（金融学专业论文）基于信用风险测度的商业银行贷款定价研究.pdf

博十学位论文 摘要 管理信用风险是商业银行在2 1 世纪的一个重要挑战，银行信用风险管理的重 要工作是对信用风险的度量以及对贷款的定价。本文研究国际现代信用风险度量 模型在我国商业银行贷款信用风险测度中的实践应用问题，并在基于信用风险测 度的基础上，力图建立一套符合中国实际的、可操作的商业银行贷款定价方法， 并解决相应的理论问题。 通过对信用风险测度模型相关概念的梳理和界定，从观测期的选择、信用损 失的衡量方法、信用损失概率密度函数、条件模型与无条件模型、组合信用风险、 违约的相关性等方面，本文对现代信用风险模型进行了比较分析。在风险测度的 指标选取上，作者研究了v a r 与c v a r 的特性，认为信用风险的传统度量指标v a r 在很多情况下不能体现m a r k o w i t z 资产组合理论的风险分散化效应，在数学上不 满足次可加性，而c v a r 作为风险度量领域的最新进展，正是具备这些特性的风 险度量指标。 商业银行贷款信用风险的测度和风险定价包含交易级与产品级两个层面。从 交易层面来看，依据五级分类次级贷款的核心定义和划入原则以及新资本协议关 于债务人违约的定义，作者认为，银行可以通过贷款迁徙率矩阵来计算各级贷款 的违约概率，据此采用贷款的五级分类形态来标示违约概率，从而解决现阶段信 用等级违约概率数据质量差的问题。此外，在我国信贷文化、司法环境的基础上， 本文还构建了一种抵押品池的综合违约损失率计算模型，可以符合实际地解决违 约损失率的计算问题。在i r b 模型的框架下，依据本文所构建的违约损失率模型 和五级分类的违约概率体系对某商业银行贷款进行了信用风险测度的实证，结果 表明，i r b 模型法的资本要求在一般情况下要低于银监会“商业银行资本充足率管 理办法”的资本要求。 在核算贷款交易的经济资本成本时，因为实施新资本协议内部评级法前，一 般准备金可以包含在二级资本中，贷款风险所占用的资本金应该覆盖预期损失和 未预期损失两个部分，通过对经济资本度量模型的研究，作者认为采用新资本协 议c p 3 的版本确定贷款的资本消耗更符合股东的心理。在确定资金成本时，可以 采用资金转移定价( f t p ) 的方式，将贷款业务难以分析和管理的利率风险分离 出来，通过转移价格的方式将其转移到银行内部其他的专业部门进行管理。 通过对贷款交易风险定价机制的理论探讨和实证研究，作者发现，由于不同 的银行具有不同的运营成本与资金成本，覆盖了资本成本后的贷款风险定价在信 贷市场上会表现出一种“翘板效应”，即经营成本低的银行在对信用等级高的债务 i l 基于信用风险测度的商业银行贷款定价研究 人放贷时有价格优势；相反，经营成本高的银行在对信用等级低的债务人放贷时 有价格优势。在贷款交易风险定价的理论基础上，作者还提出了银行授信边界的 概念，在既定的贷款成本下，贷款利率、信用等级、违约损失率、贷款期限等授 信条件相互制约，共同构成银行的授信边界。通过实证研究，利用利率等高线在 r a r o c 三维授信曲面上标示出了授信边界的形状。 从产品级的层面来看，本文研究了商业银行零售业务贷款的聚合信用风险， 系统性地建立了基于特征函数的聚合信用风险模型，解决了传统的c r e d i t r i s k 模 型在违约率可变的条件下聚合信用风险无解的缺陷。在运用特征函数聚合信用风 险模型的基础上，使用v a r 和c v a r 两种风险测度指标，作者对商业银行零售贷 款的一种产品进行了风险定价的实证，实证说明，如果需经济资本保持不变，c v a r 使用的置信度f 要小于v a r 使用的置信度口，两者的关系r = 2 口1 是偏于保守的 估计。 关键词：商业银行；贷款；信用风险；经济资本；风险定价 i i i 博上学位论文 a bs t r a c t m a n a g i n gc r e d i tr i s ki s a ni m p o r t a n tc h a l l e n g ef o rc o m m e r c i a lb a n k si n21 瓢 c e n t u r y , a n dt h ee s s e n t i a lw o r ko fb a n kc r e d i tr i s km a n a g e m e n ti st om e a s u r ec r e d i t r i s ka n dt op r i c er i s k t h ep a p e rs t u d i e st h et h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a li s s u e so na p p l y i n g i n t e r n a t i o n a lm o d e r nc r e d i tr i s km e a s u r em o d e l si nc h i n a sc o m m e r c i a lb a n k sf o r c