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2013銀行從業(yè)資格考試風(fēng)險(xiǎn)管理重難點(diǎn):信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量

更新時(shí)間:2013-09-06 13:36:32 來(lái)源:|0 瀏覽0收藏0

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摘要 2013銀行從業(yè)資格考試風(fēng)險(xiǎn)管理重難點(diǎn):信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量
 

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  第三章 信用風(fēng)險(xiǎn)管理

  第二節(jié) 信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量

  信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量是現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量經(jīng)歷了從老師判斷法、信用評(píng)分模型到違約概率模型分析三個(gè)主要發(fā)展階段。巴塞爾新資本協(xié)議鼓勵(lì)有條件的商業(yè)銀行使用基于內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的方法來(lái)計(jì)量違約概率、違約損失并據(jù)此計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管資本,有力地推動(dòng)了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部評(píng)級(jí)體系和計(jì)量技術(shù)的發(fā)展。

  商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量依賴(lài)于對(duì)借款人和交易風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。巴塞爾新資本協(xié)議明確要求,商業(yè)銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)應(yīng)基于二維評(píng)級(jí)體系:一維是客戶評(píng)級(jí)(針對(duì)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)),另一維是債項(xiàng)評(píng)級(jí)(反映交易本身特定的風(fēng)險(xiǎn)要素)。

  借款人評(píng)級(jí)

  發(fā)行人或客戶風(fēng)險(xiǎn)

  相關(guān)的借款人排名ㄍ客戶償還能力

  拒絕付款或違約的風(fēng)險(xiǎn)

  清晰的違約概率

  債項(xiàng)評(píng)級(jí)

  問(wèn)題風(fēng)險(xiǎn)(債券、貸款、項(xiàng)目財(cái)務(wù))

  資歷

  架構(gòu)一金融或非金融契約

  安全

  ―抵質(zhì)押品

  ―保證書(shū)、證明書(shū)

  國(guó)家和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)

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  一、客戶信用評(píng)級(jí)

  概念:商業(yè)銀行對(duì)客戶償債能力和償債意愿的計(jì)量和評(píng)價(jià),反映客戶違約風(fēng)險(xiǎn)的大小。客戶評(píng)級(jí)的評(píng)價(jià)主體是商業(yè)銀行,評(píng)價(jià)目標(biāo)是客戶違約風(fēng)險(xiǎn),評(píng)價(jià)結(jié)果是信用等級(jí)和違約概率(PD)。

  符合巴塞爾新資本協(xié)議要求的客戶評(píng)級(jí)必須具有兩大功能:

  一是能夠有效區(qū)分違約客戶,即不同信用等級(jí)的客戶違約風(fēng)險(xiǎn)隨信用等級(jí)的下降而呈加速上升的趨勢(shì);

  二是能夠準(zhǔn)確量化客戶違約風(fēng)險(xiǎn),即能夠估計(jì)各信用等級(jí)的違約概率,并將估計(jì)的違約概率與實(shí)際違約頻率的誤差控制在一定范圍內(nèi)。

  (1)違約:

  定義:根據(jù)巴塞爾新資本協(xié)議的定義,當(dāng)下列一項(xiàng)或多項(xiàng)事件發(fā)生時(shí),債務(wù)人即被視為違約:

  債務(wù)人對(duì)于商業(yè)銀行的實(shí)質(zhì)性信貸債務(wù)逾期 90 天以上。若債務(wù)超過(guò)了規(guī)定的透支限額或新核定的限額小于目前余額,各項(xiàng)透支將被視為逾期。

  商業(yè)銀行認(rèn)定,除非采取變現(xiàn)抵質(zhì)押品等追索措施,債務(wù)人可能無(wú)法全額償還對(duì)商業(yè)銀行的債務(wù)。

  如果某債務(wù)人被認(rèn)定為違約,銀行應(yīng)對(duì)債務(wù)人所有關(guān)聯(lián)債務(wù)人的評(píng)級(jí)進(jìn)行檢查,評(píng)估其償還債務(wù)的能力。是否對(duì)關(guān)聯(lián)債務(wù)人實(shí)行交叉違約認(rèn)定,取決于關(guān)聯(lián)債務(wù)人在經(jīng)濟(jì)上的相互依賴(lài)和一體化程度。

  銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)政策應(yīng)明確對(duì)企業(yè)集團(tuán)的評(píng)級(jí)方法,并確保一致的實(shí)施:如果內(nèi)部評(píng)級(jí)基于整個(gè)企業(yè)集團(tuán),并依據(jù)企業(yè)集團(tuán)評(píng)級(jí)進(jìn)行授信,集團(tuán)內(nèi)任一債務(wù)人違約應(yīng)被視為集團(tuán)內(nèi)所有債務(wù)人違約的觸發(fā)條件。如果內(nèi)部評(píng)級(jí)基于單個(gè)企業(yè)而不是企業(yè)集團(tuán),集團(tuán)內(nèi)任一企業(yè)不必然導(dǎo)致其他債務(wù)人違約,銀行應(yīng)及時(shí)審查該企業(yè)的關(guān)聯(lián)債務(wù)人的評(píng)級(jí),據(jù)此決定是否調(diào)整其評(píng)級(jí)。

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  (2)違約概率

  定義:借款人在未來(lái)一定時(shí)期內(nèi)發(fā)生違約的可能性。在巴塞爾新資本協(xié)議中,違約概率被具體定義為借款人內(nèi)部評(píng)級(jí) 1 年期違約概率與 0.03 %中的較高者,巴塞爾委員會(huì)設(shè)定0.03 %的下限是為了給風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重設(shè)定下限,也是考慮到商業(yè)銀行在檢驗(yàn)小概率事件時(shí)所面臨的困難。計(jì)算違約概率的 1 年期限與財(cái)務(wù)報(bào)表周期以及內(nèi)部評(píng)級(jí)的最短時(shí)間完全一致,使監(jiān)管當(dāng)局在推行內(nèi)部評(píng)級(jí)法時(shí)保持更高的一致性,而基于貸款期限就無(wú)法做到這一點(diǎn)。違約概率是實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行需要準(zhǔn)確估計(jì)的重要風(fēng)險(xiǎn)要素,無(wú)論商業(yè)銀行是采用內(nèi)部評(píng)級(jí)法初級(jí)法還是內(nèi)部評(píng)級(jí)法高級(jí)法,都必須按照監(jiān)管要求估計(jì)違約概率。

  違約概率的估計(jì)包括兩個(gè)層面:一是單一借款人的違約概率;二是某一信用等級(jí)所有借款人的違約概率。巴塞爾新資本協(xié)議要求實(shí)施內(nèi)部評(píng)級(jí)法的商業(yè)銀行估計(jì)其各信用等級(jí)借款人所對(duì)應(yīng)的違約概率,常用方法有內(nèi)部違約經(jīng)驗(yàn)、映射外部數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)違約模型等與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)一致的技術(shù)估計(jì)平均違約概率。

  內(nèi)部違約經(jīng)驗(yàn)。銀行可使用內(nèi)部違約經(jīng)驗(yàn)估計(jì)違約概率,前提是證明估計(jì)的違約概率反映了授信標(biāo)準(zhǔn)以及生成數(shù)據(jù)的評(píng)級(jí)體系和當(dāng)前評(píng)級(jí)體系的差異。在數(shù)據(jù)有限或授信標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)級(jí)體系發(fā)生變化的情況下,銀行應(yīng)留出保守的、較大的調(diào)整余地。如果采用多家銀行匯集的數(shù)據(jù),需證明風(fēng)險(xiǎn)暴露池中其他銀行的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系和標(biāo)準(zhǔn)能夠與本行比較。

  映射外部數(shù)據(jù)。銀行可將內(nèi)部評(píng)級(jí)映射到外部信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)或類(lèi)似機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí),將外部評(píng)級(jí)的違約概率作為內(nèi)部評(píng)級(jí)的違約概率。評(píng)級(jí)映射應(yīng)建立在內(nèi)部評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)與外部機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)可比,并且對(duì)同樣的債務(wù)人內(nèi)部評(píng)級(jí)和外部評(píng)級(jí)可相互比較的基礎(chǔ)上。銀行應(yīng)避免映射方法或基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在偏差和不一致的情況,所使用的外部評(píng)級(jí)量化風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)針對(duì)債務(wù)人的違約風(fēng)險(xiǎn),而不反映債項(xiàng)的特征。

