（金融学专业论文）基于数据仓库的商业银行信用风险管理研究.pdf

硕士学位论文 摘要 信用风险是债务入未来不能按期还本付息的可能性 它是银行面临的主要风 险 银行信用风险不仅影响银行的改革和发展 而且还会影响宏观经济的健康运 行 甚至可能引发严重的金融危机 为了提高信用风险管理的效率和准确率 引 入数据仓库技术势在必行 本文旨在把聚合信用风险模型和数据仓库技术结合起 来 为我国商业银行的信用风险管理提供一种有效地解决方案 本文根据巴塞尔新资本协议中内部评级法对信用风险计量的要求 选择聚合 信用风险模型作为商业银行信用风险管理模型 结合我国商业银行贷款数据的共 有特征对模型中贷款组合的频带划分方法进行了改进 对我国商业银行信用风险 管理中所适用的数据仓库技术和v b 编程技术作了深入研究 以聚合信用风险模 型为核心设计了数据仓库框架和程序流程 编写程序实现了预期损失 非预期损 失和经济资本的计量 而且在此基础上 根据数学规划方法以商业银行价值最大 化为目标 以经济资本限额和r a r o c 最低回报为约束条件设计了贷款决策最优 化模型 为我国商业银行的贷款决策提供了依据 本文采用我国某商业银行的数据进行了实证分析 结果表明聚合信用风险模 型较为简单实用 在我国银行具备实践基础 在商业银行信用风险管理中引入数 据仓库 能够提高信用风险计量中经济资本的计算效率和准确率 引入数据仓库 将使得我国商业银行信用风险管理体系更加完善 关键词 商业银行 数据仓库 经济资本 风险贡献 贷款决策 基于数据仓库的商业银行信用风险管理研究 a b s t r a c t t h ec r e d i tr i s ki sd e b t o r sp o s s i b i l i t yt h a tc a n tr e p a yh i sd e b tw i t hi n t e r e s to ns c h e d u l e i nt h ef u t u r e i ti st h em a i nr i s kw h i c ht h eb a n kf a c e s t h ec r e d i tr i s ko fb a n k sn o to n l y i n f l u e n c e st h er e f o r ma n dd e v e l o p m e n to fb a n k sb u ta l s oi n f l u e n c e st h eo p e r a t i o no f t h em a c r o e c o n o m i c a n dm a ye v e ni n i t i a t e st h es e r i o u sf i n a n c i a lc r i s i s i no r d e rt o i m p r o v et h ee f f i c i e n c ya n da c c u r a c yo nc r e d i tr i s km a n a g e m e n t t h ei n t r o d u c t i o no f d a t aw a r e h o u s et e c h n o l o g yi si m p e r a t i v e t h i sa r t i c l es e e k st oa g g r e g a t ec r e d i t r i s k m o d e la n dd a t aw a r e h o u s et e c h n o l o g y a n dp r o v i d ea ne f f e c t i v es o l u t i o nf o rc r e d i tr i s k m a n a g e m e n to fc h i n a sc o m m e r c i a lb a n k s t h i sp a p e ri n t r o d u c e st h ei m p o r t a n c eo ft h ec r e d i tr i s km a n a g e m e n tb r i e f l ya t f i r s t a n da c c o r d i n gt ot h er e q u i r e m e n to fi n t e r n a lr a t i n g s b a s e da p p r o a c h e sa b o u t m e a s u r i n gc r e d i t r i s k w i t h i nt h en e wb a s e lc a p i t a la c c o r d a n dc a r r i e so n a c o m p a r a t i v ea n a l y s i st of o r e i g nm o d e r nc r e d i tr i s km e a s u r i n gm e t h o d so f c o m m e r c i a l b a n k a n ds t u d i e sa p p l i c a t i o n so fd a t