r e d i tr i s km a n a g e m e n ta n dl o a nr i s kp r i c i n g ，w i t ht h ea i mt op r o v i d ea l le x c i s a b l e l o a na s s e tc r e d i tr i s km e a s u r e m e n ta n dc r e d i tp r i c i n gm e t h o d st h o s ef i xc h i n e s e c o m m e r c i a lb a n k sa n dt h e r e f o r es o l v et h er e l a t e dt h e o r e t i c a lp r o b l e m s t h r o u g ht h ec o m b i n ga n dd e f i n i t i o no ft h ec r e d i tr i s km e a s u r em o d e lr e l a t e d c o n c e p t s ，f r o mt h es e l e c t i o no fo b s e r v a t i o np e r i o d ，c r e d i tl o s sm e a s u r em e t h o d ，c r e d i t l o s s p r o b a b i l i t yd e n s i t y f u n c t i o n e o n d i t i o n a lm o d e la n du n c o n d i t i o n a lm o d e l ， p o r t f o l i oc r e d i tr i s k ，d e f a u l tr e l a t i v i t ya n ds oo n ，t h ep a p e rd o e sc o m p a r a t i v ea n a l y s i s o nm o d e r nc r e d i tr i s km o d e l s i nt e r m so ft h es e l e c t i o no fc r e d i tm e a s u r ei n d e x ，t h e p a p e rs t u d i e st h ec h a r a c t e r i s t i c so fv a ra n dc v a r ，a n dp o i n t so u tt h a tt h et r a d i t i o n a l m e a s u r e m e n tf o r c r e d i tr i s k i e v a rc a nn o tr e f l e c tt h em a r k o w i t zp o r t f o l i or i s k d i v e r s i f i c a t i o ne f f e c ti nal o to fs i t u a t i o n sa n dd on o ts a t i s f yt h es u b a d d i t i v i t y , w h i l e c a ra st h en e wd e v e l o p m e n to fr i s km e a s u r e m e n tf i e l di st h er i g h tr i s km e a s u r e m e n t p r o c e s s i n gt h ea b o v ec h a r a c t e r i s t i c s t h ec o m m e r c i a lb a n k s 1 0 a nc r e d i tr i s km e a s u r e m e n ta n dr i s kp r i c i n gi n c l u d et w o l e v e l s ，i e t r a n s a c t i o nl e v e la n dp r o d u c tl e v e l f r o mt h ep e r s p e c t i v eo ft r a n s a c t i o na n d a c c o r d i n gt ot h ec o r ed e f i n i t i o na n dp r i n c i p l e so ff i v e - g r a d el o a na n dn e wb a s e l a c c o r dd e f i n i t i o no fd e f a u l t ，t h ep a p e rs u g g e s t st h a tb a n k sc a nu s el o a nt r a n s i t i o n m a t r i xt oc a l c u l a t et h ed e f