金融风险管理

1RiskManagementinFinancialInstitutionsZhengRongnianSectionCreditrisk:Standalone2SectionCreditrisk:Standalone导言信誉质量问题贷款的种类贷款收益的计算零售和零售贷款决策信誉风险的计量违约风险模型新的信誉风险计量和定价模型3一、导言FI的作用：信誉中介本章讨论对单项贷款的信誉或违约风险进展分析和计量的各种方法。4二、信誉质量问题20世纪80年代，向欠兴隆国家提供的银行贷款2007年，次贷中国对地方政府平台贷款的担忧如今，信誉风险情况不断改善然而，信誉风险并非仅局限于传统的贷款和债券投资，已出现新的信誉风险〔如对手风险〕5三、贷款的种类FI提供贷款的种类及特点有很大的差别工商业贷款短期、长期〔辛迪加贷款〕担保、无担保固定利率、浮动利率贷款承诺商业票据6三、贷款的种类房地产贷款住房抵押贷款个人〔消费〕贷款汽车贷款循环贷款〔信誉卡〕其他贷款农业，其他的银行，非银行类金融机构，政府贷款，主权政府7与市场风险相比，信誉风险具有以下特点：1、风险概率分布的有偏性2、悖论(creditparadox)景象3、信誉风险数据的获取困难8企业违约的小概率事件以及贷款收益和损失的不对称，呵斥了信誉风险概率分布的偏离。市场价钱的动摇是以其期望为中心的，主要集中于相近的两侧，通常市场风险的收益分布相对来说是对称的，大致可以用正态分布曲线来描画。相比之下，信誉风险的分布不是对称的，而是有偏的，收益分布曲线的一端向左下倾斜，并在左侧出现肥尾景象。这种特点是由于贷款信誉违约风险呵斥的，即银行在贷款合约期限有较大的能够性收回贷款并获得事先商定的利润，但贷款一旦违约，那么会使银行面临相对较大规模的损失，这种损失要比利息收益大很多。换句话说，贷款的收益是固定和有上限的，它的损失那么是变化的和没有下限的。另一方面，银行不能从企业运营业绩中获得对等的收益，贷款的预期收益不会随企业运营业绩的改善而添加，相反随着企业运营业绩的恶化，贷款的预期损失却会添加。9与市场风险相比，信誉风险管理存在着信誉悖论景象。实际上讲，当银行管理存在信誉风险时应将投资分散化，多样化，防止信誉风险集中。然而在实际中由于客户信誉关系，区域行业信息优势以及银行贷款业务的规模效应，使得银行信誉风险很难分散化。10由于信誉资产的流动性较差，贷款等信誉买卖存在明显的信息不对称性以及贷款持有期长、违约事件频率少等缘由，信誉风险不像市场风险那样具有数据的可得性，这也导致了信誉风险定价模型有效性检验的困难。正是由于信誉风险具有这些特点，因此信誉风险的衡量比市场风险的衡量困难得多，也成为呵斥信誉风险的定价研讨滞后于市场风险量化研讨缘由。11四、贷款收益的计算贷款定价是信贷管理过程中的一个重要环节包括根据对借款人信誉风险和违约风险的判别以及贷款的费用和抵押担保等要素来对利率进展调整。传统的资产收益法12四、贷款收益的计算贷款的合约承诺收益贷款利率与贷款相关的一切费用贷款的信誉风险溢价贷款的抵押担保其他非价钱条件〔尤其是补偿余额和预备金要求〕补偿性余额〔Compensatingbalances〕是贷款中借方不能实践运用的部分13四、贷款收益的计算某金融机构一笔贷款的利率定价：根底利率=12%=L风险溢价=2%=mL+m=12%+2%=14%根本贷款利率〔L〕反映了银行的边沿资金本钱，如商业票据利率，联邦基金利率或伦敦银行同业拆借利率〔LIBOR〕等；另外，它也反映了银行的优惠贷款利率〔primelendingrate〕。优惠利率通常用于对较长期贷款的定价，而联邦基金利率那么通常用于短期贷款的定价。14四、贷款收益的计算与贷款相关的直接间接费用：1、收取f=0.125%的贷款发生费用。2、要求b=10%的补偿性余额，作为无利息的活期存款。〔不能立刻用于支出的一部分贷款〕3、保管R=10%的法定预备金。