一、信用风险度量方法与模型
１．传统的信用风险评价方法
（１）要素分析法。
要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。
常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。
根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。
还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。
无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。
（２）特征分析法。
特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。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若干因素，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。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。
（３）财务比率分析法。
信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。
财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。
杜邦财务分析体系是由美国杜邦公司创立的，它以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果，通过对某项综合性较强的财务比率的逐层分解，将相关财务指标联系起来，形成一个综合体系，以便清楚地反映各项财务指标的相互关系。
沃尔比重评分法是由财务综合评价领域的著名先驱者之一亚历山大·沃尔创立的，他把若干个财务比率用线性关系结合起来，以此评价企业的信用水平。他选择了七种财务比率，即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定各自的分数比重，通过与标准比率（行业平均比率）进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。
２．多变量信用风险判别模型
多变量信用风险判别模型是以财务会计信息为基础，以特征财务比率为解释变量，运用数量统计方法建模。多变量信用风险判别模型主要包括以下几种：
（１）多元线性判定模型（Ｚ－Ｓｃｏｒｅ模型）。
其是财务失败预警模型，最早是由Ａｌｔｍａｎ（１９６８）开始研究的。该模型通过五个变量（五种财务比率）将反映企业偿债能力的指标、获利能力指标和营运能力指标有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。一般地，Ｚ值越低，企业越有可能发生破产。
具体模型为：
Ｚ＝Ｖ１Ｘ１＋Ｖ２Ｘ２＋…＋ＶｎＸｎ
其中，Ｖ１、Ｖ２…Ｖｎ是权数，Ｘ１、Ｘ２…Ｘｎ是各种财务比率。根据Ｚ值的大小，可将企业分为“破产”或“非破产”两类。在实际运用时，需要将企业样本分为预测样本和
测试样本，先根据预测样本构建多元线性判定模型，确定判别Ｚ值（Ｚ值的大小可以作为判定企业财务状况的综合标准），然后将测试样本的数据代入判别方程，得出企业的Ｚ值，并根据判别标准进行判定。此方法还可以用于债券评级、投资决策、银行对贷款申请的评估及子公司业绩考核等。
（２）多元逻辑模型（Ｌｏｇｉｔ模型）。
其采用一系列财务比率变量来预测公司破产或违约的概率，然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险警界线，以此对分析对象进行风险定位和决策。
Ｌｏｇｉｔ模型建立在累计概率函数的基础上，不需要自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的条件。Ｌｏｇｉｔ模型判别方法先根据多元线性判定模型确定企业破产的Ｚ值，然后推导出企业破产的条件概率。其判别规则是：如果概率大于０．５，表明企业破产的概率比较大；如果概率低于０．５，可以判定企业为财务正常。
（３）多元概率比回归模型（Ｐｒｏｂｉｔ回归模型）。
其假定企业破产的概率为ｐ，并假设企业样本服从标准正态分布，其概率函数的ｐ分位数可以用财务指标线性解释。其计算方法是先确定企业样本的极大似然函数，通过求似然函数的极大值得到参数ａ、ｂ，然后利用公式，求出企业破产的概率；其判别规则与Ｌｏｇｉｔ模型判别规则相同。
（４）联合预测模型。
联合预测模型是运用企业模型来模拟企业的运作过程，动态地描述财务正常企业和财务困境企业的特征，然后根据不同特征和判别规则，对企业样本进行分类。这一模型运作的关键是准确模拟企业的运作过程，因此，它要求有一个基本的理论框架，通过这一框架来有效模拟企业的运作过程，从而能够有效反映和识别不同企业的行为特征、财务特征，并据此区分企业样本。
３．现代金融工程模型
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管理和防范，新一代金融工程专家利用工程化的思维和数学建模技术，在传统信用风险度量的基础上提出了一系列成功的信用风险量化模型。
（１）神经网络分析法。
神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。
神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，无须分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。
该方法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。
（２）衍生工具信用风险的度量方法。
２０世纪８０年代以来，作为一种有效的避险工具，衍生工具因其在金融、投资、套期保值和利率行为中的巨大作用而获得了飞速发展。然而，这些旨在规避市场风险应运而生的衍生工具又蕴藏着新的信用风险。
研究者相继提出许多方法来度量衍生工具的信用风险，最具代表性的有下列三种：
一是风险敞口等值法，这种方法是以估测信用风险敞口价值为目标，考虑了衍生工具的内在价值和时间价值，并以特殊方法处理的风险系数建立了一系列ＲＥＥ计算模型。
二是模拟法，这种计算机集约型的统计方法采用蒙特卡罗模拟过程，模拟影响衍生工具价值的关键随机变量的可能路径和交易过程中各时间点或到期时的衍生工具价值，最终经过反复计算得出一个均值。
三是敏感度分析法，就是利用这些比较值通过方案分析或应用风险系数来估测衍生工具价值。
（３）集中风险的评估系统。
前述方法绝大多数是度量单项贷款或投资项目的信用风险，而很少注重信用集中风险的评估。信用集中风险是所有单一项目信用风险的总和。金融机构和投资者采用贷款组合、投资组合来达到分散和化解风险的目的。
１９９７年，ＪＰ摩根推出的“信用计量法”和瑞士信贷金融产品的“信用风险法”，均可以用来评估信用风险敞口亏损分布以及计算用以弥补风险所需的资本。“信用计量法”是以风险值为核心的动态量化风险管理系统，它集计算机技术、计量经济学、统计学和管理工程系统知识于一体，从证券组合、贷款组合的角度，全方位衡量信用风险。该方法应用的范围比较广，诸如证券、贷款、信用证、贷款承诺、衍生工具、应收账款等领域的信用风险都可用此方法进行估测。
