第五章-信用风险管理(改)-课件

1、第五章 信用风险管理作为最古老也是最重要的金融风险形式之一，信用风险是各类经济主体尤其是金融机构要面临的重大难题。迄今为止，绝大多数的信用风险管理技术和方法都是围绕着商业银行发展起来。信用管理不善 导致银行体系形成巨额不良贷款，削弱银行的流动性和支付能力，甚至引发支付危机和挤兑风险，影响到整个社会的安全和稳定。第一节 信用风险的识别一、信用风险的涵义、种类与特征（一）涵义通常，信用风险的存在与借贷行为的发生有着密切的关系。传统意义上的信用风险等同于违约风险，通常被定义为“债务人没有按期还本付息而给债权人造成损失的风险”。债务人没有按期还本付息的原因可能有两种： 一是能力不足，客观上无法履行偿债

2、义务； 二是意愿不足，主观上不愿意履行偿债义务。事实上，违约不仅只发生在借贷领域，其他如交易结算、货物交割、招投标等活动中同样存在违约风险。从广义上，信用风险是指任何合同或协议的一方没有履行其应承担的责任而给另一方带来的风险。随着风险环境的变化和风险管理技术的发展，传统上把信用风险等同于违约风险的观点受到挑战。由于贷款的流动性差，缺乏像有价证券交易的二级市场，金融机构对贷款资产的价值通常按历史成本而不是“盯市”的方法衡量。在持有到期的前提下：贷款的价值不仅会因为交易对手的直接违约损失。因信用等级降低、盈利下降等因素导致的交易对手履约能力的下降损失。更确切的信用风险定义是：信用风险：是指因债务人

3、或交易对手的直接违约或履约能力的下降而造成损失的风险。（二）信用风险的种类1、按影响范围分信用风险可分为信贷风险和交易对手风险。信贷风险主要发生于传统的借贷领域，涉及的业务包括贷款、担保、承诺等。交易对手风险则主要发生于交易性领域，涉及的业务包括投资、为对冲风险而从事的衍生品交易等。信用风险的种类按来源划分 信用风险可分为违约风险和价差风险。违约风险来自于债务人或交易对手的直接违约；价差风险来自于债务人或交易对手资信水平的潜在不利变化。区分违约风险和价差风险有助于理解不同信用风险度量模型的建模基础，下面举例说明。案 例某银行发放了一笔2年期、当前信用评级为A级的100万元贷款。假设银行关心的不

4、仅是该贷款在到期后能否完全收回，还关心1年后如果出售该贷款是否会遭受损失。假定贷款的售价取决于市场对其质量的评价，而市场评价的依据是信用等级。从现在开始的1年之内，借款人及贷款本身会面临许多不确定，如市场变化、管理层变动、投融资行为等，不可避免会影响借款人的信用状况和还款能力 使贷款的信用等级面临新的调整。假定1年后贷款的信用评级会有8种可能的结果：当前信用等级为A级、市值为100万元的贷款一年后信用等级AAAAAABBBBBBCCCD概率0.09%2.27%91.05%5.52%0.74%0.26%0.01%0.06%贷款市值1081051009892887554有收益价差风险违约风险（三）

5、信用风险的特征1、信息不对称是形成信用风险的根本原因。2、信用风险具有明显的非系统性特征。3、信用风险分布有偏性和厚尾现象。通常假定市场风险的概率分布为正态分布，因为市场价格的波动是以其期望值为中心，主要集中于相近两侧，大致呈钟型对称。信用风险的分布却是有偏的，收益分布曲线的一端向左下倾斜，并在左侧出现厚尾现象。信用风险的特征银行贷款合约到期时间有较大的可能性收回，并获得事先约定的利息，单个借款人违约会发生，但发生的概论较小。一旦违约发生，银行面临较大的损失，这种损失远比贷款的利息收益大得多。违约的小概率事件以及贷款收益和损失的不对称性 信用分布的有偏性，明显不服从正态分布，而是向左倾斜，在左

6、侧呈现厚尾特征。信用风险的特征4、信用风险量化的困难性主要原因是观察数据少且不易获得，通常情况下，贷款等信用产品的持有期长、违约事件频率低、流动性差，缺乏二级市场 因而产生的数据较少。信用风险的特征5、信用悖论的存在理论上说，银行在管理信用风险时应遵循分散化、多样化的原则，防止授信集中。然而，在实践中，该原则很难在银行贷款业务中得到贯彻执行。许多银行的贷款业务分散程度不高，集中于若干客户和行业，信用风险呈集聚性特征。专栏：国内银行热衷“傍大款”据银监会披露，截至2005年6月末，17家银行（包括4家国有商业银行、国家开发银行和12家股份制商业银行）亿元以上大客户16416户，占其全部贷款客户数

7、不足0.5%，而大客户贷款余额却占其全部贷款余额近50；平均单个大客户贷款余额4.46亿元。银行不断向大客户和某些行业集中，导致贷款信用风险高度集中，形成巨大的潜在和实际损失。二、贷款类业务的信用风险根据信用风险特征不同，银行账户的信用风险敞口可分为： 公司贷款 零售贷款 对金融机构贷款（即同业贷款） 对主权国家及其中央银行贷款（即政府贷款） 股权投资（一）公司贷款公司贷款，也称企业贷款，是金融机构对企业类客户持有的债权。公司贷款在金融机构债权总额中占有较大的比重，因此对公司贷款风险管理一直是金融机构信用风险管理的重要内容。一般来说，公司贷款的信用风险主要来自两方面：借款企业整体的偿债能力和偿

