[财务管理]CSFP信用风险附加模型
信用风险模型及其适用性分析
信用风险模型及其适用性分析作者：王顺,赵擎来源：《经济研究导刊》2010年第32期摘要：随着美国2007年金融危机的传播和蔓延，信用风险越来越受到学者的关注与重视。
在现代金融风险管理中，信用风险已经成为首要管理对象。
原来定性的管理方法已经难以符合时代的要求，定量准确计量已经成为大势所趋。
根据不同的假设与数理基础引入了4种主流的信用风险管理模型，并对其适用性进行了分析，以期对我国的信用风险管理与世界主流趋势接轨有所帮助。
关键词：信用风险；信用风险量化模型；Credit Metrics模型；KMV模型；Credit Risk+模型中图分类号：F83 文献标志码：Ａ文章编号：１６７３－２９１Ｘ（２０10）32－０130－02金融是现代经济的核心，银行则是现代金融的支柱。
现代商业银行在社会经济发展过程中，发挥着筹集融通资金、引导资产流向、提高资金运用效率和调节社会总需求的作用，是国民经济的“总枢器”和“调节器”。
然而商业银行从诞生时起，就经受着金融风险的威胁。
巴塞尔银行监管委员会在1997年9月公布的《有效银行监管的核心原则》中，将银行业面临的主要风险归纳为8个方面，即信用风险、国家和转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险、操作风险、法律风险和声誉风险。
其中，信用风险占有特殊的地位。
世界银行对全球银行危机的研究表明，导致银行破产的最常见原因就是信用风险。
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，它是金融机构、投资者和消费者所面临的重大问题，直接影响着现代经济生活中的各种活动，也影响着一个国家的宏观决策和经济发展，甚至影响全球经济的稳定发展。
信用风险可以从广义和狭义两个方面来理解，狭义的信用风险是指信贷风险，广义的信用风险是指所有因违约而发生的风险，如融资业务中租赁人不按约定及时支付租金导致对方资产状况。
在现代的金融风险管理领域里，信用风险越来越被人们所重视，人们对信用风险的管理也从最初的定性模型到如今的定量的精确管理。
商业银行风险管理框架的国际比较研究
商业银行风险管理框架的国际比较研究3郭宁宁(清华大学经济管理学院,北京100084)摘 要:提出商业银行风险管理的整体框架,并就风险管理的政策与流程、技术与系统、组织与文化进行叙述。
分析风险管理组织架构的三个层次,对国际上对银行风险管理组织架构进行比较研究,提出在组织架构方面应遵循的基本原则。
关键词:商业银行;风险管理;国际比较中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:100022529(2008)022*******一、国际银行业风险管理框架分析(一)风险管理政策与流程国际活跃银行的风险管理政策框架核心共同点包括:在管理信用风险方面大量使用风险度量模型,构建了比较严谨的内部评级法;采用VAR法等手段度量市场风险;通过严谨科学的内控系统控制和防范操作风险等。
在政策上,通过制定科学的风险战略和投资组合制度、风险准备金提取制度、先进的客户和授信评级制度等,有效控制和防范风险。
国际活跃银行在授信流程方面既体现出不同特点,也体现出共同性:一是对资产业务、贷款审批、放款操作进行集中控制;二是审批环节少,审批效率有高度保证;三是贷款审批和业务营销两个环节既互相分离和制约,又能紧密结合,确保贷款及时发放;四是贷款审批流程相对独立;四是对个人授权(特别是金额较小的授信),明确个人负责;五是授权清晰,根据风险程度进行权限划分,业务岗位一般拥有小额贷款审批权,以满足客户的紧急需求;六是从单笔交易审批走向对客户授信总量的控制。
(二)风险管理技术与系统近年来,国际活跃银行在风险管理技术和系统方面取得了长足的进步,主要体现在以下方面。
