第八章-信用风险管理

1、第一节 信用风险的概念 第二节 信用风险的计量 一、信用等级计量法 二、信用差额（Credit Spreads）计量法 三、违约概率的计算法 四、期望损失方法 五、VaR分析方法 六、KM V 模型和“违约距离” 七、信用风险财务分析方法 第三节信用风险的管理方法信用衍生品 一、信用风险的定义 信用风险，指受信方拒绝或无力按时、全额支付 所欠债务时，给信用提供方带来的潜在损失，包括 由于借款人的信用评级的变动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。 狭义的信用风险通常是指信贷风险。信用风险一 般分为商业信用风险和银行信用风险。信用风险的 范畴还可以进一步扩展到信用的接受者

2、。例如购买 者或借款方也可能承受供货方或银行带来的风险。 这种风险主要表现在，供货方或银行可能因资金原 因而无法提供商品、服务和使授信方的交易持续进 行的融资活动。 与市场风险相比，信用风险主要特点： 1、离散化、发生概率较低，发生后的损失和影响较大且具有 连锁效应； 2、缺少连续、长周期的历史数据用于量化分析。这一方面由 于信用事件并不是天天发生，另一方面由于当事机构对于 信用风险事件均不愿披露，因为他们担心这些信息会对自 己的信用评级或正在进行中的信用业务产生负面影响。 3、信用风险管理在实践中难以找到诸如久期、基点价值等直 观指标来揭示信用风险的频率和危害。 4、信用风险的损失难以直观估

3、算，在不同的市场、不同的政 策法律环境，不同的对手方以及不同的标的物等情况下， 信用风险损失率均会不同。 5、信用风险往往还具有正反馈放大机制。在信用事件的影响 下，信用风险的承受者本身的资信状况会受到其他相关业 务往来机构的质疑或下调，接受更严格的信用审查机制， 从而处于雪上加霜的处境。这将加重信用风险的破坏作用。 信用风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。 l外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因 素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变 动以及自然灾害等不可抗拒因素。 l内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直 接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小， 这种因素渗透

4、到商业银行的贷款政策、信用分析和 贷款监督等信贷管理的各个方面。 一、一、专家评级系统 1、含义：由相关部门的主管人员和行业资深人士作出违约可能性的判断。 因此，个人经验、主观判断和对关键因素的不同衡量对最后的结果有 非常大的影响。这里主要介绍最为典型的五“C”评级法。 2、五个关键的因素 lCharacter ：衡量公司的信誉、偿还意愿、偿还债务的历史。从经验上 看，公司的成立时间可作为其偿债信誉的代表。公司成立时间越长， 这一指标值就越高。 lCapital：包括所有者权益和股权-债务比； 所有者权益越高，股权-债 务比越低，公司资不抵债的可能性就越小，违约的可能性也就越小， 这些指标值也

5、越小。 lCapacity：偿债能力，可由借款人的收入、利润的波动率刻画；一般 的，借款人收入的波动率越低，利润的波动率越低，说明借款人的经 济状况越稳定，出现无法偿还借款的概率越低。 lCollateral：抵押品。指债务人一旦违约，则债务人拥有对抵押品的优 先要求权。抵押品质量越好，违约可能性越小。 lCycle conditions：经济环境；一般，经济处于上升阶段，该指标值较 大；相反，经济衰退时，该指标值越小。在考察与经济周期紧密相关 的行业时，这一因素在决定信用风险的大小时非常重要。 （1）一致性问题 专家评级系统没有考虑借款人的不同类型对信用评级的影 响； （2）主观性问题 对于

6、不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有 一个客观的评定标准； （3）标准化困难。 这表现为：将专家的决策过程转化为一系列的规章制度需要 相当的时间和精力；编写决策规程及维护系统非常困难，耗 费巨大。 1、两个主要的评级系统 （1） S该值越小, 说明公司到期有偿 还债务的可能性越小,有清盘可能, 该公司信用状况越差。 计算“违约距离”时使用了公司股票的历史交易数据和基 本财务数据, 因而能综合各方面信息, 比较全面地对公司信用 状况作出评价。上市公司股价每天有交易数据, 且定期公布 财务报表, 因而可经常对于公司“违约距离”进行更新, 提供 与公司实际情况符合较好的信用状况指标。另外,

