抵押贷款的违约损失率(LGD)研究
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违约损失率(LGD)研究作者:陈忠阳博士、副教授中国人民大学中国财政金融政策研究中心、中国人民大学财政金融学院长期以来,人们对信用风险的关注和研究主要在于交易对手违约的可能性,即违约概率PD(Probability of Default),而对交易对手一旦违约可能造成的损失程度,即违约损失率LGD(Loss Given Default)的研究远远不及违约概率PD,然而,作为反映信用风险程度的基本参数之一,LGD相比于PD对信用风险管理有着同样的重要性。
尤其是自新巴塞尔资本协定将LGD和PD一同纳入监管资本衡量的基本框架以来,违约损失率(LGD)引起了监管界、业界、和理论界的高度重视。
一、LGD性质与特点违约损失率LGD是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额,即损失的严重程度。
从贷款回收的角度看,LGD决定了贷款回收的程度,因为,LGD=1-回收率。
构成一个完整风险概念的两个基本要素是损失的可能性和一旦损失发生后的损失规模,即损失的严重程度。
因此,LGD是除违约概率PD以外反映信用风险水平的另外一个重要参数,两者结合在一起才能全面反映信用风险水平。
显然,PD既定的情况下,LGD越高,信用风险越大。
预期损失率(Expected Loss, EL)是反映信用风险的一个指标,它是LGD和PD的乘积:预期损失率(EL)=LGD × PD。
1PD和LGD都是反映债权人面临债务人违约的信用风险的重要参数,因此,两者都受到债务人信用水平的影响,然而,从性质上看,两者又有重要的区别。
总的来说,PD是一个交易主体相关变量,其大小主要由作为交易主体的债务人的信用水平决定;而LGD具有与特定交易相关联的特性,其大小不仅受到债务人信用能力的影响,更受到交易的特定设计和合同的具体条款,如抵押、担保等的影响。
因此,对于同一债务人,不同的交易可能具有不同的LGD,如对于同一债务人的两笔贷款,如果一笔提供了抵押品,而另一笔没有,那么前者的LGD将可能小于后者的LGD。
穆迪内部评级系统介绍由世界上最大的资信评级公司之一穆迪公司所研发设计的信用风险评估系统,是在欧美多家跨国银行被广泛应用的电子化信用风险管理系统。
该系统完全依据欧美银行的需求设计,因此在违约概率的测量、公司情况的评估、抵押物抵押价值的确定及信贷额度等级划分等方面并不一定适合于我国的实际情况。
但这一系统吸收了欧美银行多年来的信用风险控制经验,同时贯彻了新巴塞尔协议的相关要求,其内在的风险控制理念对我国商业银行信用风险控制体系的设计与完善具有相当强的借鉴意义。
故本文即对该系统作以下介绍。
穆迪系统的核心为如下公式:EL%=PD×LGD公式一这个公式涵盖了信用风险控制的全部内容。
EL%指预计损失率,PD指违约概率,LGD指违约损失率。
一、违约损失率(LGD)违约损失率(LGD)用于衡量银行在每一单位的名义风险敞口下,当借款人违约时所实际暴露的风险敞口。
它是一种与借款工具因素(即债项)相关的违约比率,其大小完全只与银行信贷额度所安排的借款工具相关,而与借款人的信用等级没有任何关系。
即对于任何一个借款人而言,如果使用的借款工具是完全相同的,那么计算出的违约损失率也必然相同;对于同一借款人而言,当其使用不同的借款工具时,违约损失率也可能会不同。
其计算公式是:违约损失率=违约敞口/名义风险敞口公式二其中,名义风险敞口指银行某一融资项目总的信贷额度风险敞口;违约敞口则是指扣除了抵押物的价值因素后的风险敞口,即当借款人出现违约时,银行实际风险暴露的数量。
违约损失率的计算步骤如下:(一)确定名义风险敞口的大小。
穆迪系统将名义风险敞口划分为表内金额和表外金额两种作区别对待。
前者即被视为实际借出的金额;后者则只是可能借出的金额,是一种或有风险。
对于表内金额,穆迪系统将其全额计算为名义风险敞口;对于不同种类的表外金额,则按照不同的比例(100%、75%、50%、20%)确定其名义风险敞口。
比如:银行保函和备用信用证等,将按照100%全额计算,因为一旦被要求,银行就必须无条件地进行全额偿付;而开立信用证等,则按照20%计算,因为银行拥有货权凭证,从而大大降低了损失可能性。
lgd经济学术语
“LGD”在经济学中通常指的是“违约损失率”(Loss Given Default)。
这是一个用于评估贷款或投资在违约情况下可能遭受的损失的指标。
LGD的计算方式是,先估计贷款或投资的“违约概率”,然后根据这个概
率和违约发生后的损失程度来计算。
例如,如果一个贷款的违约概率为5%,且违约发生后能回收的金额为50%,那么这个贷款的LGD就是50%(即100% - 50% = 50%)。
LGD是风险评估中的一个重要指标,它可以帮助投资者和金融机构了解他
们所面临的风险,从而更好地管理自己的资产和负债。
以上内容仅供参考,建议查阅金融学书籍或咨询专业人士获取更多更准确的信息。
初级IRB法下LGD的计算按照初级法规定,一些银行利用合格的抵押品对公司暴露进行担保,在此确定有效违约损失率的方法如下:(1)满足最低合格抵押品要求,但收到的抵押品当前值(C)和贷款的当前值(E)的比率低于标准水平C*(即贷款要求的最低抵押水平)的贷款,以及对无抵押部分、或由不合格的金融抵押或IRB法其他不合格抵押品抵押的部分,将采用45%的违约损失率(次级债为75%)。
(2)C和E的比率超过了另一个较高的标准水平C**(即要求对全部违约损失率超额抵押的水平)的贷款根据下表给予一个最低违约损失率LGD*。
表-1显示了采用的违约损失率及对高级暴露已抵押部分要求的超额抵押水平。
表-1 各类抵押品对应的违约损失率(3)风险敞口被分为全额抵押和无抵押部分。
敞口全额抵押的部分,即C/C** 可获得此类抵押品的最低违约损失率LGD*。
暴露的剩余部分被认为是无抵押,获得45%的违约损失率。
(4)组合抵押的LGD算法按照初级法规定,银行已经获得金融抵押和IRB法的其他合格抵押,确定此类交易有效违约损失率的方法是标准法的处理方式,并且建立在下列指导原则基础之上:首先,银行在已经得到多种形式信用风险缓释工具的情况下,将贷款的调整值(在合格金融抵押品折扣之后)分成若干部分,每一部分由一种信用风险缓释工具覆盖。
也就是银行必须把贷款分成由合格的金融抵押品的部分,由应收账款抵押的部分,由商用房地产/居住用房地产抵押的部分,由其他抵押品抵押的部分,以及相关的无抵押部分。
