信用风险分析方法文档良心出品

1、信用风险是指在金融交易中交易对手违约或信用品质潜在变化而导致发生损失的可能性.从来源看,信用风险可以分为交易对手风险和发行者风险两种类型,前者主要产生于商业银行的贷款和金融衍生交易中,后者主要是和债券相联系.从组成上看,信用风险由两局部组成,一局部是违约风险,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,在违约的情况下,根据合约签定时的保护性条款的安排,一般来说,一局部债权 会得到受偿,这一比率成为挽回率；另一局部是信用价差风险,它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,具体由信用价差跳动风险和信用价差波动风险组成.信用风险的分析方法,根据分析技术和方法的

2、不同可分为古典信用分析方法和现代信用 或工程技术分析方法.两者主要的区别和判断标准主要是信用风险能否被单独剥离和定价.从时间的表现形式上,20世纪80年代中期以前为古典信用分析方法,20世纪80年代中期以后为现代信用分析方法.一、古典信用分析方法(一) 专家制度法专家制度是一种最古老的信用风险分析方法,其最大特征就是：银行信贷的决策权是由该机构那些经过长期练习、具有丰富经验的信贷治理人员所掌握,并由他们做出是否贷款的决定.因此,在信贷决策过程中,信贷治理人员的专业知识、主观判断以及某些要考虑的 关键要素权重均为最重要的决定因素.在专家制度法下,绝大多数银行都将重点集中在借款人的“5c上,即品德

3、与声望(character)、资格与水平(capacity)、资金实力(capital or cash)、担保(collateral)、经营条件或 商业周期(condition).也有些银行将信用分析的内容归纳为"5W或"5p："5W系指借款人(who)、借款用途(why)、还款期限(when)、担保物(what)、如何还款(how) ; "5p系指个人因 素(personal)、目的因素(purpose)、归还因素(payment) 保证因素(protection) 前景因素 (perspective) o这种方法的缺陷是主观性太强,只能作为一种辅助性

4、信用分析工具.(二) 特征分析法特征分析模型是目前在国外信用治理模型中应用较为普遍的一种新的信用分析工具,本质上它也属于传统的信用分析和评价方法.该模型的主要用途就是对客户的资信状况做出综合性的评价,并以定量化的方式,对客户的授信做出评定.它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的假设干因素,将其编为几组,分别对这些因素评分并综合分析,最后得到一个较为全面的分析结果.目前,特征分析方法主要由信用 调查机构和企业内部信用治理部门使用.三贷款评级分类模型贷款评级分类模型是金融机构在美国货币监理署occ最早开发的评级系统根底上拓展而来,occ对贷款组合分为正常、关注、

5、次级、可疑、损失等 5类,并要求对不同的贷款提取 不同比例的损失准备金以弥补贷款损失.在我国,1998年以前各商业银行贷款分类的方法一直沿用财政部金融保险企业财务制 度?的规定,把贷款分为正常、逾期、呆滞、呆账四类,后三类合称不良贷款,简称逾两呆法.这一方法低估了不良贷款,由于它没包括仍支付利息尚未展期的高风险贷款.1998年我国开始借鉴国际监管经验,对贷款分类进行改革,根据风险程度将贷款划分为正 常、关注、次级、可疑、损失五类,即五级分类方法.2003年12月中国银监会发布文件决定自2004年1月1日起,我国所有经营信贷业务的金融机构正式实施贷款五级分类制度.四信用评分方法信用评分方法是对反

6、映借款人经济状况或影响借款人信用状况的假设干指标赋予一定权 重,通过某些特定方法得到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,其代表为z计分模型.z计分模型是altman 1968年提出的以财务比率为根底的多变量模型.该模型运用多元判别分析法,通过分析一组变量, 使其在组内差异最小化的同时实现组间差异最大化,在此过程中要根据统计标准选入或舍去备选变量,从而得出z判别函数.根据 z值的大小同衡量标准相比,从而区分破产公司和非破产公司.1995年,对于非上市公司,altman对z模型进行了修改,得到 z计分模型.altman、haldeman和narayannan

