信用风险量化模型比较分析[向上文苑]

1、信用风险量化模型比较分析吴 军 张继宝内容提要：近 年来，信用风险量化日益受到重视，并逐渐向模型管理方向发展。目前正式对外公布的、有影响力的信用风险量化模型主要有四个。本文在简要介绍四大模型 的基础上，对其进行比较分析，并进一步探讨信用风险量化模型在中国的应用问题。关键词：信用风险量化模型 模型比较 模型应用 中图分类号： 文献标识码：施工建设迄今为止，世界著名的中介机构和金融机构向公众公布的、比较有影响力的信用风险量 化模型主要有以下四个： 摩根的信用度量术 模 型 （ ） 、 公 司 的 模 型、瑞士银行金融产品开发部的信用风险附加 模型（ ）和麦肯锡公司的信用组合 观点模型（ ）。其中信

2、用度 量术模型和 模型是基于默顿的期权定价理 论构建的，信用风险附加模型是应用保险经济 学中的保险精算法构造的，而信用组合观点模 型的构建则采用了将宏观经济变量和单个债务 人的信贷质量联系在一起的计量经济学方法。 在巴塞尔新资本协议正式公布的背景下，对这 些模型作一比较分析，不无现实意义。一、信用风险量化模型概述近 年 来 ， 信 用 风 险 量 化 模 型 在 国 际 金 融 界，尤 其是银行界 得到了高度 重视和 快速发 展。下面我们对上述四大模型进行概括介绍。信用度量术模型信用度量术模型是由 摩根及美洲银行、 公司、瑞士联合银行等金融机构于年推出的，旨在提供一个在风险价值框架内估 计信用

3、风险的方法，用于诸如贷款和私募债券等非交易性资产的估值和风险计算。模型的核心思想是组合价值的变化不仅受到债务人违约 的影响，而且也会受到债务人信用等级转移的 影响。信用度量术模型属于盯市类模型，该类 模型将信用风险与债务人的信用等级转移联系 在一起，通过度量资产组合价值来确定信用风 险的大小，模型的输出结果是资产组合的风险 价值。模型模型是由 公司 现已经被穆迪公 司收购 开发的一种违约预测模型，它将信用风 险与违约联系在一起，并仅通过违约概率来估 计信用风险。 模型利用默顿的期权定价理 论，将公司资产看作是公司债务的期权，当公 司资产价值少于短期债务加上 长期债务 时，债务人就会违约。模型认

4、为公司资产的市 场价值低于其总负债价值是对公司破产而不是 公司违约的准确度量。信用风险附加模型信用风险附加模型是瑞士银行金融产品开 发部于 年开发的信用风险管理系统，它应 用保险经济学中的保险精算方法来计算债券或 贷款组 合的损失分 布。该模型 是一种 违约模 型，只考虑债务人对债券或贷款是否违约，并 假定这种违约服从泊松分布，与公司的资本结作者简介：吴军，男，经济学博士，对外经济贸易大学金融学院院长、教授、博士生导师；张继宝，男，满族，对外经济贸易大学金融学院硕士研究生。构无关。在风险期末，信用风险附加模型以风险价值 法来估计组 合损失以及 所需的 经济资 本。模型使用一个连续随机变量来描述

5、某一信 用等级客户的违约风险。也就是说，客户的信 用等级是随着时间的变化而变化的。此模型利 用违约率的波动性来描述违约相关性，进而生 成贷款组合的损失分布。信用组合观点模型信用组合观点模型是由麦肯锡公司应用计 量经济学理论和蒙特卡罗模拟法，于 年 开发出的一个多因素信用风险量化模型，它主 要用于信贷组合风险的分析。该模型将违约及 信用等级转移概率与利率、经济增长率、失业 率等宏观经济变量联系在一起。它假设在经济 衰退时期，违约和降级概率要高于相应的历史 平均水平，而在繁荣期的结果正好相反。该模 型基于经济状况和风险期的组合损失分布来生 成违约（转移）概率分布，而经济资本则基于 风险价值法来计算