其次,商用房地产/居住用房地产和其他抵押品价值的总和(在确认合格金融抵押和应收账款抵押作用之后)与扣减后贷款的比率低于标准水平C*,贷款无抵押部分的违约损失率是45%。
此外,新协议还要求银行对贷款全额抵押部分的风险加权资产分别进行计算。
Moody’s Analytics Professional Services巴塞尔新资本协议下的违约损失率模型开发与债项评级的解决方案2009年2月介绍大纲巴塞尔新资本协议:关于违约损失率的相关要求违约损失率的影响因素和模型违约损失率模型开发与债项评级的解决方案–中国的挑战–主要问题–解决方案的框架结构–业务流程改进解决方案–模型开发的初步工作:专家模型和模型因素的分析–问题的讨论2Moody’s Analytics Professional Services巴塞尔新资本协议:违约损失率的相关要求标准法和内部评级法:抵押品管理标准法和内评初级法规定有资格的抵押品应该具备以下特点:法律地位明确能够客观估值(可以采取盯市价格)良好的流动性价值波动性较低和交易对象的信用相关性较低有资格的抵押品种类:金融抵押品(标准法和内评初级法)应收账款(内评初级法)商用房地产/居住用房地产(内评初级法)其它抵押品(内评初级法)4标准法:认可抵押品类型标准法认可的抵押品:–现金类,包括存款证明或者银行发行的类似现金的工具。
–黄金–债券类,包括公认的外部信用评级机构评定的债券(国家公共部门发行BB-,其它机构BBB+以上)和未经外部信用评级机构的债券(银行发行、交易所交易、优先债务等)。
–股票类,包括纳入主要市场指数中的股票和可转换债券等。
–证券和基金类,包括集体投资可转让证券和共同基金。
标准法中综合法认可的抵押品(在简化法基础上):–不属于主要市场成份股,但在认可交易所交易的股份–集体投资可转让证券和共同基金(每日公开报价)–满足一定标准的银行发行的未经外部评级机构评估的债券5标准法:信用风险缓释的调整一、简化法(风险权重)根据替代原则将抵押或者担保部分与风险暴露部分分开计算权重。
二、综合法(风险暴露和风险权重)考虑抵押品无法按面值变现的风险和银行无法对抵押品行使物权的风险–未来贷款期限内抵押价值的波动性–抵押部分和风险暴露部分的价值变化–抵押品标价货币和贷款货币不一致产生的汇率风险风险缓释调整后风险暴露=Max {0, [E x (1 + H e) –C x (1 –H c–H fx)]}H e: 风险暴露本身价值波动的调整折扣H c: 抵押品价值波动的调整折扣H fx: 货币错配的调整折扣(1)标准监管折扣(2)银行自行估计的折扣67内部评级法初级法:违约损失率的标准内评初级法不直接调整风险权重,而是调整PD ,LGD ,和EAD 。
抵押贷款的违约损失率(LGD)研究摘要:新巴塞尔资本协定将违约概率(PD)和违约损失率(LG D)纳入监管资本衡量的大体框架,国际活跃银行内部风险管理指标已从不良贷款率转向PD和LGD。
本文简要综述了国际上LGD理论与实证研究的功效,并对国内商业银行抵押贷款LGD进行了实证研究,得出了一些重要结论与管理建议。
关键词:新巴塞尔资本协定,抵押,违约损失率自巴塞尔新资本协定将违约概率(PD)和违约损失率(LGD)一同纳入监管资本衡量的基本框架以来,违约损失率(LGD)引起了监管界、业界和理论界的高度重视。
一、关于违约损失率(LGD)的研究综述违约损失率LGD(或1—回收率)是指预期违约的损失占风险暴露(exposure)的百分比,违约时风险暴露(EAD,exposure at defaul t)是指由于债务人违约所导致的可能承受风险的信贷业务的余额。
反映信用风险的重要指标—预期损失率(Expected Loss, EL)是LGD 和PD的乘积,即:预期损失率(EL)=LGD × PD。
(一)国外及港台的研究企业举债取得资金的主要渠道有直接融资和间接融资。
直接融资的各项公司债具有次级市场价格,违约后可以通过该债务工具违约后一定时点的市场价格为基础估算违约损失率。
对于间接融资,则需依靠银行积累的违约贷款数据资料来推估违约损失率。
公开市场资料较易取得,因此违约损失率的研究也以此为基础发展起来。
Robert C. Merton于1974年发表的“on the Pricing of Corporate De bt: the Risk Structure of Interest Rates”一文是现代信贷违约概率和回收率分析的理论基础文章。
其不足之处是没有解决信用资产质量的实际观测问题,在实证中的应用受到限制,这也是模型诞生后大量后续工作的重心所在。
针对Merton(1974)模型在实证应用领域的困难,有若干文献尝试提供变通的解决办法。
PD:违约率是指借款人出现违约风险的可能性,是决定信用风险的核心变量。
●Z—Score模型:Z= 1.2X1+1.4x2+3.3X3+0.6x4+1.0X5其中,x 为营运资本与总资产的比率;x2为保留盈余与总资产的比率;X3为息税前收益与总资产的比率;x4为股权市值与债务面值的比率;x5为销售收入与总资产的比率.当z值<1.81时,企业违约;当z值〉2.67时,企业不会违约;当z介于1.81和2.67之间时为灰色区域。
线性判别模型以财务指标为基础对企业信用进行分析,得到的企业信用评分值能反映企业在一定时期内的信用状况(如违约或不违约),并且该模型具有较强的操作性、适用性及预测能力,是国内外预测企业违约的主流模型之一。
许多金融机构用它预测信用风险。
●Logistic模型Logistic模型的基本思路:将已违约和非违约样本进行分类(0-1分类)选取一组指标作为解释变量。
取得这些先验数据的样本后,将PD设为违约率,取PD/(1一PD)的自然对数,即对PD作Logistic转换,建立回归方程进行分析,并根据银行、投资者的风险偏好程度设定违约边界,由此确定分析对象是否属于违约组.从20世纪80年代起,Logistic模型开始成为判断企业是否违约的一种主流方法。
与线性判别模型相比,它的主要优点是对破产的先验概率或样本数据分布不作任何假设.但Logistic模型也存在一些不足:(1)由于采用极大似然估计法来估计参数,该模型需要的样本数量较多;(2)对中间领域的判别敏感性较强,使模型预测结果不稳定;(3)在违约率接近1或0时,模型会出现低估现象,在违约率接近0.5时,模型会出现高估现象.●KMV模型。
