贷款信用风险补偿

信用风险I,1,主要内容,信用风险概述贷款种类、特点和贷款收益率的计算信用要素分析信用评分法信用评级及应用CreditMetrics结构化信用模型：默顿方法巴塞尔协议对信用风险的衡量中资银行当前的信用风险管理构建中国银行业现代信用风险管理制度,第2页,2018/1/11,3,一、信用风险的概念,传统观点 交易对象无力履约的风险，即债务人未能如期偿还其债务造成的违约产生的损失，而给主体经营者带来的风险。 传统的信用风险主要来自于商业银行的贷款业务，主要产生于信贷业务；,2018/1/11,4,广义指客户违约所引起的风险。 资产业务中借款人不按时还本付息引起的资产质量恶化 负债业务中存款人大量提取形成挤兑，加剧支付困难 表外业务中的交易对手违约引起或有负债转化为表内负债狭义仅指信贷风险然而，随着金融市场的发展，越来越多的企业发行公司债券(企业债),因此影响发债人的信用事件发生如信用等级下降，盈利能力下降，造成债券跌价，给投资者带来损失；因此信用风险的概念产生了变化。,广义和狭义的概念,2018/1/11,5,信用风险的概念,现代观点由于借款人或者市场交易对手违约而导致损失的可能性。更一般地，由于借款人的信用评级的变化和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起损失的可能性。因此，信用风险的大小取决于交易对手的财务和风险状况。,2018/1/11,6,信用风险的成因,信用活动中的不确定性 经济活动中的外在不确定性如经济运行的随机性、如宏观调控，利率变化，汇率变化等； 外在不确定性对整个市场都会带来影响，又称为”系统性风险”; 内在不确定性：行为人的主观决策以及信息不对称原因导致的，因此带有明显的个性特征，如企业的管理能力，产品的竞争能力、生产规模等,信用品质的变化直接影响其履约能力； 内在不确定性产生的风险又称为“非系统性风险”; 典型例子：长虹公司和APEX的应收帐款问题；,贷款种类、特点和贷款收益率的计算,第7页,贷款种类及特点,按国际银行业的传统，贷款可分为以下四类：工商业贷款房地产贷款个人消费信贷其他贷款贷款性质的不同，授信时所采用的信用评分系统或相关权重不同。,第8页,工商业贷款,一、工商业贷款工商业贷款是商业银行贷款的主要形式和重要利润来源。按贷款期限可以分为：1.短期贷款用于工商业企业流动资金需求和其他短期资金需求。2.中长期贷款用于固定资产投资、开办新的工厂等需求。值得一提的是，工商企业贷款中，大笔金额的贷款通常是辛迪加贷款。,第9页,工商业贷款,按有无抵押物，工商业贷款可以分为： 抵押贷款和无抵押贷款按利率是否固定，工商业贷款可以分为： 固定利率贷款和浮动利率贷款,第10页,房地产贷款,房地产贷款主要分为商业房地产贷款和居民住房按揭贷款。特点：1.与工商业贷款相比，房地产贷款期限通常较长，一般在10年至30年左右，贷款规模一般不如工商业贷款的规模大。2.房地产贷款，特别是住房按揭贷款在很大程度上受到政策的影响。,第11页,个人消费信贷,定义：狭义的个人消费信贷是指除住房按揭贷款以外的其他消费品贷款。广义的个人消费信贷在狭义个人消费信贷的基础上，还包括住房按揭贷款及其他与住房消费有关的贷款，如住房装修贷款。值得一提的是，美国采用的是狭义消费信贷；而中国通常使用广义概念。,第12页,个人消费信贷,狭义的个人消费信贷包括信用卡贷款、汽车消费贷款、助学贷款、个人旅游贷款等。按借款者可否再贷款期间内按事先承诺的贷款额度无限次的借入资金，可分为：1.可循环贷款，如信用卡贷款。2.非循环贷款，如汽车消费贷款,第13页,其他贷款,其他贷款包括农业贷款、经纪人保证金贷款、国际贷款等未包含在上述三种贷款中的所有贷款。