“信用风险法”是在信用评级框架下，计算每一级别或分数下的平均违约率及违约波动，并将这些因素与风险敞口综合考虑，从而算出亏损分布与所需资本预测数。
二、分析与评价
１．传统信用风险评价方法的分析与评价
传统的信用评价方法必须根据经济环境和风险因素的变化不断调整自己分析和调查的重点，才能做出准确的决策。虽然其有成熟的经验可资借鉴，但在实际估测某个企业的信用风险时，必须重新设定工作程序，而且企业信用调查与评价工作必须通过自己的实践来积累经验。
一般认为，传统的信用评价方法突出的问题是：风险因素的评价是定性的，主观性的分析有时不令人信服。比如“沃尔比重评分法”在理论上存在一定的缺陷：至今未能证明为什么要选择这７个指标，而不是更多或更少些，或者选择别的财务比率，以及未能证明每个指标所占比重的合理性。从技术上看，当某一个指标严重异常时，“沃尔比重评分法”会对总评分值产生不合逻辑的重大影响。尽管沃尔的方法在理论上还有待证明，在技术上也不完善，但它还是在实践中被应用。
２．多变量信用风险判别模型的分析与评价
多变量信用风险判别模型几种模型的优缺点主要体现在以下几个方面：
（１）Ｚ－Ｓｃｏｒｅ模型具有较高的判别精度，但存在着几处不足：一是该模型要求的工作量比较大。二是在前一年的预测中，Ｚ－Ｓｃｏｒｅ模型的预测精度比较高，但在前两年、前三年的预测中，其预测精度都大幅下降，甚至低于一元判别模型。三是Ｚ－Ｓｃｏ
ｒｅ模型有一个很严格的假设，即假定自变量是呈正态分布的，两组样本要求等协方差，而现实中的样本数据往往并不能满足这一要求。
（２）Ｌｏｇｉｔ模型的最大优点是，不需要严格的假设条件，克服了线性方程受统计假设约束的局限性，具有了更广泛的适用范围。目前这种模型的使用较为普遍，但其计算过程比较复杂，而且在计算过程中有很多的近似处理，这不可避免地会影响到预测精度。
（３）Ｐｒｏｂｉｔ模型和Ｌｏｇｉｔ模型的思路很相似，都采用极大化似然函数，但在具体的计算方法和假设前提上又有一定的差异，主要体现在三个方面：一是假设前提不同，Ｌｏｇｉｔ不需要严格的假设条件，而Ｐｒｏｂｉｔ则假设企业样本服从标准正态分布，其概率函数的ｐ分位数可以用财务指标线性解释。二是参数ａ、ｂ的求解方法不同，Ｌｏｇｉｔ采用线性回归方法求解，而Ｐｒｏｂｉｔ采用极大似然函数求极值的方法求解。三是求破产概率的方法不同，Ｌｏｇｉｔ采用取对数方法，而Ｐｒｏｂｉｔ采用积分的方法。
（４）与其他多变量信用风险判别模型相比，联合预测模型克服了其他模型只运用财务指标的片面性，能够动态模拟和反映企业的综合情况，但其仍存在着操作性较差的缺陷。
３．现代金融工程模型的分析与评价
现代金融工程模型的几种信用风险度量模型的优缺点主要是：
（１）神经网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能力。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。神经网络法的最大缺点是其工作的随机性较强。因为要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此，使该模型的应用受到了限制。Ａｌｔｍａｎ（１９９５）在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论认为，神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用，并没有实质性的优于线性判别模型。
（２）衍生工具信用风险模型的优点是具有较强的严谨性，该模型力图以数量化的、严谨的逻辑识别信用风险。从缺点和不足来看，衍生工具信用风险模型的严密的前提假设（当一个变量发生改变，则原有的结论需要全部推翻重新进行论证）限制了它的使用范围。而且从大量的实证研究结果来看，衍生工具信用风险模型没有得到足够的支持。例如Ｄｕｆｆｉｅ（１９９９）发现简约模型无法解释观测到的不同信用等级横截面之间的信用差期限结构。
衍生工具信用风险模型虽然是最新的科学化方法，但其要发挥作用，还必须与金融风险管理的理念和主观判断结合起来。
（３）集中风险评估系统的目的是综合反映评价对象的风险，更接近于风险分析的本源目的，但过多的变量因素又使其陷入浩繁的考察与计量之中，过于繁密的信息造成“噪音”过大，这又使结论容易发生偏离。
三、发展趋势与我国的现状
１．信用风险度量方法与模型的发展趋势
从目前国际金融与财务学界的主流观点来看，信用风险度量方法与模型的未来发展趋势主要包括以下几个：
（１）对信用风险的度量从过去的定性分析转化为定量分析。
（２）从指标化形式向模型化形式的转化，或二者的结合。
（３）信用风险度量模型涵盖的因素和条件越来越全面：从对单个角度的分析向组合角度进行分析、从账面价值转向市场价值、变量从离散向连续扩展、从单个对象的微观特征扩散到经济环境、从单一的风险度量模式向多样化的和个性化的风险度量模式转化。
（４）在理论上，信用风险度量方法与模型开始大量运用现代金融理论的最新研究成果，比如期权定价理论、资本资产定价理论、资产组合理论等，并且汲取相关领域的最新研究成果，比如经济计量学方法、保险精算方法、最优化理论、仿真技术等。
（５）信用风险度量方法与模型越来越需要现代计算机的大容量信息处理技术和网络化技术。
２．信用风险度量方法与模型在我国的现状
从信用风险度量方法和模型的改进方向上看，这一领域的研究和应用已从传统的主观判断分析法发展到以多变量判别模型，再到现代金融工程下的动态计量分析方法，已经向科学的纵深发展。而目前我国信用风险的分析主要是以单一投资项目、贷款和证券为主，衍生工具、表外资产的信用风险以及信用集中风险的评估尚属空白。更没有集多种技术于一体的动态量化的信用风险管理技术。
随着我国经济体制改革的深入、市场机制的建立与完善以及资本市场、银行业的迅速发展，现行的信用风险评估体制与方法已不能满足经济改革与发展的需要。因此，我国在信用风险度量方法的发展上，应博采众长、引入科学方法来确定有效指标，并建立准确的定量模型来解决信用评估问题。