aw a r e h o u s ei n o u rc o u n t r y sc o m m e r c i a lb a n k c r e d i tr i s km a n a g e m e n t s e c o n d l y t h i sp a p e rd i s c u s s e sd a t aw a r e h o u s et e c h n o l o g ya n d v bp r o g r a m m i n gt e c h n o l o g yt h a tc o m m e r c i a lb a n ku s i n g t h e nd e s i g n e st h eo v e r a l l d a t aw a r e h o u s ef r a m e w o r ka n dp r o g r a mf l o wa c c o r d i n gt oc r e d i t r s i k m o d e l a n d c o m b i n i n gw i t hc o m m o nf e a t u r eo fo u rc o u n t r y sc o m m e r c i a lb a n kl o a nd a t a i m p r o v e st h ef r e q u e n c yb a n dd i v i s i o nm e t h o do ft h el o a np o r t f o l i oo fc r e d i t r i s k m o d e l a n dm a k e sp r o g r a mt om e a s u r ee c o n o m i c a lc a p i t a lo fc o m m e r c i a lb a n k a n d d e s i g n st h el o a nd e c i s i o nm o d e la c c o r dt om a t h e m a t i c a lp r o g r a m m i n gm e t h o d o nt h i sc o n d i t i o n c a r r i e so u te m p r i c a la n a l y s i sw i t ht h ea i do fs o m ed a t ao fa c o m m e r c i a lb a n k o fo u rc o u n t r y t h er e s u l t sc r e d i t r i s k m o d e li ss i m p l ea n d p r a c t i c a l w i t ht h ep r a c t i c eb a s i si n c h i n ab a n k s i n t r o d u c i n gd a t aw a r e h o u s ef o r c o m m e r c i a lb a n k sc r e d i tr i s km a n a g e m e n tc a ni m p r o v ee f f i c i e n c ya n da c c u r a c yo f e c o n o m i cc a p i t a lc a l c u l a t i o ni nt h em e a s u r e m e n to fc r e d i tr i s k t h ei n t r o d u c t i o no f d a t aw a r e h o u s ew i l le n a b l ec h i n a sc o m m e r c i a lb a n k si n c r e d i t r i s km a n a g e m e n t s y s t e mm o r ep e r f e c t k e yw o r d s c o m m e r c i a lb a n k d a t aw a r e h o u s e e c o n o m i c a lc a p i t a l r i s kc o n t r i b u t i o n l o a nd e c i s i o n i n 硕士学位论文 插图索引 图1 1 本文技术路线图 6 图2 1 数据仓库系统体系结构 1 9 图2 2e t l 体系结构 2 l 图2 3o l a p 系统体系结构 2 3 图4 1经济资本管理的数据仓库系统整体架构图 3 0 图4 2 数据仓库星型模型图 3 3 图4 3经济资本计量流程图 3 7 图5 1第1 种情况违约损失分布图 4 1 图5 2 第2 种情况违约损失分布图 4 3 图5 3 贷款组合的违约损失分布图 4 4 v i 基于数据仓库的商业银行信用风险管理研究 表2 1 表2 2 表4 1 表4 2 表4 3 表4 4 表4 5 表4 6 表4 7 表5 1 表5 2 表5 3 表5 4 表5 5 表5 6 表5 7 表5 8 表5 9 表5 1 0 表5 1 1 表5 1 2 附表索引 