（金融学专业论文）信用风险测算模型及其在我国商业银行的应用研究.pdf

摘要 信用风险是指金融交易中市场交易对手违约或信用品质潜在变化而导致损 失的可能性。信用风险是商业银行面临的最主要的风险，也是最难量化的风险之 一。目前，信用风险测算模型研究已成为商业银行管理中最具挑战性的工作。从 银行业信用风险管理的实践与发展来看，测算信用风险是商业银行内部管理和外 部监管发展的需要。在西方发达国家，其商业银行的信用风险管理比较成熟，在 实践和理论上形成了相应的体系，表现出种从定性到定量、从简单到复杂、从 个别资产信用风险测算到资产组合信用风险测算的趋势。信用风险测算的方法和 模型也不断推陈出新。相比之下，我国的商业银行，信用风险的分析仍处于传统 的比例分析以及专家经验判断阶段，远不能有效满足商业银行对贷款安全性测算 的要求。基于此，本文从四方面对信用风险测算模型进行了理论分析和应用研究。 首先，在简要介绍了信用风险测算方法及测算模型的历史演进后，本文对巴塞尔 新资本协议有关信用风险测算的内容进行了重点解析。其次，对国外主要的信用 风险测算模型进行了比较研究，并对各自的优缺点进行了综合评述。接下来，从 我国信用风险量化管理存在的主要问题入手，对现代信用风险测算模型在我国的 适用性进行了研究，在此基础上，运用k m v 模型对我国上市公司的信用风险情 况作了实证分析。最后，提出了提高我国商业银行信用风险测算水平的策略：( 1 ) 加快金融市场化的进程；( 2 ) 建立和完善商业银行的基础数据库；( 3 ) 建立和完 善我国的信用评级体系；( 4 ) 建立适合我国国情的信用风险测算模型。 关键词：商业银行；信用风险；巴塞尔新资本协议；测算模型 a b s t r a c t t h ec r e d i tr i s km e a nt h a tt h em a r k e t i n gr i v a lb r e a k sac o n t r a c to rt h ep o t e n t i a l c h a n g eo fc r e d i tq u a l i t yc a u s e sl o s tp o s s i b i l i t yi nt h ef i n a n c i a lt r a n s a c t i o n t h ec r e d i t r i s k sa r et h em a i nr i s kt h a tt h ec o m m e r c i a lb a n kf a c e s ，a n do n eo ft h er i s k so ft h em o s t d i f f i c u l t q u a n t i z a t i o nt o o a tp r e s e n t ，c r e d i t r i s k sm e a s u r em o d e li sb e c o m e c o m m e r c i a lb a n km a n a g e m e n tm o s tc h a l l e n g i n gw o r ka l r e a d yt os t u d y a c c o r d i n gt o p r a c t i c ea n dd e v e l o p m e n to fb a n k i n g sc r e d i tr i s km a n a g e m e n t ，i ti st h a tm a n a g e m e n t a n do u t s i d es u p e r v i s et h en e e do fd e v e l o p m e n ti n s i d et h ec o m m e r c i a lb a n kt om e a s u r e t h ec r e d i tr i s k s i nt h ew e s t e r nd e v e l o p e dc o u n t r y ，t h ec r e d i to fi t sc o m m e r c i a lb a n ki s r i p e ri nr i s km a n a g e m e n t ，h a v ef o r m e dt h ec o r r e s p o n d i n gs y s t e mo np r a c t i s i n ga n d t h e o r y ，d e m o n s t r a t eo n ef r o md e t e r m i n et h en a t u r e t or a t i o n ，f r o ms i m p l et o c o m p l i c a t e di si tm a k et h et r e n dt h a tt h ec r e d i tr i s k sm e a s u r eu pf r o ms p e c i f i ca s s e t s c r e d i tr i s k st oa s s e t st oc a l c u l a t i n g m e t h o da n dm