a u l tp r o b a b i l i t yo fe a c hg r a d e ，a c c o r d i n g l y , t h el o a n sf i v e g r a d e sc a nr e f l e c tt h ed e f a u l tp r o b a b i l i t y , t h e r e f o r et h ep r o b l e mo fu n s a t i s f i e dd a t ao f d e f a u l tp r o b a b i l i t ya tc u r r e n ts t a g ec a nb es o l v e d b e s i d e s ，b a s e do nc h i n a sc r e d i t c u l t u r ea n dj u d i c a t u r ee n v i r o n m e n t ，t h ep a p e rb u i l d sac o m p r e h e n s i v ed e f a u l tl o s sr a t e m o d e lo nm o r t g a g ep o o lt h a tp r a c t i c a l l ys o l v e st h ed e f a u l tl o s sr a t ec a l c u l a t i o n p r o b l e m t h ed e f a u l tl o s sr a t em o d e la n df i v e - g r a d ed e f a u l tp r o b a b i l i t ys y s t e mb u i l t a c c o r d i n g l y a n dt h ee m p i r i c a la n a l y s i so n ac o m m e r c i a l b a n k sc r e d i t r i s k m e a s u r e m e n tu n d e ri r bm o d e lf r a m e w o r ki n d i c a t et h a tt h ec a p i t a lr e q u i r e m e n t c a l c u l a t e dw i t ht h em o d i f i e dm e t h o dp r o p o s e db yt h i sp a p e ri sl e s st h a nt h a ta c c o r d i n g t om e a s u r e sf o rt h em a n a g e m e n to fc a p i t a la d e q u a c yr a t i o so fc o m m e r c i a lb a n k s i v 基于信用风险测度的商业银行贷款定价研究 p r o m u l g a t e da n di m p l e m e n t e db yc h i n ab a n k i n gr e g u l a t o r yc o m m i s s i o n a st oc a l c u l a t i n gt h ee c o n o m i cc a p i t a lc o s to fl o a nt r a n s a c t i o n ，b e f o r et h e i m p l e m e n to fn e wb a s e la c c o r di n t e r n a lr a t i n g - b a s e da p p r o a c h ，g e n e r a lr e s e r v ei s i n c l u d e di nt i e r2c a p i t a l ，c r e d i tr i s kc o n t a i n e de q u i t yc o n s i s t so fe x p e c t e dl o s sa n d u n e x p e c t e dl o s s t h r o u g ht h es t u d yo fe c o n o m i cc a p i t a lm e a s u r em o d e l ，t h i sp a p e r b e l i e v e st h a ta d o p t i n gn e wc a p i t a la c c o r dc p 3v e r s i o nt oc a l c u l a t el o a n sc a p i t a l c o n s u m ei sm o r ep r o p e rf o rs h a r e h o l d e r s s a k e r e g a r d i n gt oc a l c u l a t ec a p i t a lc o s t ， f