新巴塞尔资本协议标准法对银行资产的风险权重系数 2 3 1 一9 新巴塞尔资本协议两种i r b 法对输入数据的不同处理对照 1 3 贷款组合表t a bl o a nd a t a 结构 一3 0 贷款组合表t a bl o a nd a t a 结构 一31 频带信息表t a bf r qd a t a 结构 3l 损失分布信息表t a bd i sd a t a 结构 一3 2 损失分布信息表t a bc u s td a t a 结构 3 2 损失分布信息表t a bl o a nt y p e 结构 3 2 损失分布信息表t a bl o a nt y p e 结构 一3 2 样本贷款数据总计 3 9 第1 种情况频带划分结果 3 9 第1 种情况违约损失分布图坐标 4 0 第1 种情况最终结果表 4 l 第2 种情况频带划分结果 4 1 第2 种情况违约损失分布图坐标 4 2 第2 种情况最终结果表 4 3 样本贷款数据 4 3 2 0 0 5 年 2 0 0 7 年每个信用等级债务人的违约率表 4 4 模型的计算参数 4 4 风险贡献计量结果表 4 5 贷款决策最优化模型算例分析的结果表 4 6 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 溯4 b日期 3 7 年r 月弓j 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 导师签 e 日l 期型 雾二引星 硕士学位论文 1 1 研究背景及意义 第1 章绪论 众所周知 2 0 0 8 年以来由美国的次级房贷危机所引发的金融危机 不但冲击 了欧美等发达国家的银行业和投行业 而且还使全球股票市场受到影响并出现大 幅的下跌和调整 那么这次金融危机是如何产生的呢 实际上次级房贷危机简称 次贷危机 简单说就是由美国次级抵押贷款市场动荡引起的金融危机 在前 几年美国住房市场高度繁荣时 次级抵押贷款市场迅速发展 甚至一些在通常情 况下被认为不具备偿还能力的借款人 是指信用程度较差和收入不高的借款人 也获得了购房贷款 这就为后来次贷危机的形成埋下了隐患 在截至2 0 0 6 年6 月的两年时间里 美国联邦储备委员会连续1 7 次加息 将联邦基准利率从l 提 升到5 2 5 利率大幅攀升加重了购房者的还贷负担 而此时美国的住房市场又 开始大幅降温 随着住房价格下跌 购房者难以将房屋出售或者通过抵押获得融 资 受此影响 很多次级抵押贷款市场的借款人无法按期偿还借款 于是次贷危 机终于大爆发 众多次级抵押贷款公司遭受严重损失 甚至被迫申请破产保护 同时 由于放贷机构通常还将次级抵押贷款合约打包成金融投资产品出售给投资 基金等 随着美国次级抵押贷款市场危机愈演愈烈 一些买入此类投资产品的美 国和欧洲投资基金也受到重创 更为严重的是 随着美国次贷危机扩大至其他金 融领域 致使全球主要金融市场出现流动性不足 并最终导致了全球性的金融危 机 为了防止危机进一步恶化 世界各地央行已注资上万亿美元紧急 救火 从以上例子来看 随着全球一体化的发展 风险对于金融市场的稳定已经构成了 极大的威胁 而且危机一旦发生就不只是某一类风险 而是多种类型风险相继发 生 以上例子中伴随着次级房贷危机所发生的风险就包括了市场风险 信用风险 和流动性风险 所以全球金融行业对风险采用新的管理方式和计量方法已刻不容 缓 在我国 银行业是金融业中发展最早且规模最大的一个行业 对银行业实施 有效的风险管理将对稳定整个金融业起到至关重要的作用 2 0 0 4 年中期巴塞尔银 行监管委员会公布了新资本协议旨在通过鼓励银行实施更好更系统的风险管理 使资本要求与基本风险密切结合 尤其是信用风险 而信用风险计量又是信用风 险管理中重要的一环 信用风险能否有效计量不但直接影响我国商业银行对风险 的防御 而且还间接影响商业银行的盈利 信用风险的有效计量将在平衡风险和 盈利方面起到积极的效果 如何进行信用风险计量呢 难道用手工实现吗 那将 基于数据仓库的商业银行信用风险管理研究 是一个巨大的工程 2 l 世纪以来计算机技术发展突飞猛进 其中的一个分支 数据仓库技术更是发展的如火如荼 利用数据仓库处理大规模的复杂运算已经越 来越受到商业银行等大型金融公司的青睐 那么把信用风险的计量与数据仓库技 术结合起来 利用数据仓库来实现信用风险的有效计量将是一种有效的解决方案 因此本文的选题为 基于数据仓库的商业银行信用风险管理研究 把数据仓库应 用于信用风险计量有如下优点 增强收集资料的完整性 提高计量的准确性 实 现操作的实时性 节省人工成本和计量时间 本文所采用的信用风险计量方法将 不再以传统的系数法为主 而是引入更加科学的信用风险模型 c r e d i t r i s k 模型 它的使用将会使信用风险计量更加高效和客观 1 2 文献综述 在商业银行的各类风险中 信用风险具有重要的地位 它的计量直接影响着 银行资本尤其是经济资本的合理配置和高效使用 在2 0 世纪7 0 年代以前 计量 信用风险的方法和模型主要是借助于各种报表的静态财务数据 进而通过分析经 济体的各种信息主观地评价其信用质量 传统的信用风险计量方法主要是专家制 度 如信贷决策 6 c 法和信用评分模型 在2 0 世纪8 