,第14页,贷款收益率的计算,资产收益的计算的一般方法、实证研究中收益数据的处理方法、算术平均收益与几何平均收益，偏误问题。贷款收益率（一）合同承诺的贷款收益率（二）贷款预期收益率,第15页,贷款收益率的计算,（一）合同承诺的贷款收益率的计算影响贷款收益率的主要因素有：（1）贷款基础利率；（2）贷款信用风险补偿；（3）贷款相关费用；（4）其他非价格条款（如补偿性存款余额、准备金要求）,第16页,补偿性余额,补偿性余额是银行发放商业贷款时的一种特殊的抵押形式，要求借款者在银行的支票账户中保留一定数额的存款。如果企业要求1000万美元的贷款，那么补偿性余额可能至少为100万美元，这100万存放在贷款银行的支票账户，如果借款者违约，这笔资金就归银行所有了。因此补偿性余额可以说是一种抵押，可以降低客户违约的可能性，银行也就凭此手段达到监控客户和减少风险的目的。补偿性余额的存款利率要低于贷款利率，因而补偿性余额要求作为金融机构贷款的一项额外收益来源。,贷款收益率的计算,贷款基础利率（BR）反映了银行做出一笔贷款时的加权资本成本或边际筹资成本。信用风险补偿（m）是银行根据借款者的信用风险状况收取的风险补偿。用m表示每贷出一元所要求的信用风险补偿。贷款相关费用（f）主要指贷款申请费用，用f表示每贷出1元所要求的申请费用。补偿性余额（b）借款者必须保留在银行账户中的那部分资金，一般以活期的形式保留。用b表示每1元贷款中要求借款者在银行账户中保留的金额。,第18页,贷款收益的计算,准备金要求准备金率用R表示。设k为贷款承诺收益率，则,第19页,例题：贷款利率为：基础利率=12%=L风险溢价=2%=mL+m=12%+2%=14%除收取利息之外，假设银行还：1、收取f=0.125%的贷款发生费用。2、要求b=10%的补偿性余额，作为无利息的活期存款。3、保留R=10%的法定准备金。（对补偿性余额也要收取法定准备金）,课堂练习：P323，T10.,贷款收益率的计算,随着竞争激烈，银行要求的贷款申请费用和补偿性存款余额在不断降低。如果贷款申请费用和补偿性存款余额均为零，则贷款收益率为： k=BR+m当贷款基础利率确定时，影响贷款收益率的重要因素就是信用风险补偿m.,第22页,贷款收益率的计算,（二）贷款预期收益贷款的预期收益率是指考虑了借款者的违约概率时，预期的贷款能给银行带来的收益率。设贷款预期收益率为E（r），则： E（r）=p（1+k）+（1-p)（1+k）-1 p贷款偿还概率； 违约时的贷款实际回收率；银行的预期收益率由两部分组成：一部分是借款者以p的概率按合同还本付息时的银行收益p（1+k）；另一部分是借款者违约时，银行以的回收率所得到的收益（1-p)（1+k） 。,第23页,贷款收益率的计算,若贷款实际回收率为零，则公式简化为： E（r）=p（1+k）贷款中的“逆向选择 ”和“道德风险”问题,第24页,贷款收益率的计算,第25页,当kk*时，可通过k的提高来提高E（r），因为k提高的正效应大于p下降的负效应；当kk*时，“逆向选择”和“道德风险”问题使得p下降的负效应大于k提高的正效应，导致E（r）随着k的提高而下降。,理论上，最佳的合同承诺贷款收益率为图中的k*.,零售与批发信贷决策,零售贷款（Retail）在金融机构总的投资组合中占较小份额，加上收集家庭借款者信息的成本较高，因而大部分的零售贷款决策都只是简单的给予或拒绝。得到贷款的人们一般支付相同的利息，这隐含着他们支付的违约风险溢价也是相同的 更可能用信贷数量而不是价格或利率对零售贷款者加以区别和限制。住宅抵押贷款也是一个很好的例子。银行给予两个客户抵押贷款时，对他们的不同待遇体现在不同的贷款价格比率贷款和房屋市价之比，而不是不同的贷款利率 中央银行1998年颁布的个人住房贷款管理办法中“借款人应以不低于所购住房全部价款的20%作为购房的首期付款”的规定。