6、。二、四大模型比较分析从表面上看，这些模型具有不同的前提假 设、分布特征、函数形式以及组合损失的计算 方法。而实际上，这些模型除概率分布选择不 同外，其基本理论结构是相似的。或者说，从 模型构建思想来看，四大模型存在着共同点， 即除了 模型之外，其他三个模型都是应用 风险价值法。但是，在计算过程方面，信用度 量术模型通过资产价值、 资产价值变动 标准 差 、资产回报关系和资产相关性来构建资产价 值分布函数， 模型通过预期违约率、资产 价值和资产回报关系生成信用损失分析函数， 信用风险附加模型是通过资产风险估计、资产 组合和组合损失分布得出信用损失分布函数， 而信用组合观点模型则根据宏观经济状况

7、和风 险期的组合损失分布来构建信用分布函数。虽然四大模型应用不同的方法来测算信用 损失程度，但四大模型所需的基本要素是相同 的，都是违约率（ ）、违约暴露（ ）、违约损失 率（ ）和风险集中度（ ），但四个模型对四个基本要素的处理方法是存在差异的：在违约率估计方面，信用度量术模型选 择的是企业信用评级法，而 模型则采用风 险中性概率法；信用风险附加模型选择的是泊 松分布法，而信用组合观点模型则采用蒙特 卡罗模拟估计法；在违约风险暴露的估计方面，四大模型 的差异不大。除了信用度量术模型对债券采用本 金来估计风险暴露之外，四种模型都是根据债务 人的特征来估计信贷资产的风险暴露程度；在违约损失率的方

8、面，除了 模型 直接估计违约损失率之外，其余三个模型都是 先通过估计违约回收率来计算违约损失率；在风险集中度分析方面，信用度量术模 型和 模型都通过资产收益关系来度量，信 用风险 附加模型是 通过违约概 率标准 差来度 量，而信用组合观点模型则是通过组合分散化 方法来度量。在数据要求、数据的可得性和计算复杂程 度等方面，这些模型也是不同的。其中：信用度量术模型的要求最高，它需要长 期的跨行业数据组。这对于一些国家，尤其是 像中国这样的转轨经济国家，获得这些数据是 很困难的；同时，该模型严格依赖于由评级公 司提供的信用评级、国家和特殊行业指数以及 股票交易数据，这意味着应用该模型的银行需 要支付

9、较高的成本。模型在估计违约概率时也需要历 史数据，但是它强调的重点在于公司自身的特 征。银行应用该模型时需要使用客户的资本结 构和债务等信息，此类数据可能较易获得，尤 其是公司客户与大的私人客户。信用组合观点模型的应用可能由于行业 数据，特别是违约数据的不可得而受到限制。信用风险附加模型只要求风险暴露水平 和债务人的违约概率等输入数据，这些因子可 以被每个决定使用此模型的银行估计出来。通过以上分析可知，上述四大模型代表了四 种不同类型的信用风险度量方法，它们具有不同 的要素处理方法、数据要求和测算过程。这些特 征将决定四大模型各自具备不同的优点与局限。信用度量术模型的优点在于其第一次将信用等级

10、转移、违约率、违约回收率、违约相关性纳 入了一个统一的框架来度量信用风险。该模型适 用于商业信用、债券、贷款、贷款承诺、信用证、以 及市场工具（互换、远期等）等信贷资产组合的风 险计量。该模型的局限在于：关于处于同一等级内的公司具有相同的 违约及等级转移概率的假设与实际情况不一定 相符；该模型假设无风险利率是事先决定的， 这将导致其对市场风险和经济环境的变化不敏 感；该模型通过股权回报关系来估计资产回 报关系，而这可能导致不精确的估计。模型的优点在于其将违约与公司特征 而不是公司的初始信用等级联系在一起，使其 对债务人质量的变化更加敏感；同时，它通过 股票价格来测算上市公司的预期违约概率，因

11、而市场信息也能被反映在模型当中，使其具有 一定的前瞻性，模型的预测能力较强；并且， 由于该模型使用的变量都是市场驱动的，表现 出更大的时变性，因此持有期的选择比信用度 量术模型更加灵活。该模型的局限在于：关于公司资本结构的假设过于简单。实 际上，在贷款期限内公司资本结构发生变化的 可能性很大；由于违约距离与预期违约率之间的关系 是基于美国数据得到的，并且这种关系映射方 法还没有得以充分论证，因此在美国之外的国 家运用该模型要依赖特定环境中应用此关系的 可行性；模型关于资产组合高度分散化的假设也 是不太合理的，如果此条件在现实环境中得不 到满足，则 模型就会错误估计所需的经济 资本；该模型假设利