0 年代后 信用市场的发展 和信用风险的变化使得风险计量和管理研究领域出现许多新的量化分析方法和计 量模型 新一代金融工程专家将建模技术应用到这一领域 并在传统信用评级的 基础上提出了一批新的信用风险模型 例如 j p m o r g a n 建立的c r e d i t m e t r i c s 模 型 k m v 公司建立的k m v 模型 麦肯锡公司建立的c r e d i tp o r t f o l i ov i e w 模型 瑞士信贷银行建立的c r e d i t r i s k 模型等等 1 1 1 2 1 信用风险计量模型的研究 国外对信用风险计量与管理方面的研究起步较早 到目前为止已经有传统方 法过渡到了现代计量方法 a l t m a n l 2 1 1 9 6 8 首次将严格的多元统计方法引入对评级 对象的财务比例分析中 提出了著名的z 评分模型 z s e o r e l n o d e l 根据此模型计 算出的分值可以预测未来企业违约与否 a l t m a n h a l d e m a n 和n a r a y a n a n t m 1 9 7 7 对该模型进行了修正和扩展 建立了第二代的z e t a z e t ac r e d i tr i s km o d e l 模 型 新模型的变量由5 个增加到7 个 使用范围也更广 他们的实证分析表明 新模型在对不良贷款人预侧的精确性上得到较大提高 g o r d y 和c r o u h y 在对各模 型进行模拟的基础上指出 各种不同的模型对在同一时点的相同资产组合进行评 估时得出的结果是相近的 g o r d y t 4 2 0 0 0 的研究集中于对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 模型的比较 他在研究中对c r e d i t m e t r i c s 模型进行了简化 假设债 务人或者违约或者履约 没有其他信用级别变动 他指出 使用相同的数据 不 同的衡量方法具有广泛可比性 c r o u h y l 5 2 0 0 0 比较了四种不同信用风险模型 2 硕士学位论文 引用的数据是一个涵盖不同国家 不同到期日和不同信用质量 包含1 3 种通货的 标准债券投资组合 研究结果显示各模型评估的结果极其相似 g o r d y l 6 1 2 0 0 2 提 出用鞍点近似方法对聚合信用风险模型进行改进 h e r m a n nh a a f t 7 等 2 0 0 4 则根据 g i e s e 的方法对聚合信用风险模型进行了改进 国内文献对信用风险计量和管理方面的研究还处于探索阶段 主要是针对国 外模型的引进和借鉴 沈沛龙 任若恩 8 i 2 0 0 2 对比较著名的信用风险测算模型进 行了一系列的比较 研究了模型建立的理论基础和模型之间的相互关系 阐述了 现代信用风险计量技术和方法的特点和发展趋势 彭书杰 詹原瑞 9 1 2 0 0 2 将 c r e d i t r i s k 模型与我国使用的贷款风险度法作了详细的比较分析 对贷款风险度 方法提出了一些合理化建议 易丹辉 吴建民1 1 0 1 2 0 0 3 论证了k m v 模型的基本 结构及其形式 对我国上市公司的信用状况给予了实证分析 指出了k m v 模型 在分析我国上市公司信用风险时所面临的一些问题与不足 章彰 1 1 2 0 0 2 石j 究了 巴塞尔新资本协议对我国信用风险管理的挑战 对中国现有的信用风险管理进行 了详细的阐述 同时结合中国银行业的实际情况解释了巴塞尔新资本协议内部评 级法的内容 王琼 陈金贤 1 2 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 l 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技术的条件难度很大 朱小宗 张宗益 耿华丹 1 4 1 2 0 0 4 j 炒方面剖析了比较著名的风险测算模型 并 进行了范式比较 发现建模的方法不同 预测的效果也相差较大 最后对这些模 型作了比较客观的评价 惠晓峰 孙嘉鹏 1 5 1 2 0 0 4 使用信用矩阵对选择某商业银 行的贷款的样本组合进行了风险测度 根据测量结果 对样本组合进行了总风险 分析 边际风险分析和风险收益分析 在此基础上对样本组合给出了具体的信贷 决策建议 章政等 1 6 2 0 0 6 通过对现代信用风险计量技术的分析比较 探讨了 现代信用风险计量方法的基本特征及理论发展方向 为我国信用风险计量技术的 监测应用提供了新的分析视角和应用途径 曹道胜 何明升 1 7 1 2 0 0 6 从模型建 立的理论基础 模型类别 回收率 现金流折现因子四个维度对国际上最有影响 力的商业银行信用风险模型k m v 模型 c r e d i tm e t r i c s 模型 c r e d i tr i s k 模型 c r e d i tp o r t f o l i ov i e w 模型进行了比较 并在此基础上对各模型在我国商业银行适 用性进行了分析 为开发适合我国国情的信用风险模型提供了有益的借鉴 1 2 2 商业银行信用风险管理中数据仓库应用的研究 