u n dt r a n s f e rp r i c i n gm e t h o dc a nb eu s e dt os e p a r a t ei n t e r e s tr i s kt h a ti sd i f f i c u l tt o a n a l y z ea n dm a n a g ef r o ml o a nb u s i n e s sa n dt r a n s f e ri tt oo t h e rs p e c i f i cd e p a r t m e n tt o m a n a g e w i t ht h e o r e t i c a la n de m p i r i c a ls t u d yo nl o a nt r a n s a c t i o nr i s kp r i c i n g ，t h ep a p e r f i n d so u tt h a td u et od i f f e r e n to p e r a t i o nc o s ta n df u n d i n gc o s t ，t h el o a nr i s kp r i c i n g c o v e r e dc a p i t a lc o s ti nc r e d i tm a r k e ts h o w sa “s e e s a we f f e c t ”，m a ti st os a y , 也o s e b a n k sw i t hl o wo p e r a t i o nc o s th a v et h ep r i c ea d v a n t a g er e g a r d i n gt od e b t o r sw i t hh i g h c r e d i tr a t i n g o nt h ec o n t r a r y , t h o s eb a n k sw i t hh i g ho p e r a t i o nc o s th a v et h ea d v a n t a g e a st od e b t o r sw i t hl o wc r e d i tr a t i n g o nt h eb a s i so fl o a nt r a n s a c t i o nr i s kp r i c i n gt h e o r y , t h ep a p e rp r o p o s e st h ec o n c e p to fb a n kc r e d i tf r o n t i e r , w i t ht h em u t u a lc o n s t r a i n so f s p e c i f i e dl o a nc o s t ，l o a ni n t e r e s t ，c r e d i tr a t i n g ，d e f a u l tl o s sr a t e ，l o a np e r i o da n do t h e r c o n d i t i o n s ，b a n kc r e d i tf r o n t i e ri sb u i l t w i t he m p i r i c a ls t u d y , i td e s c r i b e st h ef r o n t i e r s h a p eo nt h r e e - d i m e n s i o ns u r f a c ew i t hi n t e r e s tc o n t o u rl i n e r e g a r d i n gt ot h ep r o d u c tl e v e l ，t h ep a p e rs t u d i e st h ea g g r e g a t i o nc r e d i tr i s ko f c o m m e r c i a lb a n k s r e t a i ll o a na n d s y s t e m a t i c a l l y b u i l d e i g e n f u n c t i o n - b a s e d a g g r e g a t i o nc r e d i t r i s km o d e l ，s o l v i n gt h ed r a w b a c kt h a tt r a d i t i o n a lc r e d i t r i s k + m o d e lu n d e rd e f a u l t p r o b a b i l i t yc h a n 百n g c o n d i t i o nc a nn o tp r o v i d ea n a l y t i c e x p r e s s i o n b a s e do na d o p t i n ge i g e n f u n c t i o n - b a s e