  統(tǒng)計(jì)違約模型。對(duì)任一級(jí)別的債務(wù)人,銀行可以使用違約概率預(yù)測(cè)模型得到的每個(gè)債務(wù)人違約概率的簡(jiǎn)單平均值作為該級(jí)別的違約概率。

  違約概率和違約頻率的區(qū)別:事前和事后的區(qū)別。

  假設(shè)商業(yè)銀行當(dāng)年將100個(gè)客戶的信用等級(jí)評(píng)為BB級(jí),該評(píng)級(jí)對(duì)應(yīng)的平均違約概率為1%;第二年觀察這組客戶,發(fā)現(xiàn)有2個(gè)客戶違約,則2ㄍ100×100%=2%就是違約頻率??梢?jiàn),違約頻率是事后檢查的結(jié)果,而違約概率是分析模型作出的事前預(yù)測(cè),二者存在本質(zhì)的區(qū)別。違約頻率可用于對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型的事后檢驗(yàn),但不能作為內(nèi)部評(píng)級(jí)的直接依據(jù)。違約概率和違約頻率通常情況下是不相等的,兩者之間的對(duì)比分析是事后檢驗(yàn)的一項(xiàng)重要內(nèi)容。

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  2.客戶信用評(píng)級(jí)的發(fā)展

  從國(guó)際銀行業(yè)的發(fā)展歷程來(lái)看,商業(yè)銀行客戶信用評(píng)級(jí)大致經(jīng)歷了老師判斷法、信用評(píng)分法、違約概率模型分析三個(gè)主要發(fā)展階段。

  (1)老師判斷法:是商業(yè)銀行在長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)信貸業(yè)務(wù)、承擔(dān)信用風(fēng)險(xiǎn)過(guò)程中逐步發(fā)展并完善起來(lái)的傳統(tǒng)信用分析方法。老師系統(tǒng)是依賴(lài)高級(jí)信貸人員和信貸老師自身的專(zhuān)業(yè)知識(shí)、技能和豐富經(jīng)驗(yàn),運(yùn)用各種專(zhuān)業(yè)性分析工具,在分析評(píng)價(jià)各種關(guān)鍵要素基礎(chǔ)上依據(jù)主觀判斷來(lái)綜合評(píng)定信用風(fēng)險(xiǎn)的分析系統(tǒng)。一般而言,老師系統(tǒng)在分析信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)主要考慮兩方面因素:與借款人有關(guān)的因素、與市場(chǎng)有關(guān)的因素。

 ?、倥c借款人有關(guān)的因素:

  聲譽(yù):借款人的聲譽(yù)是在其與商業(yè)銀行的歷史借貸關(guān)系中反映出來(lái)的,如果該借款人過(guò)去總能及時(shí)、全額地償還本金與利息,那么他就具有良好的聲譽(yù),也就能較容易或以較低的價(jià)格從商業(yè)銀行獲得貸款。

  杠桿:借款人的杠桿或資本結(jié)構(gòu),即資產(chǎn)負(fù)債比率對(duì)借款人違約概率影響較大。杠桿比率較高的借款人相比杠桿比率較低的借款人,其未來(lái)面臨還本付息的壓力要大得多,其違約概率也就會(huì)高很多。如果貸款給杠桿比率較高的借款人。商業(yè)銀行就會(huì)相應(yīng)提高風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

  收益波動(dòng)性:如果未來(lái)面臨同樣的本息還款要求,在期望收益相等的條件下,收益波動(dòng)性高的企業(yè)更容易違約,信用風(fēng)險(xiǎn)較大。因此,對(duì)于處于成長(zhǎng)期的企業(yè)或高科技企業(yè)而言,由于其收益波動(dòng)性較大,商業(yè)銀行貸款往往非常謹(jǐn)慎,即使貸款,其利率也會(huì)較高。

 ?、谂c市場(chǎng)有關(guān)的因素:

  經(jīng)濟(jì)周期:經(jīng)濟(jì)周期對(duì)于評(píng)價(jià)借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)有著重要的意義。

  宏觀經(jīng)濟(jì)政策:對(duì)行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)分析具有重要作用。