朱云 邱菀华 1 8 2 0 0 6 研究了利用数据仓库结合神经网络 r b f r a d i a l b a s i sf u n c t i o n 络建立银行信用内部评级系统 并利用我国商业银行的实际数 据 对风险评估模型的效果进行了检验 实证结果表明 基于神经网络的信用评 级模型克服了人为因素的主观性 体现了评估的客观性 科学性 并且从仿真的 摹丁数据仓库的商q p 银行信用风险管珲研究 结果来看 对银行信用评估可取得较好的效果 同时 在数据仓库的基础上 r b f 模型可根据不断增加的新数据来进行调整 以适应社会的发展 金融投资的变化 马海英 郭钰f 1 9 2 0 0 6 提出利用数据挖掘技术选择信用风险评估相关指标 使用了指标选择算法 a p r i o r i 算法 并运用银行数据做了实证分析 验证了算 法的有效性 a p r i o r i 算法通过扫描构造的事实数据库 找出与信用风险分类最相 关的五个指标为 流动比率 净利润率 销售增长值 领导者素质和企业经济实 力 上面的这五个指标分别体现了企业的流动性 增长性 盈利性等方面的情况 这五个指标和进行信用风险评估时所使用的经典指标是基本一致的 证明了基于 a p r i o r i 算法选择与信用风险相关的关键指标的方法是可行的 刘志刚 罗光 杨志明 2 0 j 2 0 0 7 提出我国将来要实施新巴塞尔资本协议的 高级i r b 法 首要的工作就是要建立一个完整 综合 高质量的违约损失信息数 据库 损失率数据的主要特点是波动幅度大 影响因素多 因此要达到对l g d 的 有效建模 对违约损失数据的质量要求较高 而且至少要有7 年的违约损失观测数 据 建议国内大型商业银行不但要建设违约损失数据库 还必须充分重视我国违 约债务回收的实际情况 使存入数据库的违约数据真实有效 这样才能为精确计 量信用风险提供保障 黄岚 张晓晖 殷树友 2 1 1 2 0 0 7 认为我国商业银行个人征信发展和研究起 步较晚 还存在着信用立法相对滞后 信用信息来源单一 信用评估缺乏标准等 诸多问题 随着个人征信业务涵盖范围的扩大 个人信用信息数据量的增多以及 对数据分析需求的加大 构建面向主题的数据仓库 利用o l a p 和数据挖掘等技 术 开发信用评估等增值产品将会是个人征信体系发展的必经之路 彭建刚 李宇嘉 2 2 2 0 0 4 指出国外大型金融企业把分散的 功能较弱的单 一的计算机系统改造为功能强大的集中式计算机处理系统 这个过程就是 数据大 集中 数据大集中是业务流程再造的必然结果 数据仓库是在数据大集中的基础 上建立起来 将初始数据加工分析后得到全面 完善的数据 并利用数据挖掘技 术来反映数据所隐含的真实信息 为提升商业银行的核心竞争力提供了数据保障 从上述大量的中外文献来看 大部分文献都只是单纯的分析了信用风险模型 的相关问题 而只有小部分文献提到了把数据仓库应用于商业银行信用风险管理 中 但是就基于数据仓库的某个具体信用风险模型的应用却并没有研究 本文根 据风险计量的基本原理和2 0 0 4 年6 月颁布的 巴塞尔新资本协议 的要求 深入 探讨利用数据仓库结合聚合信用风险模型 c r e d i t r i s k 对商业银行信用风险进行 计量 以便为商业银行的资本配置和风险防御提供理论和实践两方面的支持 4 硕士学何论文 1 3 文章的研究方法与结构安排 1 3 1 研究方法 目前 国内对商业银行信用风险计量模型的研究尚不成熟 应用数据仓库来 解决信用风险计量方案也处于探索阶段 本文通过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利用数据仓库实现信用风险的计量进行研究 本文主要采取以下研究方法 通过比较分析当今国际上最有影响力的商业银行信 用风险计量模型 结合我国国情选出最合适的一种模型加以具体研究和改进 并 且根据此模型构建数据仓库架构 并且利用e x c e l 模拟数据仓库后台和计算机客 户端前台编写与信用风险计量模型相一致的程序 最终在给定样本数据的条件下 利用该程序测算出商业银行的信用风险 1 3 2 结构安排 本文立足于金融学中的商业银行信用风险计量理论 并且把信用风险的计量 与计算机科学中的数据仓库结合起来 以便提高我国商业银行对信用风险的管理 水平 全文共分为6 个部分 具体结构如下 第1 章 绪论 从2 0 0 7 年美国爆发的次贷危机及其对美国乃至全球的金融业 的冲击出发 引出了我国商业银行必须加强风险管理尤其是信用风险的管理 提出了利用数据仓库精确计量信用风险这一核心命题 分析了该命题的理论与现 实意义 综述了国内外学术界对信用风险计量及其在风险管理中运用数据仓库的 研究情况 并阐述了本文的研究方法和结构安排 第2 章 基于数据仓库的商业银行信用风险管理的理论基础 阐述了信用风 险的相关概念与层次 新巴塞尔资本协议关于信用风险衡量方面的主要理念 探 讨了聚合信用风险模型在我国的适用性 并对如何利用该模型计量商业银行贷款 的非预期损失进行介绍 同时探讨了数据仓库 e t l 数据抽取 o l a p 分析和客 户端v b 编程的相关基本概念与理论基础 第3 章 基于数据仓库的商业银行信用风险管理的模型设计 主要通过对商 