8、债意愿，具体包括融资能力、资本实力、财务状况及主要管理者的资信品质等因素。公司贷款实践中，金融机构主要围绕上述内容对借款企业进行调查和分析，从总体上来判断并评估公司贷款的信用风险。此外，公司贷款中还有一些特殊贷款，它们的还款来源并不完全取决于特定企业，而是依赖于对该贷款资金运用的收益。巴塞尔协议将之成为专业贷款，并明确这类贷款通常应具有的特征：公司贷款第一：这类贷款是对一个实体（通常是一个特殊目的的实体）的贷款，创建的唯一目的就是为了给实物资产融资或运作实物资产；第二：借款实体基本没有或完全没有其他实质性资产或业务，因此除了从被融资资产中获得收入外，基本没有或完全没有独立的偿还债务能力；第三：

9、债务条款规定贷款人对资产和资产产生的收入有相当程度的控制权。公司贷款专业贷款可以分为项目融资、物品融资、商品融资、产生收入的房地产融资和高变动性商用房地产融资五类。1、项目融资通常是指针对大型、复杂且昂贵的资本项目，如电厂、矿山、交通基础设施等提供的一种融资方式。项目融资这里的借款人通常是具有特殊目的的实体，它除了建设、拥有和运营这些设施外，不能履行其他职能。贷款的偿还只能通过这些项目运作后产生的收益或项目资产抵押品的变现来实现。对项目融资信用风险的分析主要从两方面： 一是贷款项目是否能实现预期的现金流； 二是作为抵押品的项目资产价值及其变现能力。2、物品融资是指为收购实物资产（如轮船、飞机等

10、）而提供的一种融资方式。借款人收购这些实物资产的目的可以是自己运营，也可以出租。在出租方式下，贷款的偿还主要依靠租赁收入，其风险不仅与这些资产运营所产生的现金流有关，还与租赁方式有关。3、商品融资是指对储备、存货或在交易所交易应收的商品（如原油、金属或谷物等）而提供的结构性短期贷款。这类贷款往往与期货、期权交易有关，借款人没有其他业务活动，在资产负债表上没有其他实质资产，因而没有独立的还款能力，贷款的偿还来自于商品销售的收益。这类贷款的风险主要来自于商品价值的波动。4、产生收入的房地产融资是指为房地产（如用于出租的办公室建筑、零售场所、多户的住宅、工业和仓库场所及旅馆）提供资金的一种方法。这里

11、的借款人可以是一个专门从事房地产建设或拥有房地产的运营公司，也可以是一个除了房地产外还有其他收益来源的运营公司。这种融资方式下，贷款的偿还主要依赖于资产创造的现金流，即房地产的租赁收入或销售收入。5、高变动性的商用房地产融资主要包括：用房地产作抵押的商用房地产贷款、为土地收购及该类收购的发展和建设阶段提供融资的贷款、还款来源高度不确定的商用房地产贷款。高变动性的商用房地产融资与其他类别的专业贷款相比，这种贷款具有较高的损失波动率，风险更大。其主要原因是较高的资产相关性和还款来源的不确定性等。（二）零售贷款巴塞尔协议认为零售贷款主要有两个特征：一是单笔贷款的规模比较小；二是贷款的笔数比较多。对照

12、该条件，可以将零售贷款分为三类：1、个人贷款。是指针对个人发放的、除住房贷款以外的所有贷款。包括循环信贷、信贷额度、个人定期贷款、租赁等，只要是针对个人发放的，无论单笔贷款的规模有多大，都应归于零售贷款。零售贷款个人贷款的信用风险来自于两个方面：借款人的还款意愿和还款能力。银行可以通过收集和分析借款人的基本信息和有关资料：包括借款人的年龄、职业、收入、财产、信用记录、教育背景等；再结合银行内部的信用分析系统，综合评价其还款意愿和还款能力。零售贷款2、住房抵押贷款无论贷款规模大小，只要贷款是给住宅的所有者或居住者，都使用零售处理方法。与其他个人贷款不同的是，住房抵押贷款的发放必须以所购房屋作抵押

13、。这类贷款的偿还还要在很大程度上受房产价格变动的影响。零售贷款3、小企业贷款如果银行集团对一个企业借款人贷款总额不足100万欧元，则该贷款可以作为零售贷款处理。和公司贷款相比，零售贷款的单笔规模小，业务发生频繁，银行很难对单笔业务的风险进行逐个管理。例如：在评估和量化信用风险时，银行可以把零售贷款作为资产组合或具有相同风险特征的贷款池的一部分来处理。三、表外业务的信用风险20世纪80年代以来，表外业务迅速成为金融机构新的利润增长点，与此同时，由这类业务引发的风险也成为人们关注的焦点。广义上，表外业务包括两大类：一是金融服务类业务，如结算、代理等；二是带或有性质的资产和负债业务，如承诺、担保等。