o d e lt h a tt h ec r e d i tr i s k sm e a s u r ea r e w e e d i n g o u tt h eo l da n db r i n g i n gf o r t ht h en e wc o n s t a n t l y b yc o n t r a s t ，t h ec o m m e r c i a l b a n ko fo u rc o u n t r y ，t h ea n a l y s i so ft h ec r e d i tr i s k si s s t i l la tt h et r a d i t i o n a le x p e r i e n c e j u d g e m e n ts t a g eo fp r o p o r t i o na n a l y s i sa n de x p e r t ，c a n tr e s p o n dt ot h er e q u e s tt h a tt h e c o m m e r c i a lb a n km e a s u r e st h es e c u r i t yo ft h el o a ne f f e c t i v e l yf a r , b e c a u s eo ft h i s ，t h i s t e x th a sm e a s u r e dm o d e l sa n dc a r r i e do nt h e o r ya n a l y s i sa n da p p l i c a t i o ns t u d yf r o m f a c i n gt h ec r e d i tr i s k sa l ls i d e s f i r s to fa l l ，i nb r i e ft oi n t r o d u c ec r e d i tr i s k sm e a s u r i n g m e t h o da n da f t e rm e a s u r i n gt h eh i s t o r i c a lg r a d u a lp r o g r e s so ft h em o d e l ，t h i st e x th a s a n a l y z e dt h ec o n t e n tt h a tt h en e wr e l e v a n tc r e d i tr i s k so fc a p i t a la g r e e m e n to fb a s e l m e a s u r e de s p e c i a l l y s e c o n d l y , t h ec r e d i tr i s k sm a i nt of o r e i g nc o u n t r i e sm e a s u r et h e c o m p a r a t i v er e s e a r c ht h a tm o d e l sh a v eb e e nc a r r i e do n ，a n dh a sc o m m e n t e dt oo n e 。s o w np l u s e sa n dm i n u s e ss y n t h e t i c a l l y a n dt h e n ，s t a r tw i t ht h ec u r r e n ts i t u a t i o no f c r e d i tr i s km a n a g e m e n to fo u rc o u n t r ya n dc h a r a c t e r i s t i co fq u a n t i z i n gm a n a g e m e n to f c r e d i tr i s k s ，h a v em e a s u r e dt h es u i t a b i l i t yi no u rc o u n t r yo fm o d e l sa n dc a r r i e do n r e s e a r c ht ot h em o d e r nc r e d i tr i s k s ，o nt h i sb a s i s ，u s ek m vm o d e lt od or e a ie x a m p l e a n a l y s i st ot h ec r e d i tr i s k ss i t u a t i o no ft h el i s t e dc o m p a n yo fo u rc o u n t r y f i n a l l y ，p u t f o r w a r dt h et a c t i c so fc a l c u l a t i n gc o m p e t e n c eo fc r e d i tr i s k so fc o m m e r c i a lb a n ko fo u r c o u n t r yo fi m p r o v i n g ：( 1 ) a c c