信用风险评级技术概述及几点建议—汤军

信用风险评级技术概述及几点建议—汤军
信用风险评级技术概述及几点建议—汤军

信用风险评级技术概述及几点建议

■文 \ 汤军

摘要:本文根据信用风险评级技术的特征将其发展历程分为三个阶段,然后简要阐述了三者的关系并依次概述了每个阶段的代表模型及其主要特征,在此基础上本文认为各阶段模型不是替代与被替代的关系,而是共存相生的关系,各类模型均有应用特点和不足之处,需在实际工作和研究中不断深化与改进。

关键词:信用风险评级技术模型信用VaR

Abstract: Credit risk rating of this article is divided into three stages in accordance with the characteristics of technology development, and then brie?y elaborated the relationship of the three and followed by a overview of the representative model of each stage and its main features. On this basis we believe that coexistence of mutual relationship instead of alternative is the relationship between various stages of the model in this article, different models have their own characteristics and de?ciencies which need deepen and improvement in practical.

Keywords:credit risk Rating Technique Model Credit VaR

信用风险是指交易对手(比如借款人、债券发行人等)直接违约或者信用质量下降导致信用资产价值受损的可能性,是一种广泛存在的金融风险。由于信用风险是银行业面临的主要风险,研究者很早就开始对信用风险评估技术进行研究并保持较好的连续性。随着银行、资本市场等金融业的不断发展,信用风险评估技术也不断更新与升级,表现出从基于经验分析、定性判断到基于定量技术、模型分析的发展趋势,研究方法不断呈现数量化、复杂化和高度化等特征。

一、评级技术的发展及相互关系

纵观信用风险的研究,评级技术的发展历程按时间顺序大致可以划分成三个阶段:第一阶段是传统信用风险评估技术阶段,第二阶段是基于统计原理的数学模型阶段,第三阶段是现代计量风险模型阶段,在此发展过程中,评级技术的定量特征不断体现,复杂程度不断提高,性能也不断得到改善。

尽管从时间纬度和模型的复杂程度来看,评级技术的发展可以归结为三个阶段,但这三个阶段的评级技术(模型)不是淘汰和替代的关系,而是并存和相互促进的关系。传统风险评估技术和基于统计原理的数学模型主要是针对单个评级对象进行的信用风险评估,而现代信用评估技术更多是针对信贷组合(多个受评对象构成的整

体)的信用风险进行评估。传统信用风险评估技术是评级技术发展的基础,基于统计原理的数学模型则是在应用传统评估技术获得大量历史数据(样本)基础上的归纳和总结,而现代信用风险计量模型更多地是对前述评级结果和历史数据的直接应用。

事实上,评级技术的上述划分主要是从时间顺序和模型特征两个角度来看的,对于每个阶段的评级技术,其自身还存在不断优化升级的过程,并表现为评级技术发展的重要方面。尽管穆迪、标普和惠誉三大评级机构均拥有性能优良的信用风险计量模型,但目前仍以传统评级技术为主对单个受评对象进行信用评估就很好地说明了三者并存和相互促进的关系。

二、传统信用风险评估技术

传统信用风险评估技术主要指评级专家基于既定的评级分析框架,凭借相关知识和经验积累,采用以定性分析为主,定性分析与定量分析相结合,分析受评对象信用风险的方法集。该类评估技术的特征是在一定的分析框架下,依赖信用分析人员的专业知识和经验积累,通过综合考察受评对象的定性信息(如行业状况及趋势、经营管理能力)和定量数据(如反映公司经济和财务状况的会计数据)而得出。

此类方法中,一种比较有代表性的方法是基于专家经验的打分法。由于在信用信息综合的过程中,不同专家对同一受评对象各方面信息的重要程度和不协调情况可能会有不同看法,为保障评级结果的稳定性和一致性,需要将有关信息标准化,确定信用评估的分析框架、量化指标的等级范围以及各类信息综合的规则,进而形成基于专家经验的评分法。信息综合规则一般指各方面信息在信用评估中权重,在此过程中,各种权重赋予方法将被采用(比如,层次分析法)。基于专家经验的打分法包含评估框架、量化范围和指标权重三个关键方面,其专家经验既体现在整个评估方法的获得上,也体现在依据该方法的具体评估过程中。商业银行广泛使用的5C分析法就是专家经验打分法的具体应用,其主要思想是通过对受评对象道德品质(Character)、还款能力(Capacity)、资本实力(Capital)、担保(Collateral)和经营环境条件(Condition)五个方面进行全面分析,然后按照一定的评判标准和权重将五方面信息进行综合与判断,以得出借款人的信用质量并授予相应的贷款额度,其中,评判与综合两个环节对评估专家的知识和经验较为依赖,也体现出一定的主观随意性。

另外一种具有代表性的方法是被评级机构普遍采用的专家评审法,即评级框架+专家分析+评审会制度。以鹏元资信评估有限公司公司债评级为例,该公司在评估之前制定了公司债评级方法体系,规定了评级分析的框架(详见图1),各个环节的分析重点和逻辑关系,并给出了财务指标量化的评判标准,形成了统一、规范的分析框架。信用分析师依据上述分析框架,结合公开资料和实地调研收集的证据和非公开资料,凭借自己的知识和经验,对债券的信用风险进行初步评判并形成评级报告。评审委员会针对评级专家的分析结果进行逐项审核,综合各种因素、集体智慧和专家意见而得到评级结果,从而全面反映受评对象的风险构成,保障信用风险评估结果的准确性、客观性与一致性。在此过程,评级机构一般还会利用评级操作系统进行同业比较并运用各类模型进行压力测试和结果检验,以谨慎地给出结论。该评级辅助系统在一定程度上能够防范主观判断的随意性和波动性,进一步保障评级结果的一致性。当然,各评级机构的评级方法在上述统一的评级框架下会存在较大差异,主要表现在风险因素鉴别、指标体系构造、同业数据积累、指标参照标准、评级检测模型等诸多方面。

传统信用评估方法的最大优点是可以充分利用难以定量化的定性信息,有利于保障信用分析

的灵活性、全面性和前瞻性,缺点是较为依赖评估专家的知识和经验,评估结果具有一定的主观性和随意性,并容易产生集体倾向性。但穆迪等国际评级机构历史评级结果的违约率数据表明该方法运行得好是能够保障评级结果准确、稳定和一致的。

图1

:鹏元资信公司债评级框架

资料来源:鹏元资信网站(https://www.360docs.net/doc/8617055893.html,)

三、基于统计原理的数学模型

基于统计原理的数学模型主要有多元判别模型、逻辑斯蒂模型和神经网络模型等,像著名的Z 模型就属于多元判别模型。尽管各类统计模型在表现形式和模型特征上存在很大差异,比如,Z模型是线形模型,逻辑斯蒂模型属于非线性模型,而神经网络模型是没有显式的函数表达形式,但他们在本质上是相通的,都可归结于模式识别问题,即通过分类技术用数学模型的形式将历史经验提炼出来。