14、狭义上，表外业务仅指后者。表外业务的信用风险金融服务类表外业务一般具有委托代理性质，金融机构通常只需要按客户的要求办理相关业务，经营中产生的风险一般也由客户承担。总体上，金融机构在这类业务上面临的风险较小；而带或有性质的资产和负债的风险则取决于其转换为事实上的表内资产和表内负债的可能性的大小。狭义表外业务的风险是金融机构重点关注的内容之一。表外业务的信用风险关于狭义表外业务的分类标准有很多，采用巴塞尔委员会的划分方法将其分为三大类：（一）担保及其他类似的或有负债这类项目大多属于比较传统的表外业务，基本上不涉及衍生品，主要包括：担保、承兑、有追索权的交易、备用信用证、跟单信用证、保函与赔偿。担保

15、及其他类似的或有负债在这些业务中，金融机构作为第三方承担相应的担保责任，一旦被担保人违约，金融机构必须代为履行偿债责任，并承担由此造成的风险损失。这类业务的信用风险主要取决于被担保人履约的能力和意愿。（二）承诺根据对金融机构约束力的不同，通常将承诺分为不可撤消承诺和可撤消承诺两种。1、不可撤消承诺如果作出了不可撤消承诺，金融机构在规定的日期必须履约，即无论发生任何情况，都必须信守合约，履行合约规定的义务。这类承诺主要包括：资产出售与回购协议、直接远期购买、远期对远期存款、部分付款的股票与证券、备用信贷安排、票据发行便利。承诺2、可撤消承诺依据可撤消承诺，金融机构可以根据自己的需要来决定是否履行

16、承诺。例如，如果潜在借款人的信用等级下降，银行就可以撤消承诺且无须支付罚金。可撤消承诺主要包括信贷额度和未使用的透支安排。承诺信贷额度是银行向其客户或其他银行核定的非承诺性贷款额度；未使用的透支安排是一种可审查的借款安排，如活期贷款，一旦银行要求，借款人必须还款。这两种承诺对银行都不具有约束力，银行可以在借款人信用质量下降时主动收回承诺，它们并不构成直接的信用风险。（三）外汇、利率和与股票指数有关的交易主要指以外汇、利率、股票指数等金融产品为交易基础而创设出来的金融衍生工具，包括：远期外汇合约、外汇期货、外汇期权、外汇互换、远期利率合约、利率期货、利率期权、利率互换、股指期货、股指期权等。这类

17、业务不仅会因价格波动而存在着显著的市场风险，同样也存在信用风险，即因潜在的交易对手违约而导致损失的可能性。金融衍生品的交易有场内交易和场外交易两种形式。场内交易的参与者通常面临保证金要求，而且最终直接与交易所清算，买卖双方并无直接的关联 信用风险相对较小；场外交易则不同，没有保证金制度的约束，交易的结清由买卖双方直接进行，如果交易的一方违约，另一方必然遭受损失。四、信用组合及其风险金融机构可以按风险程度、期限、行业、区域等因素将自己持有的信用资产划分为不同的组合，根据组合的特征进行有针对性的风险管理。例如，根据期限可将银行贷款划分为长期贷款、中期贷款和短期贷款。广义上也可将整个机构的资产视为一

18、个大组合，对信用风险的识别不仅体现在单一客户、单笔业务上，还要体现在不同层面的业务组合上。根据资产组合理论，组合的总体风险小于各资产风险的简单加总。这一原理同样适用于信用资产组合。在基础信用风险因子变化一定的前提下，信用组合风险的大小主要取决于资产相关性。另外，具有系统性特征的风险因素如宏观经济发展、组合所涉及的行业和区域等，也影响着组合信用风险的大小。第二节 信用风险的评估一、信用风险评估方法的演进从简单的定性分析 财务分析 现代度量模型的建立，信用风险评估方法的演进经历了 漫长的过程。大体上，可将信用风险评估方法的演进分为三个阶段： 古典信用分析 信用评级（或评分） 现代度量模型（一）古典

19、信用分析法的应用承担信用风险是商业银行最基本的职能之一，衡量并管理信用风险一直是商业银行最核心的任务之一。商业银行在多年实践中，逐渐总结出一种规范的信用风险分析方法，即古典信用分析法。这种方法原理简单：由信贷专家来负责对借款人的信用状况作出主观评价，进而作出信贷决策也称专家分析法。在不同的发展阶段，古典信用分析的内容与方法各不相同。早期的商业银行主要是为企业的营运资金及贸易融资，它们通常在有担保的情况下才会贷款，且贷款的期限较短，大多不超过一年。信贷专家分析的重点集中于抵押担保的条件是否合格、借款人的营运资金是否充足。经过多年的实践，古典信用分析法的内容不断丰富和完善，形成了以“5C”、“5W

20、”和“5P”等为代表的诸多分析体系。5C分析法5C分析法，即Character（品德）、Capacity（才能）、Capital（资本）、Collateral（担保）、Condition（经营环境）等方面的分析。5C分析法可以帮助信贷员了解企业的以下情况：1、生产（衡量才能和经营环境）信贷员需要了解：企业的主要生产原材料是什么？与原材料供应商的关系如何？原材料价格会怎样影响企业的生产？与主要竞争者比较，该企业生产成本是较高还是较低？与竞争者比较，其产品或服务质量如何？5C分析法2、管理（衡量品德和经营环境）管理团队是否值得信任？是否擅长生产、营销、融资和构建有效的组织体系？企业在多大程度上依赖