真正基于BSM模型的期权定价理论来预测企业违约率的是美国KMV公司开发的Credit—Monitor模型,并提出了理论预期违约率和经验预期违约率两个概念.基于股票市场的结构化模型具有前瞻性,能够对上市公司信用价值进行逐日盯市的连续评估,其是对单个公司而言,该模型是一种有用的早期预警系统.—----——BASLEII对PD的数据要求: 5年以上的数据.LGD提纲:一、LGD的基本范畴界定 (4)(一)基本定义4(二)主要特征: (4)(三)概念层次 (5)二、违约损失率的估算方法 (5)(一)历史数据平均法。
我国商业银行住房抵押贷款违约风险研究——以青岛市为例的开题报告一、研究背景及意义近年来,随着中国城镇化进程的持续推进和居民消费观念的逐步转变,住房需求逐渐增加,房价上涨迅速。
为解决居民的住房需求,大多数购房者选择了商业银行的住房抵押贷款方式。
而商业银行作为我国金融系统中最为重要的一环,住房抵押贷款的出现和发展,不仅为购房者解决了鉴于市场情况而需要的巨额资金需求,而且也扩展了商业银行的业务范围。
然而,随着我国经济转型期的到来,住房抵押贷款领域出现的风险日益凸显,商业银行住房抵押贷款违约情况也日益增加。
因此,深入分析住房抵押贷款的风险特征和影响因素,对商业银行及国民经济具有重要的现实意义和理论价值。
二、研究目的本文旨在以青岛市为例,研究商业银行住房抵押贷款违约风险的特征、影响因素以及其对商业银行风险管理的启示,为商业银行的住房抵押贷款风险管理与政策制定提供参考。
三、研究内容与方法(一)研究内容1.商业银行住房抵押贷款违约风险的概念和特征;2.青岛市商业银行住房抵押贷款违约情况的调研分析;3.商业银行住房抵押贷款违约影响因素的实证分析;4.商业银行住房抵押贷款违约风险管理对策探讨。
(二)研究方法1.文献资料法——收集和分析相关文献和资料,研究商业银行住房抵押贷款违约风险的现状、特征及影响因素。
2.统计学方法——运用青岛市商业银行住房抵押贷款相关数据,利用SPSS等统计软件进行实证分析,深入了解商业银行住房抵押贷款违约影响因素。
3.问卷调查法——通过问卷调查方式,获得住房抵押贷款者观念和态度,掌握商业银行住房抵押贷款违约实际情况。
四、预期结果与结论通过对青岛市商业银行住房抵押贷款违约风险的实证分析和探讨,预期得出以下结论:1.住房抵押贷款风险特征:表现在贷款额度、贷款利率等因素上。
2.住房抵押贷款违约率与宏观经济环境、个人信用记录、房价波动有关。
3.商业银行住房抵押贷款违约风险管理需要加强风险评估、严格贷款审核和监督等措施,并建立不良资产处置机制。
违约损失率计算公式:违约损失率(LGD)=1-回收率。
LGD是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额,即损失的严重程度。
违约损失赔偿不得超过违反合同一方订立合同时预见到或者应当预见到的因违反合同可能造成的损失。
违约损失率LGD是指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额,即损失的严重程度。
回收率之定义为回收金额除以放款金额。
此处的回收金额,定义为该帐户违约,宣告无法偿债后,因拍卖担保品,强制执行借款人存款或其他催收方式所得回之金额。
因此,通常除非有担保品,回收比率大部份非常低。
也就是说违约损失率之大小,会取决于担保品的特性。
其特点是:违约损失率是针对交易项目--各笔贷款而言的,它与关键的交易特征有关,是与贷款的信用保障挂钩的,如是否有抵押品,银行的客户可能有多笔贷款,每笔贷款的违约损失率因其信用保障措施的不同而有所不同。
不良贷款LGD影响因素及建议作者:时小龙来源:《时代金融》2017年第29期【摘要】本文从LGD的定义和性质出发,分析了LGD的研究难点,介绍了国际上LGD 主流建模方法,并结合国情分析了我国LGD的影响因素,对开发LGD计量模型提出了建议。
【关键词】LGD 影响因素计量模型一、背景介绍LGD(违约损失率,Loss Given Default)是指某一债项违约导致的损失金额占该违约债项风险暴露的比例,即损失占风险暴露总额的百分比。
从贷款回收的角度看,LGD决定了贷款的回收程度。
违约损失率估计应基于经济损失。
经济损失包括由于债务人违约造成的较大的直接和间接的损失或成本,同时还应考虑违约债项回收金额的时间价值和商业银行自身处置和清收能力对贷款回收的影响。
二、LGD研究的难点LGD研究的难点主要体现在:(1)参考资料和文献不足。
贷款和债券在发行的方式和违约处理程序上存在一定的差异,不能完全照搬债券的模式来研究贷款的违约损失率;(2)我国的特殊国情。
我国的LGD研究不能照搬国外现有的研究结论,而应该在辨明我国LGD影响因素的基础上,基于历史清收数据建立自己的统计模型,实现LGD的定量分析框架构建。
三、LGD的影响因素LGD的影响因素较多,且均较为复杂,这也是LGD量化模型构建后对数据的拟合程度无法提高的一个关键原因。
因此影响LGD的因素一直是研究重点。
我国不良贷款的LGD影响因素分为四个大的方面:客户因素、债项因素、宏观经济环境因素、其他因素。
(一)客户因素1.地区因素。
地区经济、司法、要素市场等环境的不同,导致了地区回收率水平有显著的差异。
比如江浙沪地区不良贷款回收率普遍较高,中西部地区不良贷款回收率相对较低。
2.行业因素。
不同的行业有不同的经营特点,决定了行业是LGD的重要影响因素。
比如说现阶段大规模爆发的钢贸行业不良贷款,行业的经营特点决定了钢贸企业的财务杠杆较高,并且抵押物较少质押物较多,质押往往存在瑕疵(仓单反复质押),导致其出现不良后给经营行的清收工作造成了很大困难,回收率也较低。
