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第9章信用风险的度量 本章内容安排 第一节古典信用风险度量方法第二节现代信用风险度量模型 1 2 信用风险度量方法 一 传统的信用风险度量方法 一 专家制度法 二 信用评级方法 三 信用评分方法二 现代信用风险度量模型 一 信用监控模型 creditmonitormodel KMV 二 CreditMetrics模型 三 信用组合观察模型 麦肯锡模型 四 死亡率模型 五 信用风险附加模型 六 现代风险度量模型方法的比较 3 4 第一节古典信用风险度量方法 古典 传统 的信用风险度量方法主要包括以下三种方法 一 专家制度法 二 信用评级方法 三 信用评分方法 5 一 专家制度法 专家系统是一种最古老的信用风险分析方法 其最大的特征是银行信贷的决策权是由该机构经过长期训练 具有丰富经验的信贷人员所掌握并由他们作出是否贷款的决定 1970年以前 大多数金融机构主要依据专家的经验和主观分析来评估信用风险 专家通过分析借款人的财务信息 经营信息 经济环境等因素 来对借款人的资信 品质等进行评判以确定是否给予贷款 6 5C法资信品格 character 资本 capital 还款能力 capacity 抵押品 collateral 当时所处的经济周期 cycleconditions 7 5W法借款人 who 借款用途 why 还款期限 when 担保物 what 如何还款 how 8 5P法个人因素 personal 目的因素 purpose 偿还因素 payment 保障因素 protection 前景因素 perspective 9 LAPP法则流动性 liquidity 活动性 activity 盈利性 profitability 发展潜力 potentialities 10 专家制度法的主要内容 1 1 品德与声望 Character 对企业声誉的一种度量 考察其偿债意愿和偿债历史 基于经验可知 一家企业的年龄是其偿债声誉的良好替代指标 2 资格与能力 Capacity 即还款能力 反映借款者收益的易变性 如果按照债务合约还款以现金流不变的方式进行下去 而收益是不稳定的 那么就可能会有一些时期企业还款能力受到限制 3 资金实力 CapitalorCash 所有者的股权投入及其对债务的比率 杠杠性 这些被视为预期破产的可能性的良好指标 高杠杠性意味着比低杠杠更高的破产概率 11 4 担保 Collateral 如果发生违约 银行对于借款人抵押的物品拥有要求权 这一要求权的优先性越好 则相关抵押品的市场价值就越高 贷款的风险损失就越低 5 经营条件或商业周期 Condition 企业所处的商业周期 是决定信用风险损失的一项重要因素 特别是对于那些受周期决定和影响的产业而言 专家制度法的主要内容 2 12 专家制度法的工作步骤 分析企业贷款用途对公司的资产负债表和损益表进行分析对公司的试算表进行分析研究对账目进行调整 使之符合银行用于趋势分析与推测的标准格式根据预计现金流对贷款的目的进行评价确定较松和较严的假设前提 并进行压力测试对借款人进行行业分析对借款企业的管理及经营进行评估准备贷款和保证文件 13 专家制度法的缺陷与不足 1 需要相当数量的专门信用分析人员 2 实施的效果很不稳定 3 与银行在经营管理中的官僚主义方式紧密相联 大大降低了银行应对市场变化的能力 4 加剧了银行在贷款组合方面过度集中的问题 使银行面临着更大的风险 5 对借款人进行信用分析时 难以确定共同遵循的标准 造成信用评估的主观性 随意性和不一致性 14 专家制度法的评述 15 二 信用评级法 信用评级法又叫OCC法 是因为这一方法是由美国货币监理署 OCC 最早开发出来的 它是根据企业相关指标的好坏将企业贷款信用分为若干等级 目前信用评级法一般将企业贷款信用分为1 9或1 10个级别 该方法的主要缺陷是 基本局限于定性分析 