  利率水平:高利率水平表示中央銀行正在實(shí)施緊縮的貨幣政策。

  常用的老師系統(tǒng):

  5Cs:品德、資本、還款能力、抵押、經(jīng)營(yíng)環(huán)境。

  5Ps:個(gè)人因素、資金用途因素、還款來(lái)源因素、保障因素、企業(yè)前景因素。

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  (2)信用評(píng)分法

  信用評(píng)分模型是一種傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型,利用可觀察到的借款人特征變量計(jì)算出一個(gè)數(shù)值(得分)來(lái)代表債務(wù)人的信用風(fēng)險(xiǎn)。并將借款人歸類(lèi)于不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。對(duì)個(gè)人客戶而言,可觀察到的特征變量主要包括收入、資產(chǎn)年齡、職業(yè)以及居住地等;對(duì)法人客戶而言,包括現(xiàn)金流量、財(cái)務(wù)比率等。(定量與定性因素,定量主要是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),定性如對(duì)行業(yè)的判斷、客戶在行業(yè)中的定位、企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理層)

  信用評(píng)分模型的關(guān)鍵在于特征變量的選擇和各自權(quán)重的確定。目前,應(yīng)用最廣泛的信用評(píng)分模型有:線性概率模型、Logit 模型、Probit模型和線性辨別模型。

  信用評(píng)分模型的局限性:

  信用評(píng)分模型是建立在對(duì)歷史數(shù)據(jù)(而非當(dāng)前市場(chǎng)數(shù)據(jù))模擬的基礎(chǔ),因此是一種向后看的模型。

  信用評(píng)分模型對(duì)借款人歷史數(shù)據(jù)的要求相當(dāng)高,商業(yè)銀行需要相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間才能建立起一個(gè)包括大多數(shù)企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)。

  信用評(píng)分模型雖然可以給出客戶信用風(fēng)險(xiǎn)水平的分?jǐn)?shù),卻無(wú)法提供客戶違約概率的準(zhǔn)確數(shù)值,而后者往往是信用風(fēng)險(xiǎn)管理最為關(guān)注的。

  (3)違約概率模型

  對(duì)歷史數(shù)據(jù)要求更高;需要建立一致、明確的違約定義;積累五年數(shù)據(jù)

  3.違約概率模型

  (1)RiSkCalc模型

  RiSkCalc模型是在傳統(tǒng)信用評(píng)分技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種是適用于非上市公司的違約概率模型,其核心是通過(guò)嚴(yán)格的步驟從客戶信息中選擇出最能預(yù)測(cè)違約的一組變量,經(jīng)過(guò)適當(dāng)變換后運(yùn)用Logit/Probit回歸技術(shù)預(yù)測(cè)客戶的違約概率。

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  (2)KMV的Ccredit Monito模型

  KMV的Ccredit Monito模型是一種適用于上市公司的違約概率模型,其核心在于把企業(yè)與銀行的借貸關(guān)系視為期權(quán)買(mǎi)賣(mài)關(guān)系。企業(yè)向銀行借款相當(dāng)于持有一個(gè)基于企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的看漲期權(quán)。

  (3)KPMG風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)模型

  風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)理論的核心思想是假設(shè)金融市場(chǎng)中的每個(gè)參與者都是風(fēng)險(xiǎn)中立者,不論是高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)或無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),只要資產(chǎn)的期望收益是相等的,市場(chǎng)參與者對(duì)其的接受態(tài)度就是一致的。

  根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)原理,無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益與不同等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益是相等的,即

  P1(1+K1)+(1-P1)×(1+K1)×=1+i1

  其中, P1為期限1年的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的非違約概率,(1- P1)即其違約概率;K1為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的承諾利息; 為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的回收率,等于“1-違約損失率”;i1為期限1年的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率。

  (4)死亡率模型

  死亡率模型是根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的歷史違約數(shù)據(jù),計(jì)算在未來(lái)一定持有期內(nèi)不同信用等級(jí)的客戶/債項(xiàng)的違約概率(即死亡率)。通常分為邊際死亡率和累計(jì)死亡率。