公司信贷信用风险度量与管理分析 摘要：近年来，随着社会经济的快速发展，企业为了更好更快的发展，普遍借助于向商业银行申请贷款来满足发展需求，同时，公司贷款业务的增长也是商业银行利润的主要增长点之一。但是，由于公司风险度量难以准确、银行内部风险管理不当，导致商业银行利润受资产减值拨备冲击较大，导致利润增长减速。本文从外部定性分析、模型定量分析、财务报表分析等角度分析商业银行应该如何有效度量和管理公司信贷，并提出了几点公司信贷信用风险的分散和规避措施，以促进商业银行公司信贷业务的发展。 关键词：公司信贷；信用风险度量；信用风险管理；风险的分散与规避 信贷业务的互利是商业银行和客户博弈的最佳结果。对商业银行来说，在审核贷款公司的贷款资料之前，需要准确把握贷款公司的内外部信息(公司业务竞争力、财务报表信息等)、道德、信用状况(是否存在违约现象)等；同时，商业银行还需要建立完善的风险预警机制，当放款后，信贷风险逐步增高时，就要及时做好对信用风险的分散与规避工作，减少银行的损失。本文提倡在掌握贷款公司数据信息、信用度等信息的基础上，做好对借款主体公司的风险度量，以更好地规避信用风险。可从外部定性分析、模型定量分析、财务报表分析三个角度分析研究信用风险。 一、外部定性分析的信用风险的度量 对于公司信贷外部定性分析的信用风险的度量主要是在审核信贷申请之前的阶段进行，该阶段的主要工作是：收集、掌握该行业以及公司信息，通过行业及公司整体概况的分析，完成对贷款公司的初步审查。为此，商业银行应该通过调查了解需要贷款公司涉及的宏观经济发展、行业发展状况以及公司的经营模式和管理水平，以此来预计作为借款主体公司在未来的还款能力。(一)宏观经济发展。宏观经济发展主要是指目前社会经济发展状态(经济上行或经济下行)、经济政策(货币政策和财政政策)、社会失业率以及通货膨胀状况和经济发展速度。因为宏观经济发展直接关系着商业银行的资产质量的风险暴露程度。宏观经济的发展状况对贷款资金的需求以及商业银行的贷款投放具有重要的参考性。(二)行业发展状况。基于宏观经济的发展下，再进一步定性分析作为借款主体的公司所在
2007年第2期 科技管理研究Science and Technol ogyM anage ment Research 2007No 12 收稿日期:2006-04-05,修回时期:2006-05-29基金项目:国家自然科学基金资助项目(70371029) 文章编号:1000-7695(2007)02-0126-03 现代信用风险管理度量模型比较 熊志斌,李荣钧 (华南理工大学工商管理学院,广东广州 510640) 摘要:对目前国外主流的信用风险管理度量方法进行了评述,比较了各方法的原理及各自的优缺点,分析了这些方法在目前我国信用风险管理条件下的适用情况,指出基于人工智能技术的信用风险模型在我国信用风险管理中应该引起更多的重视。 关键词:信用风险;随机波动模型;统计计量模型;人工智能中图分类号:F832146 文献标识码:A 信用风险是金融市场中最古老的也是最重要的金融风险形式之一,同时也是巴塞尔资本协议中所提到的银行及金融机构所面临的三大风险之一。银行和金融机构的信用风险是指由于借款人或市场交易对手的违约而导致的损失的可能性。更一般地,信用风险还包括由于借款人信用评级的降低导致其债务市场价值的下降而引起的损失的可能性(王春峰,2001)。正因如此,对信用风险的分析度量也就成了银行和金融机构关注的重点。 20世纪90年代以来,金融机构资产状况日益多样化,尤其是近年来信用衍生产品突飞猛进的发展,使得信用风险的管理更加复杂和困难,传统的信用评估方法(比如专家判断法(5C 法)等)已不能满足人们的需要。银行和金融机构迫切需要更有效的计量工具来帮助和支持其进行复杂的信用风险管理(Caouette J 1B 等,1998)。因此用于信用风险度量的新方法开始不断涌现,国外发达国家的信用风险度量与管理的方法已经由定性为主转向定量为主,而且越来越注重建立技术性很强的数学模型。就定量模型而言,虽然可以有许多不同的分类方法,但基本上是按研究方法分为以下三类:基于Metr on 期权理论的随机波动模型,基于统计分析方法的信用风险模型以及基于人工智能技术的信用风险模型。目前我国金融市场仍处在新兴发展阶段,使用的信用风险管理计量工具仍以传统的比例分析为主。与国外相比,定量研究部分还远不充分。因此,比较和分析国外主流信用风险管理模型,对我国银行和金融机构的信用风险管理有着重要的现实意义。 1 基于Metr on 期权理论的随机波动模型 这类模型需要考虑公司的资产价值,是一种建立起包括利率和公司特征变量在内的动态变化的模型。最初由Mert on (1974)提出,他假设一简单的公司资本结构,公司仅发行一种零息债券,当公司资产价值低于债券面值时,公司将发生违约。通过设定违约临界点,计算公司资产价值低于该临界点的概率,以此作为公司的违约概率。临界 点是与公司债务相关的外生变量,而公司市场价值的波动是以随机微分方程来描述的。此类信用风险模型可分为两种:一种是结构化模型,该模型直接对资产价值的动态过程、资产结构、债务结构进行假设,并计算出公司的违约概率,公司债务实际上被看成公司资产的期权;另一种是简约模型,在该模型中,违约不再是由公司资产的价值决定的内生事件,也不以公司资产价值的变化为条件,而是外生的不可预知事件。在该模型中,违约服从某种随机过程,违约概率是由某种强度决定的。K MV 模型是结构化模型的典型,而Credit R isk +模型则是简约模型的代表。 K MV 模型:是由K MV 公司开发的一种违约预测模型。 模型出发点就是:若公司的资产价值低于负债价值,则公司将会违约。同时认为违约过程是一个内生的过程,即违约概率是公司资本结构、资产回报波动性和当前资产价值的函数,该模型通过计算出违约距离DD (distance -t o -de 2 fault )和历史的违约概率来算出预期违约概率E DF (expec 2ted default frequency )。该模型的优点在于:1)它提出了预 期违约率E DF 的概念,E DF 可以被看作是对违约风险的“基数评级”,相对于评级机构传统的“序数评级”(如 AAA 、BB 、CCC 等),它显得更直观、更准确。2)它通过 上市公司的股票价格来推出公司预期违约率,而股票价格是随时变化的,因此这是一种动态模型。其缺点在于:1)认为公司资本结构一旦确定就不再变化,这往往与事实不符。公司在信贷周期内由于再融资、分红等会导致资本结构的变化,从这一角度来讲,它又是一种静态模型。2)假定利率不发生变化。实际上,利率会随时间变化而变化,这限制了该模型在贷款期较长的贷款或利率敏感型的信用工具上的运用。3)其理论E DF 值是建立在资产收益正态分布假设基础上的,否则无法求出E DF 值。 Credit R isk +模型:是瑞士第一信贷波士顿银行开发的 一种违约模型,其思想来源于保险精算学。即损失取决于灾害发生的概率和灾害发生时造成的损失大小。该方法只
信用风险管理技术手段的演变 信用风险管理是指银行通过风险的识别、计量、评价、控制及风险处理等方法，预防、规避、分散或转移经营中的信用风险，从而降低或避免资产损失，保证银行经营安全效用最大化的一系列措施及方法的总和。 一、传统的信用风险管理方法 1、专家方法 它是由一些富有经验的专家凭借自己的专业技能和主观判断，对贷款企业的一些关键因素权衡以后，评估其信用风险，做出相应的信贷决策。其中最常见的就是5C分析法，主要从借款人的道德品质(Character)、还款能力(Capacity) ,资本实力(Capital),担保(Collateral)和经营环境条件(Condition)五个方面定性分析以判别借款人的还款意愿和还款能力，从而作为银行发生信贷、信贷监测和信用政策调整的依据。 2、贷款评级法 贷款评级法实际上就是对资产及资产组合的信用状况进行评价，并针对不同级别的贷款提取不同的损失准备。典型的是美国的贷款五类分级方法即把贷款分为五级:正常、关注、次级、可疑、损失。在实际应用中，为了更加精确地考察贷款的风险性大小，通常又将这五个等级细分为9级或10级，与对债券的评级具有一定的对应关系。目前我国对贷款正在实行的是5级分类制度。 3、信用评分模型 信用评分模型或评分系统是将反映借款人经济状况或影响借款人信用状况的若干指标(借款企业的财务比率、资产负债结构等)赋予一定权重，通过某些特定方法得到能够反映信用状况的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并对贷款定价。
