存在两个主要问题：首先，不同的贷款人特征也会有所不同， 如对制造业与服务业来说，引起信川风险的冈素戏每一因素的影响程度是不同的，专家方法 很难确定对这些企业都有重要影响的共同因素及每一因素的影响程度，使得信用风险的衡量 趋丁复杂化：第二，专家方法更大程度上依赖于信贷人员( 专家) 的主观判断，具有一定的 操作风险。有调商显示，对于相同类型的贷款人，不同的贷款人员有自己不同的标准，也有 观点认为，可以采1 j 多级签字的方法避免这一问题但屉这不仅难以奏散，而且也增加了经 营成本。l ( 二) s w o t 分析 s w o t 分析是企业管理中的重要分析工具，s w o t 是指“优势”( s t r e n g t h s ) 、“弱势” ( w e a k n e s s e s ) 、“机会”( o p p o r t u n i t i e s ) 和“威胁”( t h r e a t s ) 的第一个英文字母的缩写。在 现代企业管理中，通过s w o t 分析，结合企业所处的环境可以对企业的内部能力和综合素 质进行较为客观的评价，弄清企业相对丁其它竞争对手所处的优势、弱势、机会和威胁2 。 而商业银行可以借助s w o t 工具分析对企业贷款的风险。 对于商业银行来说，s w o t 分析主要难点是：第一，准确的判断依赖于信贷人员的经 验和能力：第二，分析的全面性难以把握，信用风险管理人员要分析企业潜在的优劣势、机 会和威胁以判断将米企业发生违约的风险，这需要全面了解诸如宏观因素、行业因素、企业 自身因素，而由丁信息不对称现象的存在，信贷官员获得企业信息的莱道比较较窄。上市公 司的人体情况可咀通过中报、年报反映，非上市公司信息只能从公司内部人员那里了解；第 二难以保证所得信息是真实、客观和准确的，如自2 0 世纪9 0 年代以米，虚报利洞的事件 频繁发生， ( 二) 信用评级 信用评缓由寺业的机构或部门，按照一定的方法和程序，在对企业进行全孟了解、考察 阐研平分析的基础t ，做出有关其信朋行为的可靠性、安全性程度的评价，并以打分、专用 符号或简单的文宰彤式米表达的一种风险衡越方法。贷款人的信用评级可雌作为商业银行作 山贷款决策的重要参考但不是信崩风险判断的唯一考虑冈素。现在国际上比较权威的信州 山贷款决策的重要参考但不是信崩风险判断的唯一考虑冈素。现在国际上比较权威的信州 见t r e a t y 和c a r e y ( 1 9 9 8 ) 澍斩洼汉s w o t 分圻 ：企业管删中的且作成州，特州 评级机构有标准普尔( s t a n d a r d p o o r s ) 、穆迪投资服务公司( m o o d y si n v e s t o r ss e r v i c ei n c ) 和惠誉( f i t c h ) 。 二、信用风险管理模型i ：基于单笔贷款的信用风险管理模型 2 0 世纪6 0 年代以来，随着金融环境的变化，银行业竞争加剧，银行利润率逐渐降低， 银行家们寻求通过降低损失( 包括信用风险损失和市场风险损失) 增强竞争力，许多银行开 发出精确度量单笔贷款信用风险人小的数学模型，其中较典型的有z - - s c o r e 模型、死亡率 模型和神经网络模型。 ( - - ) z - - s c o r e 模型 z 评分模型是美国e d w a r di a 1 t m a n 教授在1 9 6 8 年创立的多变鼙财务评分模型。该模 型在计算分析多个财务比率水平的基础上，计算出公司z 值，然后将z 值与临界值作比较， 从而可预测公司破产的可能性，据此可做出是否贷款的决定。 z 评分模型土要有两代= 个模型：原始的z 评分模型使用5 个变姑进行上市公司的破产 预测：z 评分模型是上市公司的信用评分模型，后义得到4 变量的制造公司信用评分模型： 1 9 7 7 年，a l t m a n 、h a l d e m a n 和n a r a y a n a n 在原始的模型扩展得到的第二代模型z e t a 信用 风险模型。在新的模型中，使刚了7 个变量，即：资产报酬率、收入稳定性比率、债务偿还 能力参数、积累盈利、流动比率、资本化率和规模。 z 评分模型是传统的信用风险判断方法基础上的创新，是一种简单的定量模型，具有计 算简单的优点。