信用风险管理

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二、信用风险的成因
（一）客户的履约能力 出现了问题 1、财务风险 2、经营风险 3、客户破产 （二）客户的履约意愿 出现了问题 （三）蓄意欺诈 （四）其他风险 如国家风险、行业风 险等。5第二节 信用风险的衡量
一、古典信用分析法 也称为专家分析法 主要特点：银行信贷的决策权是由该机构那些经 过长期训练、具有丰富经验的信贷专家所掌握， 并由他们做出是否贷款的决定。
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Z评分模型的不足


第一，模型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 模型预测结果的可靠性和及时性； 第二，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；
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第三，模型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； 第四，模型无法计量企业的表外信贷风险， 另外对某些特定行业的企业如公用事业企业、 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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专家制度存在的缺陷与不足

1、专家制度实施的效果很不稳定。 这是因为专家制度所依靠的是具有专门知 识的信贷专家，而这些人员本身的素质高 低和经验多少将会直接影响该项制度的实 施效果。
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2、专家制度与银行 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，影 响了银行未来的发展。
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与 Credit Metrics 不同，KMV 模型没有 运用穆迪或标准普尔的统计数据通过债务人 的信用等级确定一个违约概率，它并不明确 地涉及转移概率，而是根据莫顿的模型得出 每个债务人的期望违约频率，将违约概率作 为公司的资产结构、资产收益的波动性和现 时资产价值的一个函数。
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在 KMV 中，转移概率已包含在 EDF （预期违约频率）中，实际上，EDF 的 每个值都与一个利差曲线和一个暗含的 信用等级相联系。而且，EDF 是相对于 违约风险的一种“基数评级”，而不是 传统的由评级机构所提供的“序数评级” （如穆迪公司的 8 个信用等级），它可 以映射于任何等级体系而得到债务人的 相同等级。
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四、信用风险度量模型 （一）Z值模型 （二）KMV模型 （三）CreditMetrics模型 （四）CreditRisk+模型 （五）CPV（Credit Portfolio View） 模型
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（一）Z评分模型


1968年，美国纽约大学斯特恩商学院教授 爱德华.阿尔特曼提出Z评分模型。 他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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在 Credit Metrics 中，价值变化与债务 人信用质量的最终转移相联系，这种转 移既包括升级也包括降级和违约。因此， 信用风险不仅由债务人的违约风险引起， 也会因债务人的信用等级降级而引起潜 在的市场价值损失。
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阿尔特曼建立的分辨函数为：
Z=0.012（X1）+0.014（X2） +0.033（X3）+0.006（X4）+0.999 （X5）

Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6 （X4）+0.999（X5）
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其中：



X1：流动资本/总资产 X2：留存收益/总资产 X3：息前、税前收益/总 资产 X4：股权市值/总负债帐 面值 X5：销售收入/总资产

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本章结构
第一节 信用风 险概述 第二节 信用风 险衡量 第三节 信用风 险管理方法

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第一节 信用风险管理概述
一、信用风险的概念 是指由于交易对方（债务人）履约能力的 变化导致债权人资产价值遭受损失的风险。 二、信用风险的特点 综合性 传递性和扩散性 累积性 隐蔽性和突发性 不确定性
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授信展望（Perspective） 指借款人行业的前途及借款人本身将来的 发展及风险与利益的衡量做出分析与决定。 如果创业申请人可以为银行提供齐全的资 料，银行的征信调查工作可在两周内完成， 再依据上面的5P原则，就可以决定是否可 以准予贷款了。
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5W原则



借款人（Who） 借款用途（Why） 还款期限（When） 担保物（What） 如何还款（How）
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资金用途（Purpose）资金启用计划是否 合法、合理、合情及合符政策。 还款来源（Payment）还款来源是确保授 信债权本利回收的前提要件。分析借款人 偿还授信的资金来源，是银行评估信用的 核心。
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债权保证（Protection） 1.内部保证，指银行与借款人之间的直接 关系。 2.外部保障，指由第三者对银行承担借款 人的信用责任而言，有保证书等。
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KMV 最适用于公开上市公司，它们的股 票价格和财务报表的信息便于转化为一 个暗含的违约风险。
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（三） Credit Risk+——精算风险模型