e l e r a t et h ep r o c e s sw i t hm a r k e t b a s e df i n a n c e ；( 2 ) s e tu p a n dp e r f e c tt h eb a s i cd a t a b a s e so ft h ec o m m e r c i a lb a n k ；( 3 ) s e tu pa n dp e r f e c tt h e i i c r e d i tr a t i n gs y s t e mo fo u rc o u n t r y ；( 4 ) s e tu pt h ec r e d i tr i s k so fs u i t i n go u rc o u n t r y 。s n a t i o n a lc o n d i t i o n sa n dm e a s u r em o d e l s k e y w o r d ：c o m m e r c i a lb a n k ；c r e d i tr i s k ；t h en e w b a s e lc a p i t a la c c o r d m e a s u r i n g m o d e l i i l 插图索引 图2 1信用风险的概率分布特征 图2 2 新协议框架 图3 1c r c d i t m c t r i c s 模型的基本框架 图3 2 违约距离 图3 - 3 公司股权作为期权买权的损益情况 图3 4c r e d i t r i s k + 模型基本框架 5 1 0 1 4 1 8 2 0 2 3 附表索引 表2 1新协议外部评级对应要求的风险加权比率表 表2 2i r b 初级法和高级法的比较 表3 11 年内从某信用等级变为另一信用等级的转移概率矩阵 表3 2 平均累计违约率表 表3 3 每一信用等级的贴现率 表3 4 不同信用等级下债券1 年后的现值 表3 5b b b 债券1 年后的价值分布及价值变化 表3 6e d f 和信用等级比较 表3 7k m v 公司信用风险转移矩阵 表3 _ 8 基于e d f 的转移矩阵 表3 9 现代信用风险度量模型综合比较表 表4 t2 0 0 0 2 0 0 1 年上海市贷款企业信用等级迁移情况 表4 22 0 0 0 2 0 0 1 年1 年期上海市贷款企业信用等级迁移矩阵 表4 3 * s t 酒鬼2 0 0 4 年收益率表 表4 4s t 类上市公司基本财务数据和计算结果 表4 5 绩优类上市公司基本财务数据和计算结果一 v m博m托瑟瑟拐凹孙舛卯勰鲫 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取 得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其 他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个 人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果 由本人承担。 作者签名：撰灿孽日期：州年，月， 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查 阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关 数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位 论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“4 ”) 作者签名： 爨射尊 日期：扣巧年f 月，日 导师签名：匕岁7 么f 节1 日期：。p 厂年厂月步 第1 章绪论 1 1 选题背景及意义 信用风险是整个金融业面临的最主要的风险之一。信用风险直接影响到现代 社会经济生活的各个方面，也影晌到一个国家的宏观经济决策和经济发展，甚至 影响到整个全球经济的稳定与协调发展。 截至2 0 0 4 年9 月末，我国银行业不良贷款余额已高达1 7 万亿元人民币，其 中约1 5 6 万亿存在于四大国有商业银行，1 4 0 0 亿元存在于股份制商业银行。如果 以国际流行的“不良贷款g d p ”这一指标来衡量，目前我国商业银行的“不良贷款 g d p ”指标约为1 7 左右，比深受银行坏账困扰的日本( 其不良贷款占g d p 的比 例为1 0 左右) 还高。可见，我国商业银行的不良贷款闯题已非常严重，信用风 险问题已经成为我国经济健康、有序、快速发展的巨大障碍。 信用风险管理包括信用风险的识别、信用风险的测算和信用风险的控制等内 容。由于信用风险自身存在着诸如分布不对称以及数据匮乏等理论问题和实际问 题，导致信用风险的测算成为信用风险管理的一个关键问题，是信用风险管理的 一个瓶颈。对信用风险测算模型进行系统的研究，在学习国外先进的、科学的信 用风险测算模型的同时，结合我国的实际情况，发展适合我国商业银行的信用风 险测算模型，微观上有利于我国商业银行提升风险管理水平、增强抗风险的能力， 宏观上有利于我国整个金融体系的稳定和经济的健康持续发展，具有十分重大的 现实意义。 