基本上考察了公司经营的重火方面，诸如公司的资产规模、盈利能力、收益 状况、支出状况等，因此，它可以从总体上衡量被考察公司的经营状况；其中的每个比例输 入义从微观上考察了公司经营的具体方面，由此可以发现公司经营中的不足之处。z - 评分公 式中的各个系数是通过对历史资料的分析求得的，z e t a 分析的预测性正源于此。它不失为银 行信贷管理人员进行风险评估和确认的得力t 具。 但是z 评分模型依赖于公司的财务数据，而这种数据每半年才能获得一次，因此该模 型市场性不强：z 评分模型有用性的前提是：被考察公司的经营环境以及经营状况是按当前 趋势基本稳定地发展的，冈此它属于静态分析，这样计算的结果难免出现误差：同时从技术 上来讲，破产预测本身存在着不能确定的区域( 称为灰色区) ，从而降低了实用性。 ( 二) 死亡率模型 1 9 8 9 年，a l t m a n 和a s q u i t h 、m u l l i n s 和w o l f 分别使用保险精算方法计算出不同信用等 级债券的死亡率表( 即违约率) ，这一方法可以扩展到贷款违约率的计算。 死亡率模型用一个累积死亡率( c m r ，c u m u l a t i n g m o r t a lr a t e ) 判断贷款和债券在氏于 一年的时间里发生违约的概率。这里需要计算一个中间变量：年边际死亡率( m m r ， m a r g i n a lm o r t a lr a t e ) ，它等于样本年份( 如以1 9 7 1 1 9 9 8 年作为样本年份) 中，每年发生 违约的债券( 或贷款) 总价值与该年未偿还的债券( 或贷款) 总价值之比。累积死亡率就是 用1 减去备年样本存活率s r ( 各年存活率等于1 减去边际死亡率) 之积。 死亡率表是信用评级机构的违约率计算的延伸和修正3 ，目前绝大多数的评级机构都采 纳死亡率模型或是对死亡率模型进行了进一步的修正，而且已经规范化的应用于结构化金融 j ：具分析。 死亡率表的土要局限是死亡率的计算需要大量的样本。根据a l t m a n 和s u g g i n ( 1 9 9 7 ) 的分 析方法，每一信 j 评级中需要有1 0 0 0 0 个贷款观测值，才能在估计中获得9 9 的置信度。在 i o 个信川等级r ，则需要分析人约1 0 0 0 0 0 种贷款。就商业贷款而言，极少有银行建立如此人 的信息系统。可行的办法是各银行合作建立一张国家贷款死亡率表。同样，它如同信州评级 死产牝表以资奉市场数据为螭础，1 f | i 3 用计级机构的违约：钲足用坍史适约数据樽到的 一样，它只能是贷款决策的辅助工具。 ( 三) 信用风险管理的神经网络模型 神经网络理论丁2 0 世纪4 0 年代发展起来但直n 2 0 世纪9 0 年代才在信用风险分析中的得 以席用。1 9 9 3 年c o a t s l l f a n t 将该方法应用于美国公司的危机预测，1 9 9 5 年a l t m a n ，m a r c o 平| l v a r e t t o 应用神经网络方法对意大利公司财务危机预测。1 9 9 6 年，t r i p p i l l t u r b a n 探讨了神经 网络在消费贷款、家庭抵押贷款、银行和储蓄的信用风险中的应用。 神经网络的最大局限是r 作的随机性较强。由于调试成本太高，限制了神经网络结构的 应用。a l t m a n 在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论“神经网络分析方法在信 用风险识别和预测中的应用，并没有实质性的优于线性判别模型”。 三、信用风险管理模型i i ：基于贷款资产组合的风险管理模型 单笔贷款的信川风险管理模型的一个主要问题是不能解决信用集中度风险。1 9 8 9 年美 国房地产贷款造成的巨大损失就是贷款集中度风险的表现，商业银行可以通过信贷资产组合 的构建与风险衡量就可以最人程度的降低这一风险，以现代投资组合理论为基础产生的信用 风险管理系统( 框架) 应运而生。其中典型代表为r a r o c 模型、k m v 模型、p o r t f o l i o v i e w 系统、c r e d i t m e t r i c s 系统、c r e d i t r i s k + 。 ( 一) r a t r o c r a r o c ( r i s k a d j u s t e dr e t u r no nc a p i t a l ) 中文译为风险调接的资本收益，这一概念是 2 0 世纪7 0 年代美国信孚银 ? ( b a n k e r st r u s t ) 提出的，摄初的目的是用以度量信_ = f l 风险的夫 小。目前主要银行和金融机构都开发了r a r o c 或类似r a r o c 的模型，用来评估贷款的盈 利性。而这种方法又进步发展，成为银行绩效评估的主要手段4 。 r a r o c 的计算公式为 r a r o c = 丽高筹鞣 计算得到的r a r o c 值与一个特定的最低收益率比较一般银行要求的最低收益率是银 行股东的股本收益率( r o e ) ，有的银行使用加权平均的资本成本( w a c c ) 。如果新的贷款 纲合的r a r o c 值大丁最低收益率，那么被视为有了价值的增加，银行的资本就可以配置到 这项贷款业务中。反之，如果贷款组合的r a r o c 值小于最低收益率，则认为该项贷款业务 不能带米价值的增加，那么，对该项贷款的资本配置或贷款的条件就要重新考虑。 风险调整收入的计算如f ： r = s + f e l c ( 2 ) 其中，凡为风险调整后收入；s 为信用风险价羞( s p r e a d ) ，是贷款所直接产生的收入，等 丁贷款利率与银行获得资金成本之差；f 为贷款收费，如贷款发生费用及承诺费用；e l 为 预期损失：c 表示资金运营成本。 风险经济资本衡量方法是计算r a r o c 关键，主要有两种方法。 第一种方法是信孚银行的以市场为基础的方法，它采用贷款持续期缺口来计算风险经济 资本。信孚银行使用贷款的麦考利持续期计算风险经济资本： 址；一。d ，。_ 垒生( 3 ) 1 + 尺， 其中，表示术预料到的贷款损失，也就是风险经济资本量；表示总贷款量：d ，表示贷 4f r a n c e s c o s a i t a ，2 0 0 3 m e a s u r i n gr i s k a d j u s t e dp e r f o r m a n c e sf o rc r e d i tr i s k ，w o r k i n gp a p e r 。s d ab o c c o n i r e s e a r c hd i v i s i o n 款的麦考利持续期；a r 表示贷款的信用风险升水的最大变化：胄，表示贷款的收益率。 这一方法计算出来的风险经济资本仅考虑风险因素微小变动，且无法给管理者提供风险 发生概率。 第二种方法是以美洲银行为代表的金融机构开发的使用经验或者历史数据为基础的度 量。这一方法中，贷款i 未预料到的贷款损失计算如下： m = p ，q g 口( 4 ) 其中，。表示贷款i 的未预料到的损失；o - , 表示该贷款人违约率的标准差，以相同评 级公司的违约率标准差表示：n 表示实际计算中银行的理想信用评级是一个大y - 1 的系 数；l g d , 表示贷款给定违约下的损火( l o s sg i v e nd e f a u l t ) ；厶表示贷款量。 r a r o c 方法进行信用风险管理是资产组合信用风险管理的简单方法，本身并没有很高 的技术要求，而且数据很容易获得，但是该方法最人的缺陷是实际计算中不考虑贷款组合中 各贷款资产的相关性，这样就会使贷款决策倾向1 二歧视低收益的项目。 ( 二) k l w v 模型 k m v 信心监控模型是由美国k m v 公司丁1 9 9 5 年开发并发布的信用资产组台管理模 型，是现今国际上流行并得到信用监管机构认可的几种主要信用风险管理模型之。k m v 的信用监控模型用公司违约概率( 也称为预期违约频率，e x p e c t e dd e f a u l tf r e q u e n c 5e d f ) 预 测公司发生违约可能性。 1 、主要参数 k m v 模型中，公司的违约概率决定于三个方面的因素： ( 1 ) 公司总资产的市场价值；( 2 ) 资产风险，以资产价值波动率表示，是资产价值年度 变化百分比的标准差：( 3 ) 财务杠杆，即公司资产中负债所占的比例。