信用风险计量模型
信用风险计量模型优化研究
信用风险计量模型优化研究前言信用风险是指借款人或债务人无法按照应付债务来偿还债务造成的经济损失风险。
在金融机构的风险管理中，信用风险是重要的风险之一。
为了在有效的风险管理中准确估计信用风险，需要建立一个有效的信用风险计量模型。
第一章信用风险计量模型的现状在金融机构的信用风险管理中，信用风险计量模型是至关重要的工具。
基于现有数据的分析，金融机构可以制定一些信用风险的计划和策略，以管控信用风险。
目前，常用的信用风险计量模型主要包括违约概率模型（PD模型）、违约损失率模型（LGD模型）和期望损失模型（EL模型）。
第二章信用风险计量模型的优化研究2.1 数据预处理2.1.1 数据清洗数据清洗是防止数据错误和异常值的干扰，基本上是在应用其他技术之前对数据进行预处理。
2.1.2 数据集成数据集成旨在将数据源进行整合，消除冗余数据和数据不一致性，还可以从早期制定制度时收集的数据中挖掘更多的信息。
2.1.3 数据转换数据转换旨在标准化和转换数据以满足分析需要。
数据标准化可以消除不同格式和计量单位的问题。
2.1.4 数据规约数据规约的目的是减少数据的数量，并尽可能地维持信息的完整性。
通过剔除或合并数据来减少信息冗余和数量。
2.2 特征提取2.2.1 基于变量选择的特征提取变量选择的目的是找到对目标变量最重要的变量。
在变量选择之前，应对变量进行进一步分析和预处理。
2.2.2 基于变量相关性的特征提取变量相关性检测是找到不同变量之间的关系，以减少多余的变量。
主要的方法包括皮尔逊相关系数、克拉默-福思相关系数等等。
2.2.3 基于机器学习的特征提取机器学习方法可以自动发现变量，它可以自行处理输入数据，找到最佳的变量集合。
2.3 模型建立2.3.1 PD模型PD模型是指预测违约概率的模型，使用PD模型可以计算由于贷款人信用违约而导致的可能损失。
常见的PD模型包括逻辑回归模型、贝叶斯网络模型、决策树模型等等。
2.3.2 LGD模型LGD模型是指预测违约损失率的模型。
信用风险的模型
信用风险的模型信用风险模型是一种用于评估个人或机构信用状况的工具。
在金融领域，信用风险是指借款人或债务人无法履行其还款义务的潜在风险。
信用风险模型的目的是通过收集和分析相关数据，预测借款人违约的可能性。
信用风险模型的基本原理是利用历史数据和统计方法来建立一个预测模型。
首先，需要收集大量的借款人相关数据，如个人信息、收入、负债情况等。
然后，通过对这些数据进行统计分析，找出与违约风险相关的因素，建立数学模型进行预测。
在建立信用风险模型时，常用的方法包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。
逻辑回归是一种常用的统计方法，用于预测二元变量的概率。
决策树是一种基于分类规则的预测模型，通过一系列的判断条件将数据集分成不同的类别。
支持向量机是一种机器学习方法，通过构建一个最优的超平面来实现分类。
除了统计方法，信用风险模型还可以结合其他因素来提高预测准确性。
例如，可以考虑借款人的行为数据，如消费行为、还款记录等。
此外，还可以使用外部数据，如借款人所在地区的经济状况、行业发展情况等。
通过综合考虑多个因素，可以更准确地评估借款人的信用风险。
信用风险模型的应用范围广泛。
在银行业务中，银行可以使用信用风险模型来评估贷款申请人的信用状况，决定是否批准贷款申请以及贷款利率的设定。
在投资领域，投资者可以使用信用风险模型来评估债券发行人的信用状况，决定是否购买债券。
在保险领域，保险公司可以使用信用风险模型来评估投保人的信用状况，决定保险费率的设定。
尽管信用风险模型在评估信用风险方面有着显著的优势，但也存在一些限制和挑战。
首先，信用风险模型建立在历史数据的基础上，对于新兴行业或尚未发生的事件，模型的预测能力可能受到限制。
其次，信用风险模型需要大量的数据支持，而且数据的质量和准确性对模型的效果有着重要影响。
