信用风险量化模型比较分析

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信用风险量化的4种模型

信用风险量化的4种模型

信贷风险管理的信用评级方法信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。

银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。

除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外,新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。

1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上,银行在贷款决策时,曾经长时间忽视股票的市价。

KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。

从而,贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。

尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器,但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。

KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型,是由买入期权推演而来的。

KMV扭转了看待银行贷款问题的视角,从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。

换句话说,它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。

基本原理如图所示:(1)KMV是如何工作的?假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票,公司债务是一张一年期的单一贴现票据(single discount note),票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。

在图中,若公司资产的价值跌到OB以下(以左,如OA1),股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。

当然,如果选择违约,他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行,公司所有者的普通股就一文不值了。

然而,若公司资产的价值是OA2,公司就会偿还债务OB,而保留其余的价值BA2.在KMV模型中,公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。

可以看到公司的风险底线(downside risk)被限制在OL,因为“有限责任”保护了普通股的持有人。

从而,对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。

KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型(估计违约频率模型)。

信贷风险评估与信用评分模型

信贷风险评估与信用评分模型

信贷风险评估与信用评分模型信贷风险评估和信用评分模型是金融机构在进行贷款审批和风险管理过程中的重要工具。

通过对借款人的信用状况和还款能力进行评估,可以帮助金融机构准确判断借款人的信用风险,从而制定相应的贷款政策和风险控制措施。

本文将介绍信贷风险评估和信用评分模型的基本概念、应用场景以及构建方法。

一、信贷风险评估的概念和应用场景信贷风险评估是指对借款人的信用状况和还款能力进行评估,以确定其是否具备借款资格以及借款额度的大小。

信贷风险评估主要应用于银行、信托公司、消费金融公司等金融机构的贷款审批和风险管理过程中。

通过对借款人的个人信息、财务状况、职业背景等进行综合评估,可以帮助金融机构判断借款人的还款能力和还款意愿,从而降低贷款违约风险。

二、信用评分模型的概念和构建方法信用评分模型是一种通过对借款人的个人信息和历史信用记录进行量化评估,从而得出一个综合的信用评分的模型。

信用评分模型主要应用于大规模信贷业务中,可以帮助金融机构快速准确地评估借款人的信用状况,从而提高贷款审批的效率和准确性。

构建信用评分模型的方法主要包括数据收集、特征选择、模型建立和模型评估四个步骤。

首先,需要收集借款人的个人信息、财务状况、职业背景等相关数据。

然后,通过统计分析和机器学习等方法,选择对信用评分有影响的特征变量。

接下来,可以使用逻辑回归、决策树、支持向量机等算法建立信用评分模型。

最后,通过交叉验证、ROC曲线等方法对模型进行评估和优化,以提高模型的准确性和稳定性。

三、信贷风险评估与信用评分模型的关系信贷风险评估和信用评分模型是密切相关的概念。

信贷风险评估是对借款人的信用状况和还款能力进行评估,而信用评分模型是一种用于评估借款人信用状况的模型。

信用评分模型可以作为信贷风险评估的工具之一,通过对借款人的个人信息和历史信用记录进行评估,得出一个综合的信用评分,从而帮助金融机构判断借款人的信用风险。

四、信贷风险评估与信用评分模型的意义和挑战信贷风险评估和信用评分模型在金融机构的贷款审批和风险管理中具有重要意义。

Creditmetrics模型

Creditmetrics模型

Creditmetrics模型[编辑]Creditmetrics模型的提出Creditmetrics模型(信用计量模型)是J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。

与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样,该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视,是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。

[编辑]Creditmetrics模型的基本思想1、信用风险取决于债务人的信用状况,而企业的信用状况由被评定的信用等示。

因此,信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化,并假定信用评级体系是有效的,即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。

信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。

转换矩阵(Transition Matrix一般由信用评级公司提供),即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化(转换)到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵,成为该模型重要的输入数据。

2、信用工具(包括债券和贷款等)的市场价值取决于债务发行企业的信用等级,即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值,因此,信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。

根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布,同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值(价格),从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。

这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的,也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值,从而将Var的方法引入到信用风险管理中来。

3、信用计量模型的一个基本特点就是从资产组合而并不是单一资产的角度来看待信用风险。

根据马柯威茨资产组合管理理论,多样化的组合投资具有降低非系统性风险的作用,信用风险很大程度上是一种非系统性风险,因此,在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。