〔对补偿性余额也要收取法定预备金〕更高的费用、更高的补偿余额以及更多的抵押担保等，都可以弥补贷款信誉风险。15这笔贷款的总收益率为K，每借出一元的收入F:直接费用，L：根底利率，M信誉风险溢价B:补偿余额，R存款预备金要求16假设某银行：未来一笔贷款利率为14%〔12%+2%〕收取0.125%的贷款启动费要求借款人以非生息活期存款的方式持有10%的补偿余额按存款额的10%在央行持有预备金求利息收益？1718特殊情况下:f=0,b=01+k=1+(L+m)根底利率确定,信誉风险溢价成了决议贷款收益的风险要素.19贷款预期收益由于违约风险的存在，贷款的承诺收益能够会与贷款的预期收益和实践收益大不一样。预期收益与承诺收益的关系：E(r)=p(1+k)-1P是客户履约概率。违约风险普通都存在，因此P＜1。这意味金融机构运营者必需(1)确定充足的风险溢价〔m〕；(2)认识到较高的风险溢价、费用和根底利率都会实践降低贷款归还的概率〔p〕。也就是K和P并非不相关。现实上在一定范围内它们能够是负相关的。金融机构因此需求从两方面思索控制信誉风险：价钱(合同收益1+k)和贷款数量(信贷的可获性)20普通情况下，控制零售贷款的信誉风险更多从数量方面而不是从价钱方面着手。21五、零售和零售贷款决策零售贷款决策在FI总体投资组合中占规模较小，而搜集信息本钱高，多是要么接受，要么否决。被接受者多是交纳一样的利率，意味着信誉风险溢价是一样的。多是信誉控制，而不是一定范围内的利率和价钱浮动。零售贷款决策运用利率和数量来控制风险。很高的契约利率本质上减少了金融机构的预期报答，由于高利率导致贷款流向高风险工程，从而加大了违约风险。2223贷款预期收益率%贷款合约承诺收益率%六、信誉风险的计量能否能准确衡量违约能够性，在很大程度上取决于该金融机构所掌握的借款人财务信息量的多少对于零售贷款，该类信息的大部分需求从内部或外部信誉机构搜集。对于零售贷款，该类信息来源于公开可获得的信息，如已公证的帐目表，股票和债券价钱，分析家们的报告等等。在本质上债券和贷款都是承诺在未来支付定期的固定或随指数调整的报酬的一份契约，并且在借款公司运营失败时，贷方和债券持有人都有比股东更优先的恳求权。同时，贷款和债券都含有契约条款〔covenants〕来限制或鼓励公司的各种行为，以保证偿本付息的能够性。24七、违约风险模型可以运用多种不同的模型来评价违约风险。模型并非相互排斥，可以运用一个以上的模型进展贷款定价和限额决策。主要讨论三种模型：定性模型信誉评分模型新模型25定性模型搜集信息搜集到信息的数量取决于潜在的债务风险的大小与信息搜集的本钱。进展决策的关键要素：与借款人相关的信息与市场相关的信息依赖于客观判别，经常称作专家系统26借款人所特有的要素：声誉借款人的声誉包括该信贷恳求人的借贷历史杠杆比率大量的债务，如债券和贷款提高了借款人的利息费用以及其现金流量中用于偿债的比例。相对较低的杠杆比率能够不会严重影响到偿债的能够性收入的不稳定性收入的大幅度变动会提高了借款人在任何资本构造中无法按期偿本付息的能够性抵押品27与市场相关的信息商业周期金融机构在评价借款人违约能够性时，一个很重要的要素是必需思索经济正处于商业周期的哪一阶段经济不景气时，消费的耐用消费品部门的公司，其业绩普通会比消费烟草和食品的非耐用消费品部门的公司差利率程度高利率预示着实行了紧缩的贷币政策。不仅筹资本钱增高、筹资来源减少，而且高利率普通与高信誉风险成正相关。高程度的利率会刺激借款人从事过量的风险活动，也只能鼓励风险较大的顾客前来借款28专家系统的缺乏教材P236专门人员实施的效果很不稳定，客观性随意性和不一致性29信誉评分模型定量模型，经过运用所察看的有关借款人特征的资料来计算其违约概率的分数，或把借款人归入不同的违约风险等级中。作用：以量化方式确定哪些要素对于解释违约风险是重要的分析这些要素的相对重要性；改良违约风险的定价；更好地域分高风险贷款恳求者；更好地来计算出未来预期贷款损失而需的预备金。