12、率是既定的，这样利率风 险就得不到体现。信用风险附加模型的优点在于，它只要求 有限的输入数据，基本上只有贷款组合中各组 的贷款违约率、违约率波动率和风险暴露，因 此贷款损失很容易计算。其局限在于：模型对于单项债务人的违约率没有详细阐述，而它们却是模型的基本输入因子； 信用风险附加模型没有考虑债务人的特征及市场风险； 模型忽略了债务人信用等级的变化，并假定每笔贷款的信用风险暴露在计算期间内固 定不变，而这与实际情况不符。信用组合观点模型假定在风险期末经济将 处于繁荣和萧条两种状态，据此来计算组合的 损失分布，因此该模型更适用于对投机级债务 人的信用风险度量。该模型的优点在于其将各 种影响违约概率

13、和信用等级变化的宏观因素纳 入了自己的体系之中，并且给出了具体的损失 分布，能够刻画回收率的不确定性和因国家风 险带来的损失；对所有的风险暴露都采用盯市 法，更适用于对单个债务人和一组债务人进行 信用风 险度量。该 模型可以应 用于不 同的国 家、不同的行业。该模型主要局限在于：模型对企业信用等级变化进行了调整， 而该调整是基于银行信贷行业积累的经验和对 信贷周期的主观判断，因而会导致调整的客观 性下降；模型关于违约事件与宏观经济因素的相 关关系是一个过于牵强的假设，并且未考虑微 观经济因素；模型的应用还需要国家和行业大量的长 期数据，如果模型中包含的行业越多，关于违 约事件的信息就会变得越少

14、，模型的应用就会 受到限制。四个风险度量模型不同局限性的存在，决 定了它们适用对象，即：信用度量术模型和 模型适用于对公司 和大的私人客户信用风险的度量，信用风险附加 模型适用于银行对零售客户的信用风险度量，而 信用组合观点模型适用于对对宏观经济因素变 化敏感的投机级债务人的信用风险度量。三、信用风险量化模型的应用银行的信用风险问题与企业的生产经营状 况密切相关，而后者又与经济的均衡机制、发展水平相联系。在资源约束型短缺经济中，旺盛的需求受到生产能力的约束，企业所面临的主要问 题是资金短缺，因而对银行的资金依赖性很强。 只要能够获得资金、实现投资的增加，企业就能 够扩大生产能力、获得投资收益。

15、供给的短缺保 证了资金的使用效益，相应地保障了信贷资金的 安全性，银行经营管理的重点自然就置于盈利性 方面；而在需求约束型过剩经济中，一方面生产 力水平高度发展、生产能力迅速扩大，另一方面 实物资源与货币资本充分积累，使得旺盛的生产 能力受到需求的约束，企业对银行的资金依赖性 减弱，经常性的产品过剩又导致企业的经营风险 加大，银行所面临的信用风险也逐渐增强，银行 经营管理的重点自然就转向安全性方面。年 月 日，巴塞尔新资本协议正 式对外公布，新协议是建立在风险计量和风险 管理技术基础之上的，它不仅要提高风险敏感 度，而且还要把风险敏感度与提高大银行的风 险计量和管理方法联系起来。也就是鼓励银行

16、 应用高级内部评级法和高级计量法对信用风险 进行度量，而信用风险量化模型就是高级计量 法的一个重要方面。那么信用风险量化模型的 应用将会对银行资本金要求产生哪些影响呢？ 下面我们首先以花旗、 摩根为例对其进行分 析。实际上，上述四大信用风险量化模型的开 发都是源自于银行的具体业务实践。由于保密 或者银行各自的客户特征等原因，主要的国际 化银行普遍没有公布其应用上述某一具体模型 的结果。花旗、 摩根等以美国为主的国际化 银行都根据自己的业务特征开发出适用于本银 行的信用风险量化模型，这些模型或者是上述 某一模型的改进、或者是根据上述某一模型的 思想开发的新模型，因而其测算结果可以成为 四大模型的