金融风险控制中的模型建立与分析

金融风险控制中的模型建立与分析

金融风险控制中的模型建立与分析金融风险控制是金融机构和市场参与者必须面临和处理的重要问题。

为了更好地理解和应对这些风险,建立模型并进行风险分析是至关重要的。

本文将探讨金融风险控制中的模型建立与分析的相关内容。

一、模型建立在金融风险控制中,构建适当的模型是理解和量化风险的关键。

模型能够帮助我们分析金融市场和金融工具中存在的各种风险,并提供决策支持。

以下是几种常见的金融风险模型。

1. 市场风险模型:市场风险是金融机构面临的最主要风险之一,包括股票、债券、货币和商品市场等方面的风险。

市场风险模型常用的方法包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和风险价值方法等。

2. 信用风险模型:信用风险是指借款人或发行人无法按时偿还债务或履行合同义务的风险。

建立信用风险模型可以帮助金融机构评估借款人的信用价值和违约概率。

一些常用的信用风险模型包括随机违约模型和结构性违约模型等。

3. 操作风险模型:操作风险是由内部过程、系统或人为错误引起的风险。

这些错误可能导致金融机构遭受损失,影响其正常运营。

操作风险模型的建立可以帮助机构评估和管理这些风险。

常用的操作风险模型包括损失分布法、事件树分析法和风险指标法等。

二、模型分析建立模型只是金融风险控制的第一步,对模型进行分析能够更好地理解和解释风险的本质。

以下是一些常用的模型分析方法。

1. 敏感度分析:通过改变模型中的关键参数,观察风险指标的变化情况,以评估风险敏感程度。

例如,对市场风险模型,可以通过调整股票市场波动率来观察投资组合价值的变化情况。

2. 度量方法:度量方法可以帮助我们量化风险的大小和潜在影响。

例如,在市场风险模型中,可以使用风险价值方法来度量可能的最大损失。

3. 模型比较:在金融风险控制中,常常会用到多个模型来评估和管理风险。

通过比较不同模型的结果,可以了解它们在不同情况下的优劣势,从而更好地选择合适的模型。

4. 历史回测:通过使用过去的数据来测试模型的预测准确性和效果。

风险管理-信用风险量化的4种模型 精品

风险管理-信用风险量化的4种模型 精品

信贷风险管理的信用评级方法信贷风险管理的新方法信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。

银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。

除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外,新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。

1、KMV——以股价为基础的信用风险模型历史上,银行在贷款决策时,曾经长时间忽视股票的市价。

KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。

从而,贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。

尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器,但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。

KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型,是由买入期权推演而来的。

KMV扭转了看待银行贷款问题的视角,从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。

信用中国c86. 我们共同打造换句话说,它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。

基本原理如图所示:(1)KMV是如何工作的?假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票,公司债务是一张一年期的单一贴现票据(single discount note),票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。

在图中,若公司资产的价值跌到OB以下(以左,如OA1),股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。

当然,如果选择违约,他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行,公司所有者的普通股就一文不值了。

然而,若公司资产的价值是OA2,公司就会偿还债务OB,而保留其余的价值BA2.在KMV模型中,公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。

可以看到公司的风险底线(downside risk)被限制在OL,因为“有限责任”保护了普通股的持有人。

从而,对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。

小微企业贷款信用风险评估模型

小微企业贷款信用风险评估模型
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
THANKS
谢谢您的观看
模型应用步骤
模型应用
将建立的模型应用于实际贷款审批流程中 ,对申请贷款的小微企业进行信用风险评 估。
数据收集
收集小微企业历史贷款数据、经营状况、 征信信息等数据,为建立评估模型提供数 据基础。
特征提取
从收集的数据中提取与信用风险相关的特 征,如企业财务状况、经营状况、征信记 录等。
模型验证与优化
通过历史数据对模型进行验证,并根据验 证结果对模型进行优化调整,提高模型的 准确性和稳定性。
模型建立
利用提取的特征,采用适当的机器学习算 法建立信用风险评估模型。
模型应用案例
案例一
某银行利用小微企业贷款信用风险评 估模型对申请贷款的小微企业进行信 用风险评估,成功筛选出高风险客户 ,避免了潜在损失。
案例二
某金融机构利用建立的信用风险评估 模型优化了信贷资源配置,提高了贷 款审批效率和风险控制水平。
研究意义
推动小微企业融资服务创新
通过研究小微企业贷款信用风险评估模型,有助于为金融机构提供更为科学、准确的信用风险评估依据,推动小 微企业融资服务的创新与发展。
提升金融风险管理水平
准确评估小微企业贷款信用风险有助于降低金融机构的信贷风险,提升金融风险管理水平,保障金融系统的稳定 运行。
02
小微企业贷款信用风险概述
05
小微企业贷款信用风险评估模 型效果分析
模型效果评价指标
准确率
衡量模型预测准确性的指标,值越高表示预 测越准确。
精确率
衡量模型预测坏账的精确度,值越高表示预 测越精确。
召回率
衡量模型找出坏账的能力,值越高表示模型 能找出更多的坏账。