30主要益处：贷款人不用运用更多的资源就可以较准确地预测出借款人的业绩。平均准确率为85%。使贷款人面临更少的违约和资产冲销。必需确定反映借款人风险的客观目的和财务目的：对消费贷款而言，客观特征包括收入、资产、职业、年龄、职业和居住地对于商业贷款，关键在于现金流信息和财务比率31CreditRatingSystems对一切要素的全面思索以及分析人员的阅历，而不是数学建模。外部评级与内部评级32外部评级Moody’s,Standard&Poor’s,大公信誉评级是公司在相关风险因子根底上，对某个债务人偿付特定债务工具或其他债务才干的看法。评级中，有的关注违约能够性，有的关注预期损失。发行人评级，发行人债项评级33发行人评级对手评级，公司信誉评级和主权评级对债务人债务偿付才干的总体评价发行人债项评级对单个授信工程进展评价，着眼于个别风险，思索抵押、担保等保全手段及授信期限。343536线性概率模型和Logit模型线性概率模型将以往的数据，例如财务比率，放入模型中阐明以前贷款归还的阅历。用来阐明过去偿付贷款表现的各要素的相对重要性，可以用来预测新贷款的还款概率p旧贷款(i)分成两个察看组，即违约的(PDi=1)和没有违约的(PDi=0)。然后，用线性回归将这些察看值与有j个数据的一组缘由变量(Xij)相联络，这些缘由变量反映了第i个借款人的杠杆比率或收益之类的数量信息37βj是我们所估计的第j个变量(杠杆比率)在解释过去归还贷款上的重要性。假设我们将这些估计值βj与某一预期借款人的Xij相乘，就可以求出该借款人的PDi的期望值，这个值可解释为该借款人的违约概率。E(PDi)=(1-pi)=预期违约的概率，pi为归还贷款的概率。38例如，假设有两个要素影响借款人过去的违约行为：杠杆比率〔D/E〕和销售额资产比率〔S/A〕。基于以前的违约阅历，线性能够性模型可以估计成：PDi=0.5〔D/Ei〕+0.1〔S/Ai〕假设一个预期借款者的D/E=03，S/A=2.0。预期违约能够性〔Zi〕估计为：PDi=0.5〔0.3〕+0.1〔2.0〕=0.35致命弱点：预测的违约能够性会落在0—1区间之外。Logit模型那么把预期违约能够性限制在0和1之间，从而抑制了线性能够性模型的弱点F〔Zi〕=1/〔1+e-Zi〕39线性判别式模型Probit与Logit对PD进展预测，而判别式模型那么根据借款人的察看特征值〔Xj〕将他们分入或高或低的潜在违约风险级别E.I.Altman为美国公开买卖制造业公司所做的判别式分析模型。Z是违约风险级别的总的衡量规范，Z是根据借款人不同的财务比率值(Xj)及其重要性权数得出的，重要性权数是由基于判别式分析模型得出的违约、非违约借款人的察看阅历而得到的。Altman的判别式函数如下所示：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5Z的值越高，借款人的违约风险级别越低403.0及以上从财务数据来判断，是安全的，当然，有些因素可能会造成难以预见的问题2.7-3.0从预测破产的角度，可能是安全的，但处于灰色区域中1.8-2.7可能在两年内破产。处于灰色区域，要幸存，必须采取较大变革1.8以下很可能正在走向破产41X1=营运资本/总资产比率X2=保管盈余/总资产比率X3=除息税前盈余/总资产比率X4=净资产市场价值/长期负债的帐面价值比率X5=销售额/总资产比率42假没一潜在的借款公司的金融比率值如下：X1=0.2X2=0X3=-0.20X4=0.10X5=2.0X2等于0和X3为负数阐明该公司在近期的收入为负或发生了损失。同样，X4也阐明借款人的杠杆比率很高，X1=0.2和X5=2.0阐明该公司的流动性是适当的，并且销售也较稳定。