具体而言,历史经验就是大量已经辨明信用状况的样本,比如已经通过违约率检验的受评对象,或者简单的已出现违约和未出现违约的企业。通常来说,样本按其信用质量可分成好坏两类,由于不同类别的样本在某些特征或者特征的组合上会存在显著差异,即存在某些特征或者特征组合能对其信用质量进行有效区分,这些特征或特征组合就所要寻找的类别分界线,即所谓的模型。比如,Altman(1968)基于财务指标体系所开发出的信贷分析模型——Z模型,就是利用66家美国制造业企业1相关数据,运用多元判别分析法,结合统计判断标准,筛选财务比率指标构造而成的,Z模型事实上就是所寻找的分类边界。因此,基于统计原理的数学模型就是在上述样本的基础上运用统计模型去反复寻找特征组合即分界线的过程,不同的统计方法所得到的分界线在形式上是明显不同的。所得到的分界线——模型是否可接受和拿来运用,主要看该模型对建模样本以外的样本(验证样本)的预测能力,如果预测效果即准确性和稳定性能够被接受的话,那么该模型就是所要构建的模型。

基于统计原理的数学模型还可以对信用质量进行更为细致的划分,而不仅仅是作好坏划分,但其前提是必须具备已经划分类别的大量样本。需要大量已经辨明信用质量的样本的事实说明,基于统计原理的数学模型的建立其实是对传统评级经验的归纳和总结。该类模型的好处是模型一旦建立,可以比较迅速的分辨出受评对象的信用质量,而不受人的主观因素的影响,但关键是样本必须具备良好的代表性,参与建模的特征必须具备足够的稳定性。因为,模型对样本非常依赖,样本代表性越强则模型的预测结果就会越准确、越有效,而建模特征(变量)如果容易发生变化,归纳出来的模型也容易失去时效。上述特征意味着该类模型间隔一定的时间必须进行必要检验和修正,另一方面,该类模型在定性特征的处理、灵活性以及前瞻性等方面也还有所欠缺,但不管怎样,该类模型在实际工作中有着广泛的应用。

总而言之,基于统计原理的方法都是通过实证分析获取最佳预测变量,并结合最小误判准

注1 Altman的样本来源为1946年至1965年期间提出破产申请的33家企业和相对应的33家非破产企业。

则来构建分类模型,被称为“粗暴的经验主义方法”(Freedman,1995),但在目前可能是最有效的方法,也是国际金融界和学术界视为主流的方法2。现阶段,国内对信用风险的研究主要集中在这方面,即利用评级机构评级数据库或者银行数据库来建立适合我国国情的信用评级体系和评级模型。

四、现代信用风险计量模型

现代信用风险计量模型是在严格理论假设的基础上,综合运用现代金融理论建立数学模型,并运用大量数据进行参数估计和实证检验而得到的,其目的主要是分析信贷组合或者说集合资产的信用风险,而不是分析单个对象的信用风险。目前,现代信用风险计量模型主要代表有CreditMetrics模型、麦肯锡模型、KMV模型和CSFP 信用风险附加计量模型等四类。

CreditMetrics模型展现了计算信贷资产组合信用VaR(Value-at-Risk)的完整框架,并给出边际信用VaR的概念来动态管理信贷组合。该模型认为违约和降级都会导致信用资产价值受损,并通过收集信用资产的信用评级,评级转移矩阵(包括各信用级别的违约率)、违约回收率、债券市场信用风险价差等数据资料,计算出贷款组合的未来价值分布,进而得出VaR值。由于多个资产联合转移概率无法通过历史数据统计出来,CreditMetrics模型利用适当修改的默顿(merton,1975)模型,通过蒙特卡罗模拟法来预测联合转移概率,进而得到信用资产未来价值的分布和信用VaR。

麦肯锡模型沿用CeditMetrics的基本框架,通过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建立模型化关系,以有条件转移矩阵取代以历史数据为基础的无条件转移矩阵,并求出对经济周期敏感的VaR

注2 管七海,信用违约概率测度研究:文献综述与比较,世界经济,2004年第11期值。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固定不变的缺点。

KMV模型是一种基于市场信息的模型,其理论基础是Black-Scholes的期权定价模型。KMV模型首先假定受评企业具有最简单的资本结构,将公司股票损益看成一份欧式看涨期权,联立Black-Scholes期权定价公式与Ito's引理,通过公司股票市场数据和简单的财务数据就可以求解出公司的资产价值及其波动标准差,进而得出违约距离。KMV公司发现以此计算出的违约距离与历史违约概率具有很强的对应关系(见图2),并以此反推出企业的信用级别,并以此为基础给出计算信用VaR的方法,基本框架与CreditMetrics模型类似。图2:KMV模型违约概率与历史违约概率的对应关系

资料来源:根据公开资料整理

CSFP信用风险附加计量模型是一种基于保险精算原理的违约模型。该模型认为信用降级不会给信用资产带来损失,只考虑信用资产违约和不违约两种状态。它不再将违约看成是公司资产价值决定的内生事件,而看成是外生的不可预知事件,不分析违约的原因。该模型将每一笔信用资产的违约与否视作小概率事件,在泊松分布假设下,通过历史数据估计泊松分布参数,并结合违约回收率数据得到一定期间内信用资产组合的预期损失分布。在此过程中,模型通过将风险暴露按数量大小划分成不同的频段,以提高风险度量

信用风险评级技术概述及几点建议

的精确程度。

总体而言,上述现代计量风险模型可以分成两类,一是结构模型,另一是简约模型,前者将资产价值看成是引起违约的唯一不确定因素,后者将违约假定为外生的遵循泊松分布的过程。两类模型的假定前提均与实际情况不太符合,结构模型认为违约是可以预期的,不存在短期信用风险,而简约模型则忽略了受评对象资本结构等内生因素对违约的影响,均存在较大的改进空间。另一方面,现代信用风险计量模型都需要事先确定模型参数,模型参数基本是通过对历史数据的拟合得来的,而模型参数的较小变化常常引起模型结果的较大差异的现象表明模型结果对历史数据(样本选择)、参数估计与选择的依赖性强,模型在使用过程中还存在一定的参数风险。然而,由于该类模型主要建立在大量评估对象的基础上,所提供的风险度量能够满足金融机构在精度和量化等方面的需求并保持良好的稳定性,进而为金融机构进行信用风险管理和决策提供决策依据,在实际信用风险管理工作中具有重要的应用价值。

五、几点结论

通过对信用评级技术的发展历程和几种主要模型的深入了解,我们可以得到以下几点结论:一是每种模型都各有特点,他们之间不是替代与被替代的关系。因此,我们在使用某种模型的过程中可将另外的可配套模型结合起来,做到优势互补,提高评级的质量。特别是专业的评级机构,在坚持以传统评级方法为主的同时还需要开发多种配套模型来增强信用分析的质量和扩大评级结果的应用范围,以更好地保障评级质量的准确性和一致性,更快地推动评级结果在组合风险管理中的应用。

二是没有一个模型可以达到成熟完美的程度,它们均存在着这样或那样的弱点,尚须进一步的改进和完善。同时,再完美的信用风险模型也仅仅是进行信用风险分析的工具,任何复杂的数量分析都不能代替风险管理中的经验判断,传统信用风险评估技术的完善仍然十分重要。况且现有的信用风险模型还未达到完美的程度。

三是信用风险模型有特定的适用范围和对象,不能照搬。现代信用风险模型的建立需要大量的样本进行参数估计,例如违约概率、违约回收率、信用等级转移概率等等,这些参数的估计和模型效用的检验是以历史经验数据为基础的,数据的区域性和代表性决定了模型具有特定的实用范围。

因此,我国的专业评级机构既要继续重视传统评级方法的完善,也有必要构建大型的违约数据库来推动和完善信用风险模型方面的研究,不能照抄照搬国外,为我国市场经济下的信用建设作出贡献。

参考文献:

[1] 龚朴何旭彪,信用风险评估模型与方法最新

研究进展,金融管理 2005年第5期

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与比较,世界经济,2004年第11期

[3] Michel Crouhy. Dan Galai. Robert Mark,

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risk models, journal of Banking & Finance, 2000.24

[4] 张榆鄢涛,信用风险度量之结构模型和简化

模型的比较与融合,福州大学学报2007年

第4期

第三章 信用风险管理-客户信用评级.