即购房款是10万元，个人首付2万元,批发贷款 零售贷款是通过信用限额（credit rationing）控制贷款风险，而不是一系列不同的贷款利率。金融机构为控制批发贷款的违约风险，一般是双管齐下。对风险较高的客户则在基础利率之上还另外加上风险溢价（m），来补偿银行因贷款给这些客户而冒的更高的风险 很高的契约利率实质上减少了金融机构的预期回报，因为高利率导致贷款流向高风险项目，从而加大了违约风险。,信用风险的衡量,一般有定性分析和定量模型分析，并且定量分析由简单到复杂。是否能准确衡量违约可能性，在很大程度上取决于该金融机构所掌握的借款人财务信息量的多少 对于零售贷款，该类信息的大部分需要从内部或外部信用机构收集。对于批发贷款，该类信息来源于公开可获得的信息，如已公证的帐目表，股票和债券价格，分析家们的报告等等。,违约风险模型（Default Risk Models）,定性模型（Qualitative Models） 1943年，美国弗吉尼亚州开拓移民商业银行(Stateplauter Bank of CommerceTrusts)的银行家爱德华又5C模型。Character（品格）Capacity（能力）Capital（资本）Collateral(担保品)Condition(环境状况)。,借款人所特有的因素： 声誉 借款人的声誉包括该信贷申请人的借贷历史 杠杆比率 大量的债务，如债券和贷款提高了借款人的利息费用以及其现金流量中用于偿债的比例。相对较低的杠杆比率可能不会严重影响到偿债的可能性 收入的不稳定性 收入的大幅度变动会提高了借款人在任何资本结构中无法按期偿本付息的可能性 抵押品,特定市场因素：,商业周期 金融机构在评估借款人违约可能性时，一个很重要的因素是必须考虑经济正处于商业周期的哪一阶段 经济不景气时，生产的耐用消费品部门的公司，其业绩一般会比生产烟草和食品的非耐用消费品部门的公司差 利率水平 高利率预示着实行了紧缩的贷币政策。不仅筹资成本增高、筹资来源减少，而且高利率一般与高信用风险成正相关。高水平的利率会刺激借款人从事过量的风险活动，也只能鼓励风险较大的顾客前来借款,信用评分模型,信用评分模型通过运用所观察的有关借款人特征的资料来计算其违约可能性，或把借款人分成不同的违约风险等级。作用： 1. 在数量上确定哪些因素对于解释违约风险是重要的 2. 评价这些因素的相对重要性； 3. 改进违约风险的定价； 4.更好地辨别不良贷款申请人； 5.更好地来计算用为应付将来贷款损失而需的准备金。,线性概率模型和Logit模型,当需要确定个体在给定特征下作出这种而不是另一种选择的概率有多大时，通常要基于经验数据，利用线性概率模型进行拟合与预测线性概率模型将以往的数据，例如财务比率，放入模型中说明以前贷款偿还的经验。用来说明过去偿付贷款表现的各因素的相对重要性，可以用来预测新贷款的偿还概率P。,将过去的贷款(i)分成两个观察组，即违约的(Zi=1)和没有违约的(Zi=0)。然后，用线性回归将这些观察值与有j个数据的一组原因变量(Xij)相联系，这些原因变量反映了第i个借款人的杠杆比率或收益之类的数量信息。,第34页,j是我们所估计的第j个变量(杠杆比率)在解释过去偿还贷款上的重要性。 如果我们将这些估计值j与某一预期借款人的Xij相乘，就可以求出该借款人的Zi的期望值，这个值可解释为该借款人的违约概率。 E(Zi)=(1-pi)=预期违约的概率，pi为偿还贷款的概率。,例如，假设有两个因素影响借款人过去的违约行为：杠杆比率（D/E）和销售额资产比率（S/A）。