穆迪违约损失率模型Moody LGD

Moody’s Analytics Professional Services巴塞尔新资本协议下的违约损失率模型开发与债项评级的解决方案2009年2月介绍大纲巴塞尔新资本协议：关于违约损失率的相关要求违约损失率的影响因素和模型违约损失率模型开发与债项评级的解决方案–中国的挑战–主要问题–解决方案的框架结构–业务流程改进解决方案–模型开发的初步工作：专家模型和模型因素的分析–问题的讨论2Moody’s Analytics Professional Services巴塞尔新资本协议：违约损失率的相关要求标准法和内部评级法：抵押品管理标准法和内评初级法规定有资格的抵押品应该具备以下特点：法律地位明确能够客观估值（可以采取盯市价格）良好的流动性价值波动性较低和交易对象的信用相关性较低有资格的抵押品种类：金融抵押品（标准法和内评初级法）应收账款（内评初级法）商用房地产/居住用房地产（内评初级法）其它抵押品（内评初级法）4标准法：认可抵押品类型标准法认可的抵押品：–现金类，包括存款证明或者银行发行的类似现金的工具。

–黄金–债券类，包括公认的外部信用评级机构评定的债券（国家公共部门发行BB-，其它机构BBB+以上）和未经外部信用评级机构的债券（银行发行、交易所交易、优先债务等）。

–股票类，包括纳入主要市场指数中的股票和可转换债券等。

–证券和基金类，包括集体投资可转让证券和共同基金。

标准法中综合法认可的抵押品（在简化法基础上）：–不属于主要市场成份股，但在认可交易所交易的股份–集体投资可转让证券和共同基金（每日公开报价）–满足一定标准的银行发行的未经外部评级机构评估的债券5标准法：信用风险缓释的调整一、简化法（风险权重）根据替代原则将抵押或者担保部分与风险暴露部分分开计算权重。

二、综合法（风险暴露和风险权重）考虑抵押品无法按面值变现的风险和银行无法对抵押品行使物权的风险–未来贷款期限内抵押价值的波动性–抵押部分和风险暴露部分的价值变化–抵押品标价货币和贷款货币不一致产生的汇率风险风险缓释调整后风险暴露=Max {0, [E x (1 + H e) –C x (1 –H c–H fx)]}H e: 风险暴露本身价值波动的调整折扣H c: 抵押品价值波动的调整折扣H fx: 货币错配的调整折扣（1）标准监管折扣（2）银行自行估计的折扣67内部评级法初级法：违约损失率的标准内评初级法不直接调整风险权重，而是调整PD ，LGD ，和EAD 。

–LGD 调整：抵押品的风险缓释作用–PD 调整：担保和信贷衍生工具的风险缓释作用–EAD 调整：表内资产净扣内评初级法下，LGD 由监管当局按有无抵押品、清偿优先权、银行对抵押品的控制程度、和不同风险暴露类型来指定相应的LGD 内评初级法下，增加了认可抵押品的范围和标准法下的综合法类似的抵押品价值调整方法：抵押品价值= C / (1 + H e + H c + H fx )9内部评级法高级法要求抵押品能够真实、确切、连续一致降低可能损失强调银行自行估计LGD 具备一定的可靠性，满足一定的最低标准。

至少能够反映标准法和内评初级法认定的押品风险管理和操作管理的标准抵押品认可进一步放宽不要求初级法的抵押品确认技术（折扣调整）内部评级法高级法允许银行在满足一些最低标准条件下，自行评估LGD ，其特点是：10内部评级法高级法：LGD 的评估必须考虑至少一个经济周期的数据，同时必须使用不得少于七年的来自同一来源的数据。

评估LGD 必须在历史LGD 的基础上，而不仅仅是当前市值的评估。

这项要求承认银行没有能力迅速控制和清算抵押品。

银行必须对抵押品管理、操作程序、法律确定性以及通常与标准法要求一致的风险管理过程建立内部要求。

LGD 的评估必须是基于债项的，而且必须是“Stressed”的LGD （在经济不景气条件下）。

评估的LGD 不应该小于该债项的长期平均LGD 。

银行必须持保守的态度考虑借款人的风险和抵押品风险或者抵押品提供者风险之间的相互依赖程度，以及贷款和抵押品的货币不一致性银行必须同时考虑到在违约债项清算期附加的和不可预料的费用。

银行如果使用了不同的LGD 评估方法应对监管和内部风险管理，则必须提供使用方法的异同以及相互之间的转换。

11内部评级法：操作管理要求法律上有保证：如果借款人违约、无力偿还、破产，银行有权及时清算或者拥有抵押品，同时托管抵押品；银行必须采取所有必要的步骤履行法律要求，确保银行在抵押品上的利益；银行有清晰稳健的程序及时清算抵押品，以保证能有效遵守违约条款的规定；银行已经建立起相关程序和做法，在考虑影响抵押品价值因素的基础上（如抵押品市场流动性及抵押品价值下降或者恶化），保守地估计抵押品市场价值。