7、在1977年对原始的z计 分模型进行扩展,建立的第二代的zeta信用风险模型.该模型在公司破产前5年即可有效划分出将要破产的公司,其中破产前1年准确度大于 90 %,破产前5年的准确度大于70 %.新模型不仅适用于制造业,而且其有效性同样适用于零售业.上述两种模型中,zeta分类准确度比z计分模型高,特别是破产前较长时间的预测准确度相对较高.由于方法简 便、本钱低、效果佳,上述方法应用十分广泛.值得注意的是该类模型构建中的数理方法,综合以来,主要有以下几种：1 .判另U分析法 discriminant analysis判别分析法discriminant analysis,简称da 是根据观察到

8、的一些统计数字特征,对客观 事物进行分类,以确定事物的类别.它的特点是已经掌握了历史上每个类别的假设干样本,总结出分类的规律性,建立判别公式.当遇到新的事物时, 只要根据总结出来的判别公式,就能判别事物所属的类别.da的关键就在于建立判别函数.目前,统计学建立判别函数常用方法有：一是未知总体分布情况下,根据个体到各个总体的距离进行判别的距离判别函数；二是总体分布的前提下求得平均误判概率最小的分类判别函数,也称距离判别函数,通常称为贝叶斯(bayes)判别函数；三是未知总体分布或未知总体分布函数前提下的根据费歇(fisher)准那么得到的最优线性判别函数.2. 多元判另1J分析法 (multiv

9、ariate discriminant analysis)多元判别分析法(mda)是除美国外的其他国家使用最多的统计方法.多元线性判别分析法,可以具体为一般判别分析(不考虑变量筛选)和定量资料的逐步判别分析(考虑变量筛选).但应用多元判别分析(mda)有三个主要假设：变量数据是正态分布的；各组的协方差是相同 的；每组的均值向量、协方差矩阵、先验概率和误判代价是的.该种方法的缺乏之处是必须建立在大量的、可靠的历史统计数据的根底之上,这在开展 中国家如中国是难以具备的前提条件.3. logit分析判别方法logit分析与判别分析法的本质差异在于前者不要求满足正态分布或等方差,从而消除了mda模型的

10、正态分布假定的局限性.其模型主要采用了logistic函数.该模型的问题在于当样本点存在完全别离时,模型参数的最大似然估计可能不存在,模型的有效性值得疑心,因此在正态的情况下不满足其判别正确率高于判别分析法的结果.另外该方法对中间区域的判别敏感性较强,导致判别结果的不稳定.4. 神经网络分析法(artificial neural network,简称 ann)神经网络分析法是从神经心理学和认知科学研究成果出发,应用数学方法开展起来的一种具有高度并行计算水平、自学水平和容错水平的处理方法.它能有效解决非正态分布、非线性的信用评估问题,其结果介于0与1之间,在信用风险的衡量下,即为违约概率.神经网

11、络分析方法应用于信用风险评估的优点在于其无严格的假设限制且具有处理非线性问题的水平.altman、marco和varetto (1994)在对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法；coats及fant (1993) trippi采用神经网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行预测,取得较好效果.然而,要得到一个较好的神经网络结构,需要人为随机调试,需要消耗大量人力和时间,加之该方法结论没有统计理论根底,解释性不强,所以应用受到很大限制.5. 聚类分析法(cluster analysis)聚类分析(cluster analysis)属于非参数统计方法.信用风险分析中它根据由借款人的指标

12、计算出的在样本空间的距离,将其分类.这种方法一个主要优点是不要求总体的具体分布;可对变量采用名义尺度,次序尺度,因此该方法可用于定量研究,也可对现实中的无法用数值精确表述的属性进行分析.这很适用于信用风险分析中根据定量指标(盈利比、速动比等)和定性指标(治理水平、信用等级等)对并不服从一定分布特性的数据信息分类的要求.例 如,lundy运用该方法对消费贷款申请者的典型信用申请数据及年龄、职业、婚否、居住条 件进行处理分成6类并对每类回归评分,它不仅将借款人进行有效的分类而且帮助商业银行 确定贷款方式策略.6. k 近邻判别法(k nearest neighbor)k近邻判别法在一定距离概念下根