虽然也运用了许多财务分析指标 但指标的风险权重等没有明确 没有建立多变量指标的不同权重评价体系 16 三 信用评分法 信用评分模型以关键财务比率为基础 对各财务比率赋予不同权重 通过模型产生一个信用风险分数或违约概率 如果该分数或概率超过一定值 就认为该项目隐含较大的信用风险 信用评分方法主要包括两种模型Z评分模型ZETA评分模型 17 Z评分模型 Z评分模型的主要内容 美国纽约大学斯特商学院教授阿尔特曼提出的Z评分模型是根据数理统计中的辨别分析技术 对银行过去的贷款案例进行统计分析 选择一部分最能够反映借款人的财务状况 对贷款质量影响最大 最具预测或分析价值的比率 设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型 也称之为判断函数 对贷款申请人进行信用风险及资信评估 18 理论基础 贷款企业的破产概率大小与其财务状况高度相关 Z计分模型的本质 破产预测模型方法 复合判别分析 MultipleDiscriminantAnalysis MDA 基本思想 聚类 MDA能将贷款企业区分为不会破产和破产两类 Z评分模型的推导 19 建立判别方程 线性 收集过去已破产和不破产的企业的有关财务数据 比率 通过MDA或聚类分析 得到最关键的 最具有区别能力的财务指标 即这些指标具有如下性质在破产组和非破产组之间差异显著指标稳定性好 在组内没有差异基于33个样本 要求所有变量的F比率至少在0 01水平上显著 F用于检验两组均值的统计差异 越大越好 可用F排序 我们从20个指标中筛选出5个 筛选的5个是按照F值从小到大排列后最后得到的 20 指标筛选 21 一 Z评分模型的表达式 阿尔特曼确立的分辨函数为 Z 0 012X1 0 014X2 0 033X3 0 006X4 0 999X5或Z 1 2X1 1 4X2 3 3X3 0 6X4 0 999X5这两个公式是相等的 只不过权重的表达形式不同 前者用的是小数 后者用的是百分比 第五个比率是用倍数来表示的 其相关系数不变 22 阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值 Z0 2 675 如果Z 2 675 借款人被划入违约组 如果Z 2 675 则借款人被划为非违约组 当1 81 Z 2 99时 判断失误较大 称该重叠区域为 未知区 ZoneofIgnorance 或称 灰色区域 grayarea 23 Z评分模型的运用 例 某申请贷款的企业主要财务比率如下 x1 营运资本 总资产比率 0 45x2 留存盈余 总资产比率 0 55x3 利息和税收之前的收益 总资产比率 21 62x4 股权的市场价值 总负债的账面价值比率 312 86x5 销售额 总资产比率 资产周转率 2 40次Z 0 012 0 45 0 014 0 55 0 033 21 62 0 006 312 86 0 999 2 40 5 0001 2 99结论 可以给该企业贷款 24 计分模型缺点和注意事项 Altman判别方程对未来一年倒闭预测的准确性可达95 但对预测两年倒闭的准确性降低到75 三年为48 缺陷 依赖财务报表的账面数据而忽视了日益重要的资本市场指标 在一定程度上降低了预测结果的可靠性和及时性 变量假设为线性关系 而现实的经济现象可能非线性的 预测模型不能长期使用 需要定期更新 修正财务比率和参数 研究表明 通过修正后对未来4年的预测准确度达到80 25 ZETA信用风险模型 ZETA信用风险模型 ZETACreditRiskModel 是继Z模型后的第二代信用评分模型 变量由原始模型的五个增加到了7个 适应范围更宽 对不良借款人的辨认精度也大大提高 模型中的7个变量是 资产收益率 收益稳定性指标 债务偿付能力指标 累计盈利能力指标 流动性指标 资本化程度的指标 规模指标 26 对Z评分模型和ZETA评分模型的评价 1 两个模型都依赖于财务报表的帐面数据 