Credit Risk+是一个运用了精算方法 的模型，它假定违约率是随机的，可以 在信用周期内显著地波动，并且其本身 是风险的驱动因素。因而，Credit Risk+被认为是一种“违约率模型”的 代表。与 CreditMetrics 、KMV 都以 资产价值作为风险驱动因素不同，它只 考虑了违约风险，而没有对违约的成因 做出任何假设：一个债务人或者以概率 PA 违约，或者以 1－PA 的概率没有违 约。
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“5P”原则
借款户（People） 资金用途（Purpose） 还款来源（Payment） 债权保证（Protection） 授信展望（Perspective）
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借款户（People） 1.责任感：借款户主要负责人与其家庭、教育、 社会背景、行业关系征信及诉讼资料、评估品 格（诚实信用）及其责任感。 2.经营成效：以企业的获利能力（特别是营业利 益）衡量经营能力；主持人或重要干部有无具 备足够的经验及专业知识；对继位经营者的培 植情形及行业未来的企划作业。 3.与银行往来的情形：有无不诚实或信用欠佳记 录；与银行来往是否均衡；有无以合作态度提 供征信资料。
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它假定： 1）对于一笔贷款，在给定期间内的违约 概率，比如 1 个月，与其他任何月份的 违约概率相同； 2）对于大量的债务人，任何特定债务人 的违约概率很小，且在某一特定时期内 的违约数与任何其他时期内的违约数相 互独立。
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（五）Credit Metrics 模型

Credit Metrics 模型是由 J.P 摩根于 1997 年提 出的。它对贷款和债券在给定的时间单位内（通常 为一年）的未来价值变化分布进行估计，并通过在 险价值（Value at Risk ,VAR）来衡量风险。这里， VAR 用来衡量投资组合风险暴露的程度指在正常的 市场情况和一定的置信水平下，在给定的时间段内 预期可能发生的最大损失。

标准普尔评级
BBB BB B
CCC CC C
AAA AA A
D
低风险
高风险
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我国企业信用评级（以工行为例） 信用评估人员对 企业进行深入调查， 根据评分标准进行 打分，各项评分总 和就是企业的总得 分，再根据总得分 的高低评定信用等 级。
信用等级
AAA AA
分值
90分以上 80~89分
A
BBB BB B
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（二）KMV公司的KMV模型


KMV 是基于这样的出发点：当公司的市 场价值下降至一定水平以下，公司就会对其 债务违约。 在 KMV 方法中，信用风险从根本上是由发 行者的资产价值的变化驱动的。因此，在给 定公司的现时资产结构的情况下，一旦确定 出资产价值的随机过程，便可得到任一时间 单位（如 1 年、2 年等）的实际违约概率。
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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)。
70~79分
60~69分 50~59分 50分以下
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三、德尔菲法


德尔菲法又称专家规定程序调查法.它是 由美国兰德公司1964年开发并逐渐广泛 应用于许多领域。 它是以古希腊城市德尔菲（Delphi）命 名。之所以以古希腊城市Delphi命名是 具有集众人智慧的意思。
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基本原理：主要是由调查者拟定调查表， 按照既定程序，以函件的方式分别向专 家组成员征询调查，专家组成员又以匿 名的方式交流意见，经过几次的征询和 反馈，专家组成员的意见将会逐步趋于 集中，最后获得具有很高的准确率的集 体判断结果。
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4、专家制度在对借款人进行信贷分析时， 难以确定共同要遵循的标准，造成信贷 评估的主观性、随意性和不一致性。例 如，信贷专家在对不同借款人的“5C” 进行评估时，他们所确定的每一个“C” 的权重都有很大差异，既便在同一家银 行，信贷专家对同类型借款人的“5C” 评估也存在差异。
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二、信用评级
Z评分模型的优点