本论文选题的最初来源是因为参加了我的导师彭建刚教授主持的教育部人 文社会科学研究项目“基于数据仓库的我国商业银行信用风险测算研究”的部分 研究工作。 1 2 文献综述 近年来，信用风险测算模型和方法的研究在国内外得到了高度的重视，国外 尤其是西方发达国家的一些金融机构已经开始使用一些成熟的信用风险测算模 型。目前，在国际银行流行的信用风险测算模型主要包括：c r e d i t m e t r i c s 模型、 k m v 模型、c s f p 的c r e d i t r i s k + 模型和麦肯锡的c r e d i t p o r t f o l i ov i e w 模型。现代 信用风险测算模型已开始广泛应用于国际活跃银行的贷款定价和授信、资产组合 管理、经济资本的配置等各个方面，对全面提高这些银行的信用风险管理水平发 挥了重要作用。 信用风险测算模型及其在我国商业银行的应用研究 我国对于商业银行信用风险测算模型的研究尚处于起步阶段，国内这方面的 主要研究成果如下： 沈沛龙、任若恩i i i ( 2 0 0 2 ) 对比较著名的信用风险测算模型进行了一系列的 比较，研究了模型建立的理论基础和模型之间的相互关系，阐述了现代信用风险 度量技术和方法的特点和发展趋势。 彭书杰、詹原瑞【2 j ( 2 0 0 2 ) 将c r e d i t r i s k + 模型与我国使用的贷款风险度法做 了详细的比较分析，对贷款风险度方法提出了一些合理化的建议。 王琼、陈金贤”1 ( 2 0 0 2 ) 从期权理论的角度讨论了信用风险定价问题，论述 了基于期权理论的信用风险定价方法以及在此基础上建立的k m v 模型，并对模 型进行了评价。 易丹辉、吴建民 4 1 ( 2 0 0 3 ) 讨论了k m v 模型的基本结构及其形式，对我国上 市公司的信用状况给予了实证分析，指出了k m v 模型在分析我国上市公司信用 风险时所面临的一些问题与不足。 章彰 】( 2 0 0 2 ) 研究了巴塞尔新资本协议对我国信用风险管理的挑战，对中 国现有的信用风险管理进行了详细的阐述，同时结合中国银行业的实际情况解释 了巴塞尔新资本协议内部评级法的内容。 朱小宗、张宗益、耿华丹【6 】( 2 0 0 4 ) 从多方面剖析了比较著名的风险测算模 型，并进行了范式比较，发现建模的方法不同，预测的效果也相差较大，最后对 这些模型作出了较为客观的评价。 惠晓蜂、孙嘉鹏川( 2 0 0 4 ) 使用信用矩阵对选自某商业银行的贷款的样本组 合进行了风险测度。根据测量结果，对样本组合进行了总风险分析、边际风险分 析和风险收益分析，在此基础上对样本组合给出了具体的信贷决策建议。 霍学喜、张永娟【8 ( 2 0 0 4 ) 在系统风险因素和非系统风险因素区别的基础上 建立了一个简单的信用组合风险模型。同时引进边际风险的概念，将边际风险贡献 与信用组合风险管理进行了有机的结合。 上述已有的研究成果从不同的角度探讨了信用风险测算模型的有关问题，但 主要是对国外模型理论的介绍或具体数学原理的解释，并没有针对我国具体情况 进行较为系统的研究。基于此，本文尝试结合国外先进的信用风险测算模型与我 国商业银行的实际情况作出更深入的探索。 1 3 论文的研究方法与结构安排 信用风险测算模型的研究是金融领域的前沿性课题，本文在参阅了大量的国 内外现有资料的基础上，结合统计学、计量经济学、计算机等其他学科知识，运 用了定性分析与定量分析相结台、个体深入分析与比较分析相结合、经验归纳与 硕士学位论文 逻辑演绎相结合等办法。本文还将规范分析与实证分析有机的结合起来，通过股 票交易软件获取股票交易数据，运用e x c e l 和m a t l a b 软件对我国上市公司的 信用风险状况进行初步分析。本论文的结构安排如下： 第一章绪论，主要阐述论文的选题背景与意义，分析国内外信用风险测算模 型的研究现状，说明本文的研究方法。 第二章信用风险测算方法与测算模型的概述，主要是阐述了信用风险的定 义，回顾了信用风险测算方法与测算模型的历史演进，重点分析了巴塞尔新资本 协议对信用风险测算模型发展的影响。 第三章现代资产组合信用风险测算模型研究，主要对c r e d i t m e t r i c s 模型、 k m v 模型、c r e d i t r i s k + 模型三种资产组合信用风险测算模型进行了对比分析，并 评述其各自的优缺点。 第四章信用风险测算模型在我国商业银行的应用研究，首先是对我国商业银 行信用风险量化管理现状和存在的主要问题的分析，接着对现代信用风险测算模 型在我国商业银行的适用性进行了研究，最后运用k m v 模型对我国上市公司信 用风险状况进行了实证分析。 第五章我国应用现代信用风险测算模型需完善的工作，提出通过加快金融市 场化的进程，建立和完善基础数据库，建立和完善信用评级制度等对策建议来完 善信用风险测算模型的应用环境。最后提出了构建我国信用风险测算模型的初步 设想。 第2 章信用风险测算方法与测算模型的概述 2 1 信用风险的定义及特征 2 1 1 信用风险的定义 信用风险( c r e d i tr i s k ) 是金融市场上最基本、最古老也是危害最大的一类风 险，传统的信用风险是指由于交易对手违约而带来的风险。