同时定期检证抵押品（如对存货或者设备这样的押品进行实物检查）；银行具备一个体系接受一些像规定好押品最低价值低限的抵押品交易。

银行在操作管理过程中为了实现抵押品的风险缓释作用，需要达到的要求：12内部评级法：担保的风险缓释作用认可担保的风险缓释作用是通过调整PD 或者LGD 来进行的。

银行必须对借款人和担保的贷款进行评级时考虑担保人履行义务的能力和意愿。

银行必须评估担保人履行担保义务的能力和意愿与借款人还款能力之间的关联程度。

银行必须考虑担保人的支出结构，保守地估计对清偿水平和及时性的影响。

调整后的风险权重不能低于直接向担保人贷款的风险权重。

Counterparty EADRequiredCapital2008%Counterparty EADRequiredCapital113.68%PDEADLGD*0.08%25.6%2.5yrsMaturityRequired Capital2008%Moody’s Analytics Professional Services违约损失率的影响因素和模型 专家模型历史数据的lookup表格模型 穆迪LossCalc模型统计模型穆迪瀑布waterfall模型影响违约损失率的主要因素由于LGD的大小不仅受到借款企业的因素影响，而且还同贷款项目的具体设计密切相关，所以，影响LGD的因素比影响PD的因素更多、更加复杂。

经验研究表明，违约损失率不是一个确定的数值，它取决于特定的债务种类，优先级别、风险缓释技术以及商业周期和一个国家的破产体制和法律制度，其中每一项因素都包含许多不确定性因素。

一般的，影响回收率的决定因素主要包括： 违约概率借款人的还款顺序（优先等级与债务的保护程度）是否抵押和抵押品的情况宏观因素与经济周期行业因素破产体制（与破产法等法律制度密切相关）担保情况17违约损失率模型---专家模型如果没有数据或没有足够的数据（关于数据的数量和所需信息的类型），一般建议专家模型的方案。

专家判断方法的目的是通过使用一个综合定量因素和定性因素的LGD解决方案。

通常通过搜集贷款申请或与申请者的面谈获得必要的数据。

专家模型流程直观且容易理解。

历史经验表明，有许多因素会影响LGD。

我们可以使用这些在大多数情况下是同时考虑定量和定性因素来开发打分系统。

一旦专家模型建立，分数可以映射到一个LGD标尺上，使用专家模型所提供的LGD 范围的中点和边界值，从而转化为LGD的评级。

这是最简单也是有效的LGD 方法，特别对在那些没有数据却希望立即实施LGD方法的贷款机构中特别有效。

穆迪也可能建议组合方法，其中专家模型是兼有统计模型方法和专家模型方法或者很多其它组合的变形。

18违约损失率模型---专家模型LGD专家模型涉及行业和PD模型相对应，覆盖银行的主要信用暴露。

LGD 专家模型需要的信息主要是有关贷款的担保人和抵质押品的情况，同时考虑债项品种的外围特点和借款人主题的特征：担保人抵质押品行业特征贷款品种差异地区差异借款人主体的信用特征19LossCalc模型LossCalc模型的基本思路是根据历史数据在债务的违约损失率和一组解释变量之间建立起的一个多元统计模型。

数据以债券为主。

该模型利用穆迪公司拥有的美国过去20多年1 800多个违约观察数据，覆盖了各个行业中900多个违约上市和非上市企业，对美国债券、贷款和优先股的LGD建立了立即违约LGD和1年后违约LGD两种版本的预测模型。

LossCalc模型的被解释变量是特定债券在一定时期的预期损失比率，解释变量归结为以下四类：a) 债务类型（贷款、债券和优先股）和偿还的优先等级；b) 公司资本结构（资产负债比率）；c) 行业特征，公司所在行业的平均回收率；d) 宏观经济，全年违约概率的中位数、投机级、债券违约率跟踪与经济指数变化等。

20LossCalc模型变量结构21根据穆迪公司2002年在其LGD预测模型LossCalc的技术文件中披露的信息表明，清偿优先性等项目因素对LGD的影响贡献度最高，为37％左右；其次是宏观经济环境因素，为26％左右；再次是行业性因素，为21％左右；最后是企业资本结构因素，为16％左右。

22违约损失率模型---穆迪瀑布（waterfall）模型瀑布模型是穆迪公司实施LGD评级的基础模型。

该方案基于违约公司的破产或重组过程中的绝对优先权原则，模型假设回收款由违约公司的资本结构的优先次序来决定。

这些回收款由以下因素影响：清偿优先性（在资本结构中的位置）担保情况（被担保的不被担保的）抵押品类型（贷款是如何担保的以及抵押品质量如何）担保人（内部，外部，或第三方）贷款合约条款covenant（约束性很强，强，中等，弱，非常弱等）基于历史LGD 数据的统计方法，该方案也考虑到了和绝对优先原则的不一致的情况。

模型数据主要是来自大企业，以债券为主。

穆迪已经观察到当不同国家的回收过程非常不同，但结果会服从一定的统计分布。

2325违约损失率模型---穆迪瀑布（waterfall ）模型穆迪的LGD 瀑布模型基本解决方案是：估计在违约时的债务结构（清偿优先权和各自的风险敞口）；估计在违约清算时的企业价值的统计分布； 基于企业价值的分布，在每一种可能的情形下，基于绝对优先权原则，计算每一种债项的违约损失率；以企业价值的分布进行概率加权平均，计算最终的LGD 。

穆迪瀑布模型是为大公司估计LGD 的行业标准，这种情况下信贷经理具有建立完整的资本架构的全部信息。

然而，当前台或信贷经理无法获得具体的资本结构信息时就产生了困难。

Moody’s Analytics Professional Services违约损失率模型开发与债项评级：中国的挑战中国的挑战：缺乏较长时期公开的债券市场历史和缺乏经历多个经济周期的资产评估历史资料；借款人不如约支付贷款本金和利息，而通过依法建立的公司重组和/或资产清算外的其他方法解决；因债务违约事件的处理方式，可执行性与清算抵押品/追溯担保人的程序非常不可靠；未支付余额的收回通常都是来自抵押物或担保，而很少是同时来自抵押物和担保。