1.以违约率为主要工具量化风险随着风险管理理论的创新和计算机技术的运用,现代风险管理正迅速朝着被科学量化的方向发展,企业信用状况的不同和信用状况的变化对信用风险的影响最终通过违约率的不同和变化而被量化,不同信用状况资产的违约率成为贯穿于商业银行进行风险资产度量、信用定价、经济资本配置以及信用衍生产品价格确定等全过程的核心工具之一。
现代信用风险管理模型的比较分析
现代信用风险管理模型的比较分析作者：方金兵张兵刘荣茂来源：《经济师》2009年第01期摘要：文章对目前国际银行业信用风险管理中应用得最为广泛的四个模型——CreditMetrics模型、Cred it Risk+模型、KMV模型和CPV模型进行了介绍，分别从八个方面进行了分析比较，并进一步探讨了这四个模型在我国商业银行应用的可行性，以期为我国商业银行信用风险量化管理体系的构建提供借鉴与参考。
关键词：信用风险模型比较商业银行管理中图分类号：F832.4 文献标识码：A文章编号：1004-4914（2009）01-016-02在20世纪80年代初期，受世界性的债务危机的影响，国际银行业普遍开始关注信用风险的量化管理工作。
90年代以后，欧美各大银行不再满足于过去的“手工作坊”式的一般信用风险管理，开始积极开发更为有效的信用风险管理模型来计量信用风险。
目前比较流行的四个高级信用风险模型为：J.P.Morgan的CreditMetrics模型、CSFP的CreditRisk+模型、KMV公司的KMV模型和麦肯锡公司的CPV模型。
由于这些模型融合了众多学科的思想，所以被称为现代信用风险管理模型。
一、现代信用风险模型简介l.CreditMetrics模型。
信用度量模型已经成为信用风险计量领域最为主流的方法之一。
模型的核心思想是组合价值的变化不仅受到资产违约的影响，而且资产等级的变化也对其价值产生影响。
CreditMetrics模型的创新之处在于，它第一次将信用等级的转移、违约率、回收率和违约相关性纳入了一个统一的框架。
模型的缺陷在于构成模型的一系列假设。
首先，该模型假设等级迁移概率服从稳定的Markov过程，有悖于实际的历史数据。
其次，该模型假设同一信用评级内所有的债务人都有着相同的评级转移概率，而KMV的研究认为，这条假设并不成立。
再次，用来重估债券价值的无风险概率是决定性的，这将导致其对市场风险以及经济环境的变化不敏感。
信用风险定价模型看这些就够了!
信用风险定价模型看这些就够了!信用风险定价模型看这些就够了！信用风险定价模型是基于市场价格信息，运用数学原理，对导致公司违约的核心因素进行定量预测的模型方法。
信用风险定价模型主要有两种类型，一种是基于期权定价模型理论设计的结构模型，另一种是基于风险率模型理论的简化模型。
结构模型结构模型（Structural Model）是由罗伯特?默顿（Robert Merton）于1974年基于布莱克（Fischer Black）和斯科尔斯（Myron Scholes）的期权定价模型建立的公司违约概率度量模型。
罗伯特?默顿因将期权定价模型扩展应用于信用风险领域，于1997年获得诺贝尔经济学奖。
结构模型的“结构”含义反映的是模型完全符合将企业资产价值在两类权益人—股东和债权人之间进行分配的原则。
一方面，由于公司的有限责任，决定着股东拥有权利而非义务来支付债权持有人，以取得公司的剩余资产价值。
股东可能遭受的最大损失仅局限于股东持有的股份所对应的公司资产，即股东可能遭受的损失是有限度的。
另一方面，只要股东能够偿还债权持有人的债务，便拥有了对公司资产的要求权。
因此，股东对公司资产的拥有权具有以公司资产为基础资产的买入期权的特征，可以用以公司资产为基础资产的买入期权的价值来表示，股东拥有公司所有权的期权执行价格为公司应偿付的债务。