此外，信用风险模型还受到宏观经济环境、法律法规等因素的影响，需要不断更新和调整。
信用风险模型是评估个人或机构信用状况的重要工具。
通过收集和分析相关数据，建立预测模型，可以提高对借款人违约风险的预测能力。
信用风险的模型及其应用
信用风险的模型及其应用信用风险是指贷款方或债券债务方不能按时偿还贷款或债务，从而给贷款方或持有债券的人带来损失的风险。
在金融领域中，信用风险是一种重要的风险类型，能够影响到金融机构的经营和政策制定，因此，开发信用风险模型已成为金融领域中的热门课题之一。
一、信用风险的模型一般来说，信用风险模型是指用来预测贷款方或债券债务方发生违约的可能性的模型。
这个模型的基础是信用评级，它基于对借款人的历史记录、目前的经济状况和市场状况等因素的分析，对借款人进行评级。
评级级别通常从高到低分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D，其中，AAA为最高，D为最低。
如果借款人没有信用记录，或者对于小企业等其他原因没有很好的信用评级记录，我们可以采用基于相似性评级的方法，也称为基于相似性分类模型。
这种方法是通过将借款人与具有完整信用记录的已知借款人进行匹配，来确定借款人的信用级别的。
另一个方法是基于判别函数的评级方法，主要是建立一个数学模型，用于将借款人的历史记录和有关经济因素与违约概率联系起来。
二、信用风险模型的应用信用风险模型可以用于多种不同的金融应用，其中最基本的应用就是提供贷款方向特定借款人发放贷款的建议。
一般来说，如果一个借款人的信用评级较低，那么他需要为贷款支付更高的利率，或者向多家金融机构申请贷款，以确保自己能够得到资金。
同样的，如果贷款方决定向一个较低的信用评级借款人发放贷款，那么他可能需要采取一些措施来降低信用风险，例如要求担保人，提高抵押品的价值等等。
信用风险模型还可以用于实施统计监控程序来追踪资产质量的时变性。
这个应用的思想是，通过实时更新贷款组合的风险评级，来及时处理存在风险的资产。
例如，在金融机构的信用风险模型中，如果一个借款人的违约可能性显著增加，那么就需要采取一些行动来处理这个风险。
信用风险模型还可以用于衡量金融机构的资本充足率。
实际上，金融机构的资本充足率主要保护金融机构的客户不受潜在的违约风险的影响。
信用风险计量模型
x1营运资本/总资产 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
破产组均值 -6.1% -62.6% -31.8%
40.1% 1.5次
非破产组均值 41.4% 35.5% 15.4%
KMV 没有使用S&P的评级数据,而是自己 建模估计.
9.3 KMV Model
Credit Metric shortcoming： first, all firms within the same rating class
Creditmetrics试图回答的问题： "如果下一年是个坏年份,那么,在我的贷款或贷款
组合上会损失掉多少？"
Creditmetrics基本假设
1. 信用评级有效.信用状况可由债务人的信 用等级表示；
2. 债务人的信用等级变化可能有不同的方 向和概率
3. 例如, 上一年AAA的贷款人有90％〔概率 的可能转变为AA级〔方向.
0 0.14 0.26 1.17 8.84 83.46 11.24
0 0.02 0.01 0.12 1.00 4.07 64.86
0 0 0.06 0.18 1.06 5.20 19.79
〔资料来源：标准普尔,2003
步骤2 估计违约回收率
由于A～CCC债券有违约的可能,故需要考 虑违约时,坏账〔残值回收率.
x83.64 98.10x 99.7%99% 99%98.53%
x92.2（ 9 美元）
说明：该面值为100元的BBB债券, 一年后以99％的概率确信其市值不 低于92.29美元.