二、新资本协议内部评级体系与现代信用风脸度量管理模型 随着资本市场的迅速发展、融资的非中介化、证券化趋势以及金融创新工具的大量涌现，信用风险的复杂性也日益显著。人们认为以财务比率为基础的统计分析方法不能反映借款人和证券发行人的资产在资本市场上快速变化的动态价值；同时金融全球化、证券化、衍生化使得企业的融资渠道越来越多，银行竞争越来越激烈，贷款利差缩小，鉴于此，一系列信用风险度量的新方法相继提出。新巴塞尔资本协议提出了内部评级法。国际大银行纷纷创建自己的信用风险评估系统，开发了一系列信用风险度量模型，完成了由传统信用分析向现代信用风险管理方法上的飞跃。比较有代表性的有：CreditMetrics (由JPMorgan于1997 年给出), KMV (由KMV公司于1993 年给出),CreditRisk+(由Credit Suisse First Boston)于1997 年给出。 三、信用风险的转移技术 正是由于信用悖论的存在，金融市场上出现了信用衍生工具。信用衍生工具指参与交易的双方签订一种金融合约，允许将信用风险从其他风险中分离出来，从交易的一方转移至另一方。信用衍生工具通过表外持有合成信用头寸或以索取权的形式对冲表内风险，将信用风险从其他风险中剥离出来并转移给交易对手，形成了风险的对冲转移机制，可以同时实现风险集中度下降和维持好客户关系两大原本冲突的目标以有效解决“信用悖论”问题。 由于信用衍生产工可以在不变动其资产负债表资产的情况下，将信用风险从市场风险中分离出来，进行单独有效的管理，极大地增强了信用风险管理的灵活性，其发展速度非常快，如图1.2所示。信用衍生产工的种类很多，主要有总收益互换(Total Return Swaps)、和信用违约产品(Credit Default Swaps)、信用利差产品(Credit Spread Products)及信用联结票据(Credit-Linked Notes)等。
一、信用风险度量方法与模型 １．传统的信用风险评价方法 （１）要素分析法。 要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。 常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。 根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。 还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。 无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。 （２）特征分析法。 特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。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若干因素，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。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。 （３）财务比率分析法。 信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。 财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。 杜邦财务分析体系是由美国杜邦公司创立的，它以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果，通过对某项综合性较强的财务比率的逐层分解，将相关财务指标联系起来，形成一个综合体系，以便清楚地反映各项财务指标的相互关系。 沃尔比重评分法是由财务综合评价领域的著名先驱者之一亚历山大·沃尔创立的，他把若干个财务比率用线性关系结合起来，以此评价企业的信用水平。他选择了七种财务比率，即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定各自的分数比重，通过与标准比率（行业平均比率）进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。 ２．多变量信用风险判别模型 多变量信用风险判别模型是以财务会计信息为基础，以特征财务比率为解释变量，运用数量统计方法建模。多变量信用风险判别模型主要
债券信用风险计量课后测验100分 一、单项选择题 1. 单变量分析中样本数据识别异常点时，将变量按从小到大的顺 序进行排序，确定异常值的位置，将（）值规为异常值。 A. 小于2%分位数和大于99%分位数 B. 小于2%分位数和大于98%分位数 C. 小于1%分位数和大于99%分位数 D. 小于1%分位数和大于98%分位数 描述：样本异常点识别 您的答案：C 题目分数：10 此题得分：10.0 2. LOESS回归，是一种局部拟合，当选择点x进行拟合时，x临近 点的权重是根据它与点x的来确定的，即距离点x越近，权重越 （）。 A. 高 B. 低 C. 与权重无关 D. 不能确定 描述：变量平滑处理方法 您的答案：A 题目分数：10 此题得分：10.0 3. ROC曲线描述了在一定累计好客户比例下的累计坏客户比例，模 型的区分能力越强，ROC曲线越往（）靠近。 A. 左下角 B. 左上角 C. 右上角 D. 右下角 描述：统计模型开发阶段验证-区分能力验证 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 二、多项选择题 4. 影子评级模型的基本组成要件主要有（）。 A. 统计模型
B. 专家经验调整 C. 公司治理架构和政府支持因素调整 D. 评级推翻 描述：影子评级模型 您的答案：B,C,D,A 题目分数：10 此题得分：10.0 5. 在构建多变量回归模型之前，应对每个单变量分别进行分析， 以决定哪些变量是可以进入下一阶段多变量分析的。其中检验区分能力分析的统计量有（）。 A. AR统计量 B. K-S统计量 C. Somers'd统计量 D. Phi系数 描述：单变量分析-区分能力分析 您的答案：B,C,A 题目分数：10 此题得分：10.0 6. 单变量分析包括（）。 A. 缺失值和异常值处理 B. 变量转换 C. 区分能力分析 D. Logistic回归 描述：单变量分析-变量转换 您的答案：C,B,A 题目分数：10 此题得分：10.0 三、判断题 7. 债券评级模型一般会分为两个维度，发债主体评级模型和债项 评级模型。（） 描述：P22，债券信用风险模型 您的答案：正确 题目分数：10 此题得分：10.0 8. AUC系数表示ROC曲线下方的面积。AUC系数越高，模型的风险 区分能力越强。（） 描述：统计模型开发阶段验证-区分能力验证