因此，信用风险又被 称为违约风险。然而，随着现代风险环境的变化和风险管理技术的发展，传统的 信用风险定义已经不能充分反映现代信用风险及其管理的性质与特点。主要原因 是传统的信用风险主要来自于商业银业的贷款业务，但贷款流动性差，缺乏像一 般有价证券那样活跃的二级市场，银行对贷款资产的价值通常是按历史成本而不 是按市场价的方法衡量，只有当违约实际发生后才在其资产负债表中作相应的调 整，而在此之前银行资产的价值与借款人的信用状况及其变动并没有太大的关系。 从当今组合投资的角度出发，信用资产组合不仅会因为交易对手( 包括借款人债 券发行人等) 的直接违约发生损失，而且交易对手履约可能性的变动也会给组合 带来风险。因此，现代意义的信用风险被定义为金融交易中市场交易对手违约或 信用品质潜在变化而导致损失的可能性【9 。从这个定义可知，信用风险主要由两 部分组成，一部分是违约风险( d e f a u l tr i s k ) ，是指交易一方不愿或无力支付约定 款项而致使交易另一方遭受损失的可能性；另一部分是信用价差风险( c r e d i t s p r e a dr i s k ) 是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可能性。 与传统的信用风险定义相比，这种对信用风险的定义更切合信用风险的本质。 不同的信用风险的定义，作为信用风险度量模型的概念框架将会直接影响到 信用风险摸型的建立。仅从信用风险计量与测算角度看，信用风险可以分为三个 层次，一是交易层次( d e a ll e v e l ) ，与单笔的金融交易相联系；二是交易对手或 发行人层次( c o u n t e r p a r t y i s s u e rl e v e l ) ，产生于与一个交易对手或发行人的全部交 易当中；三是资产组合层次( p o r t f o l i ol e v e l ) ，与市场主体和全部交易对手和发行 人产生的全部交易相联系，它是最综合的一个层次。 2 1 2 信用风险的特征 信用风险相对于其他风险，特别是相对于市场风险而言，具有以下几个特点： 1 、信用风险概率分布的非对称性 市场风险的概率分布我们通常可假定为正态分布，因为市场价格的波动是以 其期望为中心的，主要集中于相近的两侧，市场风险的收益分布相对来说也是对称 硕士学位论文 的，大致可以用正态分布曲线来描述。相比之下，信用风险的分布不是对称的，而是 有偏的，收益分布曲线一端向左下倾斜，并在左侧出现肥尾现象阻叫( 见图2 1 ) 。这 种现象是由于贷款信用违约风险造成的，即银行在贷款合约期限内有较大的可能 性收回贷款并获得事先约定的收益，但贷款一旦违约，则会使银行面临相对较大的 损失，这种损失要比利息收益大很多。收益与损失不对称性的风险特征使得信用风 险的测算分析比市场风险更为困难。 损 涂信用风险 市场风险 ；| | | f 夕 l 彩i 、 ， o 图21信用风险的概率分布特征 益 2 、信用风险具有明显的非系统性风险特征 市场风险表现出较强的系统性特征，信用风险则非系统性风险特征明显。尽 管借款人的还款能力也会受到诸如经济周期等系统性因素的影响，但大多数情况 下还是取决于与借款人相联系的非系统性因素的影响，如借款人财务状况、经营 能力、还款意愿等。信用风险的非系统性特征也使其量化难度加大。 3 、信息不对称使得对信用风险状况及其变化了解困难 在信贷市场上，借款者一般比贷款者更清楚投资项目成功的概率和偿还贷款 的能力，借款人因掌握更多的交易信息而处于有利地位，贷款人拥有较少的信息而 处于不利的地位，从而产生所谓的道德风险和逆向选择问题。信息不对称造成贷款 者对信用风险的了解远不如对市场风险了解那么及时、全面。 4 、信用风险观察数据少，动态掌握困难 由于贷款等信用产品的流动性差，缺乏二级交易市场，因此授信对象信用状况 的变化不如市场价格那样容易观察，贷款者对借款人信用状况及其变化的了解主 要是通过两条渠道：一是通过长期业务关系自己掌握借款者的有关信息；二是信 用评级机构公布的评级信息。很明显这两条渠道了解借贷者的信用状况都有很大 的局限性，前者明显受到自身业务范围的限制，后者只能覆盖有限的大企业。且贷款 的持有期限一般都较长，即使到期出现违约，其频率也远比市场风险的观察数据少。 观察数据匮乏也造成使用v a r 模型来衡量信用风险比衡量市场风险困难得多。 信用风险铡算模型及其在我国商业银行的应用研究 2 。2 信用风险测算模型的演进 世界银行关于全球银行危机的研究表明，信用风险是商业银行所面临的主要 风险，银行破产最经常的原因就是信用风险。信用风险测算与管理一直是银行管 理的核心内容。从银行产生的那一天开始，信用风险测算的探索就从未停止。 2 2 1 传统的信用风险测算方法 信用风险测算的各种方法之间有羞或多或少的联系，有些新方法本来就是对 传统方法或思想的集成和发展，因此新方法与传统方法并不存在绝对的界限】。 这里的所谓传统方法主要指发展相对较早、较成熟、而且多为定性分析的一些方 法，如专家系统法、信用评分模型等。 1 、专家方法 专家方法的主要特征就是：银行信贷的决策权是由该机构中那些经过长期训 练、具有丰富经验的信贷人员所掌握，并由他们做出是否贷款的决定。