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27 03 2020 信用风险管理 27 03 2020 第一节信用风险的概念及其成因 27 03 2020 一 信用风险的概念信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性 更为一般地 信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性 信用风险与信贷风险是两个既有联系又有区别的概念 信贷风险指在信贷过程中 由于各种不确定性 使借款人不能按时偿还贷款 造成银行贷款本金 利息损失的可能性 信贷风险与信用风险的主体是一致的 即均是由于债务人信用状况发生变动给银行经营带来的风险 二者的不同点在于其所包含的金融资产的范围 信用风险不仅包括贷款风险 还包括存在于其他表内 表外业务 如贷款承诺 证券投资 金融衍生工具中的风险 27 03 2020 信用风险还应包括主权风险 它是指当债务人所在国采取某种政策如外汇管制 致使债务人不能履行债务时造成的损失 这种风险的主要特点是针对国家 而它不像其他的违约风险那样针对的是企业和个人 信用风险对衍生金融产品和基础金融产品的影响不同 信用风险的形式还包括结算前风险和结算风险 二 现代信用风险的成因 一 信用风险的广泛存在是现代金融市场的重要特征 案例 二 信用风险是信用当事人遭受损失的不确定性信用风险可能导致损失 这里包括两层意思 第一 对于信用活动的一个事件来说 只要它存在着损失的可能性 就表明它存在着信用风险 但这并不意味着该事件不存在盈利的可能性 第二 信用风险指的是一种可能性 是一种结果未知的未来事件 信用风险可能导致的损失有以下两种情况 一是信用风险可能给行为人带来直接的损失 二是信用风险还可以给行为人带来潜在的损失 27 03 2020 二 现代信用风险的成因 三 信用风险的成因是信用活动中的不确定性信用风险与利率风险和汇率风险的一个显著区别在于它在任何情况下都不可能产生意外的外益 它的后果就是损失 甚至是巨大的损失 信用风险还与其他金融风险往往相互交织在一起 互为因果关系 27 03 2020 第二节信用风险的度量 一 古典信用风险度量方法I 专家制度 一 专家制度的主要内容在专家制度下 各商业银行自身条件的不同 在对贷款申请人进行信用分析所涉及的内容上也会不尽相同 但是绝大多数银行都将重点集中在借款人的 5C 上 即品德与声望 资格与能力 资金实力 担保 经营条件和商业周期 二 专家制度存在的缺陷和不足首先 要维持这样的专家制度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就会越来越多 其次 专家制度实施的效果很不稳定 第三 专家制度与银行在经营管理中的官僚主义方式紧密相连 大大降低了银行应对市场变化的能力 第四 专家制度加剧了银行在贷款组合方面过度集中的问题 使银行面临着更大的风险 第五 专家制度在对借款人进行信用分析时 难以确定共同要遵循的标准 造成信用评估的主观性 随意性和不一致性 27 03 2020 二 古典信用风险度量方法II Z评分模型和ZETA评分模型 在前人研究的基础上 美国纽约大学斯特商学院教授爱德华 阿尔特曼在1968年提出了著名的Z评分模型 1977年他又对该模型进行了修正和扩展 建立了第二代模型ZETA模型 一 Z评分模型的主要内容及其准确性分析阿尔特曼的Z评分模型是一种多变量的分辨模型 他是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 对贷款申请人进行信用风险及资信评估 27 03 2020 二 阿尔特曼Z评分模型与债券评级级别的关系阿尔特曼教授的信用评分模型的主要用处之一 就是把等值的债券评级级别划归到相应的Z评分分值中每一类分值中去 这样就可以使得信用分析师通过对每一档债券评级级别的历史信用数据来对借款人的违约概率进行估值 从而测算出信用风险的大小 三 私人控股企业的Z评分模型由于私人控股企业与大众公司 上市公司 在各方面都存在着很大差距 因而是原始的Z评分模型就不适应对私人控股企业的信用评分 因此 在原始Z评分模型公布后不久 阿尔特曼教授就对原始Z评分模型进行了修正 他把分辨函数中第四项指标X4的分子股权市值改成了股权的账面值 并经过反复研究 计算以及大量的统计检验 设计出了适合私人控股企业的Z评分模型 Z 0 717X1 0 847X2 3 107X3 0 420X4 0 998X5 27 03 2020 四 对非制造业企业的Z评分模型 五 第二代Z评分模型 ZETA信用风险模型 1977年 阿尔特曼 