21、一个或少数几个管理者？是否有成功的商业计划？是否有健全合理的内部控制制度？5C分析法3、营销（衡量经营环境）企业的营销策略是什么？主要竞争者的营销策略是什么？企业客户需求的改变会如何影响企业经营？企业将如何适应需求的变化？企业客户的信用如何？企业主要采取什么销售方式，赊销还是现金销售？企业的产品或服务处于其生命周期的哪一阶段？5C分析法4、资本（衡量资本和担保）企业的资本有多少？企业股权融资在多大程度上支持了企业的资产？杠杆比率多大？企业会以企业资产作为贷款的抵押吗？其资产质量如何？5C分析法的前四项（品德、才能、资本、担保）主要集中于分析借款者因素，后一项（经营环境）主要分析市场因素。5C分

22、析法5C分析法简单易行，构成了贷款策略的初步判断，在实践中得到广泛应用。但它具有较强的主观色彩：哪些因素是对不同类型借款者进行信用分析时都必须考虑的，应赋予这些因素什么样的权重都没有统一的标准。针对完全相同的潜在贷款对象，不同的信贷员很可能会作出完全不同的判断。在古典信用分析法中，信贷专家的经验越丰富、专业水平越高，被赋予的决策权越大，人们对他的期望值就越高。在具体操作时，信贷专家也会借助于一些标准的分析技术，如财务比率分析等。这种方法的局限性在于有很大的主观性，不同的专家对同一个对象会有不同的评价，进而得出不同的结论，缺乏一致的评价标准，实施效果也不稳定，客观上制约了该方法的进一步发展。（二

23、）信用评级的发展早期的信用风险分析通常是由债权人自己独立完成的，然而这一状况在19世纪中期发生了改变。1837年，路易斯塔班在纽约建立了第一个商人信誉评级机构，1847年，约翰布拉斯特建立了自己的评级机构。这些新出现的评级机构作为独立的第三方，可以提供对企业的商誉或借款信用的专业性评估。信用评级的发展1890年，穆迪的创始人约翰穆迪开始编写美国公司财务信息手册，并逐步建立了衡量债券风险评估体系。穆迪在1909年首次对美国铁路公司的债券进行评估，其评级手册受到了投资者的广泛欢迎，使信用评级首次进入证券市场。1918年，穆迪的评级对象开始扩展到外国政府在美国发行的债券。到20世纪70年代，信用评级

24、业已经拓展到日本、加拿大、印度、韩国、澳大利亚等国家。信用评级的发展这些独立的、专业性评级机构的出现 极大地促进了信用风险分析方法与技术的进步。为了便于信用评级结构的使用，评级机构建立了规范的评级指标体系和标准，把最终的结果表示为一个简洁的字母或数字组合符号。外部信用评级的发展也推动了金融机构内部评级技术的提高。一个典型的银行内部信用风险评级系统一般分为九个步骤：对借款人的财务状况进行评估，给出初始评级对债务人的管理能力、在行业中的绝对和相对地位、财务信息的质量及所在国的国家风险进行评估， 根据评估的结果对债务人的初始评级进行调整，得出债务人的最终级别，即客户信用等级 对该债务人的具体债项进行

25、评级 第三方支持期限结构抵押品等。 （三）信用风险度量模型的建立20世纪70年代以来，伴随着经济计量技术在金融领域的广泛应用，人们希望能在更精确的程度上把握信用风险发生的概率及其损失。把违约概率或违约损失视为一个独立变量，采用线性和多元判别分析、多元回归、Logit 分析和Probit分析等计量技术构建信用风险度量是这一时期的主流。信用风险度量模型的建立总体上看，上述模型对信用风险的度量大体上是从破产预测和信用质量两个方面入手，所得出的结果也仅限于对信用风险的一种排序，并没有真正揭示出风险的大小。随着资本市场的迅速发展、融资的非中介化、证券化趋势及金融创新工具的大量涌现，信用风险的复杂性日益显

26、著，这些模型的局限性也日益突出。信用风险度量模型的建立20世纪90年代以来，涌现了一大批以：CreditMetrics 模型、KMV模型、CreditRisk+ 模型、Credit Portfolio View模型 为代表的现代信用风险度量模型二、度量信用风险的基本要素信用风险敞口违约概率违约损失率合同期限信用风险损失信用风险相关性（一）信用风险敞口信用风险敞口是指那些在违约发生时处于风险之中的金融工具的价值。在其他条件既定的情况下，信用风险敞口规模越大，表明信用风险影响的范围越大，信用风险损失也就越大。通常情况下，信用风险敞口既可以用金融工具当前的、可观察到的价值来表示，也可以用潜在的、未来

27、的价值来表示。信用风险敞口从信用风险敞口的时间特征和业务特征两方面分别进行考察：1、时间特征由于要受用款和还款方式的影响，信用风险敞口在不同的时间段呈现出不同的数值。例如，项目融资贷款，不考虑其他因素，受工程进度以及未来经营阶段的影响，项目用款是逐渐增加的，由此导致信用风险敞口形成一开始逐渐增加，然后逐渐下降的变化形态；信用风险敞口而一笔一次性提取、到期一次性还本付息的贷款，在贷款到期归还以前，其风险敞口保持不变；住房按揭贷款的风险敞口则由于分期还款因素而呈阶梯状递减。这类纯粹由于用款和还款方式的不同而产生的敞口差异，由于在事前可以预计，因而处理起来较为容易。真正难以估计的是那些受不确定因素影