2015年银行业专业人员职业资格考试内部资料 风险管理 第三章 信用风险管理 知识点:客户信用评级 ● 定义: 商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价,反映客户违约风险的大小。客户评级的评价主体是商业银行,评价目标是客户违约风险,评价结果是信用等级和违约概率。 ● 详细描述: 一、违约: (1)定义:根据巴塞尔新资本协议的定义,当下列一项或多项事件发生时,债务人即被视为违约: (2)债务人对于商业银行的实质性信贷债务逾期90天以上。若债务超过了规定的透支限额或新核定的限额小于目前余额,各项透支将被视为逾期。 (3)未来面临同样的本息还款的要求,在期望收益相等的条件下,收益波动性高的企业更容易违约,信用风险较大。 二、违约概率: (1)定义:借款人在未来一定时期内发生违约的可能性。 (2)在巴塞尔新资本协议中,违约概率被具体定义为借款人内部评级1年期违约概率与0.03%中的较高者,巴塞尔委员会设定0.03%的下限是为了给风险权重设定下限,也是考虑到商业银行在检验小概率事件时所面临的困难。 (3)违约概率的估计包括两个层面:巴塞尔新资本协议要求实施内部评级法的商业银行估计其各信用等级借款人所对应的违约概率。 (4)据监管机构的要求,商业银行采用信用风险内部评级法高级法应当自行估计违约概率、违约损失率、违约风险暴露、有效期限 三、客户信用评级的发展 从国际银行业的发展历程来看,商业银行客户信用评级大致经历了专家

判断法、信用评分法、违约概率模型分析三个主要发展阶段。  (1)专家判断法:是商业银行在长期经营信贷业务、承担信用风险过程中逐步发展并完善起来的传统信用分析方法。专家系统在分析信用风险时主要考虑两方面因素:与借款人有关的因素、与市场有关的因素。 1、与借款人有关的因素: 1)声誉:如果该借款人过去总能及时、全额地偿还本金与利息,那么他就具有良好的声誉,也就能较容易或以较低的价格从商业银行获得贷款。 2)杠杆:借款人的杠杆或资本结构,如果贷款给杠杆比率较高的借款人。商业银行就会相应提高风险溢价。 3)收益波动性:收益波动性高的企业更容易违约,信用风险较大。 2、与市场有关的因素: 1)经济周期:经济周期对于评价借款人的违约风险有着重要的意义。 2)宏观经济政策:对行业信用风险分析具有重要作用。 3)利率水平:高利率水平表示中央银行正在实施紧缩的货币政策。 3、常用的专家系统: 1)5Cs:品德、资本、还款能力、抵押、经营环境。 2)5Ps:个人因素、资金用途因素、还款来源因素、保障因素、企业前景因素。  (2)信用评分法 1、信用评分模型是一种传统的信用风险量化模型,利用可观察到的借款人特征变量计算出一个数值(得分)来代表债务人的信用风险。并将借款人归类于不同的风险等级。对个人客户而言,可观察到的特征变量主要包括收入、资产年龄、职业以及居住地等;对法人客户而言,包括现金流量、财务比率等。(定量与定性因素,定量主要是财务数据,定性如对行业的判断、客户在行业中的定位、企业经营管理层) 2、信用评分模型的关键在于特征变量的选择和各自权重的确定。目前,应用最广泛的信用评分模型有:线性概率模型、Logit模型、

现代信用风险管理度量模型比较

2007年第2期 科技管理研究Science and Technol ogyM anage ment Research 2007No 12 收稿日期:2006-04-05,修回时期:2006-05-29基金项目:国家自然科学基金资助项目(70371029) 文章编号:1000-7695(2007)02-0126-03 现代信用风险管理度量模型比较 熊志斌,李荣钧 (华南理工大学工商管理学院,广东广州 510640) 摘要:对目前国外主流的信用风险管理度量方法进行了评述,比较了各方法的原理及各自的优缺点,分析了这些方法在目前我国信用风险管理条件下的适用情况,指出基于人工智能技术的信用风险模型在我国信用风险管理中应该引起更多的重视。 关键词:信用风险;随机波动模型;统计计量模型;人工智能中图分类号:F832146 文献标识码:A 信用风险是金融市场中最古老的也是最重要的金融风险形式之一,同时也是巴塞尔资本协议中所提到的银行及金融机构所面临的三大风险之一。银行和金融机构的信用风险是指由于借款人或市场交易对手的违约而导致的损失的可能性。更一般地,信用风险还包括由于借款人信用评级的降低导致其债务市场价值的下降而引起的损失的可能性(王春峰,2001)。正因如此,对信用风险的分析度量也就成了银行和金融机构关注的重点。 20世纪90年代以来,金融机构资产状况日益多样化,尤其是近年来信用衍生产品突飞猛进的发展,使得信用风险的管理更加复杂和困难,传统的信用评估方法(比如专家判断法(5C 法)等)已不能满足人们的需要。银行和金融机构迫切需要更有效的计量工具来帮助和支持其进行复杂的信用风险管理(Caouette J 1B 等,1998)。因此用于信用风险度量的新方法开始不断涌现,国外发达国家的信用风险度量与管理的方法已经由定性为主转向定量为主,而且越来越注重建立技术性很强的数学模型。就定量模型而言,虽然可以有许多不同的分类方法,但基本上是按研究方法分为以下三类:基于Metr on 期权理论的随机波动模型,基于统计分析方法的信用风险模型以及基于人工智能技术的信用风险模型。目前我国金融市场仍处在新兴发展阶段,使用的信用风险管理计量工具仍以传统的比例分析为主。与国外相比,定量研究部分还远不充分。因此,比较和分析国外主流信用风险管理模型,对我国银行和金融机构的信用风险管理有着重要的现实意义。 1 基于Metr on 期权理论的随机波动模型 这类模型需要考虑公司的资产价值,是一种建立起包括利率和公司特征变量在内的动态变化的模型。最初由Mert on (1974)提出,他假设一简单的公司资本结构,公司仅发行一种零息债券,当公司资产价值低于债券面值时,公司将发生违约。通过设定违约临界点,计算公司资产价值低于该临界点的概率,以此作为公司的违约概率。临界 点是与公司债务相关的外生变量,而公司市场价值的波动是以随机微分方程来描述的。此类信用风险模型可分为两种:一种是结构化模型,该模型直接对资产价值的动态过程、资产结构、债务结构进行假设,并计算出公司的违约概率,公司债务实际上被看成公司资产的期权;另一种是简约模型,在该模型中,违约不再是由公司资产的价值决定的内生事件,也不以公司资产价值的变化为条件,而是外生的不可预知事件。在该模型中,违约服从某种随机过程,违约概率是由某种强度决定的。K MV 模型是结构化模型的典型,而Credit R isk +模型则是简约模型的代表。 K MV 模型:是由K MV 公司开发的一种违约预测模型。 模型出发点就是:若公司的资产价值低于负债价值,则公司将会违约。同时认为违约过程是一个内生的过程,即违约概率是公司资本结构、资产回报波动性和当前资产价值的函数,该模型通过计算出违约距离DD (distance -t o -de 2 fault )和历史的违约概率来算出预期违约概率E DF (expec 2ted default frequency )。该模型的优点在于:1)它提出了预 期违约率E DF 的概念,E DF 可以被看作是对违约风险的“基数评级”,相对于评级机构传统的“序数评级”(如 AAA 、BB 、CCC 等),它显得更直观、更准确。2)它通过 上市公司的股票价格来推出公司预期违约率,而股票价格是随时变化的,因此这是一种动态模型。其缺点在于:1)认为公司资本结构一旦确定就不再变化,这往往与事实不符。公司在信贷周期内由于再融资、分红等会导致资本结构的变化,从这一角度来讲,它又是一种静态模型。2)假定利率不发生变化。实际上,利率会随时间变化而变化,这限制了该模型在贷款期较长的贷款或利率敏感型的信用工具上的运用。3)其理论E DF 值是建立在资产收益正态分布假设基础上的,否则无法求出E DF 值。 Credit R isk +模型:是瑞士第一信贷波士顿银行开发的 一种违约模型,其思想来源于保险精算学。即损失取决于灾害发生的概率和灾害发生时造成的损失大小。该方法只