da g g r e g a t i o nc r e d i tr i s km o d e l ， w i t hv a ra n dc v a r ，t h ep a p e rd o e sr i s kp r i c i n ge m p i r i c a ls t u d yo no n ep r o d u c to f c o m m e r c i a lb a n k sr e t a i ll o a n sa n dt h et e s ts h o w st h a ti fe c o n o m i cc a p i t a lk e e p s u n c h a n g e d ，t h ec o n f i d e n c el e v e l fo fc v a ri sl e s st h a nt h ec o n f i d e n c el e v e l 口o f v a r ，t h er e l a t i o n s h i po ff = 2 口- 1i st h ec o n s e r v a t i v ee s t i m a t eo ft h e i rr e l a t i o n s h i p k e yw o r d s ： c o m m e r c i a lb a n k ；l o a n ；c r e d i tr i s k ；e c o n o m i cc a p i t a l ；r i s kp r i c i n g v 基于信用风险测度的商业银行贷款定价研究 图1 1 图2 1 图2 2 图3 1 图3 2 图4 1 图5 1 图5 2 图5 3 图7 1 图7 2 图7 3 图7 4 插图索引 技术路线图1 4 市场风险与信用风险损失的概率密度函数形状2 5 k m v 违约预测模型2 9 损失的概率分布曲线4 6 预期损失，v a r ，c v a r 图示一4 7 i r b 法模型& 资本充足率管理办法的资本要求一5 6 贷款风险定价的“翘板效应”6 6 贷款风险定价的授信边界( r a r o c = 2 5 ) 6 8 不同成本下的授信边界( r a r o c = 2 5 ) 6 9 产品经营费用的分摊流程一7 9 人民币贷款f t p 定价曲线8 2 置信度9 9 下创业贷款产品的损失分布一8 4 置信度9 9 6 下创业贷款产品的损失分布一8 4 i x 博二：学位论文 附表索引 表2 1三大评级机构的信用等级级别1 9 表2 2 信用利差表2 4 表2 3 信用风险定量测度模型的综合对比3 3 表3 1 信用等级转移概率矩阵3 6 表3 2 损失概率分布表4 5 表3 3c v a r 计算示例表4 6 表4 1某银行各级贷款形态的违约概率一5 5 表4 22 0 0 7 年某银行各月份资本要求对应的不良贷款率5 6 表5 1信用等级对应的风险程度6 3 表5 2 一年期贷款的指导利率6 4 表5 3调整后的一年期贷款指导利率6 5 表5 4 信用等级与违约概率6 7 表5 5 授信边界关键点6 8 表6 1f f t & i f f t 算法v s 递归解析7 6 表7 1境内人民币业务产品f t p 定价规则8 1 表7 2 创业贷款违约数据8 2 表7 3 创业贷款产品风险定价成本构成8 5 x 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。 占月9 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 l 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密q 。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名：二弛g 日期：作者签名：蟹日期： 导师签名：陋叫日期 6 月e 1 歹具9 e t 博十学位论文 1 1 选题的背景及意义 第1 章绪论 银行业务发展所带来的风险可以分为两个层次的损失，即预期损失( e x p e c t e d l o s s ) 和非预期损失( u n e x p e c t e dl o s s ) 。预期损失是一般情况下银行在一定时期 可预见到的平均损失，这类损失要通过提取相应的专项拨备来覆盖，并从业务的 收益中作为成本来扣减掉。非预期损失是指超出预见的损失部分，通常描述为在 某一置信度下可能遭受的最大损失，对这部分损失，银行不可能通过日常的成本 抵扣来管理，而必须有充足的资本来覆盖【l 】。 在巴塞尔资本协议出台以前，银行资本管理还属于一项相对简单的活动。银 行资本的定义与一般企业几乎一致，即作为资金来源，为银行的商业活动提供必 要的资金，另外还包括为债券人利益提供保护，维持公众信心以防止银行倒闭。 此时期银行的典型战略是资产扩张战略，此战略侵蚀着日益脆弱的资本防线，促 使银行重新考虑资本在防范风险上的重要意义，并推动了巴塞尔资本协议的出台。 