Z=1.2(0.2)+1.4(0)+3.3(-0.20)+0.6(0.10)+1.0(2.0)Z=0.24+0-0.66+0.06+2.0Z=1.64根据Altman的信誉评分模型，任何Z的分值低于1.81的公司将被置于高违约风险区43ZETA信誉风险模型〔ZETACreditRiskModel〕是继Z模型后的第二代信誉评分模型，变量由原始模型的五个添加到了7个，顺应范围更宽，对不良借款人的识别精度也大大提高。模型中的7个变量是：资产收益率、收益稳定性目的、债务偿付才干目的、累计盈利才干目的、流动性目的、资本化程度的目的、规模目的。44判别式分析方式存在的问题这一模型只区别借款人行为的两个极端例子：违约与不违约。但是，现实世界中违约情况是多层次的没有理由可以预期判别式函数中的权数是常数忽略了一些在违约和非违约决策中起决议性要素作用的难以量化的要素。例如属于借款人所特有要素的声誉及含蓄的长确借款关系、宏观环境要素中的商业周期等不存在违约商业贷款的集中数据库45新的信誉风险模型利用金融实际和更广泛的金融市场数据,推测贷款和债务工具的违约概率.这是FI正大力研讨的一个领域.信誉风险期限构造方法失败率方法RAROC方法期权模型〔不涉及〕信誉计量模型信誉风险+模型46信誉风险期限构造的推导以市场为根底来评价信誉风险和违约概率的方法之一,就是对一样风险级别借款者的公司债务所包含的风险溢价进展分析.47八、新的信誉风险计量和定价模型481年2年公司债券长期国债收益率期限10%11%15.8%18%上述一样期限的债券,我们可以根据实践市场利率信息来推算出应有的信誉风险溢价和潜在的违约概率.收益之差反映了公司借款者未来不同时间付款的信誉风险.金融机构可以根据现有债务的信誉风险概率,来决议能否向特定信誉风险的借款人提供额外的资金.49例子:一年期债务工具的违约概率假设FI要求一年期公司债券的预期收益率至少等于一年期国债的无风险收益.p为公司债券本息全额归还的概率，1-p是违约的概率.假设违约,FI一无所获.一年期公司债合约承诺收益为1+k,一年期无风险国债收益为1+I有50假设一年期国债和一年期公司债券的市场利率分别为10%和15.8%,那么市场以为债券还款概率为:1.1/1.158=0.95违约概率为0.05在这一例子中,公司债券5%的违约概率使FI将其所要求的风险溢价确定为5.8%(Φ=15.8-10),很显然,当还款概率p下降及违约概率1-p上升,金融机构要求的利差Φ=k-i也会上升.51现实中,即使借款人破产,FI也能获得部分还款.以γ代表贷款违约时可收回的本息所占的比重.有第一项为借款人违约时,金融机构预期将获得的收益.52按前面的假设,i=10%,p=0.95,γ=0.9,那么,风险溢价为0.6%留意上面的式子,γ和p完全可以相互替代.53长期债务工具的违约概率风险经理必需以第一年违约情况为根底估计第二年的违约概率.债券在任何一年的违约概率就是指这一年的边沿违约概率,即第t年的违约概率为1-pt利用边沿违约概率,可计算两年内的累计违约概率54例:某风险经理想知道一种两年期债券的违约概率.第一年边沿违约概率为0.05,第二年边沿违约概率为0.07,那么1-0.95*0.93=0.1165违约概率为11.65%,还款的概率为88.35%下面的问题是:如何算出下一年的边沿违约概率?55首先经过国债收益曲线算出一年远期利率.等式左边是两年期的国债收益,右边是两次投资一年期国债的收益.可求出f1用同样的方法求出公司债未来的预期利率c156即可求出第二年的预期还款概率,其他依此类推5758优点与缺陷:能反映市场情况,以市场预期为根底,但要求有一个流动性的市场.59八、新的信誉风险计量和定价模型RAROC模型RAROC〔risk-adjustedreturnoncapital〕模型由银行家信托公司首创模型的中心思想是它不是衡量一笔贷款的实践或者承诺的年收益率ROA，即净利息收入和费用除以贷款总额，而是贷款管理者使预期利息收入和费用收入同贷款的风险坚持平衡。