由于该债券的均值为107.90美元,根 据相对VaR的定义,
信用风险 计量方法
信用风险计量方法
信用风险计量方法是银行或其他金融机构用来评估借款人或债务人无法按时偿还借款或债务的潜在风险的方法。
以下是一些常用的信用风险计量方法：
1. 评级模型：评级模型是一种使用统计分析来评估借款人或债务人信用风险的方法。
它基于历史数据和财务指标，利用统计算法来预测借款人违约的概率。
评级模型可以根据借款人的信用历史、收入情况、负债水平等因素进行评估。
2. 应用价值相关方法：这种方法主要是通过评估借款人或债务人的财务状况和预测未来现金流来计量信用风险。
常用的方法包括财务比率分析、流动性分析、现金流量分析等。
3. 集中度测量方法：这种方法用于评估借款人或债务人的业务集中度。
如果借款人业务高度集中在某个特定行业或客户上，他们的信用风险可能会较高。
通过分析借款人的业务结构和客户分布，以及行业风险，可以评估其信用风险。
4. 数量贴现方法：这种方法使用借款人的现金流量来计算其对债务支付能力的估计。
通过将未来现金流量贴现到现值，可以评估借款人是否有足够的现金流量来按时偿还债务。
5. 债券评估方法：这种方法主要用于评估债券的信用风险。
它基于债券的信用评级和市场利率来计量信用风险。
越低的信用评级和高的市场利率意味着更高的
信用风险。
以上只是一些常见的信用风险计量方法，实际应用中可能还有其他方法。
不同的金融机构可能会根据自己的情况和需求选择适合的计量方法。
信用风险度量模型
信用风险度量模型信用风险度量模型（Credit Risk Measurement Model）信用风险度量模型的概述信用风险(credit risk)是指由于借款人或市场交易对方违约而导致损失的可能性，以及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的可能性。
从该定义可以看出。
信用风险由两部分组成，一是违约风险，指交易一方不愿或无力支付约定款项致使交易另一方遭受损失的可能性；二是信用价差风险，指由于信用品质的变化引起信用价差的变化而导致的损失。
新巴塞尔协议对银行的资本要求允许各国银行可以采用内部模型来度量信用风险。
由于20世纪90年代里，公司倒闭的结构性增加、脱媒效应的显现、竞争的白热化、担保能力的下降、金融衍生品的急剧膨胀、信息技术的飞速发展等因素促使人们加强对信用风险的研究，从而涌现出了现代信用风险度量模型。
信用风险度量模型的类别目前国际上运用较多的现代信用风险度量模型主要有：KMV公司的KMV模型、JP摩根的信用度量术模型(ceditmetrics mode1)、麦肯锡公司的宏观模拟模型(credit portfolio view)、瑞士信贷银行的信用风险附加法模型(cridetrisk+)、死亡率模型(mo rtality rate)等。
在巴塞尔新资本协议即将实施的背景下，结合国有商业银行的具体情况，对这些模型进行适用性分析，对加强国有商业银行的风险管理具有重大意义。
(一)KMV模型KMV模型是由KMV公司利用默顿的期权定价理论开发的一种违约预测模型，模型的核心分析工具是预期违约频率EDF(expected delinquency frequency)，它的原理是银行贷款相当于向债务人卖出一个看跌期权，当企业资产的市场价值超过企业的负债时，企业有动力偿还贷款，当企业资产的市场价值低于债务时，企业会行使期权，选择违约。
KMV模型根据借款公司的股票价格波动计算EDF，通过EDF来计算违约损失额LGD。
信用风险计量模型培训课程
信用风险计量模型培训课程尊敬的课程参与者，我写信给大家是为了介绍我们最新的培训课程，它将重点关注信用风险计量模型。
信用风险是金融机构和其他组织面临的重要挑战，并且在风险管理中起着至关重要的作用。
本课程将帮助您了解信用风险计量模型的基本原理和应用，以及如何将其应用于实际情境中。
课程的主要内容包括以下几个方面：1. 信用风险的定义和重要性：课程开始将介绍信用风险的概念，以及在金融市场中的重要性和影响。
我们将深入了解信用风险的来源和类型，并了解其对机构和市场的影响。
2. 信用风险计量方法：我们将介绍不同的信用风险计量方法，包括传统的风险评级方法、市场风险模型和结构风险模型等。
您将学习如何使用这些方法测量和评估信用风险，并了解它们的优缺点、适用范围和注意事项。
3. 信用风险模型构建：本课程还将介绍信用风险模型的构建过程，包括数据收集、变量选择、模型选择和验证等。
您将学习如何建立有效的信用风险模型，并了解如何使用这些模型进行风险预测和决策支持。
4. 实际应用案例分析：课程的最后一部分将通过一系列实际案例分析来应用所学的知识。
我们将讨论不同行业和市场中的信用风险挑战，并讨论如何利用信用风险计量模型来解决这些挑战。
我们的培训课程旨在帮助您建立对信用风险计量模型的全面理解，并提供实际应用的技能和知识。
通过参加本课程，您将能够更好地评估信用风险，提高决策的准确性和效果。