商业银行信用风险的经济资本计量方法 长期以来，信用风险管理技术一直落后于市场风险，这主要因为：首先，信用风险比市场风险复杂得多；第二，许多信用风险模型起源于市场风险领域研究，例如C-VaR技术；第三，许多银行自认为了解信用风险，而把更多资源都投到了市场风险领域。但历史经验表明，信用风险控制不好，最有可能导致银行破产。本文基于国内外银行的实践，着重讨论针对信用风险的经济资本计量方法、技术和经验，这将对国内银行目前正在推行但却不够扎实的经济资本管理提供一些 有益的参考。 一、基本状况 为信用风险而配臵的经济资本，应该基于信用损失的概率密度函数。对“信用损失”的准确定义，各银行之间存在差异。但从某种意义上说，高风险的资产组合说明概率密度函数有相对长的厚尾，即存在较大的可能性损失会高于预期损失。经济资本分配要达到的目标是非预期损失耗尽经济资本的概率(即破产概率)低于目标水平。在操作过程中，目标破产概率的选取往往与银行本身的信用评级一致。例如，银行理想的信用评级是AA，那么非预期损失超过其经济资本的概率就等于AA级公司债券一年期违约率，约为O.03％。 配臵经济资本的关键在于确定预期损失和非预期损失。配臵体系通常假设准备金涵盖预期损失，而账面资本涵盖非预期损失。在此框架下，如果风险敞口所要求的经济资本超过了实际可用资本，银行就
面临资本不足。贷款损失准备金一般分为专项准备金和一般准备金。专项准备金是按照贷款预期损失，对贷款账面价值的调整，专项准备金不能吸收非预期损失，不作为权益或经济资本的一种形式。一般准备金可用来吸收非预期损失，因此可以作为经济资本的供给。 大多数银行分配经济资本不仅抵御整个资产组合损失，而且抵御专门活动的损失。理论上讲，分配给一项交易的经济资本应该被度量为考虑这项活动和银行其他活动分散化效应后，这项活动对整个资产组合经济资本要求的贡献。在实际操作中，边际贡献为整个资产组合分配的经济资本减去排除这项业务以后资产组合分配的经济资本。 国外银行经济资本配臵体系的另一特征是，相互独立的前提下对不同类别的风险分配经济资本。也就是说，对每种风险分别估计概率密度函数，银行总经济资本分配是对每种风险资本分配的加总，通常不考虑各种不同风险之间的相关度问题。 二、总体模式 经济资本计量的方法论和操作线路集中地反映在风险计量的总体模式上。根据巴塞尔委员会的调查，国际先进银行在对信用风险进行经济资本计量时，通常分为两种模式——集合模式(Aggregative Models)和结构模式(Structural Models)。 1．集合模式 集合模式是采用自上而下的方法使用聚类分析(peer analysis)或历史现金流分析(historical cash flow analysis)推断出业务或产品类别的总风险。
信用风险的度量
信用风险的度量 信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。 对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。 方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。 定义 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； 更为一般地讲，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。 狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险; 广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险. 信贷风险的风险因素(一) 信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。
外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变动以及自然灾害等不可抗拒因素。 内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。4 借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性； 宏观经济发展状况的不稳定性； 自然社会经济生活中可变事件的不确定性； 经济变量的不规则变动。 其他：社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等 信贷风险的风险因素(二) 信用风险的识别 单一法人客户的信用风险识别 集团法人客户的信用风险识别 个人客户的信用风险识别 贷款组合的信用风险识别 单一法人客户的信用风险识别
基本信息分析 财务分析 非财务因素分析 管理层风险分析 行业风险分析 生产经营风险分析 担保分析 保证、抵押、（动产）质押、留置和定金集团法人客户的信用风险识别 整体状况分析 信用风险特征分析 个人客户的信用风险识别 基本信息分析 个人信贷产品风险分析 个人住宅抵押贷款 个人零售贷款 循环零售贷款（我国尚无此业务） 贷款组合的信用风险识别 组合类单笔贷款的相关性 正相关——集中于特定行业、业务 系统性风险 负相关：风险分散化
试题 一、单项选择题 1. 境内证券公司在开展场外股权衍生品业务的时候，所签署的协议为（）。 A. NAFMII B. SAC C. ISDA D. GMRA E. 衍生品协议 描述：交易对手信用风险 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 2. 风险管理的主要流程不包括（）。 A. 风险识别 B. 风险计量 C. 风险提示 D. 风险控制 E. 风险报告 描述：金融市场和风险管理-风险管理流程 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：0.0 二、多项选择题 3. 证券公司在日常的业务开展过程中，会遇到哪些类风险（） A. 市场风险 B. 信用风险 C. 操作风险 D. 流动性风险 描述：金融市场和风险管理-风险类型 您的答案：A,D,B,C 题目分数：10 此题得分：10.0 4. 在信用风险计量过程中，期望损失涉及到的风险因子包括（）。 A. 违约率(PD) B. 违约损失率(LGD)
C. 久期(D) D. 经济资本（EC） E. 违约风险暴露(EAD) 描述：信用风险度量 您的答案：A,B,E 题目分数：10 此题得分：10.0 5. 国内金融机构在信用风险管理过程中遇到的问题有（）。 A. 违约事件少，缺乏相应的处置经验 B. 法律不完善，对违约，破产过程中非违约方的保护不明确 C. 由于复杂的担保关系，交易对手资质难以确认 D. 国内交易对手协议的内容需要进一步标准化 E. 交易对手账户内的资金无法做到隔离 描述：信用风险管理展望 您的答案：E,A,D,B,C 题目分数：10 此题得分：10.0 6. 信用风险的主要分类有（）。 A. 交易对手信用风险 B. 贷款信用风险 C. 发行人信用风险 D. 法律风险 E. 声誉风险 描述：信用风险概述 您的答案：B,A 题目分数：10 此题得分：10.0 7. 衍生产品违约风险敞口包括（）。 A. 期望风险敞口(Expected Exposure) B. 期望正风险敞口(Expected Positive Exposure) C. 期望负风险敞口(Expected Negative Exposure) D. 最大可能风险敞口(Maximum Likely Exposure) E. 未来可能风险敞口(Potential Future Exposure) 描述：信用风险度量 您的答案：B,A,E,D 题目分数：10 此题得分：10.0 8. 发行人信用风险缓释方法包括如下哪些（）。