7、 通过分析 “违约距离”和传统信用等级之间的统计关系, 可将不同范 围的“违约距离”映射为不同的信用等级, 因而使该指标和 信用等级指标联系起来。 对任何一个上市的公司,“违约距离”可根据公司历史交易 数据和财务报表中的财务数据来求出,因此, 该方法也同样可 用于我国上市公司的信用状况分析。 (3) 违约率函数 A ltman 认为, 某个时期的违约率应该以该时期内的违 约额与同一时期内的某个基准样本的比较作为基础。 由于违约额与当期应赎回的债券总额直接相关, 考虑 以本期可能会违约的债券总额M (应赎回债券额) 作 为比较的基准样本。设D 为债券的违约额, 定义债券 的违约率P: 违约率可以

8、由历史数据得到, 违约距离由股票和 债务的数据计算得到; 再对一组违约距离和违约率的 数据进行曲线拟合, 就可以确定违约率函数。 在实际应用中, 只要根据公开的数据求出违约距离, 就可以通过违约率函数来估计违约率。 MDP/ l违约距离如何与违约概率联系？ l违约距离如何与债券的评级联系？ l这些计量信用风险的方法有什么特点，它们 有何区别与联系？ 应用VAR 模型计算信用风险模型计算信用风险。假设某一固定利率贷款的本金为100万元，年利率为6%，期限为5年，借款人的信用评级为BBB级。计算贷款的理论VAR要用到借款人信用评级的数 据、信用评级转移概率、违约贷款的回收率、债券市场的信用溢价等。

9、 l信用评级转移矩阵可有历史数据计算得到。借款人的信用可能上升，也可能下降，相应的也就会影响贷款的质量。假设一年内，借款人的信用转移矩阵 如下表所示： l表6.1 一年BBB级借款人的信用转移概率矩阵 l评级AAAAAABBBBBBCCCDefault概率%0.020.335.9586.935.31.170.120.18由于信用评级的变化将会影响投资者要求的信用风险溢价，从而影响贷款的隐含价值。如 果借款人的信用评级下降，投资者要求的信用风险溢价将会上升。从而贷款未来现金流的现值将会下降。若信用评级上升，则效果相反。假设在第一年内，借款人 的信用等级发生了变化。在第一年末，贷款的价值为： l其

10、中，为一年后的远期利率，为以年计的信用风险溢价。I代表到期时间。 l假设一年后的远期无风险利率和信用溢价之和如下： l评级一年期两年期三年期四年期 AAA3.604.174.735.12AA3.654.224.785.17A3.724.324.935.32BBB4.104.675.255.63BB5.556.026.787.27B6.057.028.038.52CCC15.0515.0214.0313.52若借款人的信用等级上 升为A，则将上表中的数据代入前面的计算公式，我们可以得到： l=108.66 l同理，可得到借款人的信用等级变化时，贷款的价值： l第一年末的信用等级贷款的价值AAA1

11、09.37AA109.19A108.66BBB107.55BB102.02B98.10CCC83.64Default51.13 l由上表可见，一年后，若借款人的等级上升到AAA级，贷款的最高市值为109.37万元；若借款人违约，则贷款的最低市值为51.13万元。显然，两者不对称。一般来 说，贷款价值向上波动的范围有限，向下波动的范围较大。正是由于贷款的价值不是对称分布的，信用矩阵方法有两种计算在险价值VAR的方法：1、假设贷款价值 正态分布；2、从贷款价值的实际分布出发。 l计算计算VAR l表6.4分别展示了在5%、1%的置信度下，BBB级贷款的VAR计算过程。 l表表6.4 BBB贷款的贷

12、款的VAR计算计算 l年末可能的等级发生概率新贷款价值与息票之和概率权重与价值的乘积该等级价值与均值之偏差概率与偏差平方的乘积 AAA0.02109.370.022.280.000AA0.33109.190.362.100.0146A5.95108.666.471.570.1474BBB86.93107.5593.490.460.1853BB5.30102.025.41(5.06)1.3592B1.1798.101.15(8.99) 0.9446CCC0.1283.641.10(23.45)0.6598Default0.1851.130.09(55.96)5.6358均值=107.09元，价值

13、的方差=8.9477， 标准差=2.99元 l若资产服从正态分布，则在5%的置信度下，VAR=1.65*=4.93；在1%的置信度下，VAR=2.33*=6.97.若直接从实际分布出发，则在6.77%的置信度下，VAR=107.09- 102.02=5.07；在1.47%的置信度下，VAR=107.09-98.10=8.99；在1%的置信度下，VAR=107.09-92.29=14.80； l一般的，VAR步骤如下： l计算在第一年末的贷款价值的均值，这一数据可通过将所有可能的价值与转移概率相乘得到；在本例中，可计算得到107.09元 l我们需要决定置信度。假设市场状况欠佳的情况，每20年会发

14、生一次，则置信度为5%；若假设市场状况欠佳的情况，每100年会发生一次，则置信度为1%； l计算VAR。由计算可知，贷款价值的方差为8.9477元，标准差为2.99元。根据贷款价值的分布情况计算VAR。在本例中，若贷款的价值是服从正态分布，由统计知 识可知，在贷款价值有5%的可能性小于1.65个标准差，因此，在5%的置信度下，VAR=1.65*=4.93；同理，在1%的置信度下，VAR=2.33*=6.97。但是这样的计算低 估了实际的VAR，这是由于贷款价值的分布是不对称的。若直接从贷款价值的实际分布计算，则由上表我们可以看到，有6.77%的可能性，贷款价值将会小于102.02， 从而在6.