k m v 利用违约距离来 反映上述三个冈素，违约距离是公司资产市场净值与单位标准羞变动所对应的资产价值变动 量之比。 k m v 模型使用违约点表示公司发生违约的临界状态。违约点是公司发生违约的堆小资 产价值，当资产的价值接近该值时，公司的违约概率上升，直到公司资产价值达到违约点不 能支付其债务发生违约。违约点一般介于总负债与流动性负债或短期负债之间这是因为妖 期负债为公司运营提供了生存空间。 2 、e d f 的计算步骤5 第一步，资产价值和波动性的估计 根据莫顿结构化模型6 股权可以看作以公司资产为标的资产( u n d e r l y i n ga s s e t s ) 的看 涨期权，资产的市场价值和波动性就可以通过股权的市场价值和波动性计算出。 利用扩展的莫顿模型一一v k 模型，假设资本结构中包含短期债券、长期债券、可转换 债券和优先股以及普通股，股权的价值表示为： e = c ( z ，o j ，k ，t ，c ，r )( 5 ) 其中，e 表示公司股权价值；矿表示公司资产；d 。资产波动性；k 表示违约点；r 为各种 负债的到期日；c 为公司支付的平均息票利率；，表示无风险利率。 股权波动率d 。的计算公式为： d e = g ( g ，口，k ，t ，c ，) ( 6 ) 在上面的计算系统中，只有v ，吒是未知数，因此联立方程即可求解。 第二步，计算违约距离 违约距离的计算公式为： k m v ，2 0 0 0 ”t h ek m ve d fc r e d i tm e a s u r ea n dp r o b a b i l i t i e so f d c t h u l t ，s a nf r a n c i s c o “m e r t o n ，r c o n t h ep r i c i n go f c o r p o r a t ed e b t ：t b er i s ks t r u c t u r eo f i n t e r e s tr a t e s ，”j o u r n a l o f n a n 2 ( 1 9 7 4 ) ，4 4 9 7 0 d d ：v - k 第三步，违约概率的计算： e d f 值是用从违约距离与违约概率对应关系中奁得。这一对应关系是k m v 公司分析其 包含2 5 0 0 0 0 个企业数据和4 ，7 0 0 个违约或破产事件的数据库中分析计算得到的。例如，从 表中查到，违约距离7 个标准差的公司在下一年的违约概率( e d f 值) 等于偏离违约点7 个标准差并在第二年发生违约的公司所l 与比例，大约是5 个基本点( b a s i cp o i n t s b p ) 。 3 、违约相关系数求解 根据马柯维淡的现代投资组合理论，资产组合的收髓与风险的计算最关键的是求出资产 之间的相关系数。k m v 模型使用公司的违约相关系数计算信用资产组台的收益与风险。 k m v 公司计算公司违约相关性的模型称为全球相关性模型( g l o b a lc o r r e l a t i o nm o d e l ) 。 k m v 公司推导违约相关性的方法是首先利j ；i 上述步骤求出两个公司各自违约概率，然后通 过股权相关性推导山资产相芙性。 以j d 嘶o i n td e f a u l t f r e q u e n c y ) 表示公司滞】公功的联合违约概率：p 。表示公司1 和2 的违 约相关系数，违约相关- 胜可以如r 计算： 以n ：0 表示_ 二维正态分布函数：n t 0 表示正态分布函数的反函数；以表示两公司资产 的相关系数，j j d f 等下： j d f = i n “s 。f ) 。d 疋 ，户。) ( 9 ) 这里只有一个未知数资产相关性成。 k m v 公司认为单个公司的资产价值的决定因素可以分为系统性因素和非系统性因素， 而厉者可以通过多样化消除。k m v 的全球相关性模型中，系统一陛因素分解为国家因素回报 i h t ? 业冈素回报。这两个因素又分别受到四个因素的影响，即；全球经济影响、地区因素影 响、部门因素影