违约损失率:违约损失率Loss Given Default,LGD是指给定借款人违约后贷款损失金额占违约风险暴露的比例,即损失占风险暴露总额的百分比损失的严重程度,LGD=1-回收率.其估计公式为:损失/ 违约风险暴露.违约损失率估计应以历史清偿率为基础,不能仅依据对抵质押品市值的估计,同时应考虑到银行可能没有能力迅速控制和清算抵押品.1影响违约损失率的因素有多方面,主要包括:①项目因素②公司因素③行业因素④地区因素⑤宏观经济周期因素2计量违约损失率的方法①市场价值法:信用价差和违约概率来推算.市场法和隐含市场法.②回收现金流法:根据违约历史清瘦情况,预测违约贷款在清收过程中的现金流,并计算出LGD,即LGD=1-回收率=1-回收金额-回收成本/违约风险暴露信用风险组合:1.违约相关性违约基于的因素:自身、所处行业或区域、宏观经济因素2.信用风险组合计量模型由于存在风险散化效应,投资组合的整体风险小于等于其所包含的单一资产组合风险的简单加总.国际上应用比较广泛的信用风险组合模型1 Credit Metrics模型:是一个VAR模型,其创新之处是解决了计算非交易性资产组合VAR这一难题.2 Credit Protfolio View模型.是对第一个模型的补充.比较适用于机构类型的借款人.3 Credit Risk+模型:根据针对火险的财险精算原理,对贷款这个违约率进行分析.该模型认为,贷款组合中不同类型的贷款同时违约的概率是很小且相互独立的.3.信用风险组合的压力测试1压力测试用于评估资产或投资组合在极端不利的条件下可能遭受的重大损失.作为商业银行日常风险管理的重要补充,压力测试有较多积极作用.2压力测试只是对组合短期风险的状况的一种衡量,因此属于一种战术性的风险管理方法.第一章风险管理基础本章基础知识精讲:一、风险与风险管理一风险、收益与损失1.风险的含义风险是一个宽泛且常用的术语.在本书中,风险被定义为未来结果出现收益或损失的不确定性.具体来说,如果某个事件的收益或损失是固定的并已经被事先确定下来,就不存在风险;若该事件的收益或损失存在变化的可能,且这种变化过程事先无法确定,则存在风险.2.风险与收益的关系没有风险就没有收益.正确认识并深入理解风险与收益的关系,一方面有助于商业银行对损失可能性的平衡管理,防止过度强调风险损失而制约机构的盈利和发展;另一方面有利于商业银行在经营管理活动中主动承担风险,利用经济资本配置、经风险调整的业绩评估等现代风险管理方法,遵循风险与收益相匹配的原则,合理地促进商业银行优势业务的发展,进行科学的业绩评估,并以此产生良好的激励效果.3.风险与损失的关系风险与损失有密切联系,根据风险的含义及产业实践,风险虽然通常采用损失的可能性以及潜在的损失规模来计量,但绝不等同于损失本身.严格来说,损失是一个事后概念,反映的是风险事件发生后所造成的实际结果;而风险却是一个明确的事前概念,反映的是损失发生前的事物发展状态,在风险的定量分析中可以采用概率和统计方法计算出损失规模和发生的可能性.在实践中,通常将金融风险可能造成的损失分为预期损失、非预期损失和灾难性损失三大类.二风险管理与商业银行经营商业银行从本质上来说就是经营风险的金融机构,以经营风险为其盈利的根本手段.风险管理与商业银行经营的关系主要体现在以下几个方面:第一,承担和管理风险是商业银行的基本职能,也是商业银行业务不断创新发展的原动力.第二,风险管理从根本上改变了商业银行的经营模式,从传统上片面追求扩大规模、增加利润的粗放经营模式,向风险与收益相匹配的精细化管理模式转变;从以定性分析为主的传统模式,向以定量分析为主的风险管理模式转变;从侧重于对不同风险分散管理的模式,向集中进行全面风险管理的模式转变.第三,风险管理能够为商业银行风险定价提供依据,并有效管理金融资产和业务组合. 第四,健全的风险管理体系能够为商业银行创造价值.第五,风险管理水平体现了商业银行的核心竞争力,不仅是商业银行生存发展的需要,也是现代金融监管的迫切要求.三商业银行的风险管理的发展三、商业银行风险管理的主要策略一风险分散通过多样化的投资来分散和降低风险的方法.“不要将所有的鸡蛋放在一个篮子里”的古老投资格言形象地说明了这一方法.二风险对冲风险对冲指通过投资或购买与标的资产Underlying Asset收益波动负相关的某种资产或衍生产品,来冲销标的资产潜在的风险损失的一种风险管理策略.风险对冲是管理利率风险、汇率风险、股票风险和商品风险非常有效的方法,风险对冲可以分为自我对冲和市场对冲.三风险转移风险转移指通过购买某种金融产品或采取其他合法的经济措施将风险转移给其他经济主体的一种风险管理办法.风险转移分为保险转移和非保险转移.四风险规避风险规避指商业银行拒绝或退出某一业务或市场,以避免承担该业务或市场具有的风险.简单地说就是:不做业务,不承担风险.在现代商业银行风险管理实践中,风险规避主要通过经济资本配置来实现.风险规避策略的实施成本主要在于风险分析和经济资本配置方面的支出.五风险补偿风险补偿指事前损失发生以前对风险承担的价格补偿.风险管理的一个重要方面就是对风险合理定价:定价过低将使自身所承担的风险难以获得足够的补偿;定价过高又会使自身的业务失去竞争力, 从而面临业务萎缩并阻碍长期发展.四、商业银行风险与资本一资本的概念和作用通常所说的资本是指会计资本,也就是账面资本,等于金融机构合并资产负债表中资产减去负债后的所有者权益,包括实收资本或普通股、优先股等.资本的作用主要体现在以下几个方面:第一,资本为商业银行提供融资.第二,吸收和消化损失.第三,限制商业银行过度业务扩张和风险承担.第四,维持市场信心.第五,为商业银行管理,尤其是风险管理提供最根本的驱动力二监管资本与资本充足率要求1.监管资本的概念监管资本是监管部门规定的商业银行应持有的同其所承担的业务总体风险水平相匹配的资本,是监管当局针对商业银行的业务特征,按照统一的风险资本计量方法计算得出的.在巴塞尔新资本协议中,首先,根据商业银行资本工具的不同性质,对监管资本的范围作出了界定,监管资本被区分为核心资本和附属资本.1核心资本又称为一级资本,包括商业银行的权益资本股本、盈余公积、资本公积和未分配利润和公开储备;2附属资本又称二级资本,包括未公开储备、重估储备、普通贷款储备以及混合性债务工具等.3在计算风险资本要求时,还规定了三级资本.其次,新协议对三大风险加权资产规定了不同的计算方法:1对于信用风险资产,商业银行可以采取标准法、内部评级初级法和内部评级高级法计算;2对于市场风险,商业银行可以采用标准法或内部模型法计算;3对于操作风险,商业银行可以采用基本指标法、标准法或高级计量法计算.2.资本充足率资本充足率指资本与风险加权资产的比率,巴塞尔新资本协议将资本充足率定义为资本与风险加权资产加上倍市场风险及操作风险资本要求的比率.新协议规定国际活跃银行的整体资本充足率不低于8%,其中核心资本充足率不得低于4%.三经济资本及其应用1.经济资本的概念经济资本是指商业银行在一定的置信水平下,为了应付对未来一定期限内资产的非预期损失而应该持有的资本金.经济资本的重要意义在于强调资本的有偿占用,即占用资本来防范风险是需要付出成本的.2.经济资本配置对商业银行的积极作用第一,有助于商业银行提高风险管理水平.