因此，在 信贷决策过程中，信贷人员的专业知识、主观判断以及对某些关键因素的权衡是 决定因素。专家方法中，5 c 法是这类方法的典型代表。所谓5 c 是指借款人的5 个相关方面的特性，即：道德品质( c h a r a c t e r ) 、还款能力( c a p a c i t y ) 、资本实力 ( c a p i t a l ) 、抵押品( c o l l a t e r a l ) 和商业周期的状态( c y c l ec o n d i t i o n ) ，前4 个c 主要 针对借款人个人微观特征而言、第5 个c 针对宏观经济条件即经济周期波动而言。 通过对企业这5 个方面的分析来判断其信用程度并决定是否给予贷款。尽管专家 方法在银行的信用分析中发挥着积极的重要作用，然而实践却证明它存在许多难 以克服的缺点和不足，主要表现在： ( 1 ) 要实施专家方法需要相当数量的专门信用分析人员，随着银行业务量的不 断增加，其所需要的相应信用分析人员会越来越多，这必然给银行带来成本问题 和冗员问题。 ( 2 ) 专家方法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 对市场变化的能力。 ( 3 ) 在专家方法下，信贷决策依靠的是银行信贷专家的经验和主观判断，因此 这种方法主观性太强，实旌的效果很不稳定。 综上所述，该方法只能作为一种辅助性信用分析工具。 2 、信用评级法 贷款内部评级系统( i n t e r n a lr a t i n gs y s t e m s ) 是金融机构在美国货币管理署 ( o f f i c eo f t h ec o n t r o l l e r o f c u r r e n c y o c c ) 最早开发的评级系统基础上拓展而来的， 监管者和银行家采用这一方法评估贷款损失准备金的充分性。o c c 最早将贷款分 为5 级，不同级别所要求的损失准各金不同。 正常贷款：要求0 的损失准备金 关注贷款：要求0 的损失准备，但保持紧密关注 次级贷款：要求2 0 的损失准备金 可疑贷款：要求5 0 的损失准备金 损失贷款：要求1 0 0 的损失准备金 其中后4 类是低质量级别的，第l 类是高质量级别的。信用评级法实际上是 对资产的信用状况进行评价，并针对不同级别的贷款提取不同的损失准备。目前 我国银行业已开始广泛推行贷款5 级分类办法。 3 、信用评分模型 信用评分模型或评分系统( c r e d i ts c o r i n gm o d e l s ) 是将反映借款人经济状况或 影响借款人信用状况的若干指标( 如借款人的收入、年龄、职业、资产状况、借款 企业的财务比率等) 赋予一定权重，通过某些特定方法得到能够反映信用状况的信 用综合分值或违约概率值，并将其与基准值相比来决定是否给予贷款以及贷款定 价，目前这种方法的应用仍然十分广泛。 信用评分模型实质上是一类以借款人特征指标为解释变量的计量经济模型， 其中最著名的当属a l t m a n 的z 值模型。下面我们简要评述一下z 值模型以及在此 基础上进一步发展出的z e t a 评分模型。 a l t m a n 在1 9 6 8 年对美国破产和非破产生产企业进行观察，采用了2 2 个财务 比率，经过数理统计筛选，建立了著名的5 变量z 。s c o r e 模型。其判别函数模型是： z = 1 2 x 1 + 1 4 x 2 + 3 3 x 3 + 0 6 x 4 + 1 0 x 5 其中；x ，( i l ，5 ) 为5 个财务指标 x 。一营运资本总资产比率 x 2 一留存盈余总资产比率 x 3 一利息和税收之前的收益，总资产比率 x 一一股权的市场价值总负债的帐面价值比率 x 5 一销售额总资产比率 这是一个线性的判别模型，z 值越高，表明借款人违约风险越小，如果z 值 低于特定临界值( a l t m a n 最初设为1 8 1 ) ，则借款人被看作是违约类的，对其贷款 要慎重或拒绝贷款。 1 9 7 7 年a l t m a n 、n a r a y a n a n 等将原始的z 评分模型进行了重大修正和提升， 推出了第二代信用评分模型一z e t a 信用风险分析模型2 l 。新模型的变量由初始 模型的5 个增加到了7 个，所以新模型适用范围更广，准确度也大大提高。新模 型的7 个变量分别为： x ，一资产报酬率，采用利税前收益与总资产之比衡量 x ：一收入的稳定性，采用企业资产收益率在5 1 0 年估计值的标准差指标来 信用风险测算模型及其在我国商业银行的应用研究 度量 x 3 一债务偿还，可以用利息保障倍数( 覆盖率) 即利税前收益与总利息 偿付之比来度量 x 4 _ 累计盈利，可以用公司的留存收益( 资产减负债，总资产) 来度量 x s 一流动比率，该指标有流动比率来表示，即流动资产流动负债，说明了公 司的变现能力以及当短期债务到期时借款人的偿债能力大小 x 6 一资本比率，采用借款人普通股5 年的平均市场价值与长期资本总额 之比来度量 x ，一规模。可以用公司总资产的对数形式来度量 实证结果表明，z e t a 模型分类准确度比z 值模型要高，特别是破产前较长 时间的预测准确度相对提高。 