巴塞尔资本协议最显著的成果就是第一次确立了国际银行业统一的资本监管原 则，按照协议，银行资本不仅具有上述定义，更强调了其“风险缓冲器”的本质， 即资本被用于充分吸收银行的非预期损失，发挥风险支撑的作用。由于非预期损 失才是银行真正意义上的风险，这一定义从理论上使银行风险与资本建立了直接 而明确的联系，即以资本衡量银行承担风险的水平，实践中则表现为监管资本 ( r e g u l a t o r yc a p i t a l ) 理念的普遍认同和资本充足水平在银行风险管理架构中所 具有的重要地位，覆盖非预期损失所需的资本以风险资本的概念被确认。 然而，随着时间的推移，1 9 8 8 年巴塞尔资本协议的局限性逐渐暴露出来。第 一，对银行业面临的风险理解显得片面，不能真实地反映银行经营面临的各种风 险。虽然1 9 9 5 年的修订加入了有关市场风险的条款，但是协议中突出强调的还是 信用风险，对于市场风险的规定过于笼统，对于银行账面资产的利率风险、操作 风险、流动性风险、法律风险以及名誉风险等非信用风险，或言之不详，或缺乏 可操作性，有的甚至并无提及。第二，存在某些歧视性政策。比如，在计算资本 充足比率时，确认资产( 包括对政府、银行、企业的债权) 风险权重的大小主要依 据债务人所在国是否为经合组织成员国，成员国的主权风险为零，而非经合组织 的主权风险为2 0 。第三，原有协议中关于信用风险的计量只采用了基于统一系 数的标准法，缺乏对风险的敏感性。统一的系数不能区分银行风险管理水平的优 劣，对优质银行有失公允。 基于信用风险测度的商业银行贷款定价研究 2 0 0 4 年6 月2 6 日，十国集团的中央银行行长和银行监管当局负责人举行会 议，一致同意公布资本计量和资本标准的国际协议：修订框架，即新资本充 足率框架，现在普遍称之为“巴塞尔新资本协议( 本文简称为新资本协议) 。 与1 9 8 8 年的资本协议相比，巴塞尔新资本协议弥补了老协议上述的局限性，其“三 大支柱的设计更为全面和科学，资本计量方法更加灵活、更具前瞻性，体现了 商业银行加强风险管理体系建设的要求，是全球银行监管者为提高资本监管有效 性所做出的重要努力。新协议的第一支柱“最低资本要求 延续了老协议的基本 思想。第二支柱“外部监管则赋予了监管当局评估银行计算方法是否合适、资 本是否充足并对此采取不同行动的权利，反映了监管当局在保证充足的资本方面 发挥着重要作用。对于“市场约束”这个第三支柱，较之以前的讨论稿，信息披露 的范围有所缩小，只集中于核心信息。但在披露的周期等方面强制性规范增加了， 任意性规范相应减少了，如国际活跃银行必须披露其季报等。 就信贷资产的风险而言，新资本协议的一大特点是内部评级法的推出，内部 评级法允许银行使用自己测算的风险要素计算资本要求，即根据债务人的违约概 率( p d ) 、违约后债项的损失率( l g d ) 、违约时的风险暴露( e a d ) 以及债项的到期时 间四个风险要素来计量信用风险。内部评级法又划分为基础内部评级法和高级内 部评级法，在基础内部评级法中，金融机构除根据内部数据测算违约概率( p d ) 外，监管当局提供其他所需的风险要素，而高级法中上述风险要素全部由银行自 行测算。 中国银监会于2 0 0 4 年2 月颁布实施商业银行资本充足率管理办法后，对 国内商业银行明确提出了三年“达标”要求及约束办法：( 1 ) 资本充足率于2 0 0 6 年底必须达到8 的最低要求；( 2 ) 三年过渡期内，制定并实施切实可行的分步 “达标”计划；( 3 ) 未完成分步“达标”计划的国内商业银行，将在业务、机构发展 等方面受到严格的约束。 进入到2 0 0 8 年，中国银监会为确保2 0 1 0 年底新资本协议如期实施，制定了 第一批新资本协议实施监管指引，有关监管资本的计量方法白银行获得银监会批 准实施新资本协议之日起施行，有关风险暴露分类、内部评级体系、专业贷款评 级、信用风险缓释管理和操作风险管理的监管要求和技术规范自2 0 0 8 年1 0 月1 日起施行。 正值此时，次贷危机引发了人们对新资本协议的忧虑。 上世纪9 0 年代初期，美国政府努力增加居民的住房拥有比例，特别是针对那 些服务不足的人群( u n d e r s e r v e dp o p u l a t i o n ) ，次级按揭贷款( s u b p r i m em o r t g a g e ) 开始起步，并逐步演变为现在的次贷危机，引发了全球金融市场的持续动荡和经 济增长放缓。与此同时，新资本协议也在主要的发达经济体开始实施，金融领域 两个重大事件时间上的耦合使得新资本协议再次成为关注的焦点。新资本协议建 2 博士学位论文 立在国际化大银行先进的风险管理实践基础之上，而曾以风险管理著称的花旗、 瑞银等国际化大银行不仅未能成为抵御次贷危机的中流砥柱，反而蒙受了巨额经 济损失，银行业部分从业人员由此质疑新资本协议制度的合理性和有效性。 从本质上来说，次贷危机是在利率上升、房价下跌的双重压力下，次级按揭 贷款单个借款人违约的信用风险通过住房抵押贷款支持型证券( m b s ) 等二级市 场逐步演变为系统性风险。