28、响的信用敞口，不确定的因素可能是信用事件，也可能是未曾预料到的市场变化。信用风险敞口如贷款承诺，当借款人发生违约或信用状况恶化时，由于很难从其他渠道获得融资，借款人将增加对承诺额的使用，导致敞口上升；再如衍生品交易，违约风险敞口主要取决于合同本身价值的变化，而由于受市场因素影响，合约市场的波动又是常态，因而，衍生品的违约风险敞口经常在交易双方之间来回摆动。信用风险敞口2、业务特征1）表内信用风险敞口表内资产通常包括贷款、债券、应收账款等，它们的潜在损失往往就是到期金额，因此它们当前和未来的敞口都是名义值。2）表外信用风险敞口表外信用风险敞口通常包括担保及类似的或有负债、承诺、互换、远期、期货与

29、期权等。信用风险敞口这部分敞口的衡量，有的取决于合约的履行条件，如可撤消的贷款承诺；有的取决于合约的清盘价值或市值，如期权交易等。由于表外业务种类众多，彼此间的差异也非常大，所以很难用统一的方法衡量。为了解决这一问题，巴塞尔委员会提供了一种比较直观的方法：针对表外业务的风险特征，对每类业务规定不同的信用风险转换系数，然后将这些业务按系数折算成信用等价物，归入相应的表内信用风险敞口类别，采用同类别的风险权重。表外项目的信用风险换算表外项目信用风险换算系数可以无条件地撤消或一旦借款人信用状况恶化，可以自动取消的承诺0原始期限不超过一年的承诺、与货物贸易有关的短期自偿性信用证20%原始期限超过一年的

30、承诺50%证券借贷或用作抵押物的证券，包括回购交易中的证券借贷100%信用风险敞口例如，某银行对客户签发了原始期限为两年的贷款承诺10亿元，若按照50%的信用风险换算系数，等价的信用风险敞口就是5亿元。对于那些与交易有关的衍生产品，如外汇、利率和股票指数合约，其信用风险敞口的转换略微复杂一些。在1996年修正案中，巴塞尔委员会提供了两种转换方法：一种是当前敞口法；另一种是原始敞口法。信用风险敞口当前敞口法的计算过程主要包括两个步骤：首先根据“盯市”原则，按照合约的市值计算其当前重置成本或清算价值，该值仅取正数；然后计算合约在剩余期限内面临的潜在的风险敞口，再将敞口作为附加值，与当前重置成本一起

31、共同构成衍生品合约的违约风险敞口。即：当前敞口法下的信用风险敞口=重置成本+附加值附加值=名义值附加因子（0.4+0.6净市值与总市值的比率）1996年修正案提供的附加因子（）剩余时间利率汇率及黄金股票黄金以外的贵金属其他商品1年及以下0167101至5年0.5587125年以上1.57.510815信用风险敞口原始敞口法原始敞口法不考虑合约的当前价值，而是根据巴塞尔委员会提供的到期日档次和相应的转换比例指标，直接根据合约的名义本金额换算出对应的违约风险敞口数额。计算比较简单，但巴塞尔委员会认为，从审慎监管的要求出发，这种方法只能作为一种过渡，并提倡银行采用当前敞口法来计算衍生品合约的违约风险

32、敞口。（二）违约概率是指债务人或交易对手在未来一定时期内不能按合同约定履行偿债或其他相关义务的可能性，是度量违约风险的关键性要素。巴塞尔协议认为，当下列一项或多项事件发生时，相关债务人即被视为违约：1、债务人贷款逾期90天以上（含）。若债务人超过了规定的透支限额或新核定的限额小于目前余额，各项透支将被视为逾期。违约概率2、债务人欠息或手续费90天以上（含）。3、银行认定，除非采取追索措施，如变现抵押品，借款人将不可能全额偿还债务。4、以下情况也视为违约：1）银行停止对贷款计息。2）银行冲销了贷款或计提了专项准备金。3）银行将贷款出售并承担了相应的经济损失。违约概率4）银行同意消极债务重组，由此

33、可能发生较大规模的减免或推迟偿还本金、利息或费用，造成债务规模减少。5）银行认为债务人即将破产或倒闭。6）债务人申请破产或者已经破产，或者处于类似状态，由此将不履行或延期履行偿还银行债务等。违约概率目前，估计违约概率的方法主要有两种：其一是经验统计法。是通过历史经验数据，即实际的违约记录，来推断违约概率。用公式表示：违约概率pE（X）X：违约企业占样本总数的比重。例如，观察一个总数为10000家借款企业的样本库，发现一年后有5家企业发生了违约，则可以推断违约概率为万分之五。经验统计法经验统计法要求必须要有样本容量足够大的数据库作为支撑，因而往往与信用评级结合在一起。穆迪、标准普尔等许多评级公司