同理，债权持有人相当于按照未偿还债务的面值，把公司价值的卖权免费卖给股东。
用无套利模型术语解释，卖权价值代表消除资金提供者所承受信用风险的成本。
简化模型简化模型（Reduced-Form Model），也可称为违约强度模型（Default Intensity Model），是“风险率”模型技术的一种变形。
“风险率”模型技术运用了医学上的疾病发作预测统计法和20世纪70年代由物理学应用到金融学的随机过程数学理论，“风险率”模型技术在20世纪80年代开始影响金融实践。
简化模型研究最早可以追溯到1974年的文献，不过一般认为，简化模型开始于1995年杰诺和特恩布尔（Jarrow-Turnbull）提出的模型。
现代信用风险管理模型比较分析
现代信用风险管理模型比较分析李文【摘要】在银行的信用风险管理中,有效的管理模型是简化银行管理章程,提高银行信用管理效率和降低管理成本的首要条件.最基本的管理模型包括CreditMetrics 模型,CreditRisk+模型KMV模型和CPV模型.文章通过对这几种基本的信用管理模式进行探讨和分析,阐述现代信用管理的基本原理和运用的基本方以及管理模型的特点和适用性.在此基础上分析我国银行当前信用风险管理的现状以及存在的问题,针对实际的情况和管理的需要提出适用于我国银行现代信用管理体系的模型,为我国的银行体系参与社会信用管理提供科学的参考和指导,不断建立完善的社会体系和完善的信用制度和管理方式.【期刊名称】《金融经济（理论版）》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】2页(P164-165)【关键词】社会形态;信用管理;模型;信用制度【作者】李文【作者单位】中山大学国际金融学院,广东广州519082【正文语种】中文1.前言在20世纪的末期，特别是经济泡沫化的剧烈震荡中，世界性的经济债务阻碍了全球经济体制的建筑，在这种低迷的经济背景中，国际银行普遍开始关注信用风险的发展和信用风险的统计、量化以及管理。
在往后的十年中，世界各大银行开始进行信用管理的创新，不再沿用以往过于单一的一般性管理方式，逐渐向现代化的管理理念和管理思路上过渡。
伴随着信息技术和网络技术的发展，各大银行开始探索更为有效的信用风险管理制度，采用更加科学的体系和技术，运用现代的管理思维和管理方式，开发适用于不同情况下的信用风险管理模型来进行信用风险的量化和统计。
比较流行的管理模型是当前运用得最多的高级风险控制和计量模型，分别是J.P.Morgan的CreditMetrics模型，KMV公司的KMV模型，CSFP的CreditRisk+模型以及麦肯锡公司的CPV模型。
这些模型在原理和基础上融合了多学科的思想，是现代经济发展的产物，这种模型被称为现代信用风险管理模型。
信用风险的计量方法
信用风险的计量方法为了确定信用风险的资本要求，需要计算信用风险加权资产总额。
巴塞尔委员会认为旧协议中计算信用风险资本要求的方法不够精确，而且金融创新与金融交易的复杂性降低了原方法的适用性。
为此，巴塞尔委员会提出多种方法以使协议对于信用风险的度量更加精确，其中提出对信用风险进行度量的主要方法有三个：标准化方法，银行内部评级法（IRB法），资产组合信用风险模型。
1．标准法是对1988年协议中处理信用风险方法的修改。
首先是风险权重确定标准的变化。
银行资产按其是否有外部评级以及外部评级机构对资产的评级结果给予一定的风险加权比。
新协议规定，银行对国家及央行的债权风险不再按是否属0ECD成员国划分，而采用出口信贷机构对外公开的信用等级；对银行、金融机构的债权风险，既可以按实际外部评级结果而定，又可按国家信用风险权重提高一档的简便方法处理；对非金融企业债权风险权重，按外部评级结果确定。