在这一过程中，新资本协议的相关各方不仅未能成为 减轻次贷危机的缓冲器和稳定器，反而在一定程度上扮演了推波助澜的重要角色。 其主要表现为：做为被监管的一方，商业银行不仅放宽了房贷授信标准，还开发 了风险较高的贷款产品来满足服务不足人群的需求，扩大了信用风险；商业银行 的全能化发展，使得银行可以通过m b s 二级市场购买进行过信用增级的证券， 使本己转移的信用风险循环回归，回归的同时又增加市场风险。而做为监管方， 美国联邦政府对此采取“不干涉”的监管态度。 新资本协议对资产证券化及表外实体实际上提出了明确的资本要求，扩大了 资本对风险的覆盖范围。从资本监管的角度，无论资产证券化的交易结构如何设 计，关键是看风险是否通过资产的真实出售有效地从银行转移出去了。如果风险 得以转移，银行就无需再为这部分资产计提监管资本；如果银行还保留了相当数 量的风险，就必须计提相应的监管资本。次贷危机的根源不是资产证券化，而是 对风险的评估与控制不当，虽然次贷危机中各个利益主体由资产证券化这个纽带 连在一起，并且最终正是资产证券化这个纽带的断裂导致了危机爆发。但是从次 贷危机演变过程及其发生的条件来看，资产证券化并不是危机爆发的根本原因， 危机中被监管方与监管方的同时失位才是根本原因所在，反而进一步凸现了新资 本协议制度的合理性和有效性。新资本协议仍将是银行企业进行利润创造的基本 约束条件，依据新资本协议正确评估银行信贷资产的信用风险并对此进行相应的 风险定价显得尤为重要。 银行赢利的传统考核指标r o e 、r o a 等会计财务指标是依据会计利润和资 本或资产的账面价值。现代金融理论认为，股东的价值体现在预期收益的现值， 不是账面价值【2 1 ；预期收益用现金流来表示，不是会计利润。这就要求银行将风 险带来的预期损失化为当期成本，对当期盈利进行调整，将经风险调整后的收益 大小，实质上也就是预期收益，作为被衡量的目标。而另一方面，银行的非预期 损失来源于其开展的各项风险业务，既然股东的资本以风险资本的形式被用于覆 盖非预期损失，银行的每一笔需要消耗风险资本的业务对股东而言就是用股权资 本对某一风险项目进行的投资，股东就应该要求风险资本的收益率，股东要求的 风险调整后的资本收益率r a r o c 被定义为：( 净收益一预期损失) 风险资本，此 时风险资本就具有了明确的经济意义，因此风险资本又被称为经济资本【3 1 。 r a r o c 表示特定资产或业务单元在扣除预期损失后的收益与所占用的经济资本 3 基于信用风险测度的商业银行贷款定价研究 i i r a 的比值，较好地反映了任何资产或资产组合的资本回报水平。 企业价值或者银行价值，在实践中通常用经济增加值( e v a ) 表示，即银行 的净资本回报。当资本回报超过资本成本时，银行的经济价值获得提高，相反， 不利于增加银行价值的决策则都应尽力避免。经济增加值可表示为资产的收益在 扣除债务资金成本、经营费用、预期损失和资本成本后的净值。债务资金成本、 经营费用和预期损失可理解为资产所对应的财务成本，与收益之差可表示为净收 益或资本回报，资本成本则可理解为银行资产所占用的经济资本应获得的期望收 益，即资本的机会成本。当资本回报大于资本成本时，特定的资产或业务创造了 新的银行价值，反之，应控制直至停止该项资产或业务。通过资本成本刻画银行 的风险承担，一方面反映银行正在追求可持续的价值观，同时也体现了资本的成 本属性和股东对风险溢价的关心。因此，资本成本就意味着股东因承担资本损失 风险而要求的额外收益，等于特定资产所分配的经济资本与期望收益率的乘积。 实现银行的持续发展和经济价值的增加就至少应解决好三个问题：( 1 ) 风险资产 定价能充分反映对应的风险并实现股东的风险溢价，使资产收益可以抵补所有分 配的成本；( 2 ) 能够对面临各种风险的各类资产或业务单元进行一致的业绩判断， 获得不同资产或业务单元对经济价值贡献的具体信息；( 3 ) 在此基础上确定总体 的以及不同资产或业务单元的风险承担水平，并分配经济资本，继而调整资产或 业务发展结构。 在新资本协议的背景下全面引进经济资本概念，强化资本有限性和有偿使用 的观念，是今后我国银行界运营的基础。事实上，资产风险定价、业绩评估和经 济资本分配的限额管理已成为目前国际银行业风险最优化的基本内容。值此之际， 开展我国商业银行信用风险测度与信贷资产风险定价研究具有非常现实的意见。 1 2 文献综述 合理的风险定价是建立在对风险准确度量的基础上，银行贷款所面临的主要 风险是信用风险，故贷款风险定价主要是对贷款资产的信用风险定价，而违约率 和违约损失率( 或回收率) 是测度信用风险的两个主要参数。所以主要从违约率 和违约损失率、信用风险测度方法、风险定价技术等的研究现状进行文献综述。 1 2 1 对违约率研究的回顾 当评估信用风险时，业界习惯将其分为定性与定量的两种方法。信用评级是 定性方法中最主要的一种方法，可被看成是模式识别的分类问题，根据借款人的 财务与非财务状况，从财务指标数据中总结出分类规则，建立评估模型，判别新 样本。