34、都可以提供特定信用等级的违约概率。这些数据也可以来自于金融机构内部的数据库，由金融机构在以往业务中收集的关于违约的内部信息。无论数据来自何处，都必须是真实的历史数据。依据这种方法推断出来的违约率 历史违约概率。违约概率其二是数理建模法。这一方法运用相关的数理分析技术和市场数据，建立起预测模型，对违约概率进行事前的估计。如KMV模型就是该方法的代表性运用。由于市场数据综合反映了所有参与者对未来的预期，依据这种方法推断出来的违约概率也称预期违约概率。违约概率总体而言，从借款人的最初财务状况和资产质量出现恶化 最终不能偿还债务，进入违约状态，表现为一个过程。这一过程实质上也是借款人信用质量不断恶化的

35、过程，最直接的表现是其信用等级的下降。 把借款人信用等级的上升或下降称为信用等级迁移，相应地，信用等级迁移概率反映的是借款人信用等级发生迁移的概率。（三）违约损失率是指因发生违约而导致的损失金额在全部信用风险敞口中所占的比例。违约损失率可以提供违约事件中银行的净损失量，这个数值有可能更接近于最终的真正损失。对于单个信用事件而言，违约损失率是不确定的，它取决于债务的种类、优先级别及所处的商业周期等多种要素的影响，其中，每一类要素都包含许多不确定的因素。违约损失率以抵押为例，有抵押债务的违约损失率在很大程度上取决于抵押物的变现能力。影响变现结果的不仅包括法律因素，即债权人在法律上是否有权利占有和处

36、置抵押物，也包括物理因素，诸如资产本身是否完整、资产质量是否可靠，还包括市场因素，如市场流动性状况如何。由于充当抵押物的资产种类繁多（可以是有形资产，如不动产、机器设备、商品及有价证券等，也可以是无形资产，如项目未来的现金流），准确估计抵押品的价值可能会非常困难。违约损失率与违约概率类似，估计违约损失率的常用方法也有两种：经验统计方法和数理建模法。实践中，对违约损失的计量通常是根据债务回收额来确定的，即先计算出违约回收率，然后再得出违约损失率。在认定回收额时，有两个主要的数据来源可供参考：一是违约债务在二级市场的投标价格；二是贷款或其他债务违约后的实际还款统计。违约损失率由于违约回收率取决于债

37、务的种类、优先级别、及所处的商业周期等多种要素的影响，在使用经验统计法来估计违约回收率时应分类别进行，如按优先级别或信用等级分类。下表给出了穆迪公司按优先级别统计的违约回收率。穆迪统计的违约回收率（19702000，违约1个月后）中位数平均值标准差优先级有保证银行贷款726424.4优先级未获保证银行贷款454928.4优先级有保证债券53.852.624.6优先级未获保证债券4446.928优先级次级债券2934.724.6次级债券28.531.621.2低级次级债券15.122.518.7（四）合同期限在其他条件一定的情况下，合同的期限越长，信用风险就越大。通常来说，债务人在最初发行债务时

38、出现违约的可能性最小，随着时间的推移，违约的可能性会逐渐增大，因此仅考虑某个具体时点的违约概率是不够的，还应该按时间来分层处理，把累积违约概率考虑进去。下表是穆迪公司以1920年2002年的数据为样本提供的累积违约概率。穆迪的累积违约概率统计表级别不同年份的累计违约概率（）12345678910Aaa0.000.000.020.090.190.290.410.590.781.02Aa0.070.220.360.540.851.211.602.012.372.78A0.080.270.570.921.281.672.092.482.933.42Baa0.340.991.792.693.594.5

39、15.396.257.167.99Ba1.423.435.607.8910.1612.2814.1415.9917.6319.42B4.7910.3115.5920.1423.9927.1230.0032.3634.3736.10Caa-C14.7423.9530.5735.3238.8341.9444.2346.4448.4250.19投资0.170.50.931.411.932.483.033.574.144.71投机3.837.7511.4114.6917.5820.0922.2824.3026.0527.80汇总1.503.094.626.027.288.419.4310.3811.2

40、712.14（五）信用风险损失在金融风险管理中，与损失相关的概念包括预期损失EL、非预期损失UL与异常损失。其中，异常损失属于小概率事件，即发生概率较小但损失金额巨大，如重大灾难和战争形成的损失。由于发生概率小，可获取的历史资料少，度量异常损失的困难较大，通常用压力测试法进行大概估算。信用风险损失预期损失是指可以事先估计或期望的损失，即可以根据历史数据测算来推定可能发生的损失金额。从统计学角度看，预期损失EL就是损失分布的期望值，在数值上等于风险敞口EAD、违约概率PD和违约损失率LGD三者的乘积。信用风险损失例如，银行向信用等级为Baa的某企业发放一年期贷款100万元，已知信用等级为Baa的

41、债务人违约概率为0.34、违约损失率为33，则可以计算出该贷款的预期损失为：10000000.34%33%=1122元信用风险损失受市场条件、经济周期等因素的影响，金融机构经营中实际发生的损失往往会围绕预期损失上下波动的。从统计学角度看，非预期损失就是损失分布的标准差是真正意义上的风险概念，对信用风险损失的计量也就是对非预期损失的计量。信用风险损失与预期损失相比较，非预期损失的计算要复杂得多，它不仅要考虑风险敞口、违约概率和违约损失率，还要考虑到它们各自的波动（ 和 ）非预期损失也可以运用其他计量模型获取，例如CreditMetrics模型就是将非预期损失定义为在给定置信水平下损失超过预期损失