z 值模型与z e t a 模型均是以会计资料为基础的多变量信用评分模型，由于 它们所计算出的z 值可以较为明确地反映借款人( 企业或公司) 在一定时期内的信 用状况( 违约或不违约、破产或不破产) ，因此，它们可以作为借款人经营前景好坏 的早期预警系统 1 扪。并且由于它们具有较强的可操作性、适应性和较强的预测能 力，它们一推出便在许多国家和地区得到推广和使用，并取得显著效果，成为当 代预测企业违约或破产的主要分析方法之一。 z 值模型和z e t a 模型共同的缺点是： ( 1 ) 两模型都是一个线性判别模型，而线性模型本身存在一些缺陷，因为破 产的路径可能是高度非线性的。 ( 2 ) 它们只考虑了违约与不违约两种极端情况，而忽略中间各种情形及一些 难于量化的因素。 ( 3 ) 该模型基本上是以财务比率为基础，而在大多数国家，财务数据只是在 会计期间结束后才能报告，因而影响对借款人信用评价的时效性。 ( 4 ) 两模型都依赖于财务报表的账面数据而忽视日益重要的各项资本市场指 标，这样必然削弱模型预测效果的可靠性。 ( 5 ) 两模型都无法计量企业的表外业务信用风险，而表外业务是当前许多大 企业尤其是金融机构的主要业务之一。 2 2 2 现代信用风险测算模型 进入2 0 世纪9 0 年代以来，西方许多商业银行开始探索运用现代金融理论、 数学工具来定量评估信用风险和管理信用风险，并且取得了若干突破。开发出了 一些较复杂的信用风险测算模型，从单纯分析测算单个贷款风险向信贷组合风险 转变。目前在国际银行界流行的资产组合管理模型主要包括：c r e d i t m e t r i c s 模型、 k m v 模型、c s f p ( c r e d i ts u i s s ef i n a n c i a lp r o d u c t s ) 的c r e d i t r i s k + 模型和麦肯锡的 c r e d i tp o r t f o l i ov i e w 模型。c r e d i t m e t r i c s 模型的特点在于它完全基于信用转移分析 ( c r e d i tm i g r a t i o n ) ，即在既定时间内( 一般取一年) 一种信用质量变为另一种信用质 量的概率，用它来度量将来贷款资产组合的价值分布，模型强调资产组合价值变 化只与信用转移有关【i “。k m v 的模型基于个体的预期违约概率( e x p e c t e dd e f a u l t f r e q u e n c y l ，而不是由评级机构提供的每个信用级别历史平均的变化频率【1 5 1 。 c r e d i t m e t r i c s 模型与k m v 模型都是以莫顿的资产价值模型为基础，区别只在于出 于操作便利考虑而设定了不同的假设条件。c r e d i t r i s k + 模型只强调违约，它假设 贷款违约服从泊松分布，通过随机违约率将信用转移风险部分涵盖在内【l ”。c r e d i t p o r t f o l i ov i e w 模型和c r e d i t r i s k + 模型一样，也仅仅度量违约风险。它通过构造离 散的多期模型，把违约概率看作宏观变量( 如失业率、利率、经济增长率、汇率、 政府支出等) 的函数。论文第三章将对几种主要的资产组合信用风险模型重点研究 和对比分析。 2 3 新资本协议所涉及信用风险测算方法及测算模型的解析 2 3 1 巴塞尔新资本协议的嬗变及主要内容 巴塞尔新资本协议( t h en e w b a s e lc a p i t a la c c o r d ) ( 简称新协议) 于1 9 9 9 年6 月由巴塞尔银行监管委员会公布征求意见第一稿，确定了包括最低资本要求、 监管当局的监督检查及市场约束在内的三大支柱，搭建了新协议的基本框架【l ”。 在广泛征求全球银行业意见后，对第一稿进行了补充、修改和完善，分别在2 0 0 1 年6 月和2 0 0 3 年4 月推出了第二稿和第三稿【l8 1 。最终于2 0 0 4 年6 月2 6 日，十国 集团的央行行长们一致通过资本计量和资本标准的国际协议：修订框架，即巴 塞尔新资本协议的最终稿。 新协议同时考虑了银行业的现状及未来的发展，明确提出了五大目标，即把 评估资本充足率的工作与银行面对的主要风险更紧密地联系在一起，促进安全稳 健性；在充分强调银行自己的内部风险评估体系的基础上，促进公平竞争；激励 银行提高风险计量与管理水平：资本反映银行头寸和业务的风险度；重点放在国 际活跃银行，基本原则适用于所有银行。新协议的框架如图2 2 所示。 三大支柱 最低资本要求li 监管当局监督检查ii 市场约束 风险加权资产ll 资本定义 信用风险 操作风险ff 市场风险 标准法| li r b 法 ii 基本指标法l1 标准法li 内部计量法li 标准法il 内部模型法 图2 2 新协议框架 尽管新协议将资本金约束的范围拓展到包括信用风险、市场风险、操作风险 在内的三大风险，但是，如同当前银行业经营的现实状况一样，信用风险依然是 影响银行资本金充足水平的支配性的风险类别。