  例如:根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析得知,商業(yè)銀行某信用等級(jí)的債務(wù)人在獲得貸款后的第1年、第2年、第3年出現(xiàn)違約的概率(即邊際死亡率)分別為1%、2%、3%.則根據(jù)死亡率模型,該信用等級(jí)的債務(wù)人能夠在3年到期后將本息全部歸還的概率[貸款存活率(SR)]為:

  (1-1%)×(1-2%)×(1-3%)=94.1%

  上述結(jié)果也意味著該信用等級(jí)的債務(wù)人在3年期間可能出現(xiàn)違約的概率(即累計(jì)死亡率)

  為:1-94.1%=5.9%

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  二、債項(xiàng)評(píng)級(jí)

  定義:針對(duì)交易本身的特定風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行計(jì)量和評(píng)價(jià),反映客戶違約后的債項(xiàng)損失大小。

  關(guān)鍵因素:抵押、優(yōu)先性、產(chǎn)品類(lèi)別、地區(qū)、行業(yè)等。

  客戶信用評(píng)級(jí)與債項(xiàng)評(píng)級(jí)是反映信用風(fēng)險(xiǎn)水平的兩個(gè)維度,客戶信用評(píng)級(jí)主要針對(duì)交易主體,其等級(jí)主要由債務(wù)人的信用水平?jīng)Q定;而債項(xiàng)評(píng)級(jí)是在假設(shè)客戶已經(jīng)違約的情況下,針對(duì)每筆債項(xiàng)本身的特點(diǎn)預(yù)測(cè)債項(xiàng)可能的損失率。

  一個(gè)債務(wù)人只能有一個(gè)客戶信用評(píng)級(jí),而同一債權(quán)的不同交易可能會(huì)有不同的債項(xiàng)評(píng)級(jí)。

  (一)違約風(fēng)險(xiǎn)暴露(EAD)

  定義:債務(wù)人違約時(shí)期表內(nèi)和表外項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)暴露總額,包括已使用的授信余額、應(yīng)收未收利息、未使用授信額度的預(yù)期提取數(shù)量以及可能發(fā)生的費(fèi)用。已違約時(shí),EAD為其違約時(shí)的賬面價(jià)值;尚未違約,EAD對(duì)于表內(nèi)項(xiàng)目為債務(wù)賬面價(jià)值,對(duì)于表外項(xiàng)目為已提取金額+信用轉(zhuǎn)換系數(shù)×已承諾未提取金額

  ☆ 公司風(fēng)險(xiǎn)暴露:注意專(zhuān)業(yè)貸款

  公司風(fēng)險(xiǎn)暴露是指銀行對(duì)公司、合伙企業(yè)和獨(dú)資企業(yè)及其他非自然人的債權(quán),但不包括對(duì)主權(quán)、金融機(jī)構(gòu)和納入零售風(fēng)險(xiǎn)暴露的企業(yè)客戶的債權(quán)。

  公司風(fēng)險(xiǎn)暴露分類(lèi)

  零售風(fēng)險(xiǎn)暴露:注意其他風(fēng)險(xiǎn)暴露(微型企業(yè))

  零售風(fēng)險(xiǎn)暴露需同時(shí)具有如下特征:債務(wù)人是一個(gè)或幾個(gè)自然人;筆數(shù)多,單筆金額小;按照組合方式進(jìn)行管理。

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  零售風(fēng)險(xiǎn)暴露分類(lèi)

  其他主要風(fēng)險(xiǎn)暴露:主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)暴露、金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)暴露、股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)暴露、其他風(fēng)險(xiǎn)暴露(資本證券化風(fēng)險(xiǎn)暴露)

  資本證券化風(fēng)險(xiǎn)暴露是指銀行在參與資產(chǎn)證券化交易過(guò)程中形成的信用風(fēng)險(xiǎn)暴露。資本證券化風(fēng)險(xiǎn)暴露包括但不限于:銀行持有資產(chǎn)支持證券、提供信用增級(jí)、流動(dòng)性支持、開(kāi)展利率互換、貨幣互換或信用衍生工具以及進(jìn)行分檔次抵補(bǔ)的擔(dān)保形成的風(fēng)險(xiǎn)暴露。

  (二)違約損失率(LGD)

