银行信用风险管理理论及应用

第八章银行信用风险管理理论及应用,内容,第一节利用风险度量技术管理信用风险第二节现代资产组合理论的应用第三节信用衍生产品的运用第四节信用资产的定价管理,第一节利用风险度量技术管理信用风险,一、信用风险量化度量和管理研究(一)引发信用风险量化度量和管理方法革命性变化的原因(二)信用风险度量模型的应用范围贷款审批、确定问题贷款进行资产组合监控管理、资产定价、利润分析、估算损失准备金,二、传统信用风险度量方法专家方法单变量定性测量方法5C法专家系统人工智能（AI）系统,Z评分模型和ZETA评分模型多变量预测方法奥尔特曼（Altman）的Z评分模型Z评分模型是一种将借款人分类的模型，有时也可用于预测违约概率。这些数据经过综合和加权而产生的标准能够有效区分破产和非破产公司。该模型最初被应用于预测美国制造业上市公司的债务偿付能力。Z评分模型沿用至今，其扩展形式被应用于私人企业、非制造企业和新兴市场。,Z评分模型的基本形式为：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5模型中比率X1至X4以小数形式表示，比率X5的单位为次数。其中，X1指营运资本/总资产；X2指留存收益/总资产；X3指息税前利润/总资产；X4指权益的市场价值/负债的账面价值；X5指销售收入/总资产。Z值越高，表明借款人处于较低的违约风险组，其信用状况也就越好。,非上市公司和非制造企业的Z评分模型变量X4中涉及权益的市场价值，而对于非上市公司而言，无法获得该数据。为了给非上市公司评分，Altman修改了Z评分模型，在计算X4时，以权益的账面价值代替其市场价值，并重新计算所有的相关系数，得到修订后的Z-Score模型。（198页）其中X4为权益的账面价值比债务的账面价值。,非制造业企业因特定行业因素导致资产周转率相对较高，为对这类企业进行评分，在对Z-Score模型的第二次修订中去掉了变量X5，使行业的潜在影响最小化。此处的变量X4使用的是权益的账面价值。这一模型适用于以多种形式融资，并且不进行融资租赁等活动的公司以及新兴市场。,ZETA信用风险模型1977年，Altman、Haldman和Narayanan对原始的Z评分模型进行扩展，建立了第二代模型。ZETA模型得出的企业Z评分值的大小与其信用等级具有很强的相关性，Z值能有效识别公司的信用级别。,ZETA模型的一般形式为：ZETA=a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5+a6X6+a7X7其中的7个变量分别为：X1，资产报酬率；X2：收益的稳定性；X3：债务偿还能力，即利息保障倍数；X4：累积盈利，用公司的留存收益来度量；X5：流动比率，即流动资产比流动负债；X6：资本化率，用普通股权益与总资产之比来衡量；X7：规模，用企业总资产的对数形式来度量。式中的系数属于a1a7商业秘密没有公开。,小结Z评分模型和ZETA模型的运用领域信用政策、信用评审、贷款决策、证券化。Z评分模型的优点存在的局限性和缺陷,三、现代信用风险量化度量模型KMV公司的KMV模型（又称为CreditMonitorModel）MoodysKMVJ.P.摩根的信用风险度量制（CreditMetrics）麦肯锡公司的信用组合观点（CreditPortfolioView，CPV）奥尔特曼（Altman）的死亡率模型（MortalityModel）瑞士信贷银行（CSFB）的信用风险附加值法（CreditRisk+）,KMV模型KMV公司的McQuown与Vasicek将Merton(1974)提出的期权定价理论应用于公司价值评估，并应用于有关授信和贷款投资组合管理中，由此产生了KMV模型。McQuown(1993)指出，用来估计违约概率的相关数据来源于两个方面:公司的财务报告、公司债务与所有者权益的市场价格。,利用期权理论计算预期损失频率EDF(Expecteddefaultfrequency)KMV模型的基本思想是把公司权益和负债看作期权，而把公司资本作为标的资产，即把公司所有者权益看作看涨期权，负债看作看跌期权。每一公司有自己独特的EDF。KMV模型认为EDF充分反映了公司信用利差、信用等级等市场信息。,补充：关于期权,期权（option，optioncontract）又称为选择权，是在期货的基础上产生的一种衍生性金融工具。从其本质上讲，期权实质上是在金融领域中将权利和义务分开进行定价，使得权利的受让人在规定时间内对于是否进行交易，行使其权利，而义务方必须履行。,在期权的交易时，购买期权的一方称作买方，而出售期权的一方则叫做卖方；买方即是权利的受让人，而卖方则是必须履行买方行使权利的义务人。