本课程适用于金融机构的信用风险管理专业人员、风险分析师、投资经理以及其他对信用风险计量模型感兴趣的人士。
准备阶段方面我们希望您具备基本的金融知识和统计分析能力。
课程将在我们设备齐全的培训中心举行，培训期间我们将提供需要的教材和实践工具。
同样重要的是，我们的培训师团队由经验丰富的行业专家组成，将确保您获得高质量的教学。
如果您对本课程感兴趣，请回复此邮件以确认您的参与意向。
我们将随后联系您，提供更多关于课程详情、费用和报名事宜的信息。
如果您还有任何疑问，也请随时与我们联系。
03-3信用风险度量制模型
则一年后借款人由初始信用等级转移到各 种可能等级的概率称为信用等级转移概率
∑转移概率＝1。
（1）一年期信用等级转换矩阵
（2）对信用等级变动后的贷款市值估计
信用等级的上升或下降必然会影响到一笔贷款余下的现 金流量所要求的信贷风险加息差(或信贷风险酬金)，因此也 就必然会对贷款隐含的当前市值产生影响。
2、计算单项贷款的VAR值的步骤：
（1）预测借款人信用等级的变动， 得出信用等级转移概率矩阵
（2）对信用等级变动后的贷款市值 进行估计
（3）计算贷款受险价值（VAR）
信用度量制模型 要解决的问题：
假如下一个年度是一个坏年度 的话，我们的贷款及贷款组合 的价值将会遭到多大的损失？
未知： 贷款的价值（P）
为了简便，后面先考虑两贷款组合的情况
涉及到相关性 问题
假设这两项贷款为：
一项BBB级贷款其面值为$100(百万美元) 一项A级贷款其面值为$100(百万美元)。
求：两项贷款组合在一年期的VAR值
思路：
视贷款的信用级别为随机变量 两个随机变量的取值为： AAA—违约（8个值） 两随机变量并非独立，即
假设有两家公司 X&Z
X公司为一家化学企业，
Z公司则为一家全能银行，
其股票收益率为：
保险业
其股票收益率为：
收益指数
RX = 0.9RCHEM + UX
RZ = 0.74RINS + 0.15RBANK + UZ
敏感 系数
化学产业 收益指数
该企业的特 殊风险报酬
敏感 系数
银行业 该银行的特 收益指数 殊风险报酬
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
对Creditmetrics模型的评述
优点： 1. 动态性：适用于计量由债务人资信变化而引起资产组 合价值变动的风险。 2. 可预见性：不仅包括违约事件，还包括债务人信用评 级的升降；不仅能评估预期损失，还能估计VaR，这 对于银行特别具有意义。 缺点： 1. 对信用评级的高度依赖，一般地，信用评级只是对企 业群体的评估，而非个性化，所以，对个别企业评估 不准确； 2. 信用评级主要是依靠历史上的财务数据，是一种“向 后看”的方法。
需要利用的数据：
借款人当前的信用评级数据 信用等级在一年内可能改变的概率
违约贷款的残值回收率
债券的（到期）收益率
注：以上这些资料可以公开得到
步骤1 估计信用转移矩阵
根据历史资料得到，期初信用级别为AAA
的债券，1年后的信用等级的概率如下
AAA，90.81％ AA，8.33％ A，0.68％ BBB，0.06％ BB，0.12％ CCC，0 D，0
Z-Score模型
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
有担保债高于无担保债
优先高于次级，次级高于初级 债券契约：次级所有在其之后的债券
次级额外债务
今天你购买了一张债券，到了明天，你可能会苦
恼地发现该公司未偿还的债务已扩大为原来的三 倍。这也意味着投资者的债券的质量与他昨日购 买时相比已降低了。 为了阻止公司以这种方式损害债券持有人的利益， 次级条款（subordination clauses）的规定限制 了发行者额外借款的数额。 原始债务优先，额外债务要从属于原始债务。也 就是说，如遇公司破产，直到有优先权的主要债 务被付清，次级债务的债权人才可能被偿付。 因此，具有优先级的债券信用高于次级。
将一定数量的样品看成一类，然后根据样品的亲
疏程度，将最密切的看成一类，然后考虑合并后 的类和其他类之间的亲疏程度，再次进行合并。 重复这个过程直到多有的样本（或者指标合并为 一类 为了研究各个公司的财务状况，抽取了21个公司 的4个财务指标，试利用这些财务指标进行聚类 分析。 命令：clusterdata
Creditmetrics基本假设
3. 贷款的价值由信用等级（价差）决
定
由期初的信用等级得到贷款的初始价值；
由评级转移矩阵估计期末贷款的价值；
由二者的差额就可以计算VaR。
Creditmetrics的总体框架
信用评级 优先权 信用价差
信用转移概率
残值回收率
债券现值
信用风险估计
计量模型需要的数据
“如果下一年是个坏年份，那么，在我的贷款或贷款
组合上会损失掉多少？”
Creditmetrics基本假设
信用评级有效。信用状况可由债务人的 信用等级表示； 2. 债务人的信用等级变化可能有不同的方 向和概率
1.