第二,有助于商业银行制定科学的业绩评估体系.3.RAROC在经风险调整的业绩评估方法中,目前被广泛接受和普遍使用的是经风险调整的资本收益率Risk Adjusted Return on Capital,RAROC,其计算公式如下:RAROC=N1-EL/UL其中,Nl为税后净利润,EL为预期损失,UL为非预期损失或经济资本.七、风险管理的数理基础一收益的计量1.绝对收益对投资成果的直接衡量,反映投资行为得到的增值部分的绝对量.用数学公式表示为;绝对收益=P-P.其中,P为期末的资产价值总额,P.为期初投入的资金总额.2.百分比收益率百分比收益率是当期资产总价值的变化及其现金收益占期初投资额的百分比.百分比收益率通常用百分数表示,是最常用的评价投资收益的方式,用数学公式表示为:百分比收益率R=P.+D-P./P.×100%其中,P.为期初的投资额,P1为期末的资产价值,D为资产持有期间的现金收益.二常用的概率统计知识三投资组合分散风险的原理根据上述公式可得,当两种资产之间的收益率变化不完全正相关即ρ1时,该资产组合的整体风险小于各项资产风险的加权之和,揭示了资产组合降低和分散风险的数理原理.如果资产组合中各资产存在相关性,则风险分散的效果会随着各资产间的相关系数有所不同.假设其他条件不变,当各资产间的相关系数为正时,风险分散效果较差;当相关系数为负时,风险分散效果较好.在风险管理实践中,商业银行可以利用资产组合分散风险的原理,将贷款分散到不同的行业、区域, 通过积极实施风险分散策略,显着降低发生大额风险损失的可能性,从而达到管理和降低风险、保持收益稳定的目的.第二章商业银行风险管理基本架构本章考情分析本章要求考生掌握商业银行公司治理、内部控制、商业银行风险管理组织以及风险管理流程这几大知识点.风险管理组织各部门的主要职责,风险管理流程的四个步骤是考生要着重把握的.本章基础知识精讲一、商业银行风险管理环境一商业银行公司治理二商业银行内部控制三商业银行风险文化1.商业银行风险文化的含义在经营过程中逐步形成的风险管理理念、哲学和价值观,通过风险管理战略、风险管理制度以及员工风险管理行为表现出来的一种企业文化.2.先进的文化理念1风险管理是商业银行的核心竞争力,是创造资本增值和股东回报的重要手段.2风险管理的目标不是消除风险,而是通过主动的风险管理过程实现风险和收益的平衡.3风险管理应纳人商业银行的整体战略之中,并服务于业务发展战略.4应充分了解所有风险,并建立完善风险控制机制,对于不了解或无把握控制风险的业务,应采取审慎态度对待.3.风险文化的培植首先,培植风险文化不是阶段性工作,而是商业银行的一项“终身事业”.其次,商业银行应向全体员工广泛宣讲正确的风险管理理念、知识、规范和标准,大力倡导和强化风险意识等.最后,商业银行应通过建立管理制度和实施绩效考核,将风险文化融人到每一位员工的日常行为中.四商业银行管理战略1.商业银行管理战略的含义在综合分析外部环境、内部管理状况以及同业比较后,提出的一整套包括商业银行发展的战略目标,以及为实现这些目标所采取的措施的战略.2.商业银行管理战略的基本内容包括战略目标和实现路径两方面.战略目标可以分解为战略愿景、阶段性战略目标和主要发展指标等细项.3.商业银行管理战略与风险管理的关系1风险管理是银行管理战略的一个重要方面.2战略目标中包括风险管理目标.3风险管理过程本身是实现风险管理目标以及整个战略目标的重要路径.二、商业银行风险管理组织三、商业银行风险管理流程按照良好的公司治理结构和内部控制机制,商业银行的风险管理流程可以概括为风险识别、风险计量、风险监测和风险控制四个主要步骤,其中风险管理部门承担了风险识别、风险计量、风险监测的重要职责,而各级风险管理委员会承担风险控制的最终责任.一风险识别/分析包括感知风险和分析风险.制作风险清单是商业银行识别风险的最基本、最常用的方法.它是指采用类似于备忘录的形式,将商业银行所面临的风险逐一列举,并联系经营活动对这些风险进行深入理解和分析.风险识别常用的方法:1.专家调查列举法:将可能面临的风险逐一列出,并根据不同的标准进行分类,例如直接或间接、财务或非财务、政治性或经济性风险因素等.2.资产财务状况分析法:风险管理人员通过实际调查研究以及对商业银行的资产负债表、损益表、财产目录等财务资料进行分析,从而发现潜在的风险.3.情景分析法:通过有关的数据、曲线、图表等模拟商业银行未来发展的可能状态,目的在于识别潜在的风险因素、预测风险范围及结果,并选择最佳的风险管理方案.4.分解分析法:将复杂的风险分解为多个相对简单的风险因素,从中识别可能造成严重风险损失的因素.例如,可以将汇率风险分解为汇率变化率、利率变化率、收益率期间结构等影响因素、5.失误树分析方法:通过图解法来识别和分析风险损失发生前存在的各种不恰当的行为,由此判断和总结哪些失误最可能导致风险损失.一风险计量/评估风险计量是全面风险管理、资本监管和经济资本配置得以有效实施的基础.三风险监测服告1.监控各种可量化的关键风险指标以及不可量化的风险因素的变化和发展趋势,确保风险在进一步恶化之前提交相关部门,以便其密切关注并采取恰当的控制措施.2.报告商业银行所有风险的定性/定量评估结果,并随时关注所采取的风险管理/控制措施的实施质量/效果.四风险控制/缓释风险控制是对经过识别和计量的风险采取分散、对冲、转移、规避和补偿等措施,进行有效管理和控制的过程.1.风险控制的目标包括;1风险管理战略和策略符合经营目标的要求;2所采取的具体措施符合风险管理战略和策略的要求,并在成本/收益基础上保持有效性;3通过对风险诱因的分析,发现管理中存在的问题,以完善风险管理程序.2.风险控制体系包括:1基层业务部门配备风险管理专业人员;2每个业务领域配备风险管理委员会;3最高管理层或风险总监直接领导银行最高风险管理委员会.四、商业银行风险管理信息系统一数据收集风险管理信息系统需要从很多来源收集海量的数据和信息,通常可分为:2.外部数据,指通过专业供应商所获得的数据,由于国内的外部数据供应商规模/实力有限,很多数据还需要商业银行自行采集、评估.例如,国内市场行情和信息数据,外部评级数据,行业统计分析数据,外部损失数据.二数据处理风险管理信息系统中,有些数据是静态的,有些则是动态的,系统不能制约数据的特性.经过分析和处理的数据主要分为:1.中间计量数据,是通过风险模型计量后的数据,可以分为不同的风险管理业务目标所共享.中间数据在不同风险管理领域的一致应用,是商业银行最终实现经济资本计量的关键所在.2.组合结果数据,是基于不同的风险管理业务目标所产生的组合计量结果数据,也称为“具有风险管理目标的综合数据”,不仅为风险管理人员提供便于解读的信息,而且为相关的业务人员提供便于业务决策的综合支持信息.