15、77%的置信度下，VAR为5.07（107.09-102.02=5.07）；有1.47%的可能性，贷款价值将会小于98.10，从而在1.47%的置信度下，VAR为8.99（107.09- 98.10=8.99）同理可得，在1%的置信度下，VAR=107.09-92.29=14.80。 lVAR方法可能碰到的问题 l信用转移矩阵； l使用信用转移矩阵，实际上相当于假设信用转移概率服从于一个稳定的马尔科夫过程，也就是说在某一段时间内，债券从当前的信用等级转移到其他信用等级的概 率是与其过去的信用状态无关的。但是，已经有研究表明信用转移矩阵的时间序列是自相关的。 l其次，在我们的计算中，假定信用转移

16、矩阵是稳定的，不变的；而现在已经有研究表明，随着整体经济环境的变化，信用转移矩阵也会随之变化。 lVAR的计算。这里的主要问题是：回收率、信用价差、无风险远期利率的确定。特别是回收率的确定，这需要具体问题具体分析，并且与研究人员的具体判断密切 相关。 信用衍生品（信用工具衍生品）是防范信用相关事件风险的 一种重要的方法。也是推测信用风险发生的概率和损失量的 一种方法。信用衍生品的优点为： 1、能使投资者以较低的交易成本防范信用风险； 2、有非常灵活的结构。例如，一个投资者可能拥有5年期的 企业债券，但它仅关心后两年的信用风险；信用衍生品可以 让投资者将这两年的风险转移出去（转移给其他投资者）。

17、 3、表外业务。衍生产品是表外工具。例如， 互换不是资产也 不是负债。有时，互换中的固定支出一方是净支出，有时， 固定支出一方又是净收入。 根据资产负债表定义的约束，管理者为有创新能力的投资银 行提供了激励，使其发明衍生品，在不使用客户资产负债表 的情况下，将风险转业给他的客户。 象传统的互换一样，总收益互换也有付出和接收两方（ payer and a receiver ）。 在总收益互换，付出的一方将资产总收益付给接收一方，如企 业债券利息收入与价差收入（包括收益与亏损）；作为交换， 接收一方定期支付给付出一方合同规定的支付款 （payments），如 3-month LIBOR加利差 。

18、接收一方不需要在他的资产负债表中拥有这些资产就可以得到 这些资产的收益。 这类交易的付出一方可以在不清算标的资产（卖出标的资产） 的情况下，使用总收益互换保护资产免造信用风险。总收益 互换的管理成本比清算的成本低，而且，总收益互换可以使 银行在不充分了解客户资信的情况下分散信用风险，因为资 产本身是不转移的。 假设Textron公司发行了 10 years期的浮动利率债 券，其票面利率LIBOR + 60bps ；债券当前的价 格为99 ，一个投资者进入了3年互换协议，他 支付的利率为LIBOR + 100bp（3个月交换利息 一次），收入Textron债券收益。 投资者支付的比Textron

19、债息高的原因是市场认为该 债券的价格将上升。 如果互换协议是支付LIBOR + 25bp ，则市场可能 认为该债券的价格将下降。互换既考虑债息，同时 也考虑资本利得。 如果Textron债券的信用等级下跌，债券的价格将下 降，互换接收的一方将遭受损失。 如果Textron债券的信用等级提高，债券的价格将上 升，互换接收的一方将获利。 信用违约互换是一种对现金流支付违约提供防范的方法。 购买信用保护的投资者付给提供者一定的费用，以保证在投资 违约的情况下现金流的获得。这些现金流的获得可以是在互 换协议开始时一次性支付，也可以是在合约的有效期内定期 支付。 信用担保者仅仅在初始投资存在某种程度违约时（如不付利息 或不付本金），才支付给投资者。也就是说信用违约互换是 这样一种工具，即仅仅在违约发生时才支付赔偿的一种工具。 一个违约期权仅保护投资者在投资违约时遭受的损失。 信用 风险期权对投资者的保护非常广泛，包括对信用等级变化 (如，从 A 到