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

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。

信用风险评估模型的建立和优化

信用风险评估模型的建立和优化

信用风险评估模型的建立和优化随着社会经济的发展,信用风险评估已成为金融业中至关重要的一项工作。

信用风险评估模型的建立和优化,可以帮助银行、金融机构等对借款人、企业、个人等进行风险评估,降低信用风险,提高金融机构的管理效率和盈利能力。

本文将从信用评估模型的基本原理、现有模型的优缺点、优化建议等方面进行探讨,以期为金融机构的信用风险评估提供一些参考意见。

信用评估模型的基本原理信用评估模型是一种统计或经济学模型,可以通过对借款人的财务及相关资料,采用数学和统计方法建立一套量化的信用评分体系,对借款人的信用状况进行评估和预测。

信用评分通常采用0-100分的方式表示,分数越高表示借款人信用越好,分数越低则表示信用程度越差。

信用评估模型通常就是利用样本数据,通过分析和计算建立一种统计模型,然后用该模型来预测样本之外的新样本的信用情况。

在建立信用评估模型时必须要具备以下基本原则:1. 数据可靠: 数据的质量和精确度对于信用评估模型的建立具有至关重要的作用,因此必须确保收集到的数据完整、准确、真实可靠。

2. 可变规则: 信用评估模型必须随时跟进市场变化情况,不断更新适应市场需求和发展趋势,因此信用评估模型必须具备可变规则和动态更新的能力。

3. 预测能力: 信用评估模型的最终目的就是预测借款人未来的风险情况,因此信用评估模型建立时必须具备一定的预测精度。

现有模型的优缺点目前,常用的信用评估模型主要包括经验法、专家判断法和数据挖掘法。

经验法:这种方法主要是凭借专业人员丰富的经验和个人感觉对贷款申请人进行信用评估。

经验法快速、简单、适用性强,但其主要缺点是经验的主观性大、难以复制和验证。

专家判断法:这种方法是在经验法基础上进行升级,加入不同专家的判断和意见,以确保评估的客观性和准确性。

虽然专家经验丰富,但是专家的判断也容易受到主观因素的影响。

数据挖掘法:这种方法针对大量的历史数据,运用数据挖掘技术和算法,建立信用评估模型。

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三、信用风险量化模型的应用
国际金融研究 ! "##$% & ’
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国际银行业
水平相联系。 在资源约束型短缺经济中, 旺盛的 需求受到生产能力的约束, 企业所面临的主要问 题是资金短缺, 因而对银行的资金依赖性很强。 只要能够获得资金、 实现投资的增加, 企业就能 够扩大生产能力、 获得投资收益。 供给的短缺保 证了资金的使用效益, 相应地保障了信贷资金的 安全性, 银行经营管理的重点自然就置于盈利性 方面; 而在需求约束型过剩经济中, 一方面生产 力水平高度发展、 生产能力迅速扩大, 另一方面 实物资源与货币资本充分积累, 使得旺盛的生产 能力受到需求的约束, 企业对银行的资金依赖性 减弱, 经常性的产品过剩又导致企业的经营风险 加大, 银行所面临的信用风险也逐渐增强, 银行 经营管理的重点自然就转向安全性方面。 !""# 年 $ 月 !$ 日,巴塞尔新资本协议正 式对外公布,新协议是建立在风险计量和风险 管理技术基础之上的,它不仅要提高风险敏感 度,而且还要把风险敏感度与提高大银行的风 险计量和管理方法联系起来。也就是鼓励银行 应用高级内部评级法和高级计量法对信用风险 进行度量,而信用风险量化模型就是高级计量 法的一个重要方面。那么信用风险量化模型的 应用将会对银行资本金要求产生哪些影响呢? 下面我们首先以花旗、%& 摩根为例对其进行分 析。 实际上,上述四大信用风险量化模型的开 发都是源自于银行的具体业务实践。由于保密 或者银行各自的客户特征等原因,主要的国际 化银行普遍没有公布其应用上述某一具体模型 的结果。花旗、 %& 摩根等以美国为主的国际化 银行都根据自己的业务特征开发出适用于本银 行的信用风险量化模型,这些模型或者是上述 某一模型的改进、或者是根据上述某一模型的 思想开发的新模型,因而其测算结果可以成为 四大模型的比较基准。