三信息传递企业风险管理信息系统一般采用B/S结构,这种信息传递方式的主要优点是:真正实现风险数据的全行集中管理、一致调用;不需要每个终端都安装风险管理软件,最大限度地降低系统建设成本、保护知识产权和系统安全.四信息系统安全管理风险管理信息系统作为商业银行的核心“无形资产”,必须设置严格的质量和安全保障标准,确保系统能够长期、不间断地运行.1针对风险管理组织体系、部门职能、岗位职责等,设置不同的登录级别;2为每个系统用户设置独特的识别标志,并定期更换登录密码或磁卡;3对每次系统登录或使用提供详细记录,以便为意外事件提供证据;4设置严格的网络安全/加密系统,防止外部非法入侵;5随时进行数据信息备份和存档,定期进行检测并形成文件记录;6设置灾难恢复以及应急操作程序;7建立错误承受程序,以便发生技术困难时,仍然可以在一定时间内保持系统的完整性.第三章信用风险管理本章考情分析第三章是考试的重点,内容较多,所占分值较大,考生要重点学习.信用风险管理的内容包括信用风险的识别,信用风险的计量,信用风险监测与报告以及信用风险控制,基本上都是考试的重点,约占整个考试分值的30%.本章基础知识精讲一、信用风险识别一单一法人客户信用风险识别二集团法人客户信用风险识别1.集团法人客户的整体状况分析根据中国银监会2007年修订的商业银行集团客户授信业务风险管理指引,集团法人客户是指具有以下特征的商业银行的企事业法人授信对象:1在股权上或者经营决策上直接或间接控制其他企事业法人或被其他企事业法人控制的;2共同被第三方企事业法人所控制的;3主要投资者个人、关键管理人员或与其近亲属包括三代以内直系亲属关系和两代以内旁系亲属关系共同直接控制或间接控制的;4存在其他关联关系,可能不按公允价格原则转移资产和利润,商业银行认为应视同集团客户进行授信管理的.关联交易是指发生在集团内关联方之间的有关转移权利或义务的事项安排.关联方是指在财务和经营决策中,与他方之间存在直接或间接控制关系或重大影响关系的企事业法人.国家控制的企业间不应当仅仅因为彼此同受国家控制而成为关联方.商业银行发现企业客户下列行为/情况时,应当着重分析其是否属于某个企业集团内部的关联方,以及其行为/情况是否属于关联方之间的关联交易:1与无正常业务关系的单位或个人发生重大交易;2进行价格、利率、租金及付款等条件异常的交易;3与特定客户或供应商发生大额交易;4进行实质与形式不符的交易;5易货交易;6进行明显缺乏商业理由的交易;7发生处理方式异常的交易;8资产负债表目前后发生的重大交易;9互为提供担保或连环提供担保;10存在有关控制权的秘密协议;11除股本权益性投资外,资金以各种方式供单位或个人长期使用.总之,在识别和分析集团法人客户信用风险的过程中,商业银行应当力争做到;第一,充分利用已有的内外部信息系统,如中国人民银行的信贷登记查询系统、中介征信机构、互联网、媒体等,及时全面收集、调查、核实客户及其关联方的授信记录.第二,与客户建立授信关系时,授信工作人员应当尽职受理和调查评价,要求客户提供真实、完整的信息资料,包括客户法定代表人、实际控制人、注册地、注册资本、主营业务、股权结构、高级管理人员情况、财务状况、重大资产项目、担保情况和重要诉讼情况等,以有资格机构审计过的财务报表为基础,通过各种方式获取第一手材料,必要时可要求客户聘请独立的具有公证效应的第三方出具资料真实性证明.第三,识别客户关联方关系时,授信工作人员应重点关注客户的注册资金、股权分布、股权占比的变更情况,通过间接持股方式形成的关联关系,通过非股权投资方式形成的隐性关联关系,客户核心资产重大变动及其净资产10%以上的变动情况,客户对外融资、大额资金流向、应收账款情况,客户主要投资者、关键管理人员及其亲密亲属的个人信用记录.第四,集团法人客户的识别频率与额度授信周期应当保持一致.第五,在定期识别期间,集团法人客户的成员单位若发生产权关系变动,导致其与集团的关系发生变化,成员行应及时将有关材料上报牵头行,牵头行汇总有关信息后报管辖行,管辖行作出识别判断后,决定是否继续列入集团加以统一管理或删除在集团之外,并在集团法人客户信息资料库中作出相应调整.第六,对所有集团法人客户的架构图必须每年进行维护,更新集团内的成员单位.2.集团客户的信用风险特征1内部关联交易频繁.集团法人客户内部进行关联交易的基本动机之一是实现整个集团公司的统一管理和控制,动机之二是通过关联交易来规避政策障碍和粉饰财务报表.关联交易的复杂性和隐蔽性使得商业银行很难及时发现风险隐患并采取有效措施进行控制.2连环担保十分普遍.关联方通常采用连环担保的形式申请银行贷款,虽然符合相关法律的规定,但一方面,企业集团频繁的关联交易孕育着经营风险;另一方面,信用风险通过贷款担保链条在企业集团内部循环传递、放大,贷款实质上处于担保不足或无担保状态.3真实财务状况难以掌握.现实中,企业集团往往根据需要随意调节合并报表的关键数据,导致商业银行很难准确掌握客户的真实财务状况.。
lgd 监管赋值法历史回收法
违约损失率(Loss Given Default,下略称“LGD”)指在发生违约的情况下,债务人将给测算主体造成的预期损失金额占违约风险敞口的比例,即损失的严重程度。
对于已经实施Basel体系(巴塞尔文件体系,指巴塞尔银行监管委员会自1975年以来所制定和发布的一系列原则、协议、标准及建议的统称。
)下LGD高级法的测算主体,可采用高级法LGD模型,基于历史实际回收数据,考虑不同类型的质押品、抵押品,借款主体的偿还能力、保证人的增信水平等因素,从而推算预期违约损失率。
对于未实施Basel体系下LGD高级法的测算主体,可使用同业经验法或监管指标法进行LGD的计算。
其中,同业经验法的测算思路为参考同业经验对不同产品类型下的分池LGD平均数,再结合本公司产品风险损失特征,在经验值基础上进行调整,得到不同产品类型下违约损失率水平。
监管指标法的测算思路为:首先建立公司须计提减值资产的抵质押品类型与监管的抵质押品相映射,进而通过映射关系,获取监管方案所规定的各类担保方式和抵质押品类型对应的LGD值。
商行信贷LGD度量研讨违约损失率(LossGivenDefault,简称LGD)是指债务人发生违约时给债权人造成的损失数额,也就是损失的严重程度。
从商业银行信贷的角度看,违约损失率=1一回收率,LGD 决定了贷款回收的程度。
现有的LGD度量方法主要有历史数据平均法、历史数据回归分析法、市场数据隐含分析法、现金流分析法以及类神经网络技术。