信用风险度量

信用风险管理技术手段的演变 信用风险管理是指银行通过风险的识别、计量、评价、控制及风险处理等方法,预防、规避、分散或转移经营中的信用风险,从而降低或避免资产损失,保证银行经营安全效用最大化的一系列措施及方法的总和。 一、传统的信用风险管理方法 1、专家方法 它是由一些富有经验的专家凭借自己的专业技能和主观判断,对贷款企业的一些关键因素权衡以后,评估其信用风险,做出相应的信贷决策。其中最常见的就是5C分析法,主要从借款人的道德品质(Character)、还款能力(Capacity) ,资本实力(Capital),担保(Collateral)和经营环境条件(Condition)五个方面定性分析以判别借款人的还款意愿和还款能力,从而作为银行发生信贷、信贷监测和信用政策调整的依据。 2、贷款评级法 贷款评级法实际上就是对资产及资产组合的信用状况进行评价,并针对不同级别的贷款提取不同的损失准备。典型的是美国的贷款五类分级方法即把贷款分为五级:正常、关注、次级、可疑、损失。在实际应用中,为了更加精确地考察贷款的风险性大小,通常又将这五个等级细分为9级或10级,与对债券的评级具有一定的对应关系。目前我国对贷款正在实行的是5级分类制度。 3、信用评分模型 信用评分模型或评分系统是将反映借款人经济状况或影响借款人信用状况的若干指标(借款企业的财务比率、资产负债结构等)赋予一定权重,通过某些特定方法得到能够反映信用状况的信用综合分值或违约概率值,并将其与基准值相比来决定是否给予贷款并对贷款定价。

二、新资本协议内部评级体系与现代信用风脸度量管理模型 随着资本市场的迅速发展、融资的非中介化、证券化趋势以及金融创新工具的大量涌现,信用风险的复杂性也日益显著。人们认为以财务比率为基础的统计分析方法不能反映借款人和证券发行人的资产在资本市场上快速变化的动态价值;同时金融全球化、证券化、衍生化使得企业的融资渠道越来越多,银行竞争越来越激烈,贷款利差缩小,鉴于此,一系列信用风险度量的新方法相继提出。新巴塞尔资本协议提出了内部评级法。国际大银行纷纷创建自己的信用风险评估系统,开发了一系列信用风险度量模型,完成了由传统信用分析向现代信用风险管理方法上的飞跃。比较有代表性的有:CreditMetrics (由JPMorgan于1997 年给出), KMV (由KMV公司于1993 年给出),CreditRisk+(由Credit Suisse First Boston)于1997 年给出。 三、信用风险的转移技术 正是由于信用悖论的存在,金融市场上出现了信用衍生工具。信用衍生工具指参与交易的双方签订一种金融合约,允许将信用风险从其他风险中分离出来,从交易的一方转移至另一方。信用衍生工具通过表外持有合成信用头寸或以索取权的形式对冲表内风险,将信用风险从其他风险中剥离出来并转移给交易对手,形成了风险的对冲转移机制,可以同时实现风险集中度下降和维持好客户关系两大原本冲突的目标以有效解决“信用悖论”问题。 由于信用衍生产工可以在不变动其资产负债表资产的情况下,将信用风险从市场风险中分离出来,进行单独有效的管理,极大地增强了信用风险管理的灵活性,其发展速度非常快,如图1.2所示。信用衍生产工的种类很多,主要有总收益互换(Total Return Swaps)、和信用违约产品(Credit Default Swaps)、信用利差产品(Credit Spread Products)及信用联结票据(Credit-Linked Notes)等。

(完整版)财务报表分析识别与信贷风险防范

财务报表分析识别与信贷贷风险防范 第一节分析企业财务报表的意义 企业财务报表是综合反映企业一定时期资产负债和所有者权益的情况及一定时期的经营成果和现金流量的书面文件。编制财务报表的主要目的是如实地提供有关企业财务状况、经营业绩和现金流量等方面的有用信息,以满足有关各方的信息需要,有助于财务报表使用者作出经济决策,并反映管理层受托责任的履行情况。商业银行是企业财务报表信息的使用者,分析企业财务报表对于信用等级评定、企业授信、贷后检查监督和防范风险具有重要意义。 一、是商业银行作为企业,与一般工商企业相同,面临的主要风险有财务风险、商业风险、 管理风险和操作风险。 (一)财务风险 财务风险主要体现在企业资产和现金流的充足性是否有保障,即企业是否有充分的资产偿还债务,是否有足够的现金流量来满足它的操作费用,包括以下两个方面: 1、偿债风险 如果企业负债率较高,在经营亏损或投资失误的情况下,可能发生没有足够的资金按时偿还债务或利息的情况,引发财务危机(或称为财务困境),甚至破产。财务危机的发生会对企业的经营活动造成巨大伤害,并严重影响企业声誉,所带来的损失往往是难以弥补的,对于商业银行来说这是导致经营失败最直接的风险。 2、流动性风险 这种风险不论是对金融企业还是工商企业都有很大影响。有很多企业的倒闭,并不是因为资不抵债,而是由它的流动性不足引起的。我们通常讲的资金链条断裂,其实就是企业的流动性出了问题。 流动性风险有融资性流动风险和市场性流动风险两种。 融资性流动风险是指企业还有资产,但在需要资金的时候没有办法融到足够的资金。例如某公司资产还有10亿买了土地储备、盖了楼盘之后,因为楼盘还没有完工还不能交付使用,并不能在市场上销售。带来现金流量,但这个时候,按照合约该给银行还利息或还钱了。尽管企业的投资将来肯定会有很多收益,但是无钱还债已构成了违约,因为那些土地和楼房现在还不能卖。银行如果在工程变现以前就强行要款,企业界就有可能破产。这种流动性风险就叫做融资性流动性风险。从财务管理角度来说这种风险影响很大。因为这种情况迫使企业不得不采取割肉补疮、拆东墙补西墙的做法,会对企业的经营运作造成很大的负面影响。市场性流动风险是指资产变现时可能导致的价格损失。我们知道,企业的非现金资产如果想在短期内变卖,往往很难获得理想的价格。一般而言,一种资产的交易越不活跃,个性化程序越高,则资产的市场性流动风险越大。 足量的流动资产是降低企业流动性风险的保障。对一个企业来讲,流动资产包括一年内可以变现的资产,包括企业的现金、应收账款、存货等。企业的流动负债就是在一年内到期的负债,包括应付账款、应付工资、短期借款等。企业的流动资产除以它的流动负债叫做流动比率。现在通常要求流动比率要达到1。5~2。0的水平。 (二)商业风险 商业风险是市场风险、法律风险和经济环境变化而引发的企业风险,主要包括以下四个方面:1、信用风险信用风险是指在商业活动当中,由于对方不能按照相关的合约、协议去履行相关的义务,从而可能给企业造成损失的风险。例如根据贷款协议,企业必须按时给银行付利息和本金。如果企业不能及时做到这一点,银行就会面临损失,对银行来说这就是信用风险。对一般企业来说,一种典型的情况是自已的应收账款不能按时收回,甚至收不回来,这对企业来说是一个重要的风险。