在此,我们通过花旗、 %& 摩根应用自开发的信用风险量化模型度量资 本金水平的结果来说明信用风险量化模型的应 用将为银行资本金节约带来的益处。 !""’ 年末,花旗应用信用风险量化模型得 出的理论资本金需求水平是 #$( 亿美元,而其 实际资本金(核心资本加上附属资本)数量是 ($# 亿美元。 %& 摩根的理论资本金和实际资本 金水平则分别是 ’$) 亿美元和 #’" 亿美元。也 就是说,巴塞尔新资本协议中提倡的信用风险 量化模型的应用将会对以花旗、 %& 摩根为代表 的国际化银行产生积极的影响,这些银行将在 很大程度上节约其稀缺的资本金,将剩余资本 用于扩大资产规模,进行兼并收购等行为。 从中国的情况看, 经济的均衡机制正处于从 资源约束型向需求约束型转变的过程之中, 中国 的银行业也面临着由效益管理为主转向以风险 管理为主。 我国 !" 多年的金融改革取得了显著 成绩, 但是在银行、 特别是四大国有银行商业化 改革过程中, 风险管理一直是薄弱环节。 国有商 业银行不良资产居高不下这一沉重包袱已经成 为制约我国金融改革和发展进程的重要障碍, 其 中固然有制度和观念上的根源, 但风险管理技术 的陈旧落后也是重要原因之一。 而要有效地防范 和化解风险, 就需要借助于信用风险量化模型对 所面临的风险在量上有一个比较准确的度量和 判断。 信用风险量化模型将定性分析与定量分析 相结合, 当企业信用等级、 财务状况等信用风险 指标发生较大变动时, 能够自行报警予以提示。 信用风险量化模型的比较分析所推出的结 论,向我们展示了不同类型模型的适用对象、 获得数据的难易程度、工作步骤的繁简程度、 量化结果的可靠程度等一般性特征。然而,由 于经济制度、金融发展水平等方面的差异,对 于上述信用风险量化模型能否适用于我国商业 银行的信用风险管理实践,尚需进一步讨论。 下面我们对模型的可借鉴性进行分析。 信用度量术模型依赖于银行的内部评级系 统,或者著名外部评级机构的评级结果。花旗、 %& 摩根等大型国际化银行都对贷款资产进行内 部评级, 据此来计提坏账准备金以及衡量资本充 足率水平。 然而我国的信用评级制度不健全, 银 行内部的评级体制仍然处于初步发展阶段, 外部 的评级机构的信用评级也是近几年才开始, 还没 有形成长期的企业评级数据库。 另外, 我国债券 市场尚不发达, 还没有形成合理的基础利率, 而 基础利率是计算贷款现值的重要因素。 也就是 说, 在目前的状况下, 信用度量术模型的直接应
一、信用风险量化模型概述
作者简介:吴军,男,经济学博士,对外经济贸易大学金融学院院长、教授、博士生导师;张继宝,男,满 族,对外经济贸易大学金融学院硕士$% & ’
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构无关。在风险期末,信用风险附加模型以风 险价值法来估计组合损失以及所需的经济资 本。模型使用一个连续随机变量来描述某一信 用等级客户的违约风险。也就是说,客户的信 用等级是随着时间的变化而变化的。此模型利 用违约率的波动性来描述违约相关性,进而生 成贷款组合的损失分布。 !" 信用组合观点模型 信用组合观点模型是由麦肯锡公司应用计 量经济学理论和蒙特・卡罗模拟法,于 #$$% 年 开发出的一个多因素信用风险量化模型,它主 要用于信贷组合风险的分析。该模型将违约及 信用等级转移概率与利率、经济增长率、失业 率等宏观经济变量联系在一起。它假设在经济 衰退时期,违约和降级概率要高于相应的历史 平均水平,而在繁荣期的结果正好相反。该模 型基于经济状况和风险期的组合损失分布来生 成违约(转移)概率分布,而经济资本则基于 风险价值法来计算。 基本要素的处理方法是存在差异的: ) # * 在违约率估计方面,信用度量术模型选 择的是企业信用评级法,而 &’( 模型则采用风 险中性概率法;信用风险附加模型选择的是泊 松分布法,而信用组合观点模型则采用蒙特・ 卡罗模拟估计法; ) 1 * 在违约风险暴露的估计方面, 四大模型 的差异不大。 除了信用度量术模型对债券采用本 金来估计风险暴露之外, 四种模型都是根据债务 人的特征来估计信贷资产的风险暴露程度; ) 2 * 在违约损失率的方面,除了 &’( 模型 直接估计违约损失率之外,其余三个模型都是 先通过估计违约回收率来计算违约损失率; ) ! * 在风险集中度分析方面,信用度量术模 型和 &’( 模型都通过资产收益关系来度量,信 用风险附加模型是通过违约概率标准差来度 量,而信用组合观点模型则是通过组合分散化 方法来度量。 