在标准法下，长期信用评级适用于长期债权和短期债权，而短期信用评级只能用于短期债权；如果一家机构同时拥有多个外部机构评定的信用等级，则选出两个最高者，若两个基本点最高者级次相同，则使用这一级次的信用等级作参考，若不同，则取次级作参考[20]。
巴塞尔委员会对外部评级提出了操作规定，建议各国监管当局不要允许银行机械地套用外部评级机构的结果。
正确的做法是，只有当银行及其监管部门对评级机构的评估资料的质量和方法感到满意时才去使用，并且银行在评估机制的选择上应保持方法的一致性，而不能拼凑不同机构的评估方法，这是因为不同的外部评级机构所使用的信用分析方法与等级术语不尽相同。
同时要注意所用评级机构的评估体系应与确定法定资本充足率的要求保持一致。
对外部信用评级机构的选择还要注意其评估的客观性、独立性、透明性、可靠性、通用性和信息资源的充分性，而且监管当局要注意对上述标准的识别。
其次，风险权重具有了较高的弹性。
银行对其他银行的短期债权享受优惠风险权重，但条件是债权是以本币计值并以本币作为资金来源。
信用风险评估模型的构建
信用风险评估模型的构建一、引言信用风险评估模型是金融领域中的关键技术之一，也是银行、证券、保险等金融机构在风险控制和贷款放款决策中必需的工具。
本文将从理论和应用层面，探讨信用风险评估模型的构建方法和应用价值。
二、信用风险评估模型的基础理论1. 信用风险评估模型的定义信用风险评估模型是一种基于数据分析和量化分析的模型，通过重要性分析、建模和数据挖掘技术对信用风险进行监控和评估，以提高银行的风险控制能力和决策质量。
2. 信用风险评估模型的原理作为金融领域的一项关键技术，信用风险评估模型是通过建立一个能够识别和分析客户信用风险的模型，来帮助金融机构更好地评估贷款和融资决策的可行性。
信用风险评估模型的核心是数据分析和建模，包括数据清洗、特征选择、建模方法选择以及模型优化等环节。
3. 信用风险评估模型的分类根据模型的实现方式，信用风险评估模型分为传统的统计模型和机器学习模型两种。
前者包括逻辑回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、决策树等，后者则包括随机森林、XGBoost、LightGBM 等。
三、信用风险评估模型的构建方法1. 数据预处理数据预处理是信用风险评估模型建设流程中的重要环节，其目的是将原始数据转换为可用于模型构建的数据。
常见的数据预处理技术包括数据清洗、数据抽样、特征选择和特征编码等。
2. 特征工程特征工程是信用风险评估模型建设流程中的核心环节，其的目的是从大量的数据中挖掘出最具预测能力的特征以建立模型。
常用的特征工程技术包括基于统计假设检验的特征选择、基于模型迭代的特征选择和基于降维技术的特征选择等。
3. 模型选择和构建在特征工程完成后，需要在初始数据集上对不同的建模算法进行建模、评估和比较。
在评估和比较最终模型时，还需考虑多个评价指标的综合权衡，如准确率、召回率、F1值、ROC曲线面积等。
4. 模型优化模型优化是信用风险评估模型的重要环节。
常见的模型优化技术包括超参数优化、特征选择与参数调整、使用最优方法等。
信用风险模型简述
信用风险模型简述(1) 信用风险模型是用模型的方式来衡量和预测一个信贷组合的风险架构，是通过模型所计算出的信用损失的概率密度函数(probabilitydensityfunction) 来实现这些目标的。
这个概率密度函数在风险管理、资本配置、信贷定价、最优组合上都有重要作用，是现代金融数量化、精确化、高效化的具体体现。
大银行不惜花费大量人力物力资源来开发利用这个工具。
信用风险模型分由上至下模型(top-dow n)和由下至上模型(bottom-up)两大类。
前者主要用于消费者信贷，诸如信用卡贷款、房地产贷款、车辆贷款、学生贷款。
这些信贷因为比较单一类似，且贷款数额小，单笔损失量不大，建立模型的时候就把同类贷款汇总起来，用大数定律和历史数据对它将来的损失可能性作模拟推断。