42、的部分，进而运用VaR模型估计出非预期损失。（六）信用风险相关性如果考虑信用风险组合的风险度量，还必须引入另一概念信用风险相关性。信用风险相关性可以衡量某个债务人或债项的违约会在多大程度上导致另一个债务人或债项的违约，通常用相关系数来表示。如果已知资产1和资产2的违约概率P1、P2，以及它们的联合违约概率P12，就可以求出这两项资产的违约相关系数。信用风险相关性公式为： 如果组合中资产种类较多，这种计算就会非常复杂，为了简化计算，可以行业分类或信用等级分类为单位进行，即用不同行业之间或不同信用等级之间的相关性的资料。三、主要的信用风险度量模型介绍（一）Z评分模型第一代的Z评分模型是美国学者Al

43、tman在1968年构建的，该模型运用了多元判别分析技术，对银行过去的贷款案例进行系统分析，筛选出那些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；然后采用适当的方法将这些比率统一在一起，构建出一个判断函数式和阀值，再将相关变量的值代入函数式，就可判断贷款风险。Z评分模型具体步骤如下：1、选取一组最能反映借款人财务状况和还本付息能力的财务比率，如流动比率、资产收益率、偿债能力等指标。2、从银行过去的贷款资料中分类收集样本。样本数据基本分为两大类： 一类是能正常还本付息的案例； 另一类是非正常还本付息的案例。每大类还可按行业或贷款性质再细分。Z评分模型3、根据各行业的

44、实际情况，科学的确定每一比率的权重。权重主要根据该比率对借款还本付息的影响程度来确定。4、将每一比率乘以相应权重，然后相加，便可得到一个Z值。5、对一系列所选样本的Z值进行分析，可得到一个衡量贷款风险度的Z值或阀值标准。Z评分模型信用分析人员在运用该模型时，只要将贷款申请人的有关财务数据输入，便可计算出Z值。若该得分高于某一预先确定的Z值或阀值，就可判定该申请人的财务状况良好，贷款申请可被银行接受；反之，若低于Z值或阀值，则意味着应该拒绝其申请。Z评分模型按照这一思路，Altman挑选出5个财务比率：流动资金与总资产比率（X1）、留存收益与总资产比率（X2）、息税前收益与总资产比率（X3）、股

45、权市值与总负债账面比率（X4）、销售收入与总资产比率（X5） 构建的判别函数式为: Z评分模型Z1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5Altman经过统计分析和计算，最后确定了借款人违约的临界值Z02.675。即如果计算出的Z值小于2.675，借款人就被划入违约组；反之，如果计算出的Z值大于或等于2.675，借款人则被划入非违约组。当1.81z2.99时， Altman发现此时的判断失误较大，称该区域为灰色区域。例 题一家美国制造业上市公司的财务比率如下：X10.15、 X20、 X30.3、 X40.15、 X52. 5X2（留存收益/总资产比率）为零，X3（息税前利

46、润/ 总资产比率）为负，表明该公司存在亏损；X4（股权市场价值/ 总负债账面价值）表明公司存在很高的财务杠杆；X1（流动资金/ 总资产）和X5（销售收入/ 总资产）表明公司的流动性和销售量尚可，将这些比率代入Z式，得：Z1.20.15+1.40+3.3(-0.3)+0.60.15+0.9992. 5=1.78计算出的Z值低于1.81的临界值，应将该公司归入高信用风险类别中，不予以贷款。除非其改善了盈利状况。即使贷款，也应收取足够风险补偿。Z评分模型1977年， Altman对原模型进行了修正和改进，又推出了第二代Z评分模型。新模型的变量由5个增加到7个，分别是：1、资产收益率（X1）、2、收益

47、稳定性指标（X2） 、3、债务偿付能力指标（X3） 、4、累计盈利能力指标（X4） 、5、流动性指标（X5） 、6、资本化程度指标（X6） 、7、规模指标（X7）。Z评分模型公式为：ZETA=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5fX6gX7 Altman等人的实证表明，新模型无论在变量的选择、变量的稳定性方面，还是在样本的开发和统计技术方面都比第一代模型有很大改进，其预测的准确性相对更高。Z评分模型Z评分模型具有较强的可操作性、适应性和预测能力，一经推出便在许多国家和地区得到推广和使用，并取得显著的效果，成为当代预测企业违约和破产的核心分析方法之一。然而实践中，人们也发现该模型还存在许多不足

48、，主要表现在以下四个方面：Z评分模型1）该模型主要依赖于财务报表的账面数据，虽然第二代模型部分地引入了资本市场指标，但相对于日益重要地资本市场发展来说，依然不足 必然削弱了模型预测结果地可靠性和及时性。2）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。Z评分模型3）模型假设在解释变量中存在线性关系，而现实的经济现象是非线性的 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。4）虽然经过不断地改进，模型的适用面依然有限，如没能考虑表外风险，没能考虑某些特定行业的特点等。 （二）KMV模型KMV模型，也称信用监控模型（Credit Monitor Model），最早由美