因此，不是用贷出的资产除以贷款收入，而是用资产〔贷款〕风险的某种丈量去除贷款收入：RAROC=贷款一年的收入/贷款〔资产〕风险或风险资本一笔贷款只需它的RAROC相对于银行资本的基准本钱足够高时才干被同意60当一笔已放贷款的RAROC跌到低于银行的基准RAROC时，贷款管理者必需试图调整贷款的条款使贷款再次变成“有利可图的〞估计RAROC的一个问题是贷款风险的丈量61同样的概念可以运用到这里，只是受利率影响改为受信誉质量〔信誉风险溢价〕影响用公司债券市场的数据去估计这个溢价。规范普尔〔S&P〕对借款人评定了信誉等级〔AAA，AA，A等等〕。因此，我们可以分析在各个特定等级内的债券在过去一年的风险溢价变化。在RAROC等式中的△R等于62△〔Ri-RG〕是i信誉等级公司债券的收益率〔Ri〕和与其继续期相匹配的国库券的收益率〔RG〕的差额在过去一年的变化63假设如今AAA级债券的平均利率程度〔R〕为10%，估计的贷款〔或资本〕风险是：△L=-DL〔△R/1+R〕=-〔2.7〕×〔$1,000,000〕×〔0.011/1.1〕=-$27,000因此，当贷款的面值是一百万美圆时，由于信誉质量的下降而导致的风险量或者说贷款市场价值的变化是2.7万美圆64为了决议这笔贷款能否值得做，要对估计的贷款风险和贷款的收入〔即该金融机构的资金本钱加上贷款费用上的差额〕进展比较。假设估计的〔一年的〕差额加上费用如下：差额=0.2%×$1,000,000=$2,000费用=0.1%×$1,000,000=$1,000$3,000这个贷款的RAROC是：RAROC=贷款一年的收入/贷款风险〔或者资本风险〕=$3,000/$27,000=11.1%65这个计算可以用于向前看(forwardlooking)，将下一年的贷款的预期收入和△L比较；也可以用于向后看(backwardlooking)将过去一年所产生的收入和△L比较。假设11.1%高于银行内部的基准RAROC〔基于银行本身的资金本钱〕，这项贷款会被经过。假设它较低，这笔贷款会立刻被回绝或者借款人会被要求较高的费用以及〔或者〕更高的利率差额，将RAROC提高到可接受的程度66信誉计量模型CreditMetrics1997,摩根及其协作者〔TheBankofAmerican)在VAR价值框架下，对贷款和私募债券等不可买卖资产的风险进展估价。我们前面所学的VAR,是回答以下问题：假设明天对我不利，那么我们可买卖的资产会蒙受多大的损失？Creditmetrics要回答的问题:假设下一年对我不利，我的贷款和贷款资产组合将蒙受多大损失？67贷款不能公开买卖，因此既不能察看到P(贷款的市场价值〕，也不能察看到然而，根据借款的信誉级别信息该信誉级别下一年变化的概率违约贷款的回收率债券市场的利差可以计算出任何一种不可买卖的贷款或债券在假设条件下的P和，并因此而计算出单项贷款和贷款组合的VAR.68一年期信誉等级转换矩阵69年初信用等级年底时的信用评级转换概率（%）AAAAAABBBBBBCCC违约AAA90.818.330.680.060.12000AA0.790.657.790.640.060.140.020A0.092.2791.055.520.740.260.010.06BBB0.020.335.9586.935.301.170.120.18BB0.030.140.677.7380.538.8411.06B00.110.240.436.4883.464.075.2CCC0.2200.221.32.3811.2464.8619.79贷款的价值由信誉等级〔信誉价差〕决议。由期初的信誉等级得到贷款的初始价值。