现代信用风险度量模型与商业银行信用风险管 理 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
现代信用风险度量模型与我国商业银行信用风险管理 中国财政金融政策研究中心龚明华 内容摘要: 本文在对商业银行信用风险度量的主要模型进行比较研究的基础上，分析发展中国家商业银行信用风险管理的特点，研究我国分阶段运用现代信用风险度量模型实施信用风险管理的现实选择以及设立征信和信用评级体系的具体措施。 关健词:商业银行；信用风险度量模型；信用风险管理 一、金融全球化中我国商业银行实施信用风险管理的必要性 商业银行在经营活动过程中，主要面临着信用风险、国家及转移风险、市场风险、利率风险、流动性风险和操作风险等风险。其中，信用风险无疑是最重要的风险。信用风险可定义为银行的借款人或交易对象不能按事先达成的协议履行义务的潜在可能性。信用风险管理的目标是通过将信用风险限制在可以接受的范围内而获得最高的风险调整收益。 随着我国资金融体制改革步伐的加快和金融业开放程度的提高,国内银行业面临着参与国际竞争的严峻挑战。在金融全球化的新形式下，我国商业银行必须借鉴国际上先进的信用风险管理经验，强化信用风险管理，开发适用的信用风险管理模型，适应《巴塞尔协议》新框架的需要。2001年1月16日，巴塞尔银行监管委员会公布了新协议的征求意见稿，在保留银行资产外部评级方式的同时，鼓励大银行建立内部评级体系和开发风险度量模型。新协议通过将最低资本要求、监管当局的监督检查和信息披露有机结合在一起，代表了银行监管的先进理念和“国际活跃银行”日益完善的风险管理最佳实践经验。显然，在金融业日益全球化的新形势下，加强我国商业银行的内部评级体系和风险度量模型的研究，缩小与国外同行的差距，已成为刻不容缓的工作。
现代信用风险度量模型比较 信用风险，亦称违约风险，是指因交易一方不能履行或不能全部履行合约责任而造成交易对手遭受损失的可能性。一般来讲，信用风险的基本要素包括违约概率、违约损失率。这些风险要素不仅被用来评估信用风险，而且可以用来信用定价、计算信用利差等。信用风险度量模型主要是从这些基本要素展开的。本文就几种有代表性的模型进行逐一分析比较。 一、KMV模型 该模型属于建立在包括利率和公司特征变量在内的动态变化的一种模型。其理论依据最初由Merton提出，他假设一个简单的公司资本结构，公司仅发行一种零息债券，当公司资产价值低于债券面值时，公司将发生违约。通过设定违约临界点，计算公司资产价值低于该临界点的概率，以此作为公司的违约概率。在这一理论依据下，KMV公司于1993年开发出了一种信用风险度量模型，将债权看作债权人向借款公司股东出售的对公司价值的看跌期权（卖权），期权标的是公司资产，执行价格是公司债务价值。企业所有者相当于持有违约或不违约的选择权，债务到期时，若企业资产的市场价值超出其负债价值，企业愿意还债，将剩余部分留作利润；如果企业资产价值小于负债水平，出售全部资产也不能完全偿债，企业会选择违约，将公司资产转交给债权人。 该模型在度量违约率的过程中，首先利用期权定价原理（BSM模型）推导出的公司股权价值公式和企业股权价值波动性与企业资产价值波动性间存在理论上的关系来估计公司市场价值及其波动性；然后利用所求得的公司市场价值及其波动性来计算违约距离；最后利用正态分布的假定和历史数据分别求得其对应的违约概率。 该模型优点突出，那就是它是一个向前看的动态的模型。但在技术上利用期权定价方法求解公司资产价值和波动性，缺乏有效方法来检验精确性；基于资产价值正态分布假设不够准确，也使它的缺点明显。 二、Creditrisk+模型 CreditRisk+模型，是瑞士第一信贷——波士顿银行开发的一种违约模型，其思想来源于保险精算学。即损失取决于灾害发生的概率和灾害发生时造成的损失
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/999851862.html, 信用风险度量模型综述 作者：张赟格赵林海 来源：《中国市场》2014年第13期 [摘要] 美国次债危机的影响尚未远去，欧洲债务危机接踵而至。这一切都是以债务人违 约所导致的信用风险为导火索。本文回顾信用风险度量模型的文献综述，最后分析各种方法的适用性。 [关键词] 信用风险；KMV模型；Credit Metrics 模型；Credit Risk+模型；Credit Portfolio View模型 中图分类号：F832 文献标识码：A 1 现代信用风险特点 信用风险由两个部分组成，首先是违约风险，指交易一方不能或不愿支付约定的款项致使交易对方蒙受损失的可能性；其次是信用价差风险，指由于信用标的品质的变化引起信用价差的变化而导致损失的可能性。因此将信用风险定义为：由于借款人或交易对手违约而造成损失的可能性，以及因为借款人的信用等级的变动或履约能力发生变化从而导致其债务市场价值的变动而引起损失的可能性。 根据新巴塞尔协议对银行的资本要求，允许有条件的银行采用内部模型度量信用风险。从20世纪90年代开始，脱媒效应的显现、公司倒闭的结构性增加、担保能力的下降、竞争的白热化、信息技术的飞速发展、金融衍生品的急剧膨胀等因素促进了对信用风险的研究，从而出现了现代信用风险度量模型。 2 现代信用风险度量模型介绍 2.1 基于VaR的Credit Metrics模型 由J.P.morgan公司1997年推出的Credit Metrics模型，其假设要解决的问题是：如果接下来一年是一个坏年景的话，商业银行的贷款组合价值将有可能遭受的损失有多大？它的基本思想是假设一个信用资产组合，根据信用评级机构提供的信用等级转移矩阵和违约率，应用模拟方法或解析方法得出一定时间后该项资产组合的价值分布，然后运用其价值分布计算出资产组合的在险价值（VaR）。在模型评估信用风险的过程中，它同时关注了违约发生和信用等级变动对信用资产质量的影响，采用了盯市模型（MTM）的方法，通过资产组合价值来度量信用风险，构造了一个通过模拟信贷资产所有违约波动以及潜在变化的复合计量框架。 模型假设：（1）每个信用等级均对应一条零息收益率曲线；（2）模型中唯一的变量是信用等级的变化，债券未来市场风险和价值由其远期利率分布曲线决定；（3）信用风险不但包