基于以前的违约经验，线性可能性模型可以估计成： Zi= 0.5（D/Ei）+ 0.1（S/Ai）假设一个预期借款者的D/E=03，S/A=2.0。预期违约可能性（Zi）估计为：Zi = 0.5（0.3）+ 0.1（2.0）= 0.35,致命弱点：预测的违约可能性会落在01区间之外。Logit模型则把预期违约可能性限制在0和1之间，从而克服了线性可能性模型的弱点 F（Zi）=1/（1+e-Zi）,第37页,课堂练习,P324，T18,Altman的Z值信用评分模型,模型是一种线性判别模型，它是用主要的财务比率来建立模型，通过带入某公司的财务比率的实际值，得出该公司的信用得分值Z值并据此可将潜在的借款者分类，帮助作出贷款决策。阿特曼建立了美国制造业上市公司的线性判别模型：Z1.2X11.4X23.3X30.6X41.0X5 X1营运资本/总资产比率X2留存收益/总资产比率X3息税前利润/总资产比率X4股权市场价值/长期债务账面价值比率X5销售/总资产比率,第39页,Z值越高，违约风险就越小；Z值越低，违约风险就越大。根据Altman的Z值模型，Z值低于1.81的公司其破产风险很大，应被置于高违约风险类别中。 Altman的Z值信用评分模型在大型工商企业中的应用。,第40页,假没一潜在的借款公司的金融比率值如下：X1=0.2 X2=0 X3=-0.20 X4=0.10 X5=2.0X2等于0和X3为负数表明该公司在近期的收入为负或发生了损失。同样，X4也表明借款人的杠杆比率很高，X1=0.2和X5=2.0表明该公司的流动性是适当的，并且销售也较稳定。 Z =1.2(0.2)+1.4(0)+3.3(-0.20)+0.6(0.10)+1.0(2.0) Z = 0.24+0-0.66+0.06+2.0 Z = 1.64 根据Altman的信用评分模型，任何Z的分值低于1.81的公司将被置于高违约风险区,阿特曼的Z值模型的局限性：假定了违约概率和其解释变量之间是线性关系，但是它们的关系可能是高度非线性的。简单把借款者划分为极端的两种：履约和违约。而现实中的情况更为复杂，从利息拒付、迟付到本利的拒付、迟付，有多种情况，但模型中没有具体体现这一点。就线性模型而言，其解释变量的选取和权重的确定也不是像模型中那样一成不变的。无法将有些重要的非量化指标纳入模型，另外，数据的匮乏也限制了模型的运用。,第42页,课后练习,P324，T20,二、现代度量方法,失败率,经济资本（RAROC）,信用风险期限结构模型,第45页,第46页,练习题,假设某债券为一年期零息债券，面值为100元。假设该类债券的违约回收率的期望值为80%，市场上的无风险收益率2%。请分别计算当该债券的市场价格为90元、95元和97元时其可能的违约概率。,RAROC模型,RAROC （risk-adjusted return on capital）模型由银行家信托公司首创 模型的核心思想是它不是衡量一笔贷款的实际或者承诺的每年的ROA，即净利息收入和费用除以贷款总额，而是贷款管理者使预期利息收入和费用收入同贷款的风险保持平衡。因此，不是用贷出的资产除以贷款收入，而是用资产（贷款）风险的某种测量去除贷款收入： 一笔贷款只有它的RAROC相对于银行资本的基准成本足够高时才能被批准 ，RAROC基准收益率 。,当一笔已放贷款的RAROC跌到低于银行的基准RAROC时，贷款管理者必须试图调整贷款的条款使贷款再次变成“有利可图的” 估计RAROC的一个问题是贷款风险的测量 同样的概念可以应用到这里，只是受利率影响改为受信用质量（信用风险溢价）影响,用公司债券市场的数据去估计这个溢价。标准普尔（S&P）对借款人评定了信用等级（AAA，AA，A等等）。因此，我们可以分析在各个特定等级内的债券在过去一年的风险溢价变化。