期权主要可分为看涨期权（CallOption）和看跌期权（PutOption），前者也称为认购期权，后者也称为认沽期权。,EDF三个非常关键的指标（201）(1)资产价值，即公司资产的市场价值。(2)资产风险，即资产价值的风险或不确定性，用资产价值波动率表示，公司资产价值的波动率是无法直接观察到的，需由期权公式推算；(3)债务水平，即公司债务合同上规定的债务数额，用以推算公司的违约点。,度量公司预期违约频率EDF需要以下三个步骤:估计资产价值与波动性计算违约距离计算企业违约概率,估计资产价值与波动性KMV模型利用公司股权的期权特性，结合股权的市场价值及其波动率和债务的账面价值来推算公司资产的市场价值及其波动率。该模型使用(1)企业股权的市场价值与其资产的市场价值之间的结构性关系；(2)企业资产的波动性和企业股权的波动性之间的关系。,股权价值的解析解VE：其中，VE是借款公司的股权价值，K代表资本结构的杠杆比率，c为长期债务的平均利息，r为无风险利率。A是公司资产市场价值的波动率借款公司股权的市场价值VE(股价*股数)、短期利率r、债务水平K和长期债务的平均利息c都是可以观察的，问题是如何从式中解出VA和A。,KMV模型将公司负债的账面价值的波动率视为零，所以公司资产市场价值的波动率与公司股权的波动率可以建立某种联系。根据可观察的公司股权价值的波动性(E)与不可观察的公司资产价值波动性(A)之间的关系建立函数：E=h（A）。,理论上讲，在有了两个等式和两个未知量后，可以借助连续迭代法计算出VA和A。但在违约预测模型中，KMV公司一直没有公开其期权定价方法，我们无法得知式和式的显函数形式，根据文献资料仅知KMV公司使用了考虑红利的BSM期权定价模型。,违约距离的计算违约实施点(DefaultExercisePoint)企业的违约间距(DistancetoDefault，DD)DD=V0:公司资产目前的市场价值，Xt：时间t时的违约执行点,：期望净资产回报率，：每年资产的波动率。,企业违约概率“期望违约频率”(Expecteddefaultfrequency，EDF)有两种类型:经验的EDF理论的EDF,EDF与信用评级KMV公司公布的研究结果表明它的模型比标准普尔的违约预测能力更强。（204）EDF值在上述公司申请破产以前很敏感地反映出了信用风险的剧烈波动，与以信用评级为基础的体系相比之下，EDF值对信用的变化具有更大的敏感性。,3.对KMV模型的评价优点：考虑了市场风险；是一种动态模型；具有前瞻性(forwardlooking)；可以反映风险水平差异的程度，因而更加准确。缺点：（206）,J.P.摩根CreditMetrics（信用度量术）模型CreditMetrics的模型框架（209页图7-1）CreditMetrics模型的关键在于估算给定时期内，单项贷款债券或其组合价值变化的预期概率分布。CreditMetrics模型列举了7种信用工具：贷款、债券、贷款承诺、备用信用证、应收账款、使用者自由定义的现金流工具、金融衍生品（如互换、远期和期权）。,补充：备用信用证,备用信用证是一种特殊形式的信用证，是开证银行对受益人承担一项义务的凭证。开证行保证在开证申请人未能履行其应履行的义务时，受益人只要凭备用信用证的规定向开证行开具汇票，并随附开证申请人未履行义务的声明或证明文件，即可得到开证行的偿付。备用信用证只适用跟单信用证统一惯例（UCP600号）的部分条款。,一个债券的VaR值使用CreditMetrics模型度量单笔贷款的VaR值时需要四种数据：1）转移矩阵。2）违约回收率。3）无风险收益率曲线。4）信用风险溢价。,1）转移矩阵。CreditMetrics使用特定评级机构的评级体系，度量债务人从一个信用级别转移到另一个级别的概率。2）违约回收率。即未来违约发生时，位于不同信用等级上的债券的清偿率。收回比例有多大？典型的回收范围是多少？3）无风险收益率曲线。即以政府债券收益率作为基准收益率曲线。4）信用风险溢价。当债券的信用评级变化时，其价值会发生怎样的变化。,确立转移矩阵以标准普尔（Standard&Poor）为例一年期转移矩阵多年期累计平均违约率远期定价模型债券的风险价值,(2)贷款组合的VaR1)包含两个债券的资产组合2)信用等级相关性的估计3)多笔贷款的风险价值,1)包含两个债券的资产组合相关性为0的一年期债券的联合转移概率（212页表7-7）当两个债券的相关性大于0时，资产组合的联合转移概率不再简单地等于单个资产转移概率的乘积。当两个债券的相关性为0.2时，二者的信用等级发生联合变化的概率见表7-8,2)信用等级相关性的估计A级和BB级债务人的转移概率和信用等级“阈值”（threshold）（表7-9）3)多笔贷款的风险价值当组合中包含多笔贷款时，需要使用蒙特卡罗模拟（MonteCarloSimulation）产生组合在风险期内的价值分布。