第9章 信用风险的度量

第9章 信用风险的度量 本章内容安排：
第一节 古典信用风险度量方法 第二节 现代信用风险度量模型
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信用风险度量方法
一、传统的信用风险度量方法
（一）专家制度法 （二）信用评级方法 （三）信用评分方法
二、现代信用风险度量模型
（一）信用监控模型（credit monitor model, KMV） （二）Credit Metrics模型 （三）信用组合观察模型（麦肯锡模型） （四）死亡率模型 （五）信用风险附加模型 （六）现代风险度量模型方法的比较
Z b1 x1 b2 x2 ,..., bn xn xi 代表第i个财务指标 bi 代表判别系数
收集过去已破产和不破产的企业的有关财务数据（比率） 通过MDA或聚类分析，得到最关键的、最具有区别能力的财务指标， 即这些指标具有如下性质 在破产组和非破产组之间差异显著 指标稳定性好，在组内没有差异 基于33个样本，要求所有变量的F比率至少在0.01水平上显著。 F用于检验两组均值的统计差异，越大越好，可用F排序。 我们从20个指标中筛选出5个，筛选的5个是按照F值从小到大排 列后最后得到的。
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5C分类法 传统信用分析方法 评级方法 评分方法 围绕违约风险建模 Creditmetrics 现代信用计量模型 围绕公司价值建模 KMV模型
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定 性
定 量
第一节 古典信用风险度量方法
古典（传统）的信用风险度量方法主要包括以下三种 方法： （一）专家制度法 （二）信用评级方法 （三）信用评分方法
该模型使用了两个关系：其一，企业股权市值与它的资 产市值之间的结构性关系；其二，企业资产市值波动程 度和企业股权市值的变动程度之间关系。通过这两个关 系模型，便可以求出企业资产市值及其波动程度。一旦 所有涉及的变量值被算出，信用监测模型便可以测算出 借款企业的预期违约频率(EDF)。
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信用监测模型KMV
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一、专家制度法
专家系统是一种最古老的信用风险分析方法，其最大 的特征是银行信贷的决策权是由该机构经过长期训练、 具有丰富经验的信贷人员所掌握并由他们作出是否贷 款的决定。
1970年以前，大多数金融机构主要依据专家的经验和 主观分析来评估信用风险。专家通过分析借款人的财 务信息、经营信息、经济环境等因素，来对借款人的 资信、品质等进行评判以确定是否给予贷款。
（3）资金实力(Capital or Cash)：所有者的股权投入及其对 债务的比率（杠杠性），这些被视为预期破产的可能性的良好 指标，高杠杠性意味着比低杠杠更高的破产概率。
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专家制度法的主要内容（2）
（4）担保（Collateral）：如果发生违约，银行对于借款人抵 押的物品拥有要求权。这一要求权的优先性越好，则相关抵押 品的市场价值就越高，贷款的风险损失就越低。
（4）两个模型都无法计量企业的表外信用风险，另外对某些特 定行业的企业如公用企业、财务公司、新公司以及资源企业也 不适用，因而它们的使用范围受到较大限制。
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第二节 现代信用风险度量模型
（一）信用监控模型（KMV） （二）信用风险的矩阵模型
（三）信用组合观察模型（麦肯锡模型）
（四）死亡率模型
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Z评分模型的推导
理论基础：贷款企业的破产概率大小与其财务状况 高度相关。 Z计分模型的本质：破产预测模型 方法：复合判别分析（Multiple Discriminant Analysis，MDA）。 基本思想：聚类——MDA能将贷款企业区分为不 会破产和破产两类。
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建立判别方程（线性）
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三、信用评分法
信用评分模型以关键财务比率为基础，对各财务比率 赋予不同权重，通过模型产生一个信用风险分数或违 约概率，如果该分数或概率超过一定值，就认为该项
目隐含较大的信用风险。
信用评分方法主要包括两种模型
Z评分模型
ZETA评分模型
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Z评分模型
Z评分模型的主要内容：
美国纽约大学斯特商学院教授阿尔特曼提出的Z评分模 型是根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷 款案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借款人的 财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值 的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数 学模型（也称之为判断函数），对贷款申请人进行信用 风险及资信评估。
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专家制度法的评述
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二、信用评级法
信用评级法又叫OCC法，是因为这一方法是由美国货币
监理署（OCC）最早开发出来的。
它是根据企业相关指标的好坏将企业贷款信用分为若
干等级。目前信用评级法一般将企业贷款信用分为1～
9或1～10个级别。 该方法的主要缺陷是：基本局限于定性分析，虽然也 运用了许多财务分析指标，但指标的风险权重等没有 明确，没有建立多变量指标的不同权重评价体系。