  定義:某一債項(xiàng)違約導(dǎo)致的損失金額占該違約債項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)暴露的比例,即損失占風(fēng)險(xiǎn)暴露總額的百分比(損失的嚴(yán)重程度,LGD=1-回收率)

  意義:反映銀行實(shí)際承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)、鼓勵(lì)風(fēng)險(xiǎn)緩釋技術(shù)(擔(dān)保、抵押等)

  影響因素:項(xiàng)目因素、公司因素、行業(yè)因素、地區(qū)因素、宏觀經(jīng)濟(jì)周期因素(根據(jù)對(duì)穆迪評(píng)級(jí)公司債券數(shù)據(jù)的研究,經(jīng)濟(jì)蕭條時(shí)期的債務(wù)回收率要比經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張時(shí)期的回收率低1/3;而且,經(jīng)濟(jì)體系中的總體違約率代表經(jīng)濟(jì)的周期性變化與回收率呈負(fù)相關(guān)。)。

  違約損失率估計(jì)應(yīng)以歷史清償率為基礎(chǔ)。

  違約損失率估計(jì)應(yīng)基于經(jīng)濟(jì)損失。

  (1)直接損失或成本是指能夠歸結(jié)到某筆具體債項(xiàng)的損失或成本;

  (2)間接損失或成本是指因管理或清收違約債項(xiàng)產(chǎn)生的但不能歸結(jié)到某一筆具體債項(xiàng)的損失或成本,應(yīng)采用合理方式分?jǐn)傞g接損失或成本。

  (3)應(yīng)將違約債項(xiàng)的回收金額折現(xiàn)到違約時(shí)點(diǎn),以真實(shí)反映經(jīng)濟(jì)損失,折現(xiàn)率需要反映清收期間持有違約債項(xiàng)的成本。

  計(jì)算方法:市場(chǎng)價(jià)值法、回收現(xiàn)金流法

  (1)市場(chǎng)價(jià)值法。通過(guò)市場(chǎng)上類(lèi)似資產(chǎn)的信用價(jià)差和違約概率推算違約損失率。

  (2)回收現(xiàn)金流法。根據(jù)違約歷史清收情況,預(yù)測(cè)違約貸款在清收過(guò)程中的現(xiàn)金流,并計(jì)算出LGD,即LGD=1-回收率=1-(回收金額-回收成本)/違約風(fēng)險(xiǎn)暴露。

  計(jì)量違約損失率應(yīng)當(dāng)注意:由于不同種類(lèi)的借款人個(gè)體差異很大,加上樣本數(shù)據(jù)的來(lái)源較多,所有關(guān)于回收率方面的經(jīng)濟(jì)研究結(jié)果都是示意性的;對(duì)于存在抵押品的債務(wù),在估計(jì)違約損失率時(shí),必須考慮到抵押品的風(fēng)險(xiǎn)緩釋效應(yīng),將有抵押品的未獲抵押的風(fēng)險(xiǎn)暴露分開(kāi)處理。

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  三、 信用風(fēng)險(xiǎn)組合的計(jì)量

  (一)違約相關(guān)性

  違約的發(fā)生主要基于以下原因:債務(wù)人自身因素,如經(jīng)營(yíng)管理不善、出現(xiàn)重大項(xiàng)目失敗等;債務(wù)人所在行業(yè)或區(qū)域因素,如整個(gè)行業(yè)受到原材料價(jià)格上漲的沖擊,或某一地區(qū)發(fā)生重大事件;宏觀經(jīng)濟(jì)因素,如GDP增長(zhǎng)放緩、貸款利率上升、貨幣升值等。其中,行業(yè)或區(qū)域因素將同時(shí)影響同一行業(yè)或地區(qū)所有債務(wù)人違約的可能性,而宏觀經(jīng)濟(jì)因素將導(dǎo)致不同行業(yè)之間的違約相關(guān)性。因此在計(jì)量單個(gè)債務(wù)人的違約概率和違約損失率之后,還應(yīng)當(dāng)在組合層面計(jì)量不同債務(wù)人或不同債項(xiàng)之間的相關(guān)性。

  (二)信用風(fēng)險(xiǎn)組合計(jì)量模型

  由于存在風(fēng)險(xiǎn)分散化效應(yīng),投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)小于等于其所包含的單一資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的簡(jiǎn)單加總。