无论是基于历史数据度量LGD还是通过现金流贴现度量LGD或是通过隐含在市场数据中的信息度量LGD,都是对商业风险影响下的LGD进行度量的方法。
而国家风险LGD是国际信贷中特有的风险——国家风险所导致国家违约的LGD,它是因借款国家的政治、经济、社会、自然等宏观因素变化导致借款国家无力或不愿意按期偿付外债的损失程度。
国家风险对贷款人来说,是一种难以防止和规避的风险。
除非事前作出充分估计,认为这笔国际信贷存在国家风险的可能性大,贷款人不予贷款,以避免风险外,事后似无补救办法。
因为贷款人一般都是银行或银团,并不具有可以同借款国或借款人所在国相抗衡的力量,一旦遭受国家风险,贷款人无能为力。
对于国家风险特点下的国家风险LGD度量,现有的度量方法并不能完全适用,我们要在借鉴现有的LGD度量方法及思想的基础上结合国家风险的特点,找出适用于国家风险LGD度量的方法。
1主权差价法度量国家风险LGD1.1理论基础市场数据隐含分析法提出,公司债券的信用升水幅度隐含了公司的信用风险信息,所以可以用公司债券收益率与无风险债券收益率的差值来说明没有违约历史的借款人的信用风险变化情况。
Garty、Gates和Gupton(2000)也指出,由于很少能获得违约贷款的市场价值,所以回收率(1一违约损失率)通常能用困境公司债券的市场价值近似代替。
标准普尔的资深风险分析和管理专家AmauddeServigny和OlivierRenault在(MeasuringandManagingCreditRisk》一书中也提出“从证券价格中提取回收率”理论,认为可以从证券价格变化信息中估计借款人的违约损失率。
抵押贷款的违约损失率(LGD)研究何自力原创 | 2006-03-22 09:47 | 投票标签:违约抵押物回收率损失率 LGD摘要:新巴塞尔资本协定将违约概率(PD)和违约损失率(LGD)纳入监管资本衡量的基本框架,国际活跃银行内部风险管理指标已从不良贷款率转向PD和LGD。
本文简要综述了国际上LGD理论与实证研究的成果,并对国内商业银行抵押贷款LGD进行了实证研究,得出了一些重要结论与管理建议。
关键词:新巴塞尔资本协定,抵押,违约损失率自巴塞尔新资本协定将违约概率(PD)和违约损失率(LGD)一同纳入监管资本衡量的基本框架以来,违约损失率(LGD)引起了监管界、业界和理论界的高度重视。
一、关于违约损失率(LGD)的研究综述违约损失率LGD(或1—回收率)是指预期违约的损失占风险暴露(e xposure)的百分比,违约时风险暴露(EAD,exposure at default)是指由于债务人违约所导致的可能承受风险的信贷业务的余额。
反映信用风险的重要指标—预期损失率(Expected Loss, EL)是LGD 和PD的乘积,即:预期损失率(EL)=LGD × PD。
(一)国外及港台的研究企业举债取得资金的主要渠道有直接融资和间接融资。
直接融资的各项公司债具有次级市场价格,违约后可以通过该债务工具违约后一定时点的市场价格为基础估算违约损失率。
对于间接融资,则需依靠银行积累的违约贷款数据资料来推估违约损失率。
公开市场资料较易取得,因此违约损失率的研究也以此为基础发展起来。
Robert C. Merton于1974年发表的“on the Pricing of Corporat e Debt: the Risk Structure of Interest Rates”一文是现代信贷违约概率和回收率分析的理论基础文章。
其不足之处是没有解决信用资产质量的实际观测问题,在实证中的应用受到限制,这也是模型诞生后大量后续工作的重心所在。
针对Merton(1974)模型在实证应用领域的困难,有若干文献尝试提供变通的解决办法。
Crouhy和Galai(1997)将不能直接观测的Mer ton(1974)模型表达为信贷违约概率和回收率的函数,从而使信用风险管理的核心简化为对PD和LGD的观测分析,产生了较大影响。
观测度量金融工具LGD的途径大致有三类(刘宏峰,杨晓光,2003): M arket LGD(市场LGD,以实际违约事件发生后违约债券或可交易贷款的市场价格为依据);Workout LGD(清算LGD,清算及追讨过程产生的一系列现金流估计值的现值与风险暴露的比值); Implied Ma rket LGD(市场隐含LGD,利用资产估价模型,按同类未违约债券的利差与价格计算)。
事实上,基于债券二级市场或贷款二级市场(如证券化的个人住房抵押贷款)的实证研究较多,而对普通的银行贷款的实证研究很少,其原因一是研究方法的复杂性,二是数据的非公开性。
1、美国市场的研究由于数据获得性的原因,目前的文献以美国市场为研究对象的居多。
Asarnow及Edwards (1995)使用违约事件发生后产生的所有经济损失衡量银行贷款的预期损失。
其以花旗银行1970——1993年间一般工商业贷款及受监控贷款(Structured loans)共831个违约样本计算出的LIED分别为34.79%和12.75%。
研究的一个重要发现就是其分布为“双模型分布”(bi-model),样本集中在高、低两端。
Carty及Lieberman(1996)以穆迪公司1989-1996年间58例优先担保违约银行贷款为对象,根据其次级市场交易价格进行实证研究,结果表明平均回收率为71%,中位数为77%,标准差为32%。
研究未观察到“双模型分布”(bi-model),但发现回收率明显向高端偏离。
Hamilton及Carty(1999)以市场法求算159家破产案例为研究样本的偿还率,结果平均偿还率为56.7%,中位数偿还率为56%,标准差则为29.3%。
Gupton、Daniel Gates及Carty于2000年采用121例违约贷款样本的研究结果表明:优先担保和优先未担保的银行贷款违约时平均价值分别为69.5%和52.1%,但实践经验中对这些平均价值的偏离也是显著的。
Gupton和Stein(2002)首次推出了一个市场价值预测基础上LGD预测模型LossCalc ,该模型是一个关于美国债券、银行贷款和优先股LGD的多因素统计模型。
Til Schuermann(2004年)介绍了穆迪公司1970-2003所有债券和贷款的回收率分布,并对双峰分布的形成原因进行了解释,如下图1:图1:穆迪公司1970-2003所有债券和贷款的回收率分布上图中LGD分布呈现出双峰(two humps or bimodal)特征。
对此,Til Schuermann通过对不同债务与担保类型下LGD分布的研究尝试进行解释。