尽管有人将这类方法称为“粗暴的经验主义方法”( f r i e d m a n ，1 9 9 9 ) h j ，但在 目前可能是最有效的方法，也是国际金融界和学术界视为主流的方法。一个非常 4 博 ：学位论文 重要的事实是评级机构一直坚持评级仅仅是评级，然而评级机构会给出各个信用 等级的违约概率。 信用评级是模式识别的分类问题，其违约率及等级转移是基于对历史数据的 统计。在对违约率进行评估时，自1 9 6 6 年b e a v e r 以单变量切入、1 9 6 8 年a l t m a n 拓展到多变量以来，对企业违约或财务危机加以预测的研究迄今不衰。相关研究 主要集中于定量方法的探索，从最简单的单项财务变量，到多个财务变量共同组 成一个多变量模型，再到其他类型的变量。评估的方法从多元回归模型、多元判 别模型、l o g i t 模型、p r o b i t 法、l o g i s t i c 回归、主成分分析、聚类分析，到数学 规划、贝叶斯决策模型、存活分析等，再到突破传统统计方法的人工智能如专家 系统、神经网络等不断发展。 违约概率评估的单变量分析以b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 】以财务比率预测经营失败” 的研究为典型代表，被视为企业财务困难预测的鼻祖。b e a v e r 就1 9 5 4 1 9 6 4 年间 的危机公司随机抽样7 9 个样本，利用配对法为每个样本公司找出一个属于相同产 业、相似规模的正常公司进行比较，以检视1 4 个财务比率于两组公司在失败前5 年的差异程度。研究结果表明，“现金流量负债总额”是预测经营失败的最佳指标， 其次为负债占总资产的比重以及资产报酬率。 多元判别分析的基本思路是根据已知的违约与非违约( 或多个等级) 的历史 样本企业，对其进行分类以构成若干个母体，根据母体的特征总结出一个或多个 判别函数的规律，用于对新企业判别。a l t m a n 于1 9 6 8 年提出了著名的z 值模型， 1 9 7 7 年对z 值模型进行了修正和扩展，建立了z e t a 评分模型【_ 7 1 。许多金融机构 用它预测信用风险，并取得一定成效。z 值模型和z e t a 模型，都是以会计资料 为基础的多变量信用评分模型，由其计算的z 值可以反映贷款企业在一定时期内 的信用状况( 违约与不违约、破产与不破产) ，并且有较强的操作性。然而模型存 在许多不足，首先，模型过分依赖于财务报表的账面数据而忽视各项资本市场指 标，这必然削弱模型预测结果的可靠性和及时性。其次，模型缺乏对违约及违约 风险的系统认识，理论基础比较薄弱，同时模型假设变量之间是相关的，这与现 实不符，从而削弱了预测结果的准确程度。最后，两个模型对某些特定行业企业 不适用，限制了模型的使用范围。类似的研究还包括h o r r i g a n ( 1 9 6 6 ) t 引、c a r l e t o n 和l e m e r ( 19 6 9 ) t 9 】等。 在多变量的z 值模型之后，数据挖掘，尤其是统计模式的判别进入了一个蓬 勃发展的阶段。l o g i s t i c s 回归模型是计算违约概率的传统工具，基本原理是对已 有客户违约与不违约样本进行0 1 分类，选取一定的指标作为解释变量。取得这 些先验数据样本后，将p 设为客户违约概率，对l n ( p ( 1 p ) ) 做l o g i t 变换，建立 线性回归方程进行分析。马丁( m a r t i n ) ( 1 9 7 7 ) 1 0 】、奥尔森( o h l s o n ) ( 1 9 8 0 ) i l 】 和威金顿( w i g i n t o n ) ( 1 9 8 0 ) 0 2 】均运用了l o g i t 分析来解决破产预测问题。除了 5 摹于信用风险测度的商业银行贷款定价研究 l o g i t 分析方法外，许多非参数方法也应用于违约评估，如l u n d y ( 1 9 9 3 ) t j 4 1 运用聚 类分析方法对消费贷款申请者的信用进行评估；t a m 等( 1 9 9 2 ) 【l5 】运用k 近邻判 别对样本分类。 神经网络n n 做为数据挖掘的一种手段，也是近年来发展起来的一种信用分 析模型，它与非线性判别分析十分相似，对数据的分布要求不严格，也不必详细 表述自变量与因变量之间的函数关系，能有效解决非正态分布、非线性的信用评 估问题。n n 在信用风险分析的作用是通过n n 的分类功能进行的，即首先找出 影响分类的一组因素，作为n n 的输入，然后通过有导师或无导师的训练形成n n 信用风险分析模型。对于新的样本输入，该模型可产生信用风险的判别。在神经 网络应用分析中，大部分研究是将神经网络与其他统计方法如判别分析、l o g i t 方法相比较。单纯从理论上说，非线性的神经网络方法要优于依赖距离的统计方 法，大部分研究结果也表明神经网络通常优于传统的统计方法，但a l t m a na n d m a r c o ( 1 9 9 4 ) 1 7 】认为情况不是如此，原因可能是应用了不合理的网络结构和学