这种模型一般都比较简单易行，广为接受，与实际情况拟合很好，所以，一般都不在巴塞尔协议重点讨论范围之内。
由下至上模型是用来模拟大、中型商业信贷，贷款额度高，潜在损失大，需要一个个单独观察评估，然后再汇合加总，最后达到整个资产组合的总体风险水平。
信用风险模型的参数一般量化为以下几个主要变量。
1. ------------------------------ 风险敞口(exposure) 如果是传统的定期贷款的话，那么，贷款额便是风险敞口变量。
但事情并非都如此简单，有些贷款含有期权，比如周转信贷(revolvingcredit)，银行提供的信用额度，企业不一定要去用，或用完。
但如果企业发生资金周转危机了，这笔信用额度就要被启动，而且可能都用完。
如何模拟这类贷款的不确定风险敞口，便众口不一。
2. 信用评级(creditrating) 这是针对具体企业的评级，同评级相对应的是企业降级倒闭的风险概率。
比如，根据标普(S&P)评级公司的统计数据，一企业的信用评级若今年为A，则明年降为B的可能性是0.24%, —年内破产的可能性为0.02％。
- 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)。
CSFP信用风险附加模型（CSFP Credit Risk Plus Model）CSFP信用风险附加模型概述
基于保险思想的CSFP信用风险附加模型。
瑞士信贷银行开发的信用风险附加模型，与家庭火险的财产险承保人在为确定保险费时所使用的模型相似。
其重点度量在违约和不违约两种状态下的预期到的损失或未预期到的损失，是一个违约模式模型(DM)。
CSFP信用风险附加模型不把信用评级的升降和与此相关的信用价差变化视为一笔贷款的VAR(信用风险)的一部分，而只看作是市场风险，它在任何时期只考虑违约和不违约这两种事件状态，计量预期到和未预期到的损失。
在CSFP信用风险附加计量模型中，违约概率不再是离散的，而被模型化为具有一定概率分布的连续变量。
每一笔贷款被视作小概率违约事件，并且每笔贷款的违约概率都独立于其他贷款，这样，贷款组合违约概率的分布接近泊松分布。
CSFP信用风险附加计量模型考虑违约概率的不确定性和损失大小的不确定性，并将损失的严重性和贷款的风险暴露数量划分频段，计量违约概率和损失大小可以得出不同频段损失的分布，对所有频段的损失加总即为贷款组合的损失分布。
CSFP信模型、KMV模型及Credit Metrics模型的区别
1.在风险的界定方面
Credit Metrics模型属于盯市模型(MTM)；CSFP信用风险附加计量模型属于违约模型(DM)；而KMV模型既可被当作MTM模型，也可被当作DM模型。
2.在风险驱动因素方面
在KMV模型和Credit Metrics模型中，风险驱动因素是企业资产价值及其波动性；而在CSFP信用风险附加计量模型中，关键的风险驱动因素是经济中可变的违约率均值。
3.在信用事件的波动性方面
在Credit Metrics模型中，违约概率被模型化为基于历史数据的固定的或离散的值；而在KMV模型和CSFP信用风险附加计量模型中，违约概率是可变的，但服从于不同的概率分布。
4.在信用事件的相关性方面
各模型具有不同的相关性结构，KMV模型和Credit Metrics模型是多变量正态；而CSFP信用风险附加计量模型是独立假定或与预期违约率的相关性。
5.在回收率方面
在KMV模型的简单形式中，回收率是不变的常数；在CSFP信用风险附加计量模型中，损失的严重程度被凑成整数并划分为不同的频段，在频段内回收率是不变的；
6.在计量方法方面
Credit Metrics模型对个别贷款或贷款组合采用分析方法进行计量，对大规模贷款组合则采用蒙地卡罗模拟技术进行计量；KMV模型和CSFP信用风险附加计量模型采用分析方法进行计量。