在RAROC等式中的R等于 （Ri-RG）是i信用等级公司债券的收益率（Ri）和与其持续期相匹配的国库券的收益率（RG）的差额在过去一年的变化,假设现在AAA级债券的平均利率水平（R）为10%，估计的贷款（或资本）风险是：L=-DL（R/1+R）=-（2.7）（$1,000,000）（0.011/1.1）=-$27,000因此，当贷款的面值是一百万美元时，由于信用质量的下降而导致的风险量或者说贷款市场价值的变化是2.7万美元。,为了决定这笔贷款是否值得做，要对估计的贷款风险和贷款的收入（即该金融机构的资金成本加上贷款费用上的差额）进行比较。假设估计的（一年的）差额加上费用如下：差额=0.2%$1,000,000=$2,000费用=0.1%$1,000,000=$1,000$3,000这个贷款的RAROC是：RAROC=贷款一年的收入/贷款风险（或者资本风险）=$3,000/$27,000=11.1%,这个计算可以用于向前看(forward looking)，将下一年的贷款的预期收入和L比较；也可以用于向后看(backward looking)将过去一年所产生的收入和L比较。如果11.1%高于银行内部的基准RAROC（基于银行本身的资金成本），这项贷款会被通过。如果它较低，这笔贷款会立即被拒绝或者借款人会被要求较高的费用以及（或者）更高的利率差额，将RAROC提高到可接受的水平,课后练习,P325.T32,信用度量方法（CreditMetrics） 与贷款组合风险度量,第55页,信用风险的传统方法：信用评分、信用评级从信用评级到转移矩阵从信用转移矩阵到CreditMetrics,信用度量方法（CreditMetrics）是J.P.摩根银行开发的用于计量贷款组合信用风险的新型内控模型。该模型的优点在于它考虑到了信用质量变动的相关性，使贷款组合的集中度和分散度定量化。这一模型的基本目标是对贷款的集中度风险贷款组合中某项贷款的风险暴露上升给贷款组合增加的风险进行定量描述。,第57页,传统的信用计量方法只假设借款人违约或不违约对资产价值的影响，而在不违约的情况下，也是假设借款人有规律地还款的。信用度量法主要考虑在整个还款期间，资产和资产组合由于“信用事件”的发生而对资产价值的影响。信用事件不仅指违约的发生，还包括信用等级的变化。由于不同信用等级的资产有不同的资产收益率，因此对降级的贷款，市场价格必然下降（要求更高资产回报率）。信用度量法是以贷款的市场价值变化为基础计算的风险价值模型（VAR）。同时，信用度量法也是一种盯住市场模型（MTM），MTM模型考虑信用等级的变化引起的资产价格变化，在计算贷款价值损失的同时考虑违约的情况。,第58页,贷款组合的风险价值VAR（Value At Risk）,风险价值模型是在给定的置信区间（比如95%，99%）下衡量给定的资产或负债在一段给定的时间内可能发生的最大的价值损失。这一模型适用于如股票这类可交易的资产，通常，它还假定其资产价格服从正态分布。对于一个风险管理者，风险价值使他能够预计在某一置信水平下，下一个交易日的价值损失规模。在计算风险价值时，我们需要下列数据资料：1.借款人信用评级的历史资料，以定量方式表示的违约的可能性。2.下一年借款人的信用等级变化的概率（信用等级转移矩阵）。,第59页,3.违约贷款的回收率。4.债券（或贷款）市场上信用风险升水率和收益率运用的限制条件：1、运用信用度量法其实是需要较大的财力支持的2、需要考虑贷款收益率的不对称性。所以，在分析时要区分下列两种情况：（1）假定贷款收益率为正态分布。（2）贷款收益率为实际分布。多数贷款是非交易性的，那么金融机构是如何使用历史数据来量化贷款的信用风险的呢？