17、比较基准。在此，我们通过花旗、 摩根应用自开发的信用风险量化模型度量资 本金水平的结果来说明信用风险量化模型的应用将为银行资本金节约带来的益处。 年末，花旗应用信用风险量化模型得出的理论资本金需求水平是 亿美元，而其 实际资本金（核心资本加上附属资本）数量是亿美元。 摩根的理论资本金和实际资本金水平则分别是 亿美元和 亿美元。也 就是说，巴塞尔新资本协议中提倡的信用风险 量化模型的应用将会对以花旗、 摩根为代表 的国际化银行产生积极的影响，这些银行将在 很大程度上节约其稀缺的资本金，将剩余资本 用于扩大资产规模，进行兼并收购等行为。从中国的情况看，经济的均衡机制正处于从 资源约束型向需求约束型

18、转变的过程之中，中国 的银行业也面临着由效益管理为主转向以风险 管理为主。我国 多年的金融改革取得了显著 成绩，但是在银行、特别是四大国有银行商业化 改革过程中，风险管理一直是薄弱环节。国有商 业银行不良资产居高不下这一沉重包袱已经成 为制约我国金融改革和发展进程的重要障碍，其 中固然有制度和观念上的根源，但风险管理技术 的陈旧落后也是重要原因之一。而要有效地防范 和化解风险，就需要借助于信用风险量化模型对 所面临的风险在量上有一个比较准确的度量和 判断。信用风险量化模型将定性分析与定量分析 相结合，当企业信用等级、财务状况等信用风险 指标发生较大变动时，能够自行报警予以提示。 信用风险量化模

19、型的比较分析所推出的结论，向我们展示了不同类型模型的适用对象、 获得数据的难易程度、工作步骤的繁简程度、 量化结果的可靠程度等一般性特征。然而，由 于经济制度、金融发展水平等方面的差异，对 于上述信用风险量化模型能否适用于我国商业 银行的信用风险管理实践，尚需进一步讨论。 下面我们对模型的可借鉴性进行分析。信用度量术模型依赖于银行的内部评级系 统，或者著名外部评级机构的评级结果。花旗、摩根等大型国际化银行都对贷款资产进行内 部评级，据此来计提坏账准备金以及衡量资本充 足率水平。然而我国的信用评级制度不健全，银 行内部的评级体制仍然处于初步发展阶段，外部 的评级机构的信用评级也是近几年才开始，还

20、没 有形成长期的企业评级数据库。另外，我国债券 市场尚不发达，还没有形成合理的基础利率，而 基础利率是计算贷款现值的重要因素。也就是 说，在目前的状况下，信用度量术模型的直接应用仍然存在一定的局限性。但是中国的信用体系正在逐步建立，银行内部评级系统以及外部评级 机构都在不断发展。随着各项条件的具备，该模 型应用的可能性会越来越大。从国际经验来看， 该模型将风险价值 方法应用于信用风险度量的 方法将有利于我国商业银行准确合理衡量准备 金和经济资本水平。模型需要有效的股票市场数据，但我 国的股票市场由于历史短，投机气氛浓厚、上 市公司信息质量不高、股权分割等因素导致目 前的资本市场的效率很低，上市

21、公司的股票价 格常常背离公司的实际价值，上市企业的市场 价值难以被准确衡量。但资本市场作为重要的 资源配置场所，已经得到国家的高度重视，并 在不断的完善。随着中国资本市场由无效市场 向有效市场的转变， 模型在中国应用的条 件也会逐渐具备。而且随着上市公司数量的增 加，该模型的应用范围也会逐渐扩大，并在商 业银行的信用风险管理中发挥重要的作用。贷款独立性是信用风险附加模型的重要假 设前提，而我国国有商业银行贷款之间的相关性 较大，这严重影响了该模型的直接应用。但中国 政府一直把国有商业银行作为金融改革的重要 对象，并于 年通过财政部向中国银行和中 国建设银行分别注资 亿美元，积极促进两家 银行争取在年内上市。上述举措无疑会在很大程 度上