,2.对CreditMetrics模型的评价CreditMetrics模型的创新之处CreditMetrics模型中需进一步讨论的问题,补充：马尔科夫过程(MarKovProcess)是一个典型的随机过程。设X(t)是一随机过程，当过程在时刻t0所处的状态为已知时，时刻t(tt0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关，这个特性称为无后效性。无后效的随机过程称为马尔科夫过程。马尔科夫过程中的时间和状态既可以是连续的，又可以是离散的。我们称时间离散、状态离散的马尔科夫过程为马尔科夫链。马尔科夫链中，各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概率矩阵控制。,宏观模拟模型（216）CPV模型的基本思想CPV核心模型违约率模型部门宏观经济指数和条件违约率条件转移矩阵,（四）保险模型1死亡率模型（MortalityModel）（1）死亡率计算（2）死亡率表,2瑞士信贷银行的CreditRisk+模型（1）CreditRisk与CreditMetrics的比较（2）CreditRisk模型的基本框架违约的频率、损失的程度（3）CreditRisk模型的应用和评价,（五）RAROC模型RAROC=（贷款净收益-预期损失）信用风险资本参考教材的299页,第二节现代资产组合理论的应用,一、信用悖论（CreditParadox）二、现代资产组合管理理论（MPT）,三、现代资产组合理论在解决信用悖论中的运用（一）KMV的资产组合管理模型（二）信用度量制组合模型1计算在正态分布的假设前提下信用资产组合受险价值量（PortfolioVaR）2测算在实际分布条件下的PortfolioVaR3推导出相应的N项组合经济资本量,第三节信用衍生产品的运用,一、信用衍生产品概述(237)1.信用衍生产品(CreditDerivatives)的定义2.信用衍生产品的特点,二、信用衍生产品的主要类型（一）利用信用互换对冲信用风险1.信用违约互换（CreditDefaultSwap，CDS）2.总收益互换(TotalReturnSwap),（二）利用信用期权对冲信用风险1.信用违约期权（CreditDefaultOptions，CDO）2.信用价差期权（CreditSpreadOptions）,（三）利用信用远期合约对冲信用风险信用价差远期合约（CreditSpreadForward）（四）利用证券化转移信用风险信用联系型票据（Credit-linkedNotes，CLN）SPV（SpecialPurposeVehicle）,三、信用衍生产品的风险（一）信用风险（二）交易风险（三）流动性风险（四）定价风险（五）法律和监管风险,四、运用信用衍生产品管理银行信用风险（一）运用信用衍生产品可以转移并对冲信用风险（二）运用信用衍生产品对银行产生的积极影响,第四节信用资产的定价管理,一、信用资产的定价1.信用资产定价的原则2.影响信用资产定价的基本因素3.信用资产的定价方法二、进行信用资产定价管理的重要意义,作业题（论述题）,1.比较分析我们所学习的现代信用风险量化度量模型的异同点，以及模型应用时的注意事项。2.分析信用衍生产品的特点及与本轮“次贷”金融危机的关系。要求：言简意赅，条理清晰。请于2010年11月19日之前提交打印稿（注明姓名、班级、学号，使用宋体五号字打印即可）。,谢谢！,案例5年期固定利率贷款，贷款年利率为6，贷款总额为100(百万美元)，借款企业信用等级为BBB级1）借款企业信用等级的转移概率资料来源：标准普尔公司提供的借款人一年期信用等级转移概率矩阵（见下页）,BBB级借款人在下一个年度的信用级别有8种可能状态，其中保持BBB级的概率为8693，违约概率为018，另外3种状态为升级，3种状态为降级。,一年期信用等级转换矩阵,资料来源：IntroductiontoCreditMetricsTM,J.P.摩根,1997,pp.20.,r为财政零息票债券的无风险利率(也称远期零息票利率，可从国库券收益曲线中得到)s是每年的信用价差，它是一定信用等级、不同期限的(零息票)贷款信用风险报酬率，这些数据可从公司债券市场相应的债券利率与国债市场相应的国债利率之差中获得假定借款人在第一年中的信用等级从BBB级上升到A级，这笔贷款第一年结束时的现值或市值便是:,2）对一年后各种可能的信用等级状态下的贷款市值估价,3、计算VAR值贷款未来价值均值=107.09贷款未来价值标准差=2.99假定贷款市值服从正态分布99%置信度下，VAR=2.33=6.97