期末，不同信誉等级下贷款市值情况(包括第一年息票额)70一年结束时信用等级市值金额(百万美元)AAA109.37AA109.19A108.66BBB107.55BB102.02B98.1CCC83.64违约51.1371信誉评级信誉价差优先权信誉转移概率残值回收率债券现值信誉风险估计Creditmetrics的总体框架72根据历史资料得到，期初信誉级别为AAA的债券，1年后的信誉等级的概率如下AAAAAA，90.81％AA，8.33％A，0.68％BBB，0.06％BB，0.12％CCC，0D，0步骤1估计信誉转移矩阵73AAAA，0.09％AA，2.27％A，91.05％BBB，5.52％BB，0.74％CCC，0.01％D，0.06％留意：A级别债券有0.06％的概率在下一年度转移到D级，即A级债券仍有违约的能够。步骤1估计信誉转移矩阵以上给出了AAA和A级债券的转移概率，同样可以得到其他级别，如AA、BBB、C等信誉级别的转移概率。将债券一切级别的转移概率列表，就构成了所谓的“信誉转移矩阵〞。74步骤1估计信誉转移矩阵75级别AAAAAABBBBBBCCC违约AAA90.818.330.680.060.12000AA0.7090.657.790.640.060.140.020A0.092.2791.055.520.740.260.010.06BBB0.020.335.9586.935.361.170.120.18BB0.030.140.677.7380.538.841.001.06B00.110.240.436.4883.464.075.20CCC0.2200.221.302.3811.2464.8619.79步骤1估计信誉转移矩阵由于A～CCC债券有违约的能够，故需求思索违约时，坏账〔残值〕回收率。企业破产清算顺序直接关系回收率的大小。有担保债高于无担保债优先高于次级，次级高于初级债券契约：次级一切在其之后的债券76步骤2估计违约回收率77债券级别回收率(％面值)标准差(％)优先担保债券53.8026.86优先无担保债券51.1325.45优先次级债券38.5223.81次级债券32.7420.18初级次级债券17.0910.90例：BBB级债券在下一年违约概率为0.18％,假设它是优先无担保债券，那么其一旦违约，面值100元可回收51.13元。步骤2估计违约回收率由于债券信誉级别上升〔下降〕到新的级别，因此，需求估计每个级别下的市值。估计市值采取的方法是贴现法利用市场数据得到，不同级别债券的利率期限构造〔Term-structure〕78步骤3债券估值79级别1年(%)2年(%)3年(%)4年(%)AAA3.604.174.735.12AA3.654.224.785.17A3.724.324.935.32BBB4.104.675.255.63BB5.556.026.787.27B6.057.028.038.52CCC15.0515.0214.0313.52步骤3债券估值假设BBB级债券的面值100元，票面利率为6％。假设第1年末，该债券信誉等级由BBB升至A级，那么债券在第1年末的市值可以根据上表得到80以上计算的是BBB债券转移到A级后的市值。假设该债券转移到其它信誉等级，可以同理类推计算其它市值！步骤3债券估值81年末债券级别

市值（元）AAA109.37AA109.19A108.66BBB107.55BB102.02B98.01CCC83.64违约51.13步骤3债券估值82BBB债券的价值分布，例如假设转移到AAA，那么价值为109.37，概率为0.02，其他情况可以类似地计算出。年末债券级别

市值（元）转移概率(%)AAA109.370.02AA109.190.33A108.665.95BBB107.5586.93BB102.025.36B98.101.17CCC83.640.12违约51.130.18步骤3债券估值由债券价值的分布，容易得到其价值的均值和方差83由此就可以采用解析法计算得到VaR。但是由于债券组合并非正态分布，用这种方法计算存在比较大的误差。步骤4计算信誉风险由债券市值的概率分布可知市值大于98.10美圆的概率为98.53％市值大于83.64美圆的概率为99.7％84债券级别