而忽视日益重要的各项资本市场指标 这就必然削弱预测结果的可靠性和及时性 2 由于模型缺乏对违约和违约风险的系统认识 理论基础比较薄弱 从而难以令人信服 3 两个模型都假设在解释变量中存在着线性关系 而现实的经济现象是非线性的 因而也削弱了预测结果的准确程度 使得违约模型不能精确地描述经济现实 4 两个模型都无法计量企业的表外信用风险 另外对某些特定行业的企业如公用企业 财务公司 新公司以及资源企业也不适用 因而它们的使用范围受到较大限制 27 第二节现代信用风险度量模型 一 信用监控模型 KMV 二 信用风险的矩阵模型 三 信用组合观察模型 麦肯锡模型 四 死亡率模型 五 信用风险附加模型 六 现代风险度量模型方法的比较 28 现代信用风险度量模型的特点 从过去的定性分析转化为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化为资产组合分析从盯住账面价值的方法转向盯住市场的方法描述风险变量从离散形式向连续形式转化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运用了现代金融理论和其他学科的最新研究成果 比如期权定价理论 资本资产定价理论 资产组合理论 保险精算方法等大量采用VaR技术 29 一 信用监测模型KMV KMV模型 期权推理分析法期权推理分析法 Option theoreticapproach 指利用期权定价理论对风险债券和贷款的信用风险进行度量 最典型的就是美国旧金山市KMV公司创立的违约预测模型 信用监测模型 CreditMonitorModel 该模型使用了两个关系 其一 企业股权市值与它的资产市值之间的结构性关系 其二 企业资产市值波动程度和企业股权市值的变动程度之间关系 通过这两个关系模型 便可以求出企业资产市值及其波动程度 一旦所有涉及的变量值被算出 信用监测模型便可以测算出借款企业的预期违约频率 EDF 30 信用监测模型KMV 企业股权市值与它的资产市值之间的结构性关系是由贷款与期权的关系决定的 企业股权作为期权买权的损益情况见下图 31 借款企业股东的股权市值头寸看作是持有一份以企业资产市值为标的的买权 正象古典布莱克 斯可尔斯 默顿模型中股票卖权定价的五变量一样 企业股权可由下式来估价出 其中A表示资产市值 B是向银行借款数 r指的是短期利率 A表示该企业的资产市值的波动性 指的是股票卖权的到期日或在贷款的情形下指的是贷款期限 或违约期限 r A 都可以从市场上直接观察到 32 股权市值的波动性 E与它的资产市值波动性 A的关系 股权市值的波动性可以在市场上直接观察到 故联立 1 2 式 就可到出所有相关变量 代入公式 如果借款企业的资产市值呈现正态分布的话 我们知道违约的概率 33 以上我们所推导和计算出的只是借款企业理论预期违约频率 它与现实生活中实际所发生的预期违约频率之间存在着很大差异 因此 KMV公司就利用其自身优势建立起了一个全球范围企业和企业违约信息数据库 计算出了各类信用等级企业经验预期违约频率 从而产生了以这种经验预期违约频率为基础的信用分值来 34 KMV公司信用监测模型的缺陷 1 模型的使用范围受到了限制 不适用于非上市公司 2 在现实中 并非所有借款企业都符合模型中资产价值呈正态分布的假定 3 该模型不能够对长期债务的不同类型进行分辨 4 该模型基本上属于一种静态模型 但实际情况并非如此 35 二 信用风险矩阵模型 J P Morgan继1994年推出以VaR为基础的风险矩阵 RiskMetrics 后 1998年又推出了信用矩阵 CreditMetrics 瑞士信贷银行推出另一类型的信用风险量化模型 CreditMetrics 因此信用风险矩阵模型主要包括 1 受险价值 VaR 方法 RiskMetrics模型2 信用度量制方法 CreditMetrics模型3 火灾保险方法 CreditMetrics 