商业银行信贷风险管理理论概述.doc

商业银行信贷风险管理理论概述 一.信贷风险的定义: 1.信贷。 银行信贷是商业银行为保证贷款业务而从事的与之相关的经营活动,是商业银行的主要业务.银行信贷是商品货币关系的产物,是以偿还为条件,并且收取利息为获取报酬的借贷行为.它的运行方式为:吸收来自个体储户的存款,然后将之发放给信用可靠的贷款人.在这个过程中,银行向储户支付利息,贷款人向银行支付利息.银行通过利息的不同来获取收益.银行信贷具有聚集,分配社会资金,调节社会经济活动,反映和监督国民经济活动的职能. 2.信贷风险的含义。 风险在经济领域中,一般将之理解为在未来的一段时间内,损失的发生因为影响因素的大量性,无规则性和随机性而具有多种可能性或不确定性.商业银行在经营与信贷活动中因受多种因素的影响存在损失发生的可能性或不确定性,就是商业银行风险.信贷风险作为商业银行的主要风险,在广义上它指因客户违约引发的风险,在狭义上指银行不能如期收回贷款本金和利息的不确定性,也即银行在信贷活动中预期收益不能实现的可能性.(商业银行信贷风险管理—张淼) 3.信贷风险的特征。 (1)客观性。 只要银行经营信贷活动,就不可能完全规避信贷风险,信贷风险在信贷活动中是客观且肯定存在的。换句话说,没有信贷风险的信贷活动是不存咋的。 (2)隐蔽性。 信贷活动中各种影响因素的大量性、随机性和不确定性决定了信贷风险难以直接的、精确的被观察和度量。 (3)可控性。 虽然信贷风险具有隐蔽性,但银行可以通过一定的方法提前识别、计量、监测和控制。 二.信贷风险形成的原因. 从一般意义上考察,任何经济活动风险的存在都与其所处的自然环境,社会和政

治环境,经济形势的变化和人的行为等诸多因素的影响.银行信贷作为社会经济活动的组成部分,同样受到这些因素的影响.银行风险的形成原因是错综复杂的,既有客观原因,又有主观原因;既有外部原因,又有内部原因.这些因素的大量性,随机性,不确定性以及不同因素之间相互交错,使得信贷风险的评估与管理变得复杂化. 1.主要表现形式。 商业银行的信贷风险主要体现在巨额不良债权上。债权是指商业银行(债权人)按信用原则和交易准则,以贷款为形式、以契约承诺为载体,让渡信贷资金使用权给借款人(债务人),并藉此拥有向借款人追索贷款本金和利息的一种经济权利。根据贷款契约的履行情况,商业银行的债权可分为正常债权和不良债权。就一笔贷款而言,如果该贷款能够按贷款契约规定的期限要求按时偿还本金和利息,那么该项债权就属于正常债权。否则,就属于不良债权范畴。“不良债权”是指按期很难收回或无法收回的贷款,即通常所说的呆账、坏账。(我国商业银行信贷风险形成原因分析—王红夏) 2.产生原因。 不良债权的产生主要来自于商业银行信贷经营管理水平低,其体现在以下方面:(1)银行对经营对象了解不深入,分析不透彻.信贷风险的产生与银行工作人员对贷款对象的了解程度有很大关系,在发放贷款前,没有对贷款对象进行深入调查,没有对其资产状况和偿还能力进行评估,就像对方贷款.这样做的后果是某些贷款人信用低,不具有偿还能力.而一些贷款单位管理水平低,经济效益差,导致其不具有偿还能力. (2)缺乏科学的可行性分析和项目评估.无论哪一种业务,事先都应进行可行性评估.对于银行来说,在贷款之前,应结合所掌握的资料进行科学的可行性评估.如果凭借决策者的主观经验进行决策贷款,无疑会产生信贷风险. (3)信息不灵.银行的任何一项决策,都应该建立在及时,可靠的信息上,并且贷款之后,也应跟踪调查贷款对象的最新信息,确保其具有偿还贷款的能力. (4)国家体制原因。我国的特殊的经济体制也会对银行的信贷风险的产生有一定影响.如行政干预,指令贷款会形成贷款风险.由于在计划经济下形成的政企不分的问题没有得到根本解决,银行的资金流向,投量的掌握在一定的程度上还政

信用风险的度量方法

一、信用风险度量方法与模型 1.传统的信用风险评价方法 (1)要素分析法。 要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。 常用的要素分析法是5C要素分析法,它主要集中在借款人的道德品质(Character)、还款能力(Capacity)、资本实力(Capital)、担保(Collateral)和经营环境条件(Condition)五个方面进行全面的定性分析,以判别借款人的还款意愿和还款能力。 根据不同的角度,有的将分析要素归纳为“5W”因素,即借款人(Who)、借款用途(Why)、还款期限(When)、担保物(What)及如何还款(How)。 还有的归纳为“5P”因素,即个人因素(Personal)、借款目的(Purpose)、偿还(Payment)、保障(Protection)和前景(Perspective)。 无论是“5C”、“5W”还是“5P”,其共同之处都是先选取一定特征目标要素,然后对每一要素评分,使信用数量化,从而确定其信用等级,以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。 (2)特征分析法。 特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素,将其编为几组,分别对这些因素评分并综合分析,最后得到一个较为全面的分析结果。