新协议在衡量信用风险方面，提 出了一系列新的监管框架，其中重点就是提出了多种风险识别与测算的方法，主 要是标准法( s t a n d a r d i s e da p p r o a c h ) 和内部评级法( i n t e r n a lr a t i n g sb a s e da p p r o c h 简称i r b 法) 。 2 3 2 标准法与信用风险测算 新协议的标准法是为了保证新旧资本协议平稳过渡的一个衡量方法n 9 1 。标准 法延续了1 9 8 8 年巴塞尔协议( 以下称旧协议) 的思路，采用外部评级的结果 来决定风险权重。新协议对于银行的资产，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，具体规定如表2 1 所示。 表2 1 新协议外部评级对应要求的风险加权比率表 对应要求风险加权比率 a a a 到a + 至b b b + 到b b + t j 评级对象 低于b 一未评级 a a a a b b b b 一 主权及中央银行 0 2 05 0l o o1 5 01 0 0 方案1 2 05 01 0 0l o o1 5 01 0 0 银行和证 2 05 05 01 0 01 5 05 0 ( 长期) 券机构方案2 2 02 02 05 01 5 0 2 0 ( 短期) 其它公司 a a a 一到a + l i jb b b + 到低于 未评级 a a a b b 一b b 一 ( 包括保险公司) 2 05 0 1 0 0 1 5 0 l o o 资料来源：银监会翻译，巴塞尔新资本协议征求意见稿，2 0 0 34 ，8 一l o 页整理。 其中对银行和证券机构债权风险权重的确定有两种选择方案：一种是使用金 融机构所在国家的评级提高档处理；另一种方法是使用对金融机构本身的评级： 短期指债权的到期时间小于或等于3 个月的资产；除了风险权重为1 5 0 的对银行 债权外，已评级和未评级银行的债权都可以享受好一档次的优惠风险权重，但不 能低于2 0 。 1 n 标准法要求银行根据外部( 如信用评级机构) 的评估来权衡各类客户的风险， 如公司、政府和其他银行，风险评定的结果决定了银行为其客户风险准备的资本 准备金，风险越高预示着更高的资本要求。新协议还修订了评定客户的分类制度， 增加了风险权重划分档次，更加细致地划分风险，主要表现在，一方面突破旧协 议中风险权重最高为1 0 0 的上限，对主权贷款、银行贷款和工商贷款增加了1 5 0 系数档。另一方面对工商贷款增加了5 0 系数档。例如，旧协议规定最低信用风 险资本准备金要求为8 ( 风险为1 0 0 ) ，但相比之下，新协议中对于信用风险级 别差的客户( 风险为1 5 0 ) ，其资本准备金要求高达1 2 。然而，高的公司信用 得到的是一个更有利的风险评定，其资本准备金要求可从8 降至1 6 。同时， 新的标准法还面对金融业不断发展的信贷风险缓解技术( c r e d i tr i s km i t i g a t i o n t e c h n i q u e s ) ，接受了更多缓解信贷风险的押品和技术，作为调节风险权重的手段。 新协议的标准法引入了外部评级，将信贷资产的风险权重与其外部评级相联 系，将以往粗线条风险识别架构改进成具有一定风险敏感性的架构【2 。 2 3 3 内部评级法：信用风险测算与管理的新趋向 新协议的内部评级法根据内在风险的不同特点，同时为了便于区分不同资产 的风险种类进行风险识别和衡量，将债项按借款人的类型分为：公司贷款 ( c o r p o r a t ee x p o s u r e s ) 、零售贷款( r e t a i le x p o s u r e s ) 、主权贷款( s o v e r e i g ne x p o s u r e s ) 、 银行贷款( b a n ke x p o r s u r e s ) 、股权贷款( e q u i t ye x p o s u r e s ) 、项目融资( p r o j e c tf i n a n c e e x p o r e s u r e s ) 等六种类型。在此基础上，银行的内部评级模型会对不同类型的资产 进行更为深入细致的评估，促使以风险权重为基础的资本充足评价体系与银行整 体风险紧密地联系起来【2 ”。 利用内部评级法计算资本金需要四个输入参数，它们分别是债务人的违约概 率p d ( p r o b a b i l i t yo fd e f a u l t ) 、特定违约损失l g d ( l o s sg i v e nd e f a u l t ) 、违约风险 暴露e a d ( e x p o s u r ea t d e f a u l t ) 、以及到期日期m ( m a t u r i t y ) 。内部评级法分为初级 法和高级法，其主要区别就在于初级法中l g d 、e a d 、m 由监管机构确定，而在 高级法中允许采用银行内部评级系统的结果计算( 如表2 2 所示) 。 表2 2i r b 初级法和高级法的比较 数据i r b 初级法i r b 高级法 违约概率( p d ) 银行提供的估计值银行提供的估计值 违约的损失率( l g d )委员会规定的监管指标 银行提供的估计值