13、据假设干定量变量从样本中选取与确定向量距离最短k个样本为一组,适用于初始分布和数据采集范围限制较少时,减小了以函数形式表达内容的要求.另外,knn通过将变量在样本整体范围内分为任意多决策区间,而近似样本分布.tametal将之用于信用风险分析, 取马氏距离,从流动性、盈利性、资本质量角度选出的19个 变量指标,对样本分类,经比较其分类结果的准确性不如lda、lg以及神经网络.原因在于在同样的样本容量下,假设对具体问题确实存在特定的参数模型并可能找出时,非参数方法不及参数模型效率高.7. 层次分析法(ahp)该方法强调人的思维判断在决策过程中的作用,通过一定模式使决策思维过程标准化,它适用于定性

14、与定量因素相结合、特别是定性因素起主导作用的问题,企业信用等级综合评价就是这种定性因素起主导作用的问题.ahp法的根本步骤是：建立递阶层次结构,构造判断矩阵,求此矩阵的最大特征根及其对应的特征向量,确定权重,并进行一致性检验.8. 其他方法此外还存在着其他众多的方法：probit法、因子logistic法、模糊数学方法、混沌法及突变级数法、灰关联痼、 主成分分析综合打分法、主成分分析与理想点的结合方法、原蚁群算法、数据包络判别法等等.关于这些方法的应用,将在后面的实证局部进行探讨.二、现代信用分析方法20世纪80年代以来,受债务危机的影响,各国银行普遍重视对信用风险的治理和防范,工程化的思维和

15、技术逐渐被运用于信用风险治理的领域,产生了一系列成功的信用风险量化治理模型.现代信用风险的计量模型按其计量的风险层次分为三种类型：一是单个交易对手或发行人的计量模型,二是资产组合层次的计量模型,三是衍生工具的计量模型.(一) 基于期权定价技术的风险计量模型.merton发现银行以折现方式发放一笔面值为d的贷款所得到的支付和卖出一份执行价格d的看跌期权所得到的支付相等.因此有风险贷款的价值就相当于一个面值为d的无违约风险贷款的价值加上一个空头卖权.贷款的卖权价值取决于5个变量,即企业资产的市场价值、企业资产的市场价值的波动性、贴现贷款的面值、贷款的剩余期限以及无风险利率.基于企业的市场价值和其波

16、动性的不可观测性,1995年美国kmv公司开发了 kmv模型,该模型又称为预期违约概率模型(expected default frequency,简称edf ),模型使用企业股权的市场价值和资产的市场价值之间的结构性关系来计算企业资产的市场价值；使用企业资产的波动性和企业股权的波动性之间的结构关系来计算企业资产的波动性,同时统计在一定标准差水平上的公司在一年内破产的比例,以此来衡量具有同样标准差的公司的违约概率.该模型是实际中应用最为广泛的信用风险模型之一.该模型理论依据在很多方面与black-scholes (1973), merton(1974)以及hull和white (1995)的期权

17、定价方法相似.其根本思想 是,当公司的价值下降至一定水平时,企业就会对其债务违约.根据有关分析,kmv发现违约最频繁的分界点在公司价值等于流动负债土长期负债的50%时.有了公司在未来时刻的预期价值及此时的违约点,就可以确定公司价值下降百分之多少时即到达违约点.要到达违约点资产价值须下降的百分比对资产价值标准差的倍数称为违约距离.违约距离=(资产的预期价值-违约点)/资产的预期价值 溜产值的波动性.该方法具有比较充分的理论根底,特 别适用于上市公司信用风险.kmv模型的优点在于其将违约与公司特征而不是公司的初始信用等级联系在一起,使其 对债务人质量的变化更加敏感；同时,它通过股票价格来测算上市公