一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价,它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标,这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。 (3)财务比率分析法。 信用风险往往是由财务危机导致的,因此,可以通过及早发现和找出一些特征财务指标,判断评价对象的财务状况和确定其信用等级,从而为信贷和投资提供决策依据。 财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体,系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。 杜邦财务分析体系是由美国杜邦公司创立的,它以净值报酬率为龙头,以资产净利润率为核心,重点揭示企业获利能力及其前因后果,通过对某项综合性较强的财务比率的逐层分解,将相关财务指标联系起来,形成一个综合体系,以便清楚地反映各项财务指标的相互关系。 沃尔比重评分法是由财务综合评价领域的著名先驱者之一亚历山大·沃尔创立的,他把若干个财务比率用线性关系结合起来,以此评价企业的信用水平。他选择了七种财务比率,即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率,分别给定各自的分数比重,通过与标准比率(行业平均比率)进行比较,确定各项指标的得分及总体指标的累计分数,从而得出企业财务状况的综合评价,继而确定其信用等级。 2.多变量信用风险判别模型 多变量信用风险判别模型是以财务会计信息为基础,以特征财务比率为解释变量,运用数量统计方法建模。多变量信用风险判别模型主要

信用风险分析与评价

信用风险分析与评价 担保是一种信用行为,担保信用风险分析与评价实际上是对未来担保风险的判断,它是在分析过去和现在的基础上,结合未来可能发生的不确定风险因素,对担保项目未来存在的风险进行综合评价,为是否提供担保行为提供依据,为规避和防止风险的发生制订防范措施,尽量减少担保代偿的可能性和减少担保损失。作为担保机构的管理者,不在于对企业的具体经营情况和财务情况进行调查和核实,而在于在此基础上的对企业整体风险状况进行综合分析,在企业未来风险概率的大趋势上做出自己合理的判断和决策。 担保业务按照“红黄绿”理论三种性质界定,既然是风险分析与评价,就专门和大家谈谈“红灯”的问题。 一、财务风险 1、债务风险;自身资本实力与债务匹配性风险、盈利能力与债务匹配性风险、销售收入与债务匹配性风险、债务期限性风险、硬债务与软债务风险、企业对债务的依赖性。 2、流动性风险;应收账款流动性、存货流动性、现金流动性、对外投资的流动性。 3、盈利性风险;未来利润与债务的匹配性、未来利润实现的可能性、未来利润实现的流动性、未来利润实现的稳定性。 4、资产风险;资产老化和重置风险、资产优化和技改风险、资产处置风险、资产安全性风险、资产实际投入分析。

5、虚假财务数据风险;实际销售额、实际利润水平、债务真实性、实际纳税额、总资产和有效资产的真实性。 二、技术风险评价 1、技术先进性风险;在行业中先进程度、在区域中先进程度、与现有比较领先程度。 2、技术成熟性风险;技术是否经过生产经营检验、技术是否稳定、技术产品是否被市场接受。 3、技术与政策符合性风险;技术是否符合安全性要求、技术是否符合环保要求、技术是否符合特定法律要求。 4、技术替代性风险;技术是否容易替代、技术是否容易模仿、研发技术的门槛专业和成本的高低。 5、技术时效性风险;技术受到保护的时间、技术取得的方式、后续提升技术的能力。 6、技术依赖性风险;技术对人员的依赖、技术对原料的依赖、技术对环境的依赖。 三、经营与市场风险评价分析 1、经营的合法性风险;经营是否符合国家法律法规(环保、安全、节能、减排等)、经营是否符合国家和地区战略规划、经营是否受到国家和地区政府的鼓励(招商引资、减免税费、奖励等)。 2、行业与竞争风险;未来成长性、政策鼓励性、竞争激烈性、市场空间性、成长期限性、投入回报性。 3、销售渠道与网络风险;销售模式是否合理、销售网络是否齐全、销

信贷风险概论及主要内容课后测试

信贷风险概论及主要内容
课后测试
如果您对课程内容还没有完全掌握,可以点击这里再次观看。 观看课程 测试成绩:100.0 分。 恭喜您顺利通过考试! 单选题 1. 风险损失分为直接损失和间接损失,直接损失包括( ) √ A B C D 收入损失 贷款本金损失
信誉损失 额外费用损失 B
正确答案: 多选题
2. 信贷风险的要素包括( ) √ A B C D 风险要素 风险事件 风险损失
风险回避 A B C
正确答案:
3. 信贷风险管理的策略包括( ) √ A B C D 正确答案: 信贷风险的回避 信贷风险的转嫁 信贷风险的分散 信贷风险的自留补偿 A B C D
4. 信贷风险分散的选择维度有( ) √ A 地区分散

B C D
行业分散 客户分散
收入分散 A B C
正确答案:
5. 商业银行授权可以分为哪两种方式( ) √ A B C D 基本授权
直接授权 特别授权
转授权 A C
正确答案:
6. 信用风险的特征包括( ) √ A B C D 正确答案: 客观性 传染性 可控性 周期性 A B C D
7. 担保的方式主要有( ) √ A B C D E 正确答案: 保证 抵押 质押 留置 定金 A B C D E
8. 个人信贷产品可以基本划分为( ) √ A 个人住宅抵押贷款

B C D
个人零售贷款 循环零售贷款
个人消费贷款 A B C
正确答案: 判断题
9. 信用分析的定性分析法,是基于财务报表的真实性。 √ 正确 错误 正确答案: 错误 10. 资产转换周期,是由金融资本转化为实物资本,再由实物资本转化为金融资本的过程。 √ 正确
错误 正确答案: 正确

信用评级技术与信用风险揭示

信用评级技术与信用风险揭示 大公国际资信评估有限公司 1 引言 刚刚过去的2005年,是我国债券市场发展史上具有重要意义的一年。有关主管部门推出了远期交易、短期融资券和资产支持证券等一系列创新举措,企业债券市场有了较大发展,全年发行企业债37只、654亿元(面值),分别比上年增长%和%。特别是自2005年5月24日中国人民银行颁布《短期融资券管理办法》、允许符合条件的非金融企业在银行间债券市场向合格机构投资者发行短期融资券以来,我国企业短期融资券市场发展迅猛,截至2005年底,共有68家企业发行了86只短期融资券,发债规模超过1400亿元。 债券市场的快速发展有利于完善我国货币政策传导机制并推动利率市场化改革、推进资本市场与货币市场的协调发展、提高资源配置效率,但与此同时,也面临着信用风险不断扩大的威胁。 信用风险的产生源于金融市场中客观存在的信息不对称。投资者受时间、成本及专业能力所限,通常难以及时准确获得筹资方偿债能力方面的信息。信用交易在信息不对称情况下进行,就会使投资者暴露在不确定的信用风险中。一旦筹资方大面积发生偿债违约,就可能造成金融市场的债务链断裂,引发金融危机,令金融系统甚至整个经济系统遭受巨大破坏。因此,为了防范信用风险,金融市场需要能够充分揭示信用风险的高品质信用信息广泛和自由地传播,以降低信息不对称程度。