,第60页,2、 CreditMetrics模型方法的步骤：计算 和（1）获取债务人信用等级和信用等级转化概率的预测信息 （这些信息可以从大的信用评级公司如标准普尔、穆迪、KMV公司、ZETA公司等获取，也可以自己预测。）,（2）对信用等级变动后的债务价值进行估计（期望值和标准差）,PA,PAA,PAAA,PCCC,PA =,PAA =,PAAA =,PD =,练习题,现在假设有一个信用等级为BB级，账面价值为100万元，合同利率为7%，5年期的固定收益贷款，它的市场价值为108.55万元。现在假设我们需要计算下一年该贷款的信用质量从BB级转变为非BB级的的风险价值。已知该笔贷款信用等级的概率分布及对应的市场价值如下表。,第69页,表 单笔贷款的信用事件发生概率及对应的新贷款价值,第70页,答案,计算结果,第71页,贷款组合的实际概率分布,第72页,0.9% 2.33,（*）2.33 为正态分布假定下1%的置信水平的VAR,在这里为了便于比较，将正态分布假定下1%的置信水平的贷款组合价值放在贷款组合价值的实际分布图中。,金融机构为了避免在极端情况下的信用事件导致清偿力不足的问题，最好用实际分布的1%的风险价值为依据来作为相应的风险资本准备。如上图，金融机构最好将信用风险的资本储备准备定为21.24万元，而不是9.76万元来抵御风险。尽管如此，仍然有1%的概率贷款的价值跌倒（108.06-21.24=86.82）万元以下。,第73页,课后练习,P326.T37,计算贷款组合的风险价值,如何计算贷款组合在下一年的均值和风险价值信用度量法运用于贷款组合所需要的三个主要步骤：1.建立贷款组合中每一笔单项贷款的所需历史数据。2.计算贷款组合中每一单项资产在不同信用事件发生后的市场价值变化。3.由于贷款组合中的各单项贷款的收益之间可能存在相关性，所以需要在模型中考虑将资产收益的相关系数，由此得到一个贷款组合的总的资产价值变动情况。,第75页,例5 假设年初两位借款人的信用等级分别为A级和BBB级，对每一位借款人的贷款额度都是100万元。要得到这一200万的贷款组合的风险价值，就需要计算出每笔贷款的联合移动概率以及每种可能的一年期联合移动概率下的贷款价值。如下表7.8所示。表7.8 贷款相关系数为0.3时的联合移动概率（%）,第76页,由于贷款1（BBB）和贷款2（A）存在相关性，所以两笔贷款在下一年同时保持原信用等级的联合移动概率为79.69%，高于二者在没有相关性下的联合移动概率79.15%（86.93% 91.05%=79.15%）。由于借款人的信用等级分为8种，所以，两笔贷款的贷款组合一共有64个联合移动概率，对应于64个不同的信用事件。相应地，就需要计算64个新的贷款组合价值。按照例4 的方法，可以分别计算两笔贷款在不同信用等级下的新的贷款价值，进而得到在每种可能的信用事件下的贷款组合的联合贷款价值，如表7.9所示。,第77页,表7.9 联合贷款价值,第78页,同样，运用例4的计算方法，可以计算得出贷款组合的均值为213.63万元，标准差为3.35万元，则在正态分布假定下，贷款组合的99%的置信水平的风险价值为2.33 ，即7.81万元。,巴塞尔协议对信用风险的衡量,一、巴塞尔协议I的主要内容和目标巴塞尔协议I主要是针对信用风险的衡量，主要针对的是信用风险和市场风险，旨在通过实施资本充足率标准来强化国际银行系统的稳定性，消除因各国资本要求不同而产生的不公平竞争。 该协议的核心内容：资本的分类；风险权重的计算标准。首先是资本的分类，也就是将银行的资本划分为核心资本和附属资本两类，对各类资本按照各自不同的特点进行明确界定。其次是风险权重的计算标准，报告根据资产类别、性质以及债务主体的不同，将银行资产负债表的表内和表外项目划分为 0 、