07信用风险的计量

1、1第七章 信用风险的计量李子白 教授厦门大学经济学院金融系2 第一节信用分析 o 信用风险（credit risks ）是指债务人或交易对手不能正常履行合约所规定的义务或信用质量发生变化，影响金融工具价值，从而给债权人或金融工具持有者造成损失的可能性，通常也称为违约风险。o 信用风险是银行业面对的最普遍的风险之一。o 信息不对称及道德风险是形成信用风险的重要因素。信用风险具有明显的非系统性风险的特征，同时与借款人外部经济状况密切相关。2021-12-193o 一、一、5C信用分析法（专家分析法）信用分析法（专家分析法）o Character（品德）；o Capacity（能力）；o Capit

2、al（资本）/Cash（现金）；o Collateral（担保）；o Condition（经济条件/环境）o 银行特殊性：Customer relationships（客户关系）o Control（管制）2021-12-194借款人因素）（借款用途）（还款来源/偿还方式）；（保障因素）（发展前景）5o 源于美国货币监理署（OCC）开发的信用评级系统。这种管制模型的目的主要在于评估贷款损失准备金的充分性。它由管理者根据对违约风险的感知程度，用很难量化的主观程序将贷款分为正常、关注、次级、可疑和损失五类。o 这种方法以对借款人的现金流量、财务状况及影响还款能力的非财务因素的综合分析为分类基础，同时

3、考虑借款人的还款意愿、贷款担保、贷款偿还的法律责任和银行信贷管理状况等因素。 2021-12-196o 正常贷款正常贷款指借款人能够履行合同，没有足够理由怀疑贷款本息不能按时足额偿还。o 关注贷款关注贷款指尽管借款人目前有能力偿还贷款本息，但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素。o 次级贷款次级贷款指借款人的还款能力出现明显问题，完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本息，即使执行担保，也可能会造成一定损失。2021-12-197 o 可疑贷款可疑贷款指借款人无法足额偿还贷款本息，即使执行担保，也肯定要造成较大损失。o 损失贷款损失贷款指在采取所有可能的措施或一切必要的法律程序之后，本息仍然无

4、法收回，或只能收回极少部分。后三类贷款合称为不良贷款后三类贷款合称为不良贷款。仅限于授信后的分类，没有实现风险的量化前置风险的量化前置。同时仅停留在对单笔贷款风险的测量评价上，没有解决贷款组合整体信用风险的度量问题。2021-12-198o 三、财务状况和现金流量分析财务状况和现金流量分析o 1.财务报表分析o 资产负债表、损益表分析o 2.财务比率分析o 四大类：盈利能力比率；效率比率（运营能力比率）；杠杆比率；流动比率。主要指标：销售毛（净）利率、存货周转率、应收账款周转率、资产负债率、流动比率、速动比率等o 3.现金流量分析2021-12-199 第二节 信用评分模型o 信用评分模型的基

5、本原理信用评分模型的基本原理：以会计数据作为分析基础，试图在财务指标和违约概率财务指标和违约概率之间建立回归关系。模型根据经验或相关性分析，确定体现借款人信用风险特征或影响借款人信用状况的若干关键的财务变量，模拟出特定形式的函数关系式，并依据历史数据分析，对各个变量赋予一定的权数，运用统计方法计算出借款人信用综合分值或违约的概率，并将其与函数关系式所规定的基准值基准值比较，据以确定借款人的违约风险的等级。2021-12-191011 2021-12-1912o 模型的分类规则：若Z2.99，表明借款人财务状况良好，发生破产的可能性较小，Z值越高借款人违约风险的等级越低；当Z值1.81的借款人应

6、被归入高违约风险类别，即企业存在着很大的破产风险；介于上限2.99及下限1.81之间的Z值无法直接判别，需要使用其他手段来测度企业的信用风险。 o 模型的优点：方法应用简便、标准明确；预见性较好（在企业违约前一年有95%的预测正确率，违约前二年有82%的预测正确率）。13 2021-12-1914o 二、消费者信用评分模型消费者信用评分模型o 模型的变量主要包括：个人收入、年龄、职业、资产状况、债务状况、与银行关系、扶养/赡养人口等。对各个变量规定相应的权数，它反映每个变量对借款人信用水平的相对重要程度。o 各家银行的具体变量选择及其权重的确定都有不同，但都是利用经验数据，运用统计分析方法建立

7、起来的，其要求都是可以在统计意义上将良好信用与不良信用风险区分开来。2021-12-1915 第三节 创新的信用风险计量模型o 1994年KMV开发的；o J.P.摩根为首的几家国际大银行1997年开发的Credit Metrics（信用矩阵模型）；o 瑞士信贷第一波士顿（credit suisse first boston，CSFB）于1997年提出的 Credit Risk+模型模型（信用风险附加模型）；o 由Wilson在1997年开发的，因其受到麦肯锡（Mckinsey）公司大力推广的 Credit Portfolio ViewTM 模型，又被称为麦肯锡模型。o 毕马威（KPMG）提出

8、的 Loan Analysis System。16 ；17 182021-12-1919o 模型的应用分为几个步骤： o （1）确定组合中各种信用工具当前信用等级；o （2）计算借款人信用评级的变化概率到 Credit Metrics模型在衡量信用风险时，考虑了借款人信用等级下降所造成的信贷资产贬值风险。通过公司信用等级的历史数据库，计算信用风险等级转移矩阵，并得到各公司的信用评级变化风险。2021-12-1920 o （3）预测信用评级变化后的信贷资产价值。信用等级的变动将导致信用风险溢价或折价溢价或折价，由此会改变当前折现率折现率，进而影响未来贷款偿还现金流的现值。根据各种信用评级变动的可

9、能性和信用评级变动后的贷款价值，可以得到信贷资产价值的概率分布情况。 o （4）根据概率分布求出未来时间点上资产的期望价值（各种可能价值的概率加权平均值），并按照正态分布假设计算特定置信水平下该信贷资产最大的损失（即VAR值）。 212021-12-1922 o Credit Metrics模型的运用必须以建立完善的信用评级制度及信用评级数据库为基础条件。模型运用存在的问题是企业信用风险评级数据库的获取比较困难，计算评级转移矩阵的工作量非常巨大。银行往往需要借助于国际信用评级公司来评估信用风险，成本较高、独立性较差。o Credit Metrics模型假定信用资产价值服从正态分布、且固定不变，

10、与实际情况并不相符。2324 s( , , , )sf s x r ( , , , )Af A B r A25A2021-12-1926o 模型的关键是计算预期违约概率预期违约概率（expected default frequency，EDF）。这里的“违约”被定义为在企业的市场价值（可用企业资产价值表示）等于企业的负债时发生，因为此时该企业即使将所有资产出售也不能清偿全部债务。基于这一“违约”的认识，企业的市场价值或资产价值的违约触发点被设定为与企业负债水平相等的企业资产价值。EDF就是根据企业资产价值的波动性来衡量企业当前的市场价值降低到违约触发点的概率。 27 1()AE VDPTA2021-12-1928o EDF是KMV模型对于信用风险最终的、最直观的衡量标准。由于在实证中假定公司资产价值 VA符合正态分布并不合理，因此KMV公司根据美国市场的历史数据，通过观察特定违约距离上的公司集合，在一年内，有多少比例的公司最终违约来衡量违约概率。o 这个违约比例也被称为经验违约概率：对于M家初始资产价值与违约点DP 距离为2个标准差（即违约距离是2）的公司来说，如果有N家在一年内破产，那么其经验违约概率就