信用评级机构是信用信息的提供者。由于我国信用评级的历史还较短,国内信用评级机构与世界着名的信用评级机构相比,无论在资金、技术以及规模等方面尚有巨大的差距,我国债券市场的快速发展为国内信用评级机构的成长既提供了机遇,也带来了挑战。 信用评级的核心是要充分揭示受评对象的信用风险,从受评对象目前现金流量和其它现金来源对债务的保障程度入手,充分考虑宏观经济环境、行业发展趋势、政策和监管措施等企业外部因素和基本经营、管理素质、财务状况等企业内部因素的影响,从而对受评对象未来偿付能力做出判断。 可见,现金流分析和行业风险分析是信用评级中两个基本而又重要的方面。本文在对国内外信用风险分析技术简要述评的基础上,针对我国信用评级技术发展现状,重点阐述了信用评级中的现金流分析和行业风险分析方法,最后进行了案例分析。 2 不断发展的信用风险分析技术 不断发展评级技术既是市场的需要,更是评级机构活力的源泉 金融市场是通过对收益的预期来导向资源配置的一种机制,然而风险的存在大大降低了市场的运作效率。按照信息经济学的原理,风险源于交易信息的不对称性和不完全性,而在信息不完全和不对称下的逆向选择和道德风险使金融市场中各方主体之间出现“囚徒困境”式的相互博弈,最终使得个体的理性行为演变为集体行为的非理性。因此,无论是发行人、投资者还是金融监管部门,都需要一个中立的、公正的和权威性的机构向外界披露发行人的信息,充分揭示信用风险,从而减少企业的融资成本,降低投资者的投资风险,并为监管部门提高市场监管效率服务。 评级机构的市场地位不仅依赖于其独立、公正、客观的评级立场,更源于其对信用风险充分、有效的揭示,从而使得评级结果所反映的信息具有很高的市场

信用风险的度量

信用风险的度量

信用风险的度量 信用风险的古老历史,也是最为复杂的风险种类。 对信用风险的研究包括风险的衡量与管理,信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提,也是研究的重点。 方法众多,篇幅巨大,这里以商业银行风险管理的视角进行了解。 定义 信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性; 更为一般地讲,信用风险还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的损失可能性。 狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险; 广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险. 信贷风险的风险因素(一) 信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。

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。 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。4 借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性; 宏观经济发展状况的不稳定性; 自然社会经济生活中可变事件的不确定性; 经济变量的不规则变动。 其他:社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等 信贷风险的风险因素(二) 信用风险的识别 单一法人客户的信用风险识别 集团法人客户的信用风险识别 个人客户的信用风险识别 贷款组合的信用风险识别 单一法人客户的信用风险识别

基本信息分析 财务分析 非财务因素分析 管理层风险分析 行业风险分析 生产经营风险分析 担保分析 保证、抵押、(动产)质押、留置和定金集团法人客户的信用风险识别 整体状况分析 信用风险特征分析 个人客户的信用风险识别 基本信息分析 个人信贷产品风险分析 个人住宅抵押贷款 个人零售贷款 循环零售贷款(我国尚无此业务) 贷款组合的信用风险识别 组合类单笔贷款的相关性 正相关——集中于特定行业、业务 系统性风险 负相关:风险分散化

客户信用风险评定管理制度

客户信用风险管理制度 第一章总则 第一条为有效防范和控制由于客户信用风险给公司经营可能造成的损失,保证公司信用付款(预付帐款、赊销帐款)的安全回收,特制定本制度。 第二条公司各业务部在业务活动过程中必须遵守本制度。 第二章客户信用风险及评定适用范围 第三条客户信用风险是指与公司存在业务关系的客户,其在自身经营过程中由于经营者素质、管理方法、资本运营、生产水平、经营能力等各方面因素造成其在资金支付、商品交付过程中出现危机,使公司对其的预付款项、赊销款项无法安全回收,致使公司出现损失的可能性。 第四条公司与客户在交易结算过程中采用预付款、赊销方式时使用客户信用单据评定指标对客户进行信用等级评定。公司按客户信用评定等级设定预付、赊销额度或比例,客户信用风险等级越高,与其交易的安全性越低,公司对其信用额度越低;客户信用风险等级越低,与其交易的安全性越高,公司对其信用额度越高。 第三章客户信用等级评定要素 第五条客户信用等级评定指标由客观评价指标(财务数据、非财务数据)、主观评价指标组成。 其中:财务数据指标权重占50% 非财务数据指标权重占30%

主观评价指标权重占20% 第六条财务数据指标包含资产负债率、流动比率、净资产收益率、销售收入总额、经营性现金流量、资产总额六项指标。 其中:资产负债率权重占10% 流动比率权重占10% 净资产收益率权重占10% 销售收入总额权重占10% 经营性现金流量权重占5% 资产总额权重占5% 六项指标权重合计50%。 第七条非财务数据指标包括国别、营业年限、所有制、公司品牌、质量认证、政策性业务六项指标。 其中:国别权重占5% 营业年限权重占5% 所有制权重占7% 公司品牌权重占4% 质量认证权重占4% 政策性业务权重占5% 六项指标权重合计30%。 第八条主观数据指标包涵客户经营稳定性、客户人员总体素质、客户对五矿的依存度、客户与公司合同履约率、客户市场知名度、客户经营发展趋势六项指标。

现代信用风险度量模型比较

现代信用风险度量模型比较 信用风险,亦称违约风险,是指因交易一方不能履行或不能全部履行合约责任而造成交易对手遭受损失的可能性。一般来讲,信用风险的基本要素包括违约概率、违约损失率。这些风险要素不仅被用来评估信用风险,而且可以用来信用定价、计算信用利差等。信用风险度量模型主要是从这些基本要素展开的。本文就几种有代表性的模型进行逐一分析比较。 一、KMV模型 该模型属于建立在包括利率和公司特征变量在内的动态变化的一种模型。其理论依据最初由Merton提出,他假设一个简单的公司资本结构,公司仅发行一种零息债券,当公司资产价值低于债券面值时,公司将发生违约。通过设定违约临界点,计算公司资产价值低于该临界点的概率,以此作为公司的违约概率。在这一理论依据下,KMV公司于1993年开发出了一种信用风险度量模型,将债权看作债权人向借款公司股东出售的对公司价值的看跌期权(卖权),期权标的是公司资产,执行价格是公司债务价值。企业所有者相当于持有违约或不违约的选择权,债务到期时,若企业资产的市场价值超出其负债价值,企业愿意还债,将剩余部分留作利润;如果企业资产价值小于负债水平,出售全部资产也不能完全偿债,企业会选择违约,将公司资产转交给债权人。 该模型在度量违约率的过程中,首先利用期权定价原理(BSM模型)推导出的公司股权价值公式和企业股权价值波动性与企业资产价值波动性间存在理论上的关系来估计公司市场价值及其波动性;然后利用所求得的公司市场价值及其波动性来计算违约距离;最后利用正态分布的假定和历史数据分别求得其对应的违约概率。 该模型优点突出,那就是它是一个向前看的动态的模型。但在技术上利用期权定价方法求解公司资产价值和波动性,缺乏有效方法来检验精确性;基于资产价值正态分布假设不够准确,也使它的缺点明显。 二、Creditrisk+模型 CreditRisk+模型,是瑞士第一信贷——波士顿银行开发的一种违约模型,其思想来源于保险精算学。即损失取决于灾害发生的概率和灾害发生时造成的损失