业银行的经济资本计量 贷款组合的风险贡献计量进而设计出贷款决策最优化模 型 第4 章 商业银行信用风险管理系统的数据仓库设计与程序开发 主要按照 聚合信用风险模型设计整体的数据仓库框架 并且在整体框架中设计局部的程序 流程 根据聚合信用风险模型结合我国商业银行贷款数据的共有特征改进贷款组 合的频带划分方法 最后编写程序实现聚合信用风险模型 第5 章 基于数据仓库的商业银行信用风险管理系统的应用 利用系统对商 业银行贷款的实际数据进行测算 得出贷款损失的分布与结果 对利用数据仓库 基于数据仓库的商业银行信用风险管理研究 计量商业银行信用风险的有效性作了分析 同时实现了贷款组合的风险贡献计量 和贷款决策最优化 并且就商业银行引入数据仓库来计量信用风险 进行经济资 本管理 优化商业银行信用风险管理流程作了进一步思考 结论 本章对本文的研究内容进行总结 给出研究中得出的一些结论 并对 未来要进行的研究工作进行简要介绍 1 3 3 研究技术路线及创新点 图1 1 本文技术路线图 本文的创新性主要体现在以下两个方面 1 本文将金融学中经济资本管理方面的知识与计算机中数据仓库方面的知识 结合起来进行研究 初步实现了跨学科研究 2 将经济资本管理和商业银行贷款决策结合起来 为商业银行贷款决策提供 依据 具有一定的现实意义 商业银行分支行进行贷款决策具有一定的主观性和 随意性 基于数据仓库利用贷款决策最优化模型将会提高贷款决策的效率和客观 性 并且有利于商业银行在降低风险的同时提高盈利 6 硕士学位论文 第2 章基于数据仓库的商业银行信用风险管理的 理论基础 在当今现代商业银行日常经营中 信用风险无处不在 无孔不入 信用风险 伴随着信贷业务而产生 一般涉及面广 金额巨大 再加上其本身固有的不确定 性 因而对其进行衡量难度大 管理要求高 近年来欧美的一些发达国家的商业 银行针对信用风险越来越多地采用量化管理 本章将从信用风险的相关概念谈起 接着介绍了新巴塞尔资本协议中关于信用风险的衡量 进而比较分析当今国外比 较有影响的几个信用风险计量模型 最后探讨了聚合信用风险模型在我国的适用 性 并对该模型的基本原理及如何利用该模型计量商业银行贷款的非预期损失进 行介绍 2 1 信用风险的概念及其特征 在商业银行的业务经营中 信用风险是商业银行最大的风险来源 因此要对 信用风险进行计量必须首先详细的谈论一下信用风险的概念 以便于从整体上把 握和理解信用风险 2 1 1 信用风险的概念 信用风险是金融市场上最为基本 最为古老也是危害最大的一类风险 所谓 信用风险 从狭义上讲 是指银行的债务人 交易对手违约或其信用等级下降造 成损失的风险 从广义上讲 是指由于各种不确定因素对银行信用的影响 使银 行金融机构经营的实际收益与预期目标发生背离 从而给商业银行带来损失的可 能性 对于信用风险 从来源看可以分为交易对手风险 c o u n t e rp a r t yr i s k 和发行 者风险 i s s u e rr i s k 两种类型 前者主要产生于贷款和金融衍生交易中 由于 其头寸的非流动性 对其分析一般采用较长的时间跨度 如一年或有合约的整个 期限 后者主要与债券相联系 由于拥有的头寸可以在市场上迅速交易 对其分 析的时间跨度一般较短 如几天或几周 需要指出的是以上两种类型并不是绝对 分离的 如信用衍生工具合约就兼有以上两种类型的风险 从组成上看 信用风 险由两部分组成 一部分是违约风险 d e f a u l tr i s k 是指交易一方不愿或无力 支付约定款项而致使交易另一方遭受损失的可能性 即使在违约的情况下 通常 一部分债务会得以清偿 这一比例称为挽回率 r e c o v e r yr a t e 另一部分是信用 7 基于数据仓库的商业银行信用风险管理研究 价差风险 c r e d i ts p r e a d 它是指由于信用品质的变化引起信用价差的变化而导致 的损失 具体由信用价差跳动风险 j u m p si nt h ec r e d i ts p r e a d 和信用价差波动 风险 c r e d i ts p r e a dv o l a t i l i t y 组成 信用风险可以分为三个层次 一是交易层 次 d e a ll e v e l 与单笔的金融交易联系 二是交易对手或发行人层次 c o u n t e r p a r t y i s s u e rl e v e l 产生于与一个交易对手或发行人的全部交易当中 三是资产 组合层次 p o r t f o l i ol e v e l 与市场主体和全部交易对手和发行人产生的全部交 易相联系 它是最综合的一个层次 商业银行中的信用风险主要是银行的客户无力履约的风险 贷款是商业银行 主要的业务和利润来源 在贷款发生后 借款人的信用等级会由于各种各样的原 因发生下降 进而导致违约的产生 因此 商业银行及时地对信用风险进行识别 分析 量化评估 监测预警就变得尤为重要 2 1 2 商业银行信用风险的特征 首先 商业银行的信用风险具有不确定性 客观经济活动不断变化所导致的 不确定性是构成风险本质的一个重要方面 商业银行信用风险正是各种不确定性 因素的伴随物 它不但随着借款客户风险的变化而变化 而且银行自身管理水平 的改变也会导致风险水平的变化 