商业银行信用风险度量模型简介及思考 2004年6月，巴塞尔银行监管委员会正式出台了《新资本协议》，并将于2006年底付 诸实施。《新资本协议》对于信用风险资本的要求更侧重于银行评级体系，并有向银行内部信用风险度量模型方向发展的趋势。因此，在当今经济、金融全球化的新形势下，我国商业银行借鉴国际上先进的信用风险管理经验，强化信用风险管理，加强商业银行的内部评级体系和风险度量模型的研究，缩小与国外银行业的差距，适应《巴塞尔协议》新框架的需要，已成为当前刻不容缓的工作。一、商业银行信用风险度量方法与模型(一)传统信用风险度量方法1．“6C”信用评分法。“6C”信用评分法是商业银行传统的 信用风险度量方法。它是指由有关专家根据借款人的品德(character)(借款人的作风、观 念以及责任心等，借款人过去的还款记录是银行判断借款人品德的主要依据)；能力(capacit y)(指借款者归还贷款的能力，包括借款企业的经营状况、投资项目的前景)、资 本(capital)、抵押品(collateral)(提供一定的、合适的抵押品)、经营环境(condition)(所在 行业在整个经济中的经营环境及趋势)、事业的连续性(continuity)(借款企业持续经营前景)等六个因素评定其信用程度和综合还款能力，以决定是否最终发放贷款。2．z-score违约预测模型。z-score违约预测模型是由美国阿尔特曼教授(Altman)于1968年提 出来的，他采用多变量分析法对66家美国制造企业的经营状况进行了判别研究，并建立 了由5个参数(财务指标)组成的z值模型，并对美国制造企业的破产进行了判别分析。 Z分数模型的判别函数如下：X1=(期末流动资产-期末流动负债)／期末总资产 X2=期末留存收益／期末总资产X3=息税前利润／期末总资产X4=期末股东权益 的市场价值／期末总负债X5=本期销售收入／总资产Altman教授通过对Z分数 模型的长期研究提出了判断企业破产的临界值(z-score)。研究发现，Z值越低，该企业遭 受财务失败的可能性就越大；Z值越高，该企业遭受财务失败的可能性就越小。Altman 曾经对66家企业进行分析测算，其准确程度达95％左右。Z分数模型的具体判断标准为如下所示：(二)现代信用风险度量模型目前国际流行的现代信用风险管理 模型主要有Credit Metrics模型、麦肯锡模型、KMV模型、CSFP信用风险附加计量模型 等四类。1．Credit Metrics模型是由J．P．摩根公司等1997年开发出的模型，运 用VAR(Value at risk)框架，对贷款和非交易资产进行估价和风险计算。该方法是基于借 款人的信用评级、次年评级发生变化的概率(评级转移矩阵)、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，进而得出个别贷款和贷款组合的VAR值。其主要优势在于通过计算信用工具在不同信用等级上的市场价值，达到用传统 的期望值和标准差来度量资产信用风险的目的，并将VAR方法引入到信用风险管理中来；对组合价值的分布有正态分布假定下的解析方法和蒙特卡罗模拟法，在一定程度上避免了资产收益率正态性硬性假设，可以用资产价值分布和百分位求出资产损失；对“违约”的概 念进行了拓展，认为违约也包括债务人信用等级恶化；它是一种盯市场(Market-to-Market)信用风险度量模型，能将债务价值的高端和低端考虑到。该模型提出了边际风险
商业银行信用风险度量模型 简介及思考 四川银监局课题组 摘 要:信用风险是商业银行面临的最主要和最重要的风险,大约占到了总体风险暴露的60%左右。本文在对商业银行信用风险度量主要模型介绍、比较和分析的基础上,分析了我国商业银行信用风险管理的特点,并提出了当前加强我国商业银行信用风险度量研究的几点现实思考。 关键词:信用风险 度量 风险管理 一、金融全球化中我国商业银行实施信用风险度量研究的必要性 在目前我国银行业的经营模式下,贷款依然是商业银行的主要经营业务,信用风险仍是我国商业银行面临的最主要和最重要的风险,大约占到了总体风险暴露的60%左右(市场风险和操作风险各占20%)。20世纪90年代以来,我国银行开始注重对客户的资信评估,并逐渐推行国际惯例的银行贷款质量“五级分类”制度,但在信用风险的具体度量方面基本上还局限于定性分析和简单的财务比率分析等传统方法。随着我国金融体制改革步伐的加快和中国金融业的全面开放,中国银行业面临着国际先进银行业的激烈竞争与挑战。2004年6月,巴塞尔银行监管委员会正式出台了《新资本协议》,并将于2006年底付诸实施。《新资本协议》对于信用风险资本的要求更侧重于银行评级体系,并有向银行内部信用风险度量模型方向发展的趋势。因此,在当今经济、金融全球化的新形式下,我国商业银行借鉴国际上先进的信用风险管理经验,强化信用风险管理,加强商业银行的内部评级体系和风险度量模型的研究,缩小与国外银行业的差距,适应《巴塞尔协议》新框架的需要,已成为当前刻不容缓的工作。 二、商业银行信用风险度量方法与模型 (一)传统信用风险度量方法 11“6C”信用评分法。“6C”信用评分法是商业银行传统的信用风险度量方法。它是指由有关专家根据借款人的品德(character)(借款人的作风、观念以及责任心等,借款人过去的还款记录是银行判断借款人品德的主要依据);能力(ca2 pacity)(指借款者归还贷款的能力,包括借款企业的经营状况、投资项目的前景)、资本(cap ital)、抵押品(collateral)(提供一定的、合适的抵押品)、经营环境(conditi on)(所在行业在整个经济中的经营环境及趋势)、事业的连续性(continuity) (借款企业持续经营前景)等六个因素评定其信用程度和综合还款能力,以决定是否最终发放贷款。 21Z—score违约预测模型。Z—score违约预测模型是由美国阿尔特曼教授(A lt m an)于1968年提出来的,他采用多变量分析法对66家美国制造企业的经营状况进行了判别研究,并建立了由5个参数(财务指标)组成的Z值模型,并对美国制造企业的破产进行了判别分析。 Z分数模型的判别函数如下: Z=01012X1十01014X2十01033X3+01006X4十01999X5 X1=(期末流动资产一期末流动负债)/期末总资产 X2=期末留存收益/期末总资产 X3=息税前利润/期末总资产 X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债 ■2006年第10期(总第304期)19
我国商业银行信用风险的经济资本计量方法 长期以来，信用风险管理技术一直落后于市场风险，这主要因为：首先，信用风险比市场风险复杂得多；第二，许多信用风险模型起源于市场风险领域研究，例如C-VaR技术；第三，许多银行自认为了解信用风险，而把更多资源都投到了市场风险领域。但历史经验表明，信用风险控制不好，最有可能导致银行破产。本文基于国内外银行的实践，着重讨论针对信用风险的经济资本计量方法、技术和经验，这将对国内银行目前正在推行但却不够扎实的经济资本管理提供一些有益的参考。 一、基本状况 为信用风险而配置的经济资本，应该基于信用损失的概率密度函数。对“信用损失”的准确定义，各银行之间存在差异。但从某种意义上说，高风险的资产组合说明概率密度函数有相对长的厚尾，即存在较大的可能性损失会高于预期损失。经济资本分配要达到的目标是非预期损失耗尽经济资本的概率(即破产概率)低于目标水平。在操作过程中，目标破产概率的选取往往与银行本身的信用评级一致。例如，银行理想的信用评级是AA，那么非预期损失超过其经济资本的概率就等于AA级公司债券一年期违约率，约为O.03％。 配置经济资本的关键在于确定预期损失和非预期损失。配置体系通常假设准备金涵盖预期损失，而账面资本涵盖非预期损失。在此框架下，如果风险敞口所要求的经济资本超过了实际可用资本，银行就面临资本不足。贷款损失准备金一般分为专项准备金和一般准备金。专项准备金是按照贷款预期损失，对贷款账面