不同债务与担保类型下LGD分布如下图2:图2中,除优先担保类外的各种类型债务(优先从属、优先无担保、从属)均基本为单峰形式的分布,优先担保债务显示出近似对称的分布,几种类型的债务工具综合叠加后才表现出双峰分布。
Michel A., M. Jocobs Jr., P. Varshey (2004)采用JP摩根•大通1982-1999年间的贷款损失历史资料(共3761例违约客户)对LGD进行研究,平均会计LGD 和经济LGD 分别为27.0%和39.8%。
该研究同时对抵押贷款LGD进行了分析。
通过对1982年1季度至1999年4季度共1705个样本的研究,抵押贷款(1279个样本)的LGD均值为27.7%,标准差35.3%,无抵押贷款LGD均值40.3%,标准差42.5%,研究公布了不同类型抵押物LGD均值和标准差。
2、其他市场的LGD实证研究花旗银行的Hurt和Felsovalyi(1998)对拉丁美洲1970-1996年27个国家的1149笔银行贷款研究显示,平均违约回收率为68.2%,LG D呈偏态分布,宏观经济和贷款金额是回收率的影响因素之一,金额越大,回收率越低;La Porta等人(2003)研究了墨西哥的关联借款的PD和LGD,1995-1999年非关联借款的平均回收率为46%,而关联借款为27%。
分布显示LGD向高端偏离。
台湾徐中敏(2004)以台湾联征中心库1996-2002年银行借款企业户违约资讯进行了LGD实证研究,以年营业收入500万欧元为划分标准,小于此标准的小型企业(样本数16454个)LGD均值为75%,中位数88%,大于标准的大中型企业(样本数84个)LGD均值为84%,中位数92%。
标准普尔Franks 等人(2004)使用了英国、法国、德国约8000个原始数据进行了研究,数据时段为1993-2003(法国)、1996-200 3(德国)、1997-2003(英国)。
数据显示,英国回收率明显高于法国,略高于德国。
法国回收率分布呈明显“双模型分布”,英、德呈偏态分布。
Grunert和Weber(2005)研究了1992-2003年120家德国公司的违约损失率数据。
数据显示,回收率均值为72.45%,方差为35.46%,回收率分布明显向高端偏离;报告还研究了宏观经济、行业、贷款条件和税务政策的影响。
以上研究报告均只公布了经过深度加工的结论性数据,原始数据、模型参数等均未公布,且均未见专门的抵押贷款的LGD研究报告。
(二)国内相关资料由于国内公司债券市场不发达,银行违约贷款回收数据系统研究时间起步时间不长,国内关于违约损失率的研究理论介绍较多,有影响的实证数据稀少。
主要有:1、四大资产管理公司的相关数据。
国内华融等四大资产管理公司公布的资产回收资料,可作为研究国内贷款违约损失率的间接资料。
2 004年我国四大金融资产管理公司资产处置结果为资产回收率 26.6 0%现金回收率20.16% 。
2、其他研究。
张海宁(2004)以191个中国大型商业银行信贷项目作为样本(时点为1998年)(涉及贷款本金266.29亿元,利息77. 08亿元)进行的实证研究显示平均回收率为33%,最大值80%,最小值为0。
2004年5月28日,建行通过国际竞标方式进行账面价值为40亿元人民币抵押贷款不良房地产抵贷资产的拍卖,花旗银行、德意志银行、雷曼兄弟、摩根大通、摩根斯坦利等15家机构参与竞标,最终中标综合资金回收率为34.75%。
二、本研究的内容-国内银行抵押贷款LGD实证研究(一)研究内容。
通过对国内外文献研究成果的分析,本研究作为专门的抵押贷款LGD实证研究,拟定本研究的主要内容为:1、抵押贷款LGD总体分布特征,是否为近似对称的分布?2、不同地区、不同类型抵押物LGD的分布特征;3、银行抵押贷款操作方法与回收率的关系;4、通过本研究提示信贷政策的改进方向。
(二)研究方法利用抽样调查所得的广东地区某商业银行抵押贷款处置的资料,借助SPSS软件,通过对历史数据的计算与分析,进行抵押贷款LGD的实证研究。
1、指标选用由于数据来源的限制,同时为过滤其它因素的影响,直接采用会计回收率(不考虑资金时间价值),且计算回收率时不考虑欠息,即回收率=(抵押物变现金额-变现成本)/贷款金额。
2、数据来源及处理贷款抵(质)押物处置回收原始样本共2157个,涉及贷款金额79.5 1亿元,覆盖各个行业,抵押物变现时间从1991年至2004年。
为提高分析的准确性,对数据进行了如下清洗处理:1、剔除了无效抵押数据。
2、对明显异常数据进行了核实修正:(1)对原数据中回收率低于-10%的数据逐一进行了复核;(2)对回收率大于100%的回收率数据一律调整为100%。
原因是抵押物处置后,超过贷款金额的部分需要退还企业,调整比例占总样本数的5.12%。
3、主要结论1、回收率呈现明显偏态分布,均值对总体数据的代表性较差。
有效样本贷款回收率均值为44.97%,显示回收的平均效果欠佳;标准差为36.78%,回收率波动大,稳定性差;分布明显向低端(10-20%)和高端(100%)集中,显示大部分效果很差,小部分效果好;分布呈现双峰分布,说明可能存在某种或某些系统性影响因素。
如下图:2、不同地区、不同类型抵押物回收率差异显著。
不动产的回收率总体上高于动产的回收率,前者均值为后者的148.41%;各种不动产之间也有明显差别,如下表:表1:部分种类抵押物处置回收率统计指标项目均值标准差 25% 50% 75%偏度峰度样本数办公用房 52.48 37.26 18.71 42 100 0.177 -1.510 97工业用房 41.50 33.31 12.59 32.20 64 0.612 -0.938 544居住用房 44.46 32.21 17.85 34.77 67.56 0.582 -0.984 340商业用房 49.13 36.00 16.96 42.86 91.11 0.24 -1.388 510商业用地 54.97 38.89 14.3 46.13 100 0.048 -1.739 84工业用地 43.68 33.71 13.56 34.81 73.85 0.544 -1.095 264设备 30.99 30.79 9.09 18.35 44.44 1.251 0.454 75运输工具 25.68 26.76 5.13 15.74 46.84 1.25 0.128 9研究数据还显示相同类型抵押物地区之间回收率水平差别明显,平均回收率最高的与最低的地区相差2.53倍;3、贷款金额与回收率存在负相关。