信用风险的不确定特征 要求我们在银行日常 运营中必须树立动态的风险观 随时关注和分析风险状况的变化 有效防范 合 理处置 其次 商业银行的信用风险具有相关性 人们所面临的风险与其行为 环境 和决策是密切相关的 这种客观属性就决定了银行信用风险不仅与其自身的经营 管理有关 而且更受其服务对象的经济行为决策和活动效率的影响 不仅如此 它还受到宏观经济状况 竞争状况 外部监管状况等多种外部因素的影响 信用 风险的相关性特征 要求我们树立多元的风险观 从经济运行的各个层次去把握 系统地采取措施 有效地控制风险 再次 商业银行的信用风险通常表现为客户的信用等级下降 客户信用等级 降低虽然不一定会立即导致客户违约 但它无疑会增加违约的可能性 对上市公 司客户 国际知名的跨国公司客户 商业银行可以通过客户股价下跌或是外部评 级机构对公司的降级来评价客户的信用等级变化 但对于大多数普通客户 银行 必须在自身数据积累的基础上发展出一套自己的客户评级体系来评价客户信用风 险的变化 然后 商业银行的信用风险大小具体表现在债项风险 债项风险和客户信用 风险的联系十分紧密 具有很强的正相关性 客户信用风险是基础和决定因素 它影响并决定了债项风险的形式和程度 两者之间存在着必然的对应关系 债项 风险是客户风险的外在表现形式和衡量此度 它体现了客户对于经营过程所面临 8 硕士学位论文 的决策 管理 财务 市场等诸多风险的管理能力 同时又是其道德风险的晴雨 表 客户信用风险是决定债项风险的基本因素 但又不是唯一因素 同一客户的 不同债项由于风险环节因素的不同 因而对债项的评级也是不同的 最后 商业银行信用风险分布的厚尾现象 信用风险的分布不是对称的 而 是有偏的 这种特点是由于贷款的违约风险造成的 即银行在贷款合约期限 有 极大的可能收回贷款并获得事先约定的利息收益 但贷款一旦违约 则会面临较 大的损失 这种损失要比利息收益大得多 企业小概率违约产生的巨大损失与较 大可能的约定收益间的不对称 造成了信用风险概率分布曲线向左倾斜 并在左 侧出现厚尾 f a tt a i l 现象 这一特征使我们难以对信用风险进行正态分布的假设 为信用风险的分析与控制带来了较大困难 2 2 新巴塞尔资本协议中对信用风险的衡量理念 信用风险与市场风险不同 数量化信用风险是一项非常困难的工作 2 0 0 4 年 巴塞尔委员会在其官方网站上正式公布了 新巴塞尔资本协议 巴塞尔委员会在 新协议中融入了风险管理技术的最新成果 并通过制定资本要求鼓励银行运用先 进的风险管理技术 从而使银行能够有效的降低与规避风险 促进银行的稳健经 营与健康发展 风险计量是风险管理技术中的重要一环 本节阐述了新协议中规 定的信用风险计量的标准法与内部评级法 2 2 1 信用风险衡量标准法 新巴塞尔资本协议 中的信用风险衡量标准法是根据借款人的外部评级结 果确定其风险权重 权重层级包括0 2 0 5 0 1 0 0 1 5 0 五级 再根据 借款人的风险权重等级来确定银行所应提取的资本准备的方法 标准法与i e l 协议 中的信用风险计量法大致相同 银行根据风险暴露的特点 将信用风险暴露划分 为监管当局规定的几个种类 如主权贷款 银行贷款 每一种类对应一系列固定的 风险权重 新协议标准法的创新在于引入了外部信用评级 它将外部信用评级的等 级与风险权重相联系 从而提高了风险敏感度 风险权重的具体规定如表2 1 所示 表2 1新巴塞尔资本协议标准法对银行资产的风险权重系数 2 3 信用评级a a a 至a a a 至a b b b 至b b b b 至b 低于b 未评级 o 2 0 5 0 1 0 0 1 5 0 1 0 0 2 0 5 0 1 0 0 1 0 0 1 5 0 1 0 0 2 0 5 0 5 0 1 0 0 1 5 0 5 0 长期 2 0 2 0 2 0 5 0 1 5 0 2 0 短期 对公司的债权a a a 2 赢a 砧a 磊 b b i i 吉静8 晋盂罢 多宇嚣署 资料来源 i n t e r n a t i o n a lc o n v e r g e n c eo fc a p i t a lm e a s u r e m e n ta n dc a p t i a ls t a n d a r d s ar e v i s e d f r a m e w o r k w w w b i s o r g 9 国级溱溱摊戳方方 主的厅汉蛀釉靳做对的 基于数据仓库的商q p 银行信用风险管理研究 标准法扩大了银行可使用的抵押 担保和信用衍生产品的范围 总体说来 新协议将这类工具统称为信用风险缓释工具 在经合组织国家债券的基础上 标 准法扩大了合格担保人的范围 使其包括了符合一定外部评级条件的各类公司 标准法包括了对零售风险暴露的特殊处理方法 相对旧协议而言 新协议标准法 下调了住房抵押贷款和其他一些零售业务的风险权重 此外 新协议标准法规定 在满足一定条件时 中小企业贷款也可作为零售贷款处理 新巴塞尔资本协议 中的标准法虽然是从 巴塞尔资本协议 中沿袭而来 但仍有其自身的优点 首先 新协议中的标准法更为细致的划分风险 增加了风 险权重的划分档次 新协议的标准法突破了旧协议中风险权重最高为1 0 0 的上 限 对主权贷款 