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指标筛选
F统计量 32.60
变量
x1营运资本/总资产
破产组均值 -6.1%
非破产组均值 41.4%
x2留存盈余/总资产
x3税息前收益 /总资 产 x4股权的市值/总负债 的账面价值 x5销售额/总资产
-62.6%
-31.8% 40.1% 1.5次
35.5%
15.4% 247.7% 1.9次
58.86
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对Z评分模型和ZETA评分模型的评价
（1）两个模型都依赖于财务报表的帐面数据，而忽视日益重要 的各项资本市场指标，这就必然削弱预测结果的可靠性和及时 性； （2）由于模型缺乏对违约和违约风险的系统认识，理论基础比 较薄弱，从而难以令人信服；
（3）两个模型都假设在解释变量中存在着线性关系，而现实的 经济现象是非线性的，因而也削弱了预测结果的准确程度，使 得违约模型不能精确地描述经济现实；
（五）信用风险附加模型
（六）现代风险度量模型方法的比较
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现代信用风险度量模型的特点
从过去的定性分析转化为定量分析 从指标化形式转向模型化形式 从对单个资产分析转化为资产组合分析 从盯住账面价值的方法转向盯住市场的方法 描述风险变量从离散形式向连续形式转化 既考虑单个借款人的微观特征，也考虑整个宏观经济 环境的影响 运用了现代金融理论和其他学科的最新研究成果，比 如期权定价理论、资本资产定价理论、资产组合理论、 保险精算方法等 大量采用VaR技术。
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：阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人
违约的临界值：Z0=2.675。
如果Z<2.675，借款人被划入违约组；
如果Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。
当1.81<Z<2.99时，判断失误较大，称该重叠区 域为“未知区”（Zone of Ignorance）或称 “灰色区域”(gray area)。
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专家制度法的主要内容（1）
（1）品德与声望（Character）：对企业声誉的一种度量，考 察其偿债意愿和偿债历史。基于经验可知，一家企业的年龄是 其偿债声誉的良好替代指标。 （2）资格与能力（Capacity）：即还款能力，反映借款者收益 的易变性。如果按照债务合约还款以现金流不变的方式进行下 去，而收益是不稳定的，那么就可能会有一些时期企业还款能 力受到限制。
Z = 0.012×0.45+ 0.014×0.55+0.0 33×21.62+ 0.006×312.86+ 0.999×2.40=5.0001>2.99
结论：可以给该企业贷款。
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计分模型缺点和注意事项
Altman 判别方程对未来一年倒闭预测的准确性可达 95％，但对预测两年倒闭的准确性降低到75％，三年 为48％。 缺陷： 依赖财务报表的账面数据而忽视了日益重要的资本 市场指标，在一定程度上降低了预测结果的可靠性 和及时性。 变量假设为线性关系，而现实的经济现象可能非线 性的。 预测模型不能长期使用，需要定期更新，修正财务 比率和参数。 研究表明：通过修正后对未来4年的预测准确度 达到80％。
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一、信用监测模型KMV
KMV模型——期权推理分析法
期权推理分析法(Option-theoretic approach)指利用 期权定价理论对风险债券和贷款的信用风险进行度量 。 最典型的就是美国旧金山市KMV公司创立的违约预测模 型——信用监测模型(Credit Monitor Model)。
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5C法
资信品格（character） 资本（capital） 还款能力（capacity） 抵押品（collateral） 当时所处的经济周期（cycle conditions）（who） 借款用途（why） 还款期限（when） 担保物（what） 如何还款（how）
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Z评分模型的运用
例：某申请贷款的企业主要财务比率如下：
x1—营运资本/总资产比率= 0.45 x2—留存盈余/总资产比率=0.55 x3 —利息和税收之前的收益 /总资产比率=21.62 x4—股权的市场价值/总负债的账面价值比率=312.86 x5—销售额/总资产比率（资产周转率）=2.40次
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ZETA信用风险模型
ZETA信用风险模型（ZETA Credit Risk Model）是 继Z模型后的第二代信用评分模型 ，变量由原始模 型的五个增加到了7个，适应范围更宽，对不良借 款人的辨认精度也大大提高。 模型中的7个变量是：资产收益率、收益稳定性指 标 、债务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流 动性指标、资本化程度的指标、规模指标 。
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专家制度法的缺陷与不足
（1）需要相当数量的专门信用分析人员
（2）实施的效果很不稳定。
（3）与银行在经营管理中的官僚主义方式紧密相联， 大大降低了银行应对市场变化的能力。 （4）加剧了银行在贷款组合方面过度集中的问题，使 银行面临着更大的风险。 （5）对借款人进行信用分析时，难以确定共同遵循的 标准，造成信用评估的主观性、随意性和不一致性。