价值的调整，专项准备金不能吸收非预期损失，不作为权益或经济资本的一种形式。一般准备金可用来吸收非预期损失，因此可以作为经济资本的供给。 大多数银行分配经济资本不仅抵御整个资产组合损失，而且抵御专门活动的损失。理论上讲，分配给一项交易的经济资本应该被度量为考虑这项活动和银行其他活动分散化效应后，这项活动对整个资产组合经济资本要求的贡献。在实际操作中，边际贡献为整个资产组合分配的经济资本减去排除这项业务以后资产组合分配的经济资本。 国外银行经济资本配置体系的另一特征是，相互独立的前提下对不同类别的风险分配经济资本。也就是说，对每种风险分别估计概率密度函数，银行总经济资本分配是对每种风险资本分配的加总，通常不考虑各种不同风险之间的相关度问题。 二、总体模式 经济资本计量的方法论和操作线路集中地反映在风险计量的总体模式上。根据巴塞尔委员会的调查，国际先进银行在对信用风险进行经济资本计量时，通常分为两种模式——集合模式(Aggregative Models)和结构模式(Structural Models)。 1．集合模式 集合模式是采用自上而下的方法使用聚类分析(peer analysis)或历史现金流分析(historical cash flow analysis)推断出业务或产品类别的总风险。 历史现金流分析是从历史现金流的波动中估计一项活动总的风险。历史现金流的波动假设等于将来的波动。为了使银行的实施成本最小化，基本现金流的估计通常从银行管理信息系统的原始数据中产生，对这些原始数据进行一些调整，以便一个期间的现金流可以近似解释成为这项活动的经济收益，有时称为“净税
试题 一、单项选择题 1. 单变量分析中样本数据识别异常点时，将变量按从小到大的顺 序进行排序，确定异常值的位置，将（）值规为异常值。 A. 小于2%分位数和大于99%分位数 B. 小于2%分位数和大于98%分位数 C. 小于1%分位数和大于99%分位数 D. 小于1%分位数和大于98%分位数 描述：样本异常点识别 您的答案：C 题目分数：10 此题得分：10.0 2. LOESS回归，是一种局部拟合，当选择点x进行拟合时，x临近 点的权重是根据它与点x的来确定的，即距离点x越近，权重越 （）。 A. 高 B. 低 C. 与权重无关 D. 不能确定 描述：变量平滑处理方法 您的答案：A 题目分数：10 此题得分：10.0 3. ROC曲线描述了在一定累计好客户比例下的累计坏客户比例，模 型的区分能力越强，ROC曲线越往（）靠近。 A. 左下角 B. 左上角 C. 右上角 D. 右下角 描述：统计模型开发阶段验证-区分能力验证 您的答案：B
题目分数：10 此题得分：10.0 二、多项选择题 4. 影子评级模型的基本组成要件主要有（）。 A. 统计模型 B. 专家经验调整 C. 公司治理架构和政府支持因素调整 D. 评级推翻 描述：影子评级模型 您的答案：A,C,B,D 题目分数：10 此题得分：10.0 5. 在构建多变量回归模型之前，应对每个单变量分别进行分析， 以决定哪些变量是可以进入下一阶段多变量分析的。其中检验区分能力分析的统计量有（）。 A. AR统计量 B. K-S统计量 C. Somers'd统计量 D. Phi系数 描述：单变量分析-区分能力分析 您的答案：A,C,B 题目分数：10 此题得分：10.0 6. 单变量分析包括（）。 A. 缺失值和异常值处理 B. 变量转换 C. 区分能力分析 D. Logistic回归 描述：单变量分析-变量转换 您的答案：A,B,C 题目分数：10 此题得分：10.0 三、判断题
分析信用风险度量技术的发展过程 信用风险度量技术蓬勃发展的动因 张健郑奇宝俞萍 信用风险度量和管理技术近年来正经历着一场革命性的变化，新的度量模型和方法如雨后春笋般不断涌现，如J．P．Morgan建立的CreditMetrics模型，KMV 公司建立的KMV 模型．瑞士信贷银行的Creditrisk 模型，Mckinsey公司的CriditPortfolioView模型，RAROC 模型，KPMG公司的贷款分析体系等等．虽然各界对信用风险度量的方法并没有达成共识，但信用风险度量模型和方法的蓬勃发展确是有目共睹的。2O世纪8O年代中期，美国的银行贷款及公司债券违约情况创下历史新高，投机债券的违约率高达lO％以上．信用风险管理实业界人士由于对自己所持组合的业绩欠佳非常不满，开始对新的技术表现出浓厚的兴趣。然而，这种新出现的对信用管理的更多关注并没有演化成普遍的驱动力，创造出新的评价技术。令人费解的是，在1994—1998年的5年中，美国总的银行贷款违约率低于2％，信用市场发展状况非常好，而人们对信用风险管理新技术的兴趣却是空前高涨．这是为什么呢?这个问题的答案可以在贷款机构及其已经发生的变化中找到。 一、对国际清算银行所通过的关于统一国际银行资本计量和资本标准的《巴塞尔协议》 所制定的贷款的资本要求不满意。 1988年7月，巴塞尔银行监管委员会通过了《统一资本计量与资本标准的国际协议)，即人们通常讲的巴塞尔协议．其核心内容是对国际化程度较高的银行提出了最低资本充足比例的要求，包括三个方面的主要内容：资本的定义、风险资产的计算及8％的最低资本充足率的要求。由此可见，巴塞尔协议从提高资本对风险资产的比率，即从提高资本充足率这个角度来加强国际银行业的风险管理．当前国际清算银行所规定的统一的资本充足率要求被形容为“放之四海而皆准(on size fits al1)”的政策，实际上，它要求所有对私人部门的贷款都要服从统一的8％的资本充足率的要求，而不考虑贷款规模的大小、贷款期的长短以及借 款人的信用等级的高低．因而，向一家即将破产的企业贷款和一家具有AAA级信用等级的贷款，其所要求的资本充足率均为8OA。此外，根据‘巴塞尔协议)，一家银行贷款组合所需的资本准备金数量是对其所有个体贷款资本准备金数量累计而计算出来的，并没有考虑贷款组合风险分散的效应，因而也就未对贷款组合的资本准备金数量作相应的扣除．因此，可得出这样的结论，根据《巴塞尔协议)所规定的8％的资本充足率要求所匹配的资本准备金数量并不能准确的反映银行风险资本所要求的真正的资本金数量，因而可能是不经济的。在这种背景下，1997年欧盟金融监管当局、1998年美联储以及国际清算银行均放松管制，大力提倡国际性的商业银行建立高级的内部信用风险量化度量模型来更好地度量和管理风险。 内部模型具有以下作用： ●在大多数情况下能够对贷款组合的信用风险以及对信用风险敏感的金融工具的信用风险作出更好的评估． ●能够在金融机构的按照风险调整之后的收益对资本(RAROC)的比率的基础上以及在信用衍生产品市场上出现相对较新的金融工具(诸如信用期权、信用互换和信用远期)的环境下，用来改进贷款的定价． ●内部模型还提供了一种机会，计算一家银行(或金融机构)应该持有的个体最优的或经济的资本数量，这往往是其资本结构决策的一部分．虽然内部模型要想取代8％的规定还有一段路要走，这主要是因为。同市场上易于出售的金融工具相比．贷款具有不可交易的特点，以及缺乏纵深的关于贷款违约的历史数据资料．但是，新的模型对于银行家、金融机构风险管理人员、监管者等仍然具有重大意义。 二、竞争的加剧使得贷款的利差越来越小，传统的信用评估的成本太高，因此必须寻找 更好的、成本更低的信用风险评估、度量方式。