信用风险管理的分析

1行为金融学的产生 20世纪50年代,冯·纽曼和摩根斯坦(VonNeumannMorgenstem)在公理化假设的基础上建立了不确定条件下对理性人(rationalactor)选择进行分析的框架,即期望效用函数理论。阿罗和德布鲁(Arrow,Debreu)后来发展并完善了一般均衡理论,成为经济学分析的基础,从而建立了经济学统一的分析范式。这个范式也成为金融学分析理性人决策的基础。1952年马克威茨(Markowi)发表了著名的论文“portfoliosdeefion”,建立了现代资产组合理论,标志着现代金融学的诞生。此后,莫迪戈里安尼和米勒(Modigliani-Miller)建立了MM定理,开创了公司金融学,成为现代金融学的一个重要分支。自上个世纪60年代夏普和林特纳等(Sharp-Limner),建立并扩展了资本资产定价模型(CAPM)至布莱克、斯科尔斯和莫顿(Black-Scholes-Merton)建立了期权定价模型(OPM),至此,现代金融学,已经成为一门逻辑严密的具有统一分析框架的学科。 随着金融市场上各种异常现象的累积,模型和实际的背离使得传统金融理论的理性分析范式陷入了尴尬境地。20世纪80年代,通过对传统金融学的反思和修正,行为金融理论悄然兴起,并开始动摇了CAMP和EMH的权威地位。行为金融理论在博弈论和实验经济学被主流经济学接纳之际,对人类个体和群体行为研究的日益重视,促成了传统的力学研究范式向以生命为中心的非线性复杂范式的转换,使得我们看到了金融理论与实际的沟壑有了弥合的可能。1999年克拉克奖得主马修(MatthewRabin)和2002年诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼(DanielKahneman)和弗农·史密斯(VemonSmith),都是这个领域的代表人物,为这个领域的基础理论作出了重要贡献。国外将这一领域称之为behaviorfinance,国内大多数的文献和专著将其称为“行为金融学”。 行为金融学发现,人在不确定条件下的决策过程中并不是完全理性的,会受到过度自信、代表性、可得性、锚定和调整、损失规避等信念影响,出现系统性认知偏差。而传统金融学是基于理性人假设,认为理性人在不确定条件下的决策是严格依照贝叶斯法则计算的期望效用函数进行决策的。即使有些人非理性,这种非理性也是非系统性的,会彼此抵消,从而在总体上是理性的;如果这种错误不能完全相互抵消,套利者的套利也会淘汰这些犯错误的决策者,使市场恢复到均衡状态,达到总体理性。 2行为金融对信用风险管理的影响 2.1风险偏好 根据行为金融学的基本理论,投资者的风险偏好不同于传统金融学理论下风险偏好是不变的,而是变化的,是会随着绝对财富等一些其他因素的改变而发生改变的。因此,我们就没有理由相信借款人是特殊的群体,他们借款的目的大多都是为了投资,也是众多投资者中的一部分,他们的风险偏好也会发生

信用风险内部评级法风险暴露分类标准

信用风险内部评级法风险暴露分类标准 一、银行账户信用风险暴露分类的政策和程序 (一)商业银行应制定银行账户信用风险暴露分类政策,明确开展风险暴露划分与调整的程序和内部控制要求,完善相应的报告制度和信息系统管理。 (二)商业银行应结合本行的管理架构、资产结构和风险特征确定风险暴露分类的标准和流程。商业银行分类标准与本办法要求不一致的,应报银监会备案。 (三)商业银行应指定部门牵头负责全行风险暴露分类工作,并由两个相对独立的岗位或部门分别负责风险暴露的划分和认定。 (四)商业银行开展风险暴露分类时,应根据不同风险暴露类别的划分标准,将资产划入相应的风险暴露类别。对不符合主权风险暴露、金融机构风险暴露、零售风险暴露、股权风险暴露、其他风险暴露划分标准且存在信用风险的资产,应纳入公司风险暴露处理。 (五)商业银行应根据风险暴露特征的变化,调整风险暴露类别。在出现风险暴露类别调整特征后的半年内,商业银行应完成暴露类别的调整。 (六)商业银行应建立银行账户信用风险暴露分类和调整的报告制度,定期向董事会和高管层报告分类状况和风险情况。 (七)商业银行应在相关信息系统中对每笔业务的风险暴露类别进行标识。

(八)商业银行应建立银行账户信用风险暴露分类的内部审计制度,对银行账户风险暴露分类实施情况定期开展审计。 二、主权风险暴露 主权风险暴露是指对主权国家或经济实体区域及其中央银行、公共部门实体,以及多边开发银行、国际清算银行和国际货币基金组织等的债权。 多边开发银行的范围见本办法第五十六条。 三、金融机构风险暴露 (一)金融机构风险暴露是指商业银行对金融机构的债权。根据金融机构的不同属性,商业银行应将金融机构风险暴露分为银行类金融机构风险暴露和非银行类金融机构风险暴露。 (二)银行类金融机构包括在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村合作银行、农村信用社等吸收公众存款的金融机构,以及在中华人民共和国境外注册并经所在国家或者地区金融监管当局批准的存款类金融机构。 (三)非银行类金融机构包括经批准设立的证券公司、保险公司、信托公司、财务公司、金融租赁公司、汽车金融公司、货币经纪公司、资产管理公司、基金公司以及其他受金融监管当局监管的机构。 四、公司风险暴露 (一)公司风险暴露是指商业银行对公司、合伙制企业和独资企业及其他非自然人的债权,但不包括对主权、金融机构和纳入零售风险暴露的企业的债权。

信用风险度量模型综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/8617055893.html, 信用风险度量模型综述 作者:张赟格赵林海 来源:《中国市场》2014年第13期 [摘要] 美国次债危机的影响尚未远去,欧洲债务危机接踵而至。这一切都是以债务人违 约所导致的信用风险为导火索。本文回顾信用风险度量模型的文献综述,最后分析各种方法的适用性。 [关键词] 信用风险;KMV模型;Credit Metrics 模型;Credit Risk+模型;Credit Portfolio View模型 中图分类号:F832 文献标识码:A 1 现代信用风险特点 信用风险由两个部分组成,首先是违约风险,指交易一方不能或不愿支付约定的款项致使交易对方蒙受损失的可能性;其次是信用价差风险,指由于信用标的品质的变化引起信用价差的变化而导致损失的可能性。因此将信用风险定义为:由于借款人或交易对手违约而造成损失的可能性,以及因为借款人的信用等级的变动或履约能力发生变化从而导致其债务市场价值的变动而引起损失的可能性。 根据新巴塞尔协议对银行的资本要求,允许有条件的银行采用内部模型度量信用风险。从20世纪90年代开始,脱媒效应的显现、公司倒闭的结构性增加、担保能力的下降、竞争的白热化、信息技术的飞速发展、金融衍生品的急剧膨胀等因素促进了对信用风险的研究,从而出现了现代信用风险度量模型。 2 现代信用风险度量模型介绍 2.1 基于VaR的Credit Metrics模型 由J.P.morgan公司1997年推出的Credit Metrics模型,其假设要解决的问题是:如果接下来一年是一个坏年景的话,商业银行的贷款组合价值将有可能遭受的损失有多大?它的基本思想是假设一个信用资产组合,根据信用评级机构提供的信用等级转移矩阵和违约率,应用模拟方法或解析方法得出一定时间后该项资产组合的价值分布,然后运用其价值分布计算出资产组合的在险价值(VaR)。在模型评估信用风险的过程中,它同时关注了违约发生和信用等级变动对信用资产质量的影响,采用了盯市模型(MTM)的方法,通过资产组合价值来度量信用风险,构造了一个通过模拟信贷资产所有违约波动以及潜在变化的复合计量框架。 模型假设:(1)每个信用等级均对应一条零息收益率曲线;(2)模型中唯一的变量是信用等级的变化,债券未来市场风险和价值由其远期利率分布曲线决定;(3)信用风险不但包

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