Altman 赫尔德门 Haldeman 和纳内亚南 Narayanan 对原始的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 ZETA信用风险模型 ZETAcreditriskmodel 新模型的变量由原始模型的5个增加到了7个 它的适应范围更宽了 对不良借款人的辩认精度也大大提高了 27 03 2020 六 Z评分模型和ZETA模型的缺陷 Z评分模型和ZETA模型存在的主要问题有以下几个方面 首先 两个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 这就必然削弱模型预测结果的可靠性和及时性 其次 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 再次 两个模式都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 最后 两个模型都无法计量企业的表外信用风险 另外对某些特定行业的企业如公用企业 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 27 03 2020 三 现代信用风险度量和管理方法 信用度量制模型 J P 摩根继1994年推出著名的以VaR为基础的市场风险度量制后 1997年又推出了信用风险量化度量和管理模型 信用度量制 随后瑞士信贷银行又推出另一类型的信用风险量化模型CreditRisk 两者都在银行业引起很大的反响 1999年4月 巴塞尔银行监管委员会提出名为 信用风险模型化 当前的实践和应用 的研究报告 开始研究这些风险管理模型的应用对国际金融领域风险管理的影响 以及这些模型在金融监管 尤其是在风险资本监管方面应用的可能性 27 03 2020 一 受险价值 VaR 方法受险价值模型就是为了度量一项给定的资产或负债在一定时间里和在一定的置信度下 如95 97 5 99 等 其价值最大的损失额 二 信用度量制 是由J P 摩根与其他合作者 美洲银行KMV公司 瑞士联合银行等 在已有的 风险度量制 方法基础上 创立的一种专门用于对非交易性金融资产如贷款和私募债券的价值和风险进行度量的模型 风险度量制方法所要解决的问题是 如果明天是一个坏天气的话 我所拥有的可交易性金融资产如股票 债券和其他证券的价值将会有多大的损失 而信用度量制方法则是要解决这样的问题 如果下一个年度是一个坏年头的话 我的贷款及贷款组合的价值将会遭受多大的损失呢 27 03 2020 为了说明 信用度量制 方法 我们来看一看怎样计算一笔贷款的受险价值量 并且讨论一下围绕着计算受险价值所涉及到的相关技术问题 这个例子是这样的 五年期固定利率贷款 年贷款利率为6 贷款总额为100 百万美元 借款企业信用等级为BBB级 1 借款企业信用等级转换的概率 2 对信用等级变动后的贷款市值估价 3 计算受险价值量 VaR 27 03 2020 三 信用度量制方法与最低风险资本要求 将前面所计算出的贷款受险价值量与美国联邦储备体系和国际清算银行对商业银行所规定的以风险资产为基础的8 资本要求相比较 是一件很有意义的事情 这里需要特别指出的是 即使依据信用度量制测算出了1 的贷款受险价值量 在某种极端的情况下 以受险价值所确定的风险资本量也不能完全抵补贷款所遭受的重大损失 鉴于这种情况 近年来国际清算银行也准许商业银行从3 4之间选择一个适宜的乘数因子对贷款的受险价值进行放大 据美国学者Boudoukh Richardson和Whitelaw在1995年所做的研究表明 利用3 4乘数因子对受险价值加以放大并据此确定其风险资本 基本可以抵补某些金融资产的重大价值损失 27 03 2020 四 信用度量制模型若干引起争议的技术问题信用度量制模型还存在着若干尚需解决的技术问题 1 关于信用等级的转换问题 2 关于贷款的估价问题 27 03 2020 第三节信用资产组合的信用风险度量和管理 一 现代资产组合理论的运用 一 信用悖论问题 二 现代资产组合理论概览 三 运用标准组合方法所面临的若干问题1 组合内的资产间相关性估计困难重重 2 信用资产收益分布的非正态性 3 有关信用资产的相关资料匮乏 27 03 2020 二 信用度量制组合模型 信用度量制方法是一组用来测定信用资产组合价值和风险的分析法和数据库 它是由J P 摩根公司的古普顿 芬格和伯哈蒂在1997年年初所建立并由J P 摩根在当年的4月对外公布的 一 信用度量制模型 正态分布条件下的组合受险价值量1 联合信用等级转换概率 2 资产价值波动与信用等级转换的关系 3 怎样计算相关系数的例子 4 两贷款组合的联合贷款价值量 27