例如， 上一年AAA的贷款人有90％（概率）
的可能转变为AA级（方向）。 把所有的可能列出，形成所谓的“评级转移 矩阵”。
9.3 KMV Model
著名的风险管理公司——KMV 公司开发
的违约预测模型，称为Credit Monitor Model，信用监控模型。 创新性：基于公司市场价值，利用期权定 价理论来估计的违约概率
KMV认为：实际违约概率和历史平均违约率
的差异很大，并且对相同信用级别的企业而言 也存在很大的差异。 KMV 没有使用S&P的评级数据，而是自己建 模估计。
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。
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：
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
例子： Z-Score模型
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。
指标筛选
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％。
改进：聚类分析
33.26 22.84
建立判别方程
Z = 0.012x1+ 0.014x2+0.0 33x3+ 0.006x4+
0.999x5 x1～ x5的意义同上 将实际企业的财务指标值代入方程，计算 得到Z
若Z>2.99则企业具有贷款资格； 若Z<1.81，则企业不具贷款资格，二者之间需
要详细审查。
B
CCC
0
0.22
0.11
0
0.24
0.22
0.43
1.30
6.48
2.38
83.46
11.24
4.07
64.86
5.20
19.79
（资料来源：标准普尔，2003）
步骤2 估计违约回收率
由于A～CCC债券有违约的可能，故需要
考虑违约时，坏账（残值）回收率。 企业破产清算顺序直接关系回收率的大小。
示例：信用转移矩阵
级别 AAA AA A BBB BB AAA 90.81 0.70 0.09 0.02 0.03 AA 8.33 90.65 2.27 0.33 0.14 A 0.68 7.79 91.05 5.95 0.67 BBB 0.06 0.64 5.52 86.93 7.73 BB 0.12 0.06 0.74 5.36 80.53 B 0 0.14 0.26 1.17 8.84 CCC 0 0.02 0.01 0.12 1.00 违约 0 0 0.06 0.18 1.06
金融工程学 第9章
信用风险计量模型
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
定 性
Creditmetrics
现代信用计量模型 围绕公司价值建模 KMV模型 定 量
9.1 Z-Score模型
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。
AAA
AAA，0.09％ AA，2.27％
A，91.05％ A BBB，5.52％ BB，0.74％ CCC，0.01％ D，0.06％
注意：A级别债券有0.06％的概率在下一年度转 移到D级，即A级债券仍有违约的可能。
构建信用转移矩阵
以上给出了AAA和A级债券的转移概率，
同样可以得到其他级别，如AA、BBB、C 等信用级别的转移概率。 将债券所有级别的转移概率列表，就形成 了所谓的“信用转移矩阵”。
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%
F统计量 32.60
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 25.56
例子
假设BBB级债券的面值100元，票面利率为6％。
若第1年末，该债券信用等级由BBB 升至A 级，则债
券在第1年末的市值可以根据上表得到
6 6 6 100 6 PV 6 2 3 (1 3.72%) (1 4.32%) (1 4.93%) (1 5.32%)4 108.66 （元）
违约回收率统计表
债券级别 优先担保债券 回收率(％面值) 53.80 标准差(％) 26.86
优先无担保债券
优先次级债券 次级债券
51.13
38.52 32.74
25.45
23.81 20.18
初级次级债券
17.09
10.90
例：BBB级债券在下一年违约概率为0.18％,若它是优先无担保 债券，则其一旦违约，面值100元可回收51.13元。
步骤4 计算信用风险
BBB债券的价值分布，例如若转移到AAA，则价值为109.37， 概率为0.02，其他情况可以类似地计算出。
年末债券级别 AAA AA A BBB BB 市值（元） 109.37 109.19 108.66 107.55 102.02 转移概率(%)
B
CCC
98.10
83.64
利用线性插值法可以计算99%概率
下的市值，设该值为x
x 83.64 98.10 x 99.7% 99% 99% 98.53% x 92.29 （美元）
说明：该面值为100元的BBB债券，
一年后以99％的概率确信其市值不 低于92.29美元。
由于该债券的均值为107.90美元， 根据相对VaR的定义， VaRR ＝107.09-92.29=14.80 (美元) 说明：我们可以以99％的概率确信， 该债券在1年内的损失不超过14.80 美元。