银行贷款和工商贷款增加了1 5 0 的系数档 同时对工商贷款 增加了5 0 的系数档 此外新标准法还接受了更多缓解信贷风险的抵押品和技术 并将其作为调节风险权重的手段f 2 4 1 其次 新协议的标准法引入了外部评级 消 除了地区歧视 提高了风险敏感性 它对旧协议中受到最多非议的主权风险评价 方法进行了修改 取消了旧协议中歧视性的 易产生资本套利的区分经合组织 o e c d 成员国的方法 同时引入外部评级 将信贷资产的风险权重与其外部 评级相联系 最后 新协议的标准法维护了大多数发展中国及银行业的稳定 保 护了其利益 对大多数发展中国家而言 国内多数金融机构还不具备实施内部评 级法的条件 标准法的存在保证了新协议的顺利实施 新巴塞尔资本协议 的标准法虽然对旧标准的诸多缺陷进行了修改 但仍 存在以下几点不足 2 5 第一 中央银行选择外部评级机构的公正性问题 在标准 法中 中央银行有权选择外部评级机构和对评级结果进行认定 但在实践过程中 各种评级机构所采用的数据来源和历史观测期是有很大不同的 一些国家的国内 评级的评级结果很难与全球性的评级机构进行比较 因为他们不需要对全球范围 内的外币头寸和本币进行比较 同时 完全交由评级机构进行信用评级 并以此 结果给予风险权重并非无懈可击 就对债务人情况的了解程度 银行比评级机构 更具信息优势 完全依赖外部信息源难以避免银行风险的高估或低估 第二 外 部评级结果存在时滞现象 由于各种各样的原因 外部评级机构获取的被评级人 的信息总是滞后于其信用状况变化 尤其是在经济衰退时期 被评级人外部信用 急剧恶化 这种时滞现象更为突出 这就影响到银行风险敏感度的准确性 进而 降低银行抵御风险的能力 第三 标准法风险权重档的设置不尽合理 从理论上 讲 风险权重应该反映银行必要的资本数量 而必要的资本数量应该足以涵盖每 个风险暴露给资产组合增加的边际风险 实际上 为何只设5 个风险档 而不是 更多或更少 这5 个风险档是否涵盖了银行面临的复杂风险还有待商榷 第四 信用评级体系的建设在大多数发展中国家还不完善 覆盖面非常低 信用评级体 系的建设在大多数发展中国家还刚刚起步 根本无法与西方发达国家成熟的评级 1 0 硕十学位论文 市场相比较 发展中国家的信用评级机构数量太少 而且业务也主要集中在企业 债券市场 没有成熟的公共评级机构 新标准的实施只能是纸上谈兵 第五 新 巴塞尔资本协议 中仍然使用国别差异 这会对发展中国家不利 并导致监管当 局与财政部门的直接矛盾 2 2 2 信用风险衡量内部评级法 内部评级法 i r b 法 是 新巴塞尔资本协议 最引人注目的成就之一 它 的提出使信用风险的衡量有了统一的国际标准 简单的说 信用风险评级的内部 评级法 是根据违约概率 给定违约概率下的损失率 违约的总风险暴露头寸及 期限等因素决定一笔授信的风险权重 进而计算最低资本要求的信用风险评估方 法 一个有效的内部评级系统应包括以下基本要素 1 评级对象的确定 大多数国际性银行采用一维的评级系统 即仅对借款或交易对手进行评级 还有一些银行使用二维的评级系统 即既对债务人评级 又对金融工具评级 前 者是对借款人或交易对手综合财力的评价 后者则需要根据不同债务工具的具体 特点 对特定债务的偿还能力进行评价 2 信用级别及评级符号 一个功能良好的评级系统应能将不同资产的风险进行充分区分 各银行确定 的信用级别和相应的评级符号有所差别 按照国际标准 银行的内部信用等级可 以分为九级 最佳级 a a a 很好级 a a 较好级 a 一般级 b b b 观 察级 b b 预警级 b 不良级 c c c 危险级 c c 损失级 c 一般级 b b b 以上 含一般级 是贷款等级 若贷款后检查发现借款企业的信用状况 发生变化 银行也可以变动借款企业的信用等级 2 6 1 当借款客户的信用等级下降 到观察级以下时 含观察级 银行应该采取措施 以保证银行贷款安全 3 评级方法 银行的信用评级方法可分为 以统计为基础的方法 有约束的以专家判断为 基础的方法和以专家判断为基础的方法 大多数银行采用同时兼顾统计方法和专 家判断方法的评级方法 即定量分析和定性分析相结合 4 评级考虑的因素 由于影响借款人偿债能力的因素是多方面的 大多数国际性银行在评级时除 了考察借款人的财务状况以外 还会考虑经济周期 行业特点 市场竞争态势 管理水平 产权结构等对借款人偿债能力的影响 其中行业分析在以定性分析为 主的评级过程中发挥着重要作用 因为不同行业的发展前景 市场结构和主要风 险因素各不相同 只有通过行业比较 才能比较客观的估计不同行业借款人的信 用风险水平 并使不同行业的信用评级具有可比性 为此 银行须重视对行业的 基于数据仓库的商 i k 银行信用风险管理研究 研究和跟踪分析 2 7 1 5 实际违约率和损失程度的统计分析 在长期的业务开展和内部评级过程中 银行须积累有关借款人和交易对手的 大量数据资料 包括特定借款人或交易对手的历史违约情况 从而可以根据这些 历史数据对每一信用级别的实际违约率和损失的严重程度进行估计 旨在检验内 部评级的客观性和准确性 以便不断提高评级质量 内部评级法是 新巴塞尔资本协议 的核心 它在技术方面有一定的要求 主要包括以下几点 2 8 1 建立量化的风险评级体系 评