18、司的预期违约概率,因而市场信息也能被反映在模型当中,使其具有一定的前瞻性,模型的预测水平较强；并且, 由于该模型使用的变量都是市场驱动的,表现出更大的时变性,因此持有期的选择比信用度量术模型更加灵活.(二) 基于风险价值 var的信用度量模型.var是指在正常的市场条件和给定的置信水平上,用于评估和计量金融资产在一定时期内可能遭受的最大价值损失.在计算金融工具的市场风险的var时,关键的输入变量是金融资产目前的市场价格和波动性.由于贷款缺乏流动性,因此贷款的市场价值和波动性不能观测.jp morgan (1997)银行开发了信用度量制(credit metrics tm)系统,该系统解决了诸如

19、 贷款和私募等非交易性资产的估值和风险计算.该方法基于借款人的信用评级、信用转移矩阵、违约贷款的回收率、 债券市场上的信用风险价差计算出贷款的市场价值及其波动性, 断个别贷款或组合的 var,从而对贷款和非交易资产进行估价和信用风险评价.信用度量制模型的优点在于其第一次将信用等级转移、违约率、违约回收率、违约相关性纳入了一个统一的框架来度量信用风险.该模型适用于商业信用、债券、贷款、贷款承诺、信用证、以及市场工具(互换、远期等)等信贷资产组合的风险计量.但该模型在应用中存 在以下问题：违约率直接取自历史数据平均值,但实证研究说明,违约率与宏观经济状况有直接关系,并非固定不变,假定资产收益服从正

20、态分布,但实证研究说明实际分布多呈现厚尾特征；关于企业资产收益之间的相关度等于公司证券收益之间的相关度的假设有待验证方 法计算结果对于这一假定的敏感性很高.(三) 基于保险精算的creditrisk +系统.credit suisse first boston(csfb , 1997)银行开发的信用风险附加(creditrisk +)系统的主导思 想源于保险精算学,即损失决定于灾害发生的频率和灾害发生时造成的损失或破坏程度,它不分析违约的原因,而且该模型也只针对违约风险而不涉及转移风险,特别适于对含有大量中小规模贷款的贷款组合信用风险分析.该方法基于这样一些假设：贷款组合中任何单项贷款发生违约

21、与否是随机的；每项贷款 发生违约的可能性是独立的,因而这个方法假设贷款组合中单项贷款的违约概率分布服从 possion分布.信用风险附加模型的优点在于,它只要求有限的输入数据,根本上只有贷款 组合中各组的贷款违约率、违约率波动率和风险暴露,因此贷款损失很容易计算.(四) 以宏观模拟为根底建立的creditportfolio view系统.该信用组合观点系统由mckinsey公司开发(wilson , 1997),它是一个违约风险的宏观经济模拟系统.由于商业周期因素影响违约的概率,麦肯锡公司将周期性的因素纳入计量模型中,该系统在credit metrics的根底上,对周期性因素进行了处理,将评级

22、转移矩阵与经济增 长率、失业率、利率、汇率、政府支出等宏观经济变量之间的关系方法化,并通过monte carlo法模拟周期性因素的冲击来测定评级转移概率的变化,分析宏观经济形势变化与信用违约 概率及转移概率的关系,进而分析不同行业或部门不同信用级别的借款人的信用风险程度.该模型的优点在于其将各种影响违约概率和信用等级变化的宏观因素纳入了自己的体系 之中,并且给出了具体的损失分布,能够刻画回收率的不确定性和因国家风险带来的损失； 对所有的风险暴露都采用盯市法,更适用于对单个债务人和一组债务人进行信用风险度量. 其主要适用于对对宏观经济因素变化敏感的投机级债务人的信用风险度量.现代资产组合理论 mpt说明适当地利用资产之间的相关关系可以有效地降低风险并改善资产组合的风险-收益状况.然而流动性很差的贷款和债券组合存在着收益的非正态性、收益和相关系数的不可观测性等问题,这使得资产组合理论不能简单地运用这些组合中去.收益的非正态性使得基于两矩均值和方差而构建的资产组合理论只有增加偏度和峰度两矩才能较好地进行描述.历史价格和交易数据的缺乏造成了使用历史的时间序列数据计算收益率、方差以及收益之间的协方差和相关系