  目前,國(guó)際上應(yīng)用比較廣泛的信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型包括Gredit Metrics模型、Gredit Portfolio View模型、Gredit Risk+模型等。

  (1)Gredit Metrics模型。本質(zhì)上是一個(gè)VaR模型,目的是為了計(jì)算出在一定的置信水平下,一個(gè)信用資產(chǎn)組合在持有期限內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。

  (2)Gredit Portfolio View模型。Gredit Portfolio View模型直接將轉(zhuǎn)移概率與宏觀因素的關(guān)系模型化,然后通過(guò)不斷加入宏觀因素沖擊來(lái)模擬轉(zhuǎn)移概率的變化,得出模型中的一系列參數(shù)值。Gredit Portfolio View模型可以看做是Gredit Metrics模型的一個(gè)補(bǔ)充。

  (3)Gredit Risk+模型。Gredit Risk+模型是根據(jù)針對(duì)火險(xiǎn)的財(cái)險(xiǎn)精算原理,對(duì)貸款組合違約率進(jìn)行分析,并假設(shè)在組合中,每筆貸款只有違約和不違約兩種狀態(tài)。

  Gredit Risk+模型認(rèn)為,貸款組合中不同類(lèi)型的貸款同時(shí)違約的概率是很小的且相互獨(dú)立,因此貸款組合的違約率服從泊松分布。組合的損失分布會(huì)隨組合中貸款筆數(shù)的增加而更加接近于正態(tài)分布。

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  (三)信用風(fēng)險(xiǎn)組合的壓力測(cè)試

  壓力測(cè)試用于評(píng)估資產(chǎn)或投資組合在極端不利的條件下可能遭受的重大損失。作為商業(yè)銀行日常風(fēng)險(xiǎn)管理的重要補(bǔ)充,壓力測(cè)試有助于:

  (1)估計(jì)商業(yè)銀行在壓力條件下的風(fēng)險(xiǎn)暴露,并幫助商業(yè)銀行制定或選擇適當(dāng)?shù)膽?zhàn)略轉(zhuǎn)移此類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)(如重組頭寸、制訂適當(dāng)?shù)膽?yīng)急計(jì)劃);

  (2)提高商業(yè)銀行對(duì)其自身風(fēng)險(xiǎn)特征的理解,推動(dòng)其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的監(jiān)控;

  (3)幫助董事會(huì)和高級(jí)管理層確定該商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)暴露是否與其風(fēng)險(xiǎn)偏好一致;

  (4)幫助量化“肥尾”(Fat Tail)風(fēng)險(xiǎn)和重估模型假設(shè);

  (5)評(píng)估商業(yè)銀行在盈利性和資本充足性?xún)煞矫娉惺軌毫Φ哪芰Α?/P>

  背景知識(shí):監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)組合壓力測(cè)試的要求

  商業(yè)銀行針對(duì)主要的非零售和零售風(fēng)險(xiǎn)暴露組合的壓力測(cè)試應(yīng)定期進(jìn)行,其通過(guò)設(shè)定壓力情景,考察特定情景對(duì)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)和資本充足率的影響,促使商業(yè)銀行有效管理資本,使其在經(jīng)濟(jì)周期各個(gè)階段持有足夠的資本抵御風(fēng)險(xiǎn)。

  商業(yè)銀行應(yīng)計(jì)算壓力情景下的違約概率、違約損失率、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露等關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)參數(shù),并根據(jù)這些參數(shù)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)、資本要求及資本充足率等數(shù)據(jù)。商業(yè)銀行應(yīng)考慮以下信息來(lái)源:

  (1)內(nèi)部數(shù)據(jù)應(yīng)能估計(jì)債務(wù)人和債項(xiàng)的評(píng)級(jí)遷徙情況。

  (2)應(yīng)評(píng)估外部評(píng)級(jí)的評(píng)級(jí)遷徙情況,包括內(nèi)部評(píng)級(jí)與外部評(píng)級(jí)之間的映射。

  根據(jù)壓力測(cè)試結(jié)果計(jì)算出的監(jiān)管資本要求應(yīng)具有前瞻性,從而抵消經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期資本要求提高的影響。

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