49、国旧金山的KMV公司开发。该模型的核心是完成对债务人违约概率的估算，它以默顿的期权定价理论为基础，通过企业的财务结构、企业的资产市值及其波动等来推导预期违约概率。KMV模型KMV 模型把公司股东权益 看涨期权， 负债作看跌期权， 公司资产价值标的资产， 并假设公司资产价值遵循几何布朗运动。在KMV 模型中当公司资产价值低于公司账面负债时公司就会对债权人违约，这时相对应的负债水平就是违约点。未来资产价值的均值到违约点之间的距离为违约距离，根据违约距离与预期违约率的对应性，算出预期违约率。KMV 模型的基本结构1、估计公司的资产价值A，资产价值波动率A对于一家上市公司而言，其资产的市场价值A和资产

50、价值的波动性A无法直接观测，但可以直接观测其股票的价格E和股价的波动性E，可通过后者计算前者。KMV公司从借款企业角度观察企业的股权价值：发现它类似于持有一份企业资产的看涨期权的情况。KMV 模型的基本结构一般的形式表示，股权可以按照下式估值：根据Black-Schools期权定价公式，可以得到：（1）KMV 模型的基本结构其中股权的市场价值E市价/股流通股股数（1）式中含有两个未知数（A、A ），一个方程无法求解出两个变量。为此，KMV公司引入企业价值波动率A 和股权价值波动率E 的关系系数：（2）KMV 模型的基本结构将（1）和（2）两个方程联立，通过迭代法计算出A和A。迭代法是数值计算中

51、一类典型方法，不仅用于方程求根，而且用于方程组求解，矩阵求特征值等方面。迭代法的基本思想是一种逐次逼近的方法。首先取一个粗糙的近似值，然后用同一递推公式，反复校正这个初值，直到满足预先给出的精度要求为止。KMV 模型的基本结构2、计算违约距离（Distance to Default, DD）违约距离：是指企业资产未来市场价值的期望值到违约点之间的距离。它以资产市场价值标准差的倍数表示。KMV 模型的基本结构E(A)：对下一时期资产价值的预测值，在实际应用中通常考虑的是1年后的情形。如果E(A)A0，即认为未来的资产价值不发生变化“静态违约距离”；如果E(A)A0(1+g)“不变增长率假设下的违

52、约距离”。KMV 模型的基本结构违约点（DP）的确定：当公司市场价值接近债务面值总额时公司违约风险增加；当公司资产价值低于债务面值总额时公司发生违约。但是，在债务总额中的长期负债往往能够缓解公司偿还债务的压力。KMV 模型的基本结构KMV公司研究表明：违约点值处于债务面值总额与流动负债之间的某一点。DP=CL+1/2 LLDP：违约点；CL：流动负债；LL：长期负债。KMV 模型的基本结构3、计算期望违约频率（EDF）基于违约数据库，依据违约距离可以映射出公司实际的EDF。KMV公司通过历史上的违约和破产率数据建立了违约距离和违约概率之间的关系。KMV公司建立了一个包含6万个公共机构和280万

53、个私人企业的年度数据，其中有6000个公共机构和22万个私人企业的违约和破产案例的数据库该数据库能产生一个频数表，将违约概率与不同水平的违约距离联系起来。KMV 模型的基本结构例：假设想知道一家企业下一年的违约概率，该企业距离违约有7个标准差。为了决定该企业的期望违约频率（EDF），通过查找历史数据，看看距离违约7个标准差的企业有多少。假设查出有1000个，再查出这1000家企业中有多少是在下一年中违约的，再比如有3个违约可得出该企业的违约概率为0.3。KMV 模型的基本结构KMV公司计算期望违约频率（EDF）采用的是将违约距离与公司的历史违约频率相匹配完成的。由于需要大量的历史数据，在我国目

54、前不具备该条件，所以可采用理论上的期望违约频率来代替。如果资产市值的未来分布已知，则违约概率就简化为最终资产市值低于违约点以下的概率。如在正态分布下，对应于2.33个DD的违约概率为1，对应于1.65个DD的违约概率为5。KMV模型模型简评作为运用现代期权定价理论建立起来的违约预测模型，KMV模型是对传统信用风险度量方法的一次重要革命。首先，KMV模型可以充分利用资本市场上信息，对所有公开上市企业进行信用风险的量化和分析；KMV模型简评其次，由于该模型所获得的数据来自股票市场的资料，而非企业的历史数据更能反映企业当前的信用状况，具有前瞻性，预测能力更强，更及时，也更准确。KMV模型建立在当代公

55、司理财理论和期权理论的基础上，因此具有很强的理论基础上。KMV模型简评KMV模型的缺陷：首先，模型的使用范围有一定的局限性。该模型适用于上市公司的信用风险评估，而当应用于非上市公司时，需要借助一些会计信息或其他能够反映借款企业特征的指标来替代模型中的一些重要变量一定程度上会降低计算的准确性。KMV模型简评其次，该模型假设企业的资产价值服从正态分布，而实际中企业的资产价值一般会呈现非正态的统计特征。再次，模型不能够对债务的不同类型进行区分，如偿还优先顺序、担保、契约等类型，使得模型的输出变量的计算结果不准确。CreditMetrics 模型CreditMetrics 模型（Morgan J.P.，1997）对于CreditMetrics 模型而言，影响信贷资产价值的因素既有违约事件，也有信贷资产质量的变化。为获得所有信贷资产的潜在变化信息，该模型采取了盯市的方法来计算信用风险值。CreditMetrics 模型该模型构造了一个模拟信贷资产所有潜在变化以及违约波动