模型 36 1 受险价值 VaR 方法 RiskMetrics模型受险价值模型就是为了度量一项给定的资产或负债在一定时间里和在一定的置信度下其价值最大的损失额 37 1 受险价值 VaR 方法 RiskMetrics模型VaR方法度量非交易性金融资产如贷款的受险价值时则会遇到如下问题 因为绝大多数贷款不能直接交易 所以市值P不能够直接观察到 由于贷款的市值不能够观察 也就无法计算贷款市值的变动率 贷款的价值分布离正态分布状偏差较大 38 2 信用度量制方法 CreditMetrics模型 模型是在给定的置信区间内 度量给定的资产在一定时间内的最大损失额 而信用矩阵是希望提供一个运行风险估值的框架 用于非交易性资产的估值和风险计算 通过信用矩阵模型 可以估测在一定置信区间内 某一时间贷款和贷款组合的损失 虽然 贷款的市场价值具有波动性 但利用借款人的信用评级 评级转移矩阵 违约贷款回收率等可计算出市场价值 和标准差 39 2 信用度量制方法 CreditMetrics模型信用度量制是通过掌握借款企业的资料如 1 借款人的信用等级资料 2 下一年度该信用级别水平转换为其它信用级别的概率 3 违约贷款的收复率 计算出非交易性的贷款和债券的市值P和市值变动率 从而利用受险价值方法对单笔贷款或贷款组合的受险价值量进行度量的方法 40 2 信用度量制方法 CreditMetrics模型一年期信用等级转换矩阵 41 2 信用度量制方法 CreditMetrics模型信用等级下贷款市值状况 包括第一年息票额 42 2 信用度量制方法 CreditMetrics模型本模型假定了信用等级的转换概率在不同的借款人之间 以及在商业周期不同阶段都是稳定的 现实条件很难满足这一假设 此外 基于VaR的CreditMetrics法测度信用风险时还存在对极端损失估计不足 需要人为加大标准差的值 模型需要假定转移概率服从Markov过程等问题 与现实中信用评级的转移有跨期自相关性不相符 43 3 火灾保险方法 CreditMetrics 模型瑞士信贷银行金融产品部开发的信用风险附加CreditRisk 模型运用家庭火险财产承保的思想 把违约事件模型化为有一定概率分布的连续变量 每一笔贷款都有着极小的违约概率并且独立于其他贷款 组合的违约概率的分布类似于泊松分布 因此根据泊松分布公式 可计算违约的概率 利用各个频度的违约概率分布加总后得出贷款组合的损失分布 CreditRisk 中没有违约原因的假设 所以不能像CreditMetrics或KMV那样用违约要素之间的相关性来代替违约本身的相关性 44 3 火灾保险方法 CreditMetrics 模型CreditMetrics 模型与作为盯市模型 MTM 的CreditMetrics不同 它是一个违约模型 DM 它不把信用评级的升降和与此相关的信用价差变化视为一笔贷款的VAR 信用风险 的一部分 而只看作是市场风险 它在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态 计量预期到和未预期到的损失 而不象在CreditMetrics中度量预期到的价值和未预期到的价值变化 45 三 信用组合观察模型 麦肯锡模型 麦肯锡模型则在CreditMetrics的基础上 对周期性因素进行了处理 将评级转移矩阵与经济增长率 失业率 利率 汇率 政府支出等宏观经济变量之间的关系模型化 并利用蒙地卡罗模拟技术 模拟周期性因素的影响来测定评级转移概率的变化 麦肯锡模型可以看成是对CreditMetrics的补充 它克服了CreditMetrics中不同时期的评级转移矩阵不变的缺点 46 宏观模拟模型在计算信用资产的在险价值量时 将各种影响违约概率以及相关联的信用等级转换概率的宏观因素纳入体系 克服了信用度量制方法由于假定不同时期的信用等级转换概率是静态的和固定的而引起的很多偏差 被视为信用度量制方法的重要补充 解决和处理经济周期性因素常用方