在数据要求、数据的可得性和计算复杂程 度等方面,这些模型也是不同的。其中: ) # * 信用度量术模型的要求最高,它需要长 期的跨行业数据组。这对于一些国家,尤其是 从表面上看,这些模型具有不同的前提假 设、分布特征、函数形式以及组合损失的计算 方法。而实际上,这些模型除概率分布选择不 同外,其基本理论结构是相似的。或者说,从 模型构建思想来看,四大模型存在着共同点, 即除了 &’( 模型之外,其他三个模型都是应用 风险价值法。但是,在计算过程方面,信用度 量术模型通过资产价值、 资产价值变动 ) 标准 差 * 、资产回报关系和资产相关性来构建资产价 值分布函数, &’( 模型通过预期违约率、资产 价值和资产回报关系生成信用损失分析函数, 信用风险附加模型是通过资产风险估计、资产 组合和组合损失分布得出信用损失分布函数, 而信用组合观点模型则根据宏观经济状况和风 险期的组合损失分布来构建信用分布函数。 虽然四大模型应用不同的方法来测算信用 损失程度, 但四大模型所需的基本要素是相同 (-.,) (+,) 、 违约暴露 、 违约损失 的, 都是违约率 (/0,) ( 0) 率 和风险集中度 , 但四个模型对四个 像中国这样的转轨经济国家,获得这些数据是 很困难的;同时,该模型严格依赖于由评级公 司提供的信用评级、国家和特殊行业指数以及 股票交易数据,这意味着应用该模型的银行需 要支付较高的成本。 ) 1 * &’( 模型在估计违约概率时也需要历 史数据,但是它强调的重点在于公司自身的特 征。银行应用该模型时需要使用客户的资本结 构和债务等信息,此类数据可能较易获得,尤 其是公司客户与大的私人客户。 ) 2 * 信用组合观点模型的应用可能由于行业 数据,特别是违约数据的不可得而受到限制。 ) ! * 信用风险附加模型只要求风险暴露水平 和债务人的违约概率等输入数据,这些因子可 以被每个决定使用此模型的银行估计出来。 通过以上分析可知, 上述四大模型代表了四 种不同类型的信用风险度量方法, 它们具有不同 的要素处理方法、 数据要求和测算过程。 这些特 征将决定四大模型各自具备不同的优点与局限。
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信用风险量化模型比较分析
吴 军 张继宝
内容提要:近 !" 年来,信用风险量化日益受到重视,并逐渐向模型管理方向发展。目 前正式对外公布的、有影响力的信用风险量化模型主要有四个。本文在简要介绍四大模型 的基础上,对其进行比较分析,并进一步探讨信用风险量化模型在中国的应用问题。 关键词:信用风险量化模型 中图分类号: #$%& 模型比较 模型应用 文献标识码:’ 等非交易性资产的估值和风险计算。模型的核 心思想是组合价值的变化不仅受到债务人违约 的影响,而且也会受到债务人信用等级转移的 影响。信用度量术模型属于盯市类模型,该类 模型将信用风险与债务人的信用等级转移联系 在一起,通过度量资产组合价值来确定信用风 险的大小,模型的输出结果是资产组合的风险 价值。 !< 304 模型 304 模型是由 304 公司 ? 现已经被穆迪公 司收购 @ 开发的一种违约预测模型,它将信用风 险与违约联系在一起,并仅通过违约概率来估 计信用风险。 304 模型利用默顿的期权定价理 论,将公司资产看作是公司债务的期权,当公 司 资 产 价 值 少 于 短 期 债 务 加 上 A"B 长 期 债 务 时,债务人就会违约。模型认为公司资产的市 场价值低于其总负债价值是对公司破产而不是 近年来,信用风险量化模型在国际金融 界,尤其是银行界得到了高度重视和快速发 展。下面我们对上述四大模型进行概括介绍。 &< 信用度量术模型 信用度量术模型是由 () 摩根及美洲银行、 304 公司、瑞士联合银行等金融机构于 &==> 年推出的,旨在提供一个在风险价值框架内估 计信用风险的方法,用于诸如贷款和私募债券 公司违约的准确度量。 %< 信用风险附加模型 信用风险附加模型是瑞士银行金融产品开 发部于 &==C 年开发的信用风险管理系统,它应 用保险经济学中的保险精算方法来计算债券或 贷款组合的损失分布。该